Skoglig modellering för hållbar skogsskötsel
Kursvärdering
Kursvärderingen är avslutad
SG0276-20096 - Sammanställning av kursvärdering
Efter att kursvärderingen stängt har kursansvarig och studentrepresentanten upp till en månad på sig att skriva kommentarer. De publiceras automatiskt i sammanställningen.
Andra kursvärderingar för SG0276
Läsåret 2022/2023
Skoglig modellering för hållbar skogsskötsel (SG0276-20114)
2022-11-01 - 2022-12-01
Kursplan och övrig information
Kursplan
SG0276 Skoglig modellering för hållbar skogsskötsel, 7,5 Hp
Forest modelling for sustainable forest managementÄmnen
Skogsvetenskap SkogsvetenskapUtbildningens nivå
Avancerad nivåModuler
Benämning | Hp | Kod |
---|---|---|
Exkursion till Östad inklusive skriftliga inlämningsuppgifter | 3,0 | 0001 |
Skriftlig inlämningsuppgift | 1,0 | 0002 |
Skriftlig tentamen | 3,5 | 0003 |
Fördjupning
Avancerad nivå, har endast kurs/er på grundnivå som förkunskapskravAvancerad nivå (A1N)
Betygsskala
Kraven för kursens olika betygsgrader framgår av betygskriterier, som ska finnas tillgängliga senast vid kursstart.
Språk
EngelskaFörkunskapskrav
Kunskaper på grundnivå motsvarande 120 hp inklusive- 60 hp skogsvetenskap eller
- 60 hp skogshushållning eller
- 60 hp skogsbruksvetenskap eller
- 60 hp biologi eller
- 60 hp miljövetenskap eller
- 60 hp landskapsarkitektur eller
- 60 hp lantbruksvetenskap eller
- 60 hp naturresurshushållning
samt
- Engelska 6.
Mål
Kursens övergripande mål är att ge studenterna en fördjupad förståelse av skogliga modeller med inriktning på hållbart skogsbruk. Kursen ger studenterna förmågan att utföra analyser av skogens utveckling med hjälp av skogliga produktionsmodeller samt inblick i vad för data och information som behövs för att utveckla och tillämpa dessa modeller. Studenterna får också kunskap om vad skillnaden är mellan empiriska och mekanistiska modellerar, de olika modelltypernas användningsområden och begränsningar.
Efter avslutad kurs skall studenterna kunna
beskriva försöksdesign och utveckla skogliga fältförsök, samt analysera och utvärdera skogliga fältförsök
diskutera och kritiskt granska egenskaper och begränsningar hos olika skogliga produktionsmodeller
beskriva och analysera empiriska och mekanistiska modeller
använda modeller för att analysera och presentera interaktioner mellan skogstillväxt, beståndsdynamik och klimateffekter genom användande av surveymaterial och försöksdata.
Innehåll
Kursen kommer att behandla modeller och koncept som behövs för en fördjupad förståelse av skogsproduktion och för en klimatanpassad hållbar skogsskötsel. Undervisningen bedrivs genom föreläsningar, seminarier, individuella uppgifter, grupparbeten, övningar och exkursioner i fält som berör följande ämnen kopplade till skogliga modeller och deras implementering:
Försöksdesign och etablering av survey-ytor
Beroende variabler, t.ex. grundyta, volym, biomassa och kol
Skoglig föryngring
Allokering av tillväxt
Förband, konkurrens och avgång
Ståndortsvariabler och deras variation på olika skala
Beståndsstruktur, beskrivning och dess effekt på tillväxt
Väder och klimatdatas användning vid analys av experiment och i tillväxtmodeller
Mekanistiska och empiriska tillväxtmodeller
Övningar, grupparbeten och individuella inlämningsuppgifter kommer bestå av litteraturstudier, samt analys och problemlösning av teoretiska och praktiska frågeställningar med hjälp av statistisk databearbetning och simuleringsverktyg.
Inlämningsuppgifter baserade på individuellt arbete och grupparbete, seminarier samt exkursioner i fält är obligatoriska.
Betygsformer
Kraven för kursens olika betygsgrader framgår av betygskriterier, som ska finnas tillgängliga senast vid kursstart.Examinationsformer och fordringar för godkänd kurs
Godkänt på två skriftliga inlämningsuppgifter samt deltagande i obligatoriska moment. Av betygskriterierna framgår vad som krävs för olika betygsgrader och vilken prestation som bedöms.
