Kasvumallien tarkoituksena on kuvata yksittäisen puun tai suuremman puujoukon kehitystä. Niiden käyttökelpoisuus riippuu suurelta osin siitä, miten luotettavasti puuston rakenne ja dynamiikka on saatu kuvattua. MOTTI-simulaattorissa käytettävät kasvumallit tuottavat harhattomia kasvun ennusteita valtakunnan tasolla, mutta pienemmillä, esim. metsäkeskusten alueilla, ennusteet voivat olla harhaisia. Tällaisillekin alueille olisi tärkeää saada kasvunarviot harhattomiksi metsävarojen kehityksen paikallista tilastointia ja puutaselaskelmia ajatellen. §§ Tässä tutkimuksessa kalibroitiin MOTTI-simulaattorissa käytettävät männyn kivennäis- ja turve maiden pohjapinta-alan kasvumallit Pohjois-Pohjanmaan metsäkeskuksen alueelle, ja vertailtiin neljän eritasoisen kalibrointimallin vaikutusta kasvun ennusteeseen. Kalibrointimalleja olivat §§ 1) vakiokalibrointi, 2) metsikkökalibrointi, 3) puukalibrointi ja 4) ikäkalibrointi, jotka estimoitiin sekamalleilla. §§ Kivennäismailla vakiokalibrointi korjasi pohjapinta-alan kasvun ennustetta noin 23 % pienemmäksi ja turvemailla 17 % suuremmaksi valtakunnallisten kasvumallien ennusteisiin verrattuna. Puustotunnusmuuttujia sisältävät mallit (mallit 3 ja 4) olivat tilastollisesti parhaita, mutta laadinta-aineistosta johtuen niiden soveltuvuus kalibrointimalliksi oli kyseenalainen. Metsikkötunnusmallin jäännöshajonta oli suurempi kuin puustotunnuksia sisältävien mallien, mutta kalibrointimalliksi se soveltui hyvin, sillä selittävät muuttujat olivat tunnuksia, jotka eivät muuttaneet alkuperäisen kasvumallin sisäistä dynamiikkaa.

Tutkimusartikkeli