Improved Equations for the Density Management Diagram Isolines of Ponderosa Pine Stands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study was conducted to improve estimation of concomitant variables for implementation of a stand density management diagram (SDMD) for ponderosa pine (Pinus ponderosa Laws.) in northern California and Oregon. In traditional SDMD, isolines for variables such as stand volume are presented in such a way that uncertainty with estimation is not available. We developed the new top height and stand volume equations, as well as aboveground biomass and percent canopy cover, for building isolines in the SDMD using high-quality data collected from well-managed even-aged stands. The data were selected from the USDA Forest Service’s Pacific Southwest Research Station database. A total of 829 observations (from 113 plots across 15 sites in Oregon and California) were used for model construction. In addition, covariance-variance structures of all of the estimated parameters were provided so that users can evaluate the uncertainty associated with predictions. The model validation results indicated that the predictions made from fixed-effects model forms performed better than the current volume equation of SDMD, as well as those from mixed-effects model forms using the population average effect. The proposed equations provide enhanced predictions and additional useful information about managed ponderosa pine stands, including their uncertainty.
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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 | 0,001 |
| 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 ».