PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Czasopismo

2016 | 160 | 04 |

Tytuł artykułu

Uproszczone wzory empiryczne do określania suchej biomasy nadziemnej części drzew i ich komponentów dla sosny zwyczajnej

Autorzy

Treść / Zawartość

Warianty tytułu

EN
Simplified empirical formulas to determine the dry biomass of aboveground components of trees for Scots pine

Języki publikacji

PL

Abstrakty

EN
So−far developed and published Polish equations for determination of aboveground biomass of Scots pine are based on two predictors: diameter at the breast height (DBH) and tree height. The main goal of the presented study were i) to build the simplified empirical biomass equations that use exclusively DBH as the independent variable, and ii) to compare the obtained results with values from equations based on both predictors (optimal model). The empirical material consisted of biomass data for 90 Scots pines growing on typical habitats in Bory Lubuskie (western Poland). The elaborated equations have a lower accuracy than the optimal ones. The R² value for all biomass components is higher than 0.69, and reaches as much as 0.976 in the case of dry wood biomass. The root mean square error (RMSE) for such components as dry biomass of bark and alive or dead branches and branches with needles is lower for the simplified model. However, for the dry wood biomass the optimal model has lower RMSE value. Because this component has the largest share in the total aboveground tree biomass (AGB), the resulting RMSE for the AGB is lower than for the optimal model. Optimal model is also more accurate when the mean error is considered. The simplified model can be used when there are no height measurement available or there is an anxiety that the use of height−diameter models significantly increases the uncertainty of results.

Wydawca

-

Czasopismo

Rocznik

Tom

160

Numer

04

Opis fizyczny

s.277-283,rys.,tab.,bibliogr.

Twórcy

autor
  • Samodzielna Pracownia Dendrometrii i Nauki o Produkcyjności Lasu, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, ul.Nowoursynowska 159, 02-776 Warszawa
autor
  • Samodzielna Pracownia Dendrometrii i Nauki o Produkcyjności Lasu, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie, ul.Nowoursynowska 159, 02-776 Warszawa

Bibliografia

  • Alberti G., Candido P., Peressotti A., Turco S., Piussi P., Zerbi G. 2005. Aboveground biomass relationships for mixed ash (Fraxinus excelsior L. and Ulmus glabra Hudson) stands in Eastern Prealps of Friuli Venezia Giulia (Italy). Annals of Forest Science 62: 831-836. DOI: 10.1051/forest:2005089.
  • Bates D. M., Watts D. G. 1988. Nonlinear Regression Analysis and Its Applications. Wiley, New York.
  • Bijak S., Zasada M., Bronisz A., Bronisz K., Czajkowski M., Ludwisiak Ł., Tomusiak R., Wojtan R. 2013. Estimating coarse roots biomass in young silver birch (Betula pendula) stands on post-agricultural lands in central Poland. Silva Fennica 47 (2), article id 963.
  • Bronisz K., Bronisz A., Zasada M., Bijak S., Wojtan R., Tomusiak R., Dudek A., Michalak K., Wróblewski L. 2009. Biomasa aparatu asymilacyjnego w drzewostanach sosnowych zachodniej Polski. Sylwan 153 (11): 758-767.
  • Bruchwald A. 1999. Dendrometria. Wydawnictwo SGGW, Warszawa.
  • Gayon J. 2000. History of the Concept of Allometry. Integrative and Comparative Biology 40 (5): 748-758.
  • Hunter M. O., Keller M., Victoria D., Morton D. C. 2013. Tree height and tropical forest biomass estimation. Biogeosciences 10: 8385-8399.
  • Ihaka R., Gentlemen R. 1996. R: a language for data analysis and graphics. Journal of Computational and Graphical Statistics. 5: 299-314.
  • Jenkins J. C., Chojnacky D. C. Heath L. S., Birdsey R. A. 2004. Comprehensive database of diameter-based biomass regressions for North American tree species. Gen. Tech. Rep. NE-319. Newtown Square, PA: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Northeastern Research Station.
  • de-Miguel S., Mehtätalo L., Durkaya A. 2014. Developing generalized, calibratable, mixed-effects meta-models for large-scale biomass prediction. Canadian Journal Of Forest Research 44: 648–656. DOI: 10.1139/cjfr-2013-0385.
  • Moore J. R. 2010. Allometric equations to predict the total above-ground biomass of radiata pine trees. Annals of Forest Science 67: 806. DOI: 10.1051/ forest/2010042.
  • Muukkonen P. 2007. Generalized allometric volume and biomass equations for some tree species in Europe. European Journal of Forest Research 126: 157-166. DOI: 10.1007/s10342-007-0168-4.
  • Oleksyn J., Reich P. B., Chałupka W., Tjoelker M. G. 1999. Differential above-and below-ground biomass accumulation of European Pinus sylvestris populations in a 12-year-old provenance experiment. Scandinavian Journal of Forest Research 14: 7-17.
  • Orzeł S., Forgiel M., Ochał W., Socha J. 2006. Nadziemna biomasa i roczna produkcja drzewostanów sosnowych Puszczy Niepołomickiej. Sylwan 150 (9): 16-32.
  • Orzeł S., Socha J., Forgiel M., Ochał W. 2005. Biomass and annual production of mixed stands in the Niepołomice Forest. Acta Scientarum Polonorum, Silvarum Colendarum Ratio et Industria Lignaria 4 (2): 63-79.
  • R Core Team. 2012. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0. http://www.R-project.org/
  • Rymer-Dudzińska T. 1978. Równania stałych krzywych wysokości dla drzewostanów sosnowych. Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego – Akademii Rolniczej w Warszawie 26: 37-68.
  • SAS Institute Inc. 2013. SAS® 9.4 Guide to Software Updates. Cary, NC: SAS Institute Inc.
  • Socha J., Wężyk P. 2007. Allometric equations for estimating the foliage biomass of Scots pine. European Journal of Forest Research 126: 263-270.
  • Wickham H. 2009. ggplot2: elegant graphics for data analysis. Springer, New York. http://had.co.nz/ggplot2/book
  • Zasada M., Bronisz K., Bijak S., Wojtan R., Tomusiak R. Dudek A., Michalak K., Wróblewski L. 2008. Wzory empiryczne do określania suchej biomasy nadziemnej części drzew i ich komponentów. Sylwan 152 (3): 27-39.
  • Zellner A. 1962. An efficient method of estimating seemingly unrelated regressions and tests for aggregation bias. Journal of American Statistical Association 57: 348-368.
  • Zianis D., Muukkonen P., Mäkipää R., Mencuccini M. 2005. Biomass and stem volume equations for tree species in Europe. Silva Fennica Monographs 4.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikatory

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.agro-bb9c7d26-164c-4d0c-b6eb-022d7cc2b883
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.