Moose browsing and forage availability: a scale-dependent relationship?

$50.00 plus tax (Refund Policy)

Buy Article:


Scale dependence is a fundamentally important topic in ecology because it determines whether results can be generalized over different spatial scales. We studied the relationship between forage consumption by moose (Alces alces (L., 1758)) and forage availability across six nested spatial scales in south-central Sweden. By using multiple regression, we concluded that the amount of available forage was the best single variable explaining absolute consumption, irrespectively of scale. Forage species diversity, site productivity, and moose density were also important for predicting forage consumption, but their effects differed across the different spatial scales. A multiple regression including forage availability, moose density, site productivity, and forage diversity explained between 31% and 49% of the variation in forage consumption. The importance of a moose index as an explanatory variable decreased with increasing spatial scale, whereas the importance of site productivity increased. According to model selection based on Akaike's information criterion, the same model was ranked highest at the four smallest spatial scales, whereas the top-ranked models at the two largest spatial scales differed. Furthermore, the relationship between consumption and forage availability changed from underutilization at small scales to proportional use at the home range level. Thus, for a comprehensive understanding of moose browsing in relation to food resources, we conclude that a multi-scale approach is necessary.

Le facteur d’échelle est un sujet d’importance fondamentale en écologie car il détermine si des résultats peuvent être généralisés sur diverses échelles spatiales. Nous avons étudié la relation entre la consommation de fourrage chez l’élan d’Europe (Alces alces (L., 1758)) et la disponibilité de ce fourrage sur 6 échelles spatiales emboîtées dans le centre-sud de la Suède. L’utilisation de régressions multiples nous amène à conclure que la quantité de fourrage disponible est la meilleure variable explicative de la consommation absolue, indépendamment des échelles. La diversité spécifique du fourrage, la productivité du site et la densité des élans sont aussi d’importance dans la prédiction de la consommation, mais leurs effets varient d’une échelle spatiale à une autre. Une régression multiple regroupant la disponibilité du fourrage, la densité des élans, la productivité du site et la diversité du fourrage explique entre 31% et 49% de la variation de la consommation de fourrage. L’importance d’un indice élan comme variable explicative diminue en fonction de l’augmentation de l’échelle spatiale, alors que l’importance de la production du site augmente. D’après le critère d’information d’Akaike pour la sélection des modèles, le même modèle est le mieux coté pour les quatre échelles spatiales les plus petites, alors que les meilleurs modèles aux deux échelles spatiales les plus grandes ne sont pas les mêmes. De plus, la relation entre la consommation et la disponibilité du fourrage varie d’une sous-utilisation aux petites échelles à une utilisation proportionnelle à l’échelle de l’aire vitale. Ainsi, pour obtenir une compréhension globale du broutement des élans en relation avec leurs ressources alimentaires, nous concluons qu’il faut adopter une approche qui tienne compte de plusieurs échelles.

Document Type: Research Article

Publication date: March 1, 2007

More about this publication?
  • Published since 1929, this monthly journal reports on primary research contributed by respected international scientists in the broad field of zoology, including behaviour, biochemistry and physiology, developmental biology, ecology, genetics, morphology and ultrastructure, parasitology and pathology, and systematics and evolution. It also invites experts to submit review articles on topics of current interest.
  • Information for Authors
  • Submit a Paper
  • Subscribe to this Title
  • Terms & Conditions
  • Sample Issue
  • Reprints & Permissions
  • ingentaconnect is not responsible for the content or availability of external websites
Related content



Share Content

Access Key

Free Content
Free content
New Content
New content
Open Access Content
Open access content
Subscribed Content
Subscribed content
Free Trial Content
Free trial content
Cookie Policy
Cookie Policy
ingentaconnect website makes use of cookies so as to keep track of data that you have filled in. I am Happy with this Find out more