Memoire Online - Potentiel et dynamique des stocks de carbone des savanes soudaniennes et soudano- guinéennes du Sénégal

Université Cheikh Anta Diop de Dakar (UCAD)
Faculté des Sciences et Techniques (FST)
Institut des Sciences de l'Environnement (ISE)

Président Amadou Tidiane Ba, Professeur Titulaire, Département de Biologie

Rapporteurs Bienvenu Sambou, Maître de Conférences, Institut des Sciences de l'Environnement. Université Cheikh Anta Diop, Dakar, Sénégal

Amadou Tahirou Diaw, Professeur Titulaire, Département de Géographie, Université Cheikh Anta Diop, Dakar, Sénégal.

Appliquée, Faculté des Sciences Agronomiques. Université Abomey-Calavi, Cotonou, Bénin.

David Skole, Professeur, Département de Foresterie, Michigan State University-East Lansing, USA.

Michel Verstraete, Global Environment Monitoring (GEM) Unit, Centre Commun de Recherche-Union Européenne, Ispra (VA), Italie.

DEDICACES

CE TRAVAIL EST DEDIE A
FEUE SOKHNA AICHA THIAM POUR QUI L'HUMANISME
EST L'ESSENCE DE LA VIE.

LE SAGE PATRIARCHE, FEDERATEUR DE CONSCIENCES
ET POUR QUI LE BIEN QU'ON FAIT POUR LES AUTRES
EST LE SENS PRINCIPAL DE LA VIE

Remerciement

L'Homme est le résultat d'une somme de circonstances et de conditions d'existence, parfois aléatoires, souvent liée à un déterminisme perçu ou abstrait qui sculpte sa conscience et son comportement, ses succès et ses échecs. Les relations sociales qui déterminent dans une large mesure le destin individuel, sont souvent le fruit d'un certain hasard, ou imposé par le groupe. Jacques Monod disait que "tout ce qui existe dans l'Univers est le fruit du hasard et de la nécessité". Sans chercher à séparer les deux concepts ou verser dans une logique existentialiste, nous considérons que, ce que l'homme réalise dans sa courte vie dépasse souvent sa seule volonté. Il serait par conséquent injuste de limiter l'uvre d'une personne à son mérite exclusif.

Sous ce rapport, ce travail est alors une traduction des dispositions et avantages que notre Créateur nous a accordés, ainsi qu'une transcription des idées et appuis obtenus auprès de plusieurs personnes et institutions de recherche pour lesquelles je souhaite traduire ma profonde gratitude.

En observant les plantes et le secret qui les entoure, en parcourant l'espace dans sa diversité, sa complexité et ses mystères, j'ai très vite compris que la FOI ne pouvait naître qu'en étant en contact permanent avec l'uvre immense de DIEU. Je rends grace à Allah pour m'avoir donné les dispositions physiques et morales qui m'ont permis de réaliser ce travail.

A travers la miséricorde du Créateur, j'ai croisé le chemin du Professeur Amadou Tidiane Ba. Il m'a souvent invité à la remise en question perpétuelle de moi-même pour ne pas verser dans la facilité des stéréotypes, des idées reçues et des dogmes. Sa culture et son altruisme m'ont donné la chaleur nécessaire pour couver les idées scientifiques consignées dans ce document.

Cette influence a été complétée par l'humanisme et le paternalisme des Professeurs Bienvenu Sambou et Amadou Tahirou Diaw, respectivement Directeur de l'Institut des Sciences de l'Environnement et du Laboratoire d'Enseignement et de Recherche en Géomatique de l'UCAD, pour la confiance qu'ils m'ont faite malgré les connaissances plutôt balbutiantes que j'avais en 2004 sur la séquestration du carbone. Ils m'ont `com-pris' et m'ont conduit avec une douce rigueur à aimer la recherche et avoir confiance en moi-même.

Je remercie les membres du jury : Professeur David Skole (USA), Dr Michel Verstraete (Belgique-JRC/EU) et Professeur Brice Sinsin (Bénin) qui ont bien voulu accepter de juger ce travail. Le Professeur Rasmussen a été parmi les premiers à inspirer ce travail et le Professeur Skole a été d'un apport inestimable pour la réalisation de nombreuses tâches liées à cette recherche. La profondeur scientifique de Michel Verstraete et ses conseils ont

aiguisés en nous une forte curiosité dans le domaine de la dégradation des terres au Sahel. L'esprit critique et l'immense culture du Professeur Sinsin ont forgé en moi une estime certaine à son égard. Le symbole que ces professeurs représentent pour la science traduit en moi un immense honneur de les avoir comme examinateurs. Je joins à ces remerciements une motion particulière à Professeur Kjeld Rasmussen (Danemark) et Dr Sandra Brown (WINROCK-Int., USA) pour leurs nombreux conseils dans l'élaboration de ce travail.

Pour réaliser ce travail j'ai eu le soutien financier de plusieurs institutions qu'il me plaît de remercier ici : SUN (Sustainable Use of Natural Resources-EU), IFS (International Foundation for Science), Start (Global Change SysTem for Analysis, Research and Training-US) ; et DGG (Departement of Geography and Geology-University of Copenhagen-Denmark). J'espère que ce Mémoire sera à la hauteur des attentes et espoirs portés à ce travail.

Pour leurs encouragements et leur assistance aussi bien matérielle que morale, je me dois de remercier chaleureusement tous mes collègues de l'Institut des Sciences de l'Environnement : Bienvenu Sambou, Abou Thiam, Abdoulaye Sène, Assane Goudiaby, Cheikh Diop, Cheikh Ibrahima Niang, François Matty et Henri Mathieu Lô. J'associe à ces remerciements, les collègues de la FST (notamment le Pr. Matar Mour Seck et le Pr Kandioura Noba) ainsi que tout le personnel administratif et technique de l'ISE que sont Ousseynou Ndiaye, Doudou Samba, Ababacar Sedikh Cissé, Linda Faye, Oula Ndiaye, Sounkarou Niassy, Oumar Salif Gueye, ainsi qu'à Idrissa Guiro, Mamadou Diop et Fatima Niang.

J'adresse mes chaleureux remerciements à la Direction des Eaux, Forêts, Chasse et de la Conservation des Sols (DEFCCS), notamment son ex-Directeur Colonel Matar Cissé et les Inspecteurs des Régions d'études que sont Babacar Faye de Tambacounda et Souleymane Kigera de Fatick. J'associe à ces remerciements le Colonel Bassirou Sougoufara, Maguette Kairé, Ousmane Diallo et tous les membres du groupe de travail du projet PREFER.

Mon affiliation au LERG (Laboratoire d'Enseignement et de Recherche en Géomatique) de l'ESP m'a permis de développer une collaboration fructueuse avec des collègues et des chercheurs dont je salue l'ouverture d'esprit et la sollicitude aux moments cruciaux de la réalisation de ce travail. Que Grégoire Leclerc, Mbaye Diop, Tidiane Sané, Alla Manga, Balla Diéye, Séraphin Dorégo, Khady Diouf Ndir, Amadou Kâ, et à tous mes étudiants Aminata Gueye Sarr, Awa Diouf Sylla, Idrissa Guiro, Momadou Sow, Yacinthe Sambou, Aminata Diop, Patrick Ondo Okama, etc., trouvent à travers ce travail un motif de satisfaction.

les nombreuses opportunités que des personnes comme Assize Touré, Aliou Diallo, Aliou Kâ, Jacques André Dione, Alioune Touré, Déthié Soumaré Ndiaye, et tous les chercheurs et techniciens de ce centre ; m'ont permis de saisir.

A travers Cheikh Ndiaye Sylla et Madeleine Sarr, la DEEC (Direction de l'Environnement et des Etablissements Classés) m'a été d'un apport crucial pour les nombreuses formations et ateliers (en particulier ceux du Comité National sur les Changements ClimatiquesCOMNAC) qui m'ont permis d'être à jour sur les questions importantes que soulève la séquestration du carbone dans le secteur forestier.

Le Département de Géographie et Géologie de l'Université de Copenhague a été pour moi un creuset fertile d'échanges scientifiques qui m'a permis de tirer de larges connaissances avec Kjeld Rasmussen, Anette Reenberg, Rasmus Fensholt, Ole Mertz, Inge Sandholt, Thomas Theis Nielsen, Bo Elberling, Sarah Choudhary, Lars Krogh, Mads Olander Rasmussen, Annette Norgaard, Inge Sandholt, Jens Grundtmann, Bjarn Fog). Ma participation aux activités du GLP (Global Land Project-IGBP/IHDP) avec Anette Reenberg, Tobias Laganke, Lars Jørgensen et ma collaboration avec Anne Mette Lykke (Université de Aarhus) n'ont fait que renforcer cette coopération utile et fructueuse avec le Danemark. Le financement de mon séjour au Danemark par le projet FIVA (International Research School of Water Resources) a été possible grâce à son Directeur Karsten H. Jensen et l'appui de Frederik Uldall que je remercie bien vivement.

Ce travail ne pouvait pas se réaliser sans l'appui de MSU (Michigan State University-USA) qui à travers le Professeur David Skole (Directeur du GOES : Global Observatory for Ecosystem Services) et son équipe dont Moussa Dieng, Oscar Casteneda, Jay Samek, Walter Chomentowski, m'ont aidé pour le traitement de certaines données. Je voudrais souligner l'apport inestimable de Dr. Sophan Chhin du Département de Foresterie, de la même Université, sur les analyses dendrochronologiques qui ont été difficiles à faire ; vu la complexité du travail.

Le havre de paix que constitue ma famille à été déterminant pendant ces années de recherche et je veux sincèrement remercier mon épouse Salimata Néné Thiam Mbow et mes enfants Mathiam et Aïcha pour la douceur familiale et l'acceptation de mes longues absences pour les besoins de cette thèse. Je souhaite que ce travail soit une véritable satisfaction pour mon Père El Hadji Saliou Mbow, le protecteur, pour ses prières et ses conseils ; à mes oncles Serigne, Cheikh, Falilou et Moustapha, à mes tantes Ndéye Awa Mbow (Badiene), Khady Gueye (Mère Khadi), Coumba Sylla, Coumba Thiam et Oumy Mbaye. Je remercie tous mes frères et surs Mbow et Tall pour leur soutien permanent. Je souhaite que tous mes amis, Thierno Birahim Gueye-Thier, Daha Cherif Aïdara-Che, Ibrahima Niang-Ibou, Doudou

Diop-Dou, Sokhna Helène Diop, Gora Sarr-Farba, Moustapha Thiam-Kamzo, Mokhtar LoMakhou, Mame Samba Mbaye-Serignebi et à leurs épouses et époux respectifs, trouvent à travers ce travail ; l'expression de nos sentiments de profonde reconnaissance.

Ce travail a pour objectif de contribuer à combler le déficit d'information sur le potentiel de séquestration de carbone dans les écosystèmes de savane. Il a porté sur six Forêts Classées (Wélor, Patako, Ouli, Bala-Est, Kantoora et Mampaye) choisies pour couvrir les écosystèmes soudaniens et soudano-guinéens du Sénégal. La démarche a consisté en plusieurs étapes que sont : l'inventaire forestier, la collecte de données de biomasse pour l'élaboration de modèles allométriques, l'analyse dendrochronologique, le suivi des formations ligneuses par des parcelles suivies depuis 1993 et cartographie de la dynamique des formations végétales.

Sur la base des données collectées et analysées, trois modèles allométriques utilisant des régressions quadratique, cubique et polynomiale d'ordre 3 ont été mis au point. Ces régressions ont permis d'une part, d'estimer les stocks de biomasse avec un r² > 0,9. D'autre part, l'application des tests ANOVA (analyse de la variance) a montré une faible différence entre la moyenne de la série expérimentale et celles issues des modèles. Les résultats obtenus indiquent des stocks de carbone (biomasse sur pied) très faibles pour les formations dégradées de la Forêt Classée de Wélor (entre 3 et 7 tC/ha) alors que les Forêts Classées de Mampaye (20-50 tC/ha) et Kantora (40-47 tC/ha) ont les stocks les plus importants. Des cas intermédiaires sont notés à Ouli (12-20 tC/ha), Bala (18-28 tC/ha), et Patako (13-33 tC/ha). L'essentiel de la biomasse se situe chez les individus de gros diamètre (> 20 cm). Cependant, la dynamique de séquestration du carbone est portée par les petits individus en croissance.

Le suivi de la végétation ligneuse montre que l'essentiel des stocks de carbone du dispositif est porté par quelques espèces, surtout celles à croissance rapide. Les espèces qui contribuent le plus à la biomasse sont Pterocarpus erinaceus, Bombax costatum et Terminalia macroptera. La contribution aux stocks de carbone est fortement liée aux possibilités de l'espèce à croître vite et à accumuler beaucoup de biomasse. Les espèces à croissance relativement rapide sont Detarium senegalense et Bombax costatum, suivies par Anogeissus leiocarpus, Lannea microcarpa, Pterocarpus erinaceus, et Terminalia macroptera.

