Generalized additive models reveal among-stand variation in live tree biomass equations
Notice bibliographique
Résumé
Accurate estimation of forest biomass is important for scientists and policymakers interested in carbon accounting, nutrient cycling, and forest resilience. Estimates often rely on the allometry of trees; however, limited datasets, uncertainty in model form, and unaccounted-for sources of variation warrant a reexamination of allometric relationships using modern statistical techniques. We asked the following questions: (i) Is there among-stand variation in allometric relationships? (ii) Is there nonlinearity in allometric relationships? (iii) Can among-stand variation or nonlinearities in allometric equations be attributed to differences in stand age? (iv) What are the implications for biomass estimation? To answer these questions, we synthesized a dataset of small trees from six different studies in the White Mountains of New Hampshire. We compared the performance of generalized additive models (GAMs) and linear models and found that GAMs consistently outperform linear models. The best-fitting model indicates that allometries vary among both stands and species and contain subtle nonlinearities that are themselves variable by species. Using a planned contrasts analysis, we were able to attribute some of the observed among-stand heterogeneity to differences in stand age. However, variability in these results points to additional sources of stand-level heterogeneity, which if identified could improve the accuracy of live tree biomass estimation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».