पराग उत्पादकता के अनुमान अपेक्षित पराग फैलाव पर निर्भर करते हैं

यदि पराग के फैलाव की दूरियाँ और प्रत्येक वर्ग के पराग उत्पादकता ज्ञात हों, तो अतीत की पौधों की प्रचुरता को पराग डेटा से पुनर्निर्मित किया जा सकता है। निम्नभूमि केंद्रीय यूरोप के छोटे और मध्यम आकार के, बंद और लगभग गोल झीलों से सतही तलछट नमूनों का उपयोग करते हुए, हमने तीन पराग फैलाव मॉडलों की वैधता का परीक्षण किया, प्रत्येक झील से अनुभवजन्य पराग डेटा की तुलना विभिन्न पराग फैलाव मॉडलों को विभिन्न स्थल डेटा पर लागू करने से उत्पन्न सिम्युलेटेड पराग डेटा से की। लैग्रेंजियन स्टोकास्टिक (LS) मॉडल के साथ सिम्युलेटेड पराग समूह वास्तविक पराग समूहों के लिए सबसे उपयुक्त थे, जबकि सामान्यत: उपयोग किए जाने वाले प्रेंटिस मॉडल के साथ सिम्युलेशन ने 10 किमी से अधिक दूरियों से आने वाले पराग की मात्रा को कम आंका और हल्के (Pinus) और भारी (Fagus, Picea) पराग कणों के बीच फैलाव की दूरी में भिन्नताओं का अधिक अनुमान लगाया। LS मॉडल अधिक उपयुक्त सिम्युलेशन प्रदान करता हुआ प्रतीत हुआ। डेटा सेट के लिए अनुमानित पराग उत्पादकता (PPEs) ने दिखाया कि फैलाव मॉडल के चुनाव का परिणामों पर बड़ा प्रभाव पड़ता है। यदि प्रेंटिस मॉडल से निकाले गए, तो Fagus और Picea के लिए PPEs LS मॉडल के मुकाबले तीन गुना अधिक हैं। इसलिए, पराग उत्पादकताओं पर अध्ययन करते समय प्रेंटिस मॉडल की स्पष्ट सीमाओं पर विचार करना आवश्यक है। हम एक वैकल्पिक दृष्टिकोण का सुझाव देते हैं, जो PPEs की गणना के लिए विस्तारित R-मूल्य मॉडल के बजाय सिम्युलेशन्स का उपयोग करता है। यह दृष्टिकोण फैलाव कार्यों के उपयोग में लचीला है और छोटे और मध्यम आकार की झीलों से दो स्वतंत्र डेटा सेटों के लिए निरंतर परिणाम उत्पन्न करता है।