Simuler la ressource forestière à l'échelle d'un massif : application de SIMMEM et de GYMNOS

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 Ligot1 – Patrick Vallet2 – Samuel Quevauvillers1 – François Cerisier1 – Jonathan Lisein1 – Jérome Perin1 - Sébastien Bauwens1

1 ULg, Gembloux Agro-Bio Tech, Unité de gestion ressources forestières et des milieux naturels 2 Irstea, UR Ecosystèmes forestiers, Nogent-Sur-Vernisson

[email protected]

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

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

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?


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Plan de la présentation• Introduction à SIMMEM et GYMNOS

• Zone d’étude

• Préparation des données de simulation

• Résultats

• Perspectives


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SIMMEM

Scénarii sylvicoles

→ → simulations à l’horizon 20502050

Fichier d’entréestandard

SIMMEMSIMMEM↓↓

modules modules unitairesunitaires

Production de données géoréférencées en amont

Parcellaire

Structures dendro

réelles ou virtuelles

Données abiotiques

Proxy de la fertilitéProxy de la fertilité


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SIMMEM

Chênaie Pineraie Douglasaie

Fichier Module B

Fichier Module A

Création de peuplement

virtuel


8

SIMMEM

= RDIdéclenchement de l’éclaircie : → commune aux modules

méthode d’éclaircie : → spécifique à chaque module


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GYMNOS

• Modèle arbre indépendant des distances• Douglas, épicéa, mélèze• Equations harmonisées• Site index : hdom-age• Mortalité en fonction du RDI


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GYMNOS

• Création de peuplements virtuels• Distribution log-normale• Paramètres fonction du NHA et de HDOM


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GYMNOS

• Interventions sylvicoles• Intensité : GHA, RDI, ou NHA cible • Type• Caractère aléatoire

Circonférence avec probabilité max d’être coupé

Score


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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


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Zone d’étude

• Essentiellement des chênaies• Accessoirement des pessières, douglasaies, mélèzières


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Zone d’étude

• 1366 parcelles de résineux • Surface comprise entre 1 are et 9 ha• Surface totale de 1048 ha


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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


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Préparation des données : solution n°1

Age

Po

urc

en

tag

e d

u to

tal

020406080

20 40 60 80 100

Douglasaie020406080

Mélèzière0

20406080

Pessière

rdi

Po

urc

en

tag

e d

u to

tal

010203040

0.00.20.40.60.81.01.2

Douglasaie010203040

Mélèzière0

10203040

Pessière

Site index (m)

Po

urc

en

tag

e d

u to

tal

0

20

40

60

15 20 25 30 35 40

Douglasaie0

20

40

60

Mélèzière0

20

40

60

Pessière

• Tirage aléatoire des paramètres d’initialisation à partir des distributions observées à partir de l’Inventaire Forestier de Gestion (IFG) : n=172


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.

age

nha

0

1000

2000

3000

20 40 60 80 100

Douglasaie0

1000

2000

3000

Mélèzière0

1000

2000

3000

Pessière

IPRFW IFG

age

hdom

10

20

30

40

20 40 60 80 100

Douglasaie10

20

30

40

Mélèzière10

20

30

40

Pessière

IPRFW IFG


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Préparation des données

• Choix = solution n°1

• Tirage aléatoire depuis les données de l’inventaire forestier de gestion (IFG) : n = 172

Pessière

Age

Fre

quen

ce

0 40 80 120

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

m = 45.77 sd = 10.41

Douglasaie

Age0 40 80 120

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

m = 43.69 sd = 9.07

Mélèzière

Age0 40 80 120

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

m = 61.5 sd = 19.11

Pessière

Site Index (m)

Fre

quen

ce

15 25 35 45

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

m = 26.62 sd = 5.13

Douglasaie

Site Index (m)15 25 35 45

0.00

0.02

0.04

m = 31.42 sd = 6.71

Mélèzière

Site Index (m)20 22 24 26

0.00

0.10

0.20

0.30

m = 23.74 sd = 2.89


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Préparation des données : NHA

• Droite d’auto-éclaircie fonction de HDOM par inversion des modèles d’initialisation

• Tirages aléatoires depuis des distributions normales

Pessière

RDI

Fre

quen

ce

0.0 0.4 0.8 1.2

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5 m = 0.34 sd = 0.26

Douglasaie

RDI

Fre

quen

ce

0.1 0.3 0.5 0.7

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

m = 0.38 sd = 0.15

Mélèzière

RDI

Fre

quen

ce

0.10 0.20 0.30

01

23

45

6

m = 0.22 sd = 0.11


20

Préparation des données : RDI et Site Index• l’âge, le rdi et le site index sont-ils vraiment indépendant ?

age

RD

I

0.20.61.0

20 30 40 50 60

Douglasaie0.20.61.0

Mélèzière0.2

0.61.0

Pessière

age

Site

Ind

ex (

m)

2025303540

20 30 40 50 60

Douglasaie2025303540

Mélèzière2025303540

Pessière

RDI

Site

Ind

ex (

m)

2025303540

0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2

Douglasaie2025303540

Mélèzière2025303540

Pessière


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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

age

Site

Ind

ex

(m)

20

30

40

50

20 40 60 80 100

Douglasaie

20

30

40

50

Mélèzière

20

30

40

50

Pessière


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Résultats

Essence DDomMax RDI

Epicéa 50 0.7 (+- 0.1)

Douglas 60 0.7 (+- 0.1)

Mélèze 60 0.5 (+- 0.1)

Nombreuses MAB et éclaircies la première année

(surtout en épicéa)

beaucoup de mémoire utilisée


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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


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Perspectives

• Ajout de nouvelles règles• Optimisation (code et/ou modèles)• Utilisation d’autres sources de données


25

Merci…

Documents

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