Skip to main content

Evaluation of three methods for predicting diameter distributions of black spruce (Picea mariana) plantations in central Canada

Buy Article:

$50.00 plus tax (Refund Policy)


The direct parameter prediction method (PPM), moment-based parameter recovery method (PRM), and percentile-based parameter recovery method (PCT) for estimating the parameters of the three-parameter Weibull probability density function were evaluated for their applicability in predicting the diameter distribution of unthinned black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) plantations. Employing diameter frequency data derived from 267 permanent sample plots situated throughout central Canada, fit (n = 214) and validation (n = 53) data sets were created. Using stepwise regression analyses in combination with seemingly unrelated regression techniques, the three methods were calibrated using commonly measured prediction variables (stand age, dominant height, site index, and stand density). Results indicated that, although all three methods were successful in predicting the diameter frequency distributions within the sample stands, the PCT was superior in terms of prediction error. Specifically, the PCT had the lowest mean error index (80.98), followed by the PRM (82.73) and the PPM (83.98). Consequently, among the three methods assessed, the PCT was considered the most suitable for describing unimodal diameter distributions via the three-parameter Weibull probability density function within unthinned black spruce plantations.

La méthode de prédiction directe des paramètres (PDP), la méthode de récupération des paramètres basée sur les moments (RPM) et la méthode de récupération des paramètres basée sur les percentiles (RPP), utilisées pour estimer les trois paramètres de la fonction de densité de probabilité de Weibull, ont été évaluées pour leur applicabilité à prédire la distribution diamétrale des plantations non éclaircies d'épinette noire (Picea mariana (Mill.) B.S.P.). Les données d'ajustement (n = 214) et de validation (n = 53) de la distribution diamétrale ont été constituées à partir des données de distribution diamétrale de 267 placettes-échantillons permanentes établies partout dans le centre du Canada. Les trois méthodes ont été calibrées en utilisant les variables explicatives communément mesurées (âge du peuplement, hauteur dominante, indice de qualité de station et densité du peuplement) et en faisant appel à l'analyse de régression par degrés combinée à des techniques de régression sans corrélation apparente. Les résultats indiquent que les trois méthodes ont toutes réussi à prédire la distribution diamétrale dans les peuplements échantillonnés, mais qu'avec le plus faible indice de l'erreur moyenne, soit 80,98, la méthode RPP est supérieure aux méthodes RPM et PDP qui ont des indices de l'erreur moyenne respectifs de 82,73 et 83,98. Par conséquent, la méthode RPP est considérée comme la plus appropriée des trois méthodes évaluées pour estimer les trois paramètres de la fonction de Weibull en vue de décrire les distributions unimodales des diamètres dans les plantations non éclaircies d'épinette noire.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: December 1, 2004

More about this publication?
  • 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.
  • Information for Authors
  • Submit a Paper
  • Subscribe to this Title
  • Terms & Conditions
  • Sample Issue
  • Reprints & Permissions
  • Ingenta Connect is not responsible for the content or availability of external websites

Access Key

Free Content
Free content
New Content
New content
Open Access Content
Open access content
Partial Open Access Content
Partial Open access content
Subscribed Content
Subscribed content
Free Trial Content
Free trial content
Cookie Policy
Cookie Policy
Ingenta Connect website makes use of cookies so as to keep track of data that you have filled in. I am Happy with this Find out more