Species-specific and generalized allometric equations for improving aboveground biomass estimations of 33 understory woody species in northeastern China forest ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Understory small trees and shrubs play a crucial role in the biogeochemical cycles in forest ecosystems. However, their biomass in northeastern China is still uncertain and has been heavily disregarded due to the limited number of available allometric equations. For this study, 782 plants from 33 species obtained by the destructive method were used to develop species-specific and generalized aboveground allometric biomass equations based on collar diameter ( D) and height ( H) using weighted nonlinear seemingly unrelated regression. Each biomass component was shown to be well predicted by D alone, with R2 adj. values mostly greater than 0.80. The majority of species performed better in the models for wood and aboveground biomass when H was included as D2 H. Furthermore, generalized equations for the two components showed a comparatively large coefficient of variation but comparable Bias to species-specific equations, especially for small trees. It is recommended to estimate biomass using generalized equations for mixed species only when species-specific equations are unavailable at a given site. However, in the event when precision is not the primary concern, generalized equations are also suggested. The developed equations will help to improve the accuracy of biomass assessment of understory woody plants in northeastern China forest ecosystems.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».