Using data from destructively sampled Douglas-fir and lodgepole pine trees, we evaluated the performance of regional volume and component biomass equations in terms of bias and RMSE. The volume and component biomass equations were calibrated using three different adjustment methods that used: (a) a correction factor based on ordinary least square regression through origin (OLS-RTO method); (b) a correction factor based on OLS with intercept (OLS-WI method); and, (c) an inverse approach. The

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... onal volume equations performed fairly well and produced similar results as the locally fitted volume equations of the same form but the regional predicted component biomass estimates were highly biased. All adjustment methods improved the performance of regional equations for the calibration dataset. Based on leave-one-out cross validation, the calibration based on OLS-RTO and OLS-WI methods reduced the RMSE for all species-component combinations. The inverse approach improved the performance of the regional equations for Douglas-fir but it did not improve lodgepole pine regional biomass equations. The decreasing trend of RMSE in component biomass estimation by using randomly selected trees to calibrate regional equations slowed down considerably after five trees. RÉSUMÉ Au moyen de données acquises par des tests destructifs sur des tiges-échantillons de sapin Douglas et de pin lodgepole, nous avons évalué la performance d' équations régionales de volume et des composantes de la biomasse quant au biais et à l' erreur moyenne quadratique. Les équations de volume et de composantes de la biomasse ont été calibrées selon trois méthodes d'ajustement différentes en utilisant : (a) un facteur de correction tiré de la méthode des moindres carrés ordinaires (méthode MCO-RTO); (b) un facteur de correction tiré d'une MCO avec étalonnage (méthode MCO-WI); et (c) une approche inverse. Les équations régionales de volume ont fonctionné de façon acceptable et ont généré des résultats similaires à ceux obtenus au moyen d' équations de volume de forme semblable ajustées aux conditions locales, mais l' estimation des composantes de biomasse régionales était fortement biaisée. Toutes les méthodes d'ajustement ont permis d'améliorer la performance des équations régionales après la calibration des données de base. Selon une validation croisée utilisant une méthode d' exclusion d'une donnée (leave-one-out cross-validation), la calibration basée sur les méthodes MCO-RTO et MCO-WI a réduit l' erreur moyenne quadratique de toutes les combinaisons espèces-composantes. L'approche inverse a amélioré la performance des équations régionales dans le cas du sapin de Douglas, mais n'a pas permis d'améliorer les équations régionales de biomasse du pin lodgepole. La tendance à la baisse de l' erreur moyenne quadratique dans l' estimation des composantes de biomasse en utilisant m arbres choisis au hasard pour calibrer les équations régionales, a considérablement diminué après cinq arbres.