Prédiction de la dynamique forestière à l'aide d'un modèle matriciel qui incorpore la variabilité de la réponse des espèces à l'environnement : Application dans une forêt tropicale humide semi-décidue d'Afrique centrale - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2011

Predicting forest dynamics using a matrix model that incorporates the variability in species response to environment : application to a semi-deciduous tropical rain forest of central Africa

Prédiction de la dynamique forestière à l'aide d'un modèle matriciel qui incorpore la variabilité de la réponse des espèces à l'environnement : Application dans une forêt tropicale humide semi-décidue d'Afrique centrale

Résumé

The management of tropical rain forests in Central Africa is an essential issue because of the economic importance of the production of timber for the country and of the resource supply to local populations (non wood forest products, proteins via hunting). The sustainable management of these forests often relies on population dynamics models for size-structured tree populations (also called matrix model) that describe forest dynamics and consequently can be used to predict the temporal evolution of the timber stock. The uncertainty on model predictions is directly related to the precision of estimation of the transition parameters of the model. These parameters, also called vital rates, include growth, recruitment and mortality rates. There are two main sources of variability in parameter estimates : sampling variability, and environmental variability. Sampling variability depends on the amount of available data. As tropical rain forests have a high number of species with many rare species, most species-specific parameter estimates have huge errors. One way to solve this problem is to group species with common behaviour to increase the number of available observations. Environmental variability is related to the spatial and temporal variations of transition parameters due to environmental fluctuations (such as climate or soil). This kind of variability is not yet considered in the models used by forest managers. In this study, we address climate variability (rainfall) in forest dynamic predictions and group species according to their response to rainfall. First, the species classification and the relation between growth, mortality and recruitment rates, and climatic covariates for each species group were simultaneously fitted using finite mixture of regression models. Data come from permanent sample plots (40 ha, 25-year monitoring) located at M'Baïki, in the Central African Republic. The plots are located in a semi-deciduous mixed forest, where the climate has a pronounced dry season and where the average annual rainfall is 1739mm. The climatic covariates used are the length of the dry season, the average rainfall during the dry season, and the annual average soil water content. The response of growth, mortality, and recruitment to climatic covariates varied among species. Nine response groups were identified for growth, three for mortality, and five for recruitment. The response groups based on growth showed a correlation between response to drought and species shade-tolerance. Second, we predicted stand dynamics which incorporates rainfall variability and variability in species response to rainfall. Stand dynamics was predicted for three climate scenarios : increase of drought, increase of rainfall, or no change in precipitation. The response of the forest stand was analyzed in terms of changes in stand structure (basal area and density), and relative composition in the species groups previously defined. The analyses showed a gradient in species drought tolerance, which opposed 9 predominantly pioneer species that responded negatively to drought, to 60 predominantly shade-tolerant species that responded positively to drought. The M'Baïki forest stand seems to be relatively drought resistant. Moreover, the response to drought seems to be driven by the mortality response to the climatic covariates, with shade-tolerant species having a lower mortality during the dry season, probably due to an increase in light availability in the understory as a consequence of a longer period of defoliation of canopy deciduous trees during drought. In this study, we also showed that logging increased the proportion of pioneer species in the stand. Consequently, an increase in logging pressure would result in a more drought-sensitive forest stand.
