Bu araştırma, 2019GJZL04 hibe numarası olan Merkez Üniversiteler için Temel Araştırma Fonları tarafından finanse edildi. Orman Envanteri ve Planlaması Akademisi, Ulusal Ormancılık ve Çayır İdaresi, Çin'deki Profesör Weisheng Zeng'e verilere erişim sağladığı için teşekkür ederiz.

1. Veri hazırlama
<ol><li>Bireysel ağaç bilgilerini (1,3 m'de meme yüksekliğinde tür ve çap) ve çizim bilgilerini (eğim, yön ve yükseklik) içeren modelleme verilerini hazırlayın. Bu çalışmada, Çin'in kuzeybatısındaki Sincan Eyaleti'ndeki 8'inci (2009) ve 9'uncu (2014) Çin Ulusal Orman Envanteri'nden elde edilen veriler, 779 örneklem arsasının 21.898 gözlemini içermektedir. Bu örnek parseller 1 Mu (0.067 ha'ya eşdeğer Çince alan birimi) boyutuyla kare şeklindedir ve sistematik olarak 4 km x 8 km'lik bir ızgara üzerinde düzenlenmiştir. NOT: Modelleme (bazal alan) artışı için veriler en az bir büyüme dönemi (yani iki gözlem) gerektirir.</li>
	<li>Verileri, 623 örnek çizimden 17.145 gözlemden oluşan model sığdırma (model geliştirme veri kümesi) için kullanılan örnek çizimlerden elde edilen verilerin %80'i ve 156 örnek çizimden 4.753 gözlemden oluşan model doğrulama (model doğrulama veri kümesi) için %20'si olmak üzere iki veri kümesine rastgele bölün. Kullanılan anahtar değişkenler için açıklayıcı istatistikler Tablo 1'de verilmiştir. NOT: Modelleme yordamının bu adımı atlanabilir ve tüm veriler model geliştirme için kullanılır.</li>
</ol><table border="1" fo:keep-together.within-page="1"><tbody>
<tr>
<td rowspan="2">Değişken</td>
			<td colspan="4">Verileri sığdırma</td>
			<td></td>
			<td colspan="4">Doğrulama verileri</td>
		</tr>
<tr>
<td>Dk</td>
			<td>Max</td>
			<td>Demek</td>
			<td>S.d.</td>
			<td></td>
			<td>Dk</td>
			<td>Max</td>
			<td>Demek</td>
			<td>S.d.</td>
		</tr>
<tr>
<td>DBH1 (cm)</td>
			<td>5</td>
			<td>124.8</td>
			<td>19.9</td>
			<td>13.2</td>
			<td></td>
			<td>5</td>
			<td>101.5</td>
			<td>19.5</td>
			<td>13.4</td>
		</tr>
<tr>
<td>QMD (cm)</td>
			<td>6.7</td>
			<td>82.3</td>
			<td>22.5</td>
			<td>8.5</td>
			<td></td>
			<td>9.2</td>
			<td>73.3</td>
			<td>21.8</td>
			<td>9.2</td>
		</tr>
<tr>
<td>Kimlik (cm)</td>
			<td>0.1</td>
			<td>14.4</td>
			<td>1.1</td>
			<td>1</td>
			<td></td>
			<td>0.1</td>
			<td>16.9</td>
			<td>1</td>
			<td>1.1</td>
		</tr>
<tr>
<td>BAL (m3)</td>
			<td>0</td>
			<td>5.2</td>
			<td>1.7</td>
			<td>0.9</td>
			<td></td>
			<td>0</td>
			<td>5.4</td>
			<td>1.7</td>
			<td>1</td>
		</tr>
<tr>
<td>NT (ağaçlar/ha)</td>
			<td>14.9</td>
			<td>3642</td>
			<td>1072</td>
			<td>673.7</td>
			<td></td>
			<td>14.9</td>
			<td>3418</td>
			<td>1205</td>
			<td>829.3</td>
		</tr>
<tr>
<td>BA (m2/ha)</td>
			<td>0.1</td>
			<td>77.5</td>
			<td>34.2</td>
			<td>13.9</td>
			<td></td>
			<td>0.1</td>
			<td>80.6</td>
			<td>34.5</td>
			<td>15.3</td>
		</tr>
<tr>
<td>EL (m)</td>
			<td>2</td>
			<td>3302</td>
			<td>2189</td>
			<td>340.3</td>
			<td></td>
			<td>1441</td>
			<td>3380</td>
			<td>2256</td>
			<td>308.3</td>
		</tr>
</tbody></table>Tablo 1. Verileri sığdırma ve doğrulama için özet istatistikler. DBH1: meme yüksekliğinde başlangıç çapı 1.3 m (DBH), DBH2: DBH 5 yıllık büyümeden sonra ölçüldü, QMD: ikinci dereceden ortalama çap, kimlik: 5 yıl boyunca çap artışı (DBH2 –DBH 1),BAL: konu ağacından daha büyük ağaçların bazal alanı (konu ağacı: rekabet endeksleri hesaplanan ağaç), NT: hektar başına ağaç sayısı, BA: hektar başına bazal alan, EL: yükseklik, S.D.: standart sapma.
2. Temel model geliştirme
<ol><li>Tek tek ağaç bazal alan artışlarını etkileyen değişkenleri tanımlamak için başvurulara başvurun.</li>
	<li>Verileri temel alan değişkenleri seçin ve hesaplayın. Genellikle, tek tek ağaç bazal alan artışı üç değişken grubundan etkilenir: ağaç boyutu, rekabet ve site durumu27,28,29,30.<ol>
<li>DBH 1 ,DBH 1karesi ( ),DBH 1'in <img alt="Equation 11" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq11.jpg"> ters dönüşümü (1/DBH1) veDBH 1'inortak logaritması (logDBH1) veyabunlarınkombinasyonları gibi ağaç boyutu etkilerini göz önünde bulundurun.</li>
		<li>Bir ağacın yaşadığı rekabet seviyesini ve stand içindeki sosyal konumunu daha kapsamlı bir şekilde ölçmek için rekabetin hem tek hem de iki taraflı endeksleri gibi rekabetçi etkileri göz önünde bulundurun. Tek taraflı rekabet BAL ve göreli yoğunluk indeksini içerir (RD=DBH1/QMD); iki taraflı rekabet NT ve BA'yı içerir. NOT: Veriler mevcutsa mesafeye bağlı rekabet endeksleri dikkate alınmalıdır.</li>
		<li>Sahne Alanı'nın dönüşümü31kullanılarak aspect (ASP), eğim (SL) ve EL. SL ve ASP gibi site efektlerinin dahil edilmesi gerektiğini göz önünde bulundurun.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Bağımlı değişken olarak log( <img alt="Equation 12" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq12.jpg"> - <img alt="Equation 11" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq11.jpg"> +1) <img alt="Equation 12" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq12.jpg"> (DBH2'ninkaresini gösterir) seçeneğini belirleyin.</li>
	<li>Adım adım regresyon yöntemini kullanarak temel modeli geliştirin. Modelin biyolojik olarak makul olduğundan ve bağımsız değişkenler arasında önemli farklılıklar sergilediğini sağlayın. Çok renkli olup olmadığını kontrol etmek için varyans enflasyon faktörünü (VIF) kullanın.</li>
	<li>Bağımsız değişkenleri temel modelde p < 0.05 ve VIF < 5 ile bırakın.</li>
	<li>Temel model sonuçlarını ve artık çizimi çıktısını elde edin. Burada üretilen temel model, karma efektli bir modelin daha da geliştirilmesi için bir temel görevi görür.</li>
</ol>3. R yazılımında "nlme" paketi ile doğrusal karışık efekt modeli geliştirme
<ol><li>Model geliştirme veri kümesini okuyun ve "nlme" paketini yükleyin. >model.development.dataset=read.csv("E:/DATA/JoVE/modelingdata.csv", üstbilgi=DOĞRU) >kitaplık(nlme)</li>
	<li>Karışık efekt modelini geliştirmek için örnek çizimleri rastgele efektler olarak seçin.</li>
	<li>Rastgele efektlerin olası tüm kombinasyonlarını maksimum olasılık (ML) yöntemiyle sığdırın ve sonuçları çıktısını çıkarın. >Model<-lme(Y~1/DBH1+BAL+NT+EL,data=model.development.dataset, method="ML", rastgele =~1| ARSA) >özet(Model) 
