An improved assessment of forest disturbance using a novel approach of combining a Gaussian mixture model with an EM algorithm
Notice bibliographique
Résumé
• DGE method detects forest disturbances with GMM and EM. • DGE outperforms traditional methods like ANAC, PGC, BL, and AI. • Broad DGE applications in disturbances, growth-climate relationship and other ecology fields. Forests have experienced unprecedented decline and mortality beyond their historical range in past decades, which is attributed to disturbances like drought, fire, insects and disease. Traditional disturbance detection methods that typically employ a time series perspective to identify discrete disturbance events within continuous tree growth signals and were mainly designed for gap-scale often fail to identify disturbances across populations. To more accurately identify growth suppression and release clusters based on the perspective of forest population dynamics, here we applied a novel method of detecting forest disturbances using a Gaussian mixture model with an expectation maximisation algorithm (DGE), to fit annual distributions of growth indicators, i.e., tree-ring index. We further compared our novel approach of DGE with five traditional methods based on two sets of real tree-ring data and simulated tree-ring data. The results show an improvement of accuracy (35.5 %–48.1 %), sensitivity (36.6 %–58.1 %), precision (21.2 %–51.5 %) and specificity (11.1 %–20.6 %) for the average of two real radial growth datasets and an improvement of accuracy (7.6 %–13.9 %), sensitivity (70 %), precision (100 %) and specificity (9.1 %–9.7 %) for the simulation radial growth dataset, indicating that our DGE approach performs much better than the traditional methods. This study contributes to an improved strategy and understanding for sustainable forest management in the context of climate warming, demonstrating that our DGE approach can be better applied to global forest disturbance detection under global change.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».