Allometric equations for estimating above and belowground biomass of Colophospermum mopane in Mozambique
Notice bibliographique
Résumé
Seasonally dry tropical woodlands are vital for climate change mitigation, yet their full potential in carbon storage remains poorly understood. This is largely due to the lack of species-specific allometric models tailored to these ecosystems. To address this knowledge gap, this study aimed to develop species-specific biomass allometric equations (BAEs) for accurately estimating both above- and below-ground biomass of Colophospermum mopane (J.Kirk ex Benth.) J.Kirk ex J. Léonard, and to assess the feasibility of incorporating total height, estimated using height-diameter ( H-D ) equations, to improve the accuracy of biomass estimation in Mozambique. We applied a destructive method and felled 120 C. mopane trees in Mabalane and Tambara Districts. We measured breast height diameter ( D ), total height ( H ) and biomass of each component (roots, stem, branches and leaves). We fitted three BAE models using Ordinary Least Squares (OLS) regression and fifteen H-D models using nonlinear regression. A validation procedure checked the applicability of all models. We conducted a forest inventory with 78 temporary clusters, each consisting of four 100 m x 20 m plots, to estimate the average AGB and BGB of C. mopane using the best-fitting BAE and H - D model. We also compared the best BAE of C. mopane with existing locally developed species-specific BAEs. The study found that the model including the interaction of D 2 and H, performed better than the model with separate D and H . However, models with D and H performed similarly to models with D alone. The Power model with two parameters and the HossfeldIV model with three parameters exhibited the best performance among the H-D models. Integrating the H from the H-D model into the BAE for AGB estimation can improve the efficiency and reliability of biomass estimation from forest inventory data. This research is timely as there is an urgent need to improve the accuracy of carbon counting to support climate change goals and sustainable management of Mopane woodland given their spatial extent in southern Africa.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».