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Models of tree growth and spatial structure for multi-species, uneven-aged forests in Durango (Mexico)

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Models of tree growth and spatial structure for multi-species, uneven-aged forests in Durango (Mexico) (English shop)

José Javier Corral-Rivas (Author)

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ISBN-13 (Printausgabe) 3865379540
ISBN-13 (Hard Copy) 9783865379542
ISBN-13 (eBook) 9783736919549
Language English
Page Number 140
Edition 1
Volume 0
Publication Place Göttingen
Place of Dissertation Göttingen
Publication Date 2006-07-17
General Categorization Dissertation
Departments Forest science
Description

Diese Arbeit gründet sich auf fünf Veröffentlichungen, die sich mit der Entwicklung von Wachstums- und räumlichen Strukturmodellen für artenreiche und ungleichaltrige Wälder in El Salto, Durango (Mexiko) befassen. Das Waldgebiet von El Salto umfasst eine Region von etwa einer Million Hektar und ist bedeutend für die Holzproduktion des Landes. In dieser Region werden jährlich etwa 920,000 m³ Holz geerntet, was 44% der Gesamtproduktion des Bundesstaates Durango entspricht. Die größte wirtschaftliche Aktivität findet dabei in den Forstunternehmen der Kommunen statt. Im Rahmen dieser Arbeit wurden artenspezifische Bestandesmodelle (Veröffentlichung I) und artenspezifische Einzelbaummodelle (Veröffentlichungen II – IV) entwickelt. Dabei wurden empirische Daten von Pinus cooperi, P. durangensis, P. leiophylla, P. engelmannii, und P. teocote genutzt, da diese Baumarten in Durango die größte wirtschaftliche Bedeutung besitzen. Die Daten repräsentieren eine große Bandbreite von Standorten und Waldbeständen im Untersuchungsgebiet. Die Möglichkeit forstliche Raumstrukturen und ihre Veränderungen durch Holzernte zu beschreiben, ist von höchster Wichtigkeit für ein nachhaltiges Management von komplexen Waldökosystemen, speziell in ungleichaltrigen und artenreichen Wäldern. Deshalb befasst sich die Veröffentlichung V mit der Entwicklung und Abschätzung von einzelbaumnachbarschaftsbasierenden Indices. Diese Indices können helfen, um die räumlichen Strukturen im Wald genauer zu charakterisieren.