The effects of gap size in a group selection silvicultural system on the growth response of young, planted Douglas-fir: a sector plot analysis
Notice bibliographique
Résumé
The growth response of planted 7- and 11-year-old Douglas-fir was measured in a series of 11 group selection harvest gaps ranging in size from 0.05 to 1.1 ha repeated on two study sites. The sites are part of the Silviculture Treatments for Ecosystem Management in the Sayward experiment on central-eastern Vancouver Island, British Columbia, Canada. In each gap, trees were measured in four 9° sector plots oriented in orthogonal cardinal directions from a central vertex. A non-linear two-parameter model was used to examine relationships between per tree and unit area measures and gap size. Despite high levels of growth variability, there was a general, consistent asymptotic growth response to increasing gap size. The minimum gap size required for adequate Douglas-fir sapling height growth was between 0.24 and 0.33 ha and the gap diameter divided by surrounding residual tree dominant height (Dgap/Hgap) at the two sites was 1.5 and 2.2. The site with the smaller minimum gap size had taller surrounding residual trees and thus lower light levels, but had higher relative soil moisture and nutrients and was a younger age at the time of sampling. The largest gap size sampled in this study was relatively small (1.1 ha) and greater growth responses are likely in gaps larger than this. The results of this study suggest that gap sizes below a minimum will not create conditions to ensure adequate growth of Douglas-fir regeneration in group selection systems. In addition, only one group selection pass is examined here: under full implementation several group selection passes are envisaged leading to further changes in the gap-level environment throughout. Further work is needed to confirm the localized relationships found here including: greater replication across a range of site quality, sampling of larger gap sizes and examination of older ages of both regeneration and surround trees.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».