Simulating the Effects of Intensifying Silviculture on Desired Species Yields across a Broad Environmental Gradient
Notice bibliographique
Résumé
In the past two decades, forest management has undergone major paradigm shifts that are challenging the current forest modelling architecture. New silvicultural systems, guidelines for natural disturbance emulation, a desire to enhance structural complexity, major advances in successional theory, and climate change have all highlighted the limitations of current empirical models in covering this range of conditions. Mechanistic models, which focus on modelling underlying ecological processes rather than specific forest conditions, have the potential to meet these new paradigm shifts in a consistent framework, thereby streamlining the planning process. Here we use the NEBIE (a silvicultural intervention scale that classifies management intensities as natural, extensive, basic, intensive, and elite) plot network, from across Ontario, Canada, to examine the applicability of a mechanistic model, ZELIG-CFS (a version of the ZELIG tree growth model developed by the Canadian Forest Service), to simulate yields and species compositions. As silvicultural intensity increased, overall yield generally increased. Species compositions met the desired outcomes when specific silvicultural treatments were implemented and otherwise generally moved from more shade-intolerant to more shade-tolerant species through time. Our results indicated that a mechanistic model can simulate complex stands across a range of forest types and silvicultural systems while accounting for climate change. Finally, we highlight the need to improve the modelling of regeneration processes in ZELIG-CFS to better represent regeneration dynamics in plantations. While fine-tuning is needed, mechanistic models present an option to incorporate adaptive complexity into modelling forest management outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».