PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Czasopismo

2019 | 163 | 07 |

Tytuł artykułu

Modelowanie cech drzew i drzewostanów z wykorzystaniem modeli efektów mieszanych

Autorzy

Treść / Zawartość

Warianty tytułu

EN
Modeling of the tree and stand parameters using mixed-effects models

Języki publikacji

PL

Abstrakty

EN
Regression analysis is one of the most popular statistical modeling tools, which can define linear or nonlinear relationships between individual trees and stands parameters. Mixed−effects models are one of the contemporary trends of those regression methods. These models can be applied to describe such features as: height, biomass, taper, site index or volume both at the level of a single tree and whole forest ecosystems. The aim of this work is to present the characteristics of the mixed−effects model, the applicability of linear and nonlinear mixed−effects models in forest studies, and the example of a linear mixed−effects model defining the relationship between bark thickness and diameter at breast height for Scots pine (Pinus sylvestris L.) in comparison to the linear fixed−effect model. Goodness−of−fit for the obtained linear mixed−effect model indicate its better fit to the pine bark thickness than in the case of the mixed−effects model. Moreover, most of the published research results indicate the predominance of both linear and nonlinear mixed−effects models according to fixed−effect ones. These studies indicate the wide possibilities of using mixed−effect models in forestry. However, there are also results pointing to the disadvantages of these models and put into question the legitimacy of their use in forest research. This fact to some extent confirms the results (residuals behavior) obtained in this study. Therefore, it seems necessary to conduct further research, which on the one hand will allow the potential of this solution to be used, and on the other hand will help to clarify emerging doubts.

