Testing an individual tree wind damage risk model in a naturally regenerated balsam fir stand: potential impact of thinning on the level of risk
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Widely distributed in Quebec, balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) is highly vulnerable to wind damage. Recently, there has been a trend in forest management to increase the use of partial cuttings in naturally regenerating stands, leaving the remnant trees at increased risk of wind damage. In order to limit wind damage after partial cuttings, it is therefore important to find silvicultural practices that minimize the risk of wind damage in these fir stands. Our main objective was to find balsam fir-specific values of parameters to integrate into the wind risk model ForestGALES, in order to simulate the impact of different types of commercial thinning on wind damage risk, and to determine which practice potentially minimizes the risk in a naturally regenerated stand. An anemometer placed at canopy height and strain gauges attached to the trunks of balsam firs allowed us to measure the wind-induced bending moments experienced by a sample of balsam fir trees. This enabled the calculation of the turning moment coefficients specific to each of the trees in order to compare them with the ForestGALES model predictions and to adapt the model for balsam fir stands. The model was tested first with only tree diameter and height as input variables to calculate the turning moment coefficient, then with the addition of a competition index, and finally with the addition of crown dimensions. Wind climate parameters for prediction of the probability of damage were calculated using the Wind Atlas Analysis and Application Program airflow model. The model with the highest accuracy was then used to simulate two types of thinning and determine the impact on wind damage risk for each tree in the stand. According to the model’s predictions, thinning from below has a reduced risk of wind damage compared with thinning from above.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle