CIFOR-ICRAF aborda desafios e oportunidades locais ao mesmo tempo em que oferece soluções para problemas globais para florestas, paisagens, pessoas e o planeta.

Fornecemos evidências e soluções acionáveis ​​para transformer a forma como a terra é usada e como os alimentos são produzidos: conservando e restaurando ecossistemas, respondendo ao clima global, desnutrição, biodiversidade e crises de desertificação. Em suma, melhorar a vida das pessoas.

O CIFOR-ICRAF publica mais de 750 publicações todos os anos sobre agrossilvicultura, florestas e mudanças climáticas, restauração de paisagens, direitos, política florestal e muito mais – em vários idiomas..

CIFOR-ICRAF aborda desafios e oportunidades locais ao mesmo tempo em que oferece soluções para problemas globais para florestas, paisagens, pessoas e o planeta.

Fornecemos evidências e soluções acionáveis ​​para transformer a forma como a terra é usada e como os alimentos são produzidos: conservando e restaurando ecossistemas, respondendo ao clima global, desnutrição, biodiversidade e crises de desertificação. Em suma, melhorar a vida das pessoas.

CIFOR–ICRAF publishes over 750 publications every year on agroforestry, forests and climate change, landscape restoration, rights, forest policy and much more – in multiple languages.

CIFOR–ICRAF addresses local challenges and opportunities while providing solutions to global problems for forests, landscapes, people and the planet.

We deliver actionable evidence and solutions to transform how land is used and how food is produced: conserving and restoring ecosystems, responding to the global climate, malnutrition, biodiversity and desertification crises. In short, improving people’s lives.

An extreme-value approach to detect clumping and an application to tropical forest gap-mosaic dynamics

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Although forest tree pattern-dynamics has long been a focus for ecological theory, many aspects of basic analysis remain problematic.This paper describes, examines and illustrates an 'extreme-value' approach to clump detection. Simulations demonstrate that the approach, though simple, is sensitive and well suited to identifying aggregation, even in small data sets.Though powerful, the extreme-value tests are slightly conservative.The approach is adaptable to other null distributions and applications. An illustration uses tree data from a Ugandan forest plot with records from 1939 to 1992. One plausible explanation for observed stem increases in this plot is an unusually high incidence of large tree-fall events. Evidence for this is sought through spatial localization of various stem populations. Various technical and ecological aspects of the extreme-value approach and tree spatial analyses are discussed.
    Ano de publicação

    2002

    Autores

    Sheil, D.; Ducey, M.J.

    Idioma

    English

    Palavras-chave

    forest trees, distribution, patterns, aggregation, experimental plots, rain forests

    Geográfico

    Uganda

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