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White spruce (Picea glauca (Moench) Voss) cone crops were measured at five regional centers in southern and central Yukon for 30 years at one site from 1986 to 2015 and at four other sites during 9 to 11 years to select the best climatic model that uses cues from growing season temperature and rainfall to predict the size of cone crops. We evaluated six climatic models that use summer temperature and rainfall of years t-1 and t-2 to predict cone crops in year t. July temperatures provided the best predictors of white spruce cone crops, and no rainfall variable was related to the size of cone crops. We explored three variants of July temperatures: mean temperature, degree-days > 5 °C, and maximum temperatures. For each of these, we used the ΔT model that uses the difference in the July temperature measures of years t-1 and t-2. We compared the resulting six models with corrected Akaike's information criterion ([AIC.sub.c]) to determine their relative predictive performance. The best model combined AT measures of degree-days > 5 °C and the four highest daily maximum July temperatures with [R.sup.2] = 0.65. By comparison, the ΔT model involving only mean July temperatures was less successful ([R.sup.2] = 0.49). There was good regional synchrony ([r.sub.p] = 0.7 to 0.8) in high cone crops over southern and central Yukon during 1986 to 2015. Key words: white spruce cone production, Yukon, climate, Picea glauca, delta-T model, mast seeding. La production de cones d'epinette blanche (Picea glauca (Moench) Voss) a ete mesuree dans cinq centres regionaux au Yukon pendant 30 ans a un endroit, de 1986 a 2015, et a quatre autres endroits pendant 9-11 ans pour choisir le meilleur modele climatique qui utilise des signaux de la temperature et des precipitations durant la saison de croissance pour predire la production de cones. Nous avons evalue six modeles climatiques qui utilisent la temperature estivale et la precipitation des annees t-1 et t-2 pour predire la production de cones durant l'annee t. Les temperatures de juillet ont fourni les meilleurs predicteurs de la production de cones d'epinette blanche et aucune variable reliee a la precipitation n'etait associee a la quantite de cones recoltes. Nous avons explore trois variantes de la temperature de juillet: la temperature moyenne, les degresjours > 5 °C et les temperatures maximum. Pour chacune de ces variantes, nous avons applique le modele ΔT qui utilise les differences dans les mesures de temperature de juillet entre les annees t-1 et t-2. Nous avons compare les six modeles que nous avons obtenus a l'aide du critere d'information d'Akaike ([AIC.sub.c]) pour determiner leur performance predictive relative. Le meilleur modele combinait les mesures de ΔT des degres-jours > 5 °C et les quatre temperatures journalieres maximum les plus elevees de juillet avec un [R.sup.2] = 0,65. Par comparaison, le modele ΔT qui utilisait seulement les temperatures moyennes de juillet etait moins performant ([R.sup.2] = 0,49). Les annees de forte production de cones etaient bien synchronisees ([r.sub.p] = 0,7 a 0,8) a l'echelle regionale dans le centre et le sud du Yukon de 1986 a 2015. [Traduit par la Redaction] Mots-cles: production de cones d'epinette blanche, Yukon, climat, Picea glauca, modele delta-T, bonne annee semenciere., Introduction Cone crops of white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) in the boreal forest region vary dramatically from year to year. A combination of climatic events is usually put forward [...]

White spruce (Picea glauca (Moench) Voss) cone crops were measured from 1986 to 2011 in the Kluane region of southwestern Yukon to test the hypothesis that the size of cone crops could be predicted from spring and summer temperature and rainfall of years t, t - 1, and t - 2. We counted cones in the top 3 m of an average of 700 white spruce trees each year spread over 3-14 sites along 210 km of the Alaska Highway and the Haines Highway. We tested the conventional explanation for white spruce cone crops that implicates summer temperatures and rainfall in years t and t - 1 and rejected it, since it explained very little of the variation in our 26 years of data. We used exploratory data analysis with robust multiple regressions coupled with Akaike's information criterion corrected (AICc) analysis to determine the best statistical model to predict the size of cone crops. We could statistically explain 54% of the variation in cone crops from July and August temperatures of years t - 1 and t - 2 and May precipitation of year t - 2. There was no indication of a periodicity in cone crops, and years of large cone crops were synchronous over the Kluane region with few exceptions. This is the first quantitative model developed for the prediction of white spruce cone crops in the Canadian boreal forest and has the surprising result that weather conditions 2 years prior to the cone crop are the most significant predictors. Key words: white spruce cone production, Yukon, climate, Kluane, Picea glauca. Les auteurs ont emis l'hypothese a savoir si l'on peut predire l'importance de la production des cones chez l'epinette blanche (Picea glauca (Moench) Voss) a partir des temperatures du printemps et de l'automne et des precipitations des annees t, t - 1, et t - 2. Pour verifier l'hypothese, ils ont mesure la production des cones de 1986 a 2011 dans la region de Kluane dans le sud-ouest du Yukon. Chaque annee, ils ont compte les cones dans les 3 m superieurs d'une moyenne de 700 tiges d'epinettes blanches dispersees dans 3-14 sites sur une longueur de 210 km le long des autoroutes de l'Alaska et Haines. Ils ont verifie l' explication conventionnelle pour la production des cones chez l' epinette blanche impliquant les temperatures estivales et les precipitations des annees t et t - 1, et l'ont rejetee puisqu'elle explique tres peu de la variation dans leurs donnees de 26 annees. Ils ont utilise l' analyse exploratoire des donnees avec des regressions multiples robustes couplees avec l' analyse du critere d' information d'Akaike corrige (AICc) pour determiner le meilleur modele statistique permettant de predire la production de cones. Ils ont pu ainsi expliquer 54 % de la variation de la production des cones a partir des temperatures de juillet et aout des annees t - 1et t - 2 et la precipitation de mai de l'annee t - 2. Il n'y a aucune indication de periodicite dans la production des cones, et les annees de forte production sont synchrones sur l'ensemble de la region de Kluane avec quelques exceptions. Il s'agit du premier modele quantitatif developpe pour la prediction des productions de cones chez l'epinette blanche dans la foret boreale canadienne avec le resultat surprenant que les conditions climatiques 2 ans avant l' annee de production constituent les meilleurs predicteurs. Mots-cles : production de cones de l'epinette blanche, Yukon, climat, Kluane, Picea glauca. [Traduit par la Redaction], Introduction Cone crops of white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) in the boreal forest region vary dramatically from year to year. A combination of climatic events are usually put forward [...]

