The 3-PGS (physiological principles

The 3-PGS (physiological principles for predicting growth using satellite data) model generates monthly estimates of transpiration, photosynthesis, and net primary production (NPP), the latter derived as a fixed proportion (0.47) of gross photosynthesis. To assess the reliability of a simplified process model (3-PGS) to predict the productive capacity of coniferous forest across diverse landscapes in southwestern Oregon, we first used a geographic information system to display and manipulate basic data. This involved the following steps: (i) extrapolate monthly mean weather data to reflect topographic variation; (ii) transform monthly temperature extremes to spatial resolution of 4 ha and estimate incoming solar radiation, subfreezing days per month, daytime vapor pressure deficits, and mean temperatures; (iii) convert statewide soil survey maps into topographically adjusted estimates of soil fertility and water storage capacity (θ); and (iv) acquire satellite-derived estimates of the faction of light intercepted by vegetation during midsummer. Model predictions of soil water availability during summer months compared well with those reported from published measurements of predawn water potentials at three contrasting sites and with measurements acquired at the end of seasonal drought at 18 sites (r2 = 0.78 with mean monthly modeled drought index; r2 = 0.57 with seasonal modeled drought index). Similarly, seasonal shifts in the relative importance of various climatic and edaphic variables closely matched those defined in previously published studies. Finally, model predictions of maximum annual aboveground growth were compared with those derived from forestry yield tables based on height-age relationships with a resulting r2 of 0.76, and a standard error of 1.2 m3·ha-1·year-1 (P < 0.01).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประเมินเดือน transpiration การสังเคราะห์ด้วยแสง และผลิตหลักสุทธิ (NPP) สร้างแบบจำลอง 3 พีจีเอสแซนดี้ (สรีรวิทยาหลักสำหรับการคาดการณ์การเจริญเติบโตโดยใช้ข้อมูลดาวเทียม) มาหลังเป็นสัดส่วนคงที่ (0.47) สังเคราะห์ด้วยแสงรวม เพื่อประเมินความน่าเชื่อถือของแบบจำลองกระบวนการสมัยใหม่ (3-พีจีเอสแซนดี้) การคาดการณ์กำลังผลิตของป่าเริ่มข้ามภูมิประเทศที่หลากหลายในออริกอนตะวันตกเฉียงใต้ เราก่อนใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์เพื่อแสดง และจัดการข้อมูลพื้นฐาน นี้เกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้: (i) extrapolate ข้อมูลอากาศเฉลี่ยรายเดือนเพื่อสะท้อนความแปรปรวน topographic (ii) แปลงอุณหภูมิสุดขั้วที่รายเดือนเพื่อแก้ปัญหาพื้นที่ 4 ฮา และประเมินรังสีแสงอาทิตย์เข้ามา วันเดือน ขาดดุลความดันไอเวลากลางวัน และ อุณหภูมิเฉลี่ย subfreezing (iii) แปลงแผนที่สำรวจดิน statewide ประเมินปรับปรุง topographically ของดินความอุดมสมบูรณ์และน้ำจุ (θ); และ (iv) รับสัญญาณดาวเทียมมาประเมินฝ่ายแสงถูกสกัด โดยพืชระหว่างมิดซัมเมอร์ แบบจำลองการคาดคะเนของดินน้ำพร้อมใช้งานในช่วงเดือนฤดูร้อนเมื่อเทียบกันกับรายงานจากวัดเผยแพร่ศักยภาพน้ำ predawn ที่สามเว็บไซต์ที่แตกต่างกัน และมาที่จุดสิ้นสุดของภัยแล้งฤดูกาลที่ 18 เว็บไซต์วัด (r2 = 0.78 มีค่าเฉลี่ยรายเดือนจำลองดัชนีแล้ง r2 = 0.57 แล้งฤดูกาลสร้างแบบจำลองดัชนี) ในทำนองเดียวกัน กะฤดูกาลความสำคัญสัมพัทธ์ของตัวแปร edaphic และ climatic ต่าง ๆ อย่างใกล้ชิดตรงที่กำหนดในประกาศก่อนหน้านี้ศึกษากัน ในที่สุด แบบจำลองการคาดการณ์โต aboveground ประจำปีสูงสุดได้เทียบกับมาจากตารางผลผลิตป่าไม้ตามความสัมพันธ์ของความสูงอายุกับ r2 ผลลัพธ์ของ 0.76 ข้อผิดพลาดมาตรฐาน 1.2 m3·ha-1·year-1 (P < 