Prognosis Model for Stand Development (Classic Reprint)
Lingua: inglese
Editore: Forgotten Books, 2018
- Brossura
- Nuovo
Da: Forgotten Books, London, Regno UnitoForgotten Books
Venditore AbeBooks dal 2 giugno 2021
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Print on Demand. This book is a detailed and accessible guide for forest scientists and experts dedicated to creating computer simulations to predict the growth patterns and ecological interdependency of forest ecosystems. It lays out the mathematical equations and variables that drive these complex simulations, providing empirical examples from the author's own work with lodgepole pine stands. The book is significant in that it presents a novel approach that allows these models to be calibrated to real-world data, giving researchers the ability to fine-tune their simulations to match the specific conditions and dynamics of the forest they are studying. This approach is expected to yield more accurate and reliable predictions of forest growth and response to environmental changes, which can be critical for planning sustainable forest management strategies. This book is a reproduction of an important historical work, digitally reconstructed using state-of-the-art technology to preserve the original format. In rare cases, an imperfection in the original, such as a blemish or missing page, may be replicated in the book.…
Codice articolo 9780365705758_0
- Titolo
- Prognosis Model for Stand Development (Classic Reprint)
- Autore
- Albert R. Stage
- Editore
- Forgotten Books
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- New
- Tipo di libro
- print-on-demand item
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0365705756
- ISBN 13
- 9780365705758
- Cataloghi dei venditori
- Audits and Surveys
This paper describes a set of computer programs for combining quantitative silvicultural knowledge with past growth data from a sam pled stand to make a prognosis of the course of development that the forest stand is expected to follow under alternative management pre scriptions. An important design criterion of this procedure is that the prognosis model should apply to stands containing any mixture of Species or age and size classes that grow as a community. The model simulates the deviation-amplifying aspect of the growth pro cess by a unique procedure for introducing the stochastic elements in a deterministic computing algorithm. The growth rates predicted by the built-in models for diameter change are compared to the ao tual past growth of the sample trees to calibrate these models for the particular stand for which the prognosis is to be computed. Selection of trees to be cut at any period can utilize a variety of tree charac ters to emulate a wide range of silvicultural prescriptions.
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