	<ol>
<li>Random =~1'i ayarlamak, rastgele parametrelere kesişme noktasıdır. Tüm birleşimler takılana kadar rasgele deyimleri değiştirin. Örneğin, 1/DBH1 ve BAL'ı rasgele parametreler olarak ayarlamak için kod aşağıdaki gibidir: random =~1/DBH1+BAL-1. Ek olarak, montaj sürecinde, kodlar takılan modelin nonconvergence nedeniyle hataları bildirebilir.</li>
	</ol></li>
	<li>Akaike'nin bilgi kriteri (AIC), Bayes bilgi kriteri (BIC), logaritma olasılığı (Loglik) ve olasılık oranı testi (LRT) ile en iyi modeli seçin. >anova(Model.1, Model.6) >anova(Model.6, Model.23) >anova(Model.23, Model.30)</li>
	<li>Ri'ninyapısını belirleyin. Ri32'ninheterosklastisitesini ve otomatik düzeltilmesini ele alın. Ri aşağıdaki gibi yazılmıştır: <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq1.jpg">(1) burada σ2, model kalıntısı varyansına eşit bilinmeyen bir ölçekleme faktörüdür, Gi heteroskedastisiteyi tanımlayan çapraz bir matristir ve Γi otomatik ilişkiyi tanımlayan bir matristir.<ol>
<li>Artıkların artık arsadan heteroskedasiteye sahip olup olmadığını gözlemleyin. Heterosklastisite varsa (artıkların açık bir deseni veya eğilimi vardır), hataların varyans yapısını modellemek için sık kullanılan üç varyans işlevini (sabit artı güç işlevi, güç işlevi ve üstel işlev) tanıtın. >Model.30.1<-lme(Y~1/DBH1+BAL+NT+EL,data=model.development.dataset, method="ML",random=~1/DBH1+BAL+NT| Arsa weights=varConstPower(form=~ takılmış(.))) >özet(Model.30.1) >Model.30.2<-lme(Y~1/DBH1+BAL+NT+EL,data=model.development.dataset, method="ML",random=~1/DBH1+BAL+NT| Arsa weights=varPower(form=~ takılmış(.))) >özet(Model.30.2) >Model.30.3<-lme(Y~1/DBH1+BAL+NT+EL,data=model.development.dataset, method="ML",random=~1/DBH1+BAL+NT| Arsa weights=varExp(form=~ takılmış(.))) >özet(Model.30.3)
</li>
		<li>AIC, BIC, Loglik ve LRT'ye göre model için en iyi varyans işlevini belirleyin. >anova(Model.30, Model.30.1) >anova(Model.30, Model.30.2) >anova(Model.30, Model.30.3)
</li>
		<li>Otomatik ilişkiyi hesaba katmak için yaygın olarak kullanılan üç otomatik ilişki yapısını (bileşik simetri yapısı (CS), birinci dereceden otomatik gerileyen yapı [AR(1)] ve birinci dereceden otomatik gerileyen ve hareketli ortalama yapıların [ARMA(1,1)] birleşimini tanıtın. >Model.30.3.1<-lme(Y~1/DBH1+BAL+NT+EL,data=model.development.dataset, method="ML", random=~1/DBH1+BAL+NT| ARSA, weights=varExp(form=~fitted(.)), corr= corCompSymm()) >özet(Model.30.3.1) >Model.30.3.2<-lme(Y~1/DBH1+BAL+NT+EL,data=model.development.dataset, method="ML", random=~1/DBH1+BAL+NT| ARSA,weights=varExp(form=~ takılmış(.)), corr=corAR1()) >özet(Model.30.3.2) >Model.30.3.3<-lme(Y~1/DBH1+BAL+NT+EL,data=model.development.dataset, method="ML", random=~1/DBH1+BAL+NT| ARSA,weights=varExp(form=~ fitted(.)), corr=corARMA(q=1,p=1)) >özet(Model.30.3.3)
</li>
		<li>AIC, BIC, Loglik ve LRT'ye göre en iyi otomatik ilişki yapısını belirleyin. >anova(Model.30.3, Model.30.3.2) NOT: Heteroskedasticity ve autocorrelation yoksa Gi ve Φi tanımlanamaz.</li>
		<li>Sınırlı maksimum olasılık (REML) yöntemini kullanarak karma efekt modelinin nihai sonuçlarını çıktısını elde edin. >Mixed.model<-lme(Y~1/DBH1+BAL+NT+EL,data=model.development.dataset, method="REML",random=~1/DBH1+BAL+NT| Arsa weights=varExp(form=~ takılmış(.)), corr=corAR1()) >özet(Mixed.model)
</li>
	</ol></li>
</ol>4. Önyargı düzeltmesi
<ol><li>Logaritmik ölçekteki son modeli kullanarak bazal alan artışı için öngörülen değerleri özgün ölçeğe dönüştürün. Ancak, günlük dönüştürülmüş bir modelden tahmin edilen değerin böyle doğrusal bir geri dönüşümü ilişkili bir günlük dönüştürme yanlılığı üretir. Günlük yanlılığıyla başa çıkmak için, belirli bir ağaç için gerçek tahmin edilen bazal alan artışlarını tahmin eden bir düzeltme faktörü türetilmiş ve tahmin denklemine entegre edilmiştir [Denklem (2)]: <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq2.jpg">(2) burada <img alt="Equation 13" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq13.jpg"> modelden bazal alan artışı logaritmik değeri tahmin edilirken, <img alt="Equation 14" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq14.jpg"> log-dönüşüm yanlılığı için düzeltildikten sonra 5 yıl boyunca bazal alan artışlarının tahmin edilen geri dönüştürülmüş değeri <img alt="Equation 15" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq15.jpg"> σ dir.</li>
	<li>Bazal alan artış ( <img alt="Equation 14" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq14.jpg"> ) çap artışına dönüştürün.</li>
</ol>5. Model tahmini ve değerlendirmesi
<ol><li>Bölüm 1.2'de üretilen model doğrulama veri kümesini tahmin için hazırlayın.</li>
	<li>Tek tek ağaç bazal alan artışını tahmin etmek için doğrusal karışık efektler modelini kullanın. Rastgele bileşenler aşağıdaki en iyi doğrusal tarafsız tahmin edici kullanılarak hesaplanmıştır: <img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq3.jpg">(3) <img alt="Equation 16" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq16.jpg">rastgele bileşenler için bir vektör <img alt="Equation 17" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq17.jpg"> nerededir; çizimler arasındaki değişkenlik için varyans-kovaryans <img alt="Equation 18" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq18.jpg"> matrisidir; tamamlayıcı gözlemlerde hareket eden rastgele bileşenler için tasarım matrisidir; bileşenleri <img alt="Equation 19" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq19.jpg"> bazal alan artışları ile sabit efektler modeli kullanılarak öngörülen artışlar arasındaki farkla verilen artık vektördür.</li>
	<li>Aşağıdaki üç istatistiksel göstergeyi kullanarak temel modelin ve doğrusal karma efektler modelinin tahmin yeteneğini değerlendirin ve karşılaştırın23,33. <img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq4.jpg">(4) <img alt="Equation 5" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq5.jpg">(5) <img alt="Equation 6" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq6.jpg">(6) burada obji bazal alan artışlarıdır, esti tahmin edilen bazal alan artışlarıdır, <img alt="Equation 20" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq20.jpg"> gözlemlerin ortalamasıdır ve N gözlem sayısıdır.</li>
</ol>