0.01)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3 PGS (หลักการทางสรีรวิทยาในการทำนายการเจริญเติบโตโดยใช้ข้อมูลดาวเทียม) รูปแบบการสร้างประมาณการรายเดือนของการคาย, การสังเคราะห์และการผลิตหลักสุทธิ (เอ็นพีพี) หลังมาเป็นสัดส่วนคงที่ (0.47) ขั้นต้นของการสังเคราะห์ เพื่อประเมินความน่าเชื่อถือของแบบจำลองกระบวนการที่เรียบง่าย (3-PGS) ที่จะคาดการณ์กำลังการผลิตของป่าสนข้ามภูมิประเทศที่หลากหลายในทิศตะวันตกโอเรกอนเราครั้งแรกที่ใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ในการแสดงและจัดการกับข้อมูลพื้นฐาน เรื่องนี้เกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้: (i) การคาดการณ์รายเดือนหมายถึงข้อมูลสภาพอากาศเพื่อให้สอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงภูมิประเทศ; (ii) การเปลี่ยนอุณหภูมิสุดขั้วรายเดือนเพื่อความละเอียดเชิงพื้นที่ 4 ไร่และประเมินรังสีดวงอาทิตย์เข้ามา subfreezing วันต่อเดือนขาดดุลดันไอในเวลากลางวันและอุณหภูมิเฉลี่ย; (iii) แปลงสำรวจดินโจเซฟแมเข้าไปในประมาณการปรับ topographically อุดมสมบูรณ์ของดินและความจุน้ำ (θ); และ (iv) ได้รับการประมาณการที่ได้มาจากดาวเทียมของฝ่ายของแสงขัดขวางโดยพืชในช่วงฤดู​​ร้อน การคาดการณ์รูปแบบของว่างน้ำในดินในช่วงฤดู​​ร้อนเมื่อเทียบกันกับผู้ที่ได้รับรายงานจากการวัดการเผยแพร่ศักยภาพน้ำยามเช้าตรู่ที่สามเว็บไซต์ตัดกันและมีการวัดที่ได้มาในตอนท้ายของฤดูกาลภัยแล้ง ณ วันที่ 18 เว็บไซต์ (r2 = 0.78 มีค่าเฉลี่ยดัชนีความแห้งแล้งแบบจำลองรายเดือน r2 = 0.57 ดัชนีความแห้งแล้งรูปแบบตามฤดูกาล) ในทำนองเดียวกันการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลในความสำคัญของตัวแปรภูมิอากาศและทางดินต่างๆอย่างใกล้ชิดตรงกับผู้ที่กำหนดไว้ในการศึกษาที่เผยแพร่ก่อนหน้านี้ ในที่สุดการคาดการณ์รูปแบบของการเจริญเติบโตสูงสุดประจำปีเหนือพื้นดินถูกนำมาเปรียบเทียบกับผู้ที่ได้รับผลตอบแทนจากตารางป่าไม้ขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ที่มีความสูงวัยที่มี r2 ที่เกิดจาก 0.76 และข้อผิดพลาดมาตรฐาน 1.2 m3 ·ฮ่า-1 ·ปีที่ 1 (p <0.01 )

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การ 3-pgs ( หลักการทางสรีรวิทยาเพื่อทำนายการเติบโตโดยใช้ข้อมูลดาวเทียม ) รุ่นสร้างรายเดือนประมาณการของการคายน้ำของพืช การสังเคราะห์แสงและผลผลิตปฐมภูมิสุทธิ ( เอ็นพีพี ) หลังได้เป็นสัดส่วนคงที่ ( 0.47 ) รวมแสงเพื่อประเมินความน่าเชื่อถือของกระบวนการแบบง่าย ( 3-pgs ) พยากรณ์การผลิตประสิทธิผลของต้นสนป่าข้ามภูมิประเทศที่หลากหลายในทางทิศตะวันตกเฉียงใต้ของโอเรกอน อันดับแรกเราใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์เพื่อแสดง และจัดการข้อมูลเบื้องต้น นี้เกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้ : ( i ) คาดการณ์ข้อมูลสภาพอากาศหมายถึงรายเดือนเพื่อสะท้อนการเปลี่ยนแปลงภูมิประเทศ ;( 2 ) แปลงอุณหภูมิสุดขั้วรายเดือนเพื่อความละเอียดเชิงพื้นที่ 4 ไร่ และค่ารังสีแสงอาทิตย์ที่เข้ามา subfreezing วันต่อเดือน ปรับความดันไอและอุณหภูมิกลางวันเฉลี่ย ; ( 3 ) แปลง statewide สำรวจดินแผนที่ใน topographically ปรับประเมินความอุดมสมบูรณ์ของดิน และน้ำ ความจุ ( θ )( 4 ) รับดาวเทียมได้ประมาณการของฝ่ายแสง สกัดจากพืชในช่วงฤดูร้อน . การคาดการณ์รูปแบบห้องพักดินน้ำในระหว่างฤดูร้อนเมื่อเทียบกับรายงานจากการเผยแพร่ของน้ำ โดยการวัด predawn ตัดกันที่สามเว็บไซต์และวัดได้ในตอนท้ายของฤดูกาลแล้ง 18 แห่ง ( R2 = 078 กับค่าเฉลี่ยรายเดือนแบบดัชนีความแห้งแล้ง ; R2 = 0.57 ตามฤดูกาลแบบดัชนีความแห้งแล้ง ) ในทำนองเดียวกันในญาติที่สำคัญต่าง ๆ และตัวแปรภูมิอากาศครั้งนี้อย่างใกล้ชิดตรงกับผู้เผยแพร่การศึกษาที่กำหนดไว้ในก่อนหน้านี้กะตามฤดูกาล ในที่สุดแบบจำลองการคาดการณ์การเจริญเติบโตรายปีสูงสุดเหนือพื้นดิน ( เทียบกับผู้ที่มาจากป่าไม้ให้ผลผลิตตารางขึ้นอยู่กับความสูงอายุสัมพันธ์กับผล R2 0.76 และค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของ 1.2 M3 ด้วย ha-1 ด้วย year-1 ( P < 0.01 )