Modeling regional and climatic variation of wood density and ring width in intensively managed Douglas-fir
Notice bibliographique
Résumé
Characteristics of annual rings are reliable indicators of growth and wood quality in trees. The main objective of our study was to model the variation in annual ring attributes due to intensive silviculture and inherent regional differences in climate and site across a wide geographic range of Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco). Ring specific gravity and ring width of Douglas-fir were examined at five long-term Levels-Of-Growing-Stock (LOGS) installations, three in the US and two in Canada, covering a latitudinal gradient between 43°N and 50°N. At each location, increment cores were collected from replicated plots with three levels of stocking: control (unthinned), lightly thinned (70% basal area retention), and heavily thinned (30% basal area retention). X-ray densitometry analysis provided ring specific gravity and width profiles for 5676 rings from 134 trees. The reduction of stand density through repeated entries resulted in decreased ring specific gravity and increased ring width. A four-parameter mixed-effects logistic model was used to predict ring specific gravity using cambial age, stand density (as number of stems per hectare), and two climatic variables: average temperature from March to May and total precipitation from April to August. A three-parameter mixed-effects logistic model was used to predict ring width using cambial age, stand density (as stand density index), and total climatic moisture deficit of June and July. Both models indicated significant site differences that were included in the models through indicator variables. Ring specific gravity increased slightly with increasing average temperature from March to May and decreasing total precipitation from April to August. Predictions of ring specific gravity of Douglas-fir appear to be more sensitive to changes in temperature compared with changes in precipitation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».