Data-intensive modeling of forested ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
In the present work, we have performed various applied mathematics techniques to model forested ecosystems in North America using Quebec and USA forest inven- tory data. We start with autoregressive models which are analytically tractable and operate with continuous state space. We perform time series statistical analysis of Quebec forest data recorded in 1970–2007. We have obtained that geometric random walk with normal increments adequately describes dynamics of forest biomass yearly averages. For individual forest locations, the best fit also turns out to be geometric random walk, however, the normality tests for residuals fail. We fulfilled the same analysis at the level of USA ecological regions, where we noticed the same pattern in the absolute majority of ecoregions. The exception was California Coastal Province, where geometric random walk with normal increments adequately describes dynam- ics of both biomass yearly averages and biomass on individual forest plots. Using Bayesian approach, we have generated comparable USA forest growth rate diagram. The other direction of my research was to model the change of spatial distribution of species under climatic changes. We investigated how various combinations of bio- climatic characteristics affect the potential distribution of Pitch Pine tree. We in- troduced two novel data-intensive models (VIMM and VNM) and calculated Shapley scores which reveal the most important climatic factors for Pitch Pine spatial distri- bution. In continuation of climate modeling, we investigated how forests in the USA are affected by various climatic characteristics. We performed various dimensionality reduction techniques (stepwise regressions, principal component analysis and random forest algorithm) in order to reveal the most influential climatic variables for forest biomass in the USA. We have obtained that precipitation related factors are the most essential for forests in the majority of USA ecoregions.
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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) | 0,001 | 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 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 ».