Climate Effects on Black Spruce and Trembling Aspen Productivity in Natural Origin Mixed Stands
Notice bibliographique
Résumé
Forest managers need site productivity estimates for tree species growing in mixed stands. Models developed in the past are generally for pure stands and don’t factor in the effects of climate change on site productivity. Therefore, site index (SI) models were developed for black spruce (Picea mariana Mill. B.S.P.) and trembling aspen (Populus tremuloides Michx.) trees grown in natural origin mixed stands. For this, 186 trees (93 black spruce and trembling aspen each) were sampled from 31 even-aged natural mixed stands (sites) (3 trees/species/site) across Ontario, Canada. Stand height growth models were developed by incorporating climate variables during growth for each species. Stem analysis data collected from sampled trees were used to develop these models. A mixed effects modelling approach was used to fit the models. The relationship between SIs of black spruce and trembling aspen grown in mixed stands was analyzed by calculating correlation coefficients and plotting black spruce SIs against those of trembling aspen. Climate effects on site productivity were evaluated by predicting stand heights for 4 geographic areas of Ontario for the period 2021 to 2080. Three emissions scenarios reflecting different amounts of heat at the end of the century (i.e., 2.6, 4.5, and 8.5 watts m−2) were used in the stand height growth models developed here for evaluation. Climate effects were more pronounced for trembling aspen than black spruce only in the far west. The relationship between SIs of black spruce and trembling aspen trees grown in natural origin mixed stands could not be described using a linear/nonlinear mathematical function. The models developed here can be used to estimate stand height and SI of black spruce and trembling aspen trees grown in natural origin mixed stands in a changing climate. In the absence of climate data, models fitted without climate variables can be used to estimate SI of both 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 | 0,000 | 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 ».