Les analyses dendrochronologiques à partir de la largeur des cernes fournissent des indications quant à la relation avec des paramètres comme la pluviométrie. Mais des contraintes d'analyse plus fine des premiers résultats subsistent encore même s'ils confirment la faible vitesse de croissance des espèces de savane. Les jeunes plants de savane ne se développent pas forcément plus vite que les plantes affranchies à cause probablement des effets de nombreux facteurs de stress comme les feux, l'aridité, la compétition dans la croissance,

La faible productivité nette de ces écosystèmes de savane fait que les quantités de carbone séquestrées ne sont pas très élevées comparées à d'autres types de formations végétales comme les forêts tropicales, ce qui fait que le bénéfice pour les projets MDP doit être prudemment envisagé. Les résultats de la modélisation montrent l'effet très destructeur de nombreuses pratiques comme les feux, les coupes de bois, les défrichements, le surpâturage qui réduisent significativement les stocks de carbone. Cette dégradation de l'environnement due aux facteurs climatiques, politiques, et économiques rend les populations très vulnérables, les obligeant à opter pour des stratégies d'adaptation variées et qui valent plus que les possibilités offertes par le marché actuel du carbone.

Abstract

This study is a contribution on information needs for the potential carbon sequestration of savanna ecosystems. The research is implemented in six Protected Forests of Senegal (Welor, Patako, Ouli, Bala-Est, Kantoora and Mampaye), selected in various SoudanoGuinean and Guinean ecosystems. The method is manifold including forest inventory, biomass collection for allometric models development, dendrometry analysis, survey plots monitored since 1993 and vegetation cover mapping.

From the data collected and analysed, 3 allometric models are suggested based on quadratic, cubic and polynomial 3^rd order regressions. Carbon stock (above ground woody biomass) assessment based on these models give a coefficient of determination r² >0.9 and the ANOVA tests shows a very low difference between mean values of experimental data and model outputs. The application of these model on inventory data shows low carbon stock for Welor (3-7 tC/ha), but for Mampaye (20-50 tC/ha) and Kantora (40-47 tC/ha) the carbon stocks was better. Intermediate cases are Ouli (12-20 tC/ha), Bala (18-28 tC/ha), and Patako (13-33 tC/ha). Most of the biomass is trapped on individuals with DBH> 20 cm. Nevertheless, the carbon dynamics is carried by young plants with a real growth potential.

Permanent plot data (3 plots of 1ha) show that carbon stocks are essentially held by few species; mainly those with rapid growth. Species with high contribution to total biomass are Pterocarpus erinaceus, Bombax costatum and Terminalia macroptera. Hence, the specie contribution to carbon stocks is strongly linked with its frequency, its possibility to grow fast and its resilience to adverse stresses. The species with rapid growth are Detarium senegalense and Bombax costatum, followed by Anogeissus leiocarpus, Lannea microcarpa, Pterocarpus erinaceus, and Terminalia macroptera.

The analysis of tree rings using dendrometry methods revealed the good potential for tree dating and the possibility to link the tree ring growth with parameters such as rainfall. The use of this method is very fuzzy for tropical samples, but some samples gave good results that confirm the slow growth rate of savanna species. With multiple strains in savanna ecosystems such as fire, drought and competition, young plants do not necessarily have a faster growth rate than mature trees as suggested by classical ecological theories.

The low net productivity of savanna ecosystems results in relatively low carbon sequestration compared to tropical forest stands, and this required a measure of cautious for potential benefits from CDM projects. The model outputs of carbon dynamics show several biomass removal factors such as fires, wood extraction, slash and burn agriculture, overgrazing, with direct effects on carbon stocks. This overall environmental degradation are associated with climatic, political and economical factors that leads to high population vulnerability that require various adaptation strategies, more vital for population resilience to CC than the new misty carbon economy.

Par délibération, la Faculté des Sciences et Techniques et l'Institut des Sciences de l'Environnement ont décidé que les opinions émises dans les dissertations qui leur sont présentées doivent être considérées comme propres à leurs auteurs et qu'ils n'entendent leur donner aucune approbation ni improbation.

Liste des sigles et abréviations

BNDS: Banque Nationale de Développement du Sénégal CASS : Carbon Accounting Simulation Software

CNUED : Conférence des Nations Unies pour l'Environnement et le Développement

DEFCCS: Direction des Eaux et Forêts, Chasse et de la Conservation des Sols

FEM : Fonds Mondial pour l'Environnement FST : Faculté des Sciences et Techniques

GEMI : Global Environmental Monitoring Index GES : Gaz à Effet de Serre

GIEC : Groupe Intergouvernemental pour l'Etude du Climat (appelé aussi IPCC en anglais)

GIMMS : Global Inventory and Mapping System? GOANA: Grande Offensive Agricole pour la Nourriture et l'Abondance

GTZ : Gesellschaft für Technische Zusammenarbeit (GTZ) est l'agence de coopération technique allemande pour le développement.

ISE : Institut des Sciences de l'Environnement ISF : International Foundation for Sience

LULUCF : Land use, Land Use Change and Forestry MDP : Mécanisme de Développement Propre

NASA : National Aeronautics and Space Administration NDVI : Normalized Difference Vegetation Index (Indice de vegetation par la Difference Normalisée)

OMD: Objectifs du Millénaire pour le Développement ONCAD: Office National

PREVINOBA : Projet de Reboisement Villageois dan le Nord-Est du Bassin Arachidier

PROGERT : Projet de Gestion et Restauration des Terres dégradées du Bassin Arachidier

SIEF : Systèmes d'Information Ecologique et Forestier SIG: Système D'Information géographique

SODEVA : Société de Développement de l'Agriculture SPOT : Satellite pour l'Observation de la Terre

TSAVI : Transformed Soil Adjusted Vegetation Index UCAD : Université Cheikh Anta Diop de Dakar UTM : Universal Tranverse Mercator

Liste des figures

Figure 2. Evolution des concentrations de CO2 atmosphérique au niveau de 4 stations de

Figure 3. Dynamique de la concentration du CO2 à Mauna Lao (Mesures in situ) 15

Figure 4. a) Émissions annuelles de GES anthropiques dans le monde, 1970-2004 ; b) Parts respectives des différents GES anthropiques dans les émissions totales de 2004, en équivalent- CO2 ; c) Contribution des différents secteurs aux émissions totales de

Figure 6. A) Volumes de carbone conservés ou piégés en fonction des options d'aménagement (Pg/an) ; B) Taux annuels moyens de conservation et de séquestration du carbone par région géographiques (Pg/an) (Source : Brown, 2003)

Figure 7. Carte des zones climatiques et des réserves forestières du Sénégal 49

Figure 8. Carte des densités de population du Sénégal (base DTGC, 2004) 50

Figure 12. Moyenne des températures terrestres depuis la fin du 19ième Siècle (a). Moyenne des températures terrestres et océaniques depuis la fin du 19ième Siècle (b)

Figure 14. Ecart à la moyenne des températures moyennes mensuelles à Kaolack, Kolda,

Figure 15. Evolution interannuelle de la pluviométrie (1921/1922-2006) : 57

Figure 17. Les parties concernées par la mesure des branches et des rameaux 72

Figure 19. Mesures à effectuer pour le calcul du volume d'un disque pour la densimétrie. 74

Figure 20. Tests des méthodes allométriques utilisés dans les écosystèmes tropicaux 77

Figure 23. Comparaison des courbes de la taille des diamètres et de la biomasse 82

Figure 24. Nuage de points du DBH et de la biomasse (courbe non linéaire) 83

Figure 26. Comparaison entre les modèles FAO et les données de terrain (grands décalage surtout par rapport aux gros diamètres) 87
Figure 27. Variations des mesures de biomasse par les différents des modèles qui ont un bon

Figure 28. Comparaison des résidus des mesures avec les estimations de la FAO 90

Figure 29. Comparaison des résidus des mesures avec les modèles in situ. 90

Figure 30. Différence entre les modèles quadratique et les fonctions cubiques 96

Figure 35. Maillage de la Forêt Classée de Patako (mailles carrées de 250 m de coté) 111

Figure 38. Répartition de la biomasse en fonction des classes de diamètre pour chaque strate

Figure 46. Croissance moyenne annuelle des espèces les plus abondantes dans les 3 parcelles de suivi de la végétation 133
Figure 47. Comparaison de la vitesse de croissance des diamètres pour les trois périodes de

Figure 55. Contribution des espèces à la biomasse totale de la parcelle 1 139

Figure 56. Contribution des espèces à la biomasse totale de la parcelle 2 139

Figure 57. Contribution des espèces à la biomasse totale de la parcelle 3 139

Figure 58. Courbe d'évolution des diamètres des espèces à croissance relativement rapide

Figure 59. Evolution de la biomasse des espèces à croissance relativement rapide 141

Figure 60. Appareil Eltra SC-500 pour l'analyse du taux de carbone et préparation des

Figure 62. Estimation des stocks de carbones dans différents écosystèmes du Sénégal. (Woomer et al., 2004) 148
Figure 63. Les 4 principales étapes de développement d'une formation forestière ; adaptée

Figure 67. Courbes de variation du carbone dans les différents réservoirs selon des scénarios de perturbations en cours dans les écosystèmes de savane 171
Figure 68. Intensité des feux de saison sèche dans le Parc National du Niokolo Koba (Sud

Figure 70. Pratiques agroforestières dans le bassin arachidier (gauche, Faidherbia albida) et dans le Saloum Oriental (droite, Cordyla pinnata) 178
Figure 71. Pression du bétail dans la zone de Kaffrine (gauche) et les parcours de

Figure 75. Analyse de la coévolution entre les précipitations et la croissance des cernes 199

Figure 76. Variation des écarts normalisés de croissance des cernes et de la pluviométrie 203
Figure 77. Courbe cumulée de la croissance des cernes de différents individu 208

Figure 78. Modèles de croissance des espèces de savane en comparaison avec celui des espèces tempérées. 209

Figure 80. Agrandissement des échantillons de bois des 5 espèces analysées 210

Figure 81. Etapes de transformation des données images pour la cartographie de l'occupation du sol 220
Figure 82. Approche empirique d'extraction des catégories nominales d'occupation et

Figure 87. Carte de végétation de la Forêt classées de Kantora et Welor (une acquisition)

235
Figure 88. Changement d'occupation du sol et dynamique du carbone dans les Forêts

Classées de Mampaye, ouli, Balla et Patako 238
Figure 89. Carte d'occupation des sols dans le Saloum Oriental (Kaffrine : a) localisation ; b)

Figure 91. Représentation logique de l'approche de la dynamique du NDVI 245

Figure 94. Liens entre Changements climatiques, adaptation et atténuation (Burton et al., 2002 ; Huq et al., 2003) 260
Figure 95. Etapes définies par IPCC pour l'analyse de l'impact des changements climatiques

Figure 96. Modèle conceptuel d'analyse de vulnérabilité proposé par le PNUE 266

Figure 97. Ecart à la moyenne de la pluviométrie mensuelle à Kaffrine (1931-2005) 269

Figure 98. Ecart à la moyenne de la pluviométrie mensuelle à Koungheul (1950-2005) 269

Figure 100. Evolution du prix du maïs de 1950 à 2005, US $/t (FAO: www.fao.org) 275

Figure 101. Evolution du prix du riz de 1950 à 2005, US $/t (FAO: www.fao.org) 275

Figure 102. Evolution du prix des cultures commerciales (coton, arachide, niébé) de 1950 à 2005, US $/t (FAO : www.fao.org ) 275
Figure 103. L'adaptation est une réponse à plusieurs stress dont les changements

Liste des tableaux

Tableau 2. Répartition des stocks et du flux de carbone des continents qui ont des

Tableau 5. Nombre d'individus échantillons par espèce et par Forêt Classée. 81

Tableau 7. Comparaison entre la biomasse sèche (kg) est les estimations des modèles retenus 88
Tableau 8. Comparaison entre la biomasse sèche et les estimations basées sur les modèles de

Tableau 11. Comparaison des résultats des estimations entre les modèles toutes-espèces et

Tableau 12. Caractéristiques d'une fiche de sondage des placettes d'inventaire 111

Tableau 15. Estimation de biomasse avec les modèles Quadratique, Cubique et polynomiale

Tableau 17. Taux de carbone pour le bois et l'écorce de 13 espèces dominantes des Forêts

Classées 145
Tableau 18. Conversion des stocks de biomasse en carbone pour les différentes strates des

Forêts Classées 146
Tableau 19. Synthèse sur quelques modèles utilisés pour la simulation de la croissance des

Tableau 21. Présentation de quelques capteurs utilisés pour la cartographie de la végétation

Table des matières

1.7. La séquestration du carbone et les Mécanismes pour un Développement Propre 32

II. 2.6.2. Régressions allométriques développées à partir des données de terrain 83

II.2.8. Comparaison entre les modèles `toutes espèces' et les modèles pour une espèce :

CHAPITRE III : Biomasse et carbone des savanes soudaniennes et soudano-guinéennes

III.3. Méthode d'inventaire de la végétation ligneuse dans les six Forêts Classées 110

III.5. Analyse du taux de carbone dans les échantillons d'espèces ligneuses 143

VII.6. Méta-analyse de la vulnérabilité et l'adaptation dans le Saloum Oriental 267

VII.7. Adaptation versus atténuation, quelles priorités pour le Sénégal ? 281

Annexe 1 : Distribution des espèces par classe de diamètre pour les trois parcelles de suivi

Article I. INTRODUCTION GENERALE

Section 1.01 Cadre général et justification

La problématique des changements climatiques est devenue une préoccupation majeure de la communauté internationale pour ses nombreuses implications sur l'avenir de l'environnement global. Les risques liés au réchauffement planétaire n'épargnent aucun continent et affectent tous les secteurs de la vie économique et sociale des populations. Ces modifications du climat ou changements climatiques désignent une variation statistiquement significative de l'état moyen du climat ou de sa variabilité sur de longues périodes (généralement, pendant des décennies ou plus). Les changements climatiques peuvent être dus à des processus internes naturels, à des forçages externes, ou à des changements persistants d'origine anthropique qui affectent la composition de l'atmosphère. Les impacts des changements climatiques affectent les secteurs agricoles, forestiers, énergétiques, les établissements humains et autres conditions de vie des populations.

