Apport du LiDAR pour la quantification des services écologiques en appui à l’aménagement durable des forêts

Abstract

La cartographie des services écologiques (SÉ) s’avère utile pour témoigner des impacts potentiels des activités humaines sur l’environnement. Dans les bassins versants forestiers, plusieurs SÉ sont rendus par la forêt, notamment l’approvisionnement en bois d’œuvre. Toutefois, les coupes forestières réduisent la capacité de l’écosystème à rendre d’autres SÉ. L’analyse de compromis entre les SÉ rendus par la forêt devient donc nécessaire afin de guider la prise de décision visant la réduction de l’impact des activités de récoltes forestières. Le cumul des perturbations, notamment les coupes forestières, contribue notamment à modifier la quantité d’eau et la qualité d’eau dans un bassin versant, en complément à la variabilité climatique. La cartographie des SÉ liés à l’eau représente un défi en raison des interactions complexes que l’on peut rencontrer dans un bassin versant. Les cartes issues de méthodes utilisant les relations de causes à effets, à partir de proxy de données sur l’utilisation du sol, n’ont peut-être pas la qualité nécessaire pour l’analyse des SÉ hydrologiques, toutefois, les modèles hydrologiques exigent une maîtrise des concepts et des outils, de même que des données et du temps. Face à ces défis, cette étude s’est intéressée à l’utilisation des données de Light Detection And Ranging (LiDAR) pour le développement d’indicateurs écologiques pour la cartographie des SÉ associés à la forêt à l’échelle du paysage, ainsi qu’à l’analyse de compromis entre ces SÉ. La méthode proposée met à profit les avantages du modèle hydrologique Soil and Water Assessment Tool (SWAT) et des données LiDAR pour cartographier le SÉ de régulation de l’érosion dans un bassin versant situé dans une forêt boréale aménagée. Les indicateurs développés avec le LiDAR ont été jumelés dans un indice de contrôle de l’érosion (sediment erosion control index: SEC index) qui a été validé à l’aide du modèle SWAT. Le SEC index a par la suite été utilisé pour analyser les compromis entre le SÉ d’approvisionnement en bois d’œuvre et d’autres SÉ liés à la forêt à l’aide d’un réseau bayésien spatialisé. Des contraintes économiques et opérationnelles associées à la récolte de bois ont également été intégrées dans le réseau bayésien. Nos résultats démontrent l’efficacité du SEC index développé à partir des données LiDAR pour la cartographie du SÉ de régulation de l’érosion. Nous avons obtenu une correspondance entre les sorties du modèle SWAT et notre SEC index dans 87% des 31 sous-bassins. L’analyse de compromis a généré des cartes des classes les plus probables de compromis entre le SÉ d’approvisionnement en bois d’œuvre et le SÉ de régulation de l’érosion qui ont permis d’identifier des sous-bassins dans lesquels les activités forestières devaient être évitées. En utilisant le réseau Bayésien spatialisé, nous avons démontré que l’ajout des contraintes forestières et de SÉ additionnels a réduit la disponibilité du volume marchand de 96%. Malgré cette baisse importante, nos résultats démontrent qu’il est possible de maintenir une disponibilité en volume marchant qui rencontre les critères de foresterie durable de l’industrie. Cette thèse démontre l’utilité du LiDAR dans la construction d’un indice pour la cartographie du SÉ de régulation de l’érosion dans une approche par proxy, ce qui n’avait pas été démontré auparavant à l’échelle d’un bassin versant. La validation appliquée dans cette étude procure une méthode réutilisable dans des bassins versants présentant des contextes différents. De plus, cette étude a démontré l’utilité du LiDAR dans le développement d’indicateurs écologiques pour l’analyse des compromis entre les SÉ rendus par la forêt. Notre approche permet l’évaluation de scénarios grâce auxquels les gestionnaires forestiers pourront appliquer le principe de précaution qui guide la mise en œuvre de bonne pratique en foresterie, tel que préconisé dans les certifications forestières.

Abstract: Maps of ecosystem services (ES) are becoming increasingly useful for reporting on the potential impacts of human activity on the environment. In forested watersheds, wood provisioning is among the numerous ESs that are provided by forest. However, timber harvesting reduces the capacity of the forest to deliver other ESs. Furthermore, assessing trade-offs among ESs that are provided by forests is necessary to support decision-making and to minimize negative effects of timber harvesting. Cumulative disturbance, such as timber harvesting, is identified as a main driver that influences water quantity and water quality, in addition to climatic variability. Yet, mapping hydrological ES is challenging because of the complex interactions in a watershed. Relying upon causal relationship based on land use land cover proxies may not provide accurate maps to study hydrological ES, yet hydrological modeling requires a high level of understanding, a wide variety of data and time. Considering these challenges, this study examined the use of Light Detection And Ranging (LiDAR) data to develop ecological indicators and map forest-related ESs at the landscape level and to analyze trade-offs among forest-related ESs. The proposed methodology takes advantage of the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) hydrological model and LiDAR data to map the erosion regulating service for a managed boreal forest watershed. The LiDAR-derived indicators were combined into a sediment erosion control (SEC) index that was validated using the SWAT model and used to map the erosion regulating ES. The SEC index was further used to analyze trade-offs among the wood provisioning ES and other forest ESs at the landscape level using a spatial Bayesian belief network (BBN). We also quantified economical and operational constraints with forest operational rules (FOR) associated with timber harvesting in the trade-off analysis. Our results demonstrate the relevance of the SEC index from LiDAR-derived indicators to map the erosion regulating ES. We obtained an overall agreement between the SWAT model and the SEC index classes of 87% for 31 sub watersheds. The trade-offs analysis provided maps of the most probable trade-off classes between the wood provisioning ES and erosion regulating ES that enabled us to identify sub-watersheds where timber harvesting activities should be avoided. By using the spatial BBN, we could demonstrate that scenarios considering FOR and additional ESs led to a reduction of gross merchantable volume of up to 96%. Despite this considerable reduction, our results also demonstrate that the gross merchantable volume still met the annual allowable cut volume that could be harvested to meet sustainable forestry objectives. This thesis demonstrates the use of LiDAR data for deriving an index of the erosion regulating ES in a proxy based approach as it had not been demonstrated previously at the watershed level. The validation method applied here fills a gap in ES mapping that could benefit studies in other watershed contexts. Moreover, this study demonstrates the use LiDAR-derived ecological indicators to quantify trade-offs among wood provisioning ES and other forest-related ESs. Our approach is relevant to evaluate management scenarios in which forest managers can apply precautionary principles to sustainable forestry as recommended in forest certifications.