The use of data from large-scale fo

The use of data from large-scale forest inventories for the development and application of explanatory ecosystem models is often hampered by a lack of quantitative site data. To circumvent such limitations, we describe a method to estimate soil water-holding capacity (SWC), a key parameter in many ecosystem simulation models, for the sample plots of the Austrian Forest Inventory (AFI). In accordance with the limited soil data which are customarily recorded by forest inventories, a functional model for the calculation of SWC from soil depth, coarse fractions in two soil layers, water-holding capacity of the fine fraction and the organic carbon content of the mineral soil is developed. Bayesian probability theory is employed to establish relationships between measured site attributes of the AFI and the soil parameters required for calculating SWC. More detailed site and soil data of 514 sample plots of the Austrian Forest Soil Survey (AFSS) which can be considered a subsample of the AFI are used for model calibration. As explanatory variables orientation, slope, elevation, topography, soil-type and humus-type are included in the predictive models for the estimation of the required soil parameters. Model performance in reproducing the calibration dataset was evaluated by means of intraclass correlation coefficients. A predictability index from the field of information theory is used to evaluate the contribution of the independent variables in explaining the variability (entropy) of the dependent variables. A preliminary model validation with a subset of AFSS data indicated good agreement of observed and predicted values for the individual soil parameters as well as for the composite parameter SWC.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มักจะใช้ข้อมูลจากสินค้าคงคลังป่าขนาดใหญ่สำหรับการพัฒนาและประยุกต์ใช้แบบจำลองระบบนิเวศอธิบายเป็น hampered โดยขาดข้อมูลเชิงปริมาณ เพื่อหลีกเลี่ยงข้อจำกัดดังกล่าว เราอธิบายวิธีประเมินดินถือน้ำกำลังการผลิต (SWC), พารามิเตอร์สำคัญในระบบนิเวศจำลองรุ่น สำหรับโครงการตัวอย่างของออสเตรียป่าคง (AFI) ตามข้อมูลดินจำกัดซึ่งถูกบันทึกไว้ โดยคงป่า แบบจำลองฟังก์ชันสำหรับการคำนวณเศษส่วนหยาบในดินสองชั้น SWC จากความลึกของดิน customarily จุน้ำถือเศษดีและคาร์บอนอินทรีย์ของดินแร่จะพัฒนา ทฤษฎีความน่าเป็นทฤษฎีเป็นลูกจ้างเพื่อสร้างความสัมพันธ์ระหว่างแอททริบิวต์วัดไซต์ของ AFI ดินพารามิเตอร์ที่จำเป็นสำหรับการคำนวณ SWC เว็บไซต์รายละเอียดเพิ่มเติมและข้อมูลดิน 514 ซอยอย่างผืนของออสเตรียป่าดินสำรวจ (AFSS) ซึ่งถือได้ว่า subsample ของ AFI ที่ใช้สำหรับการปรับเทียบแบบจำลอง เป็นแนวตัวแปรอธิบาย ความชัน ยก ระดับ ภูมิประเทศ ชนิดดิน และเกิดการเปลี่ยนแปลงกลายชนิดรวมอยู่ในแบบจำลองคาดการณ์สำหรับการประเมินพารามิเตอร์จำเป็นดิน ประสิทธิภาพของแบบจำลองทำการปรับเทียบชุดข้อมูลถูกประเมินโดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ intraclass ใช้ดัชนีแอพพลิเคชันจากฟิลด์ของข้อมูลทฤษฎีการประเมินสัดส่วนของตัวแปรอิสระในการอธิบายความแปรผัน (entropy) ของตัวแปรขึ้นอยู่กับ ตรวจสอบแบบจำลองเบื้องต้น ด้วยชุดย่อยของข้อมูล AFSS ระบุข้อตกลงที่ดีของค่าสังเกต และคาดการณ์สำหรับพารามิเตอร์แต่ละดินเช่นสำหรับพารามิเตอร์รวม SWC

