The role of stand density on growth efficiency, leaf area index, and resin flow in southwestern ponderosa pine forests
Notice bibliographique
Résumé
We examined the response of growth efficiency (GE), leaf area index (LAI), and resin flow (RF) to stand density manipulations in ponderosa pine ( Pinus ponderosa Dougl. ex Laws.) forests of northern Arizona, USA. The study used a 40 year stand density experiment including seven replicated basal area (BA) treatments ranging from 7 to 45 m 2 ·ha –1 . Results were extended to the larger region using published and unpublished datasets on ponderosa pine RF. GE was quantified using basal area increment (BAI), stemwood production (NPP s ), or volume increment (VI) per leaf area (A l ) or sapwood area (A s ). GE per A l was positively correlated with BA, regardless of numerator (BAI/A l , NPP s /A l , and VI/A l ; r 2 = 0.84, 0.95, and 0.96, respectively). GE per A s exhibited variable responses to BA. Understory LAI increased with decreasing BA; however, total (understory plus overstory) LAI was not correlated with BA, GE, or RF. Opposite of the original research on this subject, resin flow was negatively related to GE per A l because A l /A s ratios decline with increasing BA. BAI, and to a lesser degree BA, predicted RF better than growth efficiency, suggesting that the simplest measurement with the fewest assumptions (BAI) is also the best approach for predicting RF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».