Temporal pattern in basal area prediction error of a growth model for Quebec’s temperate forest

Abstract

Pour les utilisateurs, l’évaluation des performances et de la fiabilité d’un modèle de croissance est essentielle. Cependant, les biais spécifiques à l’espèce et à l’année d’observation sont rarement signalés, bien que des changements dans les conditions de croissance soient susceptibles d’augmenter la présence de tels biais dans les modèles. Dans cette étude, nous avons analysé l’erreur de prévision de la surface terrière d’Artemis, un modèle de croissance à l’échelle de l’arbre. Même si les prévisions du modèle étaient peu biaisées dans la plupart des conditions, nous avons détecté des tendances liées à l’espèce et à l’année d’observation. Ces tendances étaient les plus fortes pour l’érable à sucre (Acer saccharum Marsh.), pour lequel une sous-estimation de la surface terrière en 1975 évoluait vers une surestimation en 2010. Pour le sapin baumier (Abies balsamea (L.) Mill.), la tendance contraire a pu être observée. Une meilleure prise en compte par le modèle des conditions de croissance et des perturbations biotiques pourrait aider à diminuer les biais. Ces résultats sont pertinents pour les développeurs et pour les utilisateurs, qui doivent savoir que les prévisions du modèle de croissance pour ces deux espèces sont susceptibles d’être de plus en plus biaisées avec l’allongement de la période de simulation.