Analysis of fine rooting below skid trails using linear and generalized additive models

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Abstract:

Soil compaction caused by forest machinery changes the basic conditions for root propagation below skid trails. In consequence, lower fine-root densities have to be expected under wheel tracks compared with other skid trail strata that experience no direct traffic. Explorative data analysis of fine-root densities below a skid trail revealed that the fundamental assumptions for linear modelling were violated. Using a generalized linear model following a Poisson distribution with a log link function for the predictor variables together with an exponential covariance function to cope with spatial autocorrelation, the formal model criteria were met. In contrast to the linear models, generalized additive models provide flexible surface estimators that enable us to model continuous response surfaces. In addition, generalized additive models allow for the calculation of confidence intervals for the estimated density surface and for the use of inferential statistics, such as comparisons between depth gradients of fine rooting at distinct transect locations or depth layers. These model characteristics improve the possibility to recognize differences and to evaluate fine-root disturbances below skid trails without integrating uncertain strata information. They also enhance the options for determining the duration of time that is necessary to restore the rooting capacity on formerly compacted soils.

La compaction du sol causée par la machinerie forestière modifie les conditions essentielles à la propagation des racines sous les sentiers de débardage. Par conséquent, on doit s’attendre à une plus faible densité de racines fines sous les ornières comparativement aux autres strates des sentiers de débardage qui ne subissent pas de trafic direct. L’analyse de données exploratoires de densité des racines fines sous un sentier de débardage révèle que les hypothèses de base de la modélisation linéaire ne sont pas respectées. Les critères formels du modèle ont été respectés en utilisant un modèle linéaire généralisé qui suit une distribution de Poisson avec un lien logarithmique pour les variables indépendantes et une fonction exponentielle de covariance pour tenir compte de l’autocorrélation spatiale. Contrairement aux modèles linéaires, les modèles linéaires additifs généralisés fournissent des estimateurs de surface flexibles qui permettent de modéliser des surfaces de réponse continue. De plus, les modèles linéaires additifs généralisés permettent de calculer les intervalles de confiance pour la surface de densité estimée et de faire des statistiques déductives, telles que des comparaisons entre des gradients de profondeur des racines fines à différents endroits d’un transect ou pour différentes couches de profondeur. Ces caractéristiques des modèles augmentent la possibilité de détecter les différences et d’évaluer les perturbations des racines fines sous les sentiers de débardage sans intégrer de l’information incertaine au sujet des strates. Elles améliorent aussi les possibilités de déterminer le temps nécessaire à la restauration de la capacité d’enracinement dans les sols qui ont été compactés.

Document Type: Research Article

Publication date: November 1, 2009

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