Modélisation de stratégies d’aménagement durable
dans un contexte de paludification : une analyse par
coûts-bénéfices afin de maintenir un maximum de forêt
fermée
Mémoire
Alexis Schab
Maîtrise en sciences forestières - avec mémoire
Maître ès sciences (M. Sc.)
Modélisation de stratégies d’aménagement durable
dans un contexte de paludification
Une analyse par coûts-bénéfices afin de maintenir un maximum
de forêt fermée
Mémoire
Alexis Schab
Sous la direction de :
Frédéric Raulier, directeur de recherche
André Desrochers, directeur par intérim
Sylvie Gauthier, codirectrice de recherche
Résumé
Les perturbations en rafales peuvent entraver la régénération naturelle des peuplements forestiers en forêt boréale. En forêt aménagée les coupes forestières sont des perturbations qui ont le potentiel d’affecter la capacité de régénération des forêts. On s’attend à un effet combiné des perturbations naturelles et de l’aménagement sur l’ouverture du couvert forestier, entravant la capacité d’y réaliser un aménagement forestier durable, notamment en réduisant la quantité de peuplements productifs. En milieu boréal, l’accumulation de la matière organique (paludification) contraint la remise en reproduction des peuplements récoltés et peut aussi affecter la productivité forestière. Or ces événements ne sont que partiellement intégrés dans les calculs des possibilités forestières. Il est donc important d’évaluer ce qui se produit si on ne tient pas compte de l’ouverture potentielle des peuplements par les perturbations, ainsi que l’impact de la perte de productivité causée par la paludification. Pour développer des stratégies d’aménagement propices au rétablissement des peuplements tout en étant économiquement viables, je propose un calcul de possibilités mis à l’épreuve dans un modèle de dynamique des paysages qui intègre le régime de feux, la paludification, la récolte forestière et les accidents de régénération pour mesurer sa robustesse. Je teste trois stratégies d’aménagement concentrées sur le reboisement, une qui correspond aux stratégies actuelles (scénario REF), une basée sur l’accessibilité des superficies à traiter (scénario ACC) et la dernière qui consiste en une remise en production de l’ensemble des superficies brûlées et paludifiées (scénario TOT). J’évalue le succès des stratégies avec les médianes du volume récolté, de la proportion de superficies fermées, ouvertes et paludifiées, d’un indice de la productivité ainsi que du coût de reboisement. Après 150 ans, la productivité du territoire montre une diminution par rapport à l’état actuel de –7,6 % et –2,5 % pour les scénarios REF et ACC et une augmentation de 0,9 % pour le scénario TOT. La récolte sans modalités particulières des superficies paludifiées risque d’engendrer une forte augmentation des peuplements ouverts (+8 % du territoire en 50 ans) compromettant les objectifs de l’aménagement durable. La stratégie qui consiste à reboiser les secteurs accessibles apparait comme la plus propice à l’atteinte des cibles de l’aménagement forestier durable en prenant en compte la faisabilité opérationnelle. Malgré des calculs de possibilités aux 5 ans, les résultats suggèrent que l’historique de coupe du territoire d’étude amènera dans les prochaines décennies une période critique dans la gestion des peuplements paludifiés. Finalement, je montre que l’utilisation du volume maximal potentiel absolu (VMPA) comme indice de productivité a permis d’anticipé les problèmes beaucoup plus tôt qu’avec les indices usuels des calculs de possibilités.
Mots clés : modélisation des paysages, paludification, feux de forêt, aménagement forestier durable, succession forestières, perturbations forestières, stratégie d’aménagement
Abstract
Successive disturbances such as successive fires can hinder the natural regeneration of forest stands in the boreal forest. Futhermore, in managed forests, logging is a disturbance that has the potential to affect the regenerative capacity of forests. The combined effect of natural disturbance and management is therefore expected to have an impact on the opening of forests cover and to hinder the ability to achieve sustainable forest management notably by reducing the amount of productive forest stands. In addition, in the boreal environment, the accumulation of organic matter (paludification) causes constraints in growth of harvested stands and can affect forest productivity. These events are only partially integrated into the computations of annual allowable cuts. It is therefore important to evaluate the impacts of not considering the potential opening of stands by disturbances and the loss of productivity caused by paludification on a managed forest landscape. In addition, it is useful to develop management and evaluate strategies able to promote the restoration of stands through growth and adequate regeneration while being economically viable. To do this, the computation of annual allowable cut is done in a model that integrates the fire regime, the paludification process, forest harvesting and regeneration failure to measure the robustness of different management strategies. Three management strategies focused on reforestation are developed and tested, one that corresponds to the current strategy (REF scenario), one based on the accessibility of the areas to be treated (ACC scenario) and the last one, which consists to return all the burned and paludified areas to production via planting (TOT scenario). The results are analyzed with different indicators of success (volume harvested, proportion of closed, open and paludified areas, reforestation costs, productivity index) and expressed as medians to ensure a reasonable level of protection. After 150 years, territory’s productivity decreases for scenarios REF and ACC (-7.6 % and -2.5 %) and increases for TOT scenario (+ 0.9 %). Harvesting paludified area without specific modalities concerning regeneration failure and stand opening may result in a sharp rise in open stands (+ 8% of the territory in 50 years) compromising the objectives of sustainable development. The strategy of reforesting accessible areas appears to be the most likely to achieve sustainable forest management targets by taking into account operational feasibility. The results suggest that despite the computation of annual allowable cuts every 5 years, the harvesting history of the study area has led to the arrival of a critical period in the management of paludified stands. Finally, I showed that using the absolute maximum potential volume (VMPA) as a productivity index made it possible to anticipate easily problems much earlier than with the usual indices of possibility calculations.