L'un des facteurs les plus dynamiques et les plus puissants de l'environnement actuel est la modification des températures terrestres du fait de l'effet de serre. L'effet de serre repose sur le principe selon lequel, le rayonnement qui nous vient du soleil parvient à pénétrer dans l'atmosphère pour être réfléchi ou émis par la surface terrestre libérant ainsi une chaleur qui maintient les températures moyennes globales à 15° C au lieu de -18° C en l'absence de ce réchauffement naturel. Ainsi, l'effet de serre à proprement parler est un phénomène essentiel pour que la vie se développe sur terre. Sans ces gaz les températures globales sur terre seraient si basses que la vie y serait impossible. Ainsi, le problème du réchauffement planétaire est une question de seuil due à la perturbation du bilan radiatif global.

Le processus de l'effet de serre repose sur l'équilibre entre le rayonnement issu du Soleil et la restitution de la chaleur par l'émission terrestre. En effet, une fois absorbé par le sol, le rayonnement se transforme en chaleur et est renvoyé sous forme de rayonnement infrarouge à travers la restitution nocturne. Si l'atmosphère est transparente pour une bonne partie des rayonnements visibles, elle présente une forte capacité d'absorption du rayonnement infrarouge du fait de la présence de certains gaz qui ont la propriété d'absorber ces grandes longueurs d'onde ; ces gaz sont appelés gaz à effet de serre (GES). Parmi ces gaz on note H2O, CO2, CH4, O3, CFC, etc., qui retiennent cette chaleur restituée par la terre et entraîne ainsi une augmentation sensible et progressive des températures terrestres émises. Ainsi, l'augmentation de ces gaz, notamment le CO2 et le CH4 provoquent un réchauffement global qui affecte actuellement l'environnement.

Le Quatrième Rapport d'Evaluation (QRE) du Groupe Intergouvernemental pour l'Etude du Climat (GIEC) souligne que 11 sur les 12 dernières années (1995-2006) figurent parmi les années les plus chaudes depuis 1850 ; date à laquelle ont débuté les relevés instrumentaux de la température à la surface du globe (IPCC, 2008). Dans le Troisième Rapport d'Evaluation (TRE, 2003), on estimait l'augmentation moyenne globale de la température de 0,6 °C (#177;0,2 °C) entre 1901 et 2000, et la valeur établie pour 1906-2005 atteint 0,74 °C (#177;0,3 °C). Les températures ont augmenté presque partout dans le monde, quoique de manière plus sensible aux latitudes élevées de l'hémisphère Nord. Par ailleurs, les terres émergées se sont réchauffées plus rapidement que les océans.

Cet état des lieux montre que l'action de l'Homme, par une industrialisation croissante et consommatrice d'énergie, par une exploitation démesurée des ressources naturelles, a fini de compromettre l'environnement mondial. Cependant, les modifications du climat sont non linéaires et discontinues (variabilité climatique) avec néanmoins une tendance générale qui révèle dans certaines zones semi-arides d'Afrique une hausse des températures et une diminution des précipitations. Les manifestations des changements climatiques sont nombreuses ; les plus manifestes étant l'élévation du niveau des mers, les événements climatiques extremes, la destruction de la couche d'ozone et la perturbation des écosystèmes naturelles.

L'évaluation des impacts de ces changements climatiques doit être basée sur une approche intégrée du fait de leurs dimensions multisectoriel, multidisciplinaire, et multi institutionnel, (Adejuwon et al., 2001). Il faut alors éviter les formes d'évaluation formelle en se basant sur une série d'hypothèses plus explicite que l'approche unilatérale traditionnellement admise. Puisqu'il s'agit de questions complexes, il faut tenir compte à la fois de la complexité structurelle (nombre d'éléments en jeu) mais aussi de la complexité auto-organisationnelle (les rétroactions et réactions du système). Il est donc important de comprendre la nature de ce phénomène dans sa dynamique et ses différentes dimensions en rapport avec les modes de vie actuels fortement dépendants des ressources naturelles. An Afrique, l'impact des changements climatiques affectent plusieurs secteurs de productions et affectent directement les populations dites vulnérables.

Au Sénégal, les modes de vies des populations locales sont essentiellement basés sur le profit et les services qu'on peut tirer des ressources naturelles. Les changements climatiques affectent par conséquent les bases du développement durable, constituant ainsi un facteur central dans l'appauvrissement des populations locales.

Conscient de la gravité du risque et ses implications sur la vie des populations, la communauté des chercheurs a, à partir des années 1980, attiré l'attention sur la variabilité climatique observée depuis des décennies. Les premières initiatives prises par les Nations Unies pour prendre en compte cette menace est la mise en place d'un Groupe International d'Experts pour l'Etude Climat (GIEC ou IPCC) en 1988. Le mandat de cette structure était de coordonner les recherches scientifiques pour donner des preuves des hypothèses et incertitudes liées au changement climatique. Les résultats obtenus ont imposé l'urgence d'une décision au niveau international pour réduire les émissions de gaz nocifs. La conférence de Rio en 1992 a donné naissance entre autres à la Convention Cadre des Nations Unies sur les Changements Climatiques (CCNUCC), consolidée lors de la Troisième Conférence des Partis (COP3) par la signature du Protocole de Kyoto en 1997.

Dans la mise en ~uvre de la CCNUCC, l'Afrique est comptée parmi les zones où la végétation naturelle peut contribuer à une émission de carbone par des processus de dégradation (feux de brousse, déforestation, érosion) ; ou de séquestration si des activités sont menées en termes de reforestation et de reconstitution des terres dégradées. Cette perception a entraîné une attention particulière sur les capacités de fixation de carbone par les forêts et les savanes tropicales d'Afrique. Des études récentes sont menées pour documenter les capacités des sols et de la végétation des zones de savane comme puits de carbone et leur possible contribution à l'atténuation du changement climatique (Tiessen et al., 1998; Fearnside, 2000; Gifford et Howden, 2001; San-Jose et al., 2001; San Jose, 2001; Woomer et al., 2001; Manlay et al., 2002; Thenkabail et al., 2002; Ardo et Olsson, 2003; Feral et al., 2003; Archer et al., 2004; Li et al., 2004; Dezzeo et Chacon, 2005; Mbow, 2005).

Depuis son approbation par la Conférence des Nations Unies sur l'Environnement et le Développement (CNUED) tenue à Rio en 1992, la Convention n'a pu avoir un caractère opérationnel qu'avec le Protocole de Kyoto de 1997 qui a inscrit entre autres mécanismes de flexibilité celui appelé Mécanisme de Développement Propre (MDP). Ce mécanisme est le seul qui interpelle directement les pays en voie de développement. Le MDP devrait être à la fois un instrument juridique et un cadre d'action pour promouvoir le développement durable. Le MDP nécessite d'une part une réduction des émissions de gaz par des alternatives techniques non consommatrices d'énergie, d'autre part par la promotion de la fixation de certains gaz par des puits naturels pour résorber le surplus et ramener les taux de gaz net de l'atmosphère au minimum acceptable. Les orientations de ce MDP au niveau des écosystèmes de savanes consistent à promouvoir des puits substantiels de carbone par la foresterie et la restauration des écosystèmes dégradés (Aukland et al., 2002).

Ainsi, parmi les nombreuses initiatives prises, celle consistant à réduire les dégagements de gaz carbonique a retenu l'attention de plusieurs chercheurs et décideurs. C'est à la COP7 de Marrakech en 2001 que la question de la séquestration du carbone a été officiellement reconnue comme une option pertinente pour atténuer le taux de carbone dans l'atmosphère. A partir des estimations fournies par la recherche, il a été montré que cette séquestration pourrait contribuer à une réduction de 25 % de carbone si des mécanismes efficaces étaient mis en ~uvre. Cependant, compte tenu du fait que les pays industrialisés sont responsables de 80 % des émissions de gaz carbonique, la voie de la réduction par les mécanismes de flexibilité du Protocole de Kyoto, est devenue une pierre angulaire et un enjeu de la géopolitique environnementale actuelle. Pour les pays en voie de développement, le principal défi réside dans le contrôle des échanges de carbone entre le couvert végétal et l'atmosphère. La végétation en général est impliquée dans ce mécanisme à deux titres (Riedacker, 2004) :

Il faut toutefois noter que 40 % des émissions totales de carbone sont absorbées par la végétation terrestre (Campagna, 1996; Ciesla, 1997; Lippke et al., 2003) et ~50 % de la végétation forestière est constituée de carbone (Brown, 1997). Ainsi le `puits manquant'¹ qui constituent un espoir de réduction significative des gaz à effet de serre se trouverait au niveau de la végétation terrestre. Cependant, dans les savanes tropicales les quantités de carbone contenues dans le sol sont supérieures à celles de la végétation selon plusieurs études (Elberling et al., 2002; Ringius, 2002; Touré et al., 2002; Bartel et al., 2004; Dumanski et al., 2004; Evrendilek et al., 2004; Wander et Nissen., 2004; Zhao et al., 2004; Vagen et al., 2005; Nsabimana et al., 2008). Mais du fait de l'absence de données sur la végétation, les estimations sur leur contenu en carbone demeurent approximatives et restent à être complétées par des mesures quantitatives in situ.

Les travaux existants portent cependant pour la plupart sur les stocks de carbone du sol. Ce dessein scientifique est lié au fait que les sols tropicaux présentent des stocks de carbone supérieurs à ceux de la biomasse végétale. Il faut toutefois noter que l'équilibre de ces sols et le maintien durable de leur capacité de séquestration de carbone passe par une bonne

1 Lorsqu'on fait le bilan des émissions, absorptions de carbone par les activités humaines (combustion de carbone fossile, déforestation et reforestation) et des absorptions par les océans, on n'obtient pas ce qui s'accumule chaque année dans l'atmosphère. Il manque un "puits", qui serait responsable de l'absorption du reliquat.

conservation de l'élément protecteur majeur qu'est la végétation subséquente et qui constitue le début du cycle du carbone à travers la photosynthèse. Il est important alors d'orienter la recherche sur les principaux facteurs structurants de la dynamique écologique de ces savanes pour mieux cerner les atouts et les contraintes pour une plus grande séquestration du carbone atmosphérique.

Les tentatives récentes de prédiction des changements climatiques en relation avec l'évolution du couvert végétal fournissent des scénarios divergents. L'analyse proposée par Sitch et al., (2008) montre une tendance à l'augmentation des températures en Afrique de l'Ouest, mais une grande divergence dans la prédiction des précipitations. Ces deux paramètres centraux à l'analyse de la variabilité climatique ont des impacts sur la dynamique de la végétation. Il est donc important d'opérer un suivi plus détaillé et continu des savanes en Afrique de l'Ouest en relation avec la variabilité climatique.

Les savanes ont été étudiées beaucoup plus au en Amérique du Sud et en Australie, mais les caractéristiques de ces savanes sont différentes de celles de l'Afrique de l'Ouest. Aussi est-il difficile de tirer des conclusions et de fonder des théories solides sur l'état et la dynamique du carbone de ces écosystèmes sans compléter le tableau avec l'étude des savanes Africaines.

Au Sénégal, on a observé une forte dégradation de la végétation liée à de nombreux facteurs naturels et anthropiques. La variabilité de la pluviométrie est un élément important dans ce processus, mais il est essentiel de considérer les facteurs humains comme l'exploitation du bois, la dynamique des espaces agraires, les feux de brousse, etc. Les conséquences directes et indirectes de cette dégradation de la végétation ligneuse sur le bilan du carbone sont peu connues. Cependant, il est certain que la réduction de la dégradation de la végétation ligneuse pourrait contribuer, à travers une gestion durable des ressources naturelles, d'une part à réduire la quantité de carbone libérée par la décomposition de la matière organique et d'autre part à l'augmentation de la capacité de séquestration du carbone atmosphérique par la végétation naturelle régénérée. L'une des recommandations de IPCC répond de cette nécessité de mener des activités de reboisement pour améliorer le taux de fixation de carbone dans les zones où il possible d'en faire (IPCC, 1996; 2000).

Ainsi, la CCNUCC, à travers les MDP du Protocole de Kyoto a, pendant ces dernières années, suscité un grand enthousiasme auprès des pays semi arides qui y voient une possibilité d'améliorer l'environnement à travers une augmentation des surfaces forestières tout en bénéficiant des crédits de carbone mis en place à travers des instruments financiers internationaux.

Pour tirer le meilleur profit de ce marché, il faut cependant se soumettre à une comptabilité précise des stocks et des processus qui influencent le bilan du carbone. C'est à ce niveau que se posent plusieurs problèmes pour l'Afrique. Les écosystèmes de savanes ne sont pas connus sous l'angle du carbone. Les études forestières sont plutôt conduites sous l'angle du potentiel ligneux pour le commerce du bois, de la qualité des sols et de la biodiversité. Il est important de mentionner qu'un grand nombre de résultats d'analyse écologiques ou botaniques peuvent être réutilisés dans l'analyse du carbone. Les données d'inventaire, les processus de dégradation, l'érosion de la biodiversité, les prélèvements annuels, les espèces ciblées par l'exploitation sont en effet autant de données utiles dans l'étude du carbone.

