A correction for serial nonindependence in mountain pine beetle aerial survey data to reduce overestimation of cumulative damage.

At the beginning of this century, an unprecedented mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae Hopkins) outbreak expanded across western North America. Methods are needed to quantify its impact on forests. Although aerial survey data of infestation are readily available, their translation to tree mortality estimates is challenging because the polygons sketched by aerial surveyors to delimit infested regions often overlap from one year to the next, which produces a lack of independence in yearly estimates of infested landscape. This problem manifests when annual proportions of infested land are summed over years because the sum often exceeds one. Cumulative proportions of infested land larger than one implies overestimation of tree mortality if initial densities of available host trees are multiplied by annual proportions of infested landscape. To address this problem, we developed a probabilistic method for correcting for nonindependence in proportions of infested land recorded using overlapping polygons. We demonstrate our approach in Jasper National Park where the probabilistic correction reduces overestimation bias in regions that were infested multiple years when predictions are compared to validation data. The approach and the spatial raster data sets we generated will be useful to forest managers seeking to quantify the impact of mountain pine beetles. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Au début de ce siècle, une épidémie sans précédent de dendroctone du pin (Dendroctonus ponderosae Hopkins) s'est étendue à l'ouest de l'Amérique du Nord. Il est nécessaire de trouver des méthodes pour quantifier son impact sur les forêts. Même si les données d'enquête aérienne sur l'infestation sont facilement disponibles, leur traduction en estimations de la mortalité des arbres est difficile car les polygones esquissés par les enquêteurs aériens pour délimiter les régions infestées se chevauchent souvent d'une année à l'autre, ce qui produit un manque d'indépendance dans les estimations annuelles du paysage infesté. Ce problème se manifeste lorsque les proportions annuelles de terrains infestés sont additionnées sur plusieurs années, car la somme est souvent supérieure à un. Les proportions cumulées de terrains infestés supérieures à un impliquent une surestimation de la mortalité des arbres si les densités initiales d'arbres hôtes disponibles sont multipliées par les proportions annuelles de terrains infestés. Pour aborder ce problème, nous avons développé une méthode probabiliste pour corriger la non-indépendance des proportions de terres infestées enregistrées à l'aide de polygones se chevauchant. Nous démontrons notre approche dans le parc national de Jasper où la correction probabiliste réduit le biais de surestimation dans les régions qui ont été infestées plusieurs années lorsque les prédictions sont comparées aux données de validation. L'approche et les ensembles de données matricielles spatiales que nous avons générés seront utiles aux gestionnaires forestiers qui cherchent à quantifier l'impact du dendroctone du pin ponderosa. [Traduit par la Rédaction] [ABSTRACT FROM AUTHOR]