Variation in Volume Production Through Clonal Deployment: Results From a Simulation Model to Minimize Risk for Both a Currently Known and Unknown Future Pest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A simulation model was developed to examine optimum patterns of deploying selected clones in the hypothetical situations of both a currently known pest and an unknown future pest. We modelled the interactions between Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.) Carr.), an economically important forest tree in British Columbia and the northwestern U.S., and the spruce terminal weevil (Pissodes strobi (Peck)), a major pest in western spruces. The model is combined with the Province of British Columbia’s Tree and Stand Simulator (TASS) model to drive individual tree growth and stand establishment and development. Two clonal-sampling strategies are examined: a randomly drawn set of genotypes or clones, to depict the potential consequences of a new (e.g., exotic) or a previously unimportant natural pest attacking a ‘random’ set of genotypes, and a ‘fixed’ set of clones, emulating a ‘commercial’ or known set of clones for growth and resistance mechanisms. Simulations use a range of numbers of genotypes or clones (2, 6, 18 and 30), and three deployment patterns (a random mixture of ramets, single- clone blocks, and a mosaic of smaller clonal blocks), in one and five hectare (Ha) stands. Total merchantable timber volume on a per Ha basis at harvest age 80 is used to compare the various combinations and schemes. With both random and fixed chosen sets of clones, the random planting pattern (i.e., random mixture of ramets from the clonal set) produced the most volume. Eighteen randomly chosen clones generally produced more volume, than 2, 6 and 30 clones, but differences among 6, 18 and 30 clones were small in most cases, irrespective of planting pattern. For fixed clones, the use of more resistant clones with higher growth potential produced more volume; however, pure clonal blocks of the best clone were not better than a mixture of that clone and an inferior one. Reducing the effects of insect activity and attack on trees, by lowering the average annual temperature in the model, or turning off all insect ‘activity’, increased merchantable volume but did not change the optimum number of clones (~18) or deployment pattern (random mixture). Forestry agencies can weigh these findings against economic advantages of block plantings of similar genotypes, in the choice of an appropriate number of clones and a deployment strategy.
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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) | 0,000 | 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 ».