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Predicting the age of ancient Thuja occidentalis on cliffs

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In rocky, heterogeneous environments that support old-growth forests, the relationship between tree size and age is weaker than it is for trees growing in productive and homogeneous habitats. To assist in the management and conservation of ancient forests on rocky land of low productivity, it would be useful if the relationships among age, environmental heterogeneity, and morphological variability could be understood and used to develop predictive models of longevity so that extensive core sampling of trees would not be required. Here we sampled 296 mature Thuja occidentalis L. growing on limestone cliffs along the Niagara Escarpment, southern Ontario, Canada. We measured a variety of site conditions and morphological traits, including age, which varied from 51 to 1316years. We then used redundancy analysis and multiple regression to model the relationships among age, morphology, growth rate, and environment, resulting in quantitative models predicting tree age from four subsets of variables. We subsequently tested the models on 60 additional trees not used to build the models and found that they predicted up to 78% of the variation in actual tree age. This approach could be adopted for use in other forest types to predict the age of trees without using tree-ring analysis.

Dans les milieux rocheux hétérogènes qui supportent des forêts anciennes, la relation entre la dimension et l’âge des arbres est moins bonne que dans les habitats productifs et homogènes. Pour aider à aménager et à conserver les forêts anciennes dans les milieux rocheux où la productivité est faible, il serait utile de comprendre les relations entre l’âge, l’hétérogénéité du milieu et la variabilité morphologique et d’utiliser ces relations pour développer des modèles capables de prédire la longévité et ainsi éliminer la nécessité de prélever une grande quantité de carottes. Dans cette étude, nous avons échantillonné 296 Thuja occidentalis L. matures croissant sur des escarpements calcaires le long de l’escarpement du Niagara dans le sud de l’Ontario, au Canada. Nous avons mesuré une variété de conditions de stations et de caractères morphologiques incluant l’âge qui variait de 51 à 1316 ans. Nous avons ensuite utilisé l’analyse de redondance et la régression multiple pour modéliser les relations entre l’âge, la morphologie, le taux de croissance ainsi que le milieu et produire des modèles quantitatifs qui prédisent l’âge à partir de quatre sous-groupes de variables. Nous avons ensuite testé ces modèles sur 60 autres arbres qui n’avaient pas été utilisés pour construire les modèles. Nous avons trouvé que les modèles prédisaient jusqu’à 78 % de la variation de l’âge réel des arbres. Cette approche pourrait être utilisée dans d’autres types de forêts pour prédire l’âge des arbres sans avoir recours à l’analyse des cernes annuels.

Document Type: Research Article

Publication date: 2008-12-01

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  • Published since 1971, this monthly journal features articles, reviews, notes and commentaries on all aspects of forest science, including biometrics and mensuration, conservation, disturbance, ecology, economics, entomology, fire, genetics, management, operations, pathology, physiology, policy, remote sensing, social science, soil, silviculture, wildlife and wood science, contributed by internationally respected scientists. It also publishes special issues dedicated to a topic of current interest.
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