Tree breeding and silviculture: Douglas-fir volume gains with minimal wood quality loss under variable planting densities
Notice bibliographique
Résumé
Validating performance of genetically-selected trees under realistic planting scenarios is essential for confidence in tree breeding programs. Quantifying the relative impact of genetic selection and initial planting density on tree size and quality can further guide operational forest practices. We evaluate volume gains, survival, stem quality and wood quality traits on 20-year old trees representing three levels of genetic selection that were grown under four initial planting densities. Working in a realized gain trial for coastal Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii var. menziesii (Mirb.) Franco) on five replicated sites, we ask: (1) Do predicted stand productivity levels materialize as expected under different planting densities? (2) Are single-tree plot designs, simulating progeny trials, capable of producing reliable results relative to large-block designs, simulating realistic planting scenarios? (3) If trees selected for volume gain show declines in wood and stem quality relative to wild-stand controls, can this be effectively managed by altering stocking densities? Because young progeny trials are used to estimate genetic gain in tree volume at a rotation age of 60, we use a growth and yield model calibrated to wild-stand controls to assess whether genetically-selected families meet projections at age 20. On average, observed stand volumes exceeded projections on four out of five sites, and in three out of four initial planting densities. At the level of site by planting density, the moderate genetic-gain population (mid-gain) exceeded projections 13 out of 20 times while the top genetic-gain population (top-crosses) exceeded projections 11 out of 20 times. This fits expectations for breeding values, which are designed to reflect general performance averaged across all environments. Using a different validation approach, large-block designs showed better performance relative to simulated progeny trial designs. Very high planting densities (1890+ stems/ha) may minimize wood quality losses of genetically-selected planting stock but effects are relatively minor, while good performance among all traits was observed at operational planting densities (~1189 stems/ha). Wood density and microfibril angle proxy measures in top-crosses showed relatively minor and non-significant losses (−1.1 to −4.0%) compared to major and significant gains in volume per hectare at age 20 (29.0%) when averaging values at 1189 and 1890 stems/ha. Altogether, the genetic selection systems produce reliable results across a range of site qualities.
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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 | 0,001 |
| 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 ».