Ann. For. Sci. 52 (1995) 619-634
DOI: 10.1051/forest:19950608

Predicting the yield of Douglas fir from site factors on better quality sites in Scotland

AL Tyler^a, DC Macmillan^a and J Dutch<sup>b

a</sup>  Macaulay Land Use Research Institute, Craigiebuckler, Aberdeen AB9 2QJ
^b  Forestry Authority Northern Research Station, Roslin, Midlothian EH25 9SY, UK

Abstract - In Scotland, as a result of recent changes in agricultural policy and grant schemes, there is now greater potential for planting a wider range of more productive forestry species on better quality land. In order to permit accurate production forecasting and financial appraisals for any such afforestation, it is necessary to develop predictive yield models. This article describes the development of a multiple linear regression model for the prediction of General Yield Class (GYC) of Douglas fir using readily assessed, or derived, site factors. Climate surfaces developed by spatial analysis of weather data were used to predict temperature and rainfall for 87 sample sites to a resolution of 1 km². Estimates of wind climate were derived from a regression model using geographic location, elevation and topographic exposure. Multivariate analysis of these and other soil and topographic variables indicate that temperature and exposure are most important in determining the productivity of Douglas fir on better quality sites in Scotland. As crop age increases, GYC declines and the possible reasons for this effect are discussed. Other factors are also discussed, such as the genetic variability of Douglas fir, and problems associated with establishment and form.

Résumé - Prédire la production du douglas à partir de facteurs stationnels sur des terrains de meilleure qualité en Écosse. Suite aux récents changements de politique agricole et de schémas d'attribution des subventions, il existe actuellement en Écosse de nouvelles possibilités pour planter un éventail plus large d'espèces forestières plus productives sur des terres de meilleure qualité. Afin de prédire de façon précise les productions et les implications financières de tels reboisements, il est nécessaire de développer des modèles de prédiction des productions. Cet article présente le développement d'un modèle de régression multilinéaire de prédiction des classes générales de production du douglas en utilisant des facteurs stationnels mesurés directement. Des surfaces climatiques, obtenues par une analyse spatiale des données climatiques, ont été utilisées pour prédire la température et la pluviométrie de 87 sites échantillons à une résolution du km². Des estimations du vent ont été obtenues en appliquant un modèle de régression linéaire utilisant la localisation géographique, l'altitude et l'exposition. Une analyse multivariée incorporant les 2 précédents aspects plus des variables décrivant le sol et la topographie montre que la température et l'exposition sont les 2 principales variables expliquant la productivité du douglas sur des terrains de meilleure qualité en Écosse. On discute ensuite la contribution d'autres facteurs, tels que la variabilité génétique du douglas et les problèmes liés à l'établissement et à la forme.

Key words: Douglas fir / productivity / yield models / site factors / climate

Mots clés : douglas / productivité / modèle de production / facteur stationnel / climat