Ce travail, mené dans la moitié sud du Sénégal, intègre des données secondaires et des données biophysiques sur le suivi de la végétation ligneuse qui ont permis d'estimer les stocks et la dynamique du carbone dans les savanes soudaniennes et soudano-guinéennes du Sénégal. Nous partons ainsi de l'exemple de six (6) Forêts Classées représentatives de ces écosystèmes pour mener les analyses. Il s'agit des Forêts Classées de Bala, Kantora, Mampaye, Ouli, Patako et Wélor. Ces sites sont caractérisés par la présence de savanes soudaniennes et soudano-guinéennes qui ont été inventoriées dans le cadre du projet ENRECA, DAN N° 104. Dan. 8L/203-DANIDA et les travaux de (Sambou, 2004) livrent des informations précieuses sur leur état. Pour les aspects humains un glissement en milieu de terroir entre Kaffrine et Koungheul a permis d'appréhender les impacts de la dégradation forestière sur la vulnérabilité des populations locales et la dynamique du carbone en milieu agricole.

Section 1.02 Objectifs et approche générale

L'objectif général de ce travail est d'estimer les stocks et la dynamique du carbone de la végétation ligneuse dans les savanes soudaniennes et soudano-guinéennes du Sénégal. Les objectifs spécifiques sont les suivants :

Pour atteindre ces objectifs l'approche générale s'articule autour des points suivants :

Les différents chapitres de ce travail s'articulent autour de ces points et les détails méthodologiques sont précisés dans chacune des parties du document. La cohérence d'ensemble de l'analyse proposée est consignée le diagramme suivant.

L'approche proposée ici présente deux entrées. Une première liée aux données de terrain sur les caractéristiques dendrologiques de la végétation ligneuse. Les données de terrain permettent d'élaborer les modèles allométriques, d'estimer la biomasse totale et sa dynamique. La deuxième entrée est spatiale et permet de caractériser l'état et la dynamique

de la végétation dans la zone d'étude. Les réponses apportée à la dynamique de la végétation sont analysées et comparées aux opportunités du nouveau marché du carbone.

Cette étude s'inscrit dans la logique d'amélioration des connaissances sur l'état et la dynamique du carbone de la végétation ligneuse sur pied des écosystèmes de savanes à travers l'application d'approches biologiques et spatiales. Les résultats obtenus devraient donner au Sénégal, et les pays qui ont des types d'écosystèmes similaires, des arguments sur les capacités de la végétation ligneuse à absorber le carbone atmosphérique et permettre ainsi de développer les fondements d'une contribution positive visant à améliorer l'état de l'atmosphère par des activités de renouvellement du couvert végétal tout en inscrivant de telles activités dans le sens d'un profit durable pour les populations locales.

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CHAPITRE I :

Le secteur forestier et

les changements climatiques

Ce chapitre est une synthèse de l'état de l'art sur la relation entre le secteur forestier et les changements climatiques. Il présente les informations de base sur le bilan du carbone et la dynamique de réchauffement planétaire. Il apporte également des précisions sur l'importance de l'arbre et des écosystèmes forestiers dans la dynamique de séquestration du carbone. L'analyse du cadre géographique de l'étude permet de comprendre le contexte de l'étude et le choix des sites.

I.1. Le bilan global actuel du CO2 et les forêts

Le dioxyde de carbone (CO2) est un des gaz à effet de serre qui contribue naturellement au maintien de la température moyenne de la terre à un niveau qui permet le développement de la vie. Les températures moyennes globales de 15 °C garantissent les processus biologiques et le maintien des équilibres biogéochimiques. Le carbone, qui est l'une des composantes de ce gaz, est l'objet de nombreux échanges entre les divers constituants terrestres, atmosphériques et océaniques qui forment le cycle global du carbone. La concentration atmosphérique de CO2, qui était de 280 ppm (parties par million par volume) à l'époque préindustrielle (1750-1800), est passée à 356 ppm en 1993 et actuellement, elle augmente de 1,5 ppm par an (Schimel., 1995) pour atteindre des concentrations de 370 ppm.

Cette augmentation récente de la concentration atmosphérique de CO2 est principalement due aux activités humaines. En effet, pour la période 1980-1989, l'addition annuelle de carbone au cycle planétaire par la combustion de combustibles fossiles et la production de ciment fut en moyenne de 5,5 #177; 0,5 GtC/an (gigatonnes de carbone/an), alors que la contribution de la déforestation (forêt tropicale) fut de 1,6 #177; 1,0 GtC/an (Schimel, 1995). Malgré l'importance de ces émissions (7,1 #177; 1,1 GtC/an), l'augmentation annuelle de carbone atmosphérique n'a été que de 3,2 #177; 0,2 GtC/an (Campagna, 1996).

La quantité de CO2 qui ne s'accumule pas dans l'atmosphère serait absorbée par les océans et éventuellement, déposé au fond des profonds océans, mais aussi par les écosystèmes terrestres. Le puits manquant, ou le sort du carbone émis qui n'est pas mesuré dans l'atmosphère conduit encore quelques controverses (Campagna, 1996; Waring et Running, 1998; IPCC, 2001). Le bilan global le plus récent publié par IPCC et qui couvre la période 1980 à 1990, est présenté par la figure 1.

Le bilan global de CO2 entre 1980 et 1990, montre un total de 7-8 Gt de carbone relâché chaque année dans l'atmosphère à partir de la combustion des énergies fossiles et de la déforestation. On estime que les 4-5 Gt de C sont soit absorbés par les océans et la végétation mais le reste, 3-4 Gt ne sont pas retrouvés par les scientifiques qui considèrent qu'il y a un puits manquant non encore identifié (Adams et Piovesan, 2002). Des recherches récentes soutiennent que ce puits manquant est terrestre (Schimel, 1995), puisque les forêts ont le pouvoir de stocker de grandes quantités de carbone.

*Les écarts-types ont été déterminés à partir d'un intervalle de confiance de 90%

Depuis 1958, la concentration atmosphérique de CO2 fait l'objet d'un suivi in situ à l'observatoire de Mauna Loa à Hawaii par l'Université de Californie (USA). La figure 2 présente l'évolution de la concentration atmosphérique du CO2 de 1981 à 2000 pour quatre stations de suivi in situ y compris Mauna Lao. L'augmentation graduelle de la concentration atmosphérique de CO2 suit un cycle qui comporte annuellement un maximum et un minimum. Ce cycle annuel est attribuable à l'activité saisonnière des écosystèmes terrestres (l'effet de la photosynthèse notamment) de l'hémisphère Nord. Le même processus est noté dans l'hémisphère Sud mais cette partie du globe présente moins de terres et donc moins de formations forestières.

Article II. Evolution des concentrations de CO2 atmosphérique au niveau de 4 stations

Les fortes variations saisonnières des stations de l'Hémisphère Nord (Barrow, Mauna Lao) sont liées au cycle phénologique de l'importante couverture de végétation de l'hémisphère qui en sénescence perd du carbone et sa capacité à en absorber, alors qu'en phase de croissance, les écosystèmes forestiers absorbent une large quantité de CO2. La surface des terres étant largement plus importante dans l'Hémisphère Nord que dans l'Hémisphère Sud, l'amplitude des changements dans la concentration de CO2 est plus perceptible dans la partie Nord de la planète. Dans les deux cas, ces courbes prouvent que la végétation peut largement contribuer au stockage du CO2 atmosphérique.

La tendance en hausse du CO2 est aussi clairement montrée par ces courbes. Une analyse de données de la Station de Mauna Lao depuis 1958 montre que ces concentrations sont passées de 315 ppm à 375 ppm (figure 3a), soit une augmentation de 60 ppm au total ou 1,4 ppm/an. Il faut toutefois noter la forte variabilité saisonnière de la concentration de CO2 du fait du cycle phénologique des plantes (figure 3b).

Article III. Dynamique de la concentration du CO2 à Mauna Lao (Mesures in situ).

Il est donc apparent que les forêts influencent le cycle du carbone. Les processus d'échange de CO2 entre l'atmosphère, la végétation et le sol passent par la photosynthèse, la respiration autotrophe (végétale) et la respiration hétérotrophe dans le sol (décomposition du matériel organique qui libère du CO2) (Riedacker, 2004).

Il faut noter que la dynamique à la hausse du CO2 dans l'atmosphère est essentiellement un fait anthropogénique qui a été confirmé par IPCC (2008), même si quelques études tendent à soutenir le forçage naturel comme étant la cause essentielle des changements climatiques (cycle de l'orbite terrestre, le volcanisme). Certains auteurs comme Ruddiman (2003) soutiennent que le rôle de l'homme a commencé depuis plusieurs millénaires avec les

civilisations Mésopotamiennes, Egyptiennes, Gréco-romaines, etc., dont les activités de production agricole ont fortement entamé de larges surfaces forestières libérant ainsi des quantités non négligeable de carbone. Même s'il faut garder cette perspective, les avancées technologiques du 18ième siècle ont été le point de départ de l'aire de fortes modifications d'origine humaine de notre planète. L'invention de la machine à explosion utilisant les hydrocarbures, l'avènement de nouveaux modes de communication, de consommation, de production etc., ont été à la base d'importantes modifications dans les concentrations de gaz à effet de serre. On retrouve dans certains documents le terme « Anthropocène »² pour traduire l'importance du facteur humain dans les modifications actuelles du climat. Compte tenu de l'importante littérature sur la question, nous renvoyons le lecteur aux revues spécialisées comme Sciences et Nature ( http://www.sciencesetnature.org), Science et vie ( http://www.science-et-vie.com).

Les synthèses faites récemment par IPCC dans son Quatrième Rapport d'Evaluation montrent l'importance relative des activités humaines dans la libération de GES dans l'atmosphère (figure 4).

Article IV. a) Émissions annuelles de GES anthropiques dans le monde, 1970-2004 ; b)

Parts respectives des différents GES anthropiques dans les émissions totales de 2004, en équivalent- CO2 ; c) Contribution des différents secteurs aux émissions totales de GES anthropiques en 2004, en équivalent- CO2 (IPCC, 2008).

2 L'Anthropocène est le terme créé et utilisé par certains scientifiques, dont Paul Crutzen, prix Nobel de chimie, pour désigner une nouvelle ère géologique, qui aurait débuté vers 1800, avec la révolution industrielle et où l'action de l'espèce humaine est devenue une force géophysique agissant sur la planète. Cette ère nouvelle a été déclenchée par le développement industrielle avec une forte consommation d'énergie fossile qui a eu un impact devenu majeur de l'homme sur le système Terrestre (y compris climatique). L'anthropocène succèderait ainsi à l'holocène qui avait débuté il y a dix mille ans.

La figure 4 a), montre que les GES ont augmenté de près de 45% depuis 1970 (à peine 40 ans). Cette augmentation est soutenue par la contribution significative des combustibles fossiles qui à eux seuls ont une part de 57% des GES anthropiques alors que la foresterie en détient 17% (figure 4 b et c). Les secteurs de l'énergie et de l'industrie sont les plus grands contributeurs aux GES (figure 4 c). La part relativement importante de la foresterie est liée aux importants déboisements des forêts denses, à la désertification et aux changements d'utilisation des terres. L'importance du secteur forestier dans le processus de l'atténuation des GES est fortement documentée dans le Quatrième Rapport d'Evaluation de IPCC (IPCC, 2008). Il convient avant de décrire les enjeux du secteur forestier dans les changements climatiques, de faire un bref rappel sur le rôle de l'arbre dans la séquestration du carbone atmosphérique.

I.2. Les flux de carbone et la plante

La végétation est l'élément déterminant dans les échanges de carbones à l'interface terreatmosphère. Le moteur de ces échanges de carbone est assuré par la photosynthèse qui permet de fixer le gaz carbonique et la respiration qui en libère. La base de la séquestration de carbone par les formations forestières repose sur le bilan entre les deux processus.

1.2.1. La photosynthèse : la fixation du dioxyde de carbone par l'arbre

Le rôle de la photosynthèse dans la dynamique de séquestration de carbone a été largement étudiée par les biologistes (physiologistes) et les écologues (Schimel, 1995; Waring et Running, 1998; Saugier, 2003). Le rappel qu'on en fait ici est une synthèse simplifiée.

La photosynthèse, qui est activée par le rayonnement solaire, permet à une plante de capter le CO2 de l'atmosphère afin de synthétiser des glucides. La photosynthèse utilise la radiation solaire visible (400 nm à 700 nm) qui représente environ 50 % de la radiation solaire globale (Waring et Running, 1998). De cette fraction, environ 85 % de l'énergie solaire est absorbée par les feuilles mais cette valeur peut varier considérablement selon leur structure et l'âge des formations végétales. Enfin, de la quantité de lumière absorbée par la feuille, seulement 5 % sert à la photosynthèse alors que le reste est transformé en chaleur. L'équation suivante qui décrit la photosynthèse est :

L'essentiel de la photosynthèse se fait dans le feuillage. Les chloroplastes sont les organes contenant de la chlorophylle et d'autres pigments qui peuvent absorber le rayonnement solaire. Cette énergie solaire permet à la plante de dissocier l'hydrogène (H) et l'oxygène (O2). L'hydrogène s'associe avec le CO2 absorbé par les stomates pour générer des composés carbonés qui seront plus tard synthétisés en molécules plus grandes allouées à la biomasse ou utilisées pour d'autres besoins métaboliques.

