Mixing tree species and density management to reduce drought susceptibility in coastal plantation forests of British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
The coastal forests of British Columbia have been experiencing longer and more intense droughts in recent years. To evaluate the response of species composition and planting density (500, 1000, and 1500 stems ha −1 ) to drought, a study was conducted in a plantation consisting of 1:0, 1:1, 1:3 and 0:1 Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii var. menziesii (Mirb.) Franco): western redcedar ( Thuja plicata Donn ex D. Don in Lamb.) mixtures, located along the east side of Vancouver Island, Canada. Measurements were taken to evaluate soil moisture, drought tolerance, and water use efficiency of these stands. Soil moisture was significantly lower in the highest compared to the lowest density stands ( p = 0.016). Drought indices calculated from tree cores showed that drought resistance, resilience and recovery increased with decreasing stand basal area. Water use efficiency (WUE), inferred from wood δ¹ ³C, was significantly affected by density × mixture × species interaction ( p = 0.020) but not seasonal variation ( p = 0.155). In the 1:3 mixture, western redcedar at the lowest density exhibited higher WUE than at 1000 and 1500 stems ha⁻¹ ( p = 0.038 and 0.005, respectively) but pure western redcedar at moderate density (1000 stems ha⁻¹) appeared to have the highest overall WUE, exceeding several other treatment combinations by 1.32–1.92 ‰ ( p < 0.001–0.047). The results indicate that reducing stand basal area, which can be achieved by mixing species with different growth rates and controlling stand density, can help reduce the drought susceptibility of these forests. • Stand basal area, but not tree height, influenced drought tolerance. • Drought tolerance improved with lower stand basal area. • Water use efficiency varied by species, mixture, and planting density interaction. • Silvicultural design can reduce drought susceptibility in coastal forests.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».