As identified by the recursive part

As identified by the recursive partitioning analysis, GCM was
the most influential non-management factor affecting growth. This
between GCM-emission scenario variability and the resultant
growth response yielded substantial differences in live tree carbon
stock, relative to the baseline (Fig. 6). However, under most climate
projections from a specific GCM the relative differences between
treatments remained similar to the baseline simulations for the
first three time-steps of each simulation period. Under scenarios
that live tree C stocks increased relative to baseline, treatments
generally increased C stocks at a higher relative rate than did the
control. Interestingly, only under the CNRM-A2 scenario did
the thin-only live tree C approximate the control C by the end of
the mid-century simulation period (Fig. 5). This was surprising given
the common observation of tree growth-release following forest
thinning (Latham and Tappeiner, 2002; McDowell et al., 2006;
Fajardo et al., 2007). The growth-and-yield model, FVS, is the principal
tool used by many forest managers to project forest growth
because it effectively captures stand-level growth response to
forest management practices, such as density reduction from fuels
treatments. In FVS, tree growth following density reduction is most
affected by the increase in resources, moderated by site productivity,
resulting from reduced competition. Our results suggest that
stand dynamics following treatment are sensitive to projected climate.
While changing climate may alter how effectively different
species can capture additional resources released by density
reduction treatments, improving projections of the effect size of
treatment under changing climate will require additional data
from forest stands with a range of densities that have experienced
climate variability over an extended period. Furthermore, our findings
highlight the need to overcome the scale mismatch between
GCMs and the typical forest management unit. Recent research
suggests the substantial influence of local terrain on mediating
climate (Dobrowski, 2011) making even downscaled climate projections
too coarse to capture the fine scale climate variability that
can influence tree growth. Our results also indicate that given the
variability in climate projections among models, species-level
modeling using only one or two climate projections is unlikely to
capture much of the uncertainty due to the combination of this
variability and the problems of model scale.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระบุว่า โดยซ้ำวิเคราะห์การพาร์ทิชัน การบำรุงรักษาถูก
ปัจจัยไม่จัดการมีอิทธิพลมากที่สุดที่มีผลต่อการเจริญเติบโต นี้
ระหว่างความแปรผันสถานการณ์มลพิษการบำรุงรักษาและการ resultant
ตอบสนองการเจริญเติบโตให้ผลพบความแตกต่างของต้นไม้สดคาร์บอน
สต็อก สัมพันธ์กับพื้นฐาน (Fig. 6) อย่างไรก็ตาม ภายใต้ภูมิอากาศส่วนใหญ่
ประมาณจากบำรุงเฉพาะที่ญาติส่วนต่างระหว่าง
การรักษายังคงคล้ายกับแบบจำลองพื้นฐานสำหรับการ
สามเวลาขั้นตอนแรกของแต่ละรอบการจำลอง ภายใต้สถานการณ์
ที่อาศัยแผนภูมิ C หุ้นเพิ่มขึ้นเมื่อเทียบกับพื้นฐาน รักษา
เพิ่มหุ้น C ในอัตราสัมพัทธ์สูงกว่าได้โดยทั่วไป
ควบคุม เป็นเรื่องน่าสนใจ เฉพาะภายใต้ CNRM-A2 สถานการณ์ได้
บางเดียวสดต้น C ประมาณควบคุม C โดย
ช่วงกลางศตวรรษจำลอง (Fig. 5) นี้ไม่น่าแปลกใจที่ให้
สังเกตทั่วไปของต้นไม้เจริญเติบโตออกตามป่า
ผอมบาง (Latham และ Tappeiner, 2002 Al. McDowell et, 2006;
ฟาจาร์โด้ et al., 2007) รูปแบบการเจริญเติบโต และผลผลิต FVS เป็นหลัก
เครื่องมือที่ใช้ โดยผู้จัดการป่าในการเจริญเติบโตของป่าโครงการ
เนื่องจากมีประสิทธิภาพจับยืนระดับการเจริญเติบโตเพื่อตอบสนอง
ป่าจัดการปฏิบัติ เช่นลดความหนาแน่นจากเชื้อ
รักษา ใน FVS เจริญเติบโตของต้นไม้ต่อการลดความหนาแน่นสุด