- Examinatorn har, om det finns skäl och är möjligt, rätt att ge en kompletteringsuppgift till den student som inte blivit godkänd på en examination.
- Om studenten har ett beslut från SLU om riktat pedagogiskt stöd på grund av funktionsnedsättning, kan examinatorn ge ett anpassat prov eller låta studenten genomföra provet på ett alternativt sätt.
- Om denna kursplan läggs ned, ska SLU besluta om övergångsbestämmelser för examination av studenter, som antagits enligt denna kursplan och ännu inte blivit godkända.
- För examination av självständigt arbete (examensarbete) gäller dessutom att examinatorn kan tillåta studenten att göra kompletteringar efter inlämningsdatum. Mer information finns i utbildningshandboken.
Övriga upplysningar
- Rätten att delta i undervisning och/eller handledning gäller endast det kurstillfälle, som studenten blivit antagen till och registrerad på.
- Om det finns särskilda skäl, har studenten rätt att delta i moment som kräver obligatorisk närvaro vid ett senare kurstillfälle. Mer information finns i utbildningshandboken.
Ytterligare information
Kursen är i huvudsak campusbaserad men kan anpassas till distansundervisning vid behov.SLU är miljöcertifierat enligt ISO 14001. Många av våra kurser behandlar kunskaper och färdigheter som bidrar positivt till miljön. För att stärka detta ytterligare har vi specifika miljömål för utbildningen. Studenterna är välkomna att ge förslag på åtgärder i kursens upplägg och genomförande som leder till förbättringar för miljön. För mer information se SLUs hemsida, www.slu.se
Ansvarig institution/motsvarande
Institutionen för sydsvensk skogsvetenskap
Kompletterande uppgifter
Litteraturlista
Appia Mensah A., Holmström E., Petersson H., Nyström K., Mason EG., Nilsson U. 2021. Forest Ecology and Management 481.
Appia Mensah A., Petersson H., Dahlgren J., Elfving B. 2023. Taller and slenderer trees in Swedish forests according to data from the National Forest Inventory. Forest Ecology and Management. 527.
Battaglia M., Sands PJ. 1997. Process-based forest productivity modela and their application in forest management. Forest Ecology and Management. 102.
Elfving, B. 2010. Growth modelling in the Heureka system. SLU-Faculty of Forestry. Stencil.
Fridman J., Holm S., Nilsson M., Nilsson P., Ringvall AH., Ståhl G. 2014. Adapting Ntional Forest Inventories to changing requirements – the case of the Swedish National Forest Inventory at the turn of the 20th century. Silva Fennica. http://dx.doi.org/10.14214/sf.1095
Garcia O. 1993. Stand growth models: Theory and practice. Advancement in Forest Inventory and Forest Management Sciences - Proceedings of the IUFRO Seoul Conference (pp.22-45).
Goude M., Nilsson U., Holmström E. 2019. Comparing direct and indirect leaf area measurements for Scots pine and Norway spruce plantations in Sweden. European Journal of Forest Research.
Goude M., Nilsson U., Mason E., Vico G. 2022. Comparing basal area growth models for Norway spruce and Scots pine dominated stands. Silva Fennica 56.
Landsberg JJ., Waring RH. 1997. A generalized model of forest productivity using simplified concepts of radiation-use efficiency, carbon balance and partitioning. Forest Ecology and Management. 95.
Mason EG., Methol R., Cochrane H. 2011. Hybrid mensorational and physiological modelling of growth and yield of Pinus radiata D. Don. using potentially useable radiation sums. Forestry. 84.
Mohren GMJ., Burkhart HE. 1994. Contrasts between biologically-based process models and management-oriented growth and yield. Forest Ecology and Management. 69.
Siipilehto J., Allen M., Nilsson U., Brunner A., Huuskonen S., Haikarainen S., Subramaninan N., Anton-Fernandez C., Holmström E., Andreassen K., Hynynen J., 2020. Stand-level mortality models for Nordic boreal forests. Silva Fennica 54.
Twery MJ. 2004. Modelling in Forest management. In: Wainwright, John; Mulligan, Mark, eds. Environmental modelling: Finding Simplicity in Complexity. London, John Wiley & Sons.
Vanclay JK. 1994. Modelling Forest Growth and Yield. CAB International, Wallingford UK.
Vanclay JK. 2011. Modelling continuous cover forests. In Pukkala T., von Gadow K. eds. Continuous cover forestry. Springer.
Weiskittel AR., Hann DW., Kershaw JA., Vanclay JK. Forest growth and yield modeling. 2011. Wiley-Blackwell.