Abstract
Two empirical statistical models were developed to describe the spatial variation in defoliation by spruce budworm (Choristoneura fumiferana Clem.), as recorded by Ontario's Forest Health Survey from 1967 to 1998. These models revealed a number of relationships between the spatial distributions of aerially detectable spruce budworm defoliation and bioclimatic conditions over the landscape. A classification tree model relates the northern and southern boundaries of defoliation to the relative abundance of different tree species that host spruce budworm. Between these boundaries, the classification tree uses the maximum winter temperature and the minimum temperature in May to describe where detectable defoliation occurred. A regression tree model uses a total of eight variables related to winter temperatures, forest composition, spring temperatures, summer temperatures, and precipitation to estimate the defoliation frequency in areas where defoliation was detected at least once from 1967 to 1998. High defoliation frequencies were associated with dry Junes (precipitation, <86 mm) and cool springs (mean minimum temperature < –2.7 °C). Conversely, low frequencies were associated with cold winters (mean minimum temperature < –23.3 °C; mean maximum temperature > –11.0 °C) in the north and a low abundance of host species (percentage of the basal area occupied by balsam fir, white spruce, and black spruce, <14.3%) in the south. Spatial autocorrelation in the bioclimatic variables had little effect on their relationships with the spatial distribution of the defoliation frequency.Deux modèles statistiques empiriques ont été développés pour décrire la variation spatiale dans la défoliation causée par la tordeuse des bourgeons de l'épinette (Choristoneura fumiferana Clem.) selon les données de l'inventaire de l'état de santé des forêts de l'Ontario de 1967 à 1998. Ces modèles mettent en évidence plusieurs relations entre la répartition spatiale de la défoliation causée par la tordeuse des bourgeons de l'épinette qui est décelable par voie aérienne et les conditions bioclimatiques dans l'ensemble du paysage. Un arbre de classification relie les limites septentrionale et méridionale de la défoliation et l'abondance relative des différentes espèces d'arbres hôtes de la tordeuse des bourgeons de l'épinette. À l'intérieur de ces limites, l'arbre de classification utilise la température hivernale maximum et la température minimum en mai pour déterminer où s'est produite une défoliation décelable. Un arbre de régression utilise un total de huit variables reliées aux températures hivernales, à la composition forestière, aux températures printanières et aux précipitations et températures estivales pour estimer la fréquence de la défoliation dans les régions où une défoliation a déjà été détectée au moins une fois entre 1967 et 1998. Des fréquences élevées de défoliation sont associées à un mois de juin sec (précipitation <86 mm) et à un printemps frais (température minimum moyenne < –2,7 °C). À l'inverse, des fréquences faibles sont associées à des hivers froids (température minimum moyenne < –23,3 °C et température maximum moyenne > –11,0 °C) dans le nord et une faible abondance d'espèces hôtes (pourcentage de la surface terrière occupée par le sapin baumier, l'épinette blanche et l'épinette noire <14,3 %) dans le sud. L'autocorrélation spatiale entre les variables bioclimatiques avait peu d'effet sur leurs relations avec la répartition spatiale de la fréquence de la défoliation.[Traduit par la Rédaction]