Wydawca

-

Czasopismo

Rocznik

Tom

163

Numer

07

Opis fizyczny

s.564-575,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

Bibliografia

  • Adame P., del Río M., Cańellas I. 2008. A mixed nonlinear height-diameter model for pyrenean oak (Quercus pyrenaica Willd.). Forest Ecology and Management 256 (1-2): 88-98.
  • Arias-Rodil M., Castedo-Dorado F., Cámara-Obregón A., Diéguez-Aranda U. 2015. Fitting and Calibrating a Multilevel Mixed-Effects Stem Taper Model for Maritime Pine in NW Spain. PLOS ONE 10 (12).
  • Biecek P. 2013. Analiza danych z programem R. Modele liniowe z efektami stałymi, losowymi i mieszanymi. Wydanie II. Wydawnictwo Naukowe PWN.
  • Borders B. E., Bailey R. L. 1986. A Compatible System of Growth and Yield Equations for Slash Pine Fitted with Restricted Three-Stage Least Squares. Forest Science 32 (1): 185-201.
  • Bronisz K., Strub M., Cieszewski C. J., Bijak S., Bronisz A., Tomusiak R., Wojtan R., Zasada M. 2016. Empirical equations for estimating aboveground biomass of Betula pendula growing on former farmland in central Poland. Silva Fennica 50 (4).
  • Bronisz K., Zasada M. 2016. Uproszczone wzory empiryczne do określania suchej biomasy nadziemnej części drzew i ich komponentów dla sosny zwyczajnej. Sylwan 160 (4): 277-283. DOI: https://doi.org/10.26202/sylwan.2015130.
  • Bruchwald A. 1977. Change in top height of pine forests stands with age. Bulletin Academic Science, Science Biology 5: 335-342.
  • Bruchwald A. 1985. Model wzrostowy MDI-1 dla sosny. Las Polski 9: 10-15.
  • Bruchwald A. 1993. Zastosowanie modeli wzrostu w urządzaniu lasu. Sylwan 137 (5): 27-39.
  • Bruchwald A. 1997. Statystyka matematyczna dla leśników. Wydanie III. Wydawnictwo SGGW, Warszawa.
  • Bruchwald A. 1999. Dendrometria. Wydanie III. Wydawnictwo SGGW, Warszawa.
  • Bruchwald A., Dmyterko E. 2011. Zastosowanie modeli ryzyka uszkodzenia drzewostanu przez wiatr do oceny zagrożenia lasów nadleśnictwa. Sylwan 155 (7): 459-471. DOI: https://doi.org/10.26202/sylwan.2011035.
  • Bruchwald A., Kliczkowska A. 1997. Kształtowanie się bonitacji dla drzewostanów sosnowych Polski. Prace Insty-tutu Badawczego Leśnictwa 838: 63-73.
  • Bruchwald A., Michalak K., Wróblewski L., Zasada M. 2000. Analiza funkcji wzrostu wysokości dla różnych regionów Polski. W: Przestrzenne zróżnicowanie wzrostu sosny. Fundacja Rozwój SGGW, Warszawa. 84-91.
  • Bruchwald A., Rymer-Dudzińska T. 1981. Wzory empiryczne do określania pierśnicowej liczby kształtu strzały w korze dla świerka. Sylwan 125 (3): 11-15.
  • Bruchwald A., Rymer-Dudzińska T. 2000. Wzory empiryczne do określenia pierśnicowej liczby kształtu strzał sosen w korze z uwzględnieniem krain przyrodniczo-leśnych. W: Przestrzenne zróżnicowanie wzrostu sosny. Fundacja Rozwój SGGW, Warszawa. 49-57.
  • Burkhart H. E., Strub M. R. 1974. A model for simulation of planted loblolly pine stands. W: Growth Models for Tree and Stand Simulation. Royal College of Forestry, Stockholm, Szwecja. 128-135.
  • Burkhart H. E., Tomé M. 2012. Modeling Forest Trees and Stands. Springer Netherlands, Dordrecht.
  • Cao Q. V., Wang J. 2011. Calibrating fixed- and mixed-effects taper equations. Forest Ecology and Management 262 (4): 671-673.
  • Cieszewski C. J. 1994. Development of a variable density height-growth-model through defining multidimensional height growth species. Praca doktorska. University of Alberta, Edmonton, Kanada.
  • Cieszewski C. J., Bailey R. L. 2000. Generalized Algebraic Difference Approach: A New Methodology for Derivation of Biologically Based Dynamic Site Equations. Forest Science 46: 116-126.
  • Cieszewski C. J., Strub M. 2018. Comparing properties of self-referencing models based on nonlinear-fixed-effects versus nonlinear-moixed-effects modeling approaches. Mathematical and Computational Forestry & Natural-Resource Sciences 10 (2): 46-57.
  • Cieszewski C. J., Zasada M. 2002. Dynamiczna forma anamorficznego modelu bonitacyjnego dla sosny pospolitej w Polsce. Sylwan 146 (7): 17-24.
  • Cieszewski C. J., Zasada M. 2003. Wyprowadzanie ogólnych dynamicznych równań bonitacyjnych za pomocą uniwer-salnej metody różnic algebraicznych. Sylwan 147 (3): 40-46.
  • Clutter J. L. 1963. Compatible growth and yield models for loblolly pine. Forest Science 9 (3): 354-371.
  • Crecente-Campo F., Tomé M., Soares P., Diéguez-Aranda U. 2010. A generalized nonlinear mixed-effects height-diameter model for Eucalyptus globulus L. in northwestern Spain. Forest Ecology and Management 259 (95): 943-952.
  • Fahey T. J., Woodbury P. B., Battles J. J., Goodale C. L., Hamburg S. P., Ollinger S. V., Woodall C. W. 2009. Frontiers in Ecology and the Environment 8 (5): 245-252.
