Spatial prediction of optimal final stand density for even-aged plantation forests using productivity indices
Notice bibliographique
Résumé
Surfaces that describe spatial variation in optimal stand density following final thining (Sopt) are likely to be of considerable use to forest managers. Using a comprehensive series of growth model simulations, the aim of this research was to (i) develop a model of Sopt that maximises volume of large-diameter, small-branched sawlogs (S27) for unpruned New Zealand radiata pine (Pinus radiata D. Don) stands, (ii) use this model to examine how site productivity and tree morphology influence Sopt, and (iii) generate a map of Sopt for New Zealand. A model predicting Sopt from clearfell age and two productivity indices, Site Index (SI) and 300 Index (I300), was found to predict optimal stand density with a high degree of accuracy. Optimal stand density was found to increase with I300 and clearfell age but decrease with SI. Within New Zealand plantations, the mean predicted Sopt for clearfell age 28 years was 614 stems·ha−1. The proportion of plantations predicted to have Sopt greater than 400, 500, and 600 stems·ha−1 was 0.99, 0.88, and 0.61, respectively. The predicted Sopt was found to exceed the actual mean final crop stand density in stands managed under unpruned sawlog regimes of ca. 500 stems·ha−1 within most plantation areas in New Zealand. This disparity highlights the potential of this approach for increasing crop value in New Zealand P. radiata plantations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».