Environmental factors controlling the distribution and abundance of boreal avifauna are not fully understood, limiting our ability to predict the consequences of a changing climate and industrial development activities underway. We used a compilation of avian point-count data, collected over 1990 -2008 from nearly 36 000 locations, to model the abundance of individual forest songbird species within the Canadian boreal forest. We evaluated 30 vegetation and 101 climatic variables, representing most of the widely-used dimensions of climate space, along with less usual measures of inter-annual variability. Regression tree models allowed us to calculate the relative importance of climate and vegetation variable classes according to avian migration strategy without the need for a priori variable selection or dimension reduction. We tested for hierarchical habitat selection by formulating hypotheses on the locations of variables within the model tree structures. Climate variables explained the majority (77%) of deviance explained over 98 species modelled. As may be expected at high latitudes, we found energy availability (temperature, 65%) to be more important than moisture availability (precipitation, 12%). Th e contributions of inter-and intra-annual climate variability (28%) were about half that of mean conditions. Th e relatively large contribution of remotely-sensed vegetation metrics (23%) highlighted the importance of local vegetation heterogeneity controlled by non-climatic factors. Th e two most important vegetation variables were landcover type and April leaf area index. When selected, these generally occurred in a model ' s right subtree, consistent with predictions from hierarchical habitat selection theory. When occupying the root node, landcover eff ectively delineated the historical forest-prairie ecotone, refl ecting the current disequilibrium between climate and vegetation due to human land use. Our fi ndings suggest a large potential for avian distributional shifts in response to climate change, but also demonstrate the importance of fi ner scale vegetation heterogeneity in the spatial distribution of boreal birds.

proviennent de dénombrements par points d'écoute), de même que le répertoire des covariables spatiales utilisées pour la modélisation. Nous montrons qu'il est possible d'estimer les variables «problématiques», c.-à-d. les variables relatives aux différences dans les protocoles d'inventaire des diverses bases de données source, et faisons quelques suggestions préliminaires quant à la normalisation des futurs relevés. Nous présentons l'approche fondée sur la distance que nous avons utilisée pour convertir des données de points d'écoute normalisées en des estimations de densité; nous illustrons cette approche à partir des densités spécifiques à l'habitat et de l'estimation de l'ensemble de la population d'une espèce occupant une partie de l'ouest du Canada. Nous décrivons également l'emploi des arbres de classification et de régression pour élaborer des modèles de niches d'espèces à partir des données normalisées. Nous concluons par une discussion au sujet de la nécessité de mettre en place un suivi des oiseaux boréaux du Canada, du rôle des modèles de prévision statistique dans l'élaboration d'un suivi de ce genre, et enfin, de la façon avec laquelle ce suivi pourrait être lié à la conservation des oiseaux boréaux grâce à la gestion évolutive.

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