Simulating stand-level harvest prescriptions across landscapes: LANDIS PRO harvest module design
Notice bibliographique
Résumé
Forest landscape models (FLMs) are an important tool for assessing the long-term cumulative effects of harvest over large spatial extents. However, they have not been commonly used to guide forest management planning and on-the-ground operations. This is largely because FLMs track relatively simplistic vegetation information such as age cohort presence/absence, forest type, and biomass that are incompatible with tree density and size on which most harvest prescriptions are based. We describe and demonstrate the newly developed harvest module of the LANDIS PRO FLM, which tracks density, size, basal area, and stocking by species age cohorts for each site (cell). With this quantitative information, the module can simulate basal area controlled harvest, stocking-level controlled harvest, and group selection harvest. Through user-specified harvest year (frequency), stand ranking, and species and age preference, the new module can simulate a wide variety of harvest prescriptions such as thinning from above and below, shelterwood, clear-cutting, and group selection. We applied the LANDIS PRO harvest module to a large (17 000 km2) central hardwood forest landscape in Missouri. The simulated harvest prescriptions produced realistic stand-scale results when plotted on Gingrich stocking charts. The harvest module improves on previous versions by allowing partial treatment of individual age-classes within a cell and reporting results in metrics commonly used in stand-scale silviculture. It provides a closer link between landscape-scale simulation methods and stand-scale management.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».