Calibrating a process-based simulation model for the Acadian forest region
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is projected to have profound impacts on Canada’s Acadian Forest Region (AFR). However, large uncertainties arising from climate change and increasing disturbance activity pose challenges for forest management decisions. Process-based (mechanistic) simulation models offer a means by which vulnerabilities and different management strategies can be tested under multiple climate and disturbance regimes. However, applying these complex models can be dauting, especially for novice modelers and forest practitioners; nonetheless, this complexity is increasingly necessary to more realistically project changes in forest growth and composition, ecosystem services, biodiversity, disturbance regimes, and the spread of forest pests. Here, we present a methodology for calibrating and validating iLand (v1.1.1), a landscape-scale, process-based forest model that offers a novel approach for assessing the feedback between individual trees and their environment (ecosystem processes, climate, and disturbance). For the first time, 18 tree species were parameterized and calibrated for the AFR and model performance was evaluated against independent field observations at the tree population and stand level. iLand was able to accurately emulate the dynamics of individual tree species populations as well as the succession of mixed-species forest stands across a range of soil conditions and is now ready to be used to simulate future forest dynamics of the AFR. We also discuss calibration method selection and the potential impacts of model and project structure in relation to our project. As the accessibility and usability of process-based forests models increases, our work provides a unique case study for forest managers looking to expand their toolbox.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».