Les peuplements mélangés sont des systèmes complexes dont la gestion nécessite des outils adaptés comme les modèles de croissance. L'objectif de cette thèse était de montrer comment la construction et la comparaison de modèles ayant différents niveaux de détail pouvaient nous aider à choisir le niveau le plus approprié pour modéliser la croissance d'un peuplement mélangé dans un contexte d'utilisation donné. Nous avons appliqué ce travail à la croissance des peuplements mélangés chêne sessile – pin sylvestre de la forêt domaniale d'Orléans.
Les différents modèles que nous avons construits nous ont permis d'acquérir des connaissances sur la croissance et la dynamique de ces forêts. Nous avons montré que le modèle arbre indépendant des distances (MAID) était un outil efficace pour étudier de façon rétrospective la croissance du chêne et du pin en mélange. Nous avons vu que le modèle arbre dépendant des distances (MADD) permettait de préciser les phénomènes de compétition entre espèces au niveau de la croissance. Les modèles agrégés sont également apparus intéressants pour étudier le comportement du mélange à l'échelle du peuplement. D'un point de vue plus conceptuel, nous avons montré que l'on pouvait construire un modèle intermédiaire entre le MAID et le MADD en utilisant des distributions de voisinage. Ce modèle (MADV) pourrait être une alternative intéressante aux modèles spatialisés car il permet d'intégrer une partie de l'information sur la structure spatiale du peuplement ainsi que la variabilité des environnements locaux sans utiliser une cartographie du peuplement.
La cohérence que nous avons assurée entre les modèles nous a permis de les comparer par rapport à la prédiction de la croissance. Nous avons vu qu'il était important d'utiliser des données indépendantes pour évaluer la qualité prédictive des modèles. Nous avons par exemple montré que le MAID était plus performant que le MADD pour prédire la croissance des arbres sur le jeu de données indépendant. Nous avons vu que des exemples d'applications mettant en œuvre des simulations à court ou moyen terme étaient également un moyen efficace de comparer et d'évaluer les modèles.
La démarche proposée présente un intérêt aussi bien pour la compréhension du phénomène que pour sa modélisation dans un but prédictif. En regroupant l'ensemble des résultats acquis, ce travail nous a permis d'apprécier la pertinence d'un type de modèle en fonction du contexte d'utilisation. Cette démarche est très générale et pourrait être appliquée à la modélisation d'autres processus comme la mortalité ou la régénération.
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