1. Individual-level distance-independent-based growth and yield prediction models for long-term Japanese cedar (Cryptomeria japonica)
- Author
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Fukumoto, Keiko, Nishizono, Tomohiro, and Kitahara, Fumiaki
- Subjects
Agricultural productivity -- Models ,Cedar -- Environmental aspects -- Physiological aspects ,Earth sciences - Abstract
Yield prediction has been determined to be vital in sustainable forest management. Recently, research trends have shifted from stand-level to individual-level yield prediction. In this study, we examined the effectiveness of yield prediction models based on a distance-independent approach for Japanese cedar (Cryptomeria japonica (L.f.) D.Don) trees in western Japan. We further examined the accuracy of the models with reference to existing data collected over the long-term. First, we constructed distance-independent height, diameter growth, and survival models. Then, we simulated for approximately 50 years individual tree height, diameter at breast height (DBH), and volume growth using the test data. We then compared the predicted and observed values and calculated root-mean-square error (RMSE) and bias to evaluate the model accuracy. The models were noted to perform well when predicting mean height, DBH, and volume for Japanese cedar trees; in fact, they adequately predicted the diameter distribution. Our results suggest that distance-independent models could adequately predict long-term mean values and diameter distribution. However, RMSE and bias indicated that error propagation occurred over longer time spans. Thus, it is effective to conduct actual measurements at some point in the forest development phase and use the measurements as initial values for short- or mediumterm predictions. Key words: yield prediction, distance-independent competition index, simulation, generalized linear mixed model, Japanese cedar. La prevision du rendement a ete determinee comme etant essentielle pour l'amenagement forestier durable. Recemment, les tendances de la recherche sont passees d'une prevision de rendement de niveau de base a un niveau individuel. Dans la presente etude, nous avons examine l'efficacite des modeles de prevision du rendement en nous fondant sur une approche independante de la distance pour les cedres du Japon (Cryptomeria japonica (L.f.) D.Don) dans l'ouest du Japon. Nous avons de plus examine la precision des modeles en reference aux donnees existantes collectees a long terme. D'abord, nous avons construit des modeles de survie et de croissance du diametre et de la taille independante de la distance. Puis, nous avons fait une simulation pour la croissance de la taille, du diametre a hauteur d'homme (DHH) et du volume d'un arbre individuel d'environ 50 ans en utilisant les donnees des tests. Nous avons alors compare les valeurs prevues et observees et nous avons calcule l'ecart type (ET) et le biais pour evaluer la precision du modele. Les modeles ont obtenu une bonne note lorsqu'ils prevoient la taille moyenne, la DHH et le volume pour les cedres du Japon; en fait, ils ont prevu adequatement la distribution des diametres. Nos resultats suggerent que les modeles independants de la distance pourraient prevoir adequatement a long terme la distribution des diametres et des valeurs moyennes. Toutefois, l'ET et le biais ont indique qu'une propagation des erreurs s'est produite sur des periodes de temps plus longues. Ainsi, il est efficace de faire des mesures reelles a un certain point dans la phase de developpement de la foret et d'utiliser les mesures comme valeurs initiales pour les previsions a court ou a moyen terme. [Traduit par la Redaction] Mots-cles : prevision du rendement, indice de concurrence independant de la distance, simulation, modele mixte lineaire generalise, cedre du Japon., 1. Introduction Yield prediction is crucial to sustainable forest management and planning, and various methods have been validated in countries targeting many species (e.g., Monserud and Sterba 1996; Fox et [...]
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- 2022
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