ABSTRACT This paper presents a GIS methodological approach for mapping forest landscape multifunctionality. The aims of the present study were: (1) to integrate and prioritize production and protection functions by multicriteria spatial analysis using the Analytic Hierarchy Process (AHP); and (2) to produce a multifunctionality map (e.g., production, protection, conservation and recreation) for a forest management unit. For this, a study area in inner Portugal occupied by forest and with an important protection area was selected. Based on maps for functions identified in the study area, it was possible to improve the scenic value and the biodiversity of the landscape to mitigate fire hazard and to diversify goods and services. The developed methodology is a key tool for producing maps for decision making support in integrated landscape planning and forest management.

RESUMO A produtividade florestal depende dos fatores ambientais e bióticos da estação onde a espécie florestal se encontra. A produtividade da estação florestal é geralmente avaliada com modelos empíricos aplicados a dados de inventário fornecendo previsões discretas. Enquanto o uso de modelos num SIG permite a construção de mapas de distribuição de produtividade da estação. Assim, o objetivo deste estudo foi desenvolver um índice de produtividade utilizando estatística multivariada e geoestatística acopladas ao SIG para obter um mapa de produtividade florestal. Para o efeito, selecionou-se uma área de estudo com floresta de regeneração natural de pinheiro bravo no centro de Portugal. Primeiramente, o índice de produtividade (PI) foi construído usando a Análise Fatorial das Correspondências (FCA) com um índice de qualidade de estação para a espécie e região (Sh25- modelo de índice de altura) e variáveis ambientais (declive e exposição). Depois, o mapa PI foi obtido por Krigagem multi-Gaussiana e usado como camada SIG para avaliar as áreas da espécie por classe de produtividade (p.e., baixa, intermedia e alta). No final, o método de controle da área foi aplicado para determinar o tamanho e o número de parcelas a serem estabelecidas por classe de produtividade. As parcelas de igual produtividade foram digitalizadas em SIG e organizadas segundo uma progressão de idades disponíveis regularmente para abate anual ao longo de 50 anos. A abordagem metodológica desenvolvida neste estudo provou ser útil na construção de mapas de produtividade florestal que são instrumentos fundamentais para apoiar a regulação da produção florestal.

ABSTRACT Productivity is very dependent on the environmental and biotic factors present at the site where the forest species of interest is present. Forest site productivity is usually assessed using empirical models applied to inventory data providing discrete predictions. While the use of GIS-based models enables building a site productivity distribution map. Therefore, the aim of this study was to derive a productivity index using multivariate statistics and coupled GIS-geostatistics to obtain a forest productivity map. To that end, a study area vastly covered by naturally regenerated forests of maritime pine in central Portugal was used. First, a productivity index (PI) was built based on Factorial Correspondence Analysis (FCA) by incorporating a classical site index for the species and region (Sh25 - height index model) and GIS-derived environmental variables (slope and aspect). After, the PI map was obtained by multi-Gaussian kriging and used as a GIS layer to evaluate maritime pine areas by productivity class (e.g., low, intermediate and high). In the end, the area control method was applied to assess the size and the number of compartments to establish by productivity class. The management compartments of equal productivity were digitized as GIS layer and organized in a temporal progression of stands’ age regularly available for cutting each year during a 50-year schedule. The methodological approach developed in this study proved that can be used to build forest productivity maps which are crucial tools to support forest production regulation.