Ann. For. Sci. 61 (2004) 609-615
DOI: 10.1051/forest:2004064

A comparison of fitting techniques for ponderosa pine height-age models in British Columbia

Gordon Nigh

Research Branch, BC Ministry of Forests, PO Box 9519, Stn. Prov. Govt., Victoria, BC, Canada V8W 9C2

(Received 28 April 2003; accepted 26 August 2003)

Abstract - The ponderosa pine height models currently in use in British Columbia, Canada, were calibrated for southwest Oregon, USA. Height growth patterns in British Columbia may be different from those in Oregon. Furthermore, they may be different between biogeoclimatic zones within British Columbia. To check this, 80 stem analysis plots were established to develop a new ponderosa pine height model. One tree in each 0.01 ha plot was intensively sampled to obtain annual heights from the pith nodes. A conditioned log-logistic function was used as the base height model. Various model fitting procedures were employed to meet assumptions about the data and the regressions. These procedures included using an autoregressive model to account for serial correlation, and using nonlinear mixed modelling so that site index could be treated as having a random component. The final version of the model tested for differences in height growth patterns across the four biogeoclimatic zones where ponderosa pine most often grows. Although growth differences between the zones were detected, the results may be uncertain due to small differences in height growth trajectories and small sample sizes for some zones. A new height model for ponderosa pine is now available for British Columbia. This model gives only slightly different height estimates from the current models, so the use of the previous model in the past has not led to poor forest management decisions.

Résumé - Modèle de croissance en hauteur pour le pin ponderosa en Colombie-Britannique. Les modèles de croissance en hauteur pour le pin ponderosa actuellement en vigueur en Colombie-Britannique ont été mis au point pour le sud-ouest de l'Orégon. Les modèles de croissance en hauteur en Colombie-Britannique peuvent différer toutefois de ceux que l'on retrouve en Orégon. De plus, ils peuvent différer d'une zone biogéoclimatique à une autre à l'intérieur de la Colombie-Britannique. Afin de vérifier ceci, 80 placettes d'analyse de tige ont été réalisées afin de mettre au point un nouveau modèle de croissance en hauteur pour le pin ponderosa. Un arbre par placette de 0,01 ha a été échantillonné de façon détaillée dans le but d'obtenir les valeurs annuelles de hauteur à partir des verticilles. Une fonction logistique logarithmique a été adaptée et utilisée comme base du modèle de hauteur. Plusieurs procédures d'ajustement ont été utilisées afin de satisfaire les hypothèses concernant les données et les régressions. Ces procédures concernent l'utilisation d'un modèle d'autorégression afin de tenir compte de la corrélation en série ainsi que l'utilisation d'un modèle nonlinéaire mixte de façon à ce que l'indice de fertilité de station soit examiné en supposant la présence d'une composante aléatoire. La version finale du modèle a été testée pour des différences entre les modèles de croissance selon les quatre zones biogéoclimatiques où l'on retrouve plus fréquemment le pin ponderosa. Bien que des différences de croissance entre les zones ont été détectées, les résultats sont incertains en raison de petites différences dans les trajectoires de croissance et de la taille réduite de l'échantillon pour certaines zones. Un nouveau modèle de croissance en hauteur pour le pin ponderosa est maintenant disponible pour la Colombie-Britannique. Ce modèle fournit seulement des estimations de croissance en hauteur légèrement différentes si on le compare aux modèles actuellement utilisés, bien que l'utilisation du modèle précédent dans le passé n'a pas eu d'impact négatif sur les prises de décision en matière d'aménagement forestier.

Key words: height model / mixed effects model / nonlinear regression / site index / yellow pine

Mots clés : modèle de croissance en hauteur / effets d'un modèle mixte / regression non linéaire / site index / Pinus ponderosa

Corresponding author: Gordon Nigh Gordon.Nigh@gems5.gov.bc.ca

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