Modelling the Spatial Structure of White Spruce Plantations and Their Changes after Various Thinning Treatments
Notice bibliographique
Résumé
Research Highlights: The spatial distribution of trees results from several ecological processes that can be difficult to measure. We applied a point process modelling approach that uses the diameter and species of neighbouring trees to represent inter-tree interactions through repulsive and attractive processes. Thinning treatments slightly influence the tree spatial distribution of trees in white spruce plantations. Integrating this “spatialiser” into growth models could help improve stand simulations following various thinning treatments over larger areas and longer periods. It could also allow for the use of spatially explicit models when tree position is not available. Background and Objectives: Tree spatial patterns result from several ecological processes and have important implications in forest ecology and management. The use of spatial information can significantly improve our understanding of forest structures. However, this implies intensive field work that is rarely integrated into forest inventories. The aims of this study were to develop a spatial distribution simulator of trees in white spruce plantations and to evaluate the influence of thinning treatments. Materials and Methods: A point process modelling approach was used to represent inter-tree interactions through repulsive and attractive process in white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) plantations in eastern Quebec, Canada, that had been commercially thinned five years ago. Balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) and hardwoods together can represent 30–40% of the basal area of these plantations. Results: The diameter and species of each tree’s two closest neighbours were found to be the most important predictors in explaining the observed distances between trees. Despite the short period since thinning treatments, results showed that the treatment had slight significant effects on tree interactions. However, their impact on the global spatial distribution of stands is quite limited. Conclusions: Using only a few readily-available variables (species and diameter of trees), this “spatialiser” will make it possible to assign spatial coordinates to trees and generate realistic stand spatial structures even after various silvicultural treatments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».