Updating Canada’s National Forest Inventory with multiple imputations of missing contemporary data

Canada’s National Forest Inventory (NFI) is facing an issue of spatial imbalance in photo interpreted data from 400 ha photo-plots available for estimation of state and change. Multiple imputations (MI) of missing data is therefore considered as a means to mitigate a potential bias arising from spatial imbalance, and—to a lesser degree— improve the precision relative to what can be achieved with the subset of plots having current data. In this study we explored MI with data from three study sites located in the provinces of Quebec, Ontario, and Saskatchewan. Specifically, we looked at state at time T₂ and change between T₁ and T₂ in cover-type area proportions and in per unit area stem volume. At each location we found significant T₁ differences in these attributes between plots with and without T₂ data. A MI procedure with 20 replications of stochastic model-based imputations of missing data was therefore effective as a way to mitigate a bias that would arise if T₂ inference was based exclusively on plots with T₂ data. Possible differences between the T₂ and T₁ photointerpretation, paired with no efficient stratification of disturbed and undisturbed plots, largely eliminated expected gains in precision from the MI boosting of the effective T₂ sample size. Despite recognized limitations, we recommend MI as an effective tool to counteract an emerging spatial imbalance in the NFI.

L’inventaire forestier national du Canada (NFI) est confronté à une problématique de déséquilibre dans les données de placettes photographiques de 400 ha disponibles pour évaluer l’état de la forêt et son changement. On envisage donc d’utiliser l’imputation multiple (MI) des données manquantes afin d’amoindrir le biais occasionné par le déséquilibre spatial et, dans une moindre mesure, améliorer la précision par rapport à ce qu’il est possible d’atteindre avec le sous-ensemble de placettes pour lesquelles nous disposons de données à jour. Dans cette étude, nous avons exploré les possibilités de MI avec les données provenant de trois sites d’étude situés dans les provinces de Québec, de l’Ontario et de la Saskatchewan. De façon plus particulière, nous nous sommes intéressés à l’état à temps T₂ et au changement survenu entre T₁ et T₂ dans les proportions des surfaces par type de couvert et le volume par tige par unité de surface. À chaque endroit nous avons observé des différences significatives pour ces paramètres à T₁ selon qu’on utilisait ou non les données de T₂. Une procédure MI avec 20 répétitions d’imputations des données manquantes basées sur un modèle stochastique s’est avérée efficace pour atténuer le biais qui résulterait si l’inférence à T₂ reposait uniquement sur les placettes disposant des données à T₂. Toutefois, les différences dans la technique de photo-interprétation à T₁ et à T₂ combinées à l’absence de stratification des placettes perturbées et intactes a masqué la majeure partie du gain en précision qu’on aurait pu espérer avec une bonification de la taille des échantillons à T₂. Malgré ces limitations, nous recommandons l’utilisation de MI pour amoindrir les effets d’un déséquilibre anticipé dans l’inventaire forestier national.