Climate sensitive growth models for predicting diameter growth of western Canadian boreal tree species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the face of anticipated climate change, growth models require modifications to effectively model likely future growth and survival of trees and stands. To support incorporation of climate effects in the Mixedwood Growth Model (MGM), we developed climate-sensitive mixed effects models for lodgepole pine (Pinus contorta Douglas ex Loudon), jack pine (Pinus banksiana Lamb.), trembling aspen (Populus tremuloides Michx.), balsam poplar (Populus balsamifera L.) and white spruce (Picea glauca (Moench) Voss), and examined how tree size, intra- and interspecific competition and climate will influence individual-tree diameter growth. Remeasurement data from permanent growth and yield sample plots from across the western Canadian boreal forest were used for this study. Based on the model that we developed, tree size, competition and climate had varying effects on growth, among tree species. Although intraspecific competition had a stronger negative effect on growth for deciduous and white spruce trees, interspecific competition had a stronger negative effect on the growth of pine. Deciduous trees growing in stands having longer frost-free period experienced an increase in growth but a negative effect of frost-free period was observed for conifers. In addition, higher moisture was found to increase tree growth, but the influence of available moisture on growth was dependent on competition. Overall, these results suggest that, under climate warming, between-species differences in growth responses will contribute to our understanding of the stand dynamics in the western boreal region of Canada. Climate sensitive growth models developed in this study will be useful in the recalibration of MGM and other individual-tree models, and predictions will contribute to better-informed decisions about silvicultural treatments for these economically important boreal tree species.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».