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Enregistrement W1606442042

Régimes des feux et dynamique forestière post-feu de part et d'autre de la limite nordique des forêts commerciales au Québec

2013· article· fr· W1606442042 sur OpenAlexaboutno aff
Nicolas Mansuy

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyForestry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'intérêt pour l'écologie des feux de forêt ainsi que sa compréhension a augmenté depuis les trente dernières années, cependant il subsiste toujours des lacunes dans les connaissances qui traitent de l'hétérogénéité spatiale des feux de forêt. Ainsi, il est généralement admis que le régime de feu varie en réponse à des processus écologiques déterminés par les conditions climatiques et physiques, qui en retour affectent la succession et la mosaïque forestière. Alors que le régime de feu est caractérisé par plusieurs attributs tels que la taille, la fréquence, la sévérité, la saisonnalité ou encore l'intensité des feux, cette thèse s'intéresse principalement à la variation spatiale des superficies, de la fréquence et de la forme des feux. L'objectif général est d'améliorer les connaissances sur le régime en forêt boréale en déterminant les facteurs responsables de la variation régionale de ces attributs et d'en analyser les effets sur les processus écologiques qui affectent l'établissement du couvert après feu. Le territoire étudié couvre un vaste territoire de plus de 400 000 km2 dans la forêt boréale de l'est du Canada. Plus particulièrement, on s'intéresse ici à l'hétérogénéité spatiale du régime de feux en lien avec la composition et la morphologie des dépôts de surface et leur drainage (SDD) dans la province du Québec. En effet, alors que les SDD jouent un rôle majeur dans l'établissement de la végétation et la structure des paysages des forêts boréales, peu d'études ont réussi à mettre en évidence le lien entre les différents types de SDD et la variabilité régionale du régime de feu. Pourtant, en raison de leur épaisseur, de leur morphologie, et leur texture ainsi que de leur drainage, les dépôts de surface sont attendu pour affecter le potentiel d'assèchement du combustible et donc d'influencer le régime de feu. C'est pourquoi, dans cette thèse, nous avons tenté principalement de répondre à trois questions peu documentées dans la littérature des feux de forêt. Tout d'abord, afin de vérifier si les dépôts de surface peuvent affecter la fréquence des feux, nous avons réalisé une classification des SDD afin d'illustrer leur potentiel d'assèchement du combustible et nous avons ensuite estimé le cycle de feu par type de SDD (Chapitre I). Par la suite, nous avons évalué si les différentes valeurs de cycle de feu observées entre les SDD varient d'une région à l'autre. Nos résultats montrent une variation considérable du cycle de feu entre les types de SDD (de 144 à 425 ans) et entre les régions (de 90 à 715 ans). Une analyse discriminante suggère qu'une combinaison de facteurs climatiques (précipitation, indice d'aridité et température) et physiques (till xérique indifférencié et till mésique indifférencié) pourrait expliquer ces variations à l'échelle régionale. En outre, nos résultats montrent que les valeurs de cycle de feu des SDD ne peuvent pas se distinguer significativement dans des environnements climatiques très favorables à la sécheresse estivale et donc propices à la propagation du feu (cycle de feu < 150 ans). A l'inverse, lorsque le climat est moins propice au feu (cycle de feu > 300 ans), les SDD se distinguent significativement. Deuxièmement, afin de vérifier si la physionomie du paysage impose un contrôle sur le régime des feux, nous avons testé si l'orientation des SDD, des cours d'eau et du relief peuvent influencer l'orientation, la taille et la forme des feux à l'échelle régionale (Chapitre II). La taille, la forme, l'orientation et l'excentricité ont été calculés pour chaque feu puis compilés par écodistricts sélectionnés de la province de Québec entre 1970 et 2010. Les écodistricts ont été regroupés sur la base de ces mêmes attributs avec une analyse de groupement hiérarchique. Ensuite, des variables environnementales incluant la température, les précipitations, l'indice de sévérité de feux, la topographie, les dépôts de surface et l'hydrographie ont été testées pour décrire chaque zone en utilisant une analyse canonique de redondance. Nos résultats montrent des différences significatives entre la taille, la forme et l'orientation des feux qui permettent de distinguer des zones spatialement homogènes et contigües. Ces résultats permettent de suggérer que l'orientation dominante des feux à l'intérieur des zones répond à une orientation similaire des cours d'eau et des SDD. Dans certaines zones, une direction des vents dominants parallèles à l'ensemble du paysage au moment du feu peuvent créer des conditions de propagation propices aux très grands feux (taille moyenne > 17 000 ha). Troisièmement, pour tester l'effet des SDD sur le rétablissement des forêts après feu, nous avons estimé la vitesse et la qualité d'établissement du couvert forestier en fonction du temps depuis le dernier feu pour passer du stade de brûlis au stade régénéré puis au stade de jeune forêt (Chapitre III). Nous avons testé si les forêts situées dans les régions sèches (caractérisées par une proportion élevée de SDD secs, de faibles précipitations et un cycle de feu court) tendent à se rétablir plus lentement après feu, menant à une forêt moins dense, par rapport à une région plus humide caractérisée par un cycle de feu plus long. Des comparaisons de régressions logistiques multinomiales avec le critère d'information d'Akaike suggèrent que les variables les plus significatives expliquant la régénération après feu sont le temps depuis feu, le type de SDD, l'indice canadien de sécheresse et les précipitations de la saison de croissance. Un rétablissement rapide et dense des forêts, indicateur d'une meilleure croissance, est observé sur les dépôts de till subhydriques seulement dans les régions caractérisées par un cycle de feu long (> 500 ans). À l'inverse, un rétablissement lent et peu dense, indicateur d'un manque d'individus génère une forêt clairsemée dans les régions caractérisées par un cycle de feu court (< 200 ans) et une proportion élevée de dépôts grossiers secs tels que les juxta-glaciaires, mais aussi les dépôts mésiques dans certains cas. En conclusion générale, on peut dire que l'ensemble des résultats a permis une meilleure compréhension du régime de feu dans les forêts boréales en mettant en relief l'effet des SDD sur la variabilité spatiale du régime de feu à l'échelle régionale. La thèse, dans son ensemble, nous rappelle l'importance des facteurs à grande échelle sur la dynamique forestière post-feu. Alors que le climat reste le facteur déterminant dans la variabilité du régime de feu, nos résultats montrent que les SDD, dans certaines conditions, peuvent modérer ou accentuer la fréquence et la taille des feux voir même contraindre leur orientation. En dépit des limites potentielles, attribuables à la grandeur de l'échelle des analyses, ces nouvelles connaissances ont des implications pour un aménagement durable des forêts et une meilleure gestion des incendies en forêt boréale. Ces connaissances seront certainement aussi utiles pour envisager des stratégies d'adaptions aux changements climatiques. Alors que cette thèse se concentre sur la province du Québec, il est envisageable que l'approche et les conclusions développées ici soient applicables pour l'ensemble de la forêt boréale où le feu demeure la perturbation naturelle dominante. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Aménagement écosystémique, indice canadien de sécheresse, changements climatiques, cycle de feu, dépôts de surface, drainage, géomatique, géomorphologie, pessière à mousses, orientation, régionalisation, régénération.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2013
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