[en] Climatic and topographic factors control the distribution of forests across the globe. The present study investigated the impacts of these factors on spatial distribution of sub-tropical (scrub and pine) and moist temperate forests in Pakistan. The study used Digital Elevation Model (DEM), Sentinel-2 images and climatic data to quantify the impacts of climatic and topographic factors on distribution of forests. The data was statistically analyzed using correlation coefficient (R), liner regression and decision tree. Results specified six forest types during stratification. These types were significantly related to topographic (elevation) and climatic factors. Correlation coefficient (R) indicated strong positive relationship with elevation (R= 0.92) followed by annual mean temperature (R= –0.76). Similarly, annual precipitation indicated positive relation with R value of 0.53. Stepwise linear regression model showed that elevation, precipitation seasonality and annual temperature range were strongly significant with overall R2 of 0.85. Decision trees were developed to explore possible interactions of predictors to determine imperative factors. Results of decision trees of both growing methods (Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID) and Classification and Regression Trees (CRT)) showed elevation was the most important factor that predicted particular forest type. Moreover, other factors such as temperature of the driest quarter, annual precipitation, precipitation seasonality and slope were identified as important factors in CRT. The present study concluded that forest types were strongly influenced by climate and topography. However, elevation was the best predictor, has significant relative importance and can be used for detailed forest stratification.

[fr] Les facteurs climatiques et topographiques contrôlent la répartition des forêts à travers le monde. Ce travail a étudié les effets de ces facteurs sur la distribution spatiale des forêts subtropicales (broussailles et pins) et tempérées humides du Pakistan. L'étude a utilisé le modèle numérique d'élévation (MNT), des images Sentinel-2 et des données climatiques pour quantifier les impacts des facteurs climatiques et topographiques sur la répartition des forêts. Les données ont été analysées statistiquement à l'aide du coefficient de corrélation (R), de la régression linéaire et d'un arbre de décision. Les résultats ont indiqué six types de forêts. Cette typologie était significativement liée aux facteurs topographiques (altitude) et climatiques. Le coefficient de corrélation (R) indiquait une forte relation positive avec l'altitude (R = 0,92) suivie de la température moyenne annuelle (R = –0,76). De même, les précipitations annuelles indiquent une relation positive avec une valeur R de 0,53. Le modèle de régression linéaire a montré que l'altitude, la saisonnalité des précipitations et la plage de température annuelle étaient fortement significatives avec un R2 global de 0,85. Des arbres de décision ont été développés pour explorer les interactions possibles des facteurs explicatifs afin de déterminer les facteurs impératifs. Les résultats des arbres de décision des deux méthodes de croissance (détection automatique d'interaction du chi carré (CHAID) et arbres de classification et de régression (CRT)) ont montré que l'altitude était le facteur le plus important prédisant un type de forêt particulier. De plus, d'autres facteurs tels que la température du trimestre le plus sec, les précipitations annuelles, la saisonnalité des précipitations et la pente ont été identifiés comme des facteurs importants dans le CRT. La présente étude a conclu que les types de forêts étaient fortement influencés par le climat et la topographie. Cependant, l'altitude était le meilleur facteur explicatif, a une importance relative significative et peut être utilisée pour une stratification forestière détaillée.