Mapping organic layer thickness and fuel load of the boreal forest in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Forest organic layers are important soil carbon pools that can, in the absence of disturbance, accumulate to great depths, especially in lowland areas. Across the Canadian boreal forest, fire is the primary disturbance agent, often limiting organic layer accumulation through the direct consumption of these fuels. Organic layer thickness (OLT) and fuel load (OLFL) are common physical attributes used to characterize these layers, especially for wildland fire science. Understanding the drivers and spatial distribution of these attributes is important to improve predictions of fire behaviour, emissions and effects models. We developed maps of OLT and OLFL using machine learning approaches (weighted K-nearest neighbour and random forests) for the forested region of the province of Alberta, Canada (538, 058 km2). The random forests approach was found to be the best approach to model the spatial distribution of these forest floor attributes. A databased of 3, 237 OLT and 594 OLFL plots were used to train the models. The error in our final model, particularly for OLT (5 cm), was relatively close to the variability we would expect to find naturally (3 cm). The dominant tree species was the most important covariate in the models. Age, solar radiation, spatial location, climate variables and surficial geology were also important drivers, although their level of importance varied between tree species and depended on the modelling method that was used.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».