Biomass models for three species with different growth forms and geographic distribution in the Brazilian Atlantic forest
Notice bibliographique
Résumé
Allometric models embedding independent variables such as diameter at breast height (d) and total height (h) are useful tools to predict the biomass of individual trees. Models for tropical forests are often constructed based on datasets composed of species with different morphological features and architectural models. It is reasonable to expect, however, that species-specific models may reduce uncertainties in biomass predictions, especially for palms, tree ferns, and trees with peculiar morphological features, such as stilt roots and hollow trunks. In this sense, three species with wide geographical distribution in the Brazilian Atlantic Forest were sampled, namely Euterpe edulis Mart., Cyathea delgadii Sternb., and Cecropia glaziovii Snethl., with the aim to (i) quantify their aboveground biomass (AGB), (ii) evaluate the AGB distribution in different plant compartments, (iii) fit species-specific models for predicting AGB at the individual level, and (iv) assess the performance of specific and generic models available in the literature to predict the AGB of individuals of these species. The compartment stem represented, on average, ∼74% of the total AGB of E. edulis individuals; in turn, the caudex compartment of C. delgadii represented, on average, ∼87% of the total AGB, while the trunk compartment of C. glaziovii represented, on average, ∼74%. Among the fitted models, the power model [Formula: see text] showed the best performance for E. edulis and C. delgadii. In turn, the asymptotic logistic model [Formula: see text], where d c is the diameter above the upper stilt root, presented the best performance for C. glaziovii. The variable h appeared as the most important predictor of AGB of E. edulis and C. delgadii; in contrast, the stem and caudex mean basic specific gravities were not suitable predictors. The fitted species-specific models outperformed the specific and generic models selected from the literature. They may, therefore, contribute to the reduction of uncertainties in AGB estimates. In addition, the results support evidence that specific models may be necessary for species with different growth forms and (or) peculiar morphological features, especially those with great abundance and wide geographic distribution.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».