![]() | Quelle sera la réponse des forêts tropicales humides à l’augmentation des températures et aux changements de pluviométrie ? : Modéliser la dynamique forestière pour identifier les processus sensibles en Guyane française ; What will be the response of the tropical rainforest to temperature rising ans pluviometry changes ? : Modeling forest dynamics to identity the sensitive processes Auteur(s) : Aubry-Kientz, Mélaine Auteurs secondaires : Antilles-Guyane Hérault, Bruno Résumé : En 2013, Le Groupe d'experts Intergouvernemental sur l'Evolution du Climat (GIEC) publie son cinquième rapport concernant les changements climatiques. Il y est souligné que le réchauffement climatique est sans équivoque, et que de nouvelles émissions de gaz à effet de serre impliqueront une poursuite du réchauffement et des changements affectant toutes les composantes du système climatique. En région tropicale, une hausse de la température, ainsi qu'une intensification des événements de sécheresse et de pluviométrie extrêmes sont à prévoir. C'est dans ce contexte que s'inscrit ce travail, dont le but est d'étudier la réponse de la forêt tropicale à ces changements climatiques prédits en Guyane Française. Pour ce faire, j'ai utilisé les données du dispositif de suivi forestier de Paracou pour construire un modèle de dynamique individuel basé sur les traits fonctionnels des arbres. Un modèle de mortalité a d'abord été réalisé puis couplé à un modèle de croissance.Le modèle couplé ainsi construit permet de modéliser la croissance et la mortalité des arbres sur un pas de temps de 2 ans tout en tenant compte de leur ontogénie et de leurs traits fonctionnels. Ce modèle a d'abord été appliqué aux essences commerciales de Guyane Française en forêt naturelle et exploitée en y ajoutant un indice de stress hydrique. Ceci permet de montrer que le stress hydrique fait baisser la croissance et augmenter la mortalité, tandis que l'exploitation a l'effet inverse. Malgré le signal commun, différentes réponses sont observées selon les espèces. Le modèle a ensuite été appliqué à la communauté en forêt naturelle pour identifier les drivers climatiques et les processus impactés. Il ressort que la croissance est impactée par le stress hydrique et la température, et que la mortalité est impactée par le stress hydrique et la pluviométrie totale.Ces résultats ont enfin permis de construire un modèle complet de dynamique forestière climat dépendant, et de simuler l'évolution d'une communauté pendant un siècle selon différents scénarios correspondant aux prédictions du GIEC. Les simulations mettent en évidence une très forte diminution de la croissance, ainsi qu'une plus faible diminution de la mortalité. Ceci entraine une diminution notable de la surface terrière, du diamètre quadratique et de la biomasse fraiche. Une analyse de sensibilité montre que ces changements sont principalement dus à l'augmentation sévère des températures prédites pour le siècle à venir. Des pistes de réflexion sur les enjeux de modélisation et les échelles considérées sont proposées en discussion de ce travail. In 2013 the intergovernmental panel on climate change (ipcc) publishes its fifth report. This report underlines that an increase of temperature and a strengthening of drought and extreme rainfall are expected in tropical regions. This work was made in this context of climate changes, and aimed to study the response of the rainforest to predicted climate changes. To do this, i used the data from the study site of Paracou French Guiana to build an individual based dynamics model based on the functional traits of trees. This model was first applied to species with a commercial interest in French Guiana, in natural and logged forest and adding a water stress index as predictor. Water stress decreases growth and increases mortality, while logging had the opposite effect. The model was then applied to the community in natural forest for identifying potential climate drivers and impacted processes. Growth is impacted by the water stress and temperature and mortality is imp acted by the water stress and the total rainfall. These results allowed us to build a climate dependent model of forest dynamics and to run simulations of the evolution of a community under different scenarios for the next century. Simulations showed a decrease of growth and a small decrease of mortality. This resulted in a substantial decrease of basal area, squared diameter and fresh biomass. http://www.theses.fr/2014AGUY0802/document | Partager |
