Size-symmetric versus size-asymmetric competition and growth partitioning among trees in forest stands along an ecological gradient in central Europe
Notice bibliographique
Résumé
Current individual tree growth models rarely consider the mode of tree competition, which can be size-asymmetric when growth is limited by light or size-symmetric when belowground resources are scarce. Even with the same competition index, growth reactions may vary considerably due to a prevailing resource limitation, as the dominant trees in a stand benefit disproportionately more on light-limited sites. To scrutinize and model the relationship between mode of competition and site conditions, 34 long-term experiments with 120 plots dating back to 1871 were used. The data cover the dominating tree species in central Europe along a broad range of ecological conditions. For Norway spruce ( Picea abies (L.) Karst.), Scots pine ( Pinus sylvestris L.), and sessile oak ( Quercus petrea (Matt.) Liebl.), stronger light competition can be shown on fertile sites compared with sites with poorer conditions. Based on these findings, we constructed an enhanced version of a classic potential modifier growth model. Simulations for archetypical stands yield a transition from size-asymmetric to size-symmetric competition along the gradient from fertile to poor sites that is not covered by traditional models. It was concluded that by integrating the interaction between competition and site quality, individual tree models become more site sensitive, a prerequisite for their application under fluctuating environmental conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».