Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii [Mirb.] Franco) is the second most important exotic tree species in northern Patagonia, where it grows vigorously with no serious disease or pest problems. Its wood is highly valued. Site index curves have been developed to determine productivity in the two growing zones identified within the region. However, these curves cannot predict the site index when there are no plantations nearby. One way to overcome this problem is to predict site quality from environmental variables. The objective of this work was to construct a model that can predict site indices from environmental variables in both growing zones. Data were collected from 64 plantations scattered around the region. One plot was established in each plantation and 12 environmental variables were measured. The two final models, constructed with principal components analysis and the least squares method, explained more than 67% of the variation in site indices. Organic matter content, depth of horizon A, aspect, altitude, and total soil depth and texture, were the contributory variables in both growing zones. Organic matter content was the variable that explained by far the most variation in site index in both growing zones.El pino oregón (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) es la segunda especie en importancia entre las coníferas exóticas cultivadas en la región andino patagónica, siendo muy apreciada por su crecimiento, sanidad y calidad de su madera. Existen curvas de índice de sitio desarrolladas para estimar su productividad en dos zonas de crecimiento identificadas en la región; sin embargo, estas curvas son útiles sólo donde existen plantaciones presentes. Una forma de solucionar este inconveniente es predecir el índice de sitio a través de variables ambientales. El objetivo de este trabajo fue ajustar modelos predictores del índice de sitio para ambas zonas de crecimiento. Los datos fueron obtenidos de 64 plantaciones de toda la región. En cada una de ellas se estableció una parcela y se consideraron doce variables ambientales. Los modelos finales, obtenidos mediante análisis de componentes principales y mínimos cuadrados, explicaron más del 67% de la variación del índice de sitio. El contenido de materia orgánica, profundidad del horizonte A, exposición, altitud, profundidad total del suelo y textura fueron las variables explicatorias considerando las dos zonas de crecimiento. El contenido de materia orgánica fue la variable que explicó la mayor variación del índice de sitio en ambos casos.