Describing relationships among weather variables and herbage yield is important for planning livestock grazing, assessing wildlife habitat, and evaluating short and longterm vegetation dynamics. We investigated the effects of weather on herbage yields from 44 Wyoming big sagebrush (Artemisia tridentata subsp. wyomingensis Beetle & Young) steppe sites across eastern Oregon from 2003 to 2012. We used linear and multiple linear regression to relate herbaceous total and functional group yields to monthly and seasonal precipitation, reference evapotranspiration (RET), and temperature. Functional groups were large perennial bunchgrasses, Sandberg bluegrass (Poa secunda J. Presl.), perennial forbs, annual forbs, and annual grasses. Yields and weather variables were normalized prior to regression analysis to account for differences in site characteristics. Normalized variables were obtained by dividing yield and weather variables by their 10year means. Fallthroughspring (e.g., October–May, September–May) and spring precipitation and RET all contributed to significant predictive models for both functional groups and total herbage. Spring precipitation provided the strongest predictor of perennial bunchgrasses (March–May and June; R² = 0.91), perennial forbs (May; R² = 0.79), annual grasses (March; R² = 0.79), and total herbage (March–May; R² = 0.83) yields. Yields of Sandberg bluegrass and annual forbs were most strongly associated with RET for October–May (R² = 0.86) and October–April (R² = 0.79), respectively. Overall, we found a greater influence of latewinter and spring precipitation than that of models developed several decades ago where cropyear (September–June) precipitation provided more accurate herbage biomass estimates.

Describir la relación de las variables climáticas y las de producción de forraje es importante para planificar el pastoreo del ganado, evaluar el hábitat de la vida silvestre y la dinámica de la vegetación a corto y largo plazo. Investigamos los efectos del clima en el forraje de 44 sitios esteparios de artemisa grande de Wyoming (Artemisia tridentata subsp. wyomingensis Beetle & Young) en todo el este de Oregón entre 2003 y 2012. Utilizamos regresión lineal y lineal múltiple para relacionar la producción total y los grupos funcionales herbáceos con la precipitación mensual y estacional, la evapotranspiración de referencia (RET, por sus siglas en inglés) y la temperatura. Los grupos funcionales fueron: pasto perenne grande, Sandberg bluegrass (Poa secunda J. Presl.), hierba perenne, hierba y pasto anuales. Las variables de producción y climáticas se normalizaron antes del análisis de regresión con el propósito de controlar las diferencias en las características de los sitios. Las variables normalizadas se obtuvieron dividiendo las variables de producción y climáticas por su promedio de los últimos 10 años. Del otoño hasta la primavera (es decir, octubre–mayo, septiembre–mayo), la precipitación de primavera y la RET contribuyeron en la obtención de modelos predictivos significativos tanto para los grupos funcionales como para el forraje total. La precipitación de primavera proporcionó el mejor indicador de la producción de pasto perenne (marzo–mayo y junio; R² = 0.91), hierba perenne (mayo; R² = 0.79), pasto anual (marzo; R² = 0.79), y forraje total (marzo–mayo; R² = 0.83). La producción de Sandberg bluegrass y de herbáceas anuales se asociaron más con la RET en octubre–mayo (R² = 0.86) y octubre–abril (R² = 0.79), respectivamente. En general, encontramos una mayor influencia de las precipitaciones de finales de invierno y primavera que los modelos presentados hace varias décadas, donde la precipitación del año de cosecha (septiembre a junio) proporcionó estimaciones más precisas de la biomasa del forraje.