Evaluating Coastal Douglas Fir Growth Responses to Nitrogen Application Using Tree Ring Chronologies
Notice bibliographique
Résumé
Dendrochronology is a technique that can be applied as a retrospective monitoring (RM) approach to evaluate the performance of nutrient application in forest ecosystems. Applying the RM approach across operations lacks experimental controls, which may adversely affect accuracy and precision of estimates due to greater mismatches in stand conditions between treated and untreated plots. To test the rigor of the RM approach, we collected increment cores of coastal Douglas fir (Pseudotsuga menziesii var. menziesii) at eight sites of an experiment where stands were fertilized in 1971. First, we tested the approach under ideal conditions by sampling from treated and untreated plots of the experiment. Second, we tested the approach using newly established surrogate control (SC) plots, which differed in ecological site classification from those of the treated plots to understand how robust the approach was to mismatches in conditions between treated and untreated samples. We hypothesized that detrending ring width would mitigate error in responses to nutrient application resulting from mismatches in site classification. Within the experiment, the approach indicated an average increase of 15% (5% to 26%, p < 0.05) growth response to operational doses of urea. Different responses were found when the analysis relied on SC plots. Detrending low-frequency variation in ring widths eliminated differences in results arising, at least in part, to mismatches in site class. However, it also reduced the growth response using the experimental control plots to 10%. Dendrochronology with detrending shows promise in the ability to mitigate variation introduced by mismatches in ecological site classification that may occur in operational monitoring. Based on these results, we see potential to implement RM with operations to evaluate and optimize stand selection criteria.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».