Stands list
library(magrittr)
library(dplyr)
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
library(knitr)
library(kableExtra)
stands %>%
select(id_ads, AdS_etichetta, sup_m_quadri, eta2017, NOTE_SELVICOLTURA) %>%
arrange(id_ads) %>%
kable("html", row.names = T) %>%
kable_styling()
|
|
id_ads
|
AdS_etichetta
|
sup_m_quadri
|
eta2017
|
NOTE_SELVICOLTURA
|
|
1
|
C-A
|
Particella n°.C8/Ads A Località Chiusi della Verna
|
5000
|
55
|
sfollo leggero (1986), diradamenti (1995-2010)
|
|
2
|
C-B
|
Particella n°.C12/Ads B Località Chiusi della Verna
|
5000
|
47
|
sfollo medio (1986), diradamenti (1995, 2004, 2011)
|
|
3
|
C-C
|
Particella n°.C59/Ads C Località Chiusi della Verna
|
5000
|
48
|
sfollo leggero, diradamenti (1995, 2008, 2016)
|
|
4
|
G-A
|
Particella n°.25-1/Ads A Località Matteraia
|
NA
|
43
|
NA
|
|
5
|
P-B
|
Particella n°.32/Ads B Località Podernovo
|
5000
|
52
|
diradamento geometrico 1 fila su tre circa (1984), diradamento selettivo nel 1994 circa 40% piante vive, diradamento selettivo (30%) nel 2003 e nel 2010 (30%).
|
|
6
|
P-E
|
Particella n°.32/Ads E Località Podernovo
|
5000
|
52
|
diradamento geometrico 1 fila su tre circa (1984), diradamento selettivo nel 1994 circa 40% piante vive, diradamento selettivo (30%) nel 2003 e nel 2010 (30%).
|
|
7
|
P-G
|
Particella n°.35/Ads G Località Podernovo (autodiradamento)
|
1000
|
52
|
Autodiradamento
|
|
8
|
P-H
|
Particella n°.35/Ads H Località Podernovo (selettivo)
|
1000
|
52
|
Diradamento selettivo
|
|
9
|
P-I
|
Particella n°.35/Ads I Località Podernovo (geometrico-selettivo)
|
1000
|
52
|
Diradamento geometrico-selettivo
|
|
10
|
V-A
|
Particella n°.323 /Ads A Località Vallombrosa
|
5000
|
78
|
Parcella sperimentale, rimozione di eventuali piante a rischio caduta sulla strada
|
|
11
|
V-B
|
Particella n°.382/Ads B Località Vallombrosa
|
2500
|
48
|
diradamento di tipo basso moderato, che localmente tendera’ a favorire i soggetti di faggio presenti
|
|
12
|
V-C
|
Particella n°.383/Ads C Località Vallombrosa
|
2500
|
78
|
Parcella sperimentale, rimozione di eventuali piante a rischio caduta sulla strada
|
Process dbh measurements
# Inputs: Stand, dbh_tally
library(tidyr)
##
## Attaching package: 'tidyr'
## The following object is masked from 'package:magrittr':
##
## extract
dfx <- dbh_tally %>%
mutate(species_g = ifelse(species == 'dou', species, 'oth')) %>%
group_by(id_ads, species_g) %>%
summarise( N = sum(freq), G = sum(freq * d_130^2)) %>%
mutate(dg =sqrt(G/N), G = G * pi /40000) %>%
left_join(select(stands, id_ads, sup_m_quadri, eta2017), .) %>%