Le taux de photosynthèse varie selon les espèces et les zones phytogéographiques, mais aussi selon le moment de la journée et la saison. Ces variations relèvent de plusieurs interactions entre des caractéristiques végétales comme l'âge, la structure et l'exposition des feuilles, le développement de la cime, le comportement des stomates, la quantité et l'activité de Rubisco (ribulose biphosphate carboxylase-oxygénase) et les facteurs environnementaux comme l'intensité de la lumière, la température, la disponibilité de l'eau, la concentration atmosphérique de CO2 et des polluants atmosphériques et des conditions du sol (Waring et

Running, 1998). C'est grace à la photosynthèse que l'arbre peut exercer sa fonction de puits de carbone.

Les plantes diffèrent par les types de photosynthèse, à travers des processus physiologiques de conversion de différents isotopes stables du CO2 en composantes hydrocarbonées. Le dioxyde de carbone est fixé par les plantes à travers les stomates. Il existe deux isotopes stables de CO2 : le carbone-13 (13C) et le carbone-12 (12C) dont le rapport avec les conditions actuelles de fortes émissions de CO2 est égal à près de 1:84 (Waring et Running, 1998). Pendant la photosynthèse les plantes dites C3 (les ligneux au niveau des savanes) ont tendance à beaucoup fixer l'isotope 12C plus léger. Le rapport entre 13C/12C au niveau de l'arbre dépend à la fois de la concentration de ces isotopes mais aussi de la conductance stomatale des plantes qui fait varier la fixation des isotopes de carbone selon le type de plante. La forte respiration autotrophique des plantes C3 fait que le rendement photosynthétique est plus faible comparé aux plantes C4 qui ont une plus grande efficacité d'utilisation de l'eau sous l'influence d'une augmentation des températures. Ces plantes C4 (les graminées, et autres herbacées) peuvent aussi absorber une partie plus significative de l'isotope 13C comparé aux plantes C3. La différence entre plantes C3 et C4 peut être analysée alors en examinant le rapport 13C/12C. La formule donnée par (Waring et Running, 1998) permet de calculer le rapport 13C/12C :

Ce rapport permet aussi de caractériser indirectement la conductance stomatale qui induit une grande différence entre les plantes en termes de rapport 13C/12C.

Les plantes C4 (comme les herbacées tropicales) utilisent les processus chimiques des acides C4-dicarboxyliques pour faire la photosynthèse; alors que les plantes C3 (les arbres) font la photosynthèse utilisant un produit intermédiaire avec 3 molécules de carbone, (Rosenberg et al., 1983). A coté de ces deux grands groupes on note des espèces dit CAM (Crassulacean Acid Metabolism) ; ces plantes ont leurs stomates ouverts pendant la nuit pour fixer du CO2 sous forme d'acide organique (plantes désertiques, l'ananas). La photosynthèse n'est possible qu'en conditions optimales de lumière, de température, d'humidité et de CO2. La plante ne fait pas que la photosynthèse, elles respirent et libèrent par conséquent du carbone.

I.2.2. La respiration autotrophe : l'émission de dioxyde de carbone par l'arbre

Les arbres libèrent du CO2 lors de la photorespiration et de la respiration. La photorespiration se déroule simultanément à la photosynthèse, alors que la respiration suit les activités métaboliques diurnes et nocturnes de l'arbre.

La photorespiration ne s'opère que pendant le jour et provoque la libération de CO2 dans l'atmosphère à cause des propriétés de l'enzyme Rubisco. Cette enzyme, qui fixe le CO2 atmosphérique lors de la photosynthèse, peut également fixer l'oxygène (O2). Lorsque l'O2 s'associe à l'enzyme au lieu du CO2, le carbone préalablement fixé est dirigé vers le cycle d'oxydation du carbone de la photorespiration qui mène à la libération de CO2. La photorespiration utilise 30 à 50% du carbone fixé lors de la photosynthèse (Waring et Running, 1998). La photosynthèse nette est donc la différence entre la photosynthèse et la respiration.

La respiration est le processus métabolique qui permet à l'arbre de libérer du CO2 et d'utiliser l'énergie emmagasinée dans les glucides synthétisés durant la photosynthèse. L'équation de la respiration est :

Il y a deux types de respiration chez les arbres : la respiration de construction et la respiration de maintenance. La respiration est beaucoup plus intense dans les parties de l'arbre en croissance active que dans les tissus matures et elle est très lente dans les tissus en dormance (Campagna, 1996).

La respiration de construction utilise l'énergie des glucides comme le glucose pour créer des structures végétales ou d'autres composés organiques. La respiration de construction démarre avec le début de la saison de croissance et demeure très active tant et aussi longtemps que la plante croît.

La respiration de maintenance sert à fournir l'énergie nécessaire aux multiples fonctions des cellules vivantes composant les diverses structures de l'arbre. La photorespiration, la respiration de construction et principalement la respiration de maintenance sont, pour les arbres, les processus métaboliques qui mènent à une libération de CO2 dans l'atmosphère. La

respiration autotrophe s'oppose à la respiration hétérotrophe qui est le fait des organismes vivants qui ne font pas de la photosynthèse (les micro-organismes du sol par exemple).

- l'apport énergétique fourni par les glucides produits par la photosynthèse ;

- les dépenses énergétiques associées à la respiration de construction et à la respiration de maintenance;

- les économies énergétiques stockées dans les réserves (acides organiques, acides aminés, glucides, amidon, lipides et protéines) et dans des produits secondaires (tannins, pigments et régulateurs de croissance), (Waring et Running, 1998).

Quotidiennement, la production et l'utilisation de glucides sont influencées par de nombreux facteurs biotiques et abiotiques. La nuit, la respiration et l'absence de photosynthèse font en sorte que l'arbre émet du CO2. La respiration nocturne utilise environ 50 % de la production de la photosynthèse nette et une augmentation de la température d'environ 3 °C peut causer une augmentation significative de la respiration de maintenance, donc une libération de carbone. Ainsi, l'augmentation des températures globales peut entraîner une augmentation de la respiration de maintenance et donc une importante proportion de carbone pourrait être libérée à cet effet. La photosynthèse débute dès l'apparition du soleil, et augmente jusqu'au point où le CO2 absorbé par la photosynthèse équivaut au CO2 libéré par la respiration (point de compensation). Si les autres conditions écologiques sont remplies (nutriments, eaux, température), le taux de photosynthèse augmente en relation avec l'intensité lumineuse jusqu'à un taux maximum (Waring et Running, 1998) qui est atteint lorsqu'un des nombreux facteurs biotiques et abiotiques, qui influencent la photosynthèse, en limitent le fonctionnement (facteurs limitants). Une fois le point de compensation dépassé, l'arbre capte plus de CO2 qu'il en émet, ce qui se traduit par l'accumulation de glucides qui serviront à la construction des différentes parties de la plantes y compris la croissance de l'individu.

Le carbone disponible est d'abord utilisé pour former des bourgeons, le nouveau feuillage et les nouvelles racines. S'il reste du carbone après cette étape, il est entreposé pour constituer des réserves. Ce n'est qu'après que le carbone résiduel est consacré à la croissance en diamètre de la tige et à la synthèse de composés chimiques de protection. La croissance du bois de tronc représente souvent moins de 20% de la production totale annuelle de matière sèche. Lorsque les arbres produisent des organes reproducteurs, la demande en carbone est telle qu'elle peut limiter la croissance des autres structures (Schimel, 1995). La production, l'utilisation et l'entreposage des glucides varient également selon les diverses périodes

d'activités végétales durant la saison de croissance. En plus de pourvoir aux besoins usuels des arbres, les glucides peuvent servir à soutenir des efforts ponctuels ou, à plus long terme, elles sont utilisées pour répondre aux stress exercés par les divers facteurs environnementaux (sécheresse, fortes températures). Ce processus métabolique est un jeu de gain et de perte d'énergie et le bilan final est connu sous le nom de production primaire nette qui traduit l'accumulation finale de biomasse. La figure 5 donne les différentes étapes de ces processus physiologiques.

La figure 5 montre ainsi que le processus commence avec la photsynthèse qui dépend de l'indice foliaire et des facteurs environnementaux. Si on déduit de la productivité primaire globale (PPG), la respiration de maintenance (Rm) pendant le jour on obtient l'assimilation nette. Sur le reste on déduit la respiration de maintenance pendant la nuit (Rm) pour obtenir le taux d'échange net du couvert pour une journée. La productivité primaire nette (PPN) est calculée en tenant compte des pertes liées à la respiration autotrophique pendant la synthèse des hydrocarbones (Rs) et celles liées à la respiration de maintenance (Rm). La PPN est distribuée sur la base du ratio C/N qui change avec la disponibilité des ressources en eau et des nutriments. Le renouvellement des petites racines et des feuilles sont les principales sources saisonnières de litière, mais toutes les composantes de la biomasse peuvent joindre le fond de détritus. Le renouvellement annuel des feuilles et des racines est lié avec les variations saisonnières de l'indice foliaire et de la teneur en N. La décomposition de la litière et la libération de CO2 par les organismes hétérotrophiques dépend de la qualité du substrat, de la température et de l'humidité du milieu (conditions stationnelles). La productivité nette de l'écosystème (PNE) est ce qui reste après avoir déduit la respiration hétérotrophique (Rs).

Ces processus qui régissent la dynamique du carbone entre la plante et son biotope expliquent dans une large mesure le bilan du carbone au niveau des formations forestières.

I.3. Le bilan du carbone des forêts

Des connaissances sur les flux du carbone à travers la végétation sont essentielles pour comprendre ce qui se passe actuellement dans les forêts et pour prédire les développements futurs. Le captage, la séquestration et la libération de carbone par les forêts sont étroitement liés au dynamisme et à la vigueur de celles-ci. Les processus les plus importants impliquant le carbone dans les écosystèmes terrestres sont : la photosynthèse, la respiration, la translocation, l'allocation, l'entreposage, le renouvellement des racines fines, la décomposition, l'influence des herbivores et la chute des feuilles, les feux de brousse, les coupes ou autres facteurs anthropiques. La photosynthèse, la respiration et l'allocation des glucides, entre autres, sont indépendants et varient selon l'espèce, les conditions stationnelles, les types d'écosystèmes et l'âge des peuplements. Malgré les difficultés associées à la mesure des divers processus précités, il est possible d'estimer les flux de carbone à partir des changements annuels de la biomasse des arbres (Ruddiman, 2003). Les concepts utilisés pour exprimer la dynamique de la biomasse sont :

- La production primaire brute (PPB), qui est la masse totale des composés organiques

- La production primaire nette (PPN), qui exprime la PPB moins la respiration

autotrophe (végétale). En d'autres termes, c'est la masse de matière organique synthétisée par les plantes. La PPN inclut donc toutes les augmentations de la masse des tiges, des feuilles, des organes reproducteurs, des racines et la quantité de tissus végétal consommé par les herbivores ou qui meurt et devient des détritus.

- La production nette de l'écosystème (PNE), est la PPB moins les respirations autotrophe et hétérotrophe. La notion de production nette de l'écosystème exclut les autres exportations de carbone de l'écosystème comme celles provoquées par les feux, l'exploitation forestière, l'érosion ou autres.

La connaissance de l'évolution des divers flux de carbone dans un écosystème forestier est essentielle si on vise à optimiser les fonctions de puits et de réservoir de carbone.

- une forêt mature est un réservoir de carbone en équilibre dont les fonctions de puits et

- le remplacement d'une forêt mature par une jeune forêt provoque une libération de CO2

vers l'atmosphère à cause de la décomposition et du brOlage des résidus de coupe et de production. Cette libération de CO2 pourrait être égale ou plus importante que l'augmentation temporaire de la fixation de CO2 par la jeune forêt, en attendant sa maturité ;

- le sol forestier est un important réservoir de carbone du fait du cycle de la biomasse à

Toutefois les différences évidentes dans l'allocation du carbone pour les diverses espèces d'arbres sont un élément très important à considérer si l'on veut que les activités sylvicoles optimisent à la fois la production forestière et la séquestration du carbone dans l'écosystème forestier.

En somme, bien que le rôle et l'importance des forêts dans le bilan global du carbone soient toujours l'objet d'études, il apparaît que celles-ci séquestrent du carbone durant leur croissance et qu'elles sont, à maturité, d'excellents réservoirs de carbone où les échanges avec l'atmosphère sont en équilibre. Quant au secteur forestier (biomasse végétale vivante, sols, produits forestiers, sites d'enfouissement sanitaires et tourbières), il serait un puits ou une source de carbone selon la fréquence et l'ampleur des perturbations naturelles ou anthropiques qui affectent les forêts. La forêt et le secteur forestier pourraient constituer des

éléments efficaces pour séquestrer une fraction plus ou moins importante du carbone émis par les activités humaines. Le reboisement de terres agricoles abandonnées, le remplacement de vieilles forêts par des jeunes forêts vigoureuses et l'augmentation de la croissance des arbres par la sylviculture sont autant d'options qui pourraient peut-être augmenter la fonction de puits de la forêt. En définitive, c'est ce type d'activités qui est ciblé par la CCNUCC à travers les MDP Foresterie (Rubrique 14, http://cdm.unfccc.int/index.html) et dont la mise en ~uvre est détaillée par un guide de bonnes pratiques publié par IPCC (2003).