Key words: landscape modeling, paludification, forest fire, sustainable forest management, forest succession, forest disturbance, management strategy
Table des matières
Résumé ... ii
Abstract ... iii
Table des matières ... iv
Liste des figures ... vi
Liste des tableaux ... vii
Liste des abréviations ... viii
Remerciements ... ix
Introduction ... 1
Contexte ... 1
Aménagement forestier en pessière à mousse québécoise ... 3
Calcul de possibilité et gestion du risque... 4
Analyses coûts-bénéfices et risques ... 5
Objectifs ... 5
Chapitre 1 Méthode ... 7
Zone d’étude ... 7
Calcul de possibilité forestière ... 11
Modèle de dynamique du paysage ... 12
Sélection et comparaison de scénarios ... 18
Indicateurs utilisés pour l’analyse par coûts-bénéfices ... 19
Analyse des résultats ... 23
Chapitre 2 Résultats ... 25
Simulation des feux ... 25
Comparaison des scénarios TEM, FEU, PAL et REF ... 25
Comparaison des scénarios de reboisement REF, TOT, ACC ... 26
Chapitre 3 Discussion ... 34
Stratégie de maintien de la forêt fermée ... 34
Période critique et stratégie de maintien de la forêt fermée ... 35
Aménagement forestier durable par rapport au risque ... 36
Incertitudes et limites de la modélisation ... 37
Portée de l’étude ... 40
Bibliographie ... 43 Annexe A Les différentes variables du modèle de dynamique des paysages ... 53 Annexe B : Script de l’ensemble du modèle de dynamique des paysages ... 54
Liste des figures
Figure 1 : Carte de l'unité d'aménagement forestier 085-51. ... 8 Figure 2 : Synthèse des intrants, de leurs provenances, des données sortantes et des processus du modèle. ... 14 Figure 3 : Taux d'atteinte du calendrier de récolte par période de 5 ans pour les scénarios REF, TOT et ACC. ... 27 Figure 4 : Volume sur pied par période de 5 ans sur l'horizon de planification (30 périodes) pour les scénarios REF, TOT et ACC. ... 27 Figure 5 : Proportion des types de superficies forestières par rapport à la superficie aménagée totale. f, p et o représentent les superficies fermées, paludifiées ouvertes et ouvertes par le feu, respectivement. ... 28 Figure 6 : Superficie reboisée dans les peuplements paludifiés (gauche) et après feux (droite) pour les
scénarios TOT et ACC. ... 29 Figure 7 : a. Variation du VMPA par rapport au VMPA initial en M m3, b. Profit par période en M $ sur l'horizon
de planification pour les scénarios REF, TOT et ACC. ... 30 Figure 8 : Âge moyen des peuplements récoltés par période pour les scénarios REF, TOT et ACC. ... 31 Figure 9 : Proportion des cibles jeune et vieux de structures d'âge dans la superficie inclus/exclu. ... 32
Liste des tableaux
Tableau 1 : Appellation des types écologiques sensibles à la paludification (Berger et al. 2015). ... 9 Tableau 2 : Les 7 types de végétation utilisés dans la stratification du territoire d’étude. ... 10 Tableau 3 : Objectifs des scénarios simulés par le modèle. ... 19 Tableau 4 : Détermination des taux monétaires pour le reboisement par rapport aux catégories de superficies traitées en fonction de l'accessibilité et du type. ... 22 Tableau 5 : Seuils d'altération utilisés pour déterminer le degré d'altération de la zone d'étude. ... 23 Tableau 6 : Cycles de feu simulés sur l'UA 085-51 ... 25 Tableau 7 : Taux d'atteinte du calendrier, proportion de forêts fermée, ouverte et paludifiée ouverte pour les scénarios TEM, FEU, PAL et REF. ... 26 Tableau 8 : Synthèse des résultats des scénarios suivant les coûts-bénéfices... 34
Liste des abréviations
ADF : aménagement durable des forêts
AU : analysis unit ; unité d’analyse
BFEC : Bureau du forestier en chef
COS : compartiment d’organisation spatiale
CPF : calcul des possibilités forestières
CPRS : coupe totale avec protection de la régénération et des sols
MFFP : Ministère des Forêts, de la Faune et des Parcs
MO : matière organique
UA : unité d’aménagement
Remerciements
Au travers de ces quelques lignes, je tiens à remercier mon directeur de recherche, Frédéric Raulier qui malgré sa maladie a été d’un support inestimable et sans qui rien n’aurait été possible. Merci également à ma co-directrice Sylvie Gauthier du Centre de Foresterie des Laurentides pour son implication et son engagement indéfectible dans l’accompagnement de ses étudiants. Je remercie aussi Tadeusz Splawinski et Jesus Pascual Puigdevall pour le casse-tête qu’a été la conceptualisation et la modélisation des accidents de régénération. Merci à Dominic Cyr pour avoir pu prendre le temps de répondre à mes questions J’ai eu la chance d’appartenir à la formidable équipe d’Yves Bergeron. Je salue son leadership et son implication dans ce projet.
Je tiens évidemment à remercier les nombreux organismes et personnes qui m’ont permis de réaliser mes travaux. J’aimerais remercier les différents partenaires qui ont contribué au financement et au support de mes travaux, merci à Ouranos, Mitacs Accélération et RYAM pour la bourse qu’ils m’ont octroyée. Je remercie également le soutien financier de la subvention CRSNG stratégique obtenue par Yves Bergeron et Sylvie Gauthier. L’expérience Mitacs Accélération contient une partie de stage en entreprise donc j’aimerais remercier tous particulièrement l’équipe du bureau régional de RYAM et notamment Geneviève Labrecque pour leur accueil chaleureux. Je suis également chanceux d’avoir pu compter sur le soutien et le contact privilégié du MFFP de la région 10 avec Sonia Légaré.
Je remercie également toute l’équipe du laboratoire de Frédéric Raulier, Hakim Ouzennou, Baburam Rijal et David Laginha Pinto Correia pour leur accueil et l’intégration dans l’équipe.
Finalement, je tiens à remercier ma famille et mes amis de leur soutien dans cette épopée que sont les études graduées.
Introduction
Contexte
Au Canada, l’aménagement forestier vise à maintenir les bénéfices sociaux-économiques et écologiques de cet écosystème important. Ainsi, la forêt boréale constitue non seulement une source importante (Brandt et al. 2013) , mais fournie de nombreux bénéfices écologiques dont l’important stock de carbone tant au niveau de la forêt que des sols (Lemprière et al. 2013). La forêt boréale du Québec est principalement composée d’épinette noire (Picea mariana (Mill.) BSP) et recouvre une très grande superficie où des variations notables de conditions environnementales sont observées (Robitaille et al. 2015). Plus la latitude est élevée, plus les conditions climatiques ou physiques deviennent limitantes pour la croissance à un point où l’aménagement durable des forêts n’est plus possible (Jobidon et al. 2015; Robitaille et al. 2015). Le Ministère a nommé cette limite : « La limite nordique des forêts attribuable ».
Le tracé de cette limite nordique se base essentiellement sur une analyse des critères biophysiques de l’aménagement forestier durable : le milieu physique, la productivité forestière, les perturbations naturelles par le feu et la biodiversité (Jobidon et al. 2015). La zone analysée par Jobidon et al. (2015) s’étend sur l’ensemble de la pessière à mousse et la portion sud de la pessière à lichens sur une superficie de 482 000 km2, soit 30 % de la superficie du Québec. Ces travaux ont mis en évidence les deux critères principaux
limitants à l’aménagement durable des forêts dans les territoires frontaliers de la limite nordique, soit des conditions particulières du milieu physique (Robitaille et al. 2015) et une productivité forestière trop faible pour faire face au régime de feu actuel (Gauthier et al. 2015). La productivité est définie par la capacité du site à produire de la biomasse forestière (Skovsgaard et Vanclay 2008). La productivité forestière est une composante de la productivité, car cette dernière concerne le tronc des arbres qui représente une fraction importante de la biomasse forestière aérienne (Gower et al. 1997). Pour qu’un site soit considéré comme productif en termes sylvicoles, il faut que le site ait la capacité à produire un volume de bois ayant des tiges de dimensions minimales pour être considérés comme marchandes (Rapanoela et al. 2015). De plus, dans un contexte de gestion du risque de feu, même si un site montre une bonne productivité, il n’est pas pour autant considéré comme productif, il faut également que le risque de feu qui lui est associé soit suffisamment faible pour avoir un effet négligeable sur la durabilité de l’aménagement qu’on pourrait y pratiquer (Gauthier et al. 2015).
Dans les travaux sur la limite nordique, seule la partie ouest du Québec affiche une sensibilité à l’atteinte des objectifs de l’aménagement durable. Cette partie est recouverte par la ceinture d’argile qui parcourt l’Ontario et le Québec, entre le district de Cochrane et l’Abitibi-Témiscamingue. La ceinture d’argile forme une grande plaine unie (Lefort et al. 2003). La faible pente et les conditions climatiques font que le taux de décomposition
est inférieur au taux d’accumulation de la matière organique. Ce phénomène, propre à la forêt boréale, correspond à la paludification (Heinselman 1981). Deux processus de paludification ont été documentés en forêt boréale. Le premier nommé paludification primaire (Sjörs et Goodall 1983; Korhola 1994; Payette 2001; McMullen 2002; Rydin et Jeglum 2013) fait référence à une accumulation de matière organique avant que la végétation arborée ne s’implante. La paludification primaire n’oppose pas de réelle contrainte à l’aménagement forestier, car les superficies concernées ne sont tout simplement pas considérées comme aménageables. Le second processus, qui lui amène une contrainte à l’aménagement forestier est la paludification secondaire ou successionnelle qui correspond à l’accumulation de matière organique sous un couvert forestier au fil du temps en absence de feux (Heinselman 1981; Payette 2001; McMullen 2002). Les paludifications primaire et secondaire affectent également la productivité forestière. En effet, les dépôts organiques, dont l’épaisseur moyenne est supérieure à 40 cm, limitent considérablement la croissance des forêts (Simard et al. 2009). Toutefois, les feux influencent le processus de paludification, en consumant la couche organique, réduisant ainsi son épaisseur (Lecomte et al. 2006).
