Evaluating the Performance of a Forest Succession Model to Predict the Long-Term Dynamics of Tree Species in Mixed Boreal Forests Using Historical Data in Northern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Environmental concerns and economic pressures on forest ecosystems have led to the development of sustainable forest management practices. As a consequence, forest managers must evaluate the long-term effects of their management decisions on potential forest successional pathways. As changes in forest ecosystems occur very slowly, simulation models are logical and efficient tools to predict the patterns of forest growth and succession. However, as models are an imperfect representation of reality, it is desirable to evaluate them with historical long-term forest data. Using remeasured tree and stand data from three data sets from two ecoregions in northern Ontario, the succession gap model ZELIG-CFS was evaluated for mixed boreal forests composed of black spruce (Picea mariana [Mill.] B.S.P.), balsam fir (Abies balsamea [L.] Mill.), jack pine (Pinus banksiana L.), white spruce (Picea glauca [Moench] Voss), trembling aspen (Populus tremuloides Michx.), white birch (Betula papyrifera Marsh.), northern white cedar (Thuja occidentalis L.), American larch (Larix laricina [Du Roi] K. Koch), and balsam poplar (Populus balsamefera L.). The comparison of observed and predicted basal areas and stand densities indicated that ZELIG-CFS predicted the dynamics of most species consistently for periods varying between 5 and 57 simulation years. The patterns of forest succession observed in this study support gap phase dynamics at the plot scale and shade-tolerance complementarity hypotheses at the regional scale.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».