Développement d’un modèle de dynamique forestière à grande échelle pour simuler les forêts françaises dans un contexte non-stationnaire

Context. Since the industrial revolution, European forests have shown expansion of their area and growing stock. This expansion, together with climate change, drive changes in the processes of forest dynamic. The emergence of a European bioeconomy strategy suggests new developments of forest management strategies at European and national levels. Simulating future forest resources and their management with large-scale models is therefore essential to provide strategic planning support tools. In France, forest resources show high diversity as compared with other European countries' forests. The MARGOT forest dynamic model (MAtrix model of forest Resource Growth and dynamics On the Territory scale), was developed by the national forest inventory (IFN) in 1993 to simulate French forest resources from data of this inventory, but has been the subject of restricted developments, and simulations remain limited to a time horizon shorter than 30 years, under “business as usual” management scenarios, and not taking into account non-stationary forest and environmental contexts.Aims. The general ambition of this thesis was to consent a significant development effort on MARGOT model, in order to tackle current forestry issues. The specific objectives were: i) to assess the capacity of MARGOT to describe French forest expansion over a long retrospective period (1971-2016), ii) to take into account the heterogeneity of forests at large-scale in a holistic way, iii) to account for the impacts of forest densification in demographic dynamic processes, iv) to encompass external climatic forcing in forest growth, v) in a very uncertain context, to be able to quantify NFI sampling uncertainty in model parameters and simulations with respect to the magnitude of other trends considered. The development of forest management scenarios remained outside the scope of this work.Main results. A generic method for forest partitioning according to their geographic and compositional heterogeneity has been implemented. This method is intended to be applied to other European forest contexts. A method of propagating sampling uncertainty to model parameters and simulations has been developed from data resampling and error modelling approaches. An original approach to integrating density-dependence in demographic processes has been developed, based on a density metric and the reintroduction of forest stand entities adapted to the model. A strategy for integrating climate forcing of model demographic parameters was developed based on an input-output coupling approach with the process-based model CASTANEA, for a subset of French forests including oak, beech, Norway spruce, and Scots pine forests. All of these developments significantly reduced the prediction bias of the initial model.Conclusions. These developments make MARGOT a much more reliable forest resource assessment tool, and are based on an original modeling approach that is unique in Europe. The use of ancient forest statistics will make it possible to evaluate the model and simulate the carbon stock of French forests over a longer time horizon (over 100 years). Intensive simulations to assess the performance of this new model must be done.Contexte. Depuis la révolution industrielle, les forêts européennes connaissent une dynamique d’expansion de leur surface et de leur stock de bois. Cette expansion, conjuguée au changement climatique, entraîne des modifications des processus de dynamique forestière. L’émergence de la bioéconomie européenne augure dans ce contexte d’évolutions des stratégies de gestion forestière à l’échelle européenne et nationale. La simulation des ressources forestières futures et de leur pilotage par des modèles à grande échelle spatiale est donc indispensable pour fournir des outils de planification stratégique. En France, les ressources forestières se caractérisent par une diversité marquée par rapport à d’autres pays européens. Le modèle de dynamique forestière MARGOT (MAtrix model of forest Resource Growth and dynamics On the Territory scale), a été mis en place par l’inventaire forestier national (IFN) en 1993 pour simuler les ressources forestières françaises à partir des données de cet inventaire, mais n’a été l’objet que de travaux de recherche restreints depuis son origine. Ses simulations restent limitées à un horizon temporel de moyen terme (inférieur à 30 ans), sous des scénarios de gestion de type business as usual, et ne tenant pas compte des contextes forestiers et environnementaux non-stationnaires.Objectifs. Cette thèse a pour ambition générale de consacrer un effort de recherche de rupture sur le modèle MARGOT, afin d’aborder les enjeux forestiers actuels. Les objectifs précis sont : i) de déterminer la capacité du modèle MARGOT à restituer l’expansion forestière française sur une période rétrospective longue (1971-2016), ii) de prendre en compte de façon synthétique de l’hétérogénéité des forêts à grande échelle, iii) de prendre en compte le phénomène de densification des forêts dans la dynamique démographique, iv) d’inclure les forçages climatiques externes dans la dynamique de croissance des forêts, v) dans un contexte devenu très incertain, de pouvoir mesurer le niveau d’incertitude des simulations résultant de l’erreur d’échantillonnage de l’inventaire forestier au regard des évolutions tendancielles considérées. Le développement de scénarios de gestion forestière reste hors du champ de ce travail. Principaux résultats. Une méthode générique de partition des forêts selon leur hétérogénéité géographique et compositionnelle a été mise en place, avec une vocation applicative à d’autres contextes forestiers européens. Une méthode de propagation de l’incertitude d’échantillonnage aux paramètres du modèle, puis aux simulations, a été développée à partir d’approches de ré-échantillonnage de données et de modélisation d’erreurs. Une approche originale d’intégration des phénomènes de densité-dépendance démographique, fondée sur une métrique de densité et la réintroduction d’un concept de « peuplement forestier » adapté à ce modèle, a été développée. Une stratégie d’intégration des forçages climatiques des paramètres démographiques du modèle a été développée à partir d’une approche d’hybridation entrées-sorties avec le modèle fonctionnel CASTANEA pour un sous-ensemble de la forêt française incluant les espèces de chênes, de hêtre, d’épicéa commun, et de pin sylvestre. L’ensemble de ces développements a permis de réduire très notablement le biais de prédiction du modèle initial. Conclusions. Les développements consentis font du modèle MARGOT un outil d’exploration et de planification plus fiable des ressources forestières, et reposant sur une approche de modélisation originale et unique en Europe. L’utilisation de statistiques forestières anciennes permettra d’évaluer le modèle et de simuler le stock de carbone de la forêt française sur un horizon temporel plus importante (de plus de 100 ans). Une évaluation approfondie des performances de ce nouveau modèle par des simulations intensives doit être conduite