La productivité actuelle dépend entre autres de l’historique du peuplement, elle est déterminée par la végétation actuelle qui peut être différente même si les sites présentent des caractéristiques biophysiques identiques (climat, dépôt, drainage) (Raulier et al. 2013b). Alors que la productivité potentielle suppose que le peuplement se développera sans entrave. Un site pourrait avoir une absence de végétation arborée causée par l’occurrence récente de perturbations majeures ou encore par un accident de régénération alors que les conditions biophysiques sont propices à l’établissement d’un couvert fermé. Dans ce cas, le site présente une productivité actuelle quasi nulle alors que sa productivité potentielle est bonne (Weiskittel et al. 2011). D’après Rapanoela et al. (2015), la superficie actuellement productive est en lien avec le taux de perturbation engendrant une perte de productivité même sur les stations théoriquement productives lorsque le taux de brûlage augmente. Cependant, la productivité potentielle du site peut diminuer à cause du phénomène de paludification secondaire (Simard et al. 2007).
Les feux constituent la perturbation principale responsable de la dynamique de succession forestière en forêt boréale (Heinselman 1981; Johnson 1992). Ceux-ci affectent également la productivité forestière et un intervalle de feu court peut amener à l’ouverture progressive de la forêt jusqu’à la conversion en lande (Payette 1992; Girard et al. 2008). Payette et al. (2008) et Girard et al. (2009) ont observé l’absence ou la diminution de l’abondance de la régénération de l’épinette noire (Picea mariana) et du pin gris (Pinus banksiana) après feu dans la pessière à mousse, ceci entraînant une augmentation de superficie des landes ouvertes de pessière à lichens entre 1954 et 2002. Un intervalle court entre plusieurs perturbations majeures (feux, coupes, épidémies, etc.) a un impact sur la banque de graines qui n’a pas le temps de s’établir par manque d’arbres semenciers. Le manque de graines provoque un déficit en semis, causant alors des
accidents de régénération (Girard et al. 2009). Un accident de régénération est l’absence ou le déficit de semis d’un peuplement après perturbations, ce qui entraîne l’ouverture du milieu alors que la productivité potentielle du site est propice à l’établissement d’un couvert fermé. Ces accidents de régénération mèneront à l’ouverture de la forêt et donc à une perte de productivité (Rapanoela et al. 2015).
Aménagement forestier en pessière à mousse québécoise
En forêt boréale, l’aménagement forestier est dominé par la coupe totale (Bergeron et al. 2006, 2017). La principale intervention effectuée en pessière à mousse prévue par les scénarios sylvicoles en vigueur est la coupe totale avec protection de la régénération et des sols (CPRS) suivie d’un reboisement ou même d’une plantation si la régénération naturelle est insuffisante. Un scénario sylvicole correspond à une séquence de traitements sylvicoles pour un groupe de strates et se caractérise par les objectifs sylvicoles suivants : l’essence à promouvoir (volume attendu), l’intensité de sylviculture (période de récolte, traitements …) et le régime sylvicole (mode de renouvellement du peuplement). La CPRS est une coupe totale qui prélève 97 à 99% du volume marchand à l’échelle du paysage, le volume restant correspond à la rétention d’arbres sur pied à valeur de conservation pour fournir de vieux arbres et du bois mort. À l’échelle du paysage, le taux de rétention correspond à 5% du volume marchand sur 20% des superficies récoltées (Bureau du forestier en chef 2013). Ce régime de coupe a altéré la structure d’âge de la forêt boréale aménagée par une forte augmentation de la proportion de jeunes peuplements (Cyr et al. 2009; Bergeron et al. 2017).
D’après la loi sur les forêts, 100 % des superficies traitées doivent obligatoirement être remises en production, suite à la coupe, naturellement ou par plantation si la régénération naturelle est insuffisante (MFFP 2010). Cependant, face au feu, la remise en production n’est pas systématique et engendre des coûts importants surtout par le fait du manque d’accessibilité, ce qui oblige des dépenses importantes avec la création de routes. Ainsi, certaines zones peuvent ne pas bénéficier d’un suivi de régénération (Nappi et al. 2011). Du côté de la paludification, la remise en production des peuplements est incertaine. Les peuplements paludifiés sont principalement récoltés en hiver dû à la faible capacité portante des sols ne perturbant pas ainsi significativement la couche de matière organique pour garantir un retour naturel de la productivité forestière (Lafleur et al. 2010). De plus, les chantiers de coupe hivernale deviennent inaccessibles en période de mise en terre des plants en absence de réfection des chemins (Bureau du Forestier en Chef 2015). Les feux peuvent entraîner des pertes économiques immédiates importantes, mais aussi, comme pour la paludification, des pertes à long terme par la création de milieux ouverts (perte de superficie productive). Or, le maintien ou l’augmentation de la productivité des écosystèmes forestiers est un des critères d’aménagement durable des forêts (Ministère des Forêts de la Faune et des Parcs 2010). Une adaptation efficace à ces phénomènes naturels pour maintenir les objectifs de l’ADF est l’inclusion de la gestion des risques dans les processus de planification (Gauthier et al. 2014). Ce risque doit être pris en compte dans la planification afin de s’assurer
que la récolte de bois n'est pas trop élevée lorsque le taux de brûlage peut mettre en danger les activités socio-économiques liées à l’aménagement des forêts (Bergeron et al. 2002; Leduc et al. 2014). Malgré cela, il est difficile, voire impossible de garantir un niveau de récolte constant avec certitude (Armstrong 2004), mais des travaux montrent bien que lorsque l’on en tient compte à priori on diminue les risques de rupture de stock majeure (Leduc et al. 2014; Rodriguez-Baca et al. 2016). Il est ainsi nécessaire d’élaborer des stratégies d’aménagements qui intègrent le risque pour atteindre les objectifs de l’ADF, notamment les risques liés aux accidents de régénération.
Calcul de possibilité et gestion du risque
L’élaboration de la stratégie d’aménagement d’une forêt est liée au calcul et à la détermination des possibilités forestières (Bureau du forestier en chef 2013). La stratégie d’aménagement découle des objectifs et des enjeux qu’elle essaie de mettre en place. Sa validation consiste à vérifier si elle est applicable à la réalité biophysique de la forêt et aux différentes contraintes socio-économiques et légales. C’est à cette étape que le calcul des possibilités forestières (CPF) intervient. Le CPF consiste à formuler un problème de planification qui est utilisé pour vérifier si les objectifs fixés par la stratégie d’aménagement peuvent être atteints. Au Québec, la détermination et le calcul des possibilités forestières sont effectués par le Bureau du Forestier en Chef (BFEC). Le calcul des possibilités se base sur un modèle quantitatif de l’évolution de la forêt soumise à l’aménagement forestier. Le CPF est fait à l’échelle de l’unité d’aménagement qui est une unité territoriale de référence pour la gestion des ressources forestières en forêt publique. Leur délimitation est faite suivant de nombreux facteurs comme la région administrative, les caractéristiques biophysiques présentes, les différentes utilisations du territoire et les ententes avec les peuples autochtones (MFFP 2010). En 2018, le Québec compte 71 UA allant du sud de la province au sud de la limite nordique des forêts attribuables.
Le calcul de possibilité implique une incertitude inhérente, car c’est un calcul qui s’effectue sur une très longue période de temps (i.e. 150 ans) et il doit donc composer avec des risques et des contraintes. Plusieurs techniques permettent de tenir compte de l’incertitude dans la planification et de se protéger contre l’erreur (Verderame et al. 2010). Mais actuellement, ces techniques restent trop complexes à mettre en pratique et elles ne sont pas encore utilisées pour le calcul de la possibilité forestière au Québec (Raulier et al. 2014). Le CPF du BFEC se fait avec une méthode de planification déterministe (programmation linéaire) (Gunn 2007). Cela correspond à adopter une stratégie « d’acceptation passive » (Tomlin 2006) où le risque est simplement ignoré durant le calcul.
