Etape 2 : Recueil des données existantes

Le recueil des données existantes est un processus obligatoire, permettant de savoir d'où l'on part et de quelles données supplémentaires nous avons besoin. Cela correspond à l'action A1 du projet FORECCAsT.


Données climatiques

Choix des variables climatiques

Un des challenges posés par le projet a été de trouver un moyen de caractériser aussi précisément que possible le niveau de vigilance à adopter pour un maximum d'essences en utilisant un minimum de variables climatiques. Pour cela, nous nous sommes basés sur des études existantes menées sur plusieurs essences de chêne et mettant en relation le dépérissement avec le bilan hydrique climatique (P-ETP), la température estivale et le risque de dépérissement. D'autres études sur d'autres essences et dans d'autres zones géographiques ont confirmé l'importance de ces variables dans la description des niches climatiques via la méthode BioClimSol. Ces variables nous permettent donc d'évaluer si les essences sont ou non dans leur niche climatique et si le risque de dépérissement augmente. Nous avons détaillé ces variables en six variables climatiques :

  • TMAN (température moyenne annuelle) qui est lié à l'effet moyen annuel de la température sur les essences
  • TN03 (température minimale de mars) qui est lié au risque de gelées
  • TX0608 (température maximale de juin à août) qui anticipe le risque de vagues de chaleur estivales
  • PETP0410 (bilan hydrique climatique moyen d'avril à octobre) qui anticipe le comportement des essences durant la saison de végétation
  • PETP0509 (bilan hydrique climatique moyen de mai à septembre) qui anticipe le comportement des essences durant la belle saison
  • PETP0608 (bilan hydrique climatique moyen de juin à août) qui anticipe le comportement des essences durant la période la plus chaude

Ces variables sont les six utilisées dans la méthode BioClimSol, celle que nous avons choisi d'utiliser pour notre application mobile ( voir étape 1). Nous avons aussi demandé à un groupe d'étudiants d' AgroParisTech Nancy de tester la pertinence de ces six variables et d'en tester de nouvelles. Leur travail a permis de confirmer notre choix, mais aussi d'identifier d'autres variables potentiellement intéressantes, notamment concernant la saisonnalité des précipitations et du climat. Nous travaillons actuellement à l'étude de ces variables afin de décider de la meilleure manière de les inclure dans nos analyses.

Choix de la base de données climatiques

Nous avons obtenu les valeurs spatialisées des variables citées précédemment grâce à l'utilisation de la base de données AURITALIS, développée par Jean Lemaire. Ce modèle combine des données de la base de données AURELHY de Météo France avec des données de la base de données DIGITALIS du laboratoire LERFoB d'AgroParisTech Nancy. Son intérêt est qu'elle combine la précision des données de température et de précipitation d'AURELHY avec celle des données de radiation de DIGITALIS.

A partir de moyennes trentenaires des variables issues cette base de données, nous avons compilé un raster (données spatialisées) par variable climatique française choisie sur l'ensemble du territoire français. Ce sont ces rasters que nous avons utilisé à la base de nos calculs de modèles ( voir étape 5).

Exemple de raster obtenu pour la variable TMAN (température moyenne annuelle). Plus la couleur est chaude et plus elle est élevée.

Utilisation des modèles DRIAS

Afin de savoir quel modèle utiliser pour la prédiction des valeurs futures de ces variables, nous avons testé et comparé plusieurs modèles fournis par Météo France via l'intermédiaire du projet DRIAS, les futurs du climat. Suite à ce travail, nous avons décidé d'utiliser les prédictions issues du modèle du CNRM, seul modèle fournissant les prédictions du rayonnement solaire dont nous avions besoin pour calculer nos variables de P-ETP.

Obtention des données pour le module boisement

La méthode BioClimSol utilisée au sein de notre application mobile comprend un module boisement ( voir étape 1). Afin de calculer les seuils climatiques des niches écologiques des essences comprises dans ce module, il a fallu croiser les données de leur aire de distribution mondiale avec une base de données climatiques mondiale.

Les aires de distribution mondiales des différences essences incluses dans le module boisement de l'application ont été déterminées à partir de trois sources de données. EUFORGEN nous a fourni la majeure partie des informations dont nous avions besoin, et nous avons complété ces données avec les travaux de Caudullo et al. (2017) et Little (1971).

Après analyse comparative de quatre bases de données, nous avons décidé d'utiliser WorldClim2 comme base de données climatiques mondiale.


Données topographiques

Choix du fond de carte

Pour utiliser l'application mobile "FORECCAsT by BioClimSol", l'utilisateur indiquer très précisément la localisation de sa parcelle sur une carte numérique. Après une analyse comparative de trois fonds de carte potentiellement utilisables dans notre application, nous nous sommes décidés pour l'utilisation d' OpenStreetMap, à la fois suffisamment précis et facilement utilisable pour notre projet.

Choix du modèle numérique de terrain (MNT)

Afin d'extraire les variables topographiques nécessaires à nos modèles, nous avons dû choisir un MNT précis et adapté à notre problématique. Après comparaison de quatre MNT avec un MNT de référence, nous avons sélectionné le MNT du SRTM, développé par la NASA et avec une précision de 30 mètres.


Préparation du travail de terrain sur les fosses pédologiques

Afin de mieux connaître les sols forestiers du Haut-Languedoc et d'utiliser ces informations au sein de notre application mobile, nous avons mis en place une campagne de creusement de 100 fosses pédologiques réparties sur tout le territoire ( voir étape 3). Pour s'assurer que ces fosses soient bien représentatives de la diversité des situations rencontrées sur le territoire, nous avons combiné des données géologiques, pédologiques, climatiques et topographiques pour diviser le territoire en trois grandes régions pédoclimatiques :

  • Une région orientale caractérisée par une influence climatique méditerranéenne et une géologie hétérogène (schistes et roches acides mais aussi calcaires)
  • Une région centrale caractérisée par une influence climatique plus océanique, une altitude plus élevée et une géologie homogène (roches acides telles que du granite et du gneiss)
  • Une région occidentale caractérisée par une influence climatique océanique et une géologie hétérogène (schistes et roches acides mais aussi calcaires)

Division du territoire du Parc naturel régional du Haut-Languedoc en trois régions pédoclimatiques. En vert, la distribution du douglas, l'essence de référence choisie pour le travail sur le sol.

Division du territoire du Parc naturel régional du Haut-Languedoc en trois régions pédoclimatiques. En vert, la distribution du douglas, l'essence de référence choisie pour le travail sur le sol.

Pour chacune de ces régions, nous avons ensuite réparti nos fosses afin qu'elles se situent dans des conditions topographiques les plus variées possibles, notamment en ce qui concerne la pente et l'exposition.


Données sur les habitats naturels

Nous avons recensé les données existantes concernant les sites Natura 2000 du territoire du Parc naturel régional du Haut-Languedoc et la répartition des habitats d'intérêt communautaire (HIC) au sein de ces sites.

Exemple de cartographie des HIC obtenu pour le site Natura 2000 "Le Caroux et l'Espinouse"

Exemple de cartographie des HIC obtenu pour le site Natura 2000 "Le Caroux et l'Espinouse"

A partir de ces données, nous avons pu déterminer que l'HIC le plus représenté sur le territoire du Parc était la hêtraie atlantique acidiphile à houx. C'est aussi un HIC à déterminisme climatique direct et qui est lié à des enjeux de production. Nous avons donc décidé de nous concentrer sur cet HIC pour notre étude des habitats naturels forestiers.

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