Thinning ponderosa pine (<i>Pinus ponderosa</i>) stands reduces mortality while maintaining stand productivity
Notice bibliographique
Résumé
We analyzed 45 years of data collected from three ponderosa pine (Pinus ponderosa Douglas ex P. Lawson & C. Lawson) levels-of-growing-stock installations in Oregon (OR) and northern California (CA), USA, to determine the effect of stand density regimes on stand productivity and mortality. We found that periodic annual increment (PAI) of diameter, basal area (BA), volume, and aboveground dry mass were significantly related to stand density index (SDI) and stand age at start of the period; the quadratic trends varied among sites. Precipitation departure from the normal for each period explained a significant amount of residual variation in all PAI variables except diameter. BA production did not change significantly as SDI exceeded 270 trees·ha −1 at the OR sites and 320 trees·ha −1 at the CA site. Stand productivity was the highest at Elliot Ranch (CA) and the least at Blue Mountains (OR). A similar trend held in growth efficiency under lower stand densities (SDI < 600). Most of the mortality was caused by Dendroctonus bark beetles in stands that exceeded SDI of 500 trees·ha −1 . Limiting SDI was about 900 trees·ha −1 , although plots at Elliot Ranch reached much higher than that. The results demonstrate that silvicultural control of stand density can be a powerful tool for reducing bark beetle caused mortality without sacrificing stand productivity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».