ได้รับผลกระทบจากการเพิ่มทรัพยากร โดยทำเว็บไซต์,
เกิดจากลดการแข่งขัน ผลของเราแนะนำที่
dynamics ยืนต่อรักษาเป็นสำคัญเพื่อคาดการณ์สภาพอากาศ
ในขณะที่การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศอาจเปลี่ยนแปลงแตกต่างกันอย่างไร
ชนิดสามารถเก็บทรัพยากรเพิ่มเติมที่ออก โดยความหนาแน่น
ลดรักษา ปรับปรุงประมาณขนาดผลของ
รักษาภายใต้การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศจะต้องการข้อมูลเพิ่มเติม
จากป่าหมายถึงช่วงของความหนาแน่นที่มีประสบการณ์
สำหรับความผันผวนของสภาพภูมิอากาศระยะเวลาการขยายการ นอกจากนี้ ผลการวิจัยของเรา
เน้นต้องเฉือนตรงสเกลระหว่าง
GCMs และหน่วยจัดการป่าทั่วไป การวิจัยล่าสุด
พบอิทธิพลของภูมิประเทศท้องถิ่นเป็นสื่อกลางแนะนำ
สภาพภูมิอากาศ (Dobrowski, 2011) ทำได้ downscaled อากาศประมาณ
หยาบเกินไปในการจับภาพสำหรับความผันผวนสภาพดีขนาดที่
สามารถมีอิทธิพลต่อการเจริญเติบโตของต้นไม้ได้ ผลของเรายังบ่งชี้ว่า ได้รับการ
ความแปรผันในอากาศประมาณระหว่างรุ่น ชนิดระดับ
โมเดลโดยใช้เพียงหนึ่ง หรือสองการคาดการณ์สภาพภูมิอากาศความ
จับมากของความไม่แน่นอนเนื่องจากชุดนี้
สำหรับความผันผวนและปัญหาของโมเดล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ดังที่ระบุไว้โดยการวิเคราะห์แบ่ง recursive, GCM เป็น
ปัจจัยที่ไม่มีฝ่ายจัดการมีอิทธิพลมากที่สุดที่มีผลต่อการเจริญเติบโต นี้
ระหว่างความแปรปรวนสถานการณ์ GCM ปล่อยและผล
การตอบสนองการเจริญเติบโตให้ผลแตกต่างที่สำคัญในคาร์บอนต้นไม้สด
หุ้นเมื่อเทียบกับพื้นฐาน (รูปที่ 6) อย่างไรก็ตามภายใต้สภาพภูมิอากาศมากที่สุด
จากการคาดการณ์ที่เฉพาะเจาะจง GCM ความแตกต่างของความสัมพันธ์ระหว่าง
การรักษายังคงคล้ายกับแบบจำลองพื้นฐานสำหรับ
ครั้งแรกที่สามเวลาขั้นตอนระยะเวลาการจำลองแต่ละ ภายใต้สถานการณ์
ที่อาศัยหุ้น C ต้นไม้เพิ่มขึ้นเมื่อเทียบกับพื้นฐานการรักษา
ที่เพิ่มขึ้นโดยทั่วไปหุ้น C ในอัตราที่เทียบได้สูงกว่า
การควบคุม ที่น่าสนใจเพียง แต่ภายใต้สถานการณ์ CNRM-A2 ไม่
บางเพียงอาศัยอยู่ใกล้เคียงกับต้นไม้ C ควบคุม C ตอนท้ายของ
ระยะเวลาการจำลองกลางศตวรรษ (รูปที่ 5) นี้เป็นที่น่าแปลกใจที่ได้รับ
การสังเกตพบการเจริญเติบโตของต้นไม้ปล่อยต่อไปนี้ป่า
ผอมบาง (แทมและ Tappeiner, 2002. McDowell et al, 2006;
. Fajardo et al, 2007) รูปแบบการเจริญเติบโตและผลผลิต FVS เป็นหลัก
เครื่องมือที่ใช้โดยผู้จัดการป่าหลายโครงการการเจริญเติบโตของป่า
ได้อย่างมีประสิทธิภาพเพราะมันจับการตอบสนองการเจริญเติบโตโดดเด่นในระดับการ
ปฏิบัติจัดการป่าไม้เช่นการลดลงของความหนาแน่นจากเชื้อเพลิง
การรักษา ใน FVS การเจริญเติบโตของต้นไม้ต่อไปนี้การลดลงของความหนาแน่นเป็นส่วนใหญ่
รับผลกระทบจากการเพิ่มขึ้นของทรัพยากรที่มีการตรวจสอบโดยการผลิตเว็บไซต์
ที่เกิดจากการแข่งขันที่ลดลง ผลของเราแสดงให้เห็นว่า
การเปลี่ยนแปลงการยืนต่อไปนี้การรักษามีความอ่อนไหวต่อสภาพภูมิอากาศที่คาดการณ์ไว้
ในขณะที่สภาพภูมิอากาศที่เปลี่ยนแปลงอาจเปลี่ยนแปลงวิธีการได้อย่างมีประสิทธิภาพที่แตกต่างกัน
ชนิดที่สามารถจับภาพข้อมูลเพิ่มเติมปล่อยออกมาจากความหนาแน่นของ
การรักษาลดการปรับปรุงประมาณการขนาดของผลกระทบของ
การรักษาภายใต้สภาพภูมิอากาศที่เปลี่ยนแปลงจะต้องมีข้อมูลเพิ่มเติม
จากป่า ยืนอยู่กับช่วงของความหนาแน่นที่มีประสบการณ์
ความแปรปรวนของสภาพภูมิอากาศในช่วงเวลา นอกจากนี้ผลการวิจัยของเรา
เน้นความจำเป็นที่จะต้องเอาชนะความไม่ตรงกันระหว่างขนาด
GCMs และหน่วยจัดการป่าไม้ทั่วไป งานวิจัยล่าสุด
แสดงให้เห็นว่ามีอิทธิพลมากของภูมิประเทศท้องถิ่นใน mediating
สภาพภูมิอากาศ (Dobrowski 2011) ทำให้ downscaled แม้คาดการณ์สภาพภูมิอากาศ
หยาบเกินไปที่จะจับภาพความแปรปรวนของสภาพภูมิอากาศในระดับดีที่
จะมีผลต่อการเจริญเติบโตของต้นไม้ ผลของเรายังแสดงให้เห็นว่าได้รับ
ความแปรปรวนของสภาพภูมิอากาศในการประมาณการในรูปแบบสายพันธุ์ระดับ
การสร้างแบบจำลองโดยใช้เพียงหนึ่งหรือสองคาดการณ์สภาพภูมิอากาศไม่น่าจะ
จับมากของความไม่แน่นอนเนื่องจากการรวมกันของ
ความแปรปรวนและปัญหาของขนาดแบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตามที่ระบุโดยการ recursive การวิเคราะห์ GCM คือ
มีอิทธิพลมากที่สุดไม่ใช่การจัดการที่มีผลต่อการเจริญเติบโต นี้สถานการณ์การปล่อย
ระหว่าง GCM และการตอบสนองการเจริญเติบโตเป็นผลจากความแตกต่างอย่างมากในชีวิต

