Unité de Gestion des Ressources forestières et des Milieux naturels Simuler la ressource forestière à l'échelle d'un massif : application de SIMMEM et.

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1 Unité de Gestion des Ressources forestières et des Milieux naturels Simuler la ressource forestière à l'échelle d'un massif : application de SIMMEM et de GYMNOS CAQ 15 - Capsis 14 2-4 avril 2012 Nogent-Sur-Vernisson Gauthier Ligot 1 – Patrick Vallet 2 – Samuel Quevauvillers 1 – François Cerisier 1 – Jonathan Lisein 1 – Jérome Perin 1 - Sébastien Bauwens 1 1 ULg, Gembloux Agro-Bio Tech, Unité de gestion ressources forestières et des milieux naturels 2 Irstea, UR Ecosystèmes forestiers, Nogent-Sur-Vernisson gligot@ulg.ac.be

2 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 2 Contexte Création d’outils de simulation multi-échelle pour notre office régional des forêts (DNF) Afin d’analyser différentes problématiques touchant aux grands enjeux de la gestion forestière actuelle : changements globaux, mise en place de nouvelles législations, évolution des demandes de la société, optimisation de la production et de la qualité du bois, choix des essences à promouvoir…

3 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 3 Contexte Inventaires Forestiers de Gestion Inventaire Permanent des ressources forestières de Wallonie Développement de la plateforme FORSIP Centralisation et harmonisation de différentes sources de données

4 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 4 Objectifs Mise en place de la méthodologie pour simuler l’évolution de massifs forestiers Quelles sont les paramètres nécessaires pour initialiser les simulations ? Quelles données utiliser? Inventaires par échantillonnage ? Parcellaire?

5 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 5 Plan de la présentation Introduction à SIMMEM et GYMNOS Zone d’étude Préparation des données de simulation Résultats Perspectives

6 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 6 SIMMEM Scénarii sylvicoles → → simulations 2050 à l’horizon 2050 Fichier d’entrée standard SIMMEM↓modulesunitaires Production de données géoréférencées en amont Parcellaire Structures dendro réelles ou virtuelles Données abiotiques Proxy de la fertilité

7 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 7 SIMMEM ChênaiePineraieDouglasaie Fichier Module B Fichier Module A Création de peuplement virtuel

8 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 8 SIMMEM = RDI déclenchement de l’éclaircie : → commune aux modules méthode d’éclaircie : → spécifique à chaque module

9 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 9 GYMNOS Modèle arbre indépendant des distances Douglas, épicéa, mélèze Equations harmonisées Site index : hdom-age Mortalité en fonction du RDI

10 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 10 GYMNOS Création de peuplements virtuels Distribution log-normale Paramètres fonction du NHA et de HDOM

11 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 11 GYMNOS Interventions sylvicoles Intensité : GHA, RDI, ou NHA cible Type Caractère aléatoire Circonférence avec probabilité max d’être coupé Score

12 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 12 Zone d’étude Domain Royal de Ciergnon Sols lourds moyennement profonds et caillouteux (régime hydrique alternatif) Gelées tardives Peu favorable pour la majorité de nos grandes essences de production

13 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 13 Zone d’étude Essentiellement des chênaies Accessoirement des pessières, douglasaies, mélèzières

14 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 14 Zone d’étude 1366 parcelles de résineux Surface comprise entre 1 are et 9 ha Surface totale de 1048 ha

15 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 15 Préparation des données Création de peuplements virtuels : Age Hauteur dominante (ou le site index) Nombre de tiges (ou le RDI avec une estimation du Cg) Combinaison de plusieurs sources de données

16 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 16 Préparation des données : solution n°1 Tirage aléatoire des paramètres d’initialisation à partir des distributions observées à partir de l’Inventaire Forestier de Gestion (IFG) : n=172

17 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 17 Préparation des données : solution n°2 Régressions fonction de l’âge à partir des placettes de l’IFG (n=172) et de l’IPRFW (n=1956) et tirage aléatoire de l’erreur résiduelle.

18 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 18 Préparation des données Choix = solution n°1 Tirage aléatoire depuis les données de l’inventaire forestier de gestion (IFG) : n = 172

19 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 19 Préparation des données : NHA Droite d’auto-éclaircie fonction de HDOM par inversion des modèles d’initialisation Tirages aléatoires depuis des distributions normales

20 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 20 Préparation des données : RDI et Site Index l’âge, le rdi et le site index sont-ils vraiment indépendant ?

21 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 21 Préparation des données : RDI et Site Index Le site index décroît avec l’âge Les peuplements les plus productifs sont récoltés les premiers Ajustement des modèles de HDOM Meilleures provenances et meilleure adéquation essence-station Erreurs de mesures … Modéliser la variation du site index en fonction de l’âge Modéliser HDOM en fonction de l’âge

22 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 22 Résultats EssenceDDomMaxRDI Epicéa500.7 (+- 0.1) Douglas600.7 (+- 0.1) Mélèze600.5 (+- 0.1) Nombreuses MAB et éclaircies la première année (surtout en épicéa) beaucoup de mémoire utilisée

23 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 23 Conclusions L’âge et le type de peuplement des parcelles sont les paramètres les plus importants Les autres paramètres sont obtenus par tirage aléatoire et/ou régressions Les inventaires régionaux, nationaux peuvent avantageusement être utilisés

24 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 24 Perspectives Ajout de nouvelles règles Optimisation (code et/ou modèles) Utilisation d’autres sources de données

25 CAQ15-CAPSIS14, Nogent-sur-Vernisson 25 Merci…