mutate(N_ha = 10000 * N / sup_m_quadri,
G_ha = 10000 * G / sup_m_quadri) %>%
select(id_ads, species_g, eta2017, N, G, dg, N_ha, G_ha)
## Joining, by = "id_ads"
dfx %>%
arrange(id_ads, species_g) %>%
kable("html", digits = 1) %>%
kable_styling()
|
id_ads
|
species_g
|
eta2017
|
N
|
G
|
dg
|
N_ha
|
G_ha
|
|
C-A
|
dou
|
55
|
28
|
5.6
|
50.7
|
56
|
11.3
|
|
C-A
|
oth
|
55
|
98
|
11.2
|
38.2
|
196
|
22.4
|
|
C-B
|
dou
|
47
|
80
|
19.1
|
55.1
|
160
|
38.1
|
|
C-B
|
oth
|
47
|
21
|
2.1
|
35.7
|
42
|
4.2
|
|
C-C
|
dou
|
48
|
115
|
18.7
|
45.5
|
230
|
37.4
|
|
C-C
|
oth
|
48
|
20
|
1.6
|
32.0
|
40
|
3.2
|
|
G-A
|
dou
|
43
|
1697
|
133.6
|
31.7
|
NA
|
NA
|
|
G-A
|
oth
|
43
|
134
|
7.6
|
26.9
|
NA
|
NA
|
|
P-B
|
dou
|
52
|
127
|
23.0
|
48.0
|
254
|
46.0
|
|
P-E
|
dou
|
52
|
122
|
20.4
|
46.1
|
244
|
40.7
|
|
P-G
|
dou
|
52
|
88
|
7.1
|
32.0
|
880
|
70.8
|
|
P-H
|
dou
|
52
|
59
|
7.0
|
38.8
|
590
|
69.8
|
|
P-I
|
dou
|
52
|
50
|
6.1
|
39.5
|
500
|
61.2
|
|
V-A
|
dou
|
78
|
151
|
39.8
|
57.9
|
302
|
79.6
|
|
V-A
|
oth
|
78
|
14
|
1.5
|
36.6
|
28
|
3.0
|
|
V-B
|
dou
|
48
|
56
|
12.4
|
53.0
|
224
|
49.5
|
|
V-B
|
oth
|
48
|
75
|
1.7
|
16.9
|
300
|
6.7
|
|
V-C
|
dou
|
78
|
62
|
17.9
|
60.7
|
248
|
71.7
|
dfx %>%
select(id_ads, species_g, G) %>%
spread(species_g, G) %>%
mutate(Gtot = dou + oth,
Gdou_p = scales::percent(ifelse(is.na(oth), 1, dou/Gtot))) %>%
select(id_ads, Gdou_p) %>%
left_join(filter(dfx, species_g == 'dou')) %>%
left_join(select(h_dom, id_ads, age, d_dom, h_dom, SI_MN94_50)) %>%
select(id_ads, age, Gdou_p, N_ha, G_ha, dg, d_dom, h_dom, SI_MN94_50) %>%
kable("html", digits = 1, align = 'c') %>%
kable_styling()
## Joining, by = "id_ads"
## Joining, by = "id_ads"
|
id_ads
|
age
|
Gdou_p
|
N_ha
|
G_ha
|
dg
|
d_dom
|
h_dom
|
SI_MN94_50
|
|
C-A
|
55
|
33.5%
|
56
|
11.3
|
50.7
|
50.3
|
36.3
|
33.8
|
|
C-B
|
47
|
90.1%
|
160
|
38.1
|
55.1
|
59.9
|
41.6
|
43.5
|
|
C-C
|
48
|
92.1%
|
230
|
37.4
|
45.5
|
52.4
|
37.8
|
39.0
|
|
G-A
|
NA
|
94.6%
|
NA
|
NA
|
31.7
|
NA
|
NA
|
NA
|
|
P-B
|
52
|
100.0%
|
254
|
46.0
|
48.0
|
56.3
|
41.3
|
40.2
|
|
P-E
|
52
|
100.0%
|
244
|
40.7
|
46.1
|
54.3
|
40.6
|
39.5
|
|
P-G
|
52
|
100.0%
|
880
|
70.8
|
32.0
|
51.2
|
41.3
|
40.2
|
|
P-H
|
52
|
100.0%
|
590
|
69.8
|
38.8
|
51.9
|
41.6
|
40.5
|
|
P-I
|
52
|
100.0%
|
500
|
61.2
|
39.5
|
51.6
|
41.5
|
40.4
|
|
V-A
|
78
|
96.4%
|
302
|
79.6
|
57.9
|
73.1
|
53.1
|
38.8
|
|
V-B
|
48
|
88.0%
|
224
|
49.5
|
53.0
|
66.5
|
45.0
|
46.3
|
|
V-C
|
78
|
100.0%
|
248
|
71.7
|
60.7
|
74.9
|
56.0
|
41.0
|