Modelling wind risk to Eucalyptus globulus (Labill.) stands
Modelling wind risk to Eucalyptus globulus (Labill.) stands
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对蓝桉 (Labill.) 林地的风风险进行建模
DOI：
10.1016/j.foreco.2015.12.035
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发表时间：
2016
影响因子：
3.7
通讯作者：
Locatelli T
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Locatelli T
风对商业种植园和天然林的破坏是全世界森林所有者和管理者严重关切的问题，过去几十年来，欧洲、美洲和大洋洲都报告了显着的损失。 ForestGALES 等风风险模型可以很好地了解风害的动态变化，并计算风险，从而提供有关最大限度降低此类风险的最佳实践的重要信息。在本文中，我们利用在西班牙阿斯图里亚斯获得的树木拔除数据，对蓝桉 (Labill.) 的 ForestGALES 进行了参数化，蓝桉可以说是纸浆和生物质生产中分布最广泛、商业上最重要的树种之一。尽管有关桉树风害林分的树木和林分特征的数据很少，但我们通过将我们的模拟与从文献中获得的真实风害数据进行比较，对我们的模型在不同放养密度下的性能进行了评估。我们表明，ForestGALES 能够准确地模拟导致桉树林分受损的临界风速，从而将该模型的适用性扩展到这一重要的商业属。根据良好的建模实践，我们展示了使用基于全局方差的方法执行的模型敏感性分析的结果。我们的敏感性分析证实了胸径、放养密度和树高在驱动模型输出中的主要作用，并强调了准确了解林分附近任何逆风间隙大小的重要性，以减少模型预测的不确定性。
Wind damage to commercial plantations and natural forests is a serious concern for forest owners and managers all over the world, with notable losses having been reported in the last few decades in Europe, the Americas, and Oceania. Wind-risk models such as ForestGALES allow for a good understanding of the dynamics involved in wind damage, and for calculations of risk to be made, therefore providing vital information on the best practices to minimise such risk. In this paper we parameterise ForestGALES forEucalyptus globulus(Labill.), arguably one the most widespread and commercially important species for pulp and biomass production, with tree-pulling data obtained in Asturias, Spain. Despite the scarce data on tree and stand characteristics available for wind damaged stands ofEucalyptusspp., we provide an evaluation of our model’s performance under different stocking densities by comparing our simulations with real wind damage data acquired from the literature. We show that ForestGALES is able to accurately model the critical wind speeds responsible for Eucalypts stand damage, hence extending the model’s applicability to this important commercial genus. In line with good modelling practice, we present the results of a sensitivity analysis of the model, performed with a Global variance-based method. Our sensitivity analysis confirmed the main role ofDbh, stocking density, and tree height in driving the model outputs, and highlighted the importance of accurately knowing the size of any upwind gaps adjacent to a stand to reduce uncertainty in model predictions.
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