The Variation Driven by Differences between Species and between Sites in Allometric Biomass Models
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: It is commonly assumed that allometric biomass models are species-specific and site-specific. However, the magnitude of species and site dependency in these models is not well-known. This study aims to investigate the variation in allometric models (i.e., aboveground biomass predicted by diameter at breast height and tree height) that has originated from the differences between tree species and between sites, thereby contributing to a better understanding of species and site-specificity issue in these models. Materials and Methods: The study is based on two large biomass datasets of 4921 and 5199 trees, from Eurasia and Canada. Using a nested ANOVA model on relative aboveground biomass residuals (with species and site as random effects), the proportion of variance explained by species or site was assessed by means of Variance Partition Coefficient (VPC). Results: The proportion of variance explained by species (VPCspecies = 42.56%, SE = 6.10% for Dataset 1 and VPCspecies = 47.54%, SE = 6.07% for Dataset 2) was larger than that explained by site (VPCsite = 20.08%, SE = 3.35% for Dataset 1 and VPCsite = 8.27%, SE = 1.38% for Dataset 2). The proportion of variance explained by site decreased by 24%–44% and the proportion of variance explained by species changed only slightly, when height is included in the allometric biomass models (i.e., models based on diameter at breast height alone, compared to models based on diameter at breast height and tree height). Conclusions: Allometric biomass models were more species-specific than they were site-specific. Therefore, the species (i.e., differences between species) seems to be a more important driver of variability in allometric models compared to site (i.e., differences between sites). Including height in allometric biomass models helped reduce the dependency of these models, on sites only.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».