Article IV.
Article V. CHAPITRE IV :
Article VI. Modélisation de la dynamique du
carbone
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i) Ce chapitre fait le point sur les modèles
forestiers utilisés pour analyser la dynamique des formations
végétales. Les modèles existants sont très
diversifiés (écosystémiques, déterministes,
biogéochimiques, empiriques)
et prennent difficilement en compte le facteur humain.
Cependant, parmiceux-ci, CASS (Carbone Accounting Simulation
Software) est le plus
flexible puisqu'offrant une relative transparence pour
un paramétrage des
scénarios à tester. C'est ainsi que
les résultats obtenus à partir de ce
modèle montrent
des tendances variées selon la nature et la force des
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facteurs en jeu (coupe, feux de brousse, pâturage,
jachère, etc.) dans les savanes étudiées.
Section 6.02 Introduction
i) La dynamique du stock de carbone telle
qu'analysée dans les chapitres précédents est basée
sur des données collectées in situ ; celles-ci ont alors
permis une description des caractéristiques de distribution et de
dynamique dans le passé. Dans le présent chapitre il sera
question d'introduire la dimension temporelle par un essai de projection de ces
dynamiques dans le futur. Le devenir des formations forestières est
souvent approché par des analyses prospectives utilisant les
modèles forestiers fondés sur un certain nombre
d'hypothèses, de suppositions, de pratiques des populations, de
scénarios climatiques, etc. L'application judicieuse de ces
modèles peut donner un aperçu du devenir et du fonctionnement des
écosystèmes forestiers dans le futur.
Les premiers essais de simulation sur les forêts ont
porté sur la croissance des arbres et sont basés sur des analyses
statistiques de données d'inventaires. Ces modèles de
première génération partent de l'hypothèse que les
conditions climatiques ne changent pas radicalement dans le futur. D'autres
écologistes de la fin du 19ième siècle et du
20ième siècle se sont intéressés aux
mécanismes fonctionnels de formations forestières pour asseoir
des théories sur la succession des espèces, sur la dynamique de
la composition floristique par des approches phytosociologiques et sur les flux
de matière et d'énergie dans l'écosystème. Les
travaux de Ramade, F. en 1984 et 1989, intitulés <<
Eléments d'écologie appliquée et fondamentale »
constituent de bonnes synthèses de cet héritage
écologique. Dans la même veine, une série d'ouvrages de
base ont tenté de reconstituer les mécanismes de fonctionnement
des écosystèmes pour pouvoir en anticiper les manifestations. On
peut citer les travaux de Duvigneaud, P. sur la << synthèse
écologique » en 1980 ; l'ouvrage de Fischesser, B., portant sur
<< la vie des forêts » en 1970 ; ou l'ouvrage classique de
Guinochet, M., sur << la logique et dynamique du peuplement
végétal. Phytogéographie ; Phytosociologie » en
1973.
Ces tentatives ont été le plus souvent quasi
théoriques et moins quantitatives. Les théories de la croissance
des plantes ont introduit une notion essentielle qui est celle de climax. Cette
notion est intéressante dans la perspective des changements climatiques,
car elle traduit un état d'équilibre entre la productivité
de l'écosystème et la consommation totale d'énergie
permettant de maintenir le système. Une forêt à
l'état climacique peut donc stocker une importante quantité de
carbone, mais du point de vue de sa dynamique de séquestration, elle
peut présenter un bilan négatif. De telles formations deviennent
alors des sources plutôt que
des puits. Ainsi, avec les MDP, les notions de succession
primaires (sans perturbation) ou secondaire (avec perturbation) constituent une
base importante de l'anticipation de la dynamique des formations
forestières aménagées ou non.
La façon dont cette notion de succession a
été utilisée est cependant apparue trop simplifiée
selon certains auteurs comme Waring et al. (1998) qui
préfèrent la notion de « dynamique de la
végétation ». Ce changement de concept permet de
considérer bien plus que la dimension biodiversité et introduit
dans les projections le rôle des sols, du climat, des perturbations
humaines ou naturelles, etc. Ce changement de paradigme s'est accompagné
de mutations profondes sur les approches développées. La plupart
de ces modèles sont dénommés modèles
biogéochimiques quand ils simulent les cycles du carbone et de l'azote.
A partir de 1995, plusieurs modèles biogéochimiques sont
basés sur des approches mécanistiques, déterministes,
analytiques, empirique ou stochastiques.
Les modèles mécanistiques
désignent les modèles qui ont une structure qui représente
de façon explicite les processus physiques chimiques et biologiques.
Cette catégorie de modèle procède par une description
quantitative entre la croissance de biomasse dans les écosystèmes
et les principaux facteurs structurants. Ils sont alors théoriquement
utiles pour inférer des informations, même en dehors des zones
où initialement ils ont été élaborés.
Les modèles déterministes
donnent quant à eux une solution unique utilisant des variables
d'état de l'écosystème. Ces modèles ne simulent pas
explicitement les effets de l'incertitude des données ou leur
variabilité dans les résultats de simulation. Les variations du
résultat de ces modèles sont exclusivement dues aux modifications
dans les composantes du modèle.
Les modèles analytiques
désignent la catégorie dans laquelle les prédictions
peuvent être résolues sur la seule base de calculs
mathématiques. La plupart de ces modèles, basés sur des
calculs différentiels relativement simples, permettent de calculer le
résultat de l'interaction quantitative de plusieurs facteurs.
Certains modèles sont dits empiriques
du fait que leur structure est déterminée par les relations
observées sur des données expérimentales. Ils sont alors
souvent utilisés pour reconstituer les relations fonctionnelles entre
facteurs pouvant permettre la prévision et la description des tendances
mais uniquement au niveau des sites pour lesquels ils ont été
conçus.
La dernière catégorie de modèles qui fait
fortune en ce moment au sein de l'écologie moderne est dite
modèle stochastique. Ce sont des modèles
dynamiques qui prennent en compte la variabilité dans les
paramètres du modèle. Cette variabilité fait
référence aux différences aléatoires dues à
l'hétérogénéité des données. Cette
variabilité peut être due aux modifications des conditions
environnementales, aux variations temporelles et spatiales ou à de
simples variations aléatoires sur les mesures in situ de base.
Les résultats de ces modèles sont fonction des composantes des
modèles et de la variabilité aléatoire des
paramètres. Leur mise en application au niveau des
écosystèmes est jugé pertinente dans la mesure où
les processus écologiques des formations forestières sont assez
souvent erratiques, avec des variations spatiales et temporelles très
dynamiques.
Les théories actuelles de la modélisation des
écosystèmes considèrent les perturbations tels que les
feux de brousse, les coupes rases, les crises climatiques comme des
évènements centraux dans l'évaluation de leur dynamique.
Il faut alors bien caractériser l'effet de ces perturbations en termes
d'ampleur, de durée et de fréquence. Aussi, les réponses
naturelles des écosystèmes sont-elles prises en compte dans les
modèles (successions, résistances, compétition, etc.).
Il faut toutefois noter, même si les spécialistes
parviennent avec aisance à reconstituer l'historique des
écosystèmes du fait de l'existence de bases de données
assez complètes par endroits (longues séries d'inventaire de
végétation, données de paléoécologie, de
dendrochronologie, de sédimentologie), qu'il n'en demeure pas moins
difficile à l'heure actuelle de bien caractériser le devenir des
écosystèmes à cause de plusieurs incertitudes liées
aux trajectoires des changements climatiques et aux dynamiques
socio-économiques.
Pour mieux comprendre la logique des modèles forestiers,
il faut faire un bref rappel des fondamentaux sur la croissance des formations
forestières.
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