Linear mixed-effects models for estimating biomass and fuel loads in shrublands

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Abstract:

Shrubland biomass is important for fire management programmes and for carbon estimates. Aboveground biomass and the combustible portion of biomass, the fuel load, in the past have been measured using destructive techniques. These techniques are detailed, highly labour intensive, and costly; hence, an alternative approach was sought. The new approach used linear mixed-effects models to estimate biomass and fuel loads from easily measured field variables: shrub overstorey height and cover, and understorey height and cover. Site was regarded as a random effect. Sampling sites were located throughout New Zealand and included a range of shrubland vegetation types: manuka (Leptospermum scoparium J.R. Forst. et G. Forst.) and kanuka (Kunzea ericoides (A. Rich.) J. Thomps.) scrub and heath, pakihi (mixed low heath, fern, and rushes), and gorse (Ulex europaeus L.). The approach was extended and confidence intervals were constructed for the regression models. Statistical analysis showed that understorey height and overstorey cover were significant (at the 5% level) in some cases. Overstorey height was highly significant in all cases (p< 0.0001), allowing development of models useful to the operational user. The models allow rapid estimation of average fuel loads or biomass on new sites, and double sampling theory can be applied to calculate the error in the resultant biomass estimate.

La biomasse des arbustaies est importante pour les programmes de gestion du feu et pour les estimations du carbone. La biomasse aérienne et la portion combustible de la biomasse, la charge de combustibles, ont dans le passé été mesurées à l’aide de techniques destructives. Ces techniques sont minutieuses, exigeantes en main d’œuvre et coûteuses. Par conséquent, nous avons cherché une approche alternative. La nouvelle approche utilise des modèles linéaires à effets mixtes pour estimer la biomasse et les charges de combustibles à partir de variables facilement mesurables sur le terrain: la hauteur et le couvert de l’étage dominant arbustif ainsi que la hauteur et le recouvrement de la végétation de sous-bois. La station a été considérée comme un effet aléatoire. Les sites d’échantillonnage étaient réparties à travers la Nouvelle-Zélande et incluaient une variété de types végétaux arbustifs: les broussailles et les landes à manuka (Leptospermum scoparium J.R. Forst et G. Forst) et à kanuka (Kunzea ericoides (A. Rich.) J. Thomps.), le pakihi (lande humide recouverte d’un mélange de fougères et de roseaux) et l’ajonc d’Europe (Ulex europaeus L.). L’approche a été élargie et des intervalles de confiance ont été élaborés pour les modèles de régression. L’analyse statistique a montré que la hauteur de la végétation de sous-bois et le couvert de l’étage dominant étaient des variables significatives (au niveau de 5%) dans certains cas. La hauteur de l’étage dominant était une variable très significative (p< 0,0001) dans tous les cas, ce qui a permis de développer des modèles utiles pour un utilisateur opérationnel. Les modèles permettent d’obtenir une estimation rapide des charges de combustibles ou de la biomasse dans les nouveaux sites et la théorie du double échantillonnage peut être appliquée pour calculer l’erreur de l’estimation de la biomasse ainsi obtenue.

Document Type: Research Article

Publication date: October 1, 2010

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