Publications du Service canadien des forêts

Optimisation du choix et du rendement des sources améliorées d’épinette blanche en fonction des caractéristiques physiques des sites à reboiser. 2006. Bousquet, J.; Beaulieu, J. In Forum de transfert sur l’aménagement et l’environnement forestiers, Fonds québécois de la recherche sur la nature et les technologies et Ministère des Ressources naturelles et de la faune du Québec, pages 175-180.

Année : 2006

Disponible au : Centre de foresterie des Laurentides

Numéro de catalogue : 39374

Langue : Français

Disponibilité au SCF : PDF (demande par courriel)

Résumé

L'épinette blanche est l'une des trois essences forestières les plus reboisées au Québec et son programme d'amélioration génétique est avancé (Beaulieu 1996). Bien que les théories permettant d'estimer les gains génétiques découlant de la sélection génétique soient bien connues, il demeure encore difficile de prédire le rendement attendu des sources améliorées. En effet, il n'existe aucun modèle de prédiction faisant appel aux caractéristiques biophysiques (climatiques, édaphiques, biotiques et de compétition) des sites de reboisement. De plus, les gains génétiques sont estimés à partir des informations recueillies dans un nombre réduit de tests de descendances, et souvent pour la hauteur uniquement. Les progrès récents en modélisation écophysiologique offrent toutefois la possibilité à la fois d'optimiser le déploiement des sources améliorées et d'améliorer la prédiction des gains de rendement en tenant compte explicitement des caractéristiques biophysiques des sites à reboiser et de la capacité des génotypes utilisés à répondre positivement à ces conditions particulières. Les possibilités de développer des modèles robustes sont d'autant plus grandes que l'épinette blanche présente une variation qui est de nature clinale (Li et al. 1993, 1997). Les relations entre les facteurs biophysiques du site et l'allocation de la biomasse permettent de déterminer la croissance potentielle des arbres et leur capacité à tolérer les stress environnementaux (Landsberg et Gower 1997). En ce sens, le modèle recherché devrait permettre de prédire tout autant le rendement dans les conditions climatiques actuelles que celui découlant des changements climatiques.

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