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Projection of a diameter distribution through time

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Abstract:

Three approaches to characterizing the diameter distribution of a future stand are presented. The first approach is the "parameter-recovery" method, which links a whole-stand model to a diameter-distribution model. The next two approaches provide linkages between an individual-tree model and a diameter-distribution model. Tree-survival and diameter-growth equations were applied to the tree list (the "tree-projection" method) or to the diameter distribution (the "distribution-projection" method) at the beginning of the growth period. A numerical example of Weibull distributions that characterized diameter data from the Southwide Seed Source Study of loblolly pine (Pinus taeda L.) is presented. All three methods produced similar results in terms of Reynolds et al.'s (1988) error indices, whereas the distribution-projection method outperformed the other two methods in predicting total and merchantable volumes per hectare. This study demonstrated that the diameter-distribution model could be linked to either a whole-stand model or an individual-tree model with comparable success.

Trois approches sont présentées pour prédire la distribution diamétrale d'un peuplement futur. La première est la méthode de la récupération de paramètres qui établit un lien entre un modèle de peuplement et un modèle de distribution diamétrale. Les deux autres approches établissent des liens entre un modèle d'arbre individuel et un modèle de distribution diamétrale. Les équations de survie et de croissance diamétrale sont appliquées à la liste d'arbres (méthode par projection d'arbre) ou à la distribution diamétrale (méthode par projection de distribution) au début de la période de croissance. Un exemple numérique illustre l'application de la distribution de Weibull pour caractériser les données diamétrales provenant de l'étude des provenances de graines de pin à encens (Pinus taeda L.) dans le sud des États-Unis. Les trois approches produisent des résultats similaires en termes d'indices d'erreurs proposés par Reynolds et al. (1988) alors que la méthode de projection de la distribution est meilleure que les deux autres méthodes pour prédire le volume marchand et le volume total à l'hectare. Cette étude démontre que le modèle de distribution diamétrale peut être lié à un modèle de peuplement ou à un modèle d'arbre avec autant de succès.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: January 1, 2006

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