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Removing the Scaling Error Caused by Allometric Modelling in Forest Biomass Estimation at Large Scales

机译:在大尺寸下删除由森林生物量估计中的各种建模引起的缩放误差

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摘要

To estimate the responses of forest ecosystems, most relationships in biological systems are described by allometric relationships, the parameters of which are determined based on field measurements. The use of existing observed data errors may occur during the scaling of fine-scale relationships to describe ecosystem properties at a larger ecosystem scale. Here, we analyzed the scaling error in the estimation of forest ecosystem biomass based on the measurement of plots (biomass or volume per hectare) using an improved allometric equation with a scaling error compensator. The efficiency of the compensator on reducing the scaling error was tested by simulating the forest stand populations using pseudo-observation. Our experiments indicate that, on average, approximately 94.8% of the scaling error can be reduced, and for a case study, an overestimation of 3.6% can be removed in practice from a large-scale estimation for the biomass of Pinus yunnanensis Franch.
机译:为了估计森林生态系统的响应,生物系统中的大多数关系都是由各种关系描述的,其参数基于场测量来确定。在微尺度关系的缩放期间可能发生现有观察到的数据错误以描述更大的生态系统尺度的生态系统属性。在这里,我们使用具有缩放误差补偿器的改进的同种式方程来分析基于森林生态系统生物量估计的缩放误差。通过模拟使用伪观察来测试森林立场群体来测试补偿器关于降低缩放误差的效率。我们的实验表明,平均而言,可以减少大约94.8%的缩放误差,并且对于案例研究,可以从云南云南生物量的大规模估计实践中除去3.6%的高估。

著录项

  • 作者

    Carl Zhou; Xiaolu Zhou;

  • 作者单位
  • 年度 2019
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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