Dans les CPF du BFEC, les risques stochastiques, notamment les feux, ne sont pas intégrés. Le feu est considéré de manière indirecte pour une seule unité d’aménagement très sensible (026-61) par une réduction de 20% du volume annuel récoltable à posteriori. Le risque associé aux feux est uniquement considéré
comme une perte temporaire de forêt récoltable et donc de volume, mais aucunement au niveau de la succession forestière notamment en ce qui concerne l’ouverture des peuplements forestiers. La perte de productivité causée par les accidents de régénération suite aux feux n’est donc pas intégrée dans les CPF alors que cette problématique peut porter atteinte à la réalisation des objectifs d’aménagement durable sur un horizon de temps encore inconnu et ainsi remettre en cause l’efficacité des stratégies d’aménagement actuelles (Gauthier et al. 2014).
Analyses coûts-bénéfices et risques
Lors du calcul de possibilité forestière, la rentabilité économique se fait à l’échelle de la planification stratégique pour l’unité d’aménagement. Le BFEC compare la valeur actualisée nette (VAN) des différentes stratégies d’aménagement et sélectionne celle qui possède la VAN la plus élevée pour un même niveau de récolte. La VAN est le bénéfice net actualisé généré par l’investissement qui correspond à une différence entre les revenus de la société (redevance perçue par l’État, bénéfice des entreprises) et les coûts de l’État (investissement en reboisement - BFEC 2013). Les bénéfices sont ainsi abordés uniquement d’un point de vue d’une rentabilité monétaire au niveau des produits de la fibre dans les différentes stratégies. Or, dans un contexte de gestion du risque dans un paysage forestier aménagé, la production de fibre n’est qu’une composante de l’économie forestière et de son utilisation par la société qui elle est multi-ressources (Pearse 1990; Seely et al. 2004). De plus, il y a eu un changement de paradigme dans le fondement de l’aménagement forestier qui n’est plus l’extraction des ressources des écosystèmes forestiers à des niveaux soutenables, mais le maintien des écosystèmes qui fournissent ces ressources (Rauscher et al. 2000). Les accidents de régénération à l’échelle d’un paysage forestier deviennent ainsi un enjeu qui peut porter atteinte au maintien des écosystèmes fournissant les ressources exploitées. Une analyse des stratégies d’aménagement durable par coûts-bénéfices, qui compare plusieurs variables autant économiques que biophysiques, semble plus appropriée pour déterminer les stratégies les plus à même d’atteindre les objectifs visés. Dans le mémoire, le terme « coûts-bénéfices » désigne pour une stratégie donnée l’ensemble des coûts associés à son application et les bénéfices autant forestiers que monétaires qu’elle génère.
Objectifs
L’objectif général de mon projet est d’établir des ébauches de stratégies d’aménagement durable afin de maintenir un maximum de forêt fermée à proximité de la limite nordique des forêts attribuables dans une des zones d’aménagement jugée sensible (Jobidon et al. 2015). Les objectifs spécifiques sont 1) d’évaluer l’effet de la paludification et des feux sur la productivité du territoire aménagé sur un horizon de 150 ans, et 2) de mettre à l’épreuve l’application de différentes stratégies visant à maintenir la forêt fermée en analysant les coûts-bénéfices de chacune d’entre elles à l’aide d’un modèle de dynamique des paysages qui intègre les
feux, la paludification, la récolte et la succession forestière. Dans mes analyses, les coûts rapportés par hectare reboisé se composent du budget sylvicole (type de traitement, superficie reboisée) et du budget relié à l’infrastructure routière (création de chemins). Les bénéfices englobent la valeur du bois (volume récolté annuellement, dollars perçus en redevance par le Ministère, volume de bois sur pieds), la productivité forestière (volume maximum potentiel absolu) et le pourcentage de forêt fermée maintenu par l’application de la stratégie.
Afin d’atteindre ces objectifs, j’ai utilisé un modèle d’optimisation de la récolte de bois pour concevoir un calendrier de récolte qui respecte la stratégie d’aménagement actuellement appliquée sur le territoire. Par la suite, j’ai développé un modèle de dynamique du paysage pour simuler l’application de ce calendrier dans un paysage soumis aux feux de forêt et à la paludification. Finalement, j’ai utilisé une comparaison des coûts aux bénéfices afin d’évaluer l’intérêt économique de maintenir une forêt suffisamment fermée pour y appliquer un aménagement durable. La zone d’étude sélectionnée est l’UA 085-51, car cette unité se superpose, pour l’ouest du Québec, à la zone considérée comme modérément sensible à l’application d’un aménagement durable par rapport au milieu physique par Jobidon et al. (2015). Elle a déjà fait l’objet de plusieurs études (Belleau et Légaré 2009) notamment sur l’impact des feux sur la récolte forestière (Raulier et al. 2014), relativement à l’application de l’aménagement écosystémique (Dhital et al. 2013) ou à la description de la paludification (Simard et al. 2009). Cependant, aborder l’impact de la paludification et son interaction avec le feu et la récolte, dans un contexte d’aménagement forestier durable, représente l’aspect le plus original du présent travail.
Chapitre 1 Méthode
Zone d’étude
La zone d’étude (figure 1a) est une unité d’aménagement forestier (UA 085-51) localisée à l’ouest du Québec, Canada. Il s’agit d’une zone d’une superficie de 10 827 km2 abondamment couverte par des zones humides,
tourbières et lacs (4 580 km2). La composition forestière est très homogène avec une dominance de peuplements d’épinette noire (Picea mariana) caractéristique du domaine bioclimatique de la pessière à mousse (Saucier et al. 2009). La particularité de cette UA est qu’elle peut être divisée en deux zones forestières basées sur les dépôts de sols dominants : des dépôts épais de matière organique au Nord et des tills riches en argiles au Sud (Robitaille and Saucier 1998). La partie nord est parcourue par la ceinture d’argile qui forme une grande plaine unie recouverte sur plus de 60 % par des dépôts organiques très contraignants à l’aménagement forestier (figure 1b). Pour la période contemporaine, la température annuelle moyenne varie entre -2,5 °C et 0 °C, les précipitations annuelles totales sont de 700 à 800 mm et la saison de croissance varie entre 150 à 160 jours (Robitaille and Saucier 1998).
Le réseau routier qui couvre l’UA 085-51 se caractérise par la présence d’un réseau stratégique permanent servant d’accès aux différentes activités d’aménagement du territoire. L’accessibilité des parterres de coupe ou des brûlis pour la remise en production est un enjeu opérationnel puisque la majorité des travaux sylvicoles nécessitent l’accès à un chemin carrossable. Suivant les professionnels du territoire, la distance limite opérationnelle tenant compte du déplacement de la machinerie et des travailleurs est d’environ 2 km. Une zone tampon de 2 km a été mise en place de part et d’autre du réseau routier stratégique permettant de définir la portion de territoire accessible aux interventions de reboisement (figure 1c).
Figure 1 : Carte de l'unité d'aménagement forestier 085-51.
a) Localisation des compartiments d’organisation spatiale (COS). b) Localisation de la ceinture d’argile et des peuplements sensibles à la paludification sur l’UAF 085-51. c) Réseau routier permanent et zone tampon de 2 km de part et d’autre. d) Localisation des peuplements forestiers inclus à l’aménagement et de ceux qui en sont exclus mais inclus au portrait d’âge du territoire.
La stratification est, pour un territoire donné, le regroupement cartographique de polygones forestiers ayant des caractéristiques choisies similaires. La stratification permet la simplification d’un territoire pour en faire l’analyse. La stratification forestière utilisée est similaire à celle utilisée par Raulier et al. (2014) soit une stratification en fonction de compartiments spatiaux et du type de végétation.