Modeling and propagating inventory‐based sampling uncertainty in the large‐scale forest demographic model “MARGOT”

International audienceModels based on national forest inventory (NFI) data intend to project forests under management and policy scenarios. This study aimed at quantifying the influence of NFI sampling uncertainty on parameters and simulations of the demographic model MARGOT. Parameter variance–covariance structure was estimated from bootstrap sampling of NFI field plots. Parameter variances and distributions were further modeled to serve as a plug‐in option to any inventory‐ based initial condition. Forty‐year time series of observed forest growing stock were compared with model simulations to balance model uncertainty and bias. Variance models showed high accuracies. The Gamma distribution best fitted the distributions of transition, mortality and felling rates, while the Gaussian distribution best fitted tree recruitment fluxes. Simulation uncertainty amounted to 12% of the model bias at the country scale. Parameter covariance structure increased simulation uncertainty by 5.5% in this 12%. This uncertainty appraisal allows targeting model bias as a modeling priority

The Centuries-Long Expansion of French Forests, Driven Prevalently by Increased Growing Stock, Shows no sign of Saturation

L’expansion en surface et en stock sur pied de la forêt française est étudiée à partir des données d’inventaire forestier national et de la statistique Daubrée (1908). Son hétérogénéité géographique, selon la propriété (privée, domaniale, autre forêt publique soumise), et la composition ligneuse (feuillus/résineux) a été examinée. Entre 1908 et 2010, l’augmentation de surface est de 5,1 millions d’hectares (+ 50 %), d’intensité maximale dans le Massif central, et deux fois plus forte dans les feuillus que dans les résineux, pour une proportion globale inchangée. Entre 1975 et 2010, le stock sur pied (+ 59 %, + 930 millions de mètres cubes) a évolué trois fois plus rapidement que la surface, avec une géographie différenciée : plus marquée dans le sud du pays et la Bretagne pour les surfaces, et dans le Massif central pour le stock, indiquant une certaine continuité avec l’expansion antérieure en surface. Sur la même période, les forêts privées et les autres forêts publiques soumises présentent des variations relatives de surfaces similaires (+ 20 %), mais les premières ont connu une capitalisation deux fois plus forte de leur stock (+ 80 %). Entre 1987 et 1994, la forêt privée feuillue présente les plus fortes progressions (+ 280 000 ha et + 105 millions de mètres cubes), suivie par la forêt privée résineuse (+ 60 000 ha et + 63 millions de mètres cubes). Sur la décennie récente (2006-2015), l’augmentation des surfaces et des stocks se maintient au rythme de 120 000 ha/an et 44 millions de mètres cubes par an, ce qui suggère sa poursuite au cours des prochaines décennies.The expansion of French forests both in surface area and growing stock is explored based on National Forest Inventory data and Daubrée’s statistics (1908). The author studied their geographic variability under various ownership schemes (private, state or other regulated public forests) and depending on their composition (hardwood/softwood). Between 1908 and 2010, the increase in surface area was 5.1 million hectares (+ 50 %) with the fastest expansion rate in the Massif Central, and hardwoods gaining ground twice as fast as softwoods, although their overall proportions remained unchanged. Between 1975 and 2010, growing stock (+ 59 %, + 930 million cubic metres) developed three times more quickly than surface area but varied considerably between geographic locations: with area taking the lead in southern France and Brittany while in the Massif Central growing stock was preeminent, pointing to a certain continuity in relation to previous expansion of forest area. Over the same period, private forests and other regulated public forests experienced similar relative surface area variations (+ 20 %), but private forests accumulated twice as much growing stock (+ 80 %) as public forests. Between 1987 and 1994, private deciduous forests increased the most (+ 280 000 ha and + 105 million cubic metres), followed by private coniferous forests (+ 60 000 ha and + 63 million cubic metres). In the recent decade (2006-2015), increases in areas and stocks have continued at a pace of respectively 120 000 ha/year and 44 million cubic metres suggesting that this trend will continue over coming decades