Evaluating Hysteresis Patterns in Sap Flow of a Red Pine Forest Subjected to Different Variable Retention Harvesting Treatments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forests significantly influence regional and global water cycles through transpiration, which is affected by meteorological variables, soil water availability, and stand and site characteristics. Variable retention harvesting (VRH) is a forest management practice in which varying densities of trees, such as 55% and 33%, are retained after thinning or harvesting. These trees can be grouped together or evenly distributed. VRH aims to enhance forest growth, improve biodiversity, preserve ecosystem functions, and generate economic revenue from harvested timber. Application of VRH treatment in forest ecosystems can potentially impact the response of forest transpiration to environmental controls. This study analyzed the impacts of four different VRH treatments on sap flow velocity (SV) in an 83‐year‐old red pine (Pinus resinosa Ait.) plantation forest in the Great Lakes region in Canada. These VRH treatments included 55% aggregated (55A), 55% dispersed (55D), 33% aggregated (33A), and 33% dispersed (33D) basal area retention, and an unharvested control (CN) plot, 1 ha each. Analysis of counterclockwise hysteresis loops between SV and meteorological variables showed larger hysteresis areas between SV and photosynthetically active radiation (PAR) than vapor pressure deficit (VPD) and air temperature (Tair), particularly in clear sky and warm temperatures in the summer. It demonstrated that PAR was the primary control on SV across VRH treatments, followed by VPD and Tair. Larger hysteresis loop areas and higher SV values were observed in the CN and 55D treatments, with lower values found in the 55A, 33D, and 33A plots. This suggests that maintaining dispersed retention of 55% basal area (55D) is the optimal forest management practice that can be utilized to enhance transpiration and forest growth. These findings will assist forest managers and other stakeholders to adopt sustainable forest management practices, thereby enhancing forest growth, water use efficiency, and resilience to climate change. Additionally, these practices will contribute to nature‐based climate solutions.
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 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 | 0,000 |
| 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 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 ».