Le territoire étudié est sous la gestion forestière du Ministère des Forêts, de la Faune et des Parcs (MFFP). Le MFFP applique les principes de l’aménagement écosystémique en prenant en compte dans la stratégie
a) b)
d’aménagement les écarts entre la forêt actuelle soumise à la récolte et aux perturbations naturelles et une forêt soumise uniquement aux perturbations naturelles. La perturbation naturelle qui domine dans la pessière noire à mousse est le feu (Bergeron et al. 2004). L’application de cette stratégie d’aménagement en pessière à mousse s’effectue notamment en agglomérant des coupes pour assurer le maintien et le recrutement de massifs forestiers dans le temps (Belleau et al. 2007; Bouchard et Garet 2014). Dans la pessière à mousse, la base de la répartition spatiale des coupes est le compartiment d’organisation spatiale (COS). La taille des COS pour l’UAF 085-51 varie entre 30 et 150 km2 (voir figure 1a) pour reproduire la distribution des tailles des feux observés sur ce territoire (Bergeron et al. 2004).
La paludification représente un défi pour l’aménagement durable des forêts autant du point de vue opérationnel que de celui de la productivité des peuplements. Les contraintes opérationnelles s’observent après récolte par la difficulté, voire l’impossibilité de réussir un reboisement lorsqu’un seuil maximum d’épaisseur de matière organique (MO) est atteint (Henneb et al. 2015), alors que l’effet de la paludification sur la productivité se traduit par le passage d’un type de végétation productif ou non en un type de végétation paludifié et ouvert (Rtp) ayant une faible productivité. La détermination des zones sensibles à la paludification (figure 1b) correspondent à des peuplements situés sur la ceinture d’argile et dont le type écologique est à risque de paludification (tableau 1 – BFEC (2013)).
Tableau 1 : Appellation des types écologiques sensibles à la paludification (Berger et al. 2015). Type écologique cartographique Appellation
Pessière noire à mousses ou à éricacées sur station au dépôt minéral
de mince à épais, de texture fine, de drainage subhydrique RE26 Pessière noire à sphaignes sur station au dépôt minéral de mince à
épais, de drainage hydrique, ombrotrophe RE37 Pessière noire à sphaignes sur station au dépôt organique ou minéral
de mince à épais, de drainage hydrique, minérotrophe RE38 Pessière noire à sphaignes sur station au dépôt organique de mince à
épais, de drainage hydrique, ombrotrophe RE39 Sapinière à épinette noire et sphaignes sur station au dépôt minéral
de mince à épais, de drainage hydrique, ombrotrophe RS37 Sapinière à épinette noire et sphaignes sur station au dépôt organique
ou minéral de mince à épais, de drainage hydrique,minérotrophe RS38 Sapinière à épinette noire et sphaignes sur station au dépôt organique
de mince à épais, de drainage hydrique, ombrotrophe RS39
Les types de végétation (tableau 2) consistent en un regroupement des strates d’aménagement (BFEC 2013) en fonction de grands groupements d’essences (résineux tolérants ou intolérants, feuillus intolérants), de la densité du peuplement (ouvert, fermé – Rapanoela et al. 2015) et de certaines végétations potentielles qui sont ou qui peuvent se paludifier (Simard et al. 2007; Berger et al. 2015). Les strates d’aménagement proviennent du dernier calcul de possibilité pour cette unité d’aménagement (BFEC 2014). La stratification se
base sur le regroupement des strates cartographiques similaires afin de réduire le nombre de strates à analyser tout en maintenant une homogénéité des caractéristiques écoforestières suffisamment acceptable pour permettre une analyse stratégique (BFEC 2013). Les strates cartographiques correspondent à un regroupement de polygones forestiers ayant une même appellation cartographique pour un territoire donné (BFEC 2013).
Tableau 2 : Les 7 types de végétation utilisés dans la stratification du territoire d’étude.
Type de végétation Appellation Éléments discriminants Résineux Tolérants fermés Rtf Type forestier : Epn, Sab Résineux Tolérants ouverts Rto Volume maximal < 60 mType forestier : Epn, Sab 3/ha Résineux Tolérants paludifiés
ouverts Rtp Volume maximal < 60 mRE26, RE36-38, RS37-39 3/ha
Résineux Intolérants fermés Rif Type forestier : Pig Résineux Intolérants ouverts Rio Volume maximal < 60 mType forestier : Pig 3/ha
Feuillus Intolérants fermés Fif Type forestier : Bop, Peu Feuillus Intolérants ouverts Fio Volume maximal < 60 mType forestier : Bop, Peu 3/ha
Des courbes de rendement sont associées aux strates d’aménagement utilisées pour le calcul de possibilité par le BFEC et ces dernières ont servi par extension pour caractériser la dynamique de croissance des types de végétation utilisés dans la présente étude. Une valeur monétaire en dollars constant en termes de redevances perçues par le Ministère est associée aux courbes grâce à la version de 2.0.1 de la base de données MERIS du Bureau de mise en marché des bois (BMMB - Bureau de mise en Marché des bois 2018) en utilisant la zone de tarification, le volume par essence et le diamètre moyen quadratique. Le diamètre moyen quadratique correspond au diamètre à 1,3 m du sol de l’arbre de surface terrière moyenne du peuplement. La base de données MERIS est décrite dans la littérature par Paradis et LeBel (2018); Cantegril et al. (2019). La valeur de la redevance est élaborée à l’aide d’un modèle issu de l’analyse du prix de vente du volume de bois lors des mises aux enchères publiques. Le modèle de prédiction de la valeur de la redevance n’est pas publié mais les variables principales qui l’affectent sont : la proximité du bois d’une usine, l’essence, le volume du peuplement, le volume par tige et la qualité du bois. En effet, l’industrie forestière recherche du bois accessible et de haute valeur. Le bois proche des usines permet de limiter les coûts très importants associés au transport et à la création de chemin forestier d’où l’utilisation des zones de tarification. La valeur du bois dépend de la qualité et l’essence. Pour un volume de bois sans défaut de la même essence, la qualité dépend du diamètre de la bille de bois car un diamètre plus élevé permet de générer une plus grande diversité dans le panier de produit. Le volume par diamètre quadratique par essence est ainsi transformé en qualité à l’aide d’une matrice de répartition par produit. Par exemple, sur notre territoire dans la zone de tarification 891,
l’épinette noir de qualité B génère une redevance de 15,46 $/m3 alors que du bouleau blanc de même qualité
donne une redevance de 5,16 $/m3. Les revenus de l’industrie composés des coûts (coûts de récolte, coûts de
transport, coûts de chemin, frais d’administration et redevances) et revenues de ventes du bois transformés sont disponibles dans MÉRIS mais non considérés dans ce projet. Les coûts que nous considérons ne sont pas intégrés aux courbes de rendement. Ces coûts sont ceux à la charge du MFFP lors de la remise en production des superficies soit les coûts de construction de chemin, de la préparation de terrain, de la production et de la plantation des plants.
Finalement, nous avons regroupé toutes les strates d’aménagement ayant le même type de végétation par COS (figure 1a) pour former des unités d’analyse (ci-après AU : analysis units – Fall et al. 2004). Au total, il y a 763 AU dans le territoire (109 COS x 7 types de végétations).
Calcul de possibilité forestière
Afin d’obtenir un calendrier de récolte qui intègre la stratégie d’aménagement appliquée actuellement sur le territoire, nous avons réalisé un calcul de possibilité forestière (CPF). Le calendrier de récolte sert d’intrant dans nos simulations au modèle de dynamique des paysages pour simuler la coupe.
Le CPF est le résultat d’un problème d’optimisation résolu par optimisation linéaire. L’horizon de planification est de 150 ans divisé par 30 périodes de 5 ans. L’objectif du modèle est de maximiser le volume récolté (R1) des superficies incluses à l’aménagement pour la production de bois (figure 1d) pour la première période de 5 ans (Rodriguez-Baca et al. 2016, éq. 1). La première contrainte appliquée assure un rendement non décroissant sur l’horizon de planification (éq. 2). Suivant les objectifs de l’aménagement écosystémique, une cédule d’ouverture et de fermeture des COS à la récolte provenant du CPF officiel de la 085-51 (𝑏𝑜𝑝) a été intégrée afin de concentrer spatialement les superficies récoltées. Afin de respecter les cibles de structure d’âge forestière, la récolte des COS ouverts est permise quand plus de 30% de la superficie de production de bois est éligible à la récolte (éq. 3). Les peuplements sont éligibles à la récolte (𝑒𝑎𝑠𝑜𝑟𝑝) quand ils excédent un seuil minimal d’exploitabilité associé à un volume minimal de récolte. La coupe avec protection de la régénération et des sols (CPRS) est l’unique traitement appliqué dans le CPF, car elle représente 95% des traitements appliqués sur le territoire (MFFP 2016). Ce traitement correspond à un prélèvement de 100% du volume sur pied des superficies récoltées. La superficie récoltée doit être positive (éq. 4). Aucune contrainte de structure d’âge n’est appliquée.
