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Refining tree recruitment models

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Abstract:



We used a micrometeorological dispersal model to simulate seed and seedling distributions derived from subcanopy balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) source trees in a trembling aspen (Populus tremuloides Michx.) dominated forest. Our first objective was to determine the effect of substituting basal area for cone production as a proxy for seed output. The results showed that the r2 from the regression of predicted versus observed densities increased by ~5% for seeds and ~15% for seedling simulations. Our second objective was to determine the effects of changing the median horizontal wind speed. The median speed in this forest environment varies according to the proportion of leaves abscised. For values of the median expected wind speed between the extremes of leafless and full-canopy forests, the r2 of predicted versus observed varied between 0.35 and 0.49 for seeds and between 0.33 and 0.62 for seedling simulations. We demonstrated that the simple one-dimensional model can have added precision if the dispersal parameters are chosen so as to allow more fine-scale variation.

Nous avons utilisé un modèle de dispersion micrométéorologique pour simuler la distribution des graines et des semis de sapin baumier (Abies balsamea (L.) Mill.) provenant de semenciers en sous-étage dans une forêt dominée par le peuplier faux-tremble (Populus tremuloides Michx.). Notre premier objectif était de déterminer l'effet d'une substitution de la production de cônes par la surface terrière comme approximation de la production semencière. La valeur de r2 de la régression entre les densités observées et prédites par simulation a augmenté d'environ 5 % pour les graines et d'environ 15 % pour les semis. Notre deuxième objectif était de déterminer les effets du changement de la vitesse horizontale médiane du vent. La vitesse médiane dans cet environnement forestier varie en fonction de la proportion des feuilles qui se sont détachées. Pour des valeurs attendues de vitesse médiane du vent entre les extrêmes allant d'un couvert forestier sans feuilles à totalement feuillé, la valeur de r2 entre les valeurs observées et prédites par simulation variait de 0,35 à 0,49 pour les graines et de 0,33 à 0,62 pour les semis. Nous avons démontré qu'un modèle simple et unidimensionnel peut avoir une meilleure précision si les paramètres de dispersion sont choisis de façon à permettre plus de variation à petite échelle.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: January 1, 2003

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  • Published since 1971, this monthly journal features articles, reviews, notes and commentaries on all aspects of forest science, including biometrics and mensuration, conservation, disturbance, ecology, economics, entomology, fire, genetics, management, operations, pathology, physiology, policy, remote sensing, social science, soil, silviculture, wildlife and wood science, contributed by internationally respected scientists. It also publishes special issues dedicated to a topic of current interest.
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