<ol>
	<li>Meng, J., Lu, Y., Ji, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transformation+of+a+Degraded+Pinus+massoniana+Plantation+into+a+Mixed-Species+Irregular+Forest:+Impacts+on+Stand+Structure+and+Growth+in+Southern+China.">Transformation of a Degraded Pinus massoniana Plantation into a Mixed-Species Irregular Forest: Impacts on Stand Structure and Growth in Southern China.</a> Forests. 5 (12), 3199-3221 (2014).</li><li>Sharma, A., Bohn, K., Jose, S., Cropper, W. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Converting+even-aged+plantations+to+uneven-aged+stand+conditions:+A+simulation+analysis+of+silvicultural+regimes+with+slash+pine+(Pinus+elliottii+Engelm).">Converting even-aged plantations to uneven-aged stand conditions: A simulation analysis of silvicultural regimes with slash pine (Pinus elliottii Engelm).</a> Forest Science. 60 (5), 893-906 (2014).</li><li>Zhu, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Feasibility+of+implementing+thinning+in+even-aged+Larix+olgensis+plantations+to+develop+uneven-aged+larch&#8211;broadleaved+mixed+forests.">Feasibility of implementing thinning in even-aged Larix olgensis plantations to develop uneven-aged larch&#8211;broadleaved mixed forests.</a> Journal of Forest Research. 15 (1), 71-80 (2010).</li><li>Leites, L. P., Robinson, A. P., Crookston, N. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Accuracy+and+equivalence+testing+of+crown+ratio+models+and+assessment+of+their+impact+on+diameter+growth+and+basal+area+increment+predictions+of+two+variants+of+the+Forest+Vegetation+Simulator.">Accuracy and equivalence testing of crown ratio models and assessment of their impact on diameter growth and basal area increment predictions of two variants of the Forest Vegetation Simulator.</a> Canadian Journal of Forest Research. 39 (3), 655-665 (2009).</li><li>Pretzsch, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Forest Dynamics, Growth and Yield. , (2009).</li><li>Weiskittel, A. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Forest+growth+and+yield+modeling.">Forest growth and yield modeling.</a> Forest Growth &amp; Yield Modeling. 7 (2), 223-233 (2002).</li><li>Burkhart, H. E., Tom&#233;, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Modeling Forest Trees and Stands. , (2012).</li><li>Zhang, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chinese+Academy+Of+Forestry.+A+linkage+among+whole-stand+model,+individual-tree+model+and+diameter-distribution+model.">Chinese Academy Of Forestry. A linkage among whole-stand model, individual-tree model and diameter-distribution model.</a> Journal of Forest Science. 56 (56), 600-608 (2010).</li><li>Peng, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Growth+and+yield+models+for+uneven-aged+stands:+past,+present+and+future.">Growth and yield models for uneven-aged stands: past, present and future.</a> Forest Ecology &amp; Management. 132 (2), 259-279 (2000).</li><li>Lhotka, J. M., Loewenstein, E. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+individual-tree+diameter+growth+model+for+managed+uneven-aged+oak-shortleaf+pine+stands+in+the+Ozark+Highlands+of+Missouri,+USA.">An individual-tree diameter growth model for managed uneven-aged oak-shortleaf pine stands in the Ozark Highlands of Missouri, USA.</a> Forest Ecology &amp; Management. 261 (3), 770-778 (2011).</li><li>Port&#233;, A., Bartelink, H. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modelling+mixed+forest+growth:+a+review+of+models+for+forest+management.">Modelling mixed forest growth: a review of models for forest management.</a> Ecological Modelling. 150 (1), 141-188 (2002).</li><li>Moses, L. E., Gale, L. C., Altmann, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Methods+for+analysis+of+unbalanced,+longitudinal,+growth+data.">Methods for analysis of unbalanced, longitudinal, growth data.</a> American Journal of Primatology. 28 (1), 49-59 (2010).</li><li>Biging, G. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Improved+Estimates+of+Site+Index+Curves+Using+a+Varying-Parameter+Model.">Improved Estimates of Site Index Curves Using a Varying-Parameter Model.</a> Forest Science. 31 (31), 248-259 (1985).</li><li>Kowalchuk, R. K., Keselman, H. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mixed-model+pairwise+multiple+comparisons+of+repeated+measures+means.">Mixed-model pairwise multiple comparisons of repeated measures means.</a> Psychological Methods. 6 (3), 282-296 (2001).</li><li>Hayes, A. F., Cai, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+heteroskedasticity-consistent+standard+error+estimators+in+OLS+regression:+An+introduction+and+software+implementation.">Using heteroskedasticity-consistent standard error estimators in OLS regression: An introduction and software implementation.</a> Behavior Research Methods. 39 (4), 709-722 (2007).</li><li>Gutzwiller, K. J., Riffell, S. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Using Statistical Models to Study Temporal Dynamics of Animal-Landscape Relations. , (2007).</li><li>Calama, R., Montero, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Multilevel linear mixed model for tree diameter increment in stone pine (Pinus pinea): a calibrating approach. 39, (2005).</li><li>Vonesh, E. F., Chinchilli, V. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Linear+and+nonlinear+models+for+the+analysis+of+repeated+measurements.">Linear and nonlinear models for the analysis of repeated measurements.</a> Journal of Biopharmaceutical Statistics. 18 (4), 595-610 (1996).</li><li>Zobel, J. M., Ek, A. R., Burk, T. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparison+of+Forest+Inventory+and+Analysis+surveys,+basal+area+models,+and+fitting+methods+for+the+aspen+forest+type+in+Minnesota.">Comparison of Forest Inventory and Analysis surveys, basal area models, and fitting methods for the aspen forest type in Minnesota.</a> Forest Ecology &amp; Management. 262 (2), 188-194 (2011).</li><li>Sharma, M., Parton, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Height-diameter+equations+for+boreal+tree+species+in+Ontario+using+a+mixed-effects+modeling+approach.">Height-diameter equations for boreal tree species in Ontario using a mixed-effects modeling approach.