Search citation statements
Paper Sections
Citation Types
Year Published
Publication Types
Relationship
Authors
Journals
Les relations taille-densité sont des équations de prédiction du nombre d'arbres vivants par unité de surface en fonction d'une caractéristique moyenne de peuplement. En notant Ln le logarithme népérien, Cg la circonférence quadratique moyenne à 1,30 m, N le nombre de tiges à l'hectare, la trajectoire suivie dans l'espace (Ln(Cg), Ln(N)) par les peuplements non éclaircis depuis les premiers stades de développement a pour propriété bien connue d'être linéaire lorsque la densité maximum a été atteinte, et, dans une certaine mesure, dépend peu de la productivité de la station (Reineke, 1933). C'est sous cette forme que les données de cette trajectoire ont été considérées pour les travaux présentés ici, avec un échantillon de peuplements de Douglas équiennes purs provenant de plusieurs régions de France. L' occasion d'établir ces trajectoires est rarement rencontrée, peu d'espèces bénéficiant du support expérimental nécessaire et en particulier des mesures régulières de la croissance dès l'installation des peuplements. En France, ces trajectoires n'ont été élaborées que pour une seule autre espèce : le Hêtre (Ningre et al., 2016).Dans le cadre de l'utilisation d'un modèle de croissance et de développement d'un peuplement forestier, la mortalité des arbres d'un peuplement non éclairci peut être simulée sur la base de la trajectoire taille-densité suivie par les valeurs (Cg, N) de la circonférence moyenne et du nombre de tiges vivantes à l'hectare du peuplement (une meilleure solution que celle consistant à faire apparaître la mortalité à la densité maximum). Le processus est le suivant. À un stade de développement donné, le nombre N de tiges à l'hectare du peuplement est comparé à celui pré-dit par la trajectoire taille-densité avec sa circonférence moyenne. Si le nombre de tiges issu du fonctionnement du modèle jusqu'à cette étape est supérieur au nombre de tiges prévu par la trajectoire taille-densité, une tige sur pied vivante, généralement la plus "petite" -suivant un ordre choisi pour le tri des arbres -est supprimée, la circonférence moyenne Cg est corrigée en conséquence, et la comparaison du nombre de tiges est répétée, avec éventuellement suppression d'une nouvelle tige. Ces opérations sont réitérées jusqu'à ce que le nombre de tiges prévu par le modèle soit inférieur ou égal à celui prédit par la trajectoire taille-densité.Il est à noter que, indépendamment de servir à l'établissement d'un modèle de croissance formalisé, la trajectoire taille-densité d'un peuplement peut être utilisée pour établir des règles de décision sylvicole à des fins de gestion comme l'ont fait Drew et Flewelling (1979). En particulier, ces auteurs ont défini la densité relative (RDI) d'un peuplement comme le quotient de la densité de ce peuplement -en nombre de tiges à l'hectare -à la densité maximum atteignable dans un peuplement de même dimension moyenne (ils se référaient au volume moyen, mais la circonfé-rence ou le diamètre moyen peuvent être utilisés). De plus, sur la base du RDI, ils ont introduit un concept de gestion basé s...
Les relations taille-densité sont des équations de prédiction du nombre d'arbres vivants par unité de surface en fonction d'une caractéristique moyenne de peuplement. En notant Ln le logarithme népérien, Cg la circonférence quadratique moyenne à 1,30 m, N le nombre de tiges à l'hectare, la trajectoire suivie dans l'espace (Ln(Cg), Ln(N)) par les peuplements non éclaircis depuis les premiers stades de développement a pour propriété bien connue d'être linéaire lorsque la densité maximum a été atteinte, et, dans une certaine mesure, dépend peu de la productivité de la station (Reineke, 1933). C'est sous cette forme que les données de cette trajectoire ont été considérées pour les travaux présentés ici, avec un échantillon de peuplements de Douglas équiennes purs provenant de plusieurs régions de France. L' occasion d'établir ces trajectoires est rarement rencontrée, peu d'espèces bénéficiant du support expérimental nécessaire et en particulier des mesures régulières de la croissance dès l'installation des peuplements. En France, ces trajectoires n'ont été élaborées que pour une seule autre espèce : le Hêtre (Ningre et al., 2016).Dans le cadre de l'utilisation d'un modèle de croissance et de développement d'un peuplement forestier, la mortalité des arbres d'un peuplement non éclairci peut être simulée sur la base de la trajectoire taille-densité suivie par les valeurs (Cg, N) de la circonférence moyenne et du nombre de tiges vivantes à l'hectare du peuplement (une meilleure solution que celle consistant à faire apparaître la mortalité à la densité maximum). Le processus est le suivant. À un stade de développement donné, le nombre N de tiges à l'hectare du peuplement est comparé à celui pré-dit par la trajectoire taille-densité avec sa circonférence moyenne. Si le nombre de tiges issu du fonctionnement du modèle jusqu'à cette étape est supérieur au nombre de tiges prévu par la trajectoire taille-densité, une tige sur pied vivante, généralement la plus "petite" -suivant un ordre choisi pour le tri des arbres -est supprimée, la circonférence moyenne Cg est corrigée en conséquence, et la comparaison du nombre de tiges est répétée, avec éventuellement suppression d'une nouvelle tige. Ces opérations sont réitérées jusqu'à ce que le nombre de tiges prévu par le modèle soit inférieur ou égal à celui prédit par la trajectoire taille-densité.Il est à noter que, indépendamment de servir à l'établissement d'un modèle de croissance formalisé, la trajectoire taille-densité d'un peuplement peut être utilisée pour établir des règles de décision sylvicole à des fins de gestion comme l'ont fait Drew et Flewelling (1979). En particulier, ces auteurs ont défini la densité relative (RDI) d'un peuplement comme le quotient de la densité de ce peuplement -en nombre de tiges à l'hectare -à la densité maximum atteignable dans un peuplement de même dimension moyenne (ils se référaient au volume moyen, mais la circonfé-rence ou le diamètre moyen peuvent être utilisés). De plus, sur la base du RDI, ils ont introduit un concept de gestion basé s...
