Predicting Carbon Accumulation in Temperate Forests of Ontario Using a LiDAR-Initialized Growth-and-Yield Model
Notice bibliographique
Résumé
Climate warming has led to a need for improved estimates of aboveground carbon accumulation (CA); in Ontario, this is particularly true for uneven-aged, mixedwood temperate forests, where there remains high uncertainty. This study investigated the feasibility of using LiDAR-derived tree lists to initialize a Growth and Yield (G&Y) model at the Petawawa Research Forest (PRF) in eastern Ontario, Canada. We aimed to see if models based on LiDAR-derived estimates of tree attributes provide comparable predictions of aboveground CA in complex temperate forests to those from inventory measurements. \nApplying a local G&Y model (i.e., FVSOntario), we predicted aboveground carbon stock (CS; tons/ha) and CA (tons/ha/yr) using recurring plot measurements from 2012-2016, FVS1. We then used a suite of statistical predictors derived from LiDAR to predict stem density (SD), stem diameter distribution (SDD), and basal area distribution (BA_dist) using an algorithm. These data, along with measured species abundance, were used to construct tree lists and initialize a second G&Y model (i.e., FVS2). Another G&Y model was tested using LiDAR-initialized tree lists and Forest Resource Inventory (FRI) estimates of species abundance (i.e., FVS3). Models were validated using inventory data at years zero (2012) and four (2016). \nThe inventory-based model predicted equivalent CS at year four compared to validation data at all size-class levels, while LiDAR-based models did not; however, models were statistically dissimilar to validation data for CA. There was no significant difference between LiDAR-based models using inventory and FRI species through a 9-year period at the plot level (p<0.05), although forest type groupings were not always equivalent. We found equivalency of inventory and photo-interpreted models for size classes ≥17 cm. \nOur results demonstrate the importance of precise tree size information when initializing G&Y models using LiDAR-derived estimates, the possibility of circumventing precise species abundance information when using G&Y models for CA, and that more work is needed on the use of LiDAR to quantify individual tree measurements in G&Y models for accurate predictions of CA. These results provide insight into techniques that can be applied regionally to quantify and forecast CA changes in Ontario, and for more informed carbon mitigation strategies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».