Comparison between Empirical Models and the CBM-CFS3 Carbon Budget Model to Predict Carbon Stocks and Yields in Nova Scotia Forests
Notice bibliographique
Résumé
In response to the global climate crisis, the Nova Scotia Department of Lands and Forestry is using the Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector (CBM-CFS3) and associated methodologies to assess the carbon dynamics of the provincial forestry sector. The CBM-CFS3 bases simulations on a range of studies and national forest inventory plots to predict carbon dynamics using merchantable volume yield curves. Nova Scotia has also maintained thousands of permanent forest sample plots (PSPs) for decades, offering the opportunity to develop empirical, province-specific carbon models. This study used PSP tree measurements and allometric equations to compute plot-level forest carbon models from the PSP dataset and compared their output to that of the CBM-CFS3 model. The PSP-based models were stratified into five forest types and predict the carbon for seven carbon pools as a function of the plot age. Predictions with the PSP- and CBM-CFS3 models were compared to observed PSP data at the plot level and compared against each other at the stand and landscape level. At the plot level, the PSP-derived models predicted carbon closer to the observed data than the CBM-CFS3 model, the extent of over- or under-estimation depending on the carbon pool and forest type. At the stand scale, the CBM-CFS3 model predicted forest carbon to within 3.1–17.6% of the PSP method on average. Differences in predictions between the CBM-CFS3 and PSP models decreased to within 2.4% of the PSP-based models at the landscape level. Thus, the implications of using one method over the other decrease as the prediction scale increases from stand to landscape level, and the implications fluctuate as a function of the forest type and age.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».