An accessible, data-driven approach for robust regional calibration of the Forest Vegetation Simulator for improved stand structure and carbon density modeling
Notice bibliographique
Résumé
Growth and yield models are an essential tool for predicting the long-term response of forests to management and disturbance. Model evaluation and calibration are challenging, however, given data limitations for observing stand structural changes with age across heterogeneous forest landscapes. Here we present an approach for calibrating the lodgepole pine (LP) forest model in the Central Rockies variant of the Forest Vegetation Simulator (FVS-CR) using Forest Inventory and Analysis (FIA) plot data from the US Forest Service. Previous evaluation showed the FVS-CR LP model is generally successful in reproducing known patterns of stand dynamics. However, the default model settings tend to result in unrealistic stand successional behavior and over-estimate the density, basal area, and especially carbon density of mature lodgepole pine forest stands as compared to expectations. Here we develop a generalized model calibration procedure based on simulating bare-ground re-growth of a single mixed lodgepole stand and comparing to a forest growth chronosequence constructed from FIA plot measurements in Colorado and Wyoming. We set parameters such as basal area increment and maximum tree size to match corresponding characteristics observed directly in the FIA plot data. The remaining ‘free’ parameters (notably small tree height increment and tree mortality parameters) were then tuned for best fit against the FIA chronosequence in terms of five different stand characteristics: live and dead basal area, trees per hectare, quadratic mean diameter, and average height. Improving model fit against all five stand characteristics simultaneously required substantial increases to mortality-related parameters, particularly for the shade-tolerant species present in mixed stands. These parameters had to be adjusted empirically rather than based on literature values, suggesting some underlying model structural challenges. However, the resulting recalibrated FVS-CR LP model achieves much better representation of expected lodgepole stand structure and successional behavior, and can more credibly be used to evaluate carbon storage outcomes for different forest management choices in the region.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».