An application of Markov models to the dynamics of Minnesota's forests

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Abstract:

Markov models are matrices of transition probabilities between states and are used to project a vector of state distribution forward in time. Traditionally, Markov models of landscapes assume that the transition probabilities are independent of age for all pixels in a given cover type. But harvesting practices vary the probability of harvesting within cover types by stand age, and so the transition probabilities between older age-classes or into other cover types depend not only on the cover type but also on the age-class within a cover type or successional stage. We used satellite imagery and stand inventory data for northern Minnesota to parameterize and set initial conditions for both age-class independent and age-class dependent Markov models. The assumptions of an age-class independent Markov model are not satisfied by current landscape dynamics in northern Minnesota. Making the probability of harvest depend on age within a cover type results in different landscape dynamics than making the harvest independent of age. Decreasing the nominal rotation age and increasing the spread of harvest ages around the nominal rotation age results in greater abundance of land in regeneration stages, even if the amount of land harvested annually is held constant. Forest landscape models should consider age-dependent as well as cover type-dependent transitions.

Les modèles markoviens sont des matrices de probabilités de transition entre des états et sont utilisés pour prédire l'évolution d'un vecteur de distribution d'états à travers le temps. Traditionnellement, les modèles markoviens de paysages assument que les probabilités de transition sont indépendantes de l'âge pour tous les pixels d'un type de couvert donné. Toutefois, les pratiques de récolte font varier la probabilité de récolte dans les types de couvert en fonction de l'âge des peuplements. Ainsi, les probabilités de transition vers des classes plus âgées ou vers d'autres types de couvert dépendent non seulement du type même de couvert mais aussi de la classe d'âge dans un type de couvert ou dans un stade successionnel. Nous avons utilisé l'imagerie satellitaire et des données d'inventaire à l'échelle du peuplement dans le nord du Minnesota pour paramétriser et fixer les conditions initiales des modèles markoviens indépendant et dépendant des classes d'âge. Les hypothèses nécessaires pour utiliser un modèle markovien indépendant des classes d'âge ne sont pas respectées à cause de la dynamique actuelle des paysages dans le nord du Minnesota. Le fait de rendre la probabilité de récolte dépendante de l'âge en fonction du type de couvert produit une dynamique des paysages différente comparativement à celle qu'on obtient lorsque la récolte est indépendante de l'âge. La diminution de l'âge nominal de révolution et l'augmentation de l'étendue des âges de récolte autour de cet âge permettent d'obtenir une plus grande abondance de paysages aux stades de régénération, même si la surface récoltée annuellement est maintenue constante. Les modèles de paysages forestiers devraient tenir compte de la dépendance à l'âge et des transitions dépendantes du type de couvert.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: December 1, 2005

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