In this review, the unique features and facts of long-term experiments are presented. Long-term experimental plots provide information of forest stand dynamics which cannot be derived from forest inventories or small temporary plots. Most comprise unthinned plots which represent the site specific maximum stand density as an unambiguous reference. By measuring the remaining as well as the removed stand, the survey of long-term experiments provides the total production at a given site, which is most relevant for examining the relationship between site conditions and stand productivity on the one hand and between stand density and productivity on the other. Thus, long-term experiments can reveal the site-specific effect of thinning and species mixing on stand structure, production and carbon sequestration. If they cover an entire rotation or even the previous and following generation on a given site, they reveal a species' long-term behaviour and any growth trends caused by environmental changes. Second, we exploit the unique data of European long-term experiments, some of which have been surveyed since 1848. We show the longterm effect of different density regimes on stand dynamics and an essential trade-off between total stand volume production and mean tree size. Long-term experiments reveal that tree species mixing can significantly increase stand density and productivity compared with monospecific stands. Thanks to surveys spanning decades or even a century, we can show the changing long-termperformance of different provenances and acceleration of stand production caused by environmental change, as well as better understand the growth dynamics of natural forests. Without long-term experiments forest science and practice would be not in a position to obtain such findings which are of the utmost relevance for science and practice. Third, we draw conclusions and show perspectives regarding the maintenance and further development of long-term experiments. It would require another 150 years to build up a comparable wealth of scientific information, practical knowledge, and teaching and training model examples. Although tempting, long-term experiments should not be sacrificed for cost-cutting measures. Given the global environmental change and the resulting challenges for sustainable management, the network of long-term experiments should rather be extended regarding experimental factors, recorded variables and inter-and transdisciplinary use for science and practice.
& Key message We studied the size-density trajectories of pure even-aged unthinned experimental sessile oak (Quercus petraea (Matt.) Liebl.) stands in the ranges of 994-135,555 trees per hectare initial densities, observed from the ages of 5 to 38. We compared them to unthinned beech (Fagus sylvatica L.) stands from the same experimental area. An original piecewise polynomial function was fitted to the trajectories, giving way to various applications. For each species, the initial number of trees per hectare (N 0 ) and the mean girth at breast height at the onset of mortality (Cg 0 ) were parameters of the trajectory model, in addition to the parameters of the maximum size-density lines. The two former parameters (Cg 0, N 0 ) were tied by a linear relationship, which allowed the prediction of trajectories for initial densities not included in the study data. For oak and beech, mortality onset occurred at a constant relative density (RDI), for all initial stand densities, respectively, 0.35 and 0.29. The comparison of the size-density trajectories of oak and beech allowed to establish that oak needs more space than beech for comparable mean girth, and then is less efficient than beech in its space requirements. & Context This paper models the size-density trajectories of pure even-aged sessile oak stands, including the early development stage. It compares the oak results with those on common beech on the same site from a previous study. & Aims A novel approach to size-density trajectories, with an original polynomial piecewise function previously used for beech stands on the same site, was satisfactorily used again as a mortality model to provide references to managers of oak forests. & Material and methods A 38-year-old oak spacing trial, re-measured from year 5 to year 38, provided the opportunity to study the size-density trajectories of unthinned stands of this species. & Results The fit of the piecewise polynomial function allowed us to estimate the parameters of the size-density trajectories of all stands, which were the initial number of trees per hectare (N 0 ) and the mean girth at breast height at the onset of mortality (Cg 0 ), in addition to the intercept (a) and slope (b) of the maximum size-density line. A linear relationship between Ln(N 0 ) and Ln(Cg 0 ) (where Ln is the Neperian logarithm) allowed us to reduce the number of parameters needed to fit the trajectories and made it possible to predict a size-density trajectory from any initial density not observed in the experimental stands. Moreover, this later line appeared to be parallel to the maximum size-density line, and new data allowed to establish that this was also the case for the beech stands on the same site. This parallelism feature translates to the onset of mortality occurring at the same relative density for stands of every initial density that is 0.35 for oak and 0.29 for beech.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.