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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/9134

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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorOddi, Facundo José-
dc.contributor.authorCasas, Cecilia-
dc.contributor.authorGoldenberg, Matías Guillermo-
dc.contributor.authorLanglois, Juan P.-
dc.contributor.authorLandesmann, Jennifer B.-
dc.contributor.authorGowda, Juan H.-
dc.contributor.authorKitzberger, Thomas-
dc.contributor.authorGaribaldi, Lucas Alejandro-
dc.date.accessioned2022-09-26T15:19:51Z-
dc.date.available2022-09-26T15:19:51Z-
dc.date.issued2022-09-
dc.identifier.citationOddi FJ, Casas C, Goldenberg MG, et al., Garibaldi LA (2022) Modeling potential site productivity for Austrocedrus chilensis trees in northern Patagonia (Argentina). Forest Ecology and Management; 524; 120525.es_ES
dc.identifier.issn0378-1127es_ES
dc.identifier.otherhttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378112722005199es_ES
dc.identifier.urihttp://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/9134-
dc.description.abstractSustainable management of native species is essential in regions where forest is continually decreasing, such as South America. A first step for sustainable management is to develop models of productivity and site quality, which are usually related to the height of dominant trees. The aim of this study was to model the height (h) of dominant trees of southern South American conifer Austrocedrus chilensis based on climate, topography and soil predictors, and tree age using a mixed-effect modeling approach under a multi-model inference framework. Tree data (h and age) were collected in 43 plots placed throughout the natural distribution range of A. chilensis in northern Patagonia (Argentina). Soil characterization was carried out in 32 out of 43 plots. Our results indicate that dominant trees are taller in cooler and wetter sites with more soil carbon and lower soil acidity. The model predicted h with ≈3 m (19 %) error and explained about 85 % of variability in h (conditional R2 = 0.84). When considering only climate variables, the explained variance was reduced by 7 % although the loss of predictive capability was not substantial (3.1 m prediction error). This study provides the first regional statistical model predicting productivity indicators in A. chilensis. With this model, site quality can be classified just using a few climatic variables available from satellite-based geospatial information and then improved by including edaphic information (soil carbon, pH). The model could have usefulness beyond forestry, for example to foresee climate change effects on ecosystem services associated to forest productivity.es_ES
dc.format.extentp. 120525es_ES
dc.language.isoenes_ES
dc.publisherElSevieres_ES
dc.relation.urihttps://www.sciencedirect.com/journal/forest-ecology-and-managementes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/-
dc.titleModeling potential site productivity for Austrocedrus chilensis trees in northern Patagonia (Argentina)es_ES
dc.typeArticuloes_ES
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)-
dc.description.filiationFil: Oddi, Facundo J. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.es_ES
dc.description.filiationFil: Oddi, Facundo J. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.es_ES
dc.description.filiationFil: Casas, Cecilia. Universidad de Buenos Aires. Buenos Aires, Argentina.es_ES
dc.description.filiationFil: Goldenberg, Matías G. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.es_ES
dc.description.filiationFil: Goldenberg, Matías G. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.es_ES
dc.description.filiationFil: Langlois, Juan P. Universidad de Buenos Aires. Buenos Aires, Argentina.es_ES
dc.description.filiationFil: Landesmann, Jennifer B. Universidad Nacional del Comahue. Río Negro, Argentina.es_ES
dc.description.filiationFil: Gowda, Juan H. Universidad Nacional del Comahue. Río Negro, Argentina.es_ES
dc.description.filiationFil: Kitzberger, Thomas. Universidad Nacional del Comahue. Río Negro, Argentina.es_ES
dc.description.filiationFil: Garibaldi, Lucas A. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.es_ES
dc.description.filiationFil: Garibaldi, Lucas A. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural. Río Negro, Argentina.es_ES
dc.subject.keywordSite qualityes_ES
dc.subject.keywordNative forestryes_ES
dc.subject.keywordciprés de la cordilleraes_ES
dc.subject.keywordClimatees_ES
dc.subject.keywordSoil propertieses_ES
dc.subject.keywordMulti-model inferencees_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.subject.materiaCiencias y Recursos Forestaleses_ES
dc.subject.materiaBiodiversidad y Conservaciónes_ES
dc.subject.materiaEcologíaes_ES
dc.origin.lugarDesarrolloUniversidad Nacional de Río Negroes_ES
dc.relation.journalissue524es_ES
dc.description.reviewtruees_ES
dc.description.resumen-es_ES
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1016/j.foreco.2022.120525-
dc.relation.journalTitleForest Ecology and Managementes_ES
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