I.4. Le rôle des forêts dans l'atténuation des changements climatiques

On connaît depuis longtemps l'importance des forêts pour la production de biens et de services comme les produits ligneux, les combustibles, la conservation des ressources en sols et en eaux, les loisirs et la diversité biologique. A présent, on connaît aussi le rôle important des forêts dans les cycles biogéochimiques globaux, en particulier le cycle du carbone (MEA, 2005). Le cycle du carbone est essentiel pour son rôle de régularisation de la concentration de gaz carbonique (CO2) - qui est un gaz à effet de serre important - dans l'atmosphère. L'augmentation de la concentration en CO2 dans l'atmosphère contribue au réchauffement de la planète, et par conséquent au changement climatique. Les principaux réservoirs de carbone sont l'atmosphère, les combustibles fossiles, les océans, la biosphère terrestre et les sols (voir figure 1, plus haut). Le carbone est échangé entre ces réservoirs et l'atmosphère sous forme de gaz carbonique (CO2) par : la combustion des combustibles fossiles, la production primaire nette et la respiration des plantes, des sols et des autres formes de matière organique morte, le déboisement, le boisement et le reboisement et la repousse de la végétation après un bouleversement, et au travers les échanges avec les océans.

Les forêts sont importantes dans le cycle global du carbone car elles stockent de grandes quantités de carbone dans la végétation et le sol. Elles échangent du carbone avec l'atmosphère par la photosynthèse et la respiration et elles sont des sources de carbone atmosphérique quant elles sont perturbées par des causes humaines ou naturelles (feux de brousse, abattage selon de mauvaises procédures d'exploitation, débroussaillement et brOlis pour la conversion de la forêt à d'autres usages) et elles deviennent des puits de carbone atmosphérique (absorption nette de CO2 de l'atmosphère) lorsqu'elles repoussent après ces bouleversements. Les hommes peuvent, par l'aménagement des forêts, changer la taille des réservoirs de carbone et modifier le flux de carbone entre eux et par conséquent modifier leur rôle dans le cycle du carbone et la façon dont ils influent sur le climat.

Les perturbations qui entraînent une libération du carbone peuvent être d'origine naturelle ou être provoquées par l'homme; ce sont notamment des processus qui entraînent la conversion des forêts ou la dégradation des terres. Parmi ces processus, on peut citer l'agriculture, le pâturage, l'exploitation du bois, les feux de brousse, et les infestations par les ravageurs et les maladies. Par contre, lorsqu'on reconstitue des terres dégradées, on reconstitue la fonction de puits de carbone des formations végétales. C'est la tendance générale observée dans beaucoup de forêts des zones tempérées et boréales qui ont été exploitées (abattage ou exploitation sélective) ou déboisées dans le passé (Brown, 2002).

Selon Brown et Gaston (1995), les forêts peuvent influer sur le réchauffement climatique de plusieurs façons, notamment par la production d'autres gaz à effet de serre comme l'oxyde de carbone, l'ozone et les oxydes nitreux, et par des changements de l'albédo, c'est-à-dire du pouvoir de réflexion de la terre quand les forêts sont remplacées par d'autres types de couvertures terrestres. Cependant, la principale influence des forêts réside sur la régulation du CO2 dans l'atmosphère et, par conséquent, sur le cycle global du carbone. Les forêts³ couvrent environ 3,4 Gha (1 Gha = 10⁹ ha ou 1 milliard d'hectares) (FAO, 1996). La plupart sont situées :

- dans les zones de latitude élevée (50 à 75 °N et S) ou zone boréale (30%),

- dans les zones de latitude moyenne (25 à 50 °N et S) ou zone tempérée (18%).

Il y a dans le monde quelques 1,7 Gha d'autres terres boisées qui incluent d'autres formations comme des formations claires, les broussailles et les jachères forestières résultant des cultures itinérantes (FAO, 1995) qu'on ne comptabilise pas directement dans les formations forestières au sens de la définition de la FAO. Une partie de ces autres zones non forestières, offre des possibilités considérables d'atténuation des émissions de CO2 par l'aménagement forestier (par exemple, en évitant les incendies dans la savane).

Par contre, les forêts tropicales subissent des pertes importantes, estimées actuellement à environ 15,4 millions d'hectares par an pour la période 1980-1990 ; mais il s'agit là de données estimées (Brown, 2002). De 1986 à 1990, FAO (1996) estime que 5,9 millions d'hectares par an de forêts tropicales ont été abattues pour des besoins commerciales ou de consommation locale. Pour la plupart, les zones déboisées sont converties en terres agricoles, pâturages ou cultures itinérantes. Outre le déboisement, de vastes étendues de forêts sont exploitées à titre commercial. L'abattage diminue les stocks de carbone sur ces

3 Les pays du Sud doivent définir la notion de forêt dans le cadre des MDP. Trois valeurs sont requises pour définir une forêt (critères définis par les accords de Marrakech et par la FAO) : taux de couverture minimum de 10-30 %, surface minimum de 0,05-1 ha, taille minimum des arbres de 2-5 m.

terres, mais les forêts peuvent se régénérer et accumuler du carbone (généralement davantage qu'avant l'abattage) si elles ne sont pas gravement endommagées durant les opérations d'exploitation. Cette reconstitution peut être plus effective si les zones forestières font l'objet de bonnes méthodes d'aménagement et sont protégées des forces naturelles et humaines qui pourraient nuire à la végétation et au sol (Brown, 2002). Il faut noter toutefois que la plupart des formations forestières tropicales subissent plusieurs formes de dégradation insidieuses ou apparentes, diminuant ainsi le rythme ou la capacité de séquestration du carbone.

I.5. Les réservoirs de carbone dans les forêts

On estime que les forêts mondiales contiennent 340 Pg C (Pg = 10¹⁵ g ou 1 gigatonne ou milliard de tonnes) dans la végétation vivante et morte aérienne et souterraine et 618 Pg C dans le sol. A l'heure actuelle, les bilans du carbone sont incomplets pour toutes les forêts mondiales. En outre, certaines composantes forestières comme la teneur en carbone des détritus ligneux, des débris végétaux et des racines sont peu connues. Cela explique l'incertitude concernant l'estimation du réservoir de carbone total. Les principaux réservoirs de carbone des écosystèmes forestiers sont détaillés sur le tableau 1.

On estime que les écosystèmes tropicaux sont une source nette de carbone relativement importante (de 1,6#177;0,4 Pg/an en 1990). Cette source équivaut selon Waring et Running (1998) à près de 30 % des émissions annuelles de CO2 dues à l'utilisation des combustibles fossiles. Contrairement aux forêts tempérées et boréales pour lesquelles les flux de carbone sont estimés, pour la plupart, sur la base de données provenant d'inventaires nationaux périodiques (mesures sur le terrain), le flux de carbone des forêts tropicales est estimé sur la base de modèles ou de travaux basés sur des données pour le moins lacunaires. Par conséquent, le flux net de carbone tropical pourrait être supérieur ou inférieur aux estimations actuelles (Riedacker, 2004).

Le tableau 2 donne une estimation des réservoirs et des flux de carbone dans la végétation forestière (masse vivante et morte aérienne et souterraine, y compris débris ligneux) et dans les sols (horizon 0 et sol minéral jusqu'à 1 m de profondeur) (Brown, 2002).

Tableau 2. Répartition des stocks et du flux de carbone des continents qui ont des écosystèmes tropicaux

Le flux net estimatif de carbone des forêts mondiales est une source de 0,9#177;0,5 Pg/an (Pg = peta grammes : 10¹⁵g), soit environ 16 à 17% de la quantité de CO2 produite et émise chaque année (figure 1). Ce déséquilibre est la différence entre les puits et les sources de carbone connus et le volume «nécessaire» pour équilibrer le bilan du carbone. Sachant que les données primaires pour les bilans du carbone dans les zones tempérées sont supposées être d'une certaine précision, les chercheurs en concluent qu'une grande partie du déséquilibre du bilan de carbone mondial doit être cherchée dans les latitudes tropicales, pour lesquelles les estimations proviennent de modèles qui ne font qu'estimer le bilan avec une précision limite. Dès lors, il est évident qu'il faut, pour résoudre cette question, effectuer des inventaires forestiers nationaux répétés, en installant notamment des parcelles de suivi de l'accroissement de la végétation dans les latitudes tropicales.

I.6. Potentiel de séquestration de carbone des forêts

Le potentiel de séquestration des forêts dépend en grande partie des efforts de conservation qui nécessitent des formes d'aménagement approprié permettant un renouvellement perpétuel des écosystèmes. Les principaux objectifs de l'aménagement forestier incluent généralement: la production de bois industriel, la production de bois de feu, la production de produits forestiers non ligneux, la protection des ressources naturelles (diversité biologique, eau et sol), l'aménagement de la faune sauvage, les loisirs, la remise en état des terres dégradées, etc. La séquestration et la conservation du carbone résultant de l'aménagement en vue des objectifs susmentionnés seront un avantage supplémentaire car il y aura une réduction de la concentration atmosphérique en CO2 et par conséquent une atténuation du changement climatique.

L'objectif de l'aménagement aux fins de conservation est avant tout d'éviter les émissions de carbone à travers la conservation des réservoirs de carbone existant dans les forêts par des méthodes comme la lutte contre le déboisement, la protection des forêts dans des réserves, la modification des systèmes d'exploitation et la lutte contre les autres perturbations comme les incendies et les ravageurs. La plus grande amélioration des pratiques de conservation du carbone sous les tropiques, pourrait provenir de la réduction du déboisement et de la dégradation des terres. On sait toutefois que ces pratiques sont surtout le résultat de l'expansion de la demande en terres de culture et de pâturage ainsi que d'exploitation de bois à des fins de subsistance et commerciales. Ces différents besoins sont de plus en plus pressants avec les pressions inhérentes à la croissance démographique, au développement socio-économique et aux forces politiques. Par conséquent, les programmes de conservation du carbone par le biais de la réduction du déboisement doivent s'accompagner de mesures qui accroissent la productivité et la durabilité agricoles tout en mettant appliquant des stratégies de réduction de la pauvreté.

Avec la mise en ~uvre des autres conventions des Nations Unies (sur la biodiversité et sur la désertification), il y a eu pendant ces deux dernières décennies un regain d'intéret pour la conservation des «zones protégées». La Convention Cadre des Nations Unies sur les Changements Climatiques compte sur une extension des réserves forestières, une multiplication des efforts d'aménagement, une limitation de la pression sur les formations forestières, et une utilisation plus efficace du bois (par exemple, en limitant les pertes après récolte lors de l'exploitation, augmentation de l'efficacité de la combustion), pour contribuer ainsi à fixer une part plus importante de leur carbone total.

Les approches consistant à créer des plantations sur des terres non boisées permettent de promouvoir la régénération naturelle ou assistée dans les forêts non protégées (forêts communautaires), en utilisant des techniques sylvicoles ou agroforestières. Il faut toutefois noter que la séquestration du carbone par l'aménagement forestier n'est qu'une solution temporaire. Il permet de produire de la biomasse pendant un temps limité au-delà duquel peu de carbone supplémentaire peut être accumulé. Ce processus peut prendre plusieurs dizaines d'années, selon l'âge des formations ciblées, la densité maximale de carbone qui peut être obtenue, le type de forêt et les espèces choisies.

Pour réduire le carbone atmosphérique, on peut aussi procéder à la substitution de certaines énergies non renouvelables par la biomasse forestière. Il s'agit d'accroître l'utilisation des forêts pour satisfaire les besoins combustibles, soit en créant de nouvelles forêts et des plantations, soit en augmentant la croissance et par conséquent la production potentielle de bois. Dans le cas des forêts plantées sur des terres non boisées pour la production de sources d'énergie comme le bois de feu, il est possible à la fois d'augmenter la quantité de carbone stocké au sol et, si le bois est brûlé comme combustible, de réduire les émissions de CO2 issu des combustibles fossiles.

Un total estimé à 700 millions d'hectares de terre pourrait être globalement disponibles pour les programmes de conservation et de séquestration du carbone (Brown, 2002). Cette étendue de terre permettrait de conserver et de piéger de 60 à 87 Pg C d'ici l'an 2050. A l'échelle mondiale, le boisement et l'agroforesterie représentent la moitié du total (38 Pg C), dont 20 % à peu près s'accumulent dans les sols, la litière des forêts et la biomasse souterraine (Brown, 2002). Le volume de carbone qui pourrait être conservé et piégé par ces pratiques forestières d'ici 2050 par rapport à la situation de référence est équivalent à environ 11 % à 15 % des émissions totales de combustible fossile pendant la même période.

Potentiellement, les tropiques peuvent conserver et piéger la quantité de carbone de loin la plus importante (80 %), puis viennent la zone tempérée (17 %) et la zone boréale (3 % seulement). Plus de la moitié du volume dans les tropiques proviendrait de la régénération naturelle et assistée, suivie par la protection et le `déboisement ralenti' ou évité. Le boisement et l'agroforesterie représenteraient moins de la moitié du volume sous les tropiques. Les taux annuels de conservation et de séquestration du carbone avec toutes ces pratiques augmenteraient avec le temps pour atteindre environ 2,2 Pg/an d'ici 2045 (figure 6a), l'accumulation étant plus forte dans la zone tropicale que boréale. Le potentiel de chaque option d'aménagement est montré aux figures 6a et 6b.