</a> Forest Ecology &amp; Management. 249 (3), 187-198 (2007).</li><li>Crecente-Campo, F., Tom&#233;, M., Soares, P., Di&#233;guez-Aranda, U. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+generalized+nonlinear+mixed-effects+height&#8211;diameter+model+for+Eucalyptus+globulus+L.+in+northwestern+Spain.">A generalized nonlinear mixed-effects height&#8211;diameter model for Eucalyptus globulus L. in northwestern Spain.</a> Forest Ecology &amp; Management. 259 (5), 943-952 (2010).</li><li>Fu, L., Sharma, R. P., Hao, K., Tang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+generalized+interregional+nonlinear+mixed-effects+crown+width+model+for+Prince+Rupprecht+larch+in+northern+China.">A generalized interregional nonlinear mixed-effects crown width model for Prince Rupprecht larch in northern China.</a> Forest Ecology &amp; Management. 389 (2017), 364-373 (2017).</li><li>Hao, X., Yujun, S., Xinjie, W., Jin, W., Yao, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Linear+mixed-effects+models+to+describe+individual+tree+crown+width+for+China-fir+in+Fujian+Province,+southeast+China.">Linear mixed-effects models to describe individual tree crown width for China-fir in Fujian Province, southeast China.</a> Plos One. 10 (4), 0122257 (2015).</li><li>Vanderschaaf, C. L., Burkhart, H. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparing+methods+to+estimate+Reineke's+Maximum+Size-Density+Relationship+species+boundary+line+slope.">Comparing methods to estimate Reineke's Maximum Size-Density Relationship species boundary line slope.</a> Forest Science. 53 (3), 435-442 (2007).</li><li>Zhang, L., Bi, H., Gove, J. H., Heath, L. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+comparison+of+alternative+methods+for+estimating+the+self-thinning+boundary+line.">A comparison of alternative methods for estimating the self-thinning boundary line.</a> Canadian Journal of Forest Research. 35 (6), 1507-1514 (2005).</li><li>Hart, D. R., Chute, A. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Estimating+von+Bertalanffy+growth+parameters+from+growth+increment+data+using+a+linear+mixed-effects+model,+with+an+application+to+the+sea+scallop+Placopecten+magellanicus.">Estimating von Bertalanffy growth parameters from growth increment data using a linear mixed-effects model, with an application to the sea scallop Placopecten magellanicus.</a> Ices Journal of Marine Science. 66 (9), 2165-2175 (2009).</li><li>Uzoh, F. C. C., Oliver, W. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Individual+tree+diameter+increment+model+for+managed+even-aged+stands+of+ponderosa+pine+throughout+the+western+United+States+using+a+multilevel+linear+mixed+effects+model.">Individual tree diameter increment model for managed even-aged stands of ponderosa pine throughout the western United States using a multilevel linear mixed effects model.</a> Forest Ecology &amp; Management. 256 (3), 438-445 (2008).</li><li>Cond&#233;s, S., Sterba, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparing+an+individual+tree+growth+model+for+Pinus+halepensis+Mill.+in+the+Spanish+region+of+Murcia+with+yield+tables+gained+from+the+same+area.">Comparing an individual tree growth model for Pinus halepensis Mill. in the Spanish region of Murcia with yield tables gained from the same area.</a> European Journal of Forest Research. 127 (3), 253-261 (2008).</li><li>Pokharel, B., Dech, J. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mixed-effects+basal+area+increment+models+for+tree+species+in+the+boreal+forest+of+Ontario,+Canada+using+an+ecological+land+classification+approach+to+incorporate+site+effects.">Mixed-effects basal area increment models for tree species in the boreal forest of Ontario, Canada using an ecological land classification approach to incorporate site effects.</a> Forestry. 85 (2), 255-270 (2012).</li><li>Wykoff, W. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+basal+area+increment+model+for+individual+conifers+in+the+northern+Rocky+Mountains.">A basal area increment model for individual conifers in the northern Rocky Mountains.</a> Forest Science. 36 (4), 1077-1104 (1990).</li><li>Stage, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Notes:+An+Expression+for+the+Effect+of+Aspect,+Slope,+and+Habitat+Type+on+Tree+Growth.">Notes: An Expression for the Effect of Aspect, Slope, and Habitat Type on Tree Growth.</a> Forest Science. 22 (4), 457-460 (1976).</li><li>Gregorie, T. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Generalized+Error+Structure+for+Forestry+Yield+Models.">Generalized Error Structure for Forestry Yield Models.</a> Forest Science. 33 (2), 423-444 (1987).</li><li>Zhao, L., Li, C., Tang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Individual-tree+diameter+growth+model+for+fir+plantations+based+on+multi-level+linear+mixed+effects+models+across+southeast+China.">Individual-tree diameter growth model for fir plantations based on multi-level linear mixed effects models across southeast China.</a> Journal of Forest Research. 18 (4), 305-315 (2013).</li><li>Hall, D. B., Bailey, R. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modeling+and+Prediction+of+Forest+Growth+Variables+Based+on+Multilevel+Nonlinear+Mixed+Models.">Modeling and Prediction of Forest Growth Variables Based on Multilevel Nonlinear Mixed Models.</a> Forest Science. 47 (3), 311-321 (2001).</li><li>Yang, Y., Huang, S., Meng, S. X., Trincado, G., Vanderschaaf, C. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+multilevel+individual+tree+basal+area+increment+model+for+aspen+in+boreal+mixedwood+stands+:+Journal+canadien+de+la+recherche+forestie&#768;re.">A multilevel individual tree basal area increment model for aspen in boreal mixedwood stands : Journal canadien de la recherche forestie&#768;re.</a> Revue Canadienne De Recherche Foresti&#232;re. 39 (39), 2203-2214 (2009).</li><li>Pinheiro, J. C., Bates, D. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mixed-effects+models+in+S+and+S-Plus.">Mixed-effects models in S and S-Plus.</a> Publications of the American Statistical Association. 96 (455), 1135-1136 (2000).</li></ol>

