Modelling the long term carbon storage of a mixed forest under climate change: a meta-modelling approach. | Modéliser le stockage de carbone à long terme d'une forêt mélangée en réponse au changement climatique : une approche par méta-modélisation

Ce numéro d’Innovations Agronomiques rassemble les présentations du colloque « Adaptation des forêts méditerranéennes aux changements climatiques » qui s'est tenu en Avignon le 20 novembre 2015.

National audience

Английский. Models that describe physiological and biogeochemical processes are the most appropriate for predicting climate change impacts on forest carbon storage. However, their complexity prevents their application at large scales. This is particularly true in the case of Mediterranean forests, which are often composed of several tree species, or present an heterogeneous structure, both features being difficult to account for in models. This paper describes an up-scaling approach based on the creation of a statistical emulator of a model, a meta-model, which runs much faster while maintaining the same level of details than the original model. We thus produced a meta-model of NOTG (Not Only Tree/Grass), a forest model limited to simulations of a few years. With the meta-model it was possible to run century scale simulations for the Font-Blanche forest (Bouches-du-Rhône, France). Results suggested that despite a decrease in rainfall, climate change could stimulate productivity and carbon storage.

Французский. Les modèles intégrant les processus physiologiques et biogéochimiques sont les plus adaptés pour prédire les effets du changement climatique sur le stockage de carbone. Mais leur complexité les rend inadaptés à des applications à des échelles larges. Ce problème est exacerbé dans le cas des forêts méditerranéennes, qui se présentent souvent sous forme de mélange d'espèces, ou de couverts hétérogènes, et qui sont donc plus difficiles à modéliser que des forêts mono-spécifiques uniformes. Nous avons mis en œuvre une méthode de changement d'échelle qui consiste à créer un émulateur statistique d'un modèle, un méta-modèle, qui est beaucoup plus rapide tout en conservant le niveau de détail du modèle original. Nous avons ainsi pu méta-modéliser NOTG (Not Only Tree/Grass), un modèle de forêt spatialement explicite, auparavant limité à des simulations de quelques années. Grâce au méta-modèle, nous avons pu faire des simulations à l'échelle du siècle pour la forêt mélangée de FontBlanche (Bouches-du-Rhône). Les résultats suggèrent que le changement climatique pourrait, malgré une baisse de la pluviométrie, stimuler la production et le stockage de carbone.