Height–diameter modeling of tree species in boreal and mixed forests using a mixed-effects approach and stand-level variables
Notice bibliographique
Résumé
Forests are ecologically complex, and trees play a structural and functional role in ecosystem dynamics. Tree height–DBH (diameter at breast height) relationships serve as a key indicator of forest productivity, competition, and succession, fundamental to sustainable forest management. This study develops height–DBH models for eight ecologically important tree species in boreal and mixed forests by applying nonlinear mixed-effects modelling approach to improve the predictive accuracy of height estimations. We evaluate height–DBH functions, including the two-parameter power function and Chapman–Richards function, incorporating stand-level variables—stand height based on dominant or co-dominant trees (SHT), basal area (BAH), and tree density (TPH) to refine predictions. Results indicate that mixed-effects models significantly improved model performance, with M4 (Chapman–Richards with mixed-effects) and M5 (Chapman–Richards function with mixed-effects and stand-level variables)–showing lowest AIC (Akaike Information Criterion) across species. Incorporating stand-level variables significantly enhanced performance, though improvements varied by species. The high accuracy of model M5 was further confirmed by validation process. Among stand-level variables, SHT contributed the most to height predictions (25.3 – 53.0%), while BAH (≤ 0.36%) and TPH (≤ 0.01%) had negligible effects. Still M4 can be a reliable alternative when stand-level variables are unavailable. This study highlights the effectiveness of a mixed-effects modelling framework complemented by stand-level variables in improving tree height estimation. Our research improves decision-making in growth and yield estimations of mixed stands and enhances the reliability of forest vegetation simulator outputs, thereby supporting ecological integrity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».