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การใช้ข้อมูลจากขนาดใหญ่พื้นที่ป่าได้สำหรับการพัฒนาและการประยุกต์ใช้แบบจำลองระบบนิเวศอธิบายมักจะเป็นอุปสรรคจากการขาดข้อมูลเชิงปริมาณเว็บไซต์ เพื่อหลีกเลี่ยงข้อ จำกัด ดังกล่าวจะอธิบายถึงวิธีการที่จะประมาณการดินความจุของน้ำถือ (SWC) พารามิเตอร์ที่สำคัญในหลายรูปแบบจำลองระบบนิเวศสำหรับแปลงตัวอย่างของสินค้าคงคลังออสเตรียป่า (AFI) สอดคล้องกับข้อมูลดินที่ จำกัด ซึ่งได้รับการบันทึกไว้ปรกติโดยสินค้าคงเหลือป่ารูปแบบการทำงานสำหรับการคำนวณของ SWC จากดินลึกเศษส่วนหยาบในสองชั้นดินความจุน้ำที่ถือของส่วนดีและปริมาณคาร์บอนอินทรีย์ของแร่ ดินได้รับการพัฒนา ทฤษฎีความน่าจะ Bayesian เป็นลูกจ้างเพื่อสร้างความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะที่เว็บไซต์ของว​​ัด AFI และพารามิเตอร์ดินที่จำเป็นสำหรับการคำนวณ SWC เว็บไซต์และดินข้อมูลรายละเอียดเพิ่มเติมจาก 514 ตัวอย่างแผนการของออสเตรียป่าสำรวจดิน (AFSS) ซึ่งสามารถได้รับการพิจารณา subsample ของ AFI ถูกนำมาใช้สำหรับการสอบเทียบแบบ เป็นตัวแปรอธิบายแนวความลาดชันสูงภูมิประเทศดินประเภทและปุ๋ยอินทรีย์ชนิดจะรวมอยู่ในรูปแบบที่คาดการณ์สำหรับการประมาณค่าพารามิเตอร์ดินที่จำเป็น ผลการดำเนินงานในรูปแบบการทำซ้ำชุดสอบเทียบได้รับการประเมินโดยวิธีการของสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ intraclass ดัชนีคาดการณ์จากสนามของทฤษฎีข้อมูลที่จะใช้ในการประเมินการมีส่วนร่วมของตัวแปรอิสระในการอธิบายความแปรปรวน (เอนโทรปี) ของตัวแปรตาม การตรวจสอบรูปแบบเบื้องต้นกับชุดย่อยของข้อมูล AFSS ระบุข้อตกลงที่ดีของค่าสังเกตและคาดการณ์ไว้สำหรับพารามิเตอร์ดินแต่ละบุคคลเช่นเดียวกับพารามิเตอร์ประกอบ SWC

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การใช้ข้อมูลจากคลังป่าขนาดใหญ่สำหรับการพัฒนาและการประยุกต์ใช้แบบจำลองระบบนิเวศอธิบายมักจะเป็น hampered โดยขาดข้อมูลที่เว็บไซต์เชิงปริมาณ เพื่อหลีกเลี่ยงข้อ จำกัด เช่น เราอธิบายวิธีการประเมินน้ำดินถือความจุ ( SWC ) ตัวแปรที่สำคัญในระบบนิเวศจำลองหลายรูปแบบ ในแปลงตัวอย่างของป่าไม้ออสเตรีย ( AFI )ตามข้อมูลที่ถูก จำกัด ดินมักบันทึกสินค้าคงคลังป่า , รูปแบบการทำงานสำหรับการคำนวณของ SWC จากความลึกของดินหยาบ เศษส่วนสอง ดิน ชั้น น้ำ ถือความจุของเศษส่วนได้และอินทรีย์คาร์บอนปริมาณของแร่ดินพัฒนาทฤษฎีความน่าจะเป็นแบบเบย์เป็นลูกจ้างเพื่อสร้างความสัมพันธ์ระหว่างวัดไซต์ แอตทริบิวต์ของ AFI และพารามิเตอร์ของดินที่จำเป็นสำหรับการคำนวณ SWC . รายละเอียดเพิ่มเติมเว็บไซต์และข้อมูลดินอีกแปลงตัวอย่างของการสำรวจดินป่าออสเตรีย ( afss ) ซึ่งถือได้ว่าเป็น subsample ของ AFI ที่ใช้สำหรับการสอบเทียบแบบจำลอง อธิบายตัวแปรเป็นแนวชัน ความสูงภูมิประเทศ , ชนิดของดินและฮิวมัส ชนิดรวมอยู่ในสมการทำนายการกำหนดพารามิเตอร์ของดิน . แบบจำลองสมรรถนะในการสร้างชุดข้อมูลที่ประเมินโดยวิธีการแสดงด้วยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ .ดัชนีความสามารถในการทำนายจากทฤษฎีสนามข้อมูลจะใช้เพื่อประเมินอิทธิพลของตัวแปรอิสระในการอธิบาย ความแปรปรวน ( entropy ) ของตัวแปร . รูปแบบการตรวจสอบเบื้องต้นกับชุดย่อยของข้อมูล afss พบข้อตกลงที่ดีสังเกตและทำนายค่าพารามิเตอร์ของดินแต่ละเช่นเดียวกับ SWC พารามิเตอร์ของคอมโพสิต