Predicting <I>Armillaria ostoyae</I> infection levels in black spruce plantations as a function of environmental factors

Abstract

L'analyse de regression lineaire progressive a ete utilisee pour choisir les variables environnementales assez importantes pour etre inclues dans le modele non lineaire. La courbe de croissance sigmoide a ete utilisee dans cette analyse. Une relation non lineaire significative entre l'âge d'un arbre et la severite de l'infection a ete mise en evidence et utilisee pour ajuster a l'âge de 15 ans la severite de l'infection chez tous les arbres avant de proceder a l'analyse de regression avec les variables environnementales. La fonction logistique a ete utilisee comme modele non lineaire pour l'analyse. Il existait une relation significative entre la severite de l'infection par Armillaria ostoyae (Romagnesi) Herink et plusieurs variables environnementales selon l'analyse de regression non lineaire. Les facteurs qui ont significativement influence le taux d'infection par Armillaria comprenaient les variables fictives pour les unites de traitement B, dominees par le peuplier, et D, dominees par le sapin baumier (Abies balsamea (L.) Mill.) et l'epinette blanche (Picea glauca (Moench) Voss) (sur la base de la classification des ecosystemes forestiers pour le nord-ouest de l'Ontario), le type de plants, la surface terriere totale pour toutes les souches, le pourcentage d'argile dans l'horizon C et la quantite de phosphore dans l'horizon A. L'infection par Armillaria etait moins severe dans les plantations situees dans les unites de traitement B et D et diminuait avec l'augmentation du contenu en argile dans l'horizon C comme l'indiquent les coefficients negatifs pour ces variables dans le modele. L'infection etait plus severe dans les plantations avec des semis a racines nues et s'intensifiait avec l'augmentation de la surface terriere totale de toutes les souches et du contenu en phosphore dans l'horizon A comme l'indiquent les coefficients positifs pour ces variables. Le modele non lineaire avait une valeur resultante de R 2 de 0,94 et un ecart quadratique moyen de 0,0026. Le fait d'enlever du modele le contenu en phosphore dans l'horizon A, une variable difficile a mesurer sur le terrain, reduisait la valeur de R 2 de seulement 0,5% et augmentait l'ecart quadratique moyen de 0,0001.