Éditeur(s) : HAL CCSD Wiley
Résumé : International audience
1. Estimating forest above-ground biomass (AGB), or carbon (AGC), in tropical forests has become a majorconcern for scientists and stakeholders. However, AGB assessment procedures are not fully standardized andeven more importantly the uncertainty associated with AGB estimates is seldom assessed.2. Here, we present an R package designed to compute both AGB/AGC estimate and its associated uncertaintyfrom forest plot datasets, using a Bayesian inference procedure. The package builds upon previous work onpantropical and regional biomass allometric equations and published datasets by default but it can alsointegrate unpublished or complementary datasets in many steps.3. BIOMASS performs a number of standard tasks on input forest tree inventories: i) tree speciesidentification, if available, is automatically corrected; ii) wood density is estimated from tree species identity;iii) if height data are available, a local height-diameter allometry may be built; else height is inferred frompantropical or regional models; iv) finally, AGB/AGC are estimated by propagating the errors associated withall the calculation steps up to the final estimate. R code is given in the paper and in the appendix forillustration purpose.4. The BIOMASS package should contribute to improved standards for AGB calculation for tropical foreststands, and will encourage users to report the uncertainties associated with stand-level AGB/AGC estimatesin future studies.
ISSN: 2041-210X

hal-01558180
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01558180
DOI : 10.1111/2041-210X.12753

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

Éditeur(s) : HAL CCSD Elsevier
Résumé : International audience
The oxygen fugacity and therefore the iron redox state of a melt is known to have a strong influence on the liquid line of descent of magmas and thus on the composition of the coexisting melts and crystals. We present a new method to estimate this critical parameter from electron probe microanalyses of two of the most common minerals of basaltic series, plagioclase and clinopyroxene. This method is not based on stoichiometric calculations, but on the different partitioning behaviour of Fe3+ and Fe2+ between both minerals and a melt phase: plagioclase can incorporate more Fe3+ than Fe2+, while clinopyroxene can incorporate more Fe2+ than Fe3+. For example, the effect of oxidizing a partly molten basaltic system (Fe3+ is stabilized with respect to Fe2+) results in an increase of FeOtotal in plagioclase, but a decrease in the associated clinopyroxene. We propose an equation, based on published partition coefficients, that allows estimating the redox state of a melt from these considerations. An application to a set of experimental and natural data attests the validity of the proposed model. The associated error can be calculated and is on average <1 log unit of the prevailing oxygen fugacity.;In order to reduce the number of different variables influencing the Fe2+/Fe3+ mineral/melt equilibrium, our model is restricted to basaltic series with SiO2<60% that have crystallized at intermediate to low pressure (<0.5 GPa) and under relatively oxidizing conditions (Delta FMQ>0; where FMQ is the fayalite-magnetite-quartz oxygen buffer equilibrium), but it may be parameterized for other conditions. A spreadsheet is provided to assist the use of equations, and to perform the error propagation analysis.
ISSN: 0377-0273

hal-00475550
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00475550
DOI : 10.1016/j.jvolgeores.2009.11.023