Perspectives

Suite à cette thèse, nous avons choisi de présenter trois axes pour de futures recherches : le premier portant sur l'évaluation et la comparaison des modèles, le deuxième sur l'amélioration des modèles construits dans cette thèse, et le troisième sur l'application de notre démarche aux processus de mortalité et de régénération.

6.3.1

Evaluation et comparaison des modèles

Plusieurs travaux nous paraissent nécessaires pour enrichir une démarche d'évaluation et de comparaison de modèles de croissance comme celle que nous avons présentée.

Afin de compléter la gamme des modèles que nous avons construits, il serait intéressant de construire un modèle de distribution. En effet, ce type de modèle a montré son efficacité dans le cas des forêts tropicales. Ainsi, Picard (2007) estime que les modèles de distribution sont bien adaptés pour prédire la production à la fois par rapport à leurs performances mais également par rapport aux pratiques actuelles des gestionnaires de ces forêts. Ce modèle pourrait être construit en estimant les probabilités de transition à partir de l'équation de croissance du MAID comme nous l'avons proposé dans la partie 2.

Dans les méthodes utilisées pour évaluer les modèles, les études de sensibilité pourraient apporter de nouveaux éléments de connaissance sur les modèles. Ces études pourraient se faire à plusieurs niveaux : sur la forme des relations, sur les paramètres des équations et sur les données d'entrée. Par exemple, il serait intéressant d'étudier l'importance du paramètre lié à l'effet taille (β) et de le comparer avec l'importance de l'effet dispositif. En effet, les imprécisions sur le paramètre βont peut-être autant d'impact sur les prédictions que le fait de changer de dispositif. De même, comme nous l'avons évoqué dans la partie 4, il serait intéressant d'étudier l'impact de l'imprécision du rapport de compétition entre espèces sur la détermination du taux de mélange optimum du point de vue de la production.

L'évaluation participative a, comme nous l'avons présenté dans la partie 5, plusieurs avantages (voir aussi Pretzsch et al., 2002b). Elle permet d'avoir une évaluation externe de nos modèles par des utilisateurs potentiels. En effet, les connaissances des experts sur le système étudié sont différentes de celles des modélisateurs. Des anomalies peuvent apparaître aux yeux des experts qu’il est important de comprendre ou de prendre en compte. Elle peut permettre de définir de nouveaux critères pour juger de la pertinence d'un modèle dans un contexte d'utilisation donné. Enfin, elle peut favoriser l'appropriation des modèles par les utilisateurs et contribuer au transfert des résultats que nous avons obtenus. C'est pourquoi,

nous pensons qu'il important de réaliser ce type d'évaluation à la suite de notre travail. A ce titre, la construction d'un module ou d'une interface unique sous Capsis rassemblant l'ensemble des modèles pourrait faciliter leur évaluation par des utilisateurs potentiels.

Enfin, si on augmente le nombre de critères d'évaluation, il peut devenir difficile de choisir entre les différents types de modèles. Une comparaison basée sur une analyse multicritère (Pauwels et al., 2007) peut alors être une perspective intéressante pour résoudre ce type de problème.

6.3.2

Améliorer ou compléter les modèles de croissance

Plusieurs travaux pourraient être envisagés pour améliorer les modèles que nous avons construits. Ces travaux d'amélioration contribueront à augmenter le domaine de validité des modèles et donc à pouvoir les comparer dans de nouvelles situations. Tout d'abord, la modélisation de l'effet dispositif et de l'évolution des paramètres au cours du temps nous paraissent les premiers aspects à améliorer dans nos modèles. En ce qui concerne l'effet temporel, le travail pourrait se baser sur l'exploitation des données rétrospectives. Dans un premier temps, ces données pourraient permettre d'intégrer l'effet de l'âge sur les paramètres du MAID (voir paragraphes 4.1.4 et 4.1.5). Néanmoins, l'âge n'est pas très satisfaisant pour des peuplements hétérogènes et d'autres moyens devront être recherchés. Concernant l'effet dispositif, l'influence de la fertilité ou des caractéristiques dendrométriques du peuplement comme la surface terrière totale devra être modélisée. La prise en compte de la fertilité pourrait se faire en utilisant des variables quantitatives caractéristiques du milieu et en les reliant au potentiel de croissance des arbres (Lejeune, 1996 ; Monserud et Sterba, 1996 ; Pretzsch, 2002 ; Trasobares et al., 2004). Il nous semble également intéressant d'explorer la piste de l'utilisation des indices de fertilité (Puettmann et al., 1992 ; Gobakken et Naesset, 2002 ; Andreassen et Tomter, 2003 ; Lee et al., 2004 ; Hein et Dhote, 2006). Pour étudier correctement l'influence de ces facteurs, il pourrait être nécessaire d'intégrer de nouveaux dispositifs. Prochainement, le suivi du réseau de dispositifs installé par le Cemagref en forêt domaniale d'Orléans permettra de compléter nos données pour répondre à ce besoin.

