Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Modelling approaches for mixed forests dynamics prognosis. Research gaps and opportunities

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60460709%3A41320%2F19%3A81251" target="_blank" >RIV/60460709:41320/19:81251 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://revistas.inia.es/index.php/fs/article/view/14342" target="_blank" >http://revistas.inia.es/index.php/fs/article/view/14342</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.5424/fs/2019281-14342" target="_blank" >10.5424/fs/2019281-14342</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Modelling approaches for mixed forests dynamics prognosis. Research gaps and opportunities

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Aim of study: Modelling of forest growth and dynamics has focused mainly on pure stands. Mixed-forest management lacks systematic procedures to forecast the impact of silvicultural actions. The main objective of the present work is to review current knowledge and forest model developments that can be applied to mixed forests. Material and methods: Primary research literature was reviewed to determine the state of the art for modelling tree species mixtures, focusing mainly on temperate forests. Main results: The essential principles for predicting stand growth in mixed forests were identified. Forest model applicability in mixtures was analysed. Input data, main model components, output and viewers were presented. Finally, model evaluation procedures and some of the main model platforms were described. Research highlights: Responses to environmental changes and management activities in mixed forests can differ from pure stands. For greater insight into mixed-forest dynamics and ecology, fore

  • Název v anglickém jazyce

    Modelling approaches for mixed forests dynamics prognosis. Research gaps and opportunities

  • Popis výsledku anglicky

    Aim of study: Modelling of forest growth and dynamics has focused mainly on pure stands. Mixed-forest management lacks systematic procedures to forecast the impact of silvicultural actions. The main objective of the present work is to review current knowledge and forest model developments that can be applied to mixed forests. Material and methods: Primary research literature was reviewed to determine the state of the art for modelling tree species mixtures, focusing mainly on temperate forests. Main results: The essential principles for predicting stand growth in mixed forests were identified. Forest model applicability in mixtures was analysed. Input data, main model components, output and viewers were presented. Finally, model evaluation procedures and some of the main model platforms were described. Research highlights: Responses to environmental changes and management activities in mixed forests can differ from pure stands. For greater insight into mixed-forest dynamics and ecology, fore

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    40102 - Forestry

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Forest Systems

  • ISSN

    2171-5068

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    28

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    18

  • Strana od-do

    1-18

  • Kód UT WoS článku

    000470713900006

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85072571706