Statistische Kartierung der Baumarten in Europa

Um die räumliche Verteilung von zwanzig Baumartengruppen über Europa mit einer Auflösung von 1 km 91 km abzubilden, wurden die ICP-Forest Level-I-Plotdaten um die Plotdaten der National Forest Inventory (NFI) von achtzehn Ländern erweitert. Die NFI-Gitter haben einen viel kleineren Abstand als das ICP-Netz. In Gebieten mit NFI-Plotdaten wurden die Anteile der von den Baumarten abgedeckten Landfläche durch kompositorisches Kriiging kartiert. Außerhalb dieser Bereiche wurden diese Proportionen mit einem multinomialen multiplen logistischen Regressionsmodell kartiert. Als Prädiktoren wurden eine Bodenkarte, eine biogeografische Karte und Bioindikatoren aus Temperatur- und Niederschlagsdaten verwendet. Beide Methoden stellen sicher, dass sich die vorhergesagten Proportionen im Intervall [0,1] und der Summe auf 1 befinden. Die Regressionsprognosen wurden iterativ auf die National Forest Inventory Statistics und die Forest Map of Europe skaliert. Die prognostizierten Proportionen für die zwanzig Baumarten wurden durch den Abstand von Bhattacharryya zwischen vorhergesagten und beobachteten Proportionen bei 230 von den Kalibrierdaten getrennten Plot-Daten validiert. Außerdem wurde die Karte mit den vorhergesagten dominanten Arten durch die Berechnung der Fehlermatrix validiert. Die mittlere Bhattacharryya-Entfernung im Untergebiet mit NFI-Plotdaten betrug 1.712, während im Untergebiet mit ICP-Level-I-Daten dies 2.131 war. Die Skalierung verringerte die Bhattacharryya-Distanz nicht signifikant. Die geschätzte Gesamtgenauigkeit dieser Karte betrug 43 %. In Gebieten mit NFI-Plotdaten betrug die Gesamtgenauigkeit 57 %, außerhalb dieser Gebiete 33 %. Dieser Gewinn war hauptsächlich auf die viel dichteren Plot-Daten zurückzuführen, weniger auf die Vorhersagemethode.