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Testing the performance of a forest ecosystem model (FORECAST) against 29 years of field data in a Pseudotsuga menziesii plantation

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Abstract:

The ability of the forest ecosystem management model FORECAST to project a 29-year record of stand response to factorial thinning and fertilization treatments in a Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) plantation at Shawnigan Lake (Vancouver Island, British Columbia, Canada) was assessed. Model performance was evaluated firstly using for calibration a regional data set and secondly with site-specific data from control plots. Model output was compared against field measurements of height, diameter, stem density, component biomass (aboveground), and litterfall rates and estimates of nutrient uptake, foliar N efficiency, and understory vegetation biomass. When calibrated with regional data, results from graphical comparisons, three measures of goodness-of-fit, and equivalence testing demonstrated that FORECAST can produce predictions of good to moderate accuracy depending on the variable of interest. Model performance was generally better when compared with field measurements (e.g., top height, diameter at breast height, and stem density) as opposed to outputs derived from allometric and volume equations. Use of site-specific data to calibrate the model always improved performance, although improvements were modest for most variables, with the exception of branch and foliage biomass. The benefits of site-specific calibration, however, should be weighed against the costs of obtaining such data. The intended use of the model will likely determine the level of effort expended in its calibration.

Nous avons évalué la capacité du modèle d’aménagement de l’écosystème forestier FORECAST à simuler 29 années de données sur la réaction du peuplement à des traitements factoriels d’éclaircie et de fertilisation dans une plantation de douglas vert (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) au lac Shawnigan (île de Vancouver, Colombie-Britannique, Canada). La performance du modèle a d’abord été évaluée en le calibrant avec des données régionales et ensuite avec des données spécifiques à la station provenant de places-échantillons témoins. Les prévisions du modèle ont été comparées à des mesures prises sur le terrain dans le cas de la hauteur, du diamètre, de la densité des tiges, d’une composante de la biomasse (aérienne), du taux de chute de litière et à des estimations de l’absorption des nutriments, de l’efficacité de la biomasse foliaire et de la biomasse de la végétation de sous-bois. Lorsque le modèle était calibré avec les données régionales, les résultats des comparaisons graphiques, de trois mesures de qualité de l’ajustement et de tests d’équivalence ont démontré que FORECAST peut faire des prédictions dont la justesse varie de bonne à modérée dépendamment de la variable considérée. La performance du modèle était généralement meilleure lorsque les résultats étaient comparés aux mesures prises sur le terrain (p. ex. hauteur maximum, diamètre à hauteur de poitrine et densité des tiges) plutôt qu’aux résultats d’équations allométriques ou de volume. L’utilisation de données spécifiques à la station pour calibrer le modèle a toujours amélioré la performance du modèle même si les améliorations étaient modestes dans le cas de la plupart des variables, à l’exception de la biomasse des branches et du feuillage. Les bénéfices d’une calibration spécifique à la station devraient cependant être mis en relation avec le coût d’acquisition de telles données. L’usage prévu du modèle déterminera probablement le degré d’effort à déployer pour sa calibration.

Document Type: Research Article

Publication date: October 1, 2007

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