![]() | Estimation de la biomasse en forêt tropicale humide : propagation des incertitudes dans la modélisation de la distribution spatiale de la biomasse en Guyane Française ; Biomass estimation in neotropical forests : uncertainty propagation and spatial modelling with applications in French Guiana Auteur(s) : Molto, Quentin Auteurs secondaires : Antilles-Guyane Hérault, Bruno Rossi, Vivien Blanc, Lilian Résumé : Les forêts tropicales contiennent dans leur biomasse aérienne un stock de carbone important à l’échelle de la planète. Mesurer ce stock et comprendre son fonctionnement permet de mieux saisir les enjeux liés à sa protection, sa destruction ou sa modification, ainsi que son rôle dans le cycle du carbone et les mécanismes climatiques globaux. Dans le cadre des problématiques économiques et écologiques liés au climat, les forêts sont progressivement prises en compte dans les programmes internationaux de mesures visant à réduire l’impact anthropique sur le climat (Protocole de Kyoto, 1998 ; Accord de Copenhague, 2009). L’intégration des forêts dans les mécanismes financiers liés au marché du carbone est clairement envisagée dans les années à venir (marché de carbone « d’origine forestière »).L’estimation de la biomasse aérienne d’une parcelle de forêt inventoriée nécessite l’utilisation successive de plusieurs modèles. Dans ces parcelles, le diamètre et l’espèce de chaque arbre sont renseignés. Ensuite, ces parcelles sont utilisées comme références pour l’extrapolation spatiale des valeurs de biomasse. Cette extrapolation repose souvent sur le traitement de signaux aériens (avions, satellites). Il est aussi possible d’utiliser covariables environnementales (climat, géologie, …).L’incertitude associée à l’estimation de la biomasse d’une région est le résultat de toutes les incertitudes associées à ces différents processus. Les connaissances actuelles ne nous permettent pas de quantifier cette incertitude. L’objectif de la thèse est de développer une méthodologie d’estimation de la biomasse qui permette la propagation des incertitudes ainsi que l’identification des sources de cette incertitude.Modèle de hauteur : Nous proposons un nouveau modèle de hauteur pour les forêts tropicales. Les paramètres de ce modèle ont un sens écologique et peuvent être prédits par des variables décrivant le peuplement sur lequel il est appliqué. Nous avons utilisé les données des projets Amalin et Bridge et sélectionné 42 parcelles réparties en Guyane dans lesquelles le diamètre et la hauteur de chaque arbre ont été mesurés.Modèle de densité de bois : Un modèle à été conçu pour associer à chaque espèce une distribution de densité de bois et non une valeur fixe. Nous avons utilisé les données du projet Bridge dans lequel la densité de bois a été mesurée sur 2504 arbres représentant 466 espèces.Modèle de biomasse: Nous avons montré par une analyse de sensibilité que les incertitudes des prédictions de hauteur et de densité de bois n’avaient qu’une part négligeable dans l’incertitude des prédictions de biomasse. L’amélioration de la précision de ces modèles n’est donc pas une priorité. En revanche, le modèle de hauteur peut être une source de biais.Modélisation spatiale : Les modèles développés ont été appliqués à différents réseaux de parcelles couvrant bien la zone littorale guyanaise : inventaires papetiers de l’ONF, réseau Guyafor, projet Amalin… Les prédictions de biomasse de ces parcelles sont utilisées dans un modèle spatiale. Nous produisons ainsi une carte de biomasse guyanaise associée à une carte de l’incertitude de cette estimation. Tropical forest yield and important part of the aerial vegetation carbon stock on earth. Measuring and understanding this stock distribution is crucial for the management of the tropical forests facing the actual environmental challenges (REDD+, carbon market).Aerial Biomass estimation of forest census plots requires few models depending on the precision of the inventory: diameter models, height models, wood density models. Spatial extrapolation between census plots relies on aerial data (satellite measurements, images) or ground-based data (geology, altitude).The uncertainty of the estimation of a region’s biomass is the result of the uncertainty brought by all these models. The aim of the thesis is to develop models and methods to estimate the biomass of a region while propagating the uncertainties. This is applied to the neo-tropical forest of French Guiana (South America, Guianas Plateau). http://www.theses.fr/2012AGUY0567/document | Partager |