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dc.contributor.author
Fiandino, Santiago Ignacio
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dc.contributor.author
Plevich, José Omar
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dc.contributor.author
Tarico, Juan Carlos
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dc.contributor.author
Utello, Marco Jesús
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dc.contributor.author
Demaestri, Marcela Alejandra
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dc.contributor.author
Gyenge, Javier Enrique
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dc.date.available
2021-12-28T14:22:22Z
dc.date.issued
2020-10
dc.identifier.citation
Fiandino, Santiago Ignacio; Plevich, José Omar; Tarico, Juan Carlos; Utello, Marco Jesús; Demaestri, Marcela Alejandra; et al.; Modeling forest site productivity using climate data and topographic imagery in Pinus elliottii plantations of central Argentina; EDP Sciences; Annals of Forest Science; 77; 4; 10-2020; 1-9
dc.identifier.issn
1286-4560
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/149325
dc.description.abstract
Context: Predicting tree growth and yield is a key component to sustainable forest management and depends on accurate measures of site quality. Aims: The aim of this study was to develop both empirical models to predict site index (SI) from biophysical variables and a dynamic model of top height growth for plantations of Pinus elliottii Engelm. in Córdoba, Argentina. Methods: Site productivity described by SI was related to environmental characteristics, including topographic and climatic variables. Separate models were created from only topographic data and the combination of topographic and climate data. Results: Although SI can be adequately predicted through both types of models, the best results were obtained when combining topographic and climate variables (R2 = 0.83, RMSE% = 7.02%, for the best-fitting model). The key factors affecting site productivity were the landscape position and the mean precipitation of the last 5 years before the reference age, both related to the amount of plant-available water in the soils. Furthermore, the top height growth models developed are fairly accurate, considering the proportion of variance explained (R2 = 98%) and the precision of the estimates (RMSE% < 8%). Conclusion: The models developed here are likely to have considerable application in forestry, since they are based on accessible predictor variables, which make them useful for silvicultural and forest management practices, particularly for non-forest areas and for the young or uneven-aged stands.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
EDP Sciences
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
BIOPHYSICAL FACTORS
dc.subject
CÓRDOBA
dc.subject
DIGITAL ELEVATION MODELS
dc.subject
FOREST PRODUCTIVITY
dc.subject
PREDICTION MODELS
dc.subject
SITE INDEX
dc.subject.classification
Silvicultura
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dc.subject.classification
Agricultura, Silvicultura y Pesca
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dc.subject.classification
CIENCIAS AGRÍCOLAS
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dc.title
Modeling forest site productivity using climate data and topographic imagery in Pinus elliottii plantations of central Argentina
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2021-09-06T18:21:42Z
dc.journal.volume
77
dc.journal.number
4
dc.journal.pagination
1-9
dc.journal.pais
Francia
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dc.journal.ciudad
Paris
dc.description.fil
Fil: Fiandino, Santiago Ignacio. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Agronomia y Veterinaria. Departamento de Producción Vegetal; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Plevich, José Omar. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Agronomia y Veterinaria. Departamento de Producción Vegetal; Argentina
dc.description.fil
Fil: Tarico, Juan Carlos. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria; Argentina
dc.description.fil
Fil: Utello, Marco Jesús. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria; Argentina
dc.description.fil
Fil: Demaestri, Marcela Alejandra. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria; Argentina
dc.description.fil
Fil: Gyenge, Javier Enrique. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina
dc.journal.title
Annals of Forest Science
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://link.springer.com/10.1007/s13595-020-01006-3
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1007/s13595-020-01006-3
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