Constantes
a âge du peuplement
s type de végétation (1..7)
r méthode de récolte (1)
p période (1..30)
c numéro de cohorte (1..3)
𝑇𝑐 superficie de production de bois appartenant c, ∀ 𝑐, suivant la structure forestière cible
Paramètres 𝑣𝑎𝑠𝑜𝑟 table de rendement (m3 ha-1), ∀ 𝑎, s, o, r
𝑏𝑜𝑝 COS o ouvert (1) ou fermé (0) à la récolte (0..1), ∀ 𝑜, p
Variables 𝑥𝑎𝑠𝑜𝑟𝑝 superficie récoltée (ha), ∀ 𝑎, s, o, r, p
𝑒𝑎𝑠𝑜𝑟𝑝 superficie éligible à la récolte (ha), ∀ 𝑎, s, o, r, p
𝑋𝑟𝑝 superficie récoltée (ha), ∀ 𝑟, p
𝐶𝑐𝑝 superficie (ha) appartenant à la classe d’âge c, ∀ 𝑐, p 𝑅𝑝 volume récolté périodique (m3 periode-1), ∀ 𝑝
Maximiser (1) 𝑅1= ∑ ∑ ∑ ∑ 𝑣𝑎 𝑠 𝑜 𝑅 𝑎𝑠𝑜𝑟 𝑥𝑎𝑠𝑜𝑟1 Contraintes (2) 𝑅𝑝≥ 𝑅1 p ∈ [2, 30] (3) 𝑥𝑎𝑠𝑜𝑟𝑝 ≤ 𝑏𝑜𝑝 𝑒𝑎𝑠𝑜𝑟𝑝 ∀ 𝑎, s, o, r, p (4) 𝑥𝑎𝑠𝑜𝑟𝑝 ≥ 0 ∀ 𝑎, s, o, r, p
Le problème a été élaboré dans le logiciel Woodstock (Remsoft Inc., Fredericton, NB) sous la forme d’un Modèle de type II (Gunn 2007) et résolu avec Mosek (Mosek 2010). La solution du problème est transformée en calendrier de récolte (volume à récolter par période et par unité d’analyse) pour être intégrée par la suite dans le modèle de dynamique du paysage.
Modèle de dynamique du paysage
Afin de pouvoir inclure l’effet aléatoire dû aux feux de forêt, et aussi une certaine part d’incertitude dans le phénomène de paludification, nous avons développé un modèle de dynamique du paysage en langage R avec le logiciel R version 3.5.1 (R Core Development Team 2013) qui s’inspire du « Vermillion Landscape Model » ou VLM (Fall et al. 2004) implanté à l’origine dans l’outil de modélisation SELES (Spatially Explicit Landscape Event Simulator – Fall et Fall 2001). Le modèle VLM a été décrit en détails à plusieurs reprises par Fall et al. (2004); Didion et al. (2007); James et al. (2011); Tittler et al. (2012) et Rapanoela et al. (2015).
L’objectif du modèle est de simuler l’application d’une stratégie d’aménagement forestier (récolte sous contraintes) en y intégrant les phénomènes naturels de la dynamique des paysages, comme la succession
naturelle, le feu et la paludification. La stratégie d’aménagement forestier est implicitement intégrée au modèle au travers du calendrier de récolte. Il s’agit de mesurer sa robustesse face aux accidents de régénération (atteinte des volumes planifiés), les répercussions sur le paysage (paludification, perte de productivité sur le long terme, évolution de la quantité de bois sur pied) et l’effet d’une intensification de différentes stratégies de reboisement.
Le modèle utilise des couches rasters comme intrants. Le territoire a été découpé en cellules ou pixels de 10 ha (316,228 x 316,228 m) afin de diminuer le temps de calcul compte tenu de sa superficie considérable (1 082 787 ha dont 597 850 ha forestiers inclus/aménagés pour la production de bois et 77 860 ha forestiers supplémentaires exclu/non aménagés servant au portrait d’âge – figure 1d). Le modèle utilise essentiellement deux échelles : le pixel et l’AU. Les processus de feu, de paludification et de succession forestière sont des « agents » (Grimm et Railsback 2005) qui modifient les propriétés à l’échelle de pixels individuels tandis que le processus de récolte est simulé à l’échelle des AU avec le calendrier de récolte et considère des populations aspatiales de pixels appartenant aux AU et classées en fonction de leur âge.
Le modèle comporte trois catégories de variables : les « variables d’état », les « variables auxiliaires » et les constantes (Annexe A). Les « variables d’état » décrivent les caractéristiques des cellules et les « variables auxiliaires » sont le résultat de calcul à partir des « variables d’état » et des constantes. Le temps dans la simulation est une donnée discrète découpée en périodes de 5 ans sur un horizon 150 ans (30 périodes). Pour chaque période, cinq processus s’exécutent dans l’ordre suivant : feux, paludification, récolte, stratégie de reboisement et vieillissement de la forêt (Annexe A).
La stochasticité des feux et de la paludification entraînent une variabilité des réplicats. Cette variabilité peut être problématique lors de la comparaison de scénarios de simulation (la variation est-elle causée par la stratégie simulée et/ou par la différence du nombre et de la superficie des feux et l’abondance de peuplements paludifiés). Afin d’éviter la confusion qui pourrait en émaner, notre modèle génère les feux avant de débuter les simulations, pour chaque période et pour un nombre donné de réplicats (nRep), et sauvegarde les feux de chaque période sous la forme d’un raster jusqu’à atteindre le nombre de périodes par simulation. L’effet aléatoire de la vitesse de paludification est contrôlé de la même façon en tirant un nombre aléatoire pour chaque cellule de la carte et en le sauvant sous forme de raster. Le modèle génère un raster unique pour le nombre de réplicats (nRep) choisi par l’utilisateur. Les réplicats de feux et de paludification sont par la suite réutilisés à chaque simulation de scénario garantissant un effet stochastique semblable, ce qui facilite les comparaisons entre les scénarios. Ce système de réplicats est similaire à l’utilisation des « seed » pour contrôler l’aléatoire en programmation (Wichmann et Hill 1982).
Le feu est le seul agent spatialement explicite puisqu’il se propage de pixels voisins en pixels voisins à l’aide d’un automate cellulaire (Cyr et al. 2016). La coupe est quant à elle, un agent initialement spatialement explicite à l’échelle des COS et devient aspatiale à l’intérieur des COS. Le processus de récolte permet de passer de l’échelle des AU aux cellules via la constitution de listes aspatiales de pixels classés par âge.
État initial du territoire et intrants
Lors de l’initialisation, les paramètres suivants sont définis par l’utilisateur : la stratégie de reboisement à utiliser et le seuil maximum d’épaisseur de MO (TDMax en cm) amenant un accident de régénération après coupe. Chaque simulation commence avec les données décrivant l’état initial du territoire (type de végétation et âge des peuplements de tous les pixels). Les variations entre les simulations pour les mêmes paramètres dépendent de la stochasticité des feux et de celle liée à la paludification.
