Conditional inference trees in the assessment of tree mortality rates in the transitional mixed forests of Atlantic Canada
Notice bibliographique
Résumé
Long-term predictions of forest dynamics, including forecasts of tree growth and mortality, are central to sustainable forest-management planning. Although often difficult to evaluate, tree mortality rates under different abiotic and biotic conditions are vital in defining the long-term dynamics of forest ecosystems. In this study, we have modeled tree mortality rates using conditional inference trees (CTREE) and multi-year permanent sample plot data sourced from an inventory with coverage of New Brunswick (NB), Canada. The final CTREE mortality model was based on four tree- and three stand-level terms together with two climatic terms. The correlation coefficient (R2) between observed and predicted mortality rates was 0.67. High cumulative annual growing degree-days (GDD) was found to lead to increased mortality in 18 tree species, including Betula papyrifera, Picea mariana, Acer saccharum, and Larix laricina. In another ten species, including Abies balsamea, Tsuga canadensis, Fraxinus americana, and Fagus grandifolia, mortality rates tended to be higher in areas with high incident solar radiation. High amounts of precipitation in NB's humid maritime climate were also found to contribute to heightened tree mortality. The relationship between high GDD, solar radiation, and high mortality rates was particularly strong when precipitation was also low. This would suggest that although excessive soil water can contribute to heightened tree mortality by reducing the supply of air to the roots, occasional drought in NB can also contribute to increased mortality events. These results would have significant implications when considered alongside regional climate projections which generally entail both components of warming and increased precipitation.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».