  • Faraway J. J. 2016. Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models. Chapman i Hall/CRC.
  • Fehrmann L., Lehtonen A., Kleinn C., Tomppo E. 2008. Comparison of linear and mixed-effect regression models and a k-nearest neighbour approach for estimation of single-tree biomass. Canadian Journal of Forest Research 38 (1): 1-9.
  • Fox J. C., Ades P. K., Bi H. 2001. Stochastic structure and individual-tree growth models. Forest Ecology and Management 154 (1): 261-276.
  • Gnot S., Michalski A. 1994. Tests based on admissible estimators in two variance components models. Statistics: A Journal of Theoretical and Applied Statistics 25 (3): 213-223.
  • Gómez-García E., Fonseca T. F., Crecente-Campo F., Almeida L. R., Diéguez-Aranda U., Huang S., Marques C. P. 2015. Height-diameter models for maritime pine in Portugal: a comparison of basic, generalized and mixed-effects models. iForest – Biogeosciences and Forestry 9 (1): 72.
  • Grządziel M. 2008. Quadratic subspaces and construction of Bayes invariant quadratic estimators of variance components in mixed linear models. Statistical Papers 49 (3): 399-419.
  • Guilley E., Hervé J.-C., Nepveu G. 2004. The influence of site quality, silviculture and region on wood density mixed model in Quercus petraea Liebl. Forest Ecology and Management 189 (1-3): 111-121.
  • Hall D. B., Clutter M. 2004. Multivariate multilevel nonlinear mixed effects models for timber yield predictions. Biometrics 60 (91): 16-24.
  • Hasenauer H. 2006. Sustainable Forest Management Growth Models for Europe. Springer, Berlin Heidelberg.
  • Huff S., Poudel K. P., Ritchie M., Temesgen H. 2018. Quantifying aboveground biomass for common shrubs in northeastern California using nonlinear mixed effect models. Forest Ecology and Management 424: 154-163.
  • Huy B., Kralicek K., Poudel K. P., Phuong V. T., Khoa P. V., Hung N. D., Temesgen H. 2016. Allometric equations for estimating tree aboveground biomass in evergreen broadleaf forests of Viet Nam. Forest Ecology and Management 382: 193-205. DOI: 10.1016/j.foreco.2016.10.021.
  • Kublin E., Breidenbach J., Kändler G. 2013. A flexible stem taper and volume prediction method based on mixed-effects B-spline regression. European Journal of Forest Research 132 (95-96): 983-997.
  • Li R., Weiskittel A. R. 2011. Estimating and predicting bark thickness for seven conifer species in the Acadian Region of North America using a mixed-effects modeling approach: comparison of model forms and subsampling strategies. European Journal of Forest Research 130 (2): 219-233.
  • Li Y., Jiang L., Liu M. 2011. A Nonlinear Mixed-Effects Model to Predict Stem Cumulative Biomass of Standing Trees. Procedia Environmental Sciences 10: 215-221.
  • Linear Mixed Models: A Practical Guide Using Statistical Software. 2014. Wydanie II. Chapman and Hall/CRC.
  • Liziniewicz M., Andrzejczyk T., Drozdowski S. 2016. The effect of birch removal on growth and quality of pedunculate oak in a 21-year-old mixed stand established by row planting. Forest Ecology and Management 364: 165-172.
  • Mehtätalo L. 2004. A longitudinal height diameter model for Norway spruce in Finland. Canadian Journal of Forest Research 34 (1): 131-140.
  • Mehtätalo L. 2005. Height-diameter models for Scots pine and birch in Finland. Silva Fennica. 39 (1): 55-66.
  • Mehtätalo L., Peltola H., Kilpeläinen A., Ikonen V. P. 2014. The Response of Basal Area Growth of Scots Pine to Thinning: A Longitudinal Analysis of Tree-Specific Series Using a Nonlinear Mixed-Effects Model. Forest Science 60 (4): 636-644.
  • Meng Q., Cieszewski C. J., Madden M., Borders B. 2007. A linear mixed-effects model of biomass and volume of trees using Landsat ETM+ images. Forest Ecology and Management 244 (1-3): 93-101.
  • 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 (6): 648-656.
  • Mohren G. M. J. 2003. Large-scale scenario analysis in forest ecology and forest management. Forest Policy and Economics 5 (2): 103-110.
  • Munro D. D. 1974. Forest growth models – a prognosis. W: Fries J. [red.]. Growth Models for Tree and Stand Simulation. Royal College of Forestry, Stockholm, Szwecja. 7-21.
  • Orzeł S., Forgiel M., Ochał W., Socha J. 2006. Nadziemna biomasa i roczna produkcja drzewostanów sosnowych Puszczy Niepołomickiej. Sylwan 150 (9): 16-32.
  • Ou G., Wang J., Xu H., Chen K., Zheng H., Zhang B., Sun X., Xu T., Xiao Y. 2016. Incorporating topographic factors in nonlinear mixed-effects models for aboveground biomass of natural Simao pine in Yunnan, China. Journal of Forestry Research 27 (1): 119-131.
  • Özçelik R., Cao Q.V., Trincado G., Göçer N. 2018. Predicting tree height from tree diameter and dominant height using mixed-effects and quantile regression models for two species in Turkey. Forest Ecology and Management 419-420: 240-248.
