Publications du Service canadien des forêts

Evaluation of Weibull-based parameter prediction equation systems for black spruce and jack pine stand types within the context of developing structural stand density management diagrams. 2005. Newton, P.F.; Amponsah, I.G. Canadian Journal of Forest Research 35: 2996 - 3010.

Année : 2005

Disponible au : Centre de foresterie des Grands Lacs

Numéro de catalogue : 28916

La langue : Anglais

Disponibilité au SCF : PDF (demande par courriel)

Disponible sur le site Web de la revue ou du journal.
DOI : 10.1139/x05-216

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Résumé

L'objectif de cette étude consistait à évaluer la capacité de prédiction de systèmes d'équations de prédiction des paramètres (EPP) basés sur la fonction de Weibull et développés pour des types de peuplements naturels (densité non régularisée) et aménagés (densité régularisée) d'épinette noire (Picea mariana (Mill.) BSP) et de pin gris (Pinus banksiana Lamb.) (n = 6), en utilisant (1) une régression sans corrélation apparente (RSCA) avec une spécification de système récursif, (2) une fonction de régression de densité cumulative (FRDC) dans laquelle le paramètre de localisation a été estimé indirectement à partir d'une fonction de diamètre minimum (désignée par FRDC(1)), et (3) une FRDC dans laquelle le paramètre de localisation a été estimé directement à partir de variables de peuplements (désignée par FRDC(2)). Les systèmes d'EPP basés sur la RSCA, la FRDC(1) et la FRDC(2) ont été développés à partir d'une banque de données de calibration de l'Ontario constituée des distributions de fréquence de diamètres et des variables de peuplement associées qui ont été dérivées de 1591 mesures de placettes-échantillons permanentes (PEP). La banque de données de calibration et une banque de données indépendantes de l'Ontario, constituée de variables de peuplement associées à des distributions de fréquence de diamètres dérivées de mesures de 244 PEP, ont été utilisées pour évaluer les systèmes d'EPP ainsi développés. Les systèmes d'EPP étant à peu près équivalents en termes (1) d'indice de qualité d'ajustement, (2) de statistique de déficit d'ajustement, (3) d'indice d'erreur de prédiction, et (4) d'erreur de prédiction de la valeur des produits au niveau du peuplement, les auteurs ont conclu que les trois méthodes de paramétrisation étaient d'égale utilité, peu importe le type de peuplement.