Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Przestrzenna autokorelacja cech biometrycznych drzew w górskich drzewostanach świerkowych

Tytuł:
Przestrzenna autokorelacja cech biometrycznych drzew w górskich drzewostanach świerkowych
Spatial autocorrelation of the biometric features of trees in mountain Norway spruce stands
Autorzy:
Bolibok L.
Wojtan R.
Tomusiak R.
Tematy:
lesnictwo
lasy gorskie
drzewostany swierkowe
struktura drzewostanu
drzewa lesne
swierk
Picea
cechy biometryczne
autokorelacja przestrzenna
korelacja cech
funkcja korelacji par
Język:
polski
Dostawca treści:
AGRO
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The formation of the stand structure interacts with the processes of growth and competition. Previous observations mainly focused on the analysis of the type of tree distribution resulting from these processes. Development of spatial diversity of tree parameters is less known issue. The research was carried out in mountain Norway spruce stands with a large variety of taxation parameters located in the Beskid Żywiecki Mts. (southern Poland). The analysis of spatial autocorrelation of biometric features was carried out with the use of the mark correlation function, and the type of tree distribution was examined using the pair correlation function. In younger, less tended stands of high tree density, a stronger spatial autocorrelation of the tree biometric features was found. The strongest autocorrelation was observed for volume, weaker for the breast height diameter, while the weakest one was reported for height. The analysis indicated that density dependent competition affects the autocorrelation of biometric features more strongly than the type of tree distribution. The range of the tree perception zone determined on the basis of the autocorrelation analysis of features is greater or equal to the width of the inhibition zone determined on the basis of the point pattern type analysis.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies