Forest Resources Projection Tools: Comparison of Available Tools and Their Adaptation to Polish Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Over the years, various methods for estimating and projecting forest resources have been developed and are used by countries where the forest sector is important. Therefore, the obligation to report and account for forest resources, including changes in carbon stocks in a forest area, has gained attention. The latest regulations (Land Use, Land Use Change and Forestry—LULUCF) requires European Union (EU) members to annually report and publish national accounting plans estimating emissions and removals from managed forest areas (Regulation EU 2018/841). The major challenge is to choose and adapt a unique tool for this accounting. At the same time, they need to provide reliable estimates that are recognized by regulators and control authorities. This study focuses on comparing the adaptation of two accounting frameworks: the Operational-Scale Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector (CBM-CFS3) and the European Forest Dynamics Model (EFDM). Both tools are based on National Forest Inventory (NFI) data. It is assumed that the EFDM can provide similar results to the CBM-CFS3, which is already used in Poland. Implementing the EFDM and adapting it to Polish conditions could facilitate forest management decision-making and the preparation of forest policies. The main objective of this study was to compare and validate the accuracy of the results obtained with the EFDM framework. Metrics compared using both tools included growing stock volume, biomass of growing stock expressed in carbon units and age–class distribution over area. The comparison was based on the agreement of EFDM with CBM-CFS3 results. The volume of logging was taken from the EFDM and compared with the values obtained by Statistics Poland. This study also provides a guide for framework parameterization directly from the Polish National Forest Inventory data from the 2010–2015 cycle. Our main findings are that the results of the two models are reasonably comparable (the extent of deviation is acceptable). Moreover, the first implementation of the EFDM showed that it is an easy-to-use open-source program that allows forest managers to implement their own settings according to their needs. This document elucidates the concept of using both frameworks under Polish conditions and provides an impression of their performance for future modelers, students and researchers.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».