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Climator - Simuler les impacts du changement climatique pour mieux prévoir la vulnérabilité des forêts au changement climatique

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Academic year: 2021

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(1)

HAL Id: hal-02802128

https://hal.inrae.fr/hal-02802128

Submitted on 5 Jun 2020

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Climator - Simuler les impacts du changement

climatique pour mieux prévoir la vulnérabilité des forêts au changement climatique

Alexandre Bosc

To cite this version:

Alexandre Bosc. Climator - Simuler les impacts du changement climatique pour mieux prévoir la vulnérabilité des forêts au changement climatique. Que nous apprend la Recherche sur la vulnérabilité des forêts au changement climatique ?, Labo/service de l’auteur, Ville service, Pays service., Nov 2001, Paris, France. 26 pl. �hal-02802128�

(2)

Quantification des impacts du

changement climatique sur les forêts

à l’échelle régionale et identification des sources

d’incertitude

Bosc Alexandre

EPHYSE INRA Bordeaux

Alexandre.bosc@pierroton.inra.fr

Colloque « Vulnérabilité des Forêts au changement climatique » Paris, 17 novembre 2011

(3)

• Le changement climatique

et la forêt : une

problématique prégnante

Contexte

• Des recherches engagées

depuis plusieurs années au

sein de nombreux projets



des modèles éprouvés

• Le projet CLIMATOR offrant la possibilité de :

• comparer la forêt aux autres types de cultures

• tester une multitude de scenarii climatiques et de

méthodes de régionalisation

9.5 15.5 1850 1900 1950 2000 Surface (M ha) 28.6%

SURFACE FORESTIÈRE (M ha)

SAU

(4)

Méthodologie CLIMATOR

• Le protocole de simulation (CLIMATOR) :

– 12 sites, 5 sols

– 3 scenarii d’émission (B1, A1B, A2), 3 méthodes de régionalisation – 3 fenêtres temporelles 1970-2000 , 2020-2050, 2070-2100

GRAECO INRA Bordeaux

Bilans intégrés eau, carbone, croissance avec gestion sylvicole Pin maritime Flux hydriques Flux de carbone Rendement

BILJOU © INRA Nancy

Un modèle de bilan hydrique

Confort hydrique

Restitution d’eau au milieu

• Un trio de modèles de forêt complémentaires

EVOLFOR INRA Nancy

Un modèle de niche

(5)

Scenarii climatique de CLIMATOR

Observation (données SAFRAN) 0 5 10 15 20 °C B1 A1B A2 IN T E N S IT É D U S C É N A R IO D ’É M IS S IO N 1970-2000 2020-2050 2070-2100 2020-2050 2070-2100 1970-2000 A1B

(6)

2020-2050 2070-2100

Scenarii climatique de CLIMATOR :

température moyenne

1970-2000 A1B Observation (données SAFRAN) Régionalisation TT :Type de Temps Régionalisation QQ :Quantile-Quantile 0 5 10 15 20 °C

(7)

2020-2050 2070-2100

Scenarii climatique de CLIMATOR : précipitations

1970-2000 A1B Observation (données SAFRAN) Régionalisation TT :Type de Temps Régionalisation QQ :Quantile-Quantile 400 800 1200 1600 2000 mm / an

(8)

2020-2050 2070-2100

Scenarii climatique de CLIMATOR :

1970-2000 A1B Régionalisation TT :Type de Temps 400 800 1200 1600 2000 mm / an Régionalisation TT :Type de Temps 0 5 10 15 20 °C

(9)

1970-2000 2020-2050 A1B 2070-2100

Evolution de l’intensité du déficit hydrique

Feuillus

décidus

(chênaie, hêtraie)

Conifères

(type Sapin) 20 40 60 80

ST

RE

SS

(10)

Evolution du rapport ETR/ETM en fonction de l’indice agroclimatique (P-ET0). ■ passé récent, ♦ futur proche, ▲ futur lointain pour douze sites du territoire

français (en abrégé sur l’étiquette de droite)

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 -600 -400 -200 0 200 P-ET0 (mm) BILJOU

forêt décidue, sol 1, TT

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 -600 -400 -200 0 200 P-ET0 (mm) BILJOU

forêt de conifères, sol 1, TT

avi bor cle col dij lus mir mon ren ste tou ver 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 -600 -400 -200 0 200 E T R /E T M P-ET0 (mm) GRAECO

forêt de pin maritime, sol 1, TT

(11)

Evolution de la quantité d’eau restituée au

milieu (percolation)

Modèle GRAECO, Méth. Région. Types de tps, Sc. Clim. A1B

0 100 200 300 400 500 600 700 800 1980 2000 2020 2040 2060 2080 2100 2120 Année

P

e

rc

o

la

ti

o

n

a

n

n

u

e

ll

e

(

m

m

/

a

n

)

Exemple de Bordeaux  

(12)

1970-2000 2020-2050 A1B 2070-2100

Évolution du rendement

Conifères

(type Pin maritime)

Modèle GRAECO, Méth. Région. Type tps, Sc. Clim. A1B

+40 +20 0 -20 -40 V a ri a tio n d u r e n d e m e n t ( % )

(13)

La baisse générale du rendement :

une spécificité forestière !

