Spatial stochastic modeling of resin yield from pine stands

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Abstract:

The spatial structure of resin-yield in maritime pine stands in central Spain was studied on two different scales and with data from two tapping periods (1998 and 1999). For the fine scale, Moran's I and the K function were used to study within-stand spatial variation. We found that in one plot, trees separated by distances of less than 5 m had similar production. The K function results showed that the distribution of trees did not depart significantly from complete spatial randomness. For a much larger scale, data was available from 37 and 59 ten-tree plots for years 1998 and 1999, respectively. Partial (monthly) yields were also measured. The experimental variograms for the mean plot production showed that a large percentage of the total variance was spatially structured. Furthermore, the experimental variograms for the partial yields revealed changes in the spatial structure of this phenomenon within the same year. Spatial stochastic modeling was shown to be an effective and economic modeling strategy. Temporal variation should be included in future work, with the use of geostatistical space-time models.

La structure spatiale de la production de résine dans les peuplements de pin maritime du centre de l'Espagne a été étudiée à deux échelles différentes avec les données de deux périodes d'entaillage (1998 et 1999). À petite échelle, la fonction I de Moran et la fonction K ont été utilisées pour étudier la variation spatiale à l'intérieur du peuplement. Dans une parcelle, nous avons observé que les arbres distants de moins de 5 m avaient une production similaire. Les résultats de la fonction K montrent que la distribution des arbres ne s'écarte pas significativement d'une distribution spatiale entièrement aléatoire. À une échelle beaucoup plus grande, les données provenant de 37 et 59 parcelles composées de 10 arbres étaient respectivement disponibles pour les années 1998 et 1999. La production mensuelle avait aussi été mesurée. Les variogrammes expérimentaux de la production moyenne par parcelle montrent qu'une forte proportion de la variance totale possède une structure spatiale. De plus, les variogrammes expérimentaux de la production mensuelle révèlent qu'il y a des variations dans la structure spatiale du phénomène au cours d'une même année. La modélisation spatiale stochastique s'est avérée une stratégie économique et efficace. La variation temporelle devrait être prise en compte dans les travaux futurs en utilisant des modèles géostatistiques spatio-temporels.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: July 1, 2001

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