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Modelling and prediction of dominant height and site index of Eucalyptus globulus plantations using a nonlinear mixed-effects model approach

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A nonlinear mixed-effects model approach was used to model dominant height and site index for Eucalyptus globulus Labill. plantations in southeastern Australia. Mixed effects were considered initially for all three parameters of a modified Chapman–Richards model. Inclusion of random effects improved fitting and accounted for the within-plot heteroscedasticity. To correct for within-plot autocorrelation, a power autocorrelation model allowing for irregular intervals for remeasurements was found to be most appropriate. Additional fertilizer application at age 1 year and a number of environmental variables were related to the fixed-effects parameters, but these were not statistically significant, whereas mean annual rainfall and average daily maximum temperature in July (winter) greatly reduced the residual variability among plots. The resulting nonlinear mixed-effects model combines dominant height and site index prediction into a single model and predicts polymorphic height growth rates on different sites. The model can be used to predict population-mean dominant heights and site indices for different growing conditions of E. globulus plantations using existing information of annual rainfall and daily maximum temperature. When prior measures of dominant heights at several ages are available for a plot, specific random effects can be estimated and localized predictions of dominant height or site index can be obtained.

Une approche de modélisation non linéaire à effets mixtes a été utilisée pour modéliser la hauteur dominante et l’indice de qualité de station de plantations d’Eucalyptus globulus Labill. du sud-est de l’Australie. Des effets mixtes ont initialement été retenus pour les trois paramètres d’une version modifiée du modèle de Chapman–Richards. L’introduction d’effets aléatoires a amélioré l’ajustement du modèle et a tenu compte de l’hétéroscédasticité dans les parcelles. Pour corriger l’autocorrélation dans les parcelles, le modèle le plus approprié était un modèle d’autocorrélation avec une fonction de puissance qui permettait de tenir compte des intervalles de temps irréguliers entre les mesurages successifs. L’application additionnelle de fertilisant la première année et plusieurs variables environnementales ont été reliées aux paramètres d’effets fixes, mais ces relations n’étaient pas statistiquement significatives. Toutefois, la précipitation annuelle moyenne sous forme de pluie et la température maximale journalière moyenne de juillet (hiver) ont diminué considérablement la variabilité résiduelle entre les parcelles. Le modèle non linéaire à effets mixtes résultant combine les prédictions de la hauteur dominante et de l’indice de qualité de station à l’intérieur d’un même modèle et prédit des taux de croissance polymorphiques en hauteur pour différentes stations. Le modèle peut être utilisé pour prédire la moyenne de la hauteur dominante et celle de l’indice de qualité de station de population pour différentes conditions de croissance de plantations de E. globulus en utilisant l’information disponible sur les précipitations annuelles et la température maximale journalière. Lorsque des mesures antérieures de hauteur dominante à plusieurs âges sont disponibles pour une parcelle, des effets aléatoires spécifiques peuvent être estimés et des prédictions locales de hauteur dominante ou d’indice de qualité de station peuvent être obtenues.

Document Type: Research Article

Publication date: August 1, 2007

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