Publications du Service canadien des forêts

Using local spatial autocorrelation to compare outputs from a forest growth model. 2007. Wulder, M.A.; White, J.C.; Coops, N.C.; Nelson, T.A.; Boots, B. Ecological Modelling 209(2-4): 264-276.

Année : 2007

Disponible au : Centre de foresterie du Pacifique

Numéro de catalogue : 31956

Langue : Anglais

Disponibilité au SCF : PDF (télécharger)

Disponible sur le site Web de la revue ou du journal.
DOI (identifiant d'objet numérique) : 10.1016/j.ecolmodel.2007.06.033

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Résumé

La comparaison des sorties de modèle constitue une étape préalable essentielle à l'application réussie des modèles à des questions environnementales. Dans le présent article, nous avons appliqué un modèle physiologique étalonné (3PG) et fait des prévisions pour deux attributs fondamentaux de croissance forestière (indice foliaire (LAI) et volume de peuplement). Pour les besoins de la simulation, nous avons systématiquement changé deux des principaux paramètres d'entrée du modèle (la capacité de rétention du sol et l'indice de fertilité du sol), puis nous avons comparé les sorties du modèle en utilisant une méthode qui tient compte de l'autocorrélation spatiale à l'échelle locale. L'application de la mesure de Getis (Gi) éclaire les ramifications spatiales d'un changement non spatial dans les intrants du modèle. Plus particulièrement, l'emplacement de zones identifiées ayant des valeurs Gi significatives où les différences de LAI et de volume de peuplement sont présentes et spatialement concentrées. Lorsque l'eau du sol double et que la fertilité demeure inchangée, le LAI et le volume de peuplement augmentent; inversement, lorsque l'eau du sol double et que la fertilité est réduite de moitié, le LAI et le volume de peuplement diminuent tous les deux. L'augmentation et la diminution de ces sorties du modèle se sont manifestées de façon différente dans l'ensemble de la zone d'étude, bien qu'il y ait une configuration similaire à l'emplacement des valeurs Gi* significatives (p = 0.10) à la fois dans les sorties du LAI et du volume de peuplement, pour chaque scénario de modèle. L'analyse de l'autocorrélation spatiale locale des différences entre les sorties du modèle a permis de déterminer les zones qui ont une sensibilité systématique à des intrants spécifiques du modèle. Ces renseignements peuvent ensuite servir à faciliter l'interprétation des sorties du modèle ou à diriger la collecte de données additionnelles permettant de préciser les prévisions du modèle.

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