Forwarder Productivity in Salvage Logging Operations in Difficult Terrain
Notice bibliographique
Résumé
Large scale windthrow salvage logging is increasing in Central Europe because of the growth of severe atmospheric events due to global heating. Sustainable forest operations in these conditions are challenging in terms of both productivity performances and safety of the operations. Fully mechanized harvesting systems are the preferred solution on trafficable terrains and proper slopes. However, different work methods and logistic organization of the operations could largely change the overall performances. The study observed three harvesting sites based on fully mechanized cut-to-length systems and located in areas affected by the Vaia storm, which hit north-eastern Italy in October 2018. The objectives were to estimate forwarder productivity in salvage logging in difficult terrain and to identify significant variables affecting this productivity under real working conditions. Time and motion studies were carried out and covered 59.9 PMH15, for a total of 101 working cycles, extracting a total volume of 1277 m3 of timber. Average time consumption for each site was 38.7, 42.2, and 25.1 PMH15 with average productivity of 22.5, 18.5, and 29.4 m3/PMH15, respectively, for Sites A, B, and C. A total of seven explanatory variables significantly affected forwarder productivity. Average load volume, maximum machine inclination during loading, and number of logs positively affected the productivity. On the contrary, travel distance, load volume, maximum ground slope during moving and loading have a negative influence. With an average travel distance of 500 m, the productivity resulted 20.52, 16.31, and 23.03 m3/PMH15, respectively, for Sites A, B, and C. An increase of 200 m of travel distance causes a decrease in productivity of 6%.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».