Modeling Climate Effects on Site Productivity of Plantation Grown Jack Pine, Black Spruce, Red Pine, and White Spruce Using Annual/Seasonal Climate Values
Notice bibliographique
Résumé
Site index (SI) is a commonly used measure of forest site productivity and is affected by climate change. Therefore, climate effects on site productivity were analyzed and modeled for jack pine (Pinus banksiana Lamb.), black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.), red pine (Pinus resinosa Ait.), and white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) plantations using annual/seasonal values of climate variables. Jack pine and black spruce trees were each sampled from 25 plantations (sites), and red pine and white spruce trees were sampled from 30 and 31 plantations, respectively, from across Ontario, Canada. Stem analysis data collected from 201 jack pine, 211 black spruce, 90 red pine, and 93 white spruce trees were used in this study. To analyze and model climatic effects on site productivity, parameters of the stand height models were expressed in terms of climate variables. A nonlinear mixed-effects modelling approach was applied to fit the stand height models. Climate effects on site productivity was evaluated by predicting stand heights in three areas (the central, eastern/southeastern, and western parts of Ontario) for the period 2021 to 2080 under three emissions trajectories (representative concentration pathways (RCP) 2.6, 4.5, and 8.5 watts m−2). Climate effects on site productivity depended on tree species and location. For jack pine, climate effects were positive and pronounced only in western Ontario under all emissions scenarios. The effects were negative and mild after breast height age (BHA) 50 in central Ontario for black spruce. Similarly, the effects were negative and more pronounced at all areas after BHA 35 for red pine. On the other hand, for white spruce the effects were negative and highly pronounced from a young age under all scenarios, mainly in the southeast. For all species except for jack pine, climate effects were more pronounced under RCP 8.5 than the other two scenarios.
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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 ».