Spatial Dependence of the Site Index of Pinus taeda L. Production Forests, in the Southern Central Region of the State of Paraná, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
A spatial analysis of the site index used for the classification of Pinus taeda production forests was performed using dominant height data from 402 continuous inventory plots. The data were examined with simple descriptive statistics and fit with four semivariogram models by the GS + program. The best model was then used to predict the site index in unsampled areas by ordinary kriging in ArcView. All models showed that site index values exhibited spatial dependence, with the degree of spatial dependence ranging from strong to moderate. The spherical model was used for kriging. In this model, the degree of spatial dependence was 29% and the range was 5,330 m, with a residual sum of squares (RSS) of 3.00 and coefficient of determination (r²) of 0.776. Measured and predicted values were compared by cross-validation, which produced a linear regression of observed versus predicted value with a slope coefficient of 1.068, slope standard error of 0.070, and intercept coefficient of -1.45. The site classification map generated by kriging divided the studied forests into five classes. Before kriging, all of the forest stands had one global average value for the site index, but after kriging this was changed to there being two or three values of the site index for many stands. Ordinary kriging proved to be an optimal method for interpolating the site index of unsampled areas to permit their classification, as is the case for young plantations for which inventory samples have not yet been taken.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».