Analys av åldersstruktur hos almsjuka almar

Om publikationen

Löpnummer: 2020:7

Diarienummer:

ISBN/ISSN-nr: 1653-7041

Publiceringsår: 2020

Sidantal: 26

Publikationstyp: Rapport

På uppdrag av Länsstyrelsen i Gotlands län analyserades Skogsstyrelsens inventerings- och provdata från almsjuka almar 2019. Datainsamlingen genomfördes av Skogsstyrelsen i samband med den årliga bekämpningen av almsjukan.

Syftet med studien var att 1) uppskatta de sjuka trädens åldersfördelning och 2) att ge rekommendationer för hur åldersstrukturen kan beräknas, bland annat utifrån lättillgängligt inventeringsdata. Åldersstrukturen ska i senare projekt kunna jämföras mellan de sjuka träden och hela almpopulationen på Gotland. Rekommendationerna kan komma att underlätta upplägget av framtida undersökningar av almpopulationen.

Åldersstrukturen predikterades med hjälp av statistiska modeller. Då den övergripande frågeställningen fokuserade på hur träd i de äldre åldersklasserna påverkas av almsjuka var det viktigt att få med tillräcklig representation av äldre träd, vilka det naturligt finns få av. Grova träd överrepresenterades därför vid åldersprovtagningen, vilket prediktionsmetoderna justerade för. Korsvalidering användes för att utvärdera modellernas prediktionsförmåga.

Den skattade åldersstrukturen för sjuka almar 2019 presenteras i 50-åriga åldersintervall.

Osäkerheten var stor för andelen almar i respektive åldersintervall, vilket är ett resultat av begränsad mängd provtagna träd (99 st) samt stor variation av åldrar inom respektive diameterintervall. Det är därför viktigt att denna osäkerhet tas i beaktning om resultaten senare jämförs med hela populationen almar.

Ingen tydlig rekommendation kan ges för beräkning av ålder. Inkluderandet av jordart och jorddjup, information som fanns tillgängligt i både provdata och för de icke provtagna träden i inventeringsdata, förbättrade inte åldersprediktionen jämfört med prediktion baserat endast på diameterklass. Hade det varit möjligt att ta hänsyn till exakt diameter, höjd och bonitet, vilket provdata men ej inventeringsdata inkluderade, hade skattningen av åldersstruktur antagligen förbättrats. Dock visade korsvalideringen stor variation i hur prediktionsförmågan ändrades med fler förklarandevariabler, och det går inte att med säkerhet dra slutsatsen att ytterligare data som inte kräver borrningen eller sågning skulle förbättra prediktionen.

Kontakt