Modélisation de la croissance et de la qualité du bois de l'épinette blanche (Picea glauca) à l'échelle individuelle en fonction de la compétition inter- et intra-spécifique

Bérubé Deschênes, Alexa (2016). Modélisation de la croissance et de la qualité du bois de l'épinette blanche (Picea glauca) à l'échelle individuelle en fonction de la compétition inter- et intra-spécifique. Mémoire. Rimouski, Québec, Université du Québec à Rimouski, Département de biologie, chimie et géographie, 93 p.

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Résumé

RÉSUMÉ: Au Bas-Saint-Laurent, 36 000 ha de plantations seront prêtes à une première éclaircie commerciale. L’éclaircie commerciale peut servir à maintenir l’investissement passé des plantations et réduire les écarts entre les forêts actuelles et préindustrielles. Afin d’identifier des traitements sylvicoles répondant aux objectifs du régime écosystémique, un modèle de croissance ainsi qu’un modèle de vitesse acoustique à l’échelle de la tige individuelle ont été étalonnés à l’aide de données provenant de plantations d’épinettes blanches (Picea Glauca). Un échantillonnage aléatoire stratifié selon le type écologique, la hauteur des arbres et la densité de plantation a permis la mise en place d’un réseau de 96 placettes-échantillons permanentes de 0.01 ha au Bas-Saint-Laurent. De plus, dans chaque placette-échantillon, la position de chaque arbre a été notée. La croissance relative de l’épinette blanche a été modélisée sous une forme linéaire et non-linéaire en fonction de la taille des arbres, de l’indice de qualité de station et un indice de compétition. L’indice de compétition a été sélectionné parmi des indices de compétition indépendants et dépendants. La même démarche a été appliquée pour les modèles de vitesse acoustique. Toutefois, seule la forme linéaire a été utilisée. Le type de compétition exercée par les feuillus et les résineux a été incorporé aux modèles. Pour les modèles de croissance relative, la forme non-linéaire donne de meilleurs résultats que la forme linéaire. Le modèle présentant le plus faible AIC (Akaike’s index criterion) est celui où la surface terrière des arbres plus gros que l’arbre-cible (indice distance-indépendant) a été utilisé. De plus, considérer l’effet de la compétition exercée par les feuillus et les résineux améliore le modèle.
Dans le cas des modèles de vitesse acoustique, le modèle présentant le plus faible AIC est celui ayant utilisé l’indice de surface terrière (indice distance-indépendant). Dans ce cas, la discrimination de la compétition des feuillus et des résineux n’améliore pas la performance du modèle. Les meilleurs indices sont distance-indépendants pour l’ensemble des modèles, ce qui peut s’expliquer par la structure équienne des plantations. En effet, les indices distance-indépendants performent bien dans des peuplements où la variabilité spatiale est faible (Boivin et al. 2010; Prévosto 2005). Ces modèles de croissance et de qualité du bois seront ensuite intégrés dans un simulateur tactique d’aide à la prise de décision dédié aux gestionnaires. Des modalités d’éclaircies commerciales pourront par la suite être identifiées en fonction des caractéristiques du peuplement. -- Mot(s) clé(s) en français : Modélisation, vitesse acoustique, croissance, compétition, épinette blanche (Picea glauca) -- ABSTRACT: In the Bas-Saint-Laurent region, 36 000 ha of plantations are ready for a first commercial thinning. Commercial thinning can be used to sustain past plantation investment and reduce the gaps between current and pre-industrial forests. To identify silvicultural treatments that respect the ecosystem-based forest management objectives, an individual stem growth model and an individual stem acoustic velocity model were calibrated using data from white spruce plantations (Picea glauca). A stratified random sampling plan by ecological type, tree height and plantation density allowed the establishment of 96 permanent sample plots in the region. The white spruce relative growth was modeled with linear and non-linear models where distance-independent and distance-dependent competition indices were used. The same competition indices were tested for acoustic velocity models. However, only the linear forms were used. The type of competition (conifers vs broadleaves) was incorporated into the models. For relative growth models, the non-linear form gave better results than the linear form. The model with the lowest AIC (Akaike's index criterion) was the one using the basal area of larger trees where the effect of competition from conifers and broadleaves was discriminated. In the case of the acoustic velocity models, the model with the lowest AIC used the diameter at breast height to mean stand diameter ratio squared.
In this case, the discrimination of the competition from conifers and broadleaves did not improve the model results. For both relative growth and acoustic velocity models, distant independent competition indices provided the best results, and can be explained by the even-aged structure of the sampled plantations. These relative growth and acoustic velocity models will then be integrated into a tactical growth simulator that will help forest managers to make informed decisions. Subsequently, commercial thinning methods will be identified based on stands characteristics. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Modelling, acoustic velocity, growth, competition, white spruce (Picea glauca)

Type de document :	Thèse ou mémoire de l'UQAR (Mémoire)
Directeur(trice) de mémoire/thèse :	Schneider, Robert
Co-directeur(s) ou co-directrice(s) de mémoire/thèse :	Franceschini, Tony
Information complémentaire :	Mémoire présenté dans le cadre du programme de maîtrise en gestion de la faune et de ses habitats en vue de l'obtention du grade de maître ès sciences.
Mots-clés :	Epinette Blanche Picea Glauca Croissance Competition Qualite Bois Modelisation
Départements et unités départementales :	Département de biologie, chimie et géographie > Biologie
Déposé par :	DIUQAR UQAR
Date de dépôt :	24 avr. 2017 18:17
Dernière modification :	22 août 2019 17:27
URI :	https://semaphore.uqar.ca/id/eprint/1161

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