Forest yield prediction under different climate change scenarios using data intelligent models in Pakistan

Abstract This study aimed to develop and evaluate data driven models for prediction of forest yield under different climate change scenarios in the Gallies forest division of district Abbottabad, Pakistan. The Random Forest (RF) and Kernel Ridge Regression (KRR) models were developed and evaluated using yield data of two species (Blue pine and Silver fir) as an objective variable and climate data (temperature, humidity, rainfall and wind speed) as predictive variables. Prediction accuracy of both the models were assessed by means of root mean squared error (RMSE), mean absolute error (MAE), correlation coefficient (r), relative root mean squared error (RRMSE), Legates-McCabes (LM), Willmotts index (WI) and Nash-Sutcliffe (NSE) metrics. Overall, the RF model outperformed the KRR model due to its higher accuracy in forecasting of forest yield. The study strongly recommends that RF model should be applied in other regions of the country for prediction of forest growth and yield, which may help in the management and future planning of forest productivity in Pakistan.

Resumo Este estudo teve como objetivo desenvolver e avaliar modelos baseados em dados para previsão da produção florestal em diferentes cenários de mudanças climáticas na divisão florestal Gallies do distrito de Abbottabad, Paquistão. Os modelos Random Forest (RF) e Kernel Ridge Regression (KRR) foram desenvolvidos e avaliados usando dados de produção de duas espécies (pinheiro-azul e abeto-prateado) como uma variável objetiva e dados climáticos (temperatura, umidade, precipitação e velocidade do vento) como preditivos variáveis. A precisão da previsão de ambos os modelos foi avaliada por meio de erro quadrático médio (RMSE), erro absoluto médio (MAE), coeficiente de correlação (r), erro quadrático médio relativo (RRMSE), Legates-McCabes (LM), índice de Willmott (WI) e métricas Nash-Sutcliffe (NSE). No geral, o modelo RF superou o modelo KRR devido à sua maior precisão na previsão do rendimento florestal. O estudo recomenda fortemente que o modelo RF seja aplicado em outras regiões do país para previsão do crescimento e produtividade florestal, o que pode ajudar no manejo e planejamento futuro da produtividade florestal no Paquistão.

Environmental sustainability assessment of wooden furniture produced in Pakistan

Abstract Life cycle assessment was carried out for a conventional wooden furniture set produced in Mardan division of the Khyber Pakhtunkhwa province of Pakistan during 2018-19. Primary data regarding inputs and outputs were collected through questionnaire surveys from 100 conventional wooden furniture set manufacturers, 50 in district Mardan and 50 in district Swabi. In the present study, cradle-to-gate life cycle assessment approach was applied for a functional unit of one conventional wooden furniture set. Production weighted average data were modelled in the environmental impacts modelling software i.e., SimaPro v.8.5. The results showed that textile used in sofa set, wood preservative for polishing and preventing insects attack and petrol used in generator had the highest contribution to all the environmental impact categories evaluated. Total cumulative energy demand for wooden furniture set manufactured was 30,005 MJ with most of the energy acquired from non-renewable fossil fuel resources.

Resumo A abordagem de avaliação do ciclo de vida foi realizada para um conjunto de móveis de madeira convencional produzido na divisão Mardan da província de Khyber Pakhtunkhwa do Paquistão durante 2018-19. Os dados primários sobre entradas e saídas foram coletados por meio de pesquisas por questionário de 100 fabricantes de conjuntos de móveis de madeira convencionais, 50 no distrito de Mardan e 50 no distrito de Swabi. No presente estudo, a abordagem de avaliação do ciclo de vida do berço ao portão foi aplicada para uma unidade funcional de um conjunto de móveis de madeira convencional. Os dados da média ponderada da produção foram modelados no software de modelagem de impactos ambientais, isto é, SimaPro v.8.5. Os resultados mostraram que os têxteis usados no conjunto de sofás, o preservativo de madeira para polir e prevenir o ataque de insetos e a gasolina usada no gerador tiveram a maior contribuição em todas as categorias de impacto ambiental avaliadas. A demanda total acumulada de energia para o conjunto de móveis de madeira fabricado foi de 30.005 MJ, com a maior parte da energia adquirida de recursos de combustíveis fósseis não renováveis.

Forest yield prediction under different climate change scenarios using data intelligent models in Pakistan / Previsão de produção florestal em diferentes cenários de mudanças climáticas usando modelos inteligentes de dados no Paquistão

Abstract This study aimed to develop and evaluate data driven models for prediction of forest yield under different climate change scenarios in the Gallies forest division of district Abbottabad, Pakistan. The Random Forest (RF) and Kernel Ridge Regression (KRR) models were developed and evaluated using yield data of two species (Blue pine and Silver fir) as an objective variable and climate data (temperature, humidity, rainfall and wind speed) as predictive variables. Prediction accuracy of both the models were assessed by means of root mean squared error (RMSE), mean absolute error (MAE), correlation coefficient (r), relative root mean squared error (RRMSE), Legates-McCabe's (LM), Willmott's index (WI) and Nash-Sutcliffe (NSE) metrics. Overall, the RF model outperformed the KRR model due to its higher accuracy in forecasting of forest yield. The study strongly recommends that RF model should be applied in other regions of the country for prediction of forest growth and yield, which may help in the management and future planning of forest productivity in Pakistan.

