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Sites à travers le Canada
Lorsqu'on observe un paysage forestier, on peut voir une mosaïque de peuplements forestiers d'âges, de compositions et de contextes physiques différents (pente, sol, etc.). Même si nous ne le voyons pas avec nos yeux d'humains, ces forêts sont reliées entre elles de nombreuses façons, comme dans un immense réseau. En particulier, les forêts peuvent disperser les graines des arbres qu'elles contiennent dans les forêts adjacentes, ce qui permet le transfert de la biodiversité d'une forêt à l'autre.
Ce n'est pas seulement la biodiversité des forêts qui peut se propager de cette manière, mais aussi leur diversité fonctionnelle. En effet, comme des arbres aux fonctions différentes peuvent migrer de forêts voisines, la forêt vers laquelle ils migrent peut alors voir sa diversité fonctionnelle s'accroître. Mais ca ne s'arrête pas là : si une forêt subit une perturbation qui fait disparaître de nombreuses espèces d'arbres en une seule fois (comme une maladie), ces mêmes espèces d'arbres peuvent y revenir en se dispersant à partir des forêts voisines, offrant ainsi une résilience à la forêt d'origine.
Ces allers-retours de la diversité fonctionnelle entre les différentes forêts d'un paysage, considérés comme un vaste réseau d'échanges d'arbres entre elles, sont au cœur de l'approche des réseaux fonctionnels complexes. Cette approche consiste à identifier le réseau reliant les forêts entre elles par la dispersion des graines (qui dépend de leur configuration dans l'espace), puis à agir de manière à ce que les forêts les mieux placées du réseau présentent une diversité fonctionnelle élevée qui pourra se diffuser dans les forêts environnantes. L'objectif de ce thème est alors d'évaluer les réseaux fonctionnels complexes à l'intérieur de chacun des sites de recherche de DIVERSE, et de présenter ces réseaux sous forme de cartes qui aideront à orienter les décisions futures en matière de gestion forestière.
Au cours des dernières années, plusieurs publications scientifiques ont développé le concept de réseau fonctionnel complexe et déterminé la configuration de ces réseaux dans plusieurs paysages canadiens (voir Aquilué et al., 2020). We’ll be using this concept as another way to quantify the resilience of the forests in our 22 research sites.
Dans le thème 3, nous évaluerons ainsi la résilience des forêts à l'aide de 5 indicateurs. Les deux premiers indicateurs sont les mêmes que ceux utilisés dans le thème 1, à savoir la diversité fonctionnelle et la redondance fonctionnelle des forêts dans nos sites de recherche. Les trois autres mesures sont calculées une fois que le réseau fonctionnel de la zone est déterminé, en examinant la configuration des forêts dans le paysage et les capacités de dispersion des espèces d'arbres qu'elles contiennent : la probabilité de connectivité (PC), l'indice de centralité intermédiaire (BCI) et la modularité du réseau (tous expliqués ci-dessous).
À la suite de cela, nous produirons des cartes de résilience pour chaque site de recherche, en utilisant le package R Shiny pour les présenter sous forme d'applications web interactives. Ces cartes montreront comment la diversité fonctionnelle, la redondance fonctionnelle et le BCI changent à travers les forêts du site, ainsi que le PC et la modularité du réseau. Ces cartes donneront des indications sur les opérations forestières à effectuer pour augmenter ces différentes mesures, ce qui devrait accroître la résilience des forêts sur les sites de recherche.
Le thème 3 calculera un « réseau fonctionnel complexe » pour chacun de nos sites d'études, avec les peuplements forestiers comme nœuds et les connexions basées entre nœuds sur la propagation potentielle de la diversité fonctionnelle.
Le thème 3 analyse le réseau fonctionnels complexes pour évaluer la résilience des forêts à l'aide de deux mesures : la probabilité de connectivité (PC), qui reflète le transfert global de diversité, et l'indice de centralité intermédiaire (BCI), qui identifie les zones clés pour la propagation de la diversité fonctionnelle.
Le thème 3 produira une application web permettant une visualisation facile des réseaux fonctionnels complexes dans nos sites d'étude.
The first step will be to determine the Functional Complex Network inside each of our research sites. The network takes the form of “nodes” (representing forest stands), connected to all surrounding nodes with “links”. Each link is associated with a value representing how much of the functional diversity of one node can disperse to the other, depending on the distance between the two nodes and on the functional diversity and redundancy of the forests in each of them (as calculated in Theme 1).
Une fois le réseau fonctionnel identifié dans la région, nous calculerons la probabilité de connectivité (PC) du réseau. La PC est la probabilité que deux points aléatoires du paysage puissent partager la diversité fonctionnelle des forêts dans lesquelles ils se trouvent, que ce soit parce que les deux points se trouvent dans la même forêt ou dans deux forêts bien connectées l'une à l'autre. Bien que sa définition soit complexe, les conséquences sont simples : plus sa valeur est élevée, plus les forêts du site de recherche peuvent transférer leur diversité fonctionnelle les unes aux autres, assurant ainsi une forme de résilience aux forêts. La deuxième mesure calculée à partir du réseau est l'indice de centralité intermédiaire entre les nœuds (BCI). Le BCI estime l'importance de chaque nœud dans le réseau en mesurant la fréquence à laquelle les nœuds servent d'intermédiaire pour connecter d'autres nœuds. Les nœuds ayant le BCI le plus élevé peuvent donc être identifiés comme étant cruciaux pour le transfert de la diversité fonctionnelle dans le paysage.
We will end by computing what is called the “modularity” of the network. Modularity expresses how much a network is composed of “clusters”, meaning nodes that are highly connected together, but not very much to the rest of the network. Imagine two cities that are linked by a single road : one can move from house to house very easily inside each city, but if you want to go to a house in the other city, only a single road is available to you. In this example, the cities are clusters; the houses are nodes; and the roads are links. Having a “modular” or “clustered” structure is not such a bad thing, however; as forests can suffer from diseases that transmit from host tree to host tree, a modular structure can slow down the propagation of the disease in many ways.
Une fois tous ces calculs effectués, nous créerons une application web R Shiny qui permettra de visualiser facilement ces mesures pour chacun de nos sites de recherche.
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