ต้นไม้คาร์บอนหุ้น , เมื่อเทียบกับพื้นฐาน ( ภาพที่ 6 ) อย่างไรก็ตาม ภายใต้ภูมิอากาศ
ที่สุดจาก GCM เฉพาะความแตกต่างสัมพัทธ์ระหว่าง
การรักษายังคงคล้ายกับฐานจำลองสำหรับ
3 อันดับแรกของแต่ละการจำลองเวลา ขั้นตอน ระยะเวลา ภายใต้สถานการณ์
ที่อาศัยอยู่ต้นไม้ C หุ้นเพิ่มขึ้นเมื่อเทียบกับระยะการรักษา
โดยทั่วไปเพิ่มขึ้นหุ้นในอัตราที่สูงเทียบ C มากกว่า
ควบคุม ทั้งนี้ ภายใต้สถานการณ์ที่ยัง cnrm-a2
บางเพียงสดต้นไม้ C ประมาณควบคุม C โดยจุดสิ้นสุดของ
ช่วงกลางศตวรรษที่จำลอง ( รูปที่ 5 ) มันน่าแปลกใจที่ได้รับการสังเกตการเจริญเติบโตของต้นไม้ทั่วไป

ปล่อยตามป่า ( และบางลาแทม tappeiner , 2002 ; McDowell et al . , 2006 ;
ฟาจาร์โด้ et al . , 2007 ) การเจริญเติบโตและผลผลิต fvs แบบเป็นหลัก
เครื่องมือที่ใช้โดยผู้จัดการป่าไม้หลายโครงการ
การเจริญเติบโตป่า เพราะมันมีประสิทธิภาพจับยืนระดับการเจริญเติบโตตอบสนองต่อ
แนวทางปฏิบัติในการจัดการป่า เช่น ความหนาแน่นลดลงจากการใช้

ใน fvs , การเจริญเติบโตของต้นไม้ตามความหนาแน่นลดลงมากที่สุด
ผลกระทบโดยเพิ่มทรัพยากรมากขึ้น โดยเว็บไซต์การผลิต ,
ที่เกิดจากการแข่งขัน จากผลการศึกษานี้
ยืนพลวัตต่อไปนี้การรักษามีความไวที่จะคาดการณ์สภาพอากาศ ขณะที่การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่อาจปรับเปลี่ยนวิธีการ

ภาพต่าง ๆชนิดสามารถจับทรัพยากรเพิ่มเติมที่ออกโดยการลดความหนาแน่น
ปรับปรุงประมาณการผลของขนาดของการรักษา ภายใต้การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศจะต้อง

ข้อมูลเพิ่มเติมจากป่าไม้ที่มีช่วงของความหนาแน่นที่ได้มีประสบการณ์
การเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศผ่านระยะเวลา . นอกจากนี้
ค้นพบของเราเน้นต้องเอาชนะแบบไม่ตรงกันระหว่าง
GCMS และหน่วยจัดการป่าไม้ทั่วไป
การวิจัยล่าสุดชี้ให้เห็นอิทธิพลอย่างมากของภูมิประเทศท้องถิ่นในขณะ
บรรยากาศ ( โดโบรลสกี้ , 2011 ) ทำให้แม้แต่ downscaled ภูมิอากาศ
หยาบเกินไปที่จะจับปรับขนาดการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศที่
สามารถมีอิทธิพลต่อการเจริญเติบโตของต้นไม้ ผลของเรายังระบุว่าได้รับ
ความผันแปรในการคาดการณ์สภาพภูมิอากาศระหว่างรุ่น ชนิดระดับ
การใช้เพียงหนึ่งหรือสองภูมิอากาศน่า
จับมากของความไม่แน่นอนเนื่องจากการรวมกันของความแปรปรวนนี้
และปัญหาของแบบจำลองขนาด