Yazarların açıklayacak bir şeyi yok.

Karma efektli modellerin geliştirilmesi için önemli bir konu, hangi parametrelerin rastgele efektler olarak değerlendirilebileceğini ve hangilerinin sabit efekt olarak kabul edilmesi gerektiğini belirlemektir34,35. İki yöntem önerildi. En yaygın yaklaşım, tüm parametreleri rasgele efektler olarak ele almak ve ardından AIC, BIC, Loglik ve LRT tarafından seçilen en iyi modele sahip olmaktır. Çalışmamızın kullandığı yöntem buydu<sup class="...

Çift yaşlı monokültür ile karşılaştırıldığında, birden fazla hedefe sahip düzensiz yaşlı karma tür orman yönetimi son zamanlarda artan ilgi gördü1,2,3. Farklı yönetim alternatiflerinin öngörüsü, özellikle karmaşık düzensiz yaşlanmış karma türler ormanı4için sağlam orman yönetim stratejileri oluşturmak için gereklidir. Orman büyüme ve verim modelleri, çeşitli yönetim şemaları5,6,7altında ağaç veya stand geliştirme ve hasat tahmin etmek için yaygın olarak kullanılmıştır. Orman büyüme ve verim modelleri bireysel ağaç modelleri, boyut sınıfı modeller ve tüm stand büyüme modelleri6, 7,8olarak sınıflandırılır. Ne yazık ki, boyut sınıfı modeller ve tüm stand modelleri, orman yönetimi karar verme sürecini desteklemek için daha ayrıntılı bir açıklama gerektiren düzensiz yaşlı karma tür ormanları için uygun değildir. Bu nedenle, bireysel ağaç büyüme ve verim modelleri, çeşitli tür kompozisyonları, yapıları ve yönetim stratejileri 9 , 10,11ile orman standları için tahminlerde bulunma yetenekleri nedeniyle son birkaç on yıl boyunca artan ilgi gördü.
Sıradan en az kareler (OLS) gerilemesi, bireysel ağaç büyüme modellerinin geliştirilmesi için en yaygın kullanılan yöntemdir12,13,14,15. Aynı örnekleme ünitesinde (örn. örnek arsa veya ağaç) sabit bir süre boyunca tekrar tekrar toplanan bireysel ağaç büyüme modelleri için veri kümeleri, bağımsızlık eksikliği ve gözlemler arasında yüksek mekansal ve zamansal korelasyon ile hiyerarşik bir stokastik yapıya sahiptir10,16. Hiyerarşik stokastik yapı OLS gerilemesinin temel varsayımlarını ihlal eder: yani bağımsız artıklar ve normalde eşit farklılıklara sahip dağıtılmış veriler. Bu nedenle, OLS regresyonunun kullanımı kaçınılmaz olarak bu veriler için parametre tahminlerinin standart hatasının önyargılı tahminlerini üretir13,14.
Karma efekt modelleri, yinelenen ölçü verileri, boyuna veriler ve çok düzeyli veriler gibi karmaşık yapılarla verileri analiz etmek için güçlü bir araç sağlar. Karışık efekt modelleri, hem tam popülasyonda ortak olan sabit bileşenlerden hem de her örnekleme düzeyine özgü rastgele bileşenlerden oluşur. Buna ek olarak, karışık efektli modeller, diyagonal olmayan varyans-kovaryans yapısı matrisleri17 , 18,19tanımlayarak uzay ve zamanda heterosklastisiteyi ve otomatik tutarlılığı dikkate alır. Bu nedenle, karma efekt modelleri, çap yüksekliği modelleri20 , 21, taç modelleri 22,23,kendiliğinden inceltme modelleri24,25ve büyüme modelleri26,27gibi ormancılıkta yaygın olarak kullanılmaktadır.
Burada temel amaç, doğrusal bir karma efekt yaklaşımı kullanarak bireysel ağaç bazal alan artış modeli geliştirmekti. Karma efekt yaklaşımının geniş çapta uygulanabileceğini umuyoruz.

<table><tbody><tr><td>Computer</td><td>acer</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Microsoft Office 2013</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>R x64 3.5.1</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

development of an individual-tree basal area increment model using a linear mixed-effects approach

Burada, Çin'in kuzeybatısındaki Sincan Eyaleti'nde bulunan 779 örnek arsadan 21898 Picea asperata ağacı içeren bir veri kümesine dayanarak 5 yıllık bazal alan artışlarından oluşan bir bireysel ağaç modeli geliştirdik. Aynı örnekleme ünitesinden gözlemler arasında yüksek korelasyonları önlemek için, stochastic değişkenliği hesaba katmak için rastgele çizim etkisine sahip doğrusal bir karma efekt yaklaşımı kullanarak modeli geliştirdik. Ağaç boyutu, rekabet ve site durumu endeksleri gibi çeşitli ağaç ve stand düzeyi değişkenleri, artık değişkenliği açıklamak için sabit efektler olarak dahil edildi. Ayrıca varyans fonksiyonları ve otokorrelasyon yapıları getirilerek heterosklastisite ve otokorrelasyon tanımlanmıştır. Optimal lineer karma efekt modeli birkaç uygun istatistikle belirlendi: Akaike'nin bilgi kriteri, Bayes bilgi kriteri, logaritma olasılığı ve olasılık oranı testi. Sonuçlar, bireysel ağaç bazal alan artışındaki önemli değişkenlerin, meme yüksekliğinde çapın ters dönüşümü, konu ağaçtan daha büyük ağaçların bazal alanı, hektar başına ağaç sayısı ve yükseklik olduğunu gösterdi. Ayrıca, varyans yapısındaki hatalar en başarılı şekilde üstel işlev tarafından modellenmiş ve otomatik ilişki birinci dereceden otoregressif yapı (AR(1)) ile önemli ölçüde düzeltilmiştir. Doğrusal karışık efektler modelinin performansı, sıradan en az kare gerilemesi kullanılarak modele göre önemli ölçüde geliştirilmiştir.

