Application of the Conservation Planning Tool Zonation to Inform Retention Planning in the Boreal Forest of Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Retention forestry is an approach in which live trees and other components of forest structure are retained within harvested areas. A primary objective of retention forestry is to maintain biodiversity and to hasten post-harvest recovery of forest structure and function. Retention is now a key element in sustainable forest management practices in many regions of the world. However, locating where retention should be placed to best achieve management objectives is a challenging problem, and evidence-based approaches to operational applications are rare. We suggest here that harvest planners could benefit from the use of systematic conservation planning principles and methods to inform retention design. Specifically, we used a conservation planning—or prioritization—tool, Zonation, to create spatially-explicit scenarios of retention harvesting in a boreal mixedwood forest in northwestern Alberta, Canada. Scenarios were informed by several environmental variables related to site productivity; in particular, we used a metric of wetness (depth-to-water from the Wet Areas Mapping algorithm) that is based on airborne lidar-derived terrain models previously shown to correlate with patterns in post-harvest forest regeneration and biodiversity. The nine retention scenarios examined here related to the placement of retention focused to drier, mesic, or wetter sites in combination with other prioritization constraints. Results were compared with an existing harvest plan to assess differences in the spatial pattern of retention (e.g., percent overlapping area, number of patches, size of the patches). We also tested for the homogeneity of forest attributes (e.g., tree species, deciduous density) between scenarios and the existing harvest plan using multivariate dispersion analysis. Our results showed limited commonalities among scenarios compared to the existing harvest plan; they were characterized as having limited spatial overlap, and more and smaller patches with the use of a timber-cost constraint further affecting retention patterns. While modeling results significantly differed from current retention practices, the approach presented here offers flexibility in testing different scenarios and assessing trade-offs between timber production and conservation goals using a standardized conservation planning toolkit.
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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) | 0,000 | 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 ».