Growth and yield of all-aged Douglas-fir western hemlock forest stands: a matrix model with stand diversity effects
Notice bibliographique
Résumé
A density-dependent matrix model was developed for Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) western hemlock (Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg.) forest stands in the Pacific Northwest of the United States. The model predicted the number and volume of trees for 4 species groups and 19 diameter classes. The parameters were based on species-dependent equations linking individual tree growth, mortality, and stand recruitment to tree and stand characteristics, including stand diversity in terms of tree species and size. The equations were estimated with individual tree and stand data from 2706 permanent plots in western Washington and Oregon, largely from private and state lands, measured twice at an average interval of 10 years. Other things being equal, diameter growth increased slightly with species diversity and decreased with size diversity. Recruitment increased with species diversity and decreased with size diversity. Mortality was independent of species diversity and tended to increase with size diversity. There was practically no relationship between individual tree volume and species or size diversity. The number of trees predicted by the model over the interval between successive inventories was generally unbiased. Long-term predictions with different initial conditions were consistent with standard yield tables and compared favorably with those of the Forest Vegetation Simulator. The model also implied that, independently of its initial condition, an undisturbed stand would eventually reach a steady state dominated by western hemlock more than 1 m in diameter, with few trees of other species and size.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».