COPIL du Projet ECO-RISQUES Optimisation et viabilité de la gestion forestière en présence de risques début : 30/01/2013 (24 mois) Soutien de EcoFor :

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1 COPIL du Projet ECO-RISQUES Optimisation et viabilité de la gestion forestière en présence de risques début : 30/01/2013 (24 mois) Soutien de EcoFor : 57 Ke

2 Rappel des objectifs du projet
Faire avancer la connaissance théorique et empirique en économie forestière. Utiliser deux approches différentes mais complémentaires : Optimisation : un objectif sous contrainte et rechercher du meilleure itinéraire sylvicole (date, Ve, n). Viabilité : Objectifs multiples et multidimensionnels et analyser si le système reste dans un ensemble prédéfini de « zone de viabilité ». Mettre en place d’outils d’aide à la prise de décision dans un contexte aléatoire pour comparer différents scénarios de gestion basée CPS– 08 février 2013

3 Modèles nécessaires aux travaux :
Modèle de croissance sylvicole : Arbre moyen, selon la croissance en nombre et en surface terrière Modèle de risque tempête : L’intervalle de temps entre deux tempêtes, l’intensité, la localisation. Modèle de dommage sur le peuplement : α en dessous d’une certaine hauteur H*, pas de dégâts  au delà de cette hauteur (date notée : tk), un risque croissant de dégâts en fonction de H, de H=d .... Modèle économique : Variation des prix selon les caractéristiques du bois, la demande, les autres biens. Taux de dépréciation du bois. Gestion sylvicole Autres paramètres : Taux d’actualisation : δ Coût de la sylviculture : C1 Coût de nettoyage : C2

4 Avancement sur les analyses des données et la modélisation des risques

5 Tempêtes

6 Durée de retour d’une tempête: modélisation des événements extrêmes
 est le paramètre de localisation,  est le paramètre d'échelle, et  est le paramètre de forme, qui permet de retrouver les trois distributions précédentes : avec  > 0, on retrouve distribution de Fréchet, avec = 0, la distribution de Gumbel ; plus exactement, quand   0, la loi précédente converge vers , qui est la distribution de Gumbel. Cette distribution est bornée, ce qui a pu la faire choisir pour représenter les vitesses du vent, qui ne peuvent prendre des valeurs arbitrairement grandes. et avec  < 0, la distribution de Weibull.

7 Rafale de vent maximale, de durée de retour 50 ans
Rafale de vent maximale, de durée de retour 50 ans. Source EuroWind, sur la base des tempêtes entre 1947 et 1999/2000

8 Vitesse de référence cinquantennale (en m/s) Source : Sacré C
Vitesse de référence cinquantennale (en m/s) Source : Sacré C., 1993 ; cité dans Hémon, 2006

9 2009 : Carte des zones de vent NV65 2009 : source : www. icab
2009 : Carte des zones de vent NV  : source :

10

11 en km/h Martin Klaus Ville Q50 Q100 Q150 Vmoy obs 1999 Vmax obs 1999 Vmoy obs 2009 Vmax obs 2009 Bordeaux 95 100 102 90 144 148 161 Cazaux 87 91 93 86 140 117 Biscarrosse 99 104 122 166 172 Mont de Marsan 97 79 130 124 141 Dax 40 72 98 96 Pau 88 94 64 Source des données : (Sauf pour Klaus) BDClim de Météo France ; publiées par Bessemoulin, 2000 Pour Klaus : sources diverses pour FF max (origine Météo France) ; voir aussi

12 Représentation des densités de probabilité
Vent moyen (Vmoy) maximal annuel; en km/h

13 Variation des prix du bois

14 Prix du bois de hêtre Source de données : Cabinet Chavet, 11

15 Sélection des lots purs (+ 90%) de hêtre ONF - DT – BCA – 2007-2011
Comparaison des données avec présence des autres essences dans les lots et les anomalies.

16 Prix du bois de pin maritime
Source de données : ONF

17 Coefficients du modèle sans interaction
Modèles de prix Hêtre (Chavet) Pin maritime Variable Coefficients du modèle sans interaction Constante *** (508.21) Choix (différence entre 1 et 2) -36.94*** (3.42) Temps -1.15*** (0.26) Diamètre 2.13*** (0.079) Période (différence entre P1 et P2) -26.42*** (6.44) R² ajusté 0.66 12

18 Comparaison de la forêt % autres patrimoines
Evolution du patrimoine Valeur = 100 en 1966 Résultat moyennement engageant pour la forêt. 18

19 Pas de décroissance des prix après 2009

20 On suppose une décroissance des prix de BO et de BI de 50 % entre 2009 et 2012.

21 Prix réels du bois (standard deviation pour BO et BI > 2.5)
Calcul et simulation de la frontière efficiente Modèle finance-forêt avec 5 biens

22 Avancement sur la modélisation de la gestion sylvicole en présence de risques
1- Optimisation sans prise en compte du risque. 2- Optimisation avec risques 3- Viabilité de la gestion forestière

23 I - Optimisation sans prise en compte du risque
La valeur de Faustmann sans risque : Optimisation : Recette totale Éclaircies Coupe finale à la date T

24 II - Optimisation avec prise en compte du risque

25 Optimisation sur le pin maritime
Faustmann Faustmann Taux d’actualisation Age de coupe

26 Optimisation sur le hêtre
Critère optimisé Choice 1 in period 1 in period 2 Choice 2 W0 Faustmann value without storm (€/ha) 1665 669 397 -85 W1 Faustmann value with storm (€/ha) 1461 514 257 -190 W2 annual benefit without storm (€/ha/year) 298 192 158 82 W3 annual benefit with storm (€/ha/year) 266 168 135 68 -69% -147% -43 % -57%

27 Valeur de la forêt: résultats induits par la réalisation ou non de tempêtes. l’ES n’est pas liée à une valeur minimale de la forêt mais à une exposition maximale du capital

28 Dans le noyau de viabilité, deux objectifs possibles:
Le noyau de viabilité est l’ensemble des états de la forêt qui permettent de garantir qu’à terme l’ES puisse rester inférieur à ES* (il existe au moins une trajectoire qui le permette). Dans le noyau de viabilité, deux objectifs possibles: Maximisation d’un critère de gain (par exemple l’espérance de revenu actualisé). Accumulation d’une valeur maximale en forêt. Lorsque les aléas nous font sortir du noyau de viabilité, l’objectif est d’y revenir au plus vite.

29 Contrainte de viabilité
ES ES* d ES0 temps

30 Avancement sur les outils

31 Barre de menu Aide sur les sections Sélection des fonctions et paramètres Sélection des sections Aide sur les fonctions et paramètres définition des paramètres définition des fonctions

32 CAPSIS