Difference in Regeneration Conditions in Pinus ponderosa Dominated Forests in Northern California, USA, over an 83 Year Period
Notice bibliographique
Résumé
Forest inventories based on field surveys can provide quantitative measures of regeneration such as density and stocking proportion. Understanding regeneration dynamics is a key element that supports silvicultural decision-making processes in sustainable forest management. The objectives of this study were to: 1) describe historical regeneration in ponderosa pine dominated forests by species and height class, 2) find associations of regeneration with overstory, soil, and topography variables, 3) describe contemporary regeneration across various management treatments, and 4) compare differences in regeneration between historical and contemporary forests. The study area, a ponderosa pine (Pinus ponderosae Dougl. ex P. and C. Law) dominated forest, is located within the Blacks Mountain Experimental Forest (BMEF) in northeastern California, United States, which was designated as an experimental forest in 1934. We used 1935 and 2018 field surveyed regeneration data containing information about three species—ponderosa pine, incense-cedar (Calocedrus decurrens (Torr.) Florin) and white fir (Abies concolor (Grod. and Glend)—and four height classes: class 1: 0–0.31 m, class 2: 0.31–0.91 m, class 3: 0.91–1.83 m, and class 4: >1.83 m and <8.9 cm diameter at breast height. We used stocking as proxy for regeneration density in this study. We found that historically, stocking in the BMEF was dominated by shade-intolerant ponderosa pine in height classes 2 and 3. Two variables—overstory basal area per hectare (m2 ha−1) and available water capacity at 150 cm, which is the amount of water that is available for plants up to a depth of 150 cm from the soil surface—were significantly associated with stocking, and a beta regression model fit was found to have a pseudo-R2 of 0.49. We identified significant differences in contemporary stocking among six management scenarios using a Kruskal–Wallis non-parametric one-way ANOVA. Control compartments had the highest stocking followed by burned compartments. In contemporary forest stands, recent treatments involving a combination of burning and thinning resulted in high stocking in height classes 2 and 3. Overall, the stocking in historical BMEF stands was higher than in contemporary stands and was dominated by ponderosa pine.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».