Berry crops in the southwestern Yukon were quantified from 1997 to 2008 at 10 locations along 210 km of the Alaska and Haines highways. We tested the hypothesis that the size of berry crops could be predicted from spring and summer temperature and rainfall of years t, t-1 (1 year prior), and t-2 (2 years prior). Six common species were studied in the boreal forest of the Kluane region: Arctostaphylos rubra (Rehd. & Wils.) Fern., Arctostaphylos uva-ursi (L.) Spreng. s.l., Empetrum nigrum L., Vaccinium vitis-idaea L., Geocaulon lividum (Richards) Fern, and Shepherdia canadensis (L.) Nutt.. For the first five species we counted berries on fixed 40 cm x 40 cm quadrats to obtain an index of berry production for the Kluane region for each of the 12 years, and for S. canadensis we counted berries on two tagged branches of 10 bushes at each location. Stepwise multiple regressions were utilized to predict the size of berry crops for each species. For all species, predictive equations could explain statistically 80%-96% of the variation in berry crops. Different weather variables characterized each plant species, and there was no common weather regression that could explain the variation in berry crops in all species. Rainfall and temperature from years t-1 and t-2 were typically the significant predictors. There was no indication of a periodicity in berry production, and 43%-60% of the quadrats counted had large berry crops at one year intervals, while other quadrats never had a high crop during the study interval. Key words: berry production, Yukon, climate, Kluane, dwarf shrubs. Les auteurs ont quantifie les recoltes de baies dans le sud-ouest du Yukon de 1997 a 2008, a 10 endroits sur 210 km le long des autoroutes d'Alaska et de Haines. Its ont verifie l'hypothese qu'on pourrait predire l'importance des recoltes de petits fruits a partir des temperatures estivales des annees t, t-1 et t-2. Its ont etudie six especes communes de la foret boreale dans la region de Kluane: Arctostaphylos rubra (Rehd. & Wils.) Fern., Arctostaphylos uva-ursi (L.) Spreng. s.l., Empetrum nigrum L., Vaccinium vitis-idaea L., Geocaulon lividum (Richards) Fern et Shepherdia canadensis (L.) Nutt. Chez les 5 premieres especes, on a compte les baies sur des quadrats fixes de 40 cm x 40 cm afin d'obtenir un index de la production des baies dans la region de Kluane pour chacune des 12 annees, et pour le S. canadensis on a compte les baies sur deux branches marquees chez 10 bosquets sur chaque site. Les auteurs ont utilise la regression multiple progressive pour predire la dimension des recoltes de petits fruits pour chaque espece. Chez toutes les especes, les equations predictives peuvent expliquer statistiquement 80-96 % de la variation des recoltes de petits fruits. Differentes variables climatiques caracterisent chaque espece de plante, et on n'observe pas de regression commune qui pent expliquer la variation des recoltes de baies chez toutes les especes. La precipitation et la temperature des annees t-1 et t-2 constituent des pronostiques significatifs. Il n'y a pas d'indication qu'il existerait une periodicity dans la production des baies, et 43-60 % des quadrats enumeres montrent de fortes productions de baies a un an d'intervalles, alors que les autres quadrats n'ont jam ais montre de fortes recoltes tout an long de l'etude. Mots-cles : production de baies, Yukon, climat, Kluane, arbustes nains. [Traduit par la Redaction], Introduction Berry crops in the boreal forest region vary dramatically from year to year. A combination of soil factors and climatic events are usually put forward to explain these variations [...]

Examines the spatial structure of Dicrostonyx groenlandicus lemming populations fluctuating in density. Use of mitochondrial DNA control region sequences; Variability of the microsatellite loci; Observation on the genetic variability on small islands and low level differentiation of the islands.