Om detektering av förändringar av populationer i begränsade områden

I många sammanhang är det av intresse att följa växt- och djurpopulationers utveckling över tiden. Även mängder av substrat, som olika organismer är beroende av, kan vara av intresse. Ett exempel på substrat i skogliga sammanhang är död ved i form av stående döda träd eller lågor. Med "population" avses i det följande ett antal växt-eller djurindivider eller ett antal individuella substrat. Populationen befinner sig i ett geografiskt avgränsat område. En populations storlek kan bestämmas genom totalräkning eller skattas genom ett stickprovs­ förfarande. Bestämningen eller skattningen kan utföras vid olika tidpunkter varvid en uppskattning av populationens förändring erhålls. Vanligen är totalräkning otänkbart på grund av begränsade resurser varför man är hänvisad till olika stickprovsförfaranden. För populationer med en viss rumslig utbredning inom ett geografiskt avgränsat område finns en mängd tänkbara stickprovsförfaranden, dvs inventeringsmetoder. Vanligen lokaliseras provytor av viss form och storlek inom området ifråga och individerna inom dessa registreras. Alternativt registreras inte samtliga individer inom provytan utan en registrering av förekomst/ej förekomst utförs istället. Anta att populationsstorleken skattas genom ett stickprovsförfarande vid två tidpunkter. Möjligheterna att uttala sig om huruvida en förändring av populationsstorleken har skett eller ej, beror då av noggrannheten i skattningarna vid respektive tidpunkt och eventuellt av korrelationen mellan skattningarna vid de två tillfällena. För att studera kostnadseffektiviteten för olika inventeringsmetoder för detektering av populationsförändringar har en simulator konstruerats (Lämås & Ståhl 1997). Simulatorn består av tre enheter. Med den första enheten, populationssimulatorn, genereras dels populationen vid en första tidpunkt, dels en förändring av populationen till en senare tidpunkt. Populationens beskaffenhet i utgångsläget samt avgång och tillkomst av individer kan styras med avseende på både täthet (antal individer per arealenhet) och den rumsliga fördelningen. Beskrivningar av populationen vid respektive tidpunkt, samt en "förändringsbild" av populationen genereras. Inventeringar kan sedan utföras med den andra enheten, inventerings­ simulatorn. Ett inventeringsförfarande simuleras upprepade gånger och antalet individer (om det gäller populationenen vid en tidpunkt) eller förändring i individantal (om det gäller en förändringsbild) skattas. Variansen för individantal eller förändring i individantal skattas sedan som variansen för de skattade värdena i simuleringarna. Förfarandet kallas vanligen Monte­ Carlo-simulering. Kostnaden för inventering erhålls genom att tidsåtgången först beräknas varefter denna multipliceras med kostnaden per tidsenhet. Tidsåtgången erhålls genom att tidsåtgångar för alla ingående delmoment specificeras. Med den tredje enheten, den grafiska enheten, kan en bild av enbart populationen eller populationen tillsammans med utfall av inventeringen (läge för provytor eller bälten samt resultatuppgifter) erhållas. Simulatorn hanterar tre inventeringsmetoder; bältesinventering, cirkelyteinventering och kvadratyteinventering. Används förändringsbilden av populationen så motsvarar inventeringen en inventering med fasta provytor eller bälten, dvs samma lägen vid vid båda tidpunkterna. För registrering av förekomst kan kvadratiska ytor delas in i mindre delytor, "sub-kvadrater", och bälten delas in i bältessegment I föreliggande arbetsrapport ges ett antal exempel på analyser som kan utföras med simulatorn. Följande exempel ges: • Studie l: Samband mellan precision och kostnad vid skattning av antalsförändring med bältesinventering och cirkelyteinventering. • Studie 2: Permanenta eller tillfälliga bälten för att erhålla viss precision i skattning av förändring i individantaL • Studie 3: Styrkan i detektering av förändringar i individfattiga populationer via bältesinventering. • Studie 4: Styrkan i detektering av förändring via räkning och via registrering av förekomst. Exemplen gör inte anspråk av att vara uttömmande studier av respektive problemområde utan syftar till att påvisa intressanta områden och problem i samband med populationsförändringar. Vid simuleringar av inventeringar var antalet upprepningar i samtliga fall 300

