Particularly after disturbance events, the early successional colonist Betula pendula Roth is experiencing renewed silvicultural interest with respect to the natural regeneration of large disturbed forest areas. In a case study, we therefore studied the seed dispersal of B. pendula from two adjacent spruce stands to large storm-felled sites at high altitudes in the Thuringian Forest (Germany) over a 2-year period. We applied inverse modelling to describe the distance-dependent seed distribution using a negative exponential kernel and seed production function of birch seed trees. Maximum seed numbers of 2015 n m−2 (non-mast year) and 9557 n m−2 (medium year) occurred within 40‒50 m distance to a seed tree. The predicted seed production rate of a birch seed tree with a reference dbh of 20 cm was approximately 350,000 n tree−1 (non-mast year) and 1,500,000 n tree−1 (medium year). Regardless of the seed crop, the dispersal distances were similar in both years. The isotropic model showed mean dispersal distances of 86 and 97 m (uphill) and 367 and 380 m (downhill) for the 2 years of seed sampling. No directionality in seed dispersal was found. The findings showed birch seed dispersal to be strongly influenced by site inclination, seed tree position (valley, slope or plateau) and distance to the storm-felled site. Furthermore, the seed shadow is influenced by the number of seed sources. Therefore, risk-adapted forest management should include the ‘spatial optimization’ of birch seed trees, ideally creating a network of small seed tree groups scattered more or less regularly within pure conifer forests.

中文翻译：

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白桦树（Betula pendula Roth）通过果实结实和种子传播的限制对风暴砍伐的云杉林地自然再生的限制

特别是在扰乱事件之后，早期的演替殖民者 Betula pendula Roth 正在经历关于大型受扰森林区域的自然更新的新的造林兴趣。因此，在一个案例研究中，我们研究了 B. pendula 从两个相邻的云杉林分到图林根森林（德国）高海拔地区大型风暴砍伐地点的种子在 2 年期间的传播情况。我们应用逆向建模，使用桦树种子树的负指数核和种子生产函数来描述与距离相关的种子分布。2015 nm-2（非肥大年）和 9557 nm-2（中年）的最大种子数发生在距种子树 40-50 m 的距离内。参考 dbh 为 20 cm 的桦树种子树的预测种子产量约为 350,000 n tree−1（非桅杆年份）和 1, 500,000 n 棵树−1（中年）。无论种子作物如何，这两年的传播距离相似。各向同性模型显示种子采样的 2 年平均分散距离为 86 和 97 m（上坡）以及 367 和 380 m（下坡）。没有发现种子传播的方向性。研究结果表明，桦树种子的传播受到场地倾斜度、种子树位置（山谷、斜坡或高原）和与风暴袭击地点的距离的强烈影响。此外，种子阴影受种子源数量的影响。因此，适应风险的森林管理应包括桦树种子树的“空间优化”，理想情况下创建一个或多或少有规律地散布在纯针叶林内的小种子树群网络。这两年的传播距离相似。各向同性模型显示种子采样的 2 年平均分散距离为 86 和 97 m（上坡）以及 367 和 380 m（下坡）。没有发现种子传播的方向性。研究结果表明，桦树种子的传播受到场地倾斜度、种子树位置（山谷、斜坡或高原）和与风暴袭击地点的距离的强烈影响。此外，种子阴影受种子源数量的影响。因此，适应风险的森林管理应包括桦树种子树的“空间优化”，理想情况下创建一个或多或少有规律地散布在纯针叶林内的小种子树群网络。这两年的传播距离相似。各向同性模型显示种子采样的 2 年平均分散距离为 86 和 97 m（上坡）以及 367 和 380 m（下坡）。没有发现种子传播的方向性。研究结果表明，桦树种子的传播受到场地倾斜度、种子树位置（山谷、斜坡或高原）和与风暴袭击地点的距离的强烈影响。此外，种子阴影受种子源数量的影响。因此，适应风险的森林管理应包括桦树种子树的“空间优化”，理想情况下创建一个或多或少有规律地散布在纯针叶林内的小种子树群网络。没有发现种子传播的方向性。研究结果表明，桦树种子的传播受到场地倾斜度、种子树位置（山谷、斜坡或高原）和与风暴袭击地点的距离的强烈影响。此外，种子阴影受种子源数量的影响。因此，适应风险的森林管理应包括桦树种子树的“空间优化”，理想情况下创建一个或多或少有规律地散布在纯针叶林内的小种子树群网络。没有发现种子传播的方向性。研究结果表明，桦树种子的传播受到场地倾斜度、种子树位置（山谷、斜坡或高原）和与风暴袭击地点的距离的强烈影响。此外，种子阴影受种子源数量的影响。因此，适应风险的森林管理应包括桦树种子树的“空间优化”，理想情况下创建一个或多或少规则地散布在纯针叶林内的小种子树群网络。