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Ann. For. Sci.
Volume 66, Number 1, January-February 2009
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Article Number | 105 | |
Number of page(s) | 8 | |
DOI | https://doi.org/10.1051/forest:2008074 | |
Published online | 14 January 2009 |
DOI: 10.1051/forest:2008074
Why and where do adult trees die in a young secondary temperate forest? The role of neighbourhood
José Miguel Olano1, Nere Amaia Laskurain2, Adrián Escudero3 and Marcelino De La Cruz41 Área de Botánica, Departamento de Ciencias Agroforestales, Escuela de Ingenierías Agrarias, Los Pajaritos s/n, Soria E-42003, Spain
2 Laboratorio de Botánica, Departamento de Biología Vegetal y Ecología, Facultad de Ciencias, UPV/EHU, Apdo. 644, Bilbao E-48080, Spain
3 Área de Biodiversidad y Conservación, ESCET, Universidad Rey Juan Carlos, C/ Tulipán s/n, Móstoles E-28933, Spain
4 Departamento de Biología Vegetal, E. U. I. T. Agrícola, Universidad Politécnica de Madrid, Madrid, E-28040, Spain
Received 26 February 2008; accepted 4 October 2008; published online 14 January 2009
Abstract - The density and identity of tree neighbourhood is a key factor to explain
tree mortality in forests, especially during the stem exclusion phase.
To understand this process, we built a logistic model for mortality in a
spatially explicit context, including tree and neighbourhood predictors.
Additionally, we used this model to build mortality risk frequency
distributions. Finally, we tested this model against a random mortality
model to predict the spatial pattern of the forest.
Annual mortality rate was high for pedunculate oak (Quercus robur, 6.99%), moderate
for birch (Betula celtiberica, 2.19%) and Pyrenean oak (Q. pyrenaica, 1.58%) and low for beech
(Fagus sylvatica, 0.26%). Mortality risk models for pedunculate oak and birch included
stem diameter, tree height, canopy position and neighbourhood. Mortality was
affected by the specific nature of the neighbourhood showing a clear
competitive hierarchy: beech > pedunculate oak > birch. Models based on
random mortality and logistic regression model were able to predict the
spatial pattern of survivors although logistic regression predictions were
more accurate.
Our study highlights how simple models such as the random mortality one
may obscure much more complex spatial interactions.
Résumé - Pourquoi et où les arbres adultes meurent dans une jeune
forêt tempérée ? Le rôle du voisinage. La densité et l'identité des arbres du voisinage sont un facteur
clé pour expliquer la mortalité d'arbres dans les peuplements
forestiers, surtout pendant la phase d'exclusion du tronc.
Pour comprendre ce processus, nous avons construit un modèle
logistique pour la mortalité dans un contexte spatialement explicite, en
incluant l'arbre et des prédicteurs de voisinage. De plus, nous avons
utilisé ce modèle pour construire des distributions de fréquence
de risque de mortalité. Finalement, nous avons évalué ce
modèle par rapport à un modèle de mortalité aléatoire
pour prédire la structure spatiale de la forêt.
Le taux de mortalité annuelle était élevé pour le
chêne pédonculé (Quercus robur, 6.99 %), modéré pour le bouleau
(Betula celtiberica, 2.19 %) et le chêne tauzin (Q. pyrenaica, 1.58 %) et faible pour le
hêtre (Fagus sylvatica, 0,26 %). Les modèles de risque de mortalité pour le
chêne pédonculé et le bouleau intégraient le diamètre du
tronc, la hauteur de l'arbre, la position du houppier et le voisinage. La
mortalité a été affectée par la nature spécifique du
voisinage montrant une hiérarchie claire dans l'aptitude
compétitive: hêtre > chêne pédonculé > bouleau. Les
modèles basés sur une mortalité aléatoire et le modèle
logistique ont été capables de prédire la répartition
spatiale des survivants bien que les prédictions du modèle
logistique étaient plus précises.
Notre étude montre comment des modèles simples basés sur une
mortalité aléatoire peuvent obscurcir des interactions spatiales
beaucoup plus complexes.
Key words: inhomogeneous Ripley's K / logistic model / temperate mixed forest / succession / tree mortality
Mots clés : Ripley's K non homogènes / modèle logistique / forêt tempérée mixte / succession / mortalité des arbres
Corresponding author: jmolano@agro.uva.es
© INRA, EDP Sciences 2009