P. asperata için temel bazal alan artış modeli Denklem (7) olarak ifade edildi. Parametre tahminleri, karşılık gelen standart hataları ve uygun olmayan istatistikler Tablo 2'de gösterilmiştir. Kalan arsa Şekil 1'de gösterilmiştir. Kalıntılarda belirgin heterosklastisite gözlendi. <img alt="Equation 7" src="/files/ftp_upload/60827/60827eq7.jpg">(7)
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1"><tbody>
<tr>
<td></td>
			<td>Tahmin</td>
	...

Watch this Scientific Journal Video about Development of an Individual-Tree Basal Area Increment Model using a Linear Mixed-Effects Approach at JoVE.com

Development of an Individual-Tree Basal Area Increment Model using a Linear Mixed-Effects Approach

Karma efekt modelleri, ormancılıkta hiyerarşik stokastik bir yapıya sahip verileri analiz etmek için esnek ve kullanışlı araçlardır ve orman büyüme modellerinin performansını önemli ölçüde artırmak için de kullanılabilir. Burada, doğrusal karma efekt modelleri ile ilgili bilgileri sentezleyen bir protokol sunulmuştur.

Doğrusal Karma EfektLer Yaklaşımı Kullanılarak Tek Tek Ağaç Bazal Alan Artış Modelinin Geliştirilmesi

Here, we developed an individual-tree model of 5-year basal area increments based on a dataset including 21898 Picea asperata trees from 779 sample plots ...

development-an-individual-tree-basal-area-increment-model-using

Research

JoVE Journal

Biology

3.3K Görüntüleme.  Beijing Forestry University. Karma efekt modelleri, ormancılıkta hiyerarşik stokastik bir yapıya sahip verileri analiz etmek için esnek ve kullanışlı araçlardır ve orman büyüme modellerinin performansını önemli ölçüde artırmak için de kullanılabilir. Burada, doğrusal karma efekt modelleri ile ilgili bilgileri sentezleyen bir protokol sunulmuştur.

Video: Development of an Individual-Tree Basal Area Increment Model using a Linear Mixed-Effects Approach

Protocol for Assessing the Relative Effects of Environment and Genetics on Antler and Body Growth for a Long-lived Cervid

Cervid phenotype can be placed into one of two categories: efficiency, which promotes survival over extravagant morphometric growth, and luxury, which promotes growth of large weaponry and body size. Populations of the same species display each phenotype depending on environmental conditions. Although antler and body size of male white-tailed deer (Odocoileus virginianus) varies by physiographic region in Mississippi, USA and is strongly correlated with regional variation in nutritional quality, the effects of population-level genetics from native stocks and previous re-stocking efforts cannot be disregarded. This protocol describes how we designed a controlled study, where other factors that influence phenotype, such as age and nutrition, are controlled. We brought wild-caught pregnant females and six-month-old fawns from three distinct physiographic regions in Mississippi, USA to the Mississippi State University Rusty Dawkins Memorial Deer Unit. Deer from the same region were bred to produce a second generation of offspring, allowing us to assess generational responses and maternal effects. All deer ate the same high-quality (20% crude protein deer pellet) diet ad libitum. We uniquely marked each neonate and recorded body mass, hind foot, and total body length. Each subsequent fall, we sedated individuals via remote injection and sampled the same morphometrics plus antlers of adults. We found that all morphometrics increased in size from first to second generation, with full compensation of antler size (regional variation no longer present) and partial compensation of body mass (some evidence of regional variation) evident in the second generation. Second generation males that originated from our poorest quality soil region displayed about a 40% increase in antler size and about a 25% increase in body mass when compared to their wild harvested counterparts. Our results suggest phenotypic variation of wild male white-tailed deer in Mississippi are more related to differences in nutritional quality than population-level genetics.

Phenotypic differences among cervid populations may be related to population-level genetics or nutrition; discerning which is difficult in the wild. This protocol describes how we designed a controlled study where nutritional variation was eliminated. We found that phenotypic variation of male white-tailed deer was more limited by nutrition than genetics.

Boynuz ve uzun ömürlü bir Cervid için vücut büyüme ortamı ve genetik etkileri göreli değerlendirmek için iletişim kuralı

Cervid phenotype can be placed into one of two categories: efficiency, which promotes survival over extravagant morphometric growth, and luxury, which ...

Çevre

A Simple Planting Technique for Re-establishing Trees Where Frequent Inundation Occurs

Many of the Everglades tree islands have lost elevation over the past century and most of their trees have died such that they are now covered with herbaceous plants. This protocol describes a simple, cost-effective tree planting technique needed for restoring degraded Everglade tree islands. The design is patterned after a natural Everglades process that creates floating peat islands, which allows tree survival and growth in flooded conditions and often leads to the development of tree islands. Commercially available peat bags were used as the medium for the growth and establishment of potted native tree saplings. The pop-up configuration floated initially and provided additional elevation to minimize inundation, with a single native tree species sapling and a single tree fertilizer spike. During a 3 year study involving 105 pop-ups, most plants survived (80%) and many thrived. Determining whether this technique can establish trees on a degraded tree island will require longer studies and extensive field tests.

This protocol describes a simple, cost-effective tree planting technique for restoring degraded Everglades tree islands that experience inundation. The design creates an island (pop-up) which floats initially and adds elevation to promote tree survival and growth under flooded conditions.

Bir basit tekniği sık su baskını/taşkın oluştuğu için yeniden kurulması ağaç dikme

Many of the Everglades tree islands have lost elevation over the past century and most of their trees have died such that they are now covered with ...

