Predicting Stem Windthrow Probability in a Northern Hardwood Forest Using a Wind Intensity Bio-Indicator Approach
Notice bibliographique
Résumé
Unlike fire or insect outbreaks, for which a suppression program can be implemented, it is impossible to prevent a windstorm event or stop it while it is occurring. Reducing stand susceptibility to windstorms requires a good understanding of the factors affecting this susceptibility. Distinct species- and size-related differences in stem windthrow susceptibility are difficult to obtain because it is impossible to distinguish their relative effects from those of wind intensity. Using a damage assessment database (60 20-metre ra-dius plots) acquired after an exceptional wind storm in Western Quebec in 2007, we developed an ap-proach in which proportions of windthrown sugar maple poles were used as bio-indicators of wind inten-sities affecting the plots. We distinguished between single and interactive effects of wind intensity, spe-cies, stem size, and local basal area on stem windthrow susceptibility. The best logistic regression model predicting stem windthrow included the wind intensity bio-indicator, species, basal area, and the species by diameter at breast height (DBH, 1.3 m) interaction. Stem windthrow probability generally increased with DBH and decreased with basal area. Species wind-firmness was ordered as: yellow birch> sugar maple = eastern hemlock = American beech> ironwood> basswood = other hardwoods = other soft-woods. Our method remained an indirect method of measuring wind intensity and its real test would re-quire a comparison with anemometer measurements during a windstorm. Despite its indirect nature, the
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».