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Forest-level models and challenges for their successful application

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Abstract:



Significant advances have been made that integrate landscape issues in forest-level models. These advanced models are designed to simulate and evaluate economic, ecological, and social goals that are included in the management of forests. The application of multiple-objective heuristics such as tabu search and simulated annealing, combined with remarkable advances in computing power, now allows us to explore highly complex management scenarios over long time horizons and over vast geographic scales. While the power of these decision support systems is highly appealing, and even intoxicating, we still face three sobering challenges on the path towards generating credible forecasts. First, advanced data acquisition and data management systems are needed to support these systems. Data management systems must have high storage capacity, be capable of rapid updates, and accommodate a seemingly endless demand for queries from customers, government agencies, and the public. Planning is an interdisciplinary, hierarchical process, and team members have different data demands, depending on where they fit in the hierarchy. Second, the models must be verified. Multiple-objective models have dozens of parameters, and when these are combined with random search techniques, they become difficult to understand and replicate. Thorough sensitivity analysis is needed to test model parameters, goal weights, and assumptions of uncertainty. Finally, our ability to formulate and run large-scale, long-term forecasting models often exceeds the scientific credibility of the data, especially for complex forest ecosystems. In the absence of critical thinking, such powerful models can become dangerous weapons.

D'importants progrès ont été réalisés en modélisation des forêts concernant l'intégration des enjeux reliés au paysage. Ces modèles améliorés sont conçus pour simuler et évaluer les objectifs économiques, écologiques et sociaux qui font partie de l'aménagement forestier. L'application de méthodes heuristiques à objectifs multiples, telles la recherche tabu et le recuit simulé, combinée aux développements remarquables de la puissance de calcul nous permet dorénavant d'explorer des scénarios très complexes d'aménagement sur de longues périodes de temps et à de vastes échelles géographiques. Bien que la puissance de ces systèmes d'aide à la décision soit très séduisante, voire même enivrante, nous faisons encore face à trois sérieux défis avant d'être en mesure de générer des prévisions crédibles. Premièrement, nous avons besoin d'outils sophistiqués d'acquisition et de gestion de données pour supporter ces systèmes. Les systèmes de gestion de données doivent posséder une grande capacité de stockage, pouvoir être mis à jour rapidement et être capable de satisfaire une demande en apparence illimitée d'informations de la part des clients, des agences gouvernementales et du public. La planification est un processus interdisciplinaire et hiérarchique et les membres d'une équipe réclament différentes données selon le niveau où ils se trouvent dans la hiérarchie. Deuxièmement, les modèles doivent être vérifiés. Les modèles à objectifs multiples ont des douzaines de paramètres et ils deviennent difficiles à comprendre et à reproduire lorsqu'ils sont combinés aux techniques aléatoires de recherche. Une analyse approfondie de sensibilité est nécessaire pour tester les paramètres d'un modèle, le poids des objectifs et les hypothèses d'incertitude. Finalement, notre capacité à formuler et à faire fonctionner des modèles de prévision à long terme et sur une vaste échelle excède souvent la crédibilité scientifique des données, particulièrement dans le cas des écosystèmes forestiers complexes. En l'absence d'esprit critique, des modèles d'une telle puissance peuvent devenir des armes dangereuses.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Commentary

Publication date: 2003-03-01

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  • Published since 1971, this monthly journal features articles, reviews, notes and commentaries on all aspects of forest science, including biometrics and mensuration, conservation, disturbance, ecology, economics, entomology, fire, genetics, management, operations, pathology, physiology, policy, remote sensing, social science, soil, silviculture, wildlife and wood science, contributed by internationally respected scientists. It also publishes special issues dedicated to a topic of current interest.
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