Empirical allometric models for estimating aboveground biomass of Bambusa teres and Bambusa tulda in non-forest areas of Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability of bamboo to store carbon in its biomass varies depending on species, site conditions, and management practices. In Nepal, bamboo is widely distributed outside forest areas, often with little or no management, making it essential to develop biomass models to quantify its carbon stock potential in such settings. Therefore, this study aims to develop species-specific aboveground biomass models for Bambusa teres Buch.-Ham. ex Munro and Bambusa tulda Roxb. in non-forest areas of Nepal. A total of 104 culms (54 B. teres, 50 B. tulda) were sampled; diameter at breast height (DBH) and height ranged 4.0–9.4 cm and 8.3–22.4 cm in B. teres, 4.3–10.5 cm and 7.0–20.7 cm in B. tulda. Various regression models (linear, power, and exponential) were tested using DBH and height as independent variables and biomass components (foliage, branch, culm, and total aboveground biomass) as dependent variables. Due to the small sample size, the leave-one-out cross-validation method was used for model validation. Our findings indicate that B. tulda had significantly higher mean DBH, foliage, and branch biomass than B. teres. The power model incorporating both DBH and height (M9) performed best (adj. R2 > 0.80) for predicting culm biomass and total aboveground biomass in both species. However, none of the models accurately predicted foliage biomass and branch biomass (adj. R2 < 0.55), suggesting that allometric models may not be suitable for these components. This study aids in quantifying bamboo carbon and establishing a database for studied species, facilitating Nepal’s entry into the carbon credit market. We recommend development of species- and age-specific allometric models for other bamboo species along with belowground biomass models to enhance bamboo carbon quantification in non-forest settings in Nepal.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».