  • Pienaar L. V., Harrison W. M. 1988. Notes: A Stand Table Projection Approach to Yield Prediction in Unthinned Even-Aged Stands. Forest Science 34 (3): 804-808.
  • Pinheiro J., Bates D. 2013. Mixed-Effects Models in S and S-PLUS. Springer, New York, USA.
  • Rittenhouse C. D., Rissman A. R. 2012. Forest cover, carbon sequestration, and wildlife habitat: policy review and modeling of tradeoffs among land-use change scenarios. Environmental Science & Policy 21: 94-105.
  • Robinson A. P., Hamann J. D. 2011. Forest Analytics with R. Springer, New York, USA.
  • Rymer-Dudzińska T. 1997. Wzory empiryczne do określania procentu miąższości kory sosny. Sylwan 141 (6): 17-20.
  • Rymer-Dudzińska T. 1988. Równiania stałych linii grubości kory dla świerka. Sylwan 132 (8): 69-73.
  • Rymer-Dudzińska T. 1994. Nowe wzory empiryczne krzywej wysokości dla sosny. Sylwan 138 (11): 21-24.
  • Sakai Y., Ishizuka S., Takenaka C. 2013. Predicting deadwood densities of Cryptomeria japonica and Chamaecyparis obtusa forests using a generalized linear mixed model with a national-scale dataset. Forest Ecology and Management 295: 228-238.
  • Senyurt M., Ercanli I., Bolat F. 2017. Taper equations based on nonlinear mixed effect modeling approach for Pinus nigra in Çankýrý forests. Bosque (Valdivia) 38: 545-554.
  • Socha J. 2010. Metoda modelowania potencjalnych zdolności produkcyjnych świerka w górach, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Rolniczego im. Hugona Kołłątaja w Krakowie. Wydawnictwo Uniwersytetu Rolniczego w Krakowie, Kraków.
  • Socha J., Orzeł S. 2013. Dynamiczne krzywe bonitacyjne dla sosny zwyczajnej (Pinus sylvestris L.) z południowej Polski. Sylwan 157 (1): 26-38. DOI: https://doi.org/10.26202/sylwan.2012094.
  • Socha J., Wężyk P. 2004. Empirical formulae to assess the biomass of the above-ground part of pine trees. Electronic Journal of Polish Agricultural Universities 7 (2).
  • Socha J., Wężyk P. 2007. Allometric equations for estimating the foliage biomass of Scots pine. European Journal of Forest Research 126 (2): 263-270.
  • Stanisz A. 2007. Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny. StatSoft Polska, Kraków.
  • Trincado G., VanderSchaaf C. L., Burkhart H. E. 2007. Regional mixed-effects height-diameter models for loblolly pine (Pinus taeda L.) plantations. European Journal of Forest Research 126 (2): 253-262.
  • Wang M., Borders B. E., Zhao D. 2008. An empirical comparison of two subject-specific approaches to dominant heights modeling: The dummy variable method and the mixed model method. Forest Ecology and Management 255 (7): 2659-2669.
  • Wang Y., LeMay V. M., Baker T. G. 2007. Modelling and prediction of dominant height and site index of Eucalyptus globulus plantations using a nonlinear mixed-effects model approach. Canadian Journal of Forest Research 37 (8): 1390-1403.
  • West B. T., Kathleen B. W., Gałecki A. T. 2014. Linear Mixed Models: A Practical Guide Using Statistical Software. Wydanie II. Chapman and Hall/CRC.
  • Wojtan R., Tomusiak R., Zasada M., Dudek A., Michalak K., Bijak S., Bronisz K. 2011. Współczynniki prze-liczeniowe suchej biomasy drzew i ich części dla sosny pospolitej (Pinus sylvestris L.) w zachodniej Polsce. Sylwan 155 (4): 236-243. DOI: https://doi.org/10.26202/sylwan.2010103.
  • Yang Y., Huang S. 2011. Estimating a Multilevel Dominant Height-Age Model from Nested Data with Generalized Errors. Forest Science 57 (2): 102-116.
  • Zasada M., Bronisz K., Bijak S., Dudek A., Bruchwald A., Wojtan R., Tomusiak R., Bronisz A., Wróblewski L., Michalak K. 2009. Effect of the cutting age and thinning intensity on biomass and carbon sequestration – the Gubin Forest District case study. Folia Forestalia Polonica. Seria A, Forestry 51 (2): 138-144.
  • 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. DOI: https://doi.org/10.26202/sylwan.2006170.
  • Zhang Y., Borders B. E. 2004. Using a system mixed-effects modeling method to estimate tree compartment biomass for intensively managed loblolly pines – an allometric approach. Forest Ecology and Manangement 194: 145-157. DOI: 10.1016/j.foreco.2004.02.012.
  • Zianis D., Muukkonen P., Mäkipää R., Mencuccini M. 2005. Biomass and stem volume equations for tree species in Europe, Silva Fennica Monographs. Finnish Society of Forest Science, Finnish Forest Research Institute, Tampere, Finland.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikatory

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.agro-342b0837-fd10-4c10-992d-3c75c8ca8876
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.