Survey of Directional Felling and Analysis of Effective Factors on Felling Error (Case Study; Iranian Caspian forests)
محل انتشار: مجله علوم زیستی خاورمیانه، دوره: 11، شماره: 2
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 89
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CJES-11-2_010
تاریخ نمایه سازی: 21 خرداد 1403
چکیده مقاله:
Economic and environmental logging is important for sustainable wood production in the Caspian forests, north of Iran. Predetermination of the skid trail network and directional felling is a usual recommended method to reduce logging impact. The aim of this study was evaluation of directional felling and finding factors effective on felling error. Totally ۱۳۵ trees were selected randomly for directional felling in mountainous forest in Nav watershed in the Caspian forest. Felling error was calculated for each observation in relation to lay deviation of ground slope, tree length, tree lean, the extent of rot on stump, and tree volume using multiple regression models. Tree volume, interaction of tree volume and terrain slope, and extent of rot in the stump were the most influencing factors on felling error. Results suggest that felling workers should be enough trained for proper use of tools and equipments. The most common tools and devices for manual felling are wedge and hydraulic jack which should be provided in advance.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
R. Naghdi
Department of Forestry, Faculty of Natural Resources, University of Guilan, Sowmehsara, P.O. Box: ۱۱۴۴ ,Iran.
M. Nikooy
M. Nikooy۱ , R. Rashidi۲, G. Kocheki۲ ۱-Dept. of Forestry, Faculty of Natural Resources, University of Guilan, P.O.Box ۱۱۱۴, Someh Sara, Iran ۲- Dept. of Forestry, Faculty of Natural Resources, Lahijan Azad university, P.O.Box۱۶۶, Iran *Corre
M. Ershadifar
M. Nikooy , R. Naghdi,
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :