Abstract• Today’s forest managers face a number of important challenges involving an increasing need for precise estimates of forest structure and biomass, potential productivity or forest growth. The objective is to develop a model for potential productivity in a mountainous region of Spain. The model combines climatic, topographic and lithological data using a variant of a traditional biophysical model: the Paterson index.• In a first approach, the climatic productivity is assessed by modelling the required parameters using different geostatistical techniques and software supported by GIS. A second approach includes the correction of the former productivity classes considering the different lithological facies. The potential forest productivity model involves the integration of both models.• Finally, data from the National Forest Inventory (NFI) are used to compare the real and potential yield data within different regions of the studied area.• The results of these analyses demonstrate the usefulness of the model, particularly in mountainous regions, where no significant differences are found between the data from the NFI and the model, but they also show the discrepancies between the estimates and real data when the latter are considered for different tree species, diameter classes or management.Résumé• Les gestionnaires forestiers doivent actuellement faire face à de nombreux défis qui impliquent un besoin croissant d’estimateurs précis de la structure et de la biomasse, de la productivité potentielle et de la croissance des forêts.• L’objectif de ce travail est la modélisation de la productivité potentielle dans une région montagneuse de l’Espagne. Le modèle combine des données climatiques, topographiques et lithologiques et se base sur une variante d’un modèle biophysique classique : l’indice de Paterson.• Dans une première approche, la productivité climatique est estimée en modélisant les paramètres requis grâce à différentes techniques géostatistiques et de logiciels relevant des systèmes d’information géographique (SIG). Une deuxième approche consiste corriger les anciennes classes de productivité en prenant en compte les facies lithologiques. Le modèle de productivité forestière potentielle a été obtenu en combinant ces deux modèles. Finalement, les données de l’Inventaire Forestier National (IFN) sont utilisées pour comparer les rendements réels et potentiels dans les différentes régions de la zone étudiée.• Les résultats de ces analyses ont montré l’utilité du modèle, en particulier dans les régions montagneuses, où aucune différence significative n’a été décelée entre les données IFN et le modèle. Ces résultats ont cependant mis aussi en évidence des divergences entre la productivité potentielle et données réelles lorsque l’on compare différentes espèces, classes de diamètre ou modes de gestion.

中文翻译：

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基于生物物理模型的林区潜在生产力。西班牙北部山区的案例研究

摘要• 今天的森林管理者面临着许多重要的挑战，包括对森林结构和生物量、潜在生产力或森林生长的精确估计的日益增长的需求。目标是为西班牙山区的潜在生产力开发一个模型。该模型使用传统生物物理模型的一个变体：帕特森指数，结合了气候、地形和岩性数据。• 在第一种方法中，通过使用不同的地质统计技术和 GIS 支持的软件对所需参数进行建模来评估气候生产力。第二种方法包括考虑到不同的岩性相，修正以前的生产力等级。潜在森林生产力模型涉及两种模型的整合。• 最后，• L'objectif de ce travail est la modélisation de la productivité potentielle dans une région montagneuse de l'Espagne。Le modèle 结合 des données climatiques, topographiques et lithologiques et se base sur une variante d'un modèle biophysique classique : l'indice de Paterson.• Dans une première approche, la productivité climatique est estimée en modélistères quisantiqueles reproductivité climatique et de logiciels related des systèmes d'information géographique (SIG)。Une deuxième approche containse corriger les anciennes classes de productivité en prenant en compte les facies lithologiques。Le modèle de productivité Forestière potentielle a été obtenu en combinant ces deux modèles。结局，les données de l'Inventaire Forestier National (IFN) sont utilisées pour comparer les rendements réels et potentiels dans les différentes régions de la zone étudiée。• Les résultats de ces analysis ont montré l'utilité du modèle, en particuléreuse où aucune différence 意义 n'a été décelée entre les données IFN et le modèle。Ces résultats ont cependant mis aussi en évidence des divergences entre la productivité potentielle et données réelles lorsque l'on compare différentes espèces, classes de diamètre oumodes de gestion。