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Título: Modeling of urban tree growth with artificial intelligence and multivariate statistics
Autores: Jutras, Pierre
Fecha: 2008
Publicador: McGill University - MCGILL
Fuente:
Tipo: Electronic Thesis or Dissertation
Tema: Agriculture - Agronomy
Descripción: The urban environment induces severe ecological conditions that impair tree growth. This situation is of major concern to municipal administrations that devote large budgets to arboricultural programmes. To adequately preserve arboreal heritage, three main issues must be resolved. First, biotic and abiotic inventory parameters that can express the complexity of street tree growth have to be assessed. Second, for an enhanced understanding of tree health and related environmental conditions, an analytical methodology should be defined to cluster street trees with similar growth patterns. Third, optimized tree-inventory procedures ought to be determined. To fulfill these objectives, multiple variables were measured on 1532 trees and associated sites in Montreal (Quebec, Canada). Seven species representing 75% of the total street tree population were sampled. To identify key inventory parameters, two approaches were used: multivariate statistics (principal coordinate and correspondence analyses) determined biotic variables, and contingency analysis investigated environmental variables. Results from the multivariate analysis revealed that qualitative biotic parameters are of low explanatory importance. Conversely, it was discovered that modeling with the synergistic combination of 11 specific quantitative biotic parameters gave an adequate portrayal of all tree physiological stages. Contingency analysis unveiled links between some environmental factors and tree growth. Overall, nine factors were identified as central inventory parameters for some or all species. To develop the classification methodology, a two-step procedure was chosen. First, intermediate linkage clustering and correspondence analysis were used to ascertain groups with dissimilar growth rates. Second, the clustering knowledge was used to train radial basis function networks to recognize tree growth patterns and predict cluster affiliation. Global cluster classification was estimated by computing t
Les conditions urbaines créent un milieu rude qui limite la croissance des arbres sur rue. Cette situation est préoccupante pour les administrations municipales qui investissent des sommes considérables dans leur programme arboricole. Afin de protéger adéquatement ce riche héritage, trois importantes actions doivent être entreprises. Premièrement, il y a lieu d'identifier des paramètres d'inventaire qui caractérisent au mieux le développement des arbres sur rue. Deuxièmement, afin d'appréhender la complexité des relations entre la croissance des arbres et les conditions environnementales, il est impérieux de définir une méthode analytique permettant le classement des arbres dans des groupes à croissance similaire. Enfin, de nouvelles pratiques d'inventaire efficaces doivent être établies. Afin d'atteindre ces objectifs, de nombreux paramètres ont été mesurés sur 1532 arbres et sites afférents (Montréal, Québec, Canada). Sept espèces arborescentes reflétant 75% de la composition du patrimoine montréalais planté sur rue ont été échantillonnées. Pour l'identification des paramètres d'inventaire, deux approches ont été retenues. La première consistait à utiliser les statistiques multidimensionnelles (analyses en coordonnées principales et des correspondances) pour estimer l'importance de variables biotiques. La deuxième approche, l'utilisation de l'analyse de contingence, visait à distinguer les paramètres abiotiques les plus significatifs. Les résultats de l'analyse multidimensionnelle ont révélé que les paramètres qualitatifs sont peu significatifs. À l'opposé, l'utilisation synchronique de 11 paramètres quantitatifs a permis de décrire adéquatement les différents stades physiologiques de l'arbre sur rue. L'analyse de contingence a démontré que certains facteurs environnementaux affectent la performance de certaines espèces ou de l'ensemble des espèces étudiées. Ainsi, neuf facteurs spécifiques sont à$
Idioma: en