Mapping the environmental limitations to growth of coastal Douglas-fir stands on Vancouver Island, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Coastal Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii spp. menziesii (Mirb.) Franco) occurs over a wide range of environmental conditions on Vancouver Island, British Columbia. Although ecological zones have been drawn, no formal spatial analysis of environmental limitations on tree growth has been carried out. Such an exercise is desirable to identify areas that may warrant intensive management and to evaluate the impacts of predicted climate change this century. We applied a physiologically based forest growth model, 3-PG (Physiological Principles Predicting Growth), to interpret and map current limitations to Douglas-fir growth across Vancouver Island at 100-m cell resolution. We first calibrated the model to reproduce the regional productivity estimates reported in yield table growth curves. Further analyses indicated that slope exposure is important; southwest slopes of 30 degrees receive 40% more incident radiation than similarly inclined northeast slopes. When combined with other environmental differences associated with aspect, the model predicted 60% more growth on southwest exposures than on northeast exposures. The model simulations support field observations that drought is rare in the wetter zones, but common on the eastern side of Vancouver Island at lower elevations and on more exposed slopes. We illustrate the current limitations on growth caused by suboptimal temperature, high vapor pressure deficits and other factors. The modeling approach complements ecological classifications and offers the potential to identify the most favorable sites for management of other native tree species under current and future climatic conditions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».