Reconstructing past forest status using inventory and tree ring data to support uneven-aged forest management

Abstract

The decision to change forest management system from the traditional even-aged to the selection one based on statistical inventory is often limited by a missing previous inventory. To avoid this issue, we used available forest inventory data from ca 2 000 ha of mixed uneven-aged beech-fir-spruce-pine forest and tree ring data from 831 trees to reconstruct forest status from one decade ago. For this purpose, we have created three sets of species-specific models: 1) diameter-stump models to reconstruct the diameter of missing trees, 2) diameter-increment models based on tree ring data to estimate past diameters, and 3) height-diameter models to estimate past tree heights. This approach has allowed us to completely reconstruct the state of the forest as it was ten years ago and use the results as a substitution for a previously missing inventory.

Economically optimised target state of uneven-aged forest management for main forest types in Slovakia

“…Inventory tree data was used to determine actual increments of single trees and ingrowth frequencies per FT to calibrate the matrix model at various GBT site levels (Kulla & Bošeľa 2014)…”

“…The concept of aggregated GBT site units is based on the assumption that each site variant represents a potential forest biotope with a combined category of an altitudinal vegetation zone (Zlatník 1976), an edaphic-trophic gradient (nutrients), and an edaphic-hydric (water) gradient (Kulla & Bošeľa 2013. Kulla & Bošeľa (2014) indicated a typical range of site indices and a typical potential (natural) regeneration species composition derived from theoretical findings and data from reserves for each GBT. Therefore, the goal of this study is to overcome limiting of the model to a specific region and to develop a more general forest management planning tool that can be applied at a wider scale of FTs, tree species, and GBT forest sites in Slovakia to enhance the application of close-to-nature management.…”

Model statistic regional pentru estimarea diametrului de bază al molidului în funcție de diametrul cioatei la înălțimea de referință de 30 cm

“…B. Diferența dintre diametrul de bază estimat prin modelul propus și cel din tabelele dendrometrice generale (exprimat în procente), funcție de diametrul cioatei la înălțimea de referință de 30 cm A. Quadratic regressive model with variance modelling regarding the variation of breast height diameter by stump diameter at 30 cm height (with red line the proposed model, with blue line the values from general dendrometric tables (Giurgiu et al 2004 delului regresiv prin estimarea parametrilor modelului utilizând setul de date de calibrare și aplicarea acestui la setul de date de validare confirmă fiabilitatea modelului propus (RMSE = 2,25, MAE = 1,65, R 2 = 0,958). Coeficienții de determinare obținuți sunt similari cu cei recomandați în literatura românească sau obținuți în alte studii similare (Giurgiu și Decei 1997;Kulla et al 2017, Milios et al 2016, Nicolescu et al 2004.…”

“…Aceste situații sunt întâlnite în cazul doborâturilor produse de vânt în masă, tăierilor ilegale sau necesităților de ordin administrativ sau juridic care impun reconstituirea actelor de punere în valoare după exploatare (Badea et al 2013, Di Cosmo și Gasparin 2020. Utilitatea modelelor statistice privind legătura dintre diametrul de bază și diametrul cioatei se regăsește și în cercetările privind reconstituirea dinamicii istorice a structurii arboretelor parcurse cu lucrări silviculturale sau afectate de perturbări naturale (Kulla et al 2017, Pond și Froese 2014.…”

“…Modelarea legăturii statistice dintre diametrul cioatei la înălțimea de referință de 30 cm și diametrul de bază se realizează pe bază de modele regresive liniare (Bylin 1982,;Kulla et al 2017,;Nicolescu et al 2004), polinomiale de diferite grade (Corral-Rivas et al 2007, Milios et al 2016, logaritmice sau exponențiale (Senyurt et al 2020). Înălțimea cioatei a fost utilizat drept variabilă suplimentară în modele regresive multiple pentru creșterea preciziei (Demaerschalk și Omule 1982, Westfall 2010.…”