Nous rappelons que la question que nous avons posée dans cette thèse se plaçait en amont d'un projet scientifique visant à construire un modèle de dynamique forestière (Allain

et al., 2005). Une prochaine étape de ce projet sera d'intégrer les processus de régénération et

de mortalité. D'un point de vue scientifique, ces processus sont indispensables pour comprendre la dynamique d'un peuplement mélangé sur le long terme. D'un point de vue pratique, l'intégration de ces processus doit permettre de tester des sylvicultures plus variées

incluant des scénarios extrêmes. Ainsi, des travaux sont en cours au Cemagref de Nogent-sur- Vernisson sur la régénération et la mortalité du pin sylvestre (Gaudio et al., 2008a ; Gaudio et

al., 2008b) et un module générique de régénération est en voie de construction sur la plate- forme Capsis (Donès et al., 2009).

6.3.3

Appliquer la démarche aux processus de mortalité et de régénération

Nous avons vu que la construction et la comparaison de modèles ayant différents niveaux de détail étaient riches pour appréhender la croissance d'une forêt mélangée aussi bien pour la compréhension du phénomène que pour sa modélisation dans un but prédictif. C'est pourquoi nous pensons que cette démarche pourrait être bénéfique pour la modélisation des processus de mortalité et de régénération.

Pour la mortalité, on peut envisager une approche "individus-centré" qui prendrait en compte la taille des individus et éventuellement leur croissance sur les dernières années (Kobe et Coates, 1997 ; Wyckoff et Clark, 2000 ; Wunder et al., 2007) ou leur environnement local (Zhao et al., 2006). Mais on peut également envisager une approche à l'échelle du peuplement, par exemple en étendant le concept des lois d'auto-éclaircie aux peuplements mélangés (Puettmann et al., 1992 ; Rivoire, 2009).

De même, une des approches fines pour modéliser la régénération consiste à établir une relation entre la quantité de lumière disponible en sous-bois et le développement des jeunes plants. Contrairement aux peuplements réguliers (Sonohat et al., 2004), dans les peuplements complexes cette quantité de lumière est difficile à mettre en relation avec des variables simples du peuplement comme la surface terrière (Piboule et al., 2005). Pour prédire la lumière disponible en sous-bois dans ces peuplements, des modèles d'interception de la lumière par les arbres de la canopée sont alors nécessaires (Courbaud et al., 2003). Des travaux récents ont cherché à évaluer l'impact du niveau de description du peuplement sur la précision de l'estimation de la lumière transmise à travers la canopée de peuplements hétérogènes (Da Silva, 2008). Ces travaux pourraient permettre de comparer des modèles de régénération plus ou moins détaillés. Des modèles plus simples pourraient également être évalués. On pourrait par exemple utiliser des modèles de recrutement pour prédire le nombre d'arbres qui atteint un seuil de taille en fonction du site et de caractéristiques du peuplement (Vanclay, 1994 ; Hasenauer, 2006).

La démarche pourra également être appliquée à des modèles de dynamique forestière complets qui couplent les processus de régénération, de croissance et de mortalité (Verzelen

difficultés pour mener à bien ces travaux est d'assurer la cohérence entre les différents types de modèles.