Les intrants importés dans le modèle sont présentés dans la figure de synthèse (figure 2). Ils peuvent être classés en 4 catégories suivant les différents processus qui les utilisent (feu, paludification, récolte et succession). Les intrants pour le processus de feu sont les données historiques de feux pour la taille et le taux de brûlage annuel dans les zones homogènes de feux G8 et G10 (Gauthier et al. 2015). Les intrants concernant la paludification sont la carte des dépôts initiaux de matières organiques (MO) et la carte de l’effet aléatoire des peuplements sur l’accumulation de MO. Les intrants nécessaires au processus de récolte sont les données issues du CPF, cela comprend le calendrier de récolte, les courbes de rendements en volume, en revenus et la carte des unités d’analyse. Les derniers intrants concernent le processus de retour des peuplements (succession) avec la carte du réseau routier, TDMax et la stratégie de reboisement, qui varie selon le scénario considéré.
Processus de dynamique du paysage
Les processus dynamiques sont les suivants : feu, paludification, récolte, retour des peuplements et vieillissement.
Feu :
Afin de simuler les feux de manière réaliste sur le territoire, nous avons eu recours à des données empiriques qui proviennent de la direction de la protection des forêts du MFFP. Les taux de brûlage annuels (superficie brûlée de l’année divisée par la superficie terrestre totale de la zone) ont été estimés pour l’UA 085-51 en utilisant les feux ayant eu lieu entre 1972 et 2015. Nous avons utilisé les zones homogènes de feux délimitées par Gauthier et al. (2015), qui incluent notre zone d’étude, pour s’assurer que la superficie utilisée soit adéquate dans l’estimation du taux de brûlage (Boulanger et al. 2012). La zone d’étude se divise en deux zones de feux de taux de brûlage moyen de 0,143 %.y-1 pour la zone G8 au nord et 0,037 %.y-1 pour la zone
G10 au sud. Les données de feux de 1924 à 2015 et les taux de brûlage sont également utilisés dans l’élaboration de la carte du temps depuis le dernier feu qui sera utilisé pour simuler la paludification. L’ignition, le taux de brûlage, la taille et la propagation des feux sont probabilistes. À chaque période, le module tire aléatoirement n taux de brûlage annuel (n étant le nombre d’années par période) qui rapportés à la superficie du territoire indiquent une superficie à brûler pour la période. Par la suite, le module tire aléatoirement des
tailles de feux et les initialise. L’ignition pour chacun des feux s’effectue par tirage aléatoire d’une cellule inflammable. Le feu se propage avec une probabilité de 0.32 sur les cellules inflammables suivant le modèle de propagation de (Cyr et al. 2016). Une cellule ayant brûlé ne peut plus brûler une deuxième fois au cours de la même période. L’inflammabilité des cellules est déterminée par l’hydrographie du territoire de la carte écoforestière du 4ème décennal d’inventaire, les lacs et rivières étant non inflammables et elle reste fixe durant la simulation. Les feux continuent de se propager tant que la superficie cible n’est pas atteinte. Les feux peuvent ne pas se propager du fait de l’inflammabilité de chacune des cellules voisines et de la probabilité de propagation : dans ce cas un nouveau feu d’une taille différente est allumé et se propage jusqu’à ce que la superficie visée soit atteinte. Les cellules brûlées se font attribuer un TDF (temps depuis le dernier feu) et un âge de 0. L’âge est à dissocier du TDF car quand un peuplement est récolté, l’âge retourne à 0 alors que le TDF reste identique à l’âge avant récolte.
Paludification :
Le processus de paludification simule l’accumulation de MO au cours du temps pour chacune des cellules sensibles. La paludification utilise les équations (5 et 6) de Simard et al. (2009) pour déterminer l’épaisseur totale de MO (TD) par cellule.
(5) log(𝑇𝐷) = 0,3728 log(𝑇𝐷𝐹) − 0,02089𝑆 + 0,8510 ± µ
(6) 𝑇𝐷 = 10(0,3728 log(𝑇𝐷𝐹)−0,02089 𝑆+0,8510 ± µ)
Où TD (cm) est l’épaisseur de MO accumulée en fonction du TDF (années), S (%) est la pente du peuplement, A (années) est l’âge depuis le dernier feu et µ (0,15) l’effet aléatoire du peuplement sur la vitesse d’accumulation de MO. Ce processus interagit avec les processus de feu et de récolte. Le TDF est calculé à chaque période dépendamment des feux ayant eu lieu les périodes précédentes et indépendamment de la récolte. Le feu vient réinitialiser l’âge et le TDF par son passage. L’épaisseur de M.O. intervient dans les accidents de régénération après coupe par la paludification quand un seuil TDMax de 40 cm d’épaisseur de MO est dépassé. La paludification se comporte également de manière stochastique. Au début de chaque simulation un paramètre aléatoire est attribué à chaque cellule sensible à la paludification (figure 1b). Ce paramètre représente l’effet aléatoire du peuplement sur la vitesse d’accumulation de la MO depuis le temps du dernier feu (TDF). La stochasticité des feux affecte également la paludification, car l’accumulation de MO dépend du TDF. La récolte n’est pas stochastique, car elle est déterminée à priori par le calendrier de récolte. Cependant, l’effet des feux et de la paludification peut entraîner une variation de la localisation et du nombre de cellules récoltées pour un même volume, voire même un volume récolté inférieur à celui prévu initialement par le calendrier de récolte.
Récolte :
Le processus de récolte est inspiré du processus de coupe utilisé par VLM (Raulier et al. 2014). La récolte suit un calendrier obtenu avant le début des simulations par l’optimisation d’un problème de planification forestière. Le processus de récolte extrait de ce calendrier une cible de volume à récolter par AU. Les cellules d’une AU sont d’abord triées en fonction de leur âge, les cellules plus âgées devant être récoltée en premier. Elles peuvent être récoltées seulement si elles possèdent un volume minimum éligible (en fonction des courbes de rendement de l’AU). Les cellules sont récoltées jusqu’à ce que le volume cible (fixé pour l’AU à une période p) soit atteint. Les cellules récoltées retournent à l’âge 0. Elle conserve toutefois la M.O. correspondant au TDF. Ces cellules peuvent subir une transition d’AU, si cette transition est prévue par le calendrier de récolte (exemple : coupe totale d’un peuplement de Pinus banksiana suivie d’une régénération en Picea mariana).
Retour des peuplements :
Le retour des peuplements peut suivre deux processus distincts : un retour naturel (feu et paludification) ou un retour assisté (reboisement). Les accidents de régénération après feux sont intégrés de manière stochastique avec le modèle de Splawinski et al. (2018). Ce modèle prend en compte la maturité sexuelle des essences (Rudolph 1985; Burns et Honkala 1990). Les accidents de régénération sont dépendants du TDF et du type de végétation avant feu des cellules brûlées (si le peuplement est dominé par les résineux tolérants et a moins de 50 ans ou s’il est dominé par les résineux intolérants et a moins de 30 ans, il y a accident de régénération). Les accidents de régénération par le feu impliquent une transition vers un type forestier ouvert (tableau 2). Les cellules brûlées dont l’âge et/ou le type de végétation ne sont pas susceptibles aux accidents de régénération conservent le type forestier fermé.
Par défaut, la récolte ne modifie pas le type de végétation et il est assumé que la remise en production est contrôlée par les traitements sylvicoles. Il n’y a d’ailleurs pas de problème d’enfeuillement dans cette unité d’aménagement (BFEC 2014). La récolte peut par contre provoquer des accidents de régénération dans les types forestiers paludifiés ou des types forestiers productifs, mais sensibles à la paludification. Pour les cellules récoltées, si l’épaisseur de MO est supérieure ou égale à l’épaisseur limite TDMax, le retour de végétation prévu par le calendrier de récolte (succession artificielle) ne peut être complété et la cellule subit un accident de régénération (transition vers un type forestier paludifié ouvert).