0.0 -0.3 2.3 3.8 1.6 0.3 0.9 0.8 Versailles 0.2 -0.9 -0.4 -1.2 -0.3 0.2 -1.8 1.5 Toulouse -0.1 -0.7 0.3 -0.2 0.0 1.5 -1.6 2.6 St Etienne -0.1 -0.3 1.9 4.0 1.6 0.6 -0.2 -0.3 Rennes 0.2 -0.5 3.2 4.7 2.2 -0.1 2.5 1.0 Mons 0.8 -0.1 4.2 5.7 3.2 2.5 3.4 1.3 Mirecourt 0.1 -0.8 0.5 0.5 0.3 0.8 -1.1 0.1 Lusignan 1.3 -0.6 0.7 0.7 0.1 1.0 -0.8 1.5 Dijon 1.0 -0.5 0.8 0.5 0.1 0.9 -1.3 1.7 Colmar 1.5 -0.4 4.1 6.3 3.9 1.7 8.2 0.2 Clermont 0.4 -0.5 0.2 0.6 0.4 -0.4 -1.5 0.9 Bordeaux 0.9 -0.4 -0.1 0.2 0.6 0.2 -1.5 0.4 Avignon Fétuque Pin Vigne Sorgho Tournesol Colza Maïs Blé t_MS /ha /an

Évolution du rendement entre PR et FL, par site et culture (sol 1, méthode de régionalisation TT, CERES pour blé, GRAECO pour pin, PASIM pour fétuque et STICS pour autres cultures). gras : p < 0.01 ; normal :

(14)

Les forêts n’échappent pas au climat

alors qu’il existe des opportunités pour les cultures

 

 Le rendement des pins est essentiellement piloté par le confort hydrique (ETR/ETM)

2.9 3.1 3.3 3.5 3.7 3.9 4.1 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 R D T ( T /h a ) ETR/ETM Tournesol (cv Prodisol) SUNFLO sol 1 TT

(ronds=PR, carrés=FP, Triangles=FL)

Avignon Bordeaux Colmar Dijon Lusignan Mons Rennes Saint-Etienne Toulouse Versailles PR FP FL 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 0.5 0.7 0.9 1.1 R D T ( T /h a ) ETR/ETM Fétuque PASIM sol 1 T T

(ronds=PR, carrés=FP, Triangles=FL)

Avignon Bordeaux Clerm ont Colm ar Dijon Lusignan Mirecourt Mons Rennes St-Etienne Toulouse Versailles PR FP FL 2 3 4 5 6 7 8 0.7 0.75 0.8 0.85 0.9 R D T ( T /h a ) ETR/ETM Sorgho(cv Friggo) STICS sol 1 TT

(ronds=PR, carrés=FP, Triangles=FL)

Avignon Bordeaux Colmar Dijon Lusignan Mons Rennes Saint-Etienne Toulouse Versailles PR FP FL 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 R D T ( T /h a) ETR/ETM Pin GRAECO sol 1 T T

(ronds=PR, carrés=FP, Triangles=FL)

Avignon Bordeaux Clerm ont-Theix Colm ar Dijon Lusignan Mirecourt Mons Rennes Saint-Etienne Toulouse Versailles PR FP FL ETR/ETM ETR/ETM ETR/ETM ETR/ETM R e n d e m e n t (T / h a ) R e n d e m e n t (T / h a ) R e n d e m e n t (T / h a ) R e n d e m e n t (T / h a ) PR FP FL

(15)

1 2 3 4 5 8 10 12 14 16 Température (°C) R e n d e m e n t (t M S /h a / a n ) 300 400 500 600 700 800 900 Pluviométrie (mm/an) Avignon Bordeaux Clermont Colmar Dijon Lusignan Mirecourt Mons Rennes St Etienne Toulouse Versailles

Analyse des effets climatiques sur le rendement

Exemple du Pin maritime

Rendement (tMS /ha /an)

Modèle GRAECO, Méth. Région. Type tps, Sc. Clim. A1B

  

 la température est la variable climatique prépondérante

6 8 10 12 14 16 18 20 y = 0.24429x R2= 0.90683 TempkTx PluiekRx CO2kC   

(16)

! Travaux en cours

Rendement

climatique potentiel

Régionalisation des effets climatiques sur le rendement

à partir des résultats de CLIMATOR

Exemple du Pin maritime

Modèle GRAECO, Méth. Région. Type tps, Sc. Clim. A1B

Fonction de transfert calée sur les sortie des

modèles fonctionnels

CO

2

+

+

Précipitation Température y = 0.24429x R2 = 0.90683 6 8 10 12 14 16 18 20 TempkTx PluiekRx CO2 kC

(17)

