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Applications et comparaison de méthodes statistiques pour prédire la croissance du pin gris sur le territoire québécois

La modélisation de la croissance des arbres en milieu naturel est un élément clé de la gestion des forêts. Les unités d’observations sont des placettes, soit une surface de forêt circulaire de 400 m2. L’abondance des arbres sur une placette est caractérisée par leur nombre, la hauteur dominante, la surface terrière et le volume de bois. La prévision de la croissance de ces variables est donc un sujet d’intérêt pour les ingénieurs forestiers. On retrouve dans la littérature diverses méthodes de prédiction, entre autres, celles basées sur des modèles économétriques ou, plus récemment, sur des modèles de régression linéaire mixte multivariée. Ce mémoire est un compte rendu théorique et pratique de ces méthodes statistiques. Celles-ci sont appliquées et comparées à partir d’un jeu de données provenant du réseau de placettes échantillons permanentes du Ministère des Ressources naturelles et de la Faune du Québec, l’espèce d’arbre utilisé étant le pin gris.

The establishment of model for growth of trees in a natural environment is a key element to the management of forests. The units of observations are plots, which is a circular 400 m2 area of forest. The abundance of the trees on a plot is characterized by their number, the dominant height, the basal area and the volume. Forecasting of the growth of these variables is thus a subject of interest for the foresters. One finds in the literature various methods of prediction, those based on econometric models or, more recently, on multivariate mixed linear models. This essay is a theoretical and practical report of these statistical methods. Those are applied and compared starting from a data file coming from the network of permanent plots samples from ”le Ministère des Ressources naturelles et de la Faune du Québec”. The species of tree used here is the Jack pine.