Modeling seed-origin oak regeneration in the central Appalachians

Authors: Gould, P J; Steiner, K C; McDill, M E; Finley, J C

Source: Canadian Journal of Forest Research, Volume 36, Number 4, April 2006 , pp. 833-844(12)

Publisher: NRC Research Press

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Abstract:

We describe the development of a model to quantify seed-origin oak regeneration potential in advance of complete overstory removal in central Appalachian oak stands. The model was developed using a "top-down" modeling approach that differs significantly from the approaches used to develop similar models for other regions. The modeling approach was designed to take advantage of the best data available for the region. A stand-level model was first fit using a long-term data set from Pennsylvania that was developed, in part, from operational data collected through the course of timber sales. The stand-level model describes the relationship between oak advanced regeneration distribution (the percentage of 4 m2 sample plots that contained at least one oak seedling before harvest) and third-decade seed-origin oak stocking (the percentage of growing space occupied by seed-origin oaks in the third decade after harvest). Inverse modeling was used to fit a plot-level model using a highly detailed short-term data set collected as part of an ongoing study of regeneration development in Pennsylvania. A negative exponential function (1 – e–αx) was used for the plot-level model to simplify the calculation of multiple seedling success probabilities. The plot-level model predicts the probability that a 4 m2 plot will be occupied by an oak during the third decade after harvest based on the sum of the heights of oak advanced regeneration (aggregate height). The top-down inverse modeling approach used here proved to be a feasible alternative to the more common individual seedling modeling approach, which requires more specialized data that are often difficult to obtain.

Les auteurs décrivent la mise au point d'un modèle destiné à quantifier le potentiel de régénération de chêne d'origine sexuée établie avant l'enlèvement complet du couvert dominant de chênaies du centre des Appalaches. Le modèle a été mis au point en utilisant une approche descendante de modélisation qui diffère de façon significative des approches utilisées pour mettre au point des modèles semblables dans d'autres régions. L'approche de modélisation a été conçue de façon à tirer profit des meilleures données disponibles dans la région. Dans un premier temps, un modèle à l'échelle du peuplement a été ajusté à un fichier de données à long terme provenant de la Pennsylvanie et qui a été bâti en partie avec des données opérationnelles obtenues lors des ventes de bois. Le modèle à l'échelle du peuplement décrit la relation entre la distribution de la régénération préétablie de chêne (le pourcentage de placettes échantillons de 4 m2 contenant au moins un semis de chêne avant la coupe) et le pourcentage de l'espace de croissance occupé par des chênes d'origine sexuée pendant la troisième décennie suivant la coupe. La modélisation inverse a été utilisée pour ajuster un modèle à l'échelle de la placette en utilisant un fichier de données à court terme très détaillées provenant d'une étude en cours sur le développement de la régénération en Pennsylvanie. Une fonction exponentielle négative (1 – e–αx) a été utilisée pour le modèle à l'échelle de la placette de façon à simplifier le calcul des probabilités de succès de semis multiples. Le modèle à l'échelle de la placette prédit la probabilité qu'une placette de 4 m2 soit occupée par un chêne pendant la troisième décennie suivant la coupe en se basant sur la somme des hauteurs de la régénération préétablie de chêne (hauteur collective). L'approche de modélisation inverse descendante utilisée dans cette étude peut donc servir de solution de rechange à l'approche de modélisation par semis individuel qui est plus répandue, mais qui nécessite plus de données spécialisées qui sont souvent difficiles à obtenir.

[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: April 1, 2006

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