Pour certains scénarios seulement, le retour consiste à une action de reboisement non planifiée (alors qu’il y a du reboisement planifié avec le calendrier de récolte) lors d’un accident de régénération causé par la récolte d’une cellule paludifiée ou par le passage du feu (i.e. passage d’un type forestier productif à un type forestier paludifié et/ou ouvert) en ramenant la cellule vers un type forestier fermé et donc productif. Nous avons choisi
l’hypothèse conservatrice que la productivité forestière des cellules reboisées est identique à la productivité des cellules avant les accidents de régénération. Pourtant, les semences et plants utilisés en reboisement au Québec possèdent un rendement accru atteint par amélioration génétique (Thiffault et al. 2003). Cependant, les rendements obtenus en pépinière restent à valider surtouten zone nordique comme la nôtre. De plus, les aménagistes du territoire reconnaissent aussi qu’une partie des plantations parfois importante échouent à cause de toutes sortes d’aléas (Bureau du Forestier en Chef 2015).
Vieillissement :
Ce processus consiste à faire évoluer l’âge (exprimé en période) des cellules à chaque période. Notons que la composition ne change nullement au fil du temps en absence de récolte et des feux.
Sélection et comparaison de scénarios
La comparaison de différents scénarios est le principe même de l’analyse de sensibilité qui permet au gestionnaire d’évaluer le risque et l’effet des stratégies sur celui-ci (Gardiner et Quine 2000; Raulier et al. 2013a, 2014).
Nous avons évalué 6 scénarios (tableau 3). Le scénario TEM est l’exécution du calendrier de récolte en absence de phénomène aléatoire (feu, paludification et accident de régénération) comme prévu par le CPF. Les scénarios FEU et PAL ont pour objectif d’évaluer l’impact des différents processus de dynamique du paysage sur la récolte en mesurant séparément l’effet des feux (FEU) et de la paludification (PAL) sur l’atteinte des objectifs du calendrier de récolte (TEM). Le scénario REF intègre à la fois les feux et la paludification, il permet de mesurer l’effet cumulé et l’interaction des feux et de la paludification sur le paysage forestier par rapport aux scénarios FEU et PAL. Les scénarios TOT et ACC ont pour but de comparer différentes stratégies pour contrer l’ouverture du couvert forestier due aux accidents de régénération observée dans le scénario REF. Trois stratégies de reboisement ont été considérées. La stratégie 0 (REF) correspond à l’absence totale d’intervention. Dans la stratégie 1 (TOT), on intervient sur l’ensemble de la superficie productive brûlée même s’il n’y a pas d’accidents de régénération et sur l’ensemble des cellules paludifiées récoltées. Pour la stratégie 2 (ACC), on reboise uniquement les accidents de régénération (feu ou récolte en zone paludifiée) présents dans la zone tampon de 2 km des principaux axes routiers du territoire. Si une cellule présente un accident de régénération et n’est pas dans le tampon routier, cette cellule n’est pas reboisée.
Tableau 3 : Objectifs des scénarios simulés par le modèle.
Scénario reboisement Stratégie de Processus simulés Objectif
TEM 0 : Aucune Récolte Validité du modèle de récolte Respect du calendrier Exécution sans aléas
FEU 0 : Aucune Récolte, Feu, Succession Effet des feux sur le calendrier Validité du modèle de feux
PAL 0 : Aucune Paludification, Récolte, Succession
Effet de la paludification sur le calendrier Validité du modèle de paludification
REF 0 : Aucune Paludification, Récolte, Feu, Succession
État des superficies de forêt ouverte/fermée/paludifiée ouverte ?
Impact sur le calendrier ? Interaction entre feu et paludification
TOT 1 : Totale Paludification, Récolte, Feu, Succession
État des superficies de forêt ouverte/fermée/ paludifiée ouverte ?
Impact sur le calendrier ? Coûts monétaires ?
ACC réseau routier principal 2 : Accès à 2 km du Paludification, Récolte, Feu, Succession
État des superficies de forêt ouverte/fermée/ paludifiée ouverte ?
Impact sur le calendrier ? Coûts monétaires ?
Les scénarios considérés ont été comparés à l’aide des résultats des simulations avec le modèle de dynamique du paysage. Nous avons utilisé à cet effet l’analyse par coûts-bénéfice et le suivi d’indicateurs de différents enjeux d’aménagement du territoire. L’analyse par coûts-bénéfice s’effectue par la comparaison pour chaque scénario des gains (taux d’atteinte du calendrier de récolte, superficie forestière fermée, volume sur pied, maintien de la productivité, redevances perçues par le ministère) par rapport aux coûts (diminution de la superficie de forêt fermée, diminution du volume récolté, superficie et coûts de reboisement). Différentes variables de suivi ont servi d’indicateurs des enjeux d’aménagement du territoire : le volume sur pied, les superficies forestières fermées et ouvertes, l’âge moyen des peuplements récoltés et finalement le degré d’atteinte de la cible de structure d’âge. Ces variables sont présentées dans les paragraphes suivants.
Indicateurs utilisés pour l’analyse par coûts-bénéfices
Volume récolté par période (atteinte du calendrier)Pour tous les scénarios, après une première période de mise à jour, le volume à récolter planifié par période par le calendrier est de 3 016 081 m3/période. Le volume récolté par période sert d’indicateur de succès quant
à l’atteinte de la récolte du calendrier prévue en intrant au modèle. Ce paramètre est transformé en taux d’atteinte du plan de récolte (volume récolté/volume à récolter planifié). La comparaison du pourcentage
d’atteinte du plan de récolte entre les différents scénarios permet d’évaluer la robustesse du plan de récolte face aux feux et à la perte de productivité. Cependant, comme le processus de récolte dans le modèle de dynamique des paysages n’inclut pas de replanification après chaque période, l’atteinte du plan de récolte ne renseigne que partiellement sur la robustesse du plan de récolte. Par exemple, la non-atteinte du plan de récolte peut être causée par l’absence d’AU planifiées (COS23 Rtf) matures alors que du volume est disponible à la récolte dans des AU non planifiées (COS23 Rif). Il est donc nécessaire d’analyser des paramètres complémentaires qui intègrent l’évolution du paysage forestier : le volume sur pied et la proportion des différents types forestiers sur le territoire aménagé.
Évolution du volume sur pied sur le territoire
Le volume sur pied sur le territoire renseigne sur l’état du stock de bois dans notre paysage forestier. Il se définit comme la somme du volume actuel de chacune des cellules du territoire aménagé (éq. 7).
(7) 𝑉𝑃𝑝= ∑ 𝑉𝑛1 𝑛.𝑦𝐴𝑈𝑎
Où 𝑉𝑃𝑝 (m3) est le volume sur pied du paysage pour une période donnée,
𝑉
𝑛.𝑦𝐴𝑈𝑎est le volume de la cellule n appartenant à l’unité d’analyse (AU) indiqué par la courbe de rendement
𝑦𝐴𝑈
à un âge de peuplement𝑎
.Le volume sur pied est calculé à la fin de chaque période avant le vieillissement de la forêt donc après la récolte, les feux et la succession. Cette variable vise à suivre l’évolution du stock en repérant s’il y a une dégradation, une stagnation ou une amélioration au cours du temps sur le territoire aménagé. Une dégradation correspond à une diminution du volume sur pied au cours de l’horizon de planification et elle peut résulter de causes diverses comme une récolte trop élevée, la perte de productivité des peuplements ou un rajeunissement de la forêt. À l’inverse, l’augmentation du volume sur pied indique que l’aménagement durable des forêts atteint pleinement ses objectifs, car l’aménagement forestier augmente la production de bois du territoire (augmentation de la productivité, diminution de la superficie de peuplements ouverts ou paludifiés ouverts). La stagnation traduit un volume sur pied constant au cours de l’horizon de planification et est l’objectif minimum à atteindre, car cette stagnation indique l’application d’un aménagement durable, la récolte étant égale à la production de bois du territoire malgré les perturbations.
Évolution des différentes superficies forestières (fermées, ouverte, paludifiée ouverte)
L’évolution des différents types de superficies forestières (ha) permet le suivi du paysage forestier. Ces variables de suivi sont calculées à la fin de chaque période après la succession forestière en faisant le dénombrement des catégories de superficies suivantes : forêts fermées, ouvertes et paludifiées ouvertes. Les