Skattning av tillstånd och förändringar genom inventeringssimulering

För att följa populationers utveckling över tiden inom ett givet område kan området ifråga inventeras vid olika tidpunkter. Den simulator som beskrivs i det följande är framtagen för att studera kostnadseffektiviteten (samband mellan noggrannhet och kostnad) för olika inventeringsmetoder i detta sammanhang. Objektiva inventeringsmetoder för vanligt förekommande skogliga objekt, som t ex ordinära levande träd, är välkända inom skogbruket Objekt av intresse för naturvården, som t ex gamla enskilda träd eller stående döda träd eller lågor, är däremot sällsynta. För att få kunskap om objektiva inventeringsmetoders kostnadseffektivitet i dessa sammanhang (sällsynta objekt) har tidigare en inventeringssimulator konstruerats (Ståhl och Lärnås 1995). Med förhållandevis små förändringar var det möjligt att modifiera denna till att simulera populationers förändringar över tiden, samt att, utöver skattning vid en enskild tidpunkt, även utföra skattningar av förändringar. Modifieringarna utfördes under 1997 på uppdrag av Naturvårsverket och programpaketet som den nya simulatorn består av har getts namnet "NVSIM". Med sitt ursprung i den tidigare simulatorn, är den inte "optimal" i alla avseenden, t ex är vissa simuleringar tidskrävande. NVSIM genererar populationer med en täthet (antal individer per arealenhet) och rumslig fördelning i utgångsläget som specificeras av användaren. Avgång samt tillskott av individer, med avseende på täthet och rumslig fördelning, till en senare tidpunkt specificeras även. Inventeringar, med ett antal olika metoder, av området kan sedan simuleras. Med individ avses ett godtyckligt objekt. Individer kan t ex utgöras av enskilda växter eller djur men kan även avse t ex substrat för växter och djur. Ett exempel på det senare är döda stående träd eller lågor. Simulatorn består av tre enheter (Fig. l). Med den första enheten, populationssimulatorn, genereras populationen. Önskade egenskaper hos populationen (täthet och rumslig fördelning) anges i en styrfiL Populationssimulatorn genererar tre filer som beskriver populationen vid tidpunkt l, tidpunkt 2 samt förändringen av populationen. Inventeringar kan sedan utföras med den andra enheten, inventeringssimulatorn. Inventeringarnas utformning anges i en styrfiL En grafisk bild av enbart populationen eller populationen tillsammans med utfall av inventeringen (läge för provytor eller bälten samt resultatuppgifter) kan erhållas med den tredje enheten, den grafiska enheten. Inventeringssimulatorn hanterar tre inventeringsmetoder; bältesinventering, cirkelyteinventering och kvadratyteinventering. Används förändringsbilden så motsvarar inventeringen en inventering med fasta provytor eller bälten, dvs samma lägen vid vid båda tidpunkterna. Två fall av registre­- ringar på ytor/bälten utförs. Dels registreras samtliga individer; registrering av antal, dels registreras endast huruvida individer förekommer inom ytor/bälten (ev. inom delar av ytor/bälten); registrering av förekomst. Programmen i populations-och inventeringssimulatorn är programmerade i Fortran medan programmet i den grafiska enheten är programmerat i Turbo Pascal

The choice of definition has a large effect on reported quantities of dead wood in boreal forest

A survey was conducted to assess the impact of the choice of definition on reported quantities of dead wood in Swedish forests, which to more than 90% are located in the boreal zone. The data collection was made on a subsample of the permanent plots of the Swedish national forest inventory. The objects included were standing dead trees and snags down to 5-cm diameter at breast height, dead lying stems and branches down to a threshold diameter of 1 cm and stumps down to a threshold diameter of 5-cm at normal stump height. Standing trees, snags and stumps were inventoried on 10-m radius circular plots while the downed objects were inventoried using both circular plots and line intersect sampling; thin objects (diameter 1-5 cm) were assessed only through line intersect sampling. The results showed that the estimated volume of dead wood was as high as 25 m(3) ha(-1) when all components were included. With the standard Swedish definition, the corresponding estimate was only 10.9 m(3) ha(-1), or 43% of the total value. Since definitions of dead wood vary greatly between countries we conclude that great caution must be exercised when figures are compared in connection with international reporting. For example, adding stumps to the Swedish definition would increase the amounts of dead wood from 10.9 to 15.7 m(3) ha(-1), i.e. with 44%

