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  Generic biomass functions for Common beech (Fagus sylvatica) in Central Europe: predictions and components of uncertainty

Wutzler, T., Wirth, C., & Schumacher, J. (2008). Generic biomass functions for Common beech (Fagus sylvatica) in Central Europe: predictions and components of uncertainty. Canadian Journal of Forest Research, 38(6), 1661-1675. doi:10.1139/X07-194.

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資料種別: 学術論文

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BGC1147.pdf (出版社版), 498KB
 
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BGC1147.pdf
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制限付き (Max Planck Institute for Biogeochemistry, MJBK; )
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作成者

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 作成者:
Wutzler, T.1, 著者           
Wirth, C.2, 著者           
Schumacher, J., 著者
所属:
1Research Group Biogeochemical Model-data Integration, Dr. M. Reichstein, Max Planck Institute for Biogeochemistry, Max Planck Society, ou_1497760              
2Research Group Organismic Biogeochemistry, Dr. C. Wirth, Max Planck Institute for Biogeochemistry, Max Planck Society, ou_1497764              

内容説明

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キーワード: Mixed effects models Scots pine Expansion factors Height growth Norway spruce Allometric relationships Northern greece Carbon balance Equations Forest
 要旨: This study provides a comprehensive set of functions for predicting biomass for Common beech (Fagus sylvatica L.) in Central Europe for all major tree compartments. The equations are based on data of stem, branch, timber, brushwood (wood with diameter below 5 or 7 cm), foliage, root, and total aboveground biomass of 443 trees from 13 studies. We used nonlinear mixed-effects models to assess the contribution of fixed effects (tree dimensions, site descriptors), random effects (grouping according to studies), and residual variance to the total variance and to obtain realistic estimates of uncertainity of biomass on an aggregated level. Candidate models differed in their basic form, the description of the variance, and inclusion of various combinations of additional fixed and random effects and were compared using the Akaike information criterion. Model performance increased most when accounting for between-study differences in the variability of biomass predictions. Further performance increased with the inclusion of the age, site index, and altitude as predictor variables. We show that neglecting variance partitioning and the fact that prediction errors of trees are not independent with respect to their predictor variables will lead to a significant underestimation of prediction variance. [References: 67]

資料詳細

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 日付: 2008
 出版の状態: 出版
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 査読: -
 識別子(DOI, ISBNなど): DOI: 10.1139/X07-194
その他: BGC1147
 学位: -

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出版物 1

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出版物名: Canadian Journal of Forest Research
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: Ottawa : NRC Research Press
ページ: - 巻号: 38 (6) 通巻号: - 開始・終了ページ: 1661 - 1675 識別子(ISBN, ISSN, DOIなど): CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954925454948_1
ISSN: 0045-5067