Forest Management under Climate Change: A Decision Analysis of Thinning Interventions for Water Services and Biomass in a Norway Spruce Stand in South Germany
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is producing threats to forests’ capacity of regulating water regimes. Therefore, thinning strategies can be applied to mitigate climate change impacts more efficiently by providing more spaces for trees to utilize resources e.g., water and nutrients. This study examined the effects of different thinning intensities and intervals on water characteristics and biomass growth of a 75-year-old Norway spruce (Picea abies) stand in the Black Forest, Germany. Here we used a water and management sensitive update of the process-based forest growth model 3PG, 3PG-Hydro. We applied light (10%), moderate (30%), and heavy thinning (50% intensity) in the interval of 10, 25, and 50 years of the management period. We simulated growth with climate change scenario RCP 8.5 data from 1995 to 2065. We analyzed the effects of the different thinning regimens on biomass, evapotranspiration as well as water yield. Thinning intensity and interval as well as their interaction have significant influence on production of stand biomass and water yield for all thinning regimes applied (p < 0.05). However, there is no significant difference (p > 0.05) in accumulated biomass (thinned biomass added to the stand biomass) between the applied thinning regimes. Light thinning in a long interval (50 years) produced highest stand biomass among the applied thinning regimes. Furthermore, the prediction showed that accumulated water yield increased with increasing thinning intensity. Our study concludes that repeated moderate thinning at intermediate intervals results in a high water yield without losing biomass production.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».