Relation productivité et état sanitaire du pin sylvestre en PACA : modélisation en lien avec le climat | Modelling the relationship between productivity and health status of Pinus sylvestris in PACA region (south-eastern France) with climate

English. This report presents a study carried out on more than 400 scots pines sampled on 30 plots in the PACA region (Provence-Alpes-Côte d'Azur). In a region affected by forest diebacks, we gathered wood samples from every tree as well as tree health data and station description. Chronological series of growth rings are compared for different altitudes, expositions, topographies and amounts of dwarf mistletoe and pine processionary moth. Scots pine productivity can also be studied based on the age of the populations sampled. Having studied the pointer years, a model is built to highlight climate weight on scots pine annual growth. This allows to improve the understandings of scots pine productivity variations for the past decades and to open interesting prospects linked with climate change.

French. Ce présent mémoire présente une étude réalisée sur plus de 400 pins sylvestre échantillonnés sur 30 placettes sur des aires représentatives de l'espèce en Provence-Alpes-Côte d'Azur (PACA). Dans une région touchée par les dépérissements forestiers, des carottes ont été prélevées sur chaque arbre en parallèle de relevés d'état sanitaire et de description de station. On compare alors les séries chronologiques des cernes de croissance selon différentes altitudes, expositions, topographies ainsi qu'en fonction du gui et de la chenille processionnaire. Un regroupement par classe d'âge permet également d'étudier la productivité des nouveaux et des anciens peuplements. Après avoir étudié les années caractéristiques, la croissance de peuplements d'âges différents est modélisée en relation avec les données climatiques locales disponibles pour cette étude. Le modèle permet d'améliorer la compréhension du poids du climat sur la productivité récente du pin sylvestre et d'ouvrir des perspectives d'avenir intéressantes en lien avec le changement climatique.