Leaf Area Index Estimation Using Three Distinct Methods in Pure Deciduous Stands

Accurate estimations of leaf area index (LAI), defined as half of the total leaf surface area per unit of horizontal ground surface area, are crucial for describing the vegetation structure in the fields of ecology, forestry, and agriculture. Therefore, procedures of three commercially used methods (litter traps, needle technique, and a plant canopy analyzer) for performing LAI estimation were presented step-by-step. Specific methodological approaches were compared, and their current advantages, controversies, challenges, and future perspectives were discussed in this protocol. Litter traps are usually deemed as the reference level. Both the needle technique and the plant canopy analyzer (e.g., LAI-2000) frequently underestimate LAI values in comparison with the reference. The needle technique is easy to use in deciduous stands where the litter completely decomposes each year (e.g., oak and beech stands). However, calibration based on litter traps or direct destructive methods is necessary. The plant canopy analyzer is a commonly used device for performing LAI estimation in ecology, forestry, and agriculture, but is subject to potential error due to foliage clumping and the contribution of woody elements in the field of view (FOV) of the sensor. Eliminating these potential error sources was discussed. The plant canopy analyzer is a very suitable device for performing LAI estimations at the high spatial level, observing a seasonal LAI dynamic, and for long-term monitoring of LAI.

An accurate estimation of leaf area index (LAI) is crucial for many models of material and energy fluxes within plant ecosystems and between an ecosystem and the atmospheric boundary layer. Therefore, three methods (litter traps, needle technique, and PCA) for taking precise LAI measurements were in the presented protocol.

Saf Yaprak Döken Standlarda Üç Farklı Yöntem Kullanılarak Yaprak Alan İndeksi Tahmini

Accurate estimations of leaf area index (LAI), defined as half of the total leaf surface area per unit of horizontal ground surface area, are crucial for ...

A Method for Quantifying Foliage-Dwelling Arthropods

Terrestrial arthropods play an important role in our environment. Quantifying arthropods in a way that allows for a precise index or estimates of density requires a method with high detection probability and a known sampling area. While most described methods provide a qualitative or semi-quantitative estimate adequate for describing species presence, richness, and diversity, few provide an adequately consistent detection probability and known or consistent sampling areas to provide an index or estimate with adequate precision to detect differences in abundance across environmental, spatial, or temporal variables. We describe how to quantify leaf-dwelling arthropods by sealing the leaves and end of branches in a bag, clipping and freezing the bagged material, and rinsing the previously frozen material in water to separate arthropods from the substrate and quantify them. As we demonstrate, this method can be used at a landscape scale to quantify leaf-dwelling arthropods with adequate precision to test for and describe how spatial, temporal, environmental, and ecological variables influence arthropod richness and abundance. This method allowed us to detect differences in density, richness, and diversity of leaf-dwelling arthropods among 5 genera of trees commonly found in southeastern deciduous forests.

We describe how to quantify leaf dwelling arthropods by sealing the leaves and end of branches in a bag, clipping and freezing the bagged material, and rinsing the previously frozen material in water to separate arthropods from the substrate for quantification.

Yaprak-Konut Eklembacaklıların Ölçülme Yöntemi

Terrestrial arthropods play an important role in our environment. Quantifying arthropods in a way that allows for a precise index or estimates of density ...

Quantifying Corticolous Arthropods Using Sticky Traps

Terrestrial arthropods play an important role in our environment. Quantifying arthropods in a way that allows for a precise index or estimate of density requires a method with high detection probability and a consistent sampling area. We used manufactured sticky traps to compare abundance, total length (a surrogate for biomass), richness, and Shannon diversity of corticolous arthropods among the boles of 5 tree species. Efficacy of this method was adequate to detect variation in corticolous arthropods among tree species and provide a standard error of the mean that was &#60;20% of the mean for all estimates with sample sizes from 7 to 15 individual trees of each species. Our results indicate, even with these moderate sample sizes, the level of precision of arthropod community metrics produced with this approach is adequate to address most ecological questions regarding temporal and spatial variation in corticolous arthropods. Results from this method differ from other quantitative approaches such as chemical knockdown, visual inspection, and funnel traps in that they provide an indication of corticolous arthropod activity over a relatively long-term, better including temporary bole residents, flying arthropods that temporarily land on the tree bole and crawling arthropods that use the tree bole as a travel route from the ground to higher forest foliage. Furthermore, we believe that commercially manufactured sticky traps provide more precise estimates and are logistically simpler than the previously described method of directly applying a sticky material to tree bark or applying a sticky material to tape or other type of backing and applying that to the tree bark.

We describe a semi-quantitative approach of measuring characteristics of corticolous (bark-dwelling) arthropod communities. We placed commercially manufactured sticky traps on tree boles to estimate abundance, total length (a surrogate to biomass), richness, and Shannon diversity for comparison among tree species.

Yapışkan Tuzaklar Kullanarak Kortikolos Eklembacaklıların Ölçülmesi

Terrestrial arthropods play an important role in our environment. Quantifying arthropods in a way that allows for a precise index or estimate of density ...

Field Measurement of Effective Leaf Area Index using Optical Device in Vegetation Canopy

Leaf area index (LAI) is an essential canopy variable describing the amount of foliage in an ecosystem. The parameter serves as the interface between green components of plants and the atmosphere, and many physiological processes occur there, primarily photosynthetic uptake, respiration, and transpiration. LAI is also an input parameter for many models involving carbon, water, and the energy cycle. Moreover, ground-based in situ measurements serve as the calibration method for LAI obtained from remote sensing products. Therefore, straightforward indirect optical methods are necessary for making precise and rapid LAI estimates. The methodological approach, advantages, controversies, and future perspectives of the newly developed LP 110 optical device based on the relation between radiation transmitted through the vegetation canopy and canopy gaps were discussed in the protocol. Furthermore, the instrument was compared to the world standard LAI-2200 Plant Canopy Analyzer. The LP 110 enables more rapid and more straightforward processing of data acquired in the field, and it is more affordable than the Plant Canopy Analyzer. The new instrument is characterized by its ease of use for both above- and below-canopy readings due to its greater sensor sensitivity, in-built digital inclinometer, and automatic logging of readings at the correct position. Therefore, the hand-held LP 110 device is a suitable gadget for performing LAI estimation in forestry, ecology, horticulture, and agriculture based on the representative results. Moreover, the same device also enables the user to take accurate measurements of incident photosynthetically active radiation (PAR) intensity.

Fast and precise leaf area index (LAI) estimation in terrestrial ecosystems is crucial for a wide range of ecological studies and calibrating remote sensing products. Presented here is the protocol for using the new LP 110 optical device for taking ground-based in situ LAI measurements.

Bitki Örtüsü Gölgeliğinde Optik Cihaz Kullanılarak Etkili Yaprak Alanı İndeksinin Alan Ölçümü

Leaf area index (LAI) is an essential canopy variable describing the amount of foliage in an ecosystem. The parameter serves as the interface between ...