Resumo Este estudo teve como objetivo desenvolver e avaliar modelos baseados em dados para previsão da produção florestal em diferentes cenários de mudanças climáticas na divisão florestal Gallies do distrito de Abbottabad, Paquistão. Os modelos Random Forest (RF) e Kernel Ridge Regression (KRR) foram desenvolvidos e avaliados usando dados de produção de duas espécies (pinheiro-azul e abeto-prateado) como uma variável objetiva e dados climáticos (temperatura, umidade, precipitação e velocidade do vento) como preditivos variáveis. A precisão da previsão de ambos os modelos foi avaliada por meio de erro quadrático médio (RMSE), erro absoluto médio (MAE), coeficiente de correlação (r), erro quadrático médio relativo (RRMSE), Legates-McCabe's (LM), índice de Willmott (WI) e métricas Nash-Sutcliffe (NSE). No geral, o modelo RF superou o modelo KRR devido à sua maior precisão na previsão do rendimento florestal. O estudo recomenda fortemente que o modelo RF seja aplicado em outras regiões do país para previsão do crescimento e produtividade florestal, o que pode ajudar no manejo e planejamento futuro da produtividade florestal no Paquistão.

Environmental sustainability assessment of wooden furniture produced in Pakistan / Avaliação da sustentabilidade ambiental de móveis de madeira produzidos no Paquistão

Abstract Life cycle assessment was carried out for a conventional wooden furniture set produced in Mardan division of the Khyber Pakhtunkhwa province of Pakistan during 2018-19. Primary data regarding inputs and outputs were collected through questionnaire surveys from 100 conventional wooden furniture set manufacturers, 50 in district Mardan and 50 in district Swabi. In the present study, cradle-to-gate life cycle assessment approach was applied for a functional unit of one conventional wooden furniture set. Production weighted average data were modelled in the environmental impacts modelling software i.e., SimaPro v.8.5. The results showed that textile used in sofa set, wood preservative for polishing and preventing insects attack and petrol used in generator had the highest contribution to all the environmental impact categories evaluated. Total cumulative energy demand for wooden furniture set manufactured was 30,005 MJ with most of the energy acquired from non-renewable fossil fuel resources.

Resumo A abordagem de avaliação do ciclo de vida foi realizada para um conjunto de móveis de madeira convencional produzido na divisão Mardan da província de Khyber Pakhtunkhwa do Paquistão durante 2018-19. Os dados primários sobre entradas e saídas foram coletados por meio de pesquisas por questionário de 100 fabricantes de conjuntos de móveis de madeira convencionais, 50 no distrito de Mardan e 50 no distrito de Swabi. No presente estudo, a abordagem de avaliação do ciclo de vida do berço ao portão foi aplicada para uma unidade funcional de um conjunto de móveis de madeira convencional. Os dados da média ponderada da produção foram modelados no software de modelagem de impactos ambientais, isto é, SimaPro v.8.5. Os resultados mostraram que os têxteis usados ​​no conjunto de sofás, o preservativo de madeira para polir e prevenir o ataque de insetos e a gasolina usada no gerador tiveram a maior contribuição em todas as categorias de impacto ambiental avaliadas. A demanda total acumulada de energia para o conjunto de móveis de madeira fabricado foi de 30.005 MJ, com a maior parte da energia adquirida de recursos de combustíveis fósseis não renováveis.

Impact of fasting in Ramadan in patients with cardiac disease

To investigate whether Ramadan fasting has any effect on patients with heart disease. We prospectively studied 465 outpatients with heart disease who were fasting during the month of Ramadan from October 24 to November 24, 2003. These studied subjects were from various medical centers in the Gulf region; State of Qatar, Kuwait, United Arab Emirates, and Bahrain. We performed detailed clinical assessments one month before Ramadan, during Ramadan and one month after Ramadan and analyzed predictors of outcome. Overall, the mean age was 55.9 +/- 11.3 years [age range 32-72]. Of the 465 patients treated, 363 [78.1%] were males and 102 [21.9%] females. Among them, 119 [25.6%] patients had congestive heart failure, 288 [62%] patients with angina, 22 [4.7%] patients with atrial fibrillation and 11 [2.4%] patients with prosthetic metallic valves. Three hundred and seventy [79%] had prior myocardial infarction [MI], 195 [17.2%] had prior coronary artery bypass surgery [CABG], and 177 [38%] had prior percutaneous coronary interventions [PCI]. At the time of follow-up, we found that 91.2% could fast and only 6.7% felt worse while fasting in Ramadan. Of the studied subjects, 82.8% were compliant with cardiac medications and 68.8% were compliant with dietary instructions. We hospitalized 19 patients during Ramadan for cardiac reasons [unstable angina, worsening heart failure, MI, uncontrolled hypertension, subtherapeutic anticoagulation or arrhythmias]. The effects of fasting during Ramadan on stable patients with cardiac disease are minimal. Most patients with stable cardiac disease can fast