Article VI. A) Volumes de carbone conservés ou piégés en fonction des options

d'aménagement (Pg/an) ; B) Taux annuels moyens de conservation et de séquestration du carbone par région géographique (Pg/an) (Source : Brown, 1996)

Les auteurs de ces estimations précisent que les scénarios ci-dessus reposent sur le calcul de ce qui est physiquement possible pour accroître le stockage et la séquestration du carbone; ces calculs ne prennent pas en compte la faisabilité sociale et économique de telles modifications de l'utilisation des terres et de l'aménagement des forêts. Ils ne tiennent pas compte non plus des effets des changements de l'accroissement de la concentration de CO2 et d'autres polluants atmosphériques, n'intègre pas la hausse des températures ni les modifications futures de l'utilisation des terres dues à l'accroissement démographique. Chaque option prometteuse d'aménagement forestier pour une atténuation des émissions de carbone serait différente selon l'évolution du climat et de l'atmosphère et les modifications de l'utilisation des terres. Ces options devraient tenir compte de la demande d'une population accrue pour plus de terre agricole et de bois ou de produits forestiers non ligneux.

Ces projections montrent que les forêts ont un réel potentiel dans le processus de séquestration de carbone à l'échelle globale. Il faut toutefois noter que ce potentiel varie significativement en fonction des zones géographiques considérées ou en fonction des activités d'aménagement envisagées. Il apparaît d'après ces estimations que l'agroforesterie et le boisement sont des options attractives pour les activités MDP foresterie. Au Sénégal, la pratique agroforestière est déjà largement répandue dans le bassin arachidier notamment avec une association de plus en plus pratiquée entre les cultures et des espèces comme Faidherbia albida et Cordyla pinnata. Quant au boisement, les activités de foresterie communautaire (bois de village), les plantations en régie, et la mise en ~uvre de la Grande

Muraille Verte, sont autant d'activités qu'il faudrait désormais comptabiliser parmi les initiatives de séquestration de carbone à l'échelle nationale.

1.7. La séquestration du carbone et les Mécanismes pour un Développement Propre

La Convention Cadre des Nations Unies sur les Changements Climatiques fut approuvée à la Conférence des Nations Unies sur l'Environnement et le Développement (CNUED) tenue à Rio en 1992. La Convention Cadre des Nations Unies sur les Changements Climatiques vise entre autres objectifs, la stabilisation des gaz à effet de serre à un niveau qui empêcherait des changements risqués du climat. A ce jour, 186 pays ont ratifié la Convention. Un protocole fut esquissé à Kyoto en 1997 afin de rendre la Convention opérationnelle. L'aspect le plus important du Protocole de Kyoto est l'engagement juridique de 39 pays développés pour une réduction de leurs émissions de gaz à effet de serre (GES) de 5,2 % en moyenne par rapport aux niveaux de 1990. Ces réductions d'émissions doivent être réalisées pendant la période allant de 2008 à 2012: c'est ce qui a été défini comme la `première période d'engagement'. Les pays développés ayant des cibles de réduction des émissions sont définis comme pays visés à l'Annexe I, alors que ceux n'ayant pas de cibles de réduction sont désignés comme non visés à l'Annexe I de ladite Convention.

Le Protocole de Kyoto permet aux pays développés de remplir leurs engagements de réduction de différentes manières au moyen de `mécanismes flexibles'. Ceux-ci comprennent : le marché de permis d'émissions (marché de droits d'émissions entre pays développés), la mise en ~uvre conjointe (transfert de droits d'émissions entre pays développés, liés à des projets spécifiques de réduction d'émissions), et le Mécanisme de Développement Propre (MDP). Le MDP est le seul mécanisme de flexibilité qui interpelle les pays en voie de développement. Il permet aux pays développés de réaliser une partie de leurs obligations de réduction grâce à des projets dans les pays en voie de développement, réduisant les émissions, ou `séquestrant' (piégeant) le CO2 présent dans l'atmosphère.

Il faut toutefois noter que le Protocole de Kyoto en soit ne donne que les grandes lignes directrices. En fait le Protocole n'était qu'un accord sur les principes ; c'est bien plus tard que les significations et les portées techniques de ces engagements ont été clarifiées. Une rencontre charnière après Kyoto a été la COP de Marrakech qui donna un cachet pratique à la mise en ~uvre des décisions de Kyoto. Les COP n'ont fait que repréciser certains choix et consolider les orientations prises.

Le Protocole de Kyoto a donc fixé les objectifs de réduction des concentrations de CO2 de l'atmosphère. Les pays industriels qui ont signé le Protocole, témoignent ainsi de leur engagement, pour la période 2008-2012, à réduire leurs émissions de gaz à effet de serre de 5,2 % sur leur niveau d'émission de 1990. En juin 2005, 150 pays ont ratifié le Protocole dont 34 pays industrialisés parmi les 38 qui ont eu à le signer. Ces 34 pays contribuent pour 61,6 % des émissions des pays industrialisés (Pearson et al., 2005).

I.B. Le MDP foresterie dans les pays en voie de développement

Le MDP permet aux pays de l'Annexe I de mettre en ~uvre dans les pays non Annexe I des projets de séquestration de carbone pour atteindre des objectifs de réduction fixés par la convention. Les Réductions d'Emissions Certifiées (REC) peuvent être vendues aux pays Annexe I leur donnant un droit d'émission équivalent aux crédits alloués. Ce type de projet devrait permettre aux pays non Annexe I de promouvoir leur développement durable sans que cela soit un investissement à perte pour les pays Annexe I.

Pour le moment, les pays en voie de développement n'ont aucune obligation de limitation de leurs émissions de GES. Par contre, ils ont toujours la possibilité de contribuer, de manière volontaire, aux réductions globales des émissions, en accueillant des projets dans le cadre du Mécanisme pour un Développement Propre. Cette option stratégique est liée à la situation actuelle du budget total du carbone qui présente une composante résiduelle d'environ 3 Gt C par année (1 Gt-C (Giga tonnes de carbone) = 10¹⁵ g) que l'on surnomme le `puits manquant'. Les écosystèmes terrestres qui ne sont pas modifiés par les changements d'utilisation des terres, et spécialement ceux qui se trouvent aux latitudes moyennes de l'Hémisphère Nord, ont été proposés comme candidats les plus probables au puits manquant.

- Accorder une certaine flexibilité aux pays développés pour la réalisation de leur

engagement à la réduction d'émissions, en les autorisant à bénéficier de droits d'émissions issus de projets réducteurs d'émissions ayant lieu dans les pays en voie de développement ;

- Assister les pays en voie de développement accueillant des projets relevant du MDP à

Les bénéfices, en termes de gaz à effet de serre, de chaque projet relevant du MDP seront
mesurés suivant des méthodes agréées (méthodologies approuvées) au niveau international
et seront quantifiés en unités standard, définies en tant que `Réductions d'Emissions

Certifiées' (REC). Celles-ci sont exprimées en tonnes d'émissions de CO2 séquestrée. Lorsque le Protocole de Kyoto sera totalement opérationnel, ces `crédits carbone' seront achetés et vendus au sein d'un nouveau marché de l'environnement ; ils sont déjà en train de devenir bien marchand.

I.9. Les questions actuelles posées par le Protocole de Kyoto

La portée pratique de l'Utilisation des Terres, les Changements d'Affectation des Terres et la Foresterie a subi une évolution complexe. Le Protocole de Kyoto fait référence à deux groupes principaux d'activités : le boisement, le reboisement ou le déboisement (Article 3.3) d'une part, et les activités anthropiques supplémentaires des secteurs de l'agriculture et de l'agroforesterie (Article 3.4) d'autre part. Cependant, l'article 12 concernant le MDP fait uniquement référence aux `réductions d'émissions' sans mentionner aucune activité spécifique. Ceci a conduit à diverses interprétations sur le rôle possible de l'affectation des terres et de la foresterie au sein du MDP.

La conférence de Bonn (Juillet 2001, COP 6), puis celle de Marrakech (Novembre 2001, COP 7) ont amené quelques précisions sur la réalisation des cibles de réduction des émissions. Le boisement et le reboisement sont les seules activités relevant de l'affectation des terres à être éligibles pour la première période d'engagement (2008 - 2012). Une limite fut aussi notée sur les projets d'utilisation des terres s'inscrivant dans le cadre du MDP pour la réalisation des cibles de réduction d'émissions par les pays visés à l'Annexe 1. Seul 1 % de l'équivalent des émissions annuelles d'un pays développé, pour chacune des 5 années de la période d'engagement, peut être réalisé au moyen des puits.

Rappelons que les émissions de CO2 issues des changements d'occupation du sol représentent près de 20 % des émissions issues des combustibles fossiles (Pearson, et al., 2005). Les changements d'occupation du sol peuvent réduire significativement la concentration du CO2 de l'atmosphère soit à travers la réduction des émissions nettes, soit par la séquestration et par le sol. Les actions comme la réduction de la déforestation, la réduction de l'exploitation forestière, la limitation des phénomènes d'érosion, contribuent toutes à la minimisation des émissions de CO2.

Le Protocole de Kyoto reconnaît le rôle joué par ces changements d'utilisation des terres sur le cycle du carbone à travers les Mécanismes de Développement Propre (MDP). Ce mécanisme est définit à l'article 12-2 comme suit :

Article 12-2 : « L'objet du Mécanisme pour un Développement "Propre" est d'aider les Parties ne figurant pas à l'Annexe I à parvenir à un développement durable ainsi qu'à contribuer à l'objectif ultime de la Convention, et d'aider les Parties visées à l'Annexe I à remplir leurs engagements chiffrés de limitation et de réduction de leurs émissions ~ ». (CCNUCC, 1997)

- Concepts majeurs du MDP : de scénario de référence, d'additionalité, de fuite (leakage) et de permanence

Les projets MDP sur l'afforestation et la reforestation doivent permettre l'amélioration du stockage de carbone dans un pays pouvant permettre une émission équivalente dans un autre pays sans changer l'équilibre global. Il faut alors que ces projets garantissent des « avantages réels, mesurables et durables liés à l'atténuation des changements climatiques » (CCNUCC., 1997). Les quantités de carbone stocké doivent être additionnelles par comparaison au scénario de référence qui traduit l'évolution du carbone en l'absence du projet.

Les Accords de Marrakech définissent le scénario de base comme « les émissions de GES ^quipourraient subvenir à l'absence des activités du projet ». Ce scénario de référence n'est accepté

qu'en utilisant une méthode approuvée par le Bureau Exécutif de la CCNUCC avec ses exigences de transparence et de cohérence.

L'additionalité dans le Protocole de Kyoto est exprimée en ces termes : « Réductions d'émissions s'ajoutant à celles qui auraient lieu en l'absence de l'activité certifiée ». (CCNUCC., 1997)

La notion d'additionalité est un élément central des projets MDP et sa signification a été précisée en ces termes lors de la Conférence des Parties (COP9) tenue à Milan (Italie) en 2003 : « les projets de reforestation et d'afforestation dans le cadre des MDP sont additionnels si la séquestration nette de gaz à effet de serre par des puits augmente et dépasse la somme des modifications sur les stocks de carbone des différents segments (sol, végétation) dans la zone du projet et qui n'aurait pas eu lieu s'il n'y avait pas de projet MDP ».

Cette définition est beaucoup plus axée sur la composante additionalité que sur l'éligibilité des projets MDP. La question de base demeure : quelle est la quantité de carbone séquestrée comme résultat direct d'une transaction MDP ?

Les émissions de carbone certifiées est le bilan des réductions ou de la séquestration des GES en retirant le carbone préexistant de la ligne de base et les fuites. La ligne base est un concept fondamental du MDP ; elle représente les stocks de carbone sans intervention du projet ; on peut l'assimiler à la situation courante (business as usual) ou scénario de référence. L'additionalité est donc la différence apportée par le projet en termes de réduction. Un projet est additionnel si les réductions sont supérieures à celles de la ligne de base. Il faut par conséquent démontrer que la ligne de base ne permet pas une forte réduction de CO2 comparée à l'intervention de projet de boisement reboisement. C'est pour cette raison qu'il est plus rentable de développer un MDP foresterie dans une zone dégradée, dont la reconstitution permet d'améliorer la dynamique du carbone par une augmentation significative de la biomasse. C'est en ce moment qu'un projet MDP foresterie devient éligible au niveau du bureau exécutif. Pour prouver cette additionalité, les méthodes approuvées sont accompagnées d'un outil d'additionalité permettant de démontrer que les activités menées apporte un plus par rapport à la ligne de base (IPCC, 2003). Cet outil permet d'évaluer les étapes suivantes :

- l'identification des alternatives aux activités ciblées par le projet (les alternatives ^quipourraient être le scénario de base du projet)

- une analyse de l'investissement (prouver que le projet est rentable sur le plan

- l'analyse des barrières (les barrières économiques, sociales, culturelles, politiques ou

administratives permettent de montrer la nature des risques à la permanence du projet ; si ces risques sont minimes ou peuvent être résolus, le projet est éligible) ;

- l'analyse des activités normales des populations (il ne faut pas surtout développer des activités qui vont en contre courant des pratiques locales, pour éviter des conflits d'intérêt qui peuvent nuire l'avenir du projet).

Toutes ces étapes permettent de prouver la crédibilité du projet. Pour les petits projets, on procède uniquement à l'analyse des barrières. Ainsi l'additionalité exprime le bilan entre l'augmentation des émissions par des sources ou des éliminations par des puits. Les activités additionnelles si elles permettent une fixation du carbone atmosphérique qui est supérieure à celles qui se produiraient en l'absence d'un projet MDP. Cette définition peut être étendue pour inclure une additionalité dans le domaine des finances, des investissements et de la technologie.

