[en] Forests are experiencing an environment that changes much faster than in at least the past several hundred years. In addition, the abiotic factors determining forest dynamics vary depending on its location. Forest modeling thus faces the new challenge of supporting forest management in the context of environmental change. This review has focused on three types of models that are used in forest management: empirical, process-based and hybrid models. Recent approaches might lead to the applicability of empirical models under changing environmental conditions, such as (i) the dynamic state-space approach, or (ii) the development of productivity-environment relationships. 25 process-based models in use in Europe were analyzed in terms of its structure, inputs and outputs having in mind a forest management perspective. Two paths for hybrid modeling were distinguished: (i) coupling of EMs and PBMs by developing signal-transfer environment-productivity functions; (ii) hybrid models with causal structure including both empirical and mechanistic components. Several gaps of knowledge were identified for the three types of models reviewed. The strengths and weaknesses of the three model types differ and all are likely to remain in use. There is a trade-off between how little data the models need for calibration and simulation purposes, and the variety of input-output relationships that they can quantify. PBMs are the most versatile, with a wide range of environmental conditions and output variables they can account for. However, PBMs require more data making them less applicable whenever data for calibration are scarce. The EMs, on the other hand, are easier to run as they require much less prior information, but their simplicity makes them less reliable in the context of environmental changes. These different deficiencies of PBMs and EMs suggest that hybrid models may be a good compromise, but a more extensive testing of these models is required in practice.

[es] Los bosques están experimentando un ambiente que cambia más rápidamente que en, al menos, varios cientos de años en el pasado. Además, los factores abióticos que determinan la dinámica forestal varían dependiendo de su localización. La modelización forestal, por tanto, se enfrenta al nuevo reto de apoyar la gestión forestla en el contexto del cambio climático. Esta revisión se enfoca en tres tipos de modelos que se usan en gestión forestal: empíricos, basados en procesos e híbridos. Las aproximaciones reciente pueden conducir a la aplicabilidad de los modelos empíricos bajo condiciones de cambio ambiental, tales como (i) aproximaciones de la dinámica de estado-espacio, o (ii) el desarrollo de relaciones de productividad-ambiente. Se han analizado 25 modelos basados en proceso que están en uso en Europa en términos de su estructura, entradas y salidas teniendo en cuenta una perspectiva de gestión forestal. Se han distinguido dos pasos para modelos híbridos: (i) acoplamiento de modelos EM y PBM mediante el desarrollo de funciones de transferencia de señal ambiente-productividad; (ii) modelos híbridos con una estructura causal incluyendo tanto componentes empíricos como mecanicistas. Se han identificado varias lagunas de conocimiento para los tres tipos de modelos revisados. Las fortalezas y debilidades de los tres tipos de modelos difieren y es probable que se sigan utilizando. Hay un compromiso entre la cantidad mínima de información necesaria para la calibración y la simulación, y la variedad de relaciones input-output que pueden cuantifiar. Los modelos PBM requieren más datos, haciéndolos menos aplicables cuando los datos para la calibración son escasos. Los modelos EM, por otra parte, son más fáciles de correr puesto que requieren mucha menos información previa, pero la representación agregada de los efectos ambientales los hace menos fiables en el contexto del cambio climático. Las distintas desventajas de los modelos PBM y EM sugieren que los modelos híbridos pueden ser un buen compromiso, pero se requiere una mayor evaluación práctica de estos modelos.