Site index of Sitka spruce (Picea sitchensis) in relation to different measures of site quality in Ireland

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Abstract:

To examine the relationships between Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.) Carr.) site index and site quality variables, we sampled 201 Sitka spruce stands covering the entire range of sites supporting the growth of the species in Ireland. Site index varied significantly with climate and climate surrogate variables, some site quality variables, soil physical and chemical properties, edatopes (combinations of soil nutrient and moisture regimes), rotation types, provenance, and fertilizer regimes. We developed a series of models to predict site index using climate, site, soil physical and chemical properties, edaphic variables, and management factors as predictor variables. Soil nutrient regime (SNR) exhibited the strongest relationship of all variables examined in the study, explaining 51% of the variation in site index, with site index increasing with increasing SNR. We found that edaphic variables of soil moisture regime and SNR produced the best prediction of site index. The species showed the best development on fresh to very moist sites, with rich to very rich soil nutrient regimes. We also developed a composite model explaining 62% of the variation in site index and an elevation zone model (>300m) explaining 74% of the variation in site index.

Pour étudier les relations entre l’indice de qualité de station (IQS) de l’épinette de Sitka (Picea sitchensis (Bong.) Carrière) et les variables de qualité de station, nous avons échantillonné 201 peuplements d’épinette de Sitka couvrant toute la gamme de stations supportant la croissance de cette espèce en Irlande. L’IQS variait de façon significative en fonction des variables climatiques et subrogatives du climat, de certaines variables de qualité de station, des propriétés physiques et chimiques du sol, des édatopes (combinaisons des régimes de nutriments et d’humidité du sol), des types de rotation, de la provenance et des régimes de fertilisation. Nous avons mis au point une série de modèles de prévision de l’IQS en utilisant le climat, la station, les propriétés physiques et chimiques du sol, ainsi que les facteurs édaphiques et d’aménagement comme variable indépendantes. Parmi les variables étudiées, le régime nutritif du sol (RNS) est la variable la plus fortement corrélée à l’IQS et explique 51 % de sa variation, l’IQS augmentant avec le RNS. La meilleure prévision de l’IQS a été obtenue à l’aide de variables édaphiques, c’est-à-dire le régime hydrique du sol et le RNS. Le meilleur développement de l’épinette a été observé sur les stations fraîches à très humides avec un RNS variant de riche à très riche. Nous avons aussi mis au point un modèle composite qui explique 62 % de la variation de l’IQS et un modèle pour les stations situées en altitude (plus de 300m) qui explique 74 % de la variation de l’IQS.

Document Type: Research Article

Publication date: February 1, 2011

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