Dans le cadre de « l'additionalité dans le domaine des finances », le financement de l'activité dans le cadre de projets sera en sus du Fonds pour l'Environnement Mondial (FEM), d'autres engagements financiers des Parties incluses dans l'Annexe I, de l'Aide officielle au développement, et d'autres systèmes de coopération.

Dans le cadre de « l'additionalité dans le domaine des investissements », la valeur des Unités de réduction des émissions/Unités de réduction certifiée des émissions améliorera sensiblement la viabilité financière et/ou commerciale de l'activité.

Dans le cadre de « l'additionalité dans le domaine de la technologie », la technologie utilisée pour l'activité sera la meilleure dont dispose la Partie hôte.

Certains projets peuvent donner de bons résultats de séquestration de carbone dans les limites du projet. Cependant, des changements peuvent intervenir dans les activités humaines et dans les comportements sociaux conduisant à une réduction de la séquestration ou à une augmentation des pertes de carbone en dehors de la zone du projet. Ce sont ces pertes extérieures au projet qui sont appelées fuites.

Le Protocole de Kyoto prend en compte les risques de réémissions de carbone en relation
avec des activités humaines (feux de brousse) ou des facteurs naturels comme la sécheresse.

C'est ce qu'on appelle le risque de permanence qui est propre aux projets LULUCF (Land Use, Land Use Change and Forestry). Il existe deux types de projets : les projets temporaires et ceux dits de long terme. Le projet doit garantir la possibilité de renouveler les stocks en cas de projet temporaire, cinq ans après la vérification des crédits confirmant que suffisamment de carbone a été stocké dans la zone du projet. Cet aspect traduit les garanties que le projet doit avoir sur les possibilités de compenser les pertes par des activités additionnelles de séquestration de carbone ou à travers des crédits capitalisés dans des options non-LULUFC.

L'objectif annoncé pour les pays en voie de développement dans le cadre des MDP est de promouvoir le développement durable. Les critères relatifs aux avantages socio-économiques des projets MDP sont fixés par l'Autorité Nationale Désignée (AND) qui doit voir l'articulation avec les critères de durabilité au niveau national. Cette approbation de l'AND fait partie du processus d'approbation des projets MDP.

Les transactions de carbone pendant la durée du projet ne sont pas un processus continu. Elles sont établies en fonction de la périodicité de l'accréditation. On a deux possibilités :

Ces clauses montrent qu'on ne peut vendre que 3 fois de suite ses stocks de carbone ; entre temps l'espace reboisé ne peut rapporter aux populations que des services écosystémiques qui n'entravent pas la permanence du projet. La durée totale des projets est de 20 ans renouvelables ou 30 ans sans renouvellement selon les cas.

* Définition des activités éligibles et cadrage conceptuel du Protocole de Kyoto

Les seuls projets éligibles pendant la première période d'engagement (2008-2012) sont les projets d'afforestation et de reforestation. Le niveau définition des concepts a pris beaucoup de temps et a suscité une importante réflexion avant d'obtenir le consensus qui a aboutit à la définition suivante des termes boisement et reboisement.

Boisement : c'est la conversion directe par l'homme de terres non forestières depuis 50 ans, en terres forestières à travers la plantation, la régénération, ou autre activités de reconstitution.

Reboisement : c'est une conversion directe en terres forestières des zones dégradées (mais qui ont été occupées par des formations forestières), par la plantation, la régénération et autres activités. Pour la première période d'engagement, les zones dégradées depuis Décembre 1989 sont prises en compte. Dans la pratique, il n'y a pas de distinction entre afforestation et reforestation dans le cadre des projets MDP.

Il faut toutefois noter que les activités comme la gestion, la conservation ou la protection forestière et le carbone du sol, ne sont pas éligibles pour un projet MDP lors de cette première période d'engagement (Brown et al., 2005). Les conditions d'éligibilité des terres sont importantes à considérer avant de structurer un projet MDP.

L'un des critères que tous les projets MDP doivent respectés est l'absence de forêts dans la zone d'intervention des projets entre le 31 décembre 1989 et le début du projet. Les preuves de l'absence de forêts peuvent être fournies à travers des images spatiales datant de 1989 ou juste avant, ou des données officielles du gouvernement. A défaut de ces informations, les témoignages officiels ou issus des communautés de base devraient suffire.

La signification du terme forêt est un exercice déterminant dans le processus d'un projet MDP du fait de ses implications dans le choix des sites des projets boisement/reboisement. L'Autorité Nationale Désignée (AND) doit décider pour le pays, du seuil standard de couverture du sol caractérisant une formation forestière.

Il existe de nombreuses implications des seuils choisis dans l'éligibilité des projets.

Un taux de couverture bas permet de considérer des formations boisées ouvertes dans les sites potentiels des projets. L'agroforesterie peut aussi être considérée dans les choix de formation à faible taux de couverture, mais leur inclusion exclut l'utilisation des formations à taux de couverture élevé.

Les faibles hauteurs d'arbres permettent de considérer les formations basses comme celles qui se développent sur des sols pauvres ou en altitude. Ils induisent aussi la possibilité de considérer les plantations commerciales comme le Coffea arabica, C. robusta ou café, le Theobroma cacao ou cacao, Acacia senegal ou gomme arabique, etc.

L'inverse réduirait la marge de manuvre. Il faut noter que la hauteur des arbres s'exprime en termes de potentialités de croissance, pas la hauteur actuelle des arbres. Ainsi, un seuil bas permet de considérer les arbustes et non les arbres matures. Idéalement l'Autorité National Désignée (AND)⁴ devrait considérer les écosystèmes au niveau desquels les projets ont des chances d'atteindre leurs objectifs.

I.10. L'importance du secteur forestier dans les communications nationales (inventaires nationaux de GES)

IPCC a retenu le principe de procéder régulièrement à une compatibilité détaillée des réservoirs de carbone terrestre des pays signataires de la Convention. Lors de la COP7 à Marrakech, IPCC a mis en place un Guide de bonnes pratiques pour la compatibilité du carbone du secteur dit LULUCF (Utilisation, Occupation des Terres et Foresterie). Ces directives (IPCC, 2003) donnent des indications harmonisées pour les inventaires GES dans le secteur LULUCF à travers des méthodes d'estimation de GES et l'utilisation d'une série de valeurs par défaut pour convertir certaines données afin d'estimer les différents réservoirs.

Cinq réservoirs de carbone ont été identifiés pour les écosystèmes forestiers : la biomasse sur pied, la biomasse racinaire, la matière organique ou débris forestier grossier, la litière et la matière organique du sol (IPCC, 2003). Tous ces réservoirs devraient faire l'objet d'un inventaire à moins de démontrer que certains ne sont pas des sources de carbone. Les inventaires nationaux de GES du Sénégal provenant de la décomposition de la biomasse des

arbres, sont largement basés sur les valeurs par défaut de IPCC. La collecte de données sur la biomasse des écosystèmes forestiers pourraient contribuer largement à améliorer ces inventaires nationaux.

Le bilan du carbone des écosystèmes forestiers est analysé à l'heure actuelle en utilisant des modèles écosystémiques permettant d'analyser les flux de CO2. Il faut cependant noter que plusieurs autres études sont réalisées en utilisant la télédétection et les données basées sur des inventaires forestiers (Lehtonen, 2005). Même si les modèles permettent d'éclairer les processus de base en simulant les processus fondamentaux, leur applicabilité pose parfois problème quand ils sont conçus pour des sites spécifiques. De surcroît, les informations requises pour faire de simulations sont très complexes et pas appropriées pour les savanes. La télédétection permet quant à elle de quantifier la productivité primaire nette avec la possibilité de couvrir de vastes superficies de façon répétitive. L'inconvénient de la télédétection est qu'elle ne peut que faire des mesures indirectes du carbone et ne permet pas de discriminer la végétation ligneuse de la végétation herbacée. La télédétection nécessite en plus, d'importantes données de validation qu'il n'est pas toujours évident de collecter. Des initiatives technologiques sont entreprises pour développer des capteurs (RADAR ou LIDAR) pour estimer la biomasse utilisant des techniques interférométriques permettant des estimations de volumes à partir des modèles de surface.

Les données basées sur les inventaires forestiers permettent d'estimer les stocks de carbone pour différentes formations. Ces méthodes sont coûteuses et lourdes, mais les données obtenues sont relativement précises puisque directement mesurer sur les types de végétation en question. Les premières études sur le potentiel ligneux des formations forestières avaient pour but d'estimer le volume de bois disponible pour les besoins d'énergie ou de bois d'ceuvre et de service (Sambou, 2004; Lehtonen, 2005). En plus du volume commercial ou utile pour les besoins directs des populations, le reste de la biomasse des arbres comptent pour beaucoup dans les stocks de carbone.

I.11. Les activités de reboisement au Sénégal

L'historique des approches de conservation forestière montre plusieurs séquences qui diffèrent par les objectifs de la conservation forestière, les approches et la finalité. Il faut noter a priori que les stratégies de reconstitution des milieux dégradés ou de conservation ont été influencées par les contextes démographiques, climatiques, par les engagements internationaux, et surtout par l'apport de solutions au grand problème de la dégradation des terres qui constitue un réel frein à la production agricole et pastorale.

Déjà, durant la période coloniale, des efforts importants de conservation ont été faits par la mise en réserve de la plupart des Forêts Classées que le pays compte actuellement. Le législateur colonial avait aussi développé plusieurs plantations en régie avec des boisements de Khaya senegalensis, Bombax costatum et Tectona grandis. Les Forêts Classées de la période coloniale ont été conservées et les plantations en régie poursuivies pendant l'indépendance. Avec la grande sécheresse de 1970, l'Etat du Sénégal a initié de grands projets de reboisement en régie avec notamment la mise en place du PRS (Projet de Reboisement du Sénégal). Jusque là les populations locales n'étaient pas impliquées dans les efforts structurels de reboisement. Ce n'est qu'avec l'avènement des projets de nouvelle génération, lesquels partent du constat des échecs antérieurs, qu'a commencé l'application de la participation locale. L'enthousiasme et l'intérêt de l'approche participative a engendré une littérature abondante autour de nombreux projets des années 1980-1990 comme le PGCRN (Projet des Gestion Communautaire des Ressources Naturelles), le PROBOVIL (Projet de Boisement Villageois), le PAEFK (Projet d'Appui à l'Entreprenariat Forestier), le PRECOBA (Projet de Reboisement Communautaire dans le Bassin Arachidier), le PREVINOBA (Projet de reboisement villageois dans le Nord-ouest du bassin arachidier), etc., qui devraient tous à travers une implication des populations contribuer à l'atteinte des objectifs du PAFS (Plan d'Action Forestier du Sénégal).

Les approches participatives se sont consolidées avec l'avènement de la décentralisation (1992) qui a transféré entre autres compétences, la gestion des ressources naturelles non protégées aux collectivités locales ; une nouvelle forme de participation locale apparaît à travers la foresterie communautaire depuis 1995. Des Projets comme le PAGERNA (Projet d'Autopromotion et de Gestion des Ressources Naturelles au Sine Saloum), le PGIES (Projet de Gestion Intégrée des Ecosystèmes au Sénégal), le PROGEDE (Programme de Gestion Durable des Energies traditionnelles et de substitution) ; et des initiatives comme celles de la coopération allemande (GTZ), avec l'aménagement de la Forêt Classée de Dankou, sont autant d'illustrations d'une foresterie d'un nouveau genre. L'idée est de faire en sorte que l'aménagement et la gestion des ressources forestières soient le fait des populations qui doivent en tirer des bénéfices sous le contrôle du service forestier.

Jusque là, aucun des projets susmentionnés n'évoque la question de la séquestration du carbone parmi ses objectifs ou motivations tacites. Ce n'est qu'à la dernière phase du PROGEDE, et la mise en place depuis 2005-2006 du PREFER (Projet de Réhabilitation des Ecosystèmes Forestiers et Ruraux) et du PROGERT (Projet de Gestion et de Restauration des Terres Dégradées du Bassin Arachidier) que la question de la séquestration du carbone

par les activités forestières a été clairement stipulée dans les documents de travail et prise en compte dans la mise en ~uvre des activités de projets forestiers.

Ces mutations dans l'approche sont accompagnées de profondes réformes juridiques et institutionnelles pour faciliter la mise en ~uvre de la foresterie rurale communautaire. Ainsi, le Code Forestier a été révisé en 1993, la décentralisation est devenue effective en 1996, la politique forestière (PAF) a été revue pour mieux tenir compte des nouvelles orientations politiques et stratégiques en matière de foresterie.

Malgré ces efforts, le déboisement est cité parmi les facteurs structurants majeurs de la dégradation de l'environnement au Sénégal. Les sols s'appauvrissent, les superficies forestières sont continuellement réduites, l'érosion et la réduction de la biodiversité sont plus que jamais actuelles (MEPN, 1997), et ce en dépit de quelques études qui démontrent par endroit une réhabilitation naturelle (cicatrisation) de certains écosystèmes dans le Sahel (Bassett et Zueli., 2000; Rasmussen et al., 2001). C'est dans ces conditions de désertification et de déforestation que le Sénégal s'est engagé en tant que parti signataire de la CCNUCC à développer des projets MDP foresterie pour non seulement séquestrer du carbone, mais aussi atténuer plusieurs effets néfastes des changements de l'environnement et des écosystèmes. L'état