The Salem simulator version 2.0: a tool for predicting the productivity of pure and mixed stands and simulating management operations
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of research suggests mixed-species stands are generally more productive than pure stands. However, this effect of mixture depends on species assemblages and environmental conditions and forest managers often lack tools to assess the potential benefit of shifting from pure to mixed stands. Here we present Salem, a simulator filling this gap. Salem predicts the dynamics of pure and mixed even-aged stands and makes it possible to simulate management operations. Its purpose is to be a decision support tool for forest managers and stakeholders as well as for policy makers. It is also designed to conduct virtual experiments and help answer research questions. In Salem, we parameterised the growth in pure stand of 12 common tree species of Europe and we assessed the effect of mixture on species growth for 24 species pairs (made up of the 12 species mentioned above). Thus, Salem makes it possible to compare the productivity of 36 different pure and mixed stands depending on environmental conditions and user-defined management strategies. Salem is essentially based on the analysis of National Forest Inventory data. A major outcome of this analysis is that we found species mixture most often increases species growth, in particular at the poorest sites. Independently from the simulator, foresters and researchers can also consider using the species-specific models that constitute Salem: the growth models including or excluding mixture effect, the bark models, the diameter distribution models, the circumference-height relationship models, as well as the volume equations for the 12 parameterised species. Salem runs on Windows, Linux, or Mac. Its user-friendly graphical user interface makes it easy to use for non-modellers. Finally, it is distributed under a LGPL license and is therefore free and open source.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».