Quantify and account for field reference errors in forest remote sensing studies

Field inventoried data are often used as references (ground truth) in forest remote sensing studies. However, the reference values are affected by various kinds of errors, which tend to make the reported accuracies of the remote sensing-based predictions worse than they are. The more accurate the remote sensing techniques are becoming, the more pronounced this problem will be. This paper addresses the impact of uncertainties in field reference data due to measurement errors, model errors, and position errors when evaluating the accuracy of biomass predictions from airborne laser scanning at plot level. We present novel theoretical analysis methods that take the interactions of the error sources into account. Further, an error characterization model (ECM) is used to describe the error structure of the remote sensing-based predictions, and we show how the parameters of the ECM can be adjusted when field references contain errors. We also show how root mean square error (RMSE) estimates can be adjusted. Based on data from Scandinavian forests, we conclude that the field reference errors have an impact on the remote sensing-based predictions. By accounting for these errors the RMSE of the remote sensing-based predictions was reduced by 6-18%. The most influential sources of error in the field references were found to be the residual errors of the allometric biomass model and the field plot position errors. Together, these two sources accounted for 97% of the variance while measurement errors and biomass model parameter uncertainties were negligible in our study

Data Assimilation of Growing Stock Volume Using a Sequence of Remote Sensing Data from Different Sensors

Airborne Laser Scanning (ALS) has implied a disruptive transformation of how data are gathered for forest management planning in Nordic countries. We show in this study that the accuracy of ALS predictions of growing stock volume can be maintained and even improved over time if they are forecasted and assimilated with more frequent but less accurate remote sensing data sources like satellite images, digital photogrammetry, and InSAR. We obtained these results by introducing important methodological adaptations to data assimilation compared to previous forestry studies in Sweden. On a test site in the southwest of Sweden (58 degrees 27 ' N, 13 degrees 39 ' E), we evaluated the performance of the extended Kalman filter and a proposed modified filter that accounts for error correlations. We also applied classical calibration to the remote sensing predictions. We evaluated the developed methods using a dataset with nine different acquisitions of remotely sensed data from a mix of sensors over four years, starting and ending with ALS-based predictions of growing stock volume. The results showed that the modified filter and the calibrated predictions performed better than the standard extended Kalman filter and that at the endpoint the prediction based on data assimilation implied an improved accuracy (25.0% RMSE), compared to a new ALS-based prediction (27.5% RMSE)

Importance of Calibration for Improving the Efficiency of Data Assimilation for Predicting Forest Characteristics

Data assimilation (DA) is often used for merging observations to improve the predictions of the current and future states of characteristics of interest. In forest inventory, DA has so far found limited use, although dense time series of remotely sensed (RS) data have become available for estimating forest characteristics. A problem in forest inventory applications based on RS data is that errors from subsequent predictions tend to be strongly correlated, which limits the efficiency of DA. One reason for such a correlation is that model-based predictions, using techniques such as parametric or non-parametric regression, are normally biased conditional on the actual ground conditions, although they are unbiased conditional on the RS predictor variables. A typical case is that predictions are shifted towards the mean, i.e., small true values are overestimated, and large true values are underestimated. In this study, we evaluated if the classical calibration of RS-based predictions could remove this type of bias and improve DA results. Through a simulation study, we mimicked growing stock volume predictions from two different sensors: one from a metric strongly correlated with growing stock volume, mimicking airborne laser scanning, and one from a metric slightly less correlated with growing stock volume, mimicking data obtained from 3D digital photogrammetry. Consistent with previous findings, in areas such as chemistry, we found that classical calibration made the predictions approximately unbiased. Further, in most cases, calibration improved the DA results, evaluated in terms of the root mean square error of predicted volumes, evaluated at the end of a series of ten RS-based predictions

Estimating density from presence/absence data in clustered populations

Inventories of plant populations are fundamental in ecological research and monitoring, but such surveys are often prone to field assessment errors. Presence/absence (P/A) sampling may have advantages over plant cover assessments for reducing such errors. However, the linking between P/A data and plant density depends on model assumptions for plant spatial distributions. Previous studies have shown, for example, how that plant density can be estimated under Poisson model assumptions on the plant locations. In this study, new methods are developed and evaluated for linking P/A data with plant density assuming that plants occur in clustered spatial patterns.New theory was derived for estimating plant density under Neyman-Scott-type cluster models such as the Matern and Thomas cluster processes. Suggested estimators, corresponding confidence intervals and a proposed goodness-of-fit test were evaluated in a Monte Carlo simulation study assuming a Matern cluster process. Furthermore, the estimators were applied to plant data from environmental monitoring in Sweden to demonstrate their empirical application.The simulation study showed that our methods work well for large enough sample sizes. The judgment of what is' large enough' is often difficult, but simulations indicate that a sample size is large enough when the sampling distributions of the parameter estimators are symmetric or mildly skewed. Bootstrap may be used to check whether this is true. The empirical results suggest that the derived methodology may be useful for estimating density of plants such as Leucanthemum vulgare and Scorzonera humilis.By developing estimators of plant density from P/A data under realistic model assumptions about plants' spatial distributions, P/A sampling will become a more useful tool for inventories of plant populations. Our new theory is an important step in this direction