Individual-level distance-independent-based growth and yield prediction models for long-term Japanese cedar (<i>Cryptomeria japonica</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Yield prediction has been determined to be vital in sustainable forest management. Recently, research trends have shifted from stand-level to individual-level yield prediction. In this study, we examined the effectiveness of yield prediction models based on a distance-independent approach for Japanese cedar (Cryptomeria japonica (L.f.) D.Don) trees in western Japan. We further examined the accuracy of the models with reference to existing data collected over the long-term. First, we constructed distance-independent height, diameter growth, and survival models. Then, we simulated for approximately 50 years individual tree height, diameter at breast height (DBH), and volume growth using the test data. We then compared the predicted and observed values and calculated root-mean-square error (RMSE) and bias to evaluate the model accuracy. The models were noted to perform well when predicting mean height, DBH, and volume for Japanese cedar trees; in fact, they adequately predicted the diameter distribution. Our results suggest that distance-independent models could adequately predict long-term mean values and diameter distribution. However, RMSE and bias indicated that error propagation occurred over longer time spans. Thus, it is effective to conduct actual measurements at some point in the forest development phase and use the measurements as initial values for short- or medium-term predictions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».