Effect of site management on leaf area, early biomass development, and stand growth efficiency of a <i>Eucalyptus grandis</i> plantation in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
The effects of intensive site management operations on leaf area index (LAI), aboveground woody biomass (WB) development, and stand growth efficiency were studied in a South African Eucalyptus grandis (Hill ex Maiden) stand from establishment to 3.5 years of age. Site management treatments included slash removal, slash retention, fertilization, slash burning, and slash disturbance through mechanized harvesting operations. Stand LAI development responded strongly and significantly to the site management treatments imposed at establishment. Responses were driven by nutrient supply but were apparently limited by a severe drought after establishment. At 1.3 years, LAI in the slash removal treatment reached 2.1, compared to 4.5 following fertilization or slash burning. Treatments also significantly affected the development of aboveground WB, which ranged from 53.6 (slash removal) to 64.9 (fertilization) and 65.8 Mg·ha 1 (slash burning) at 3.5 years. Biomass allocation to roots and stand growth efficiency (i.e., WB increment per unit of LAI) did not differ significantly between treatments. We conclude that the fast-growing treatments produced more WB because of more rapid development of maximum LAI. The possible implications of this response mechanism for management operations that aim to improve growth through improved nutrient supply are discussed, with reference to unthinned, short-rotation crops.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».