En Afrique Centrale, l'exploitation de la forêt tropicale humide représente un secteur économique important pour les pays de la région, autant par les devises qu'elle rapporte que par les emplois qu'elle génère. Ces forêts sont également pour les populations locales une réserve essentielle de ressources (produits forestiers non ligneux, protéines par l'intermédiaire de la chasse). La gestion durable de ces forêts repose souvent sur des modèles de dynamique de population structurée en taille appelés aussi modèles matriciels, qui décrivent la dynamique forestière et permettent de prédire l'évolution temporelle du stock de bois. La précision des prédictions du modèle est directement liée à la précision des estimations des paramètres du modèle. Ces paramètres, appelés aussi taux vitaux, incluent les taux de croissance, de recrutement et de mortalité. Il existe deux principales sources de variabilité dans l'estimation des paramètres : la variabilité d'échantillonnage, et la variabilité environnementale. La variabilité d'échantillonnage dépend de la quantité de données disponibles pour estimer les paramètres. Comme les forêts tropicales humides ont une richesse spécifique élevée avec beaucoup d'espèces rares, la plupart des paramètres estimés pour chaque espèce ont une erreur forte. Une manière de résoudre ce problème est de regrouper les espèces ayant un comportement démographique similaire afin d'augmenter le nombre d'observations disponibles. La variabilité due à l'environnement est liée aux variations spatiales et temporelles des paramètres de transition en raison des fluctuations de l'environnement (comme le climat ou le sol). Ce type de variabilité n'est pas encore pris en compte dans les modèles utilisés par les gestionnaires forestiers. L'objectif de l'étude est d'intégrer la variabilité liée au climat (pluviosité) dans les prédictions de la dynamique forestière et de regrouper les espèces en fonction de leur réponse à la pluviosité. Dans un premier temps, nous regroupons les espèces et déterminons simultanément la relation entre les taux de croissance, de mortalité et de recrutement, et les variables climatiques, pour chacun des groupes d'espèces à l'aide d'un modèle de mélange de régressions. Les données sur lesquelles le modèle est ajusté proviennent de placettes permanentes (40 ha, 25 ans de suivi) situées à M'Baïki, en République Centrafricaine. Les placettes sont installées dans une forêt mixte semi-décidue, où le climat présente une saison sèche marquée et où la pluviosité annuelle moyenne est de 1739mm. Les variables climatiques utilisées sont la longueur de la saison sèche, la pluviosité moyenne pendant la saison sèche et la réserve en eau du sol annuelle moyenne. La réponse de la croissance, de la mortalité et du recrutement aux variables climatiques varie selon les espèces. Neuf groupes de réponse ont été déterminés pour la croissance, trois pour la mortalité et cinq pour le recrutement. Les groupes de réponse basés sur la croissance montrent une corrélation entre la réponse à la sécheresse et la tolérance à l'ombre des espèces. Dans un second temps, nous prédisons la dynamique du peuplement forestier qui intègre la variabilité des précipitations, et la variabilité de la réponse des espèces à la pluviosité. La dynamique du peuplement est prédite pour 3 scénarios climatiques : une augmentation de la sécheresse, une augmentation de la pluviosité, ou aucun changement des précipitations. La réponse du peuplement est analysée en termes d'évolution de la structure du peuplement (surface terrière et densité), et de composition relative des groupes d'espèces définis auparavant. Les analyses révèlent un gradient de réponse à la sécheresse opposant 9 espèces majoritairement pionnières, qui répondent négativement à la sécheresse, à 60 espèces majoritairement tolérantes à l'ombre qui répondent positivement. Le peuplement forestier de M'Baïki semble donc résistant à la sécheresse. De plus, la réponse à la sécheresse semble pilotée par la réponse de la mortalité aux variables climatiques, les espèces tolérantes à l'ombre ayant une mortalité plus faible pendant la sécheresse, probablement grâce à l'augmentation de la luminosité dans le sous-bois résultant d'une période de défoliation des arbres décidus de la canopée plus longue pendant la sécheresse. Dans ce travail, nous avons également montré que l'exploitation augmente la proportion des espèces pionnières dans le peuplement. Par conséquent, une intensification de l'exploitation rendrait le peuplement plus sensible à la sécheresse.
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tel-00876547 , version 1 (24-10-2013)

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Paternité

Identifiants

  • HAL Id : tel-00876547 , version 1

Citer

Dakis-Yaoba Ouédraogo. Prédiction de la dynamique forestière à l'aide d'un modèle matriciel qui incorpore la variabilité de la réponse des espèces à l'environnement : Application dans une forêt tropicale humide semi-décidue d'Afrique centrale. Ecosystèmes. Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2011. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00876547⟩

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