Thème 4 | Évaluation de Différentes Méthodes d'Aménagement Forestier sous des Stress Globaux

L'un des grands défis de l'étude des forêts est qu'elles évoluent à un rythme très lent. Alors qu'un incendie de forêt peut brûler tous les arbres en quelques jours, la repousse qui s'ensuit prendra des décennies, voire des siècles, pour retrouver l'état de la forêt avant l'incendie. Nos décisions en matière de gestion forestière sont donc des paris que nous plaçons sur un avenir long, et de plus en plus incertain. Dans ce contexte, comment pouvons-nous être aussi certains que possible que nos décisions auront un impact positif sur les forêts ?

That’s where computer models come into the picture. Many models aiming to simulate the dynamics of forests over long time periods have been developed in the scientific literature since computers have become widely available. These models have become more realistic as time went by, using the opportunity offered by advancements in forest inventory data, and knowledge about the physiology of trees. Today, computer models can simulate entire forest landscapes for centuries, showing us how they may evolve under the combined effect of natural disturbances (fire, disease, insect epidemic, windthrow, etc.), human disturbances (harvesting, land-use change) and climate change.

Pour évaluer les effets à long terme et à grande échelle des recommandations d'aménagement forestier présentées dans les thèmes 1 à 3, nous utiliserons le modèle LANDIS-II pour simuler les paysages forestiers de plusieurs de nos sites d'étude. L'objectif est de mesurer aussi précisément que possible comment la forêt de ces paysages changera en fonction des différentes stratégies d'aménagement testées, et d'en tirer des indications supplémentaires sur la manière de gérer les forêts canadiennes dans leur ensemble à l'avenir.

Le modèle LANDIS-II a été développé en 2007 et a été mis à jour depuis grâce au travail constant de l'organisation à but non lucratif chargée de son développement, la fondation LANDIS. Le modèle est open-source et libre d'utilisation, l'ensemble de son code source étant à la disposition de toute personne souhaitant contribuer à son développement. Il est également modulaire, permettant aux utilisateurs de choisir parmi un large catalogue d'extensions représentant la dynamique des forêts et des perturbations dans le modèle.

One of the most important extensions in LANDIS-II is the one that simulates the “succession” of trees, meaning tree growth  and natural mortality at the stand level (in the absence of disturbances). In our case, we will use the PnET succession extension, which uses equations derived from an ecophysiological model called PnET. The PnET extension is one of the most detailed extensions, requiring many parameters regarding the physiology of the tree species that are simulated (such as evapotranspiration rate, photosynthesis rate, etc.). But this complexity will be crucial to properly simulate the relationship between the functional diversity of forests and their dynamics.

In addition to simulating the succession of trees, we will simulate several natural and human disturbances that often affect Canadian forests using different LANDIS-II extensions : forest fires, insect outbreaks , tree diseases, windthrows, forest cuts, etc. We will then simulate three forest management scenarios : Business As Usual (BAU), with an implementation of current forestry practices; Climate Smart Forestry (CSF), a new type of forestry that focuses on favoring tree species expected to be adapted to future disturbances and climate conditions; and Functional Complex Network (FCN), an approach that will build  on the work of theme 3 and that aims at maximizing the functional diversity of individual forest stands as well as the  functional diversity across the network of forest stands via the dispersal of seeds.

Nous commencerons par paramétrer les extensions de LANDIS-II que nous utiliserons. Un tel processus est long, car chaque extension peut nécessiter des centaines de paramètres différents qui doivent être obtenus, vérifiés et parfois calibrés afin de produire des résultats réalistes. En outre, nous devrons caractériser la composition initiale des paysages qui seront utilisés comme intrants au début des simulations. Pour ce faire, il faut travailler avec de grands ensembles de données d'inventaire forestier provenant de différentes provinces du Canada, avec leurs propres particularités, formatage et méthodes d'échantillonnage.

Following the parameterization of LANDIS-II for each study area targeted, we will design  the simulation scenarios that will vary the forest management strategy used  as well as  the scenarios of climate change and disturbances. To do this, we will build on the work carried in the other research themes to elaborate the Functional Complex Network management strategy. We will also study how forest management has been done in the past in our simulated areas to design realistic “Business as Usual” scenarios which will serve as control treatments to compare the FCN and CSF approaches.

Une fois que toutes nos simulations seront prêtes à être exécutées, nous utiliserons les grappes de supercalculateurs de l'Alliance de Recherche Numérique du Canada pour les exécuter, car elles nécessiteront une grande puissance de calcul. Les simulations LANDIS-II produiront alors une grande quantité de résultats que nous analyserons et résumerons soigneusement pour chaque scénario. Cette étape sera cruciale pour détecter et interpréter la manière dont les forêts devraient être affectées par les différentes stratégies de gestion, et pour en déduire des recommandations d'aménagement utiles.