An XGBoost-Based Machine Learning Approach to Simulate Carbon Metrics for Forest Harvest Planning
Notice bibliographique
Résumé
It has become increasingly important to incorporate carbon metrics in the forest harvest planning process. The Generic Carbon Budget Model (GCBM) is a well-recognized tool to evaluate the potential impact of management decisions on carbon sequestration and storage, supporting sustainable forest management planning. Although GCBM is effective in carbon budgeting and estimating carbon metrics, its computational complexity makes it difficult to integrate into forest planning with multiple scenarios. In this regard, this study proposes using machine algorithms to expedite the output generated by GCBM. XGBoost was implemented to estimate the carbon pool and NEP in managed forests of Quebec. Furthermore, polynomial regression was also implemented to serve as a validation benchmark. Datasets with total sizes of 13.53 million and 7.56 million samples were compiled for NEP and carbon pool forecasting to run the model. The results indicate that XGBoost was able to accurately replicate the performance of the GCBM model for both NEP forecasting (R2 = 0.883) and carbon pool estimation (R2 = 0.967 for aboveground biomass). Although machine learning approaches are comparatively faster, GCBM still offers better accuracy. Hence, the decision on which method to use, either machine learning or GCBM, should be dictated by the specific objectives and the constraints of the project.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».