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Optimiser la planification forestière pour la biodiversité et les services écosystémiques




Projet WHFF 2019.09

Direction du projet : Leo Gallus Bont


L'essentiel en bref

  • Pour de nombreux services écosystémiques, il manque jusqu'à présent une valorisation adéquate au niveau de la gestion, raison pour laquelle leur participation au succès de l'exploitation ne peut être prise en compte qu'indirectement. Pour intégrer ces aspects dans la planification forestière, il faut des concepts et des instruments d'aide à la décision appropriés.

  • Un système d'aide à la décision DSS (de l'anglais Decision Support System) permet d'évaluer et de représenter de manière différenciée l'influence de différentes stratégies de traitement sur la durabilité de la gestion en tenant compte des aspects économiques, écologiques et sociaux.

  • L'objectif de ce projet était d'adapter le modèle DSS et de le compléter par un algorithme d'optimisation géographique, afin qu'il détermine automatiquement le mélange idéal des différentes stratégies de gestion.

  • Parmi les stratégies d'exploitation considérées, il était frappant de constater à quel point les scénarios sans gestion (pas de gestion, jardinage/forêt durable) s'en sortaient bien par rapport aux stratégies d'exploitation classiques en futaie par coupes.

  • Il en est résulté un trade-off entre la production de bois et les groupes d'indicateurs de la régénération, de la biodiversité et du stockage du carbone, c'est-à-dire que dans une stratégie où la production de bois obtient de bons résultats, les autres indicateurs sont moins bien notés.

  • L'optimisation géographique est prometteuse et permet de simuler la gestion forestière au niveau de l'exploitation (étude de cas) avec une répartition (ou une allocation) idéale de la gestion.

Description du projet

La gestion soutenable des forêts comprend, outre la production de bois, la promotion de la biodiversité ainsi que la fourniture de multiples services écosystémiques importants tels que les services de récréation, la protection contre les risques naturels gravitationnels et le stockage du carbone. La tâche centrale de la planification et de la gestion des forêts est de garantir la fourniture durable de ces services écosystémiques. Pour beaucoup de ces services écosystémiques, cependant, une valorisation adéquate fait encore défaut au niveau opérationnel, c'est pourquoi leur participation au succès opérationnel ne peut être considérée que de manière indirecte. Afin de pouvoir inclure ces aspects dans la planification forestière, des concepts et des instruments appropriés d'aide à la décision sont nécessaires. A cet effet, un tel système d'aide à la décision (DSS) a été développé dans un précédent projet de l’Institut fédéral de recherches sur la forêt, la neige et le paysage WSL (Blattert 2020).


Ce DSS est convaincant grâce à une évaluation et une représentation différenciées de l'influence de différentes stratégies de traitement sur la durabilité de la gestion sous des aspects économiques, écologiques et sociaux. Cependant, Blattert a particulièrement souligné la nécessité d'augmenter la flexibilité d'application du modèle à d'autres domaines d'étude, ainsi que l'extension du modèle à d'éventuels mélanges de stratégies, en tant que besoins de recherche futurs.


L'objectif de ce projet était d'adapter le modèle et de le compléter par un algorithme d'optimisation géographique afin qu'il détermine automatiquement le mélange idéal des différentes stratégies de gestion. En outre, des adaptations dans la forme des calculs ont permis d'augmenter la flexibilité concernant l'intégration d'autres indicateurs, comme le grand tétras, et l'application à d'autres études de cas. Parallèlement, une nouvelle stratégie d'exploitation a été mise en œuvre avec la gestion des peuplements, à savoir la gestion des forêts permanentes, qui est d'une grande importance pour de nombreuses surfaces en Suisse. Le modèle représente maintenant aussi bien les modèles de gestion uniformes que non uniformes, ou les forêts de classes d'âge et les forêts jardinées.


Dans un premier temps, les informations provenant des inventaires par sondage des zones étudiées ont été préparées et des peuplements virtuels ont été générés à partir de ces données dans le simulateur de croissance forestière "Waldplaner" et le développement futur de la forêt a été simulé sur 50 ans en fonction des stratégies de traitement sylvicole données. Dans une deuxième étape, le modèle a été modifié afin de calculer les valeurs indicatrices et les valeurs d'utilité (appelées valeurs utilitaires) au niveau de l'échantillon et de générer les données d'entrée pour l'optimisation territoriale.


Dans une troisième étape, un modèle d'optimisation spatiale a été développé. Celui-ci minimise les écarts des différents indicateurs par rapport à la meilleure valeur possible. Le modèle d'optimisation attribue une stratégie de gestion à chaque exemple.

Enfin, le système global qui en résulte a été appliqué aux deux zones étudiées de Bülach (ZH) et de Gottschalkenberg (ZG) et évalué graphiquement. Il s'agissait de déterminer le mélange idéal de stratégies de traitement ainsi que leur répartition spatiale, afin de répondre au mieux aux exigences individuelles des exploitants.


Conclusions

En ce qui concerne les stratégies d'exploitation considérées, il est frappant de constater à quel point les scénarios sans déboisement (pas d'exploitation, emblavement/forêt permanente) ont obtenu de bons résultats par rapport aux stratégies d'exploitation classiques de la futaie par coupes. En outre, il en résulte un trade-off entre la production de bois et les groupes d'indicateurs de la régénération, de la biodiversité et du stockage du carbone, c'est-à-dire que dans une stratégie où la production de bois obtient de bons résultats, les autres indicateurs obtiennent des résultats moins bons. Ce comportement s'explique entre autres par les périodes de simulation relativement courtes (par pas de 5 ans, jusqu'à 50 ans). Lors de l'optimisation spatiale, une stratégie de gestion a été attribuée à chaque surface d'échantillonnage, de manière à maximiser les avantages sur l'ensemble de l'étude de cas. Les surfaces d'échantillonnage utilisées, issues des inventaires, représentent 1,2 ha (grille de 80m x 150m) pour l'exploitation forestière de Bülach et 1 ha (grille de 100m x 100m) pour Gottschalkenberg (canton de Zoug). Les peuplements simulés avec le planificateur forestier dans l'étude ont une superficie de 0,2 ha. Cette répartition s'est révélée trop détaillée pour être mise en œuvre. Une agrégation pour des peuplements ou des unités de gestion plus grands serait plus conforme aux objectifs.


L'optimisation territoriale est prometteuse et permet de simuler la gestion forestière au niveau de l'exploitation (étude de cas) avec une répartition (ou une allocation) idéale de la gestion. Ce processus rend possible, pour les planificateurs forestiers et les décideurs au niveau interentreprises et au niveau de l'entreprise, d'évaluer également des stratégies de sylviculture mixtes (p. ex. futaie par parcelles et forêt jardinée/permanente) et leurs effets sur la fourniture de biodiversité et de services écosystémiques (SE). La possibilité de recourir à d'autres indicateurs que le taux de coupe classique pour évaluer la durabilité a été particulièrement appréciée par les partenaires de terrain.

En raison de la grande complexité de la question, il n'a pas encore été possible, dans le contexte de ce projet, de mettre à la disposition des praticiens un instrument d'optimisation utilisable de manière opérationnelle. Les réactions des praticiens ont toutefois permis d'identifier et de délimiter les facteurs pertinents (besoins d'action), qui seront donc intégrés dans le développement d'autres projets.



Vous pouvez télécharger ici le rapport complet :

2019.09 SB_Bont_Optimierung Ökosystemleistungen 2021
.pdf
Download PDF • 4.14MB

Vous pouvez également trouver le rapport complet du projet sur ARAMIS.



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