How to Extract Climate Variability from Tree-Rings

Tree rings have been used to reconstruct climatological variables in many locations around the world. Moreover, tree-rings can provide valuable insights into climatic variability of the last few centuries and, in some areas, several millennia. Despite the important development, that dendrochronology has had in recent decades to study the dendroclimatic potential of a large number of species present in different ecosystems, much remains to be done and explored. In addition to this, in the last few years more people (students, teachers and researchers) around the world are interested in implementing this science to extend the timeline of climate information backwards and understand how climate has changed on scales of decades, centuries or millennia. Therefore, the objective of this work is to describe the general aspects and basic steps needed to conduct a tree-ring climate reconstruction, from site selection and field sampling to laboratory methods and data analysis. In this method's video and manuscript, the general basis in tree-ring climatic reconstructions is explained so newcomers and students can use it as an available guide into this field of research.

<meta charset="utf8"></head><body>Ağaç Halkalarından İklim Değişkenliği Nasıl Çıkarılır

Tree-ring climate reconstructions can be helpful to better understand past climate variability beyond instrumental records. This protocol shows how to reconstruct past climate using tree rings and meteorological instrumental records.

Ağaç Halkalarından İklim Değişkenliği Nasıl Çıkarılır

Tree rings have been used to reconstruct climatological variables in many locations around the world. Moreover, tree-rings can provide valuable insights ...

Advanced Workflow for Taking High-Quality Increment Cores - New Techniques and Devices

In dendroecological research, precise dating of each single growth ring is a basic requirement for all studies, focusing on ring-width variations only, chemical or isotope analyses, or wood anatomical studies. Independent of the sampling strategy for a certain study (e.g., climatology, geomorphology), the way samples are taken is crucial for their successful preparation and analyses.
Until recently, it was sufficient to use a (more or less) sharp increment corer to obtain core samples that could be sanded for further analyses. Since wood anatomical characteristics can be applied to long time series, the need to obtain high-quality increment cores has taken on a new meaning. Essentially, the corer needs to be sharp(ened) when used. When coring a tree by hand, there are some problems in handling the corer, resulting in the hidden occurrence of micro cracks along the entire core: When starting to drill by hand, the drill bit is strongly pressed against the bark and the outermost ring until the thread has fully entered the trunk. At the same time, the drill bit is moved up and down as well as sideward. Then, the corer is drilled all the way into the trunk; however, it is necessary to stop after each turn, change the grip, and turn again. All these movements, as well as the start/stop-coring, puts mechanical stress on the core. The resulting micro cracks make it impossible to create continuous micro sections, as they fall apart along all these cracks.
We present a protocol to overcome these obstacles by applying a new technique using a cordless drill to minimize these problems when coring a tree, as well as its effect on the preparation of long micro sections. This protocol includes the preparation of long micro sections, as well as a procedure to sharpen corers in the field.

Here, we present a protocol on how to avoid micro cracks in increment cores by applying a cordless drill with a torque multiplier to minimize problems when coring trees, as well as its effect on preparing long micro sections. This protocol also includes a procedure to sharpen corers in the field.

Yüksek Kaliteli Artımlı Çekirdekler Almak için Gelişmiş İş Akışı - Yeni Teknikler ve Cihazlar

In dendroecological research, precise dating of each single growth ring is a basic requirement for all studies, focusing on ring-width variations only, ...

Yüksek Verimli Ağaç Halkası Analizi ve Yoğunluk Tahmini

Tree Core Analysis with X-ray Computed Tomography

An X-ray computed tomography (CT) toolchain is presented to obtain tree-ring width (TRW), maximum latewood density (MXD), other density parameters, and quantitative wood anatomy (QWA) data without the need for labor-intensive surface treatment or any physical sample preparation. The focus here is on increment cores and scanning procedures at resolutions ranging from 60 &#181;m down to 4 &#181;m. Three scales are defined at which wood should be looked at: (i) inter-ring scale, (ii) ring scale, i.e., tree-ring analysis and densitometry scale, as well as (iii) anatomical scale, the latter approaching the conventional thin-section quality. Custom-designed sample holders for each of these scales enable high-throughput scanning of multiple increment cores. A series of software routines were specifically developed to efficiently treat three-dimensional X-ray CT images of the tree cores for TRW and densitometry. This work briefly explains the basic principles of CT, which are needed for a proper understanding of the protocol. The protocol is presented for some known species that are commonly used in dendrochronology. The combination of rough density estimates, TRW and MXD data, as well as quantitative anatomy data, allows us to broaden and deepen current analyses for climate reconstructions or tree response, as well as further develop the field of dendroecology/climatology and archeology.

Yazar Spotlight: Ağaç Çekirdeği Analizi için X-ray CT Araç Zincirindeki Gelişmeler

Here we show how to process tree cores with an X-ray computed tomography toolchain. Except for chemical extraction for some purposes, no further physical lab treatment is needed. The toolchain can be used for biomass estimations, for obtaining MXD/tree-ring width data as well as for obtaining quantitative wood anatomy data.

X-ray Bilgisayarlı Tomografi ile Ağaç Çekirdeği Analizi

An X-ray computed tomography (CT) toolchain is presented to obtain tree-ring width (TRW), maximum latewood density (MXD), other density parameters, and ...

Doğrusal Karma EfektLer Yaklaşımı Kullanılarak Tek Tek Ağaç Bazal Alan Artış Modelinin Geliştirilmesi

Özet

Daha Fazla Video Keşfet

Boynuz ve uzun ömürlü bir Cervid için vücut büyüme ortamı ve genetik etkileri göreli değerlendirmek için iletişim kuralı

Bir basit tekniği sık su baskını/taşkın oluştuğu için yeniden kurulması ağaç dikme

Saf Yaprak Döken Standlarda Üç Farklı Yöntem Kullanılarak Yaprak Alan İndeksi Tahmini

Yaprak-Konut Eklembacaklıların Ölçülme Yöntemi

Yapışkan Tuzaklar Kullanarak Kortikolos Eklembacaklıların Ölçülmesi

Bitki Örtüsü Gölgeliğinde Optik Cihaz Kullanılarak Etkili Yaprak Alanı İndeksinin Alan Ölçümü

Ağaç Halkalarından İklim Değişkenliği Nasıl Çıkarılır

Ağaç Halkalarından İklim Değişkenliği Nasıl Çıkarılır

Yüksek Kaliteli Artımlı Çekirdekler Almak için Gelişmiş İş Akışı - Yeni Teknikler ve Cihazlar

X-ray Bilgisayarlı Tomografi ile Ağaç Çekirdeği Analizi