Choix de l’éditeur (110:10) : Se repérer dans le monde des modèles de dynamique forestière
Le choix de l’éditeur pour notre numéro d’octobre est « L’évolution, la complexité et la diversité des modèles de dynamique forestière à long terme» de Harald Bugmann et Rupert Seidl. Ici, le rédacteur en chef adjoint Pieter Zuidema explique l’importance de cette recherche :
Les forêts du monde entier sont confrontées à une multitude de changements : changement climatique, perturbations croissantes telles que les incendies et évolution des exigences sociétales. Les modèles de dynamique forestière sont un outil crucial pour étudier les effets de ces changements sur le fonctionnement des forêts. Ces modèles sont appliqués à l’échelle des peuplements forestiers au globe, des paysages aux continents, et du biome de la forêt boréale au biome tropical. Certains sont utilisés dans les modèles du système terrestre pour évaluer les interactions atmosphère-biosphère dans le cadre du changement climatique et se retrouvent dans les rapports du GIEC. Certains ont une longue histoire; d’autres sont plutôt nouveaux. La grande diversité des modèles est une vertu – car il y a un large choix – mais peut aussi semer la confusion chez les chercheurs forestiers. Par exemple, quel modèle utiliser dans quel but ? Dans quelle mesure les modèles et leurs résultats sont-ils différents ou similaires ? Quels sont les points forts et les points faibles des modèles ? Dans leur examen des modèles de dynamique forestière, Bugmann & Seidl fournissent un aperçu indispensable et très utile des modèles de dynamique forestière.
L’article organise des dizaines de modèles de dynamique forestière, explique leur histoire de développement et évalue leur complexité et leur fonctionnement. Les auteurs prennent comme base le modèle JABOWA, qui a été publié il y a exactement 50 ans dans Journal of Ecology (Botkin, DB, Janak, JF & Wallis, JR (1972b) Quelques conséquences écologiques d’un modèle informatique de croissance forestière. J. Ecol., 60, 849-872). Ce « simulateur forestier » a utilisé les progrès récents de la vitesse des ordinateurs pour simuler la dynamique des trouées forestières à l’échelle du peuplement pendant un siècle. Il a représenté de manière réaliste la dynamique et la repousse forestière en fonction de l’altitude et de la qualité du sol. JABOWA a été appliqué aux forêts tempérées d’Amérique du Nord, mais « les concepts sous-jacents de la simulation sont généraux ». Ces « concepts sous-jacents » génériques basés sur la théorie physiologique et écologique sont un aspect déterminant de tous les modèles de dynamique forestière et les distinguent des modèles statistiques.
Dans leur article, Bugmann & Seidl évaluent le développement de la complexité et des attributs du modèle au cours des 50 années écoulées depuis ‘JABOWA’. Ils identifient d’abord dix modèles « fondateurs », définis comme les modèles qui « ont introduit de nouveaux concepts ou lancé de nouvelles approches ». Parmi ceux-ci figurent les modèles de végétation mondiale bien connus LPJ-GUESS, SORTIE et HYBRID. Fait intéressant, la moitié des modèles fondateurs sont toujours utilisés. Les auteurs identifient ensuite un ensemble supplémentaire de 18 modèles qui sont actuellement utilisés. Pour les 28 modèles, ils effectuent une analyse détaillée de la complexité dans chacune des cinq catégories : caractéristiques de base du modèle (par exemple, résolution spatiale), croissance des arbres, mortalité des arbres, établissement des arbres et humidité du sol. Lors du traçage de la complexité du modèle par rapport à l’année civile de la première publication du modèle, des relations positives ont été trouvées pour toutes les catégories. En d’autres termes : la complexité du modèle a augmenté avec le temps.
En plus de l’analyse de la complexité par catégorie, les auteurs ont également obtenu une estimation de la complexité globale du modèle. Ils l’ont fait en utilisant une approche élégante et intuitive en traitant chacun des 52 attributs du modèle comme des «gènes» d’un modèle. Des exemples de tels gènes sont la façon dont la réponse à la lumière est modélisée, si et comment le feu est inclus, ou quel type de profil d’humidité du sol est inclus. La longueur du génome a ensuite été utilisée comme indicateur de la complexité globale du modèle et s’est avérée également augmenter avec le temps.
Mais en quoi les modèles diffèrent-ils ? En utilisant des informations sur la complexité de chacun des 52 attributs du modèle, les auteurs ont effectué des analyses de grappes pour révéler 5 grappes distinctes. L’un de ces clusters contient plusieurs modèles dynamiques globaux de végétation, qui se caractérisent par une grande complexité dans les processus de croissance (photosynthèse, respiration, structure de la canopée) et une relative simplicité dans la simulation de l’établissement. Trois autres clusters se définissent également par l’échelle de leur application : deux opèrent au niveau du peuplement ; une au niveau du paysage. Dans ces modèles, la mortalité et l’établissement sont modélisés avec un degré de détail plus élevé. Le groupe final contient des modèles bien « équilibrés » qui présentent un degré élevé de complexité dans les cinq catégories.
Alors, quel modèle choisir ? Cela dépend de l’objectif spécifique et de l’échelle de l’analyse. Si votre objectif est de simuler l’effet des perturbations au niveau du peuplement ou la connectivité à l’échelle du paysage, vous pouvez sélectionner l’un des modèles de peuplement/paysage. S’il s’agit de simuler les effets du changement climatique sur les forêts à l’échelle locale ou continentale, vous choisirez plutôt l’un des modèles dynamiques (globaux) de végétation. Évidemment, votre choix dépend aussi de la disponibilité des données. L’article de Bugmann & Seidl est une ressource incontournable pour effectuer une présélection de modèles candidats en fonction de vos objectifs, de votre échelle et de vos données. Cela ne facilitera pas la modélisation forestière, mais vous aidera à choisir le modèle approprié pour votre étude.