Assessing model performance in forecasting long-term individual tree diameter versus basal area increment for the primary Acadian tree species

: Tree basal area (ba) or diameter at breast height (dbh) are universally used to represent tree secondary growth in individual tree based growth models. However, the long-term implications of using either ba or dbh for predictions are rarely fully assessed. In this analysis, Dba and Ddbh increment equations were fit to identical datasets gathered from six conifer and four hardwood species grown in central Maine. The performance of Dba and Ddbh predictions from nonlinear mixed-effects models were then compared with observed growth measurements of up to 29 years via a Monte Carlo simulation. Two evaluation statistics indicated substantial improvement in forecasting dbh using Ddbh rather than Dba. Root mean squared error (RMSE) and percentage mean absolute deviation (MAD%) were reduced by 14% and 15% on average, respectively, across all projection length intervals (5-29 years) when Ddbh was used over Dba. Differences were especially noted as projection lengths increased. RMSE and MAD% were reduced by 24% when Ddbh was employed over Dba at longer projection lengths (up to 29 years). Simulations found that simulating random effects rather than using local estimates for random effects performed as well or better at longer interval lengths. These results highlight the implications that selecting a growth model dependent variable can have and the importance of incorporating model uncertainty into the growth projections of individual tree based models. Resume: La surface terriere de l'arbre (G) ou le diametre o hauteur de poitrine (D) sont universellement utilises pour repre-senter la croissance secondaire dans les modeles de croissance d'arbre individuel. Cependant, les implications o long terme de l'emploi de G ou D pour les predictions sont rarement pleinement evaluees. Dans cette analyse, les equations d'accroissement DG et DD ont ete ajustees o des ensembles de donnees identiques recueillies o partir de six coniferes et quatre feuillus dans le centre du Maine. La performance des predictions de DG et DD o l'aide des modeles non lineaires o effets mixtes a ete comparee aux mesures de croissance prises sur une periode de 29 ans en utilisant une simulation de Monte Carlo. Deux statistiques d'evaluation indiquent une amelioration substantielle de la prediction de D en utilisant DD plutot que DG. Lorsque DD a ete utilise o la place de DG, l'ecart type residuel et l'ecart moyen absolu en pourcentage ont ete reduits respectivement de 14 et 15 % en moyenne pour tous les horizons de projection (5-29 ans). Ces differences etaient particulierement marquees lorsque les horizons de projection s'allongeaient. En effet, l'ecart type residuel et l'ecart moyen absolu en pourcentage ont ete reduits de 24 % lorsque DD a ete employe au lieu de DG pour les horizons de projection plus longs (jusqu'o 29 ans). Les simulations ont montre que la simulation des effets aleatoires performe aussi bien sinon mieux que les estimations locales des effets aleatoires lorsque les horizons sont longs. Ces resultats mettent en evidence, d'une part, les impacts causes par la selection de la variable dependante pour un modele de croissance et, d'autre part, l'importance d'inte-grer l'incertitude des modeles dans les projections de croissance par des modeles d'arbre individuel. [Traduit par la Redaction]
Introduction Diameter (at breast height, dbh) or basal area (ba) can be used to predict secondary growth of individual trees in forest growth models. The circumference of the tree at [...]