Modèle GRAECO, Méth. Région. Type tps, Sc. Clim. A1B

! Travaux en cours

1970-2000 A1B 2020-2050 2070-2100

Rendement climatique potentiel

Régionalisation des effets climatiques sur le rendement

à partir des résultats de CLIMATOR

(18)

Incertitude des probabilités de présence d’essences

1970-2000 2020-2050 2070-2100

Hêtre

Chêne vert

Modèle EVOLFOR, Méth. Région. 3, Sc. Clim. 3

0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 P ro b a b ili d e p s e n c e A1B Anom. A1B TT1 A1B TT2 A1B QQ A2 QQ B1 QQ

(19)

B1 A1B A2 IN T E N S IT É D U S C É N A R IO D ’É M IS S IO N 1970-2000 2020-2050 2070-2100

Modèle EVOLFOR, Méth. Région. Q-Q, Sc. Clim. A1B

Incertitude climatique et évolution

des biomes

(20)

B1 A1B A2 IN T E N S IT É D U S C É N A R IO D ’É M IS S IO N 1970-2000 2020-2050 2070-2100

Modèle EVOLFOR, Méth. Région. Q-Q, Sc. Clim. A1B

Incertitude climatique et évolution

des biomes

(21)

B1 A1B A2 IN T E N S IT É D U S C É N A R IO D ’É M IS S IO N 1970-2000 2020-2050 2070-2100

Modèle EVOLFOR, Méth. Région. Q-Q, Sc. Clim. B1, A1B, A2

Incertitude climatique et évolution

des biomes

(22)

B1 A1B A2 IN T E N S IT É D U S C É N A R IO D ’É M IS S IO N 1970-2000 2020-2050 2070-2100

Modèle EVOLFOR, Méth. Région. Q-Q, Types tps, Anomalies, Sc. Clim. A1B

Incertitude liée à la méthode de régionalisation du climat Types de temps

Anomalies Quantiles-quantiles

Incertitude climatique et évolution

des biomes

(23)

80 Réserve utile

240 80 Réserve utile240 80 Réserve utile240

25 50 75 100 125 150 175 D é fi c it h y d ri q u e ( m m /a n )

Voies d’adaptation : exemple de la prise en

compte des déficits hydriques

1. Limiter aux sols à forte RU

2. Couvert décidu sur même gamme de sol 110 Quelles options d’adaptation ? : 1970-2000 2020-2050 2070-2100

Mortalité de douglas après la sécheresse 2003 en Bourgogne (N. Breda)

Modèle BILJOU

(24)

80 Réserve utile

240 80 Réserve utile240 80 Réserve utile240

25 50 75 100 125 150 175 D é fi c it h y d ri q u e ( m m /a n ) 3. Itinéraires à LAI réduit 1970-2000 2020-2050 2070-2100

1. Limiter aux sols à forte RU

2. Couvert décidu sur même gamme de sol

110

Voies d’adaptation : exemple de la prise en

compte des déficits hydriques

Quelles options d’adaptation ? :

Modèle BILJOU

(25)

80 Réserve utile

240 80 Réserve utile240 80 Réserve utile240

25 50 75 100 125 150 175 D é fi c it h y d ri q u e ( m m /a n ) 3. Itinéraires à LAI réduit 4. Déplacement géographique 1970-2000 2020-2050 2070-2100

1. Limiter aux sols à forte RU

2. Couvert décidu sur même gamme de sol

110

Voies d’adaptation : exemple de la prise en

compte des déficits hydriques

Quelles options d’adaptation ? :

Modèle BILJOU

(26)

• Ce que précise le projet CLIMATOR

– CC  conditions plus défavorables pour nos couverts

stress hydrique accru principalement du à l’augmentation des températures • Non compensé par l’augmentation du CO2

• Affectant d’autant plus les couverts que leur LAI est fort

– Effets régionaux différents

• Ce que nous apprend le projet

– Particularité des forêts par rapport aux autres couverts

• Peu d’incertitude sur le sens des effets du CC • Très fort couplage avec le climat

• Pas de réelle stratégie d’évitement

nécessité de voies d’adaptation

– Forte incertitude d’origine climatique :

• Du fait des scénarii d’émission de gaz à effet de serre • Fort effet des méthodes de régionalisation,

en particulier dans certaines régions (Nord-Est)

?

(27)

Ce qui reste à faire …

Retour à l’issue de nos réflexions sur les impacts vers les

climatologues pour continuer à

progresser dans les méthodes de

régionalisation du climat

pour rendre les méthodes cohérentes

spatialement ET temporellement

Faire progresser nos connaissances et modèles :

• Au-delà de la productivité, intégrer des modèles de dépérissement et de mortalité pour aboutir à des évaluations de risque (aléa x vulnérabilité)  perspectives CLIMATOR + DRYADE

• …(stress successifs, interactions avec les pathogènes, plus d’essences)

Définir des

stratégies d’accompagnement et d’accélération de

l’adaptation

(diversité, sylviculture économe en eau) ou de

transformation (plantation, déplacements, exotiques) des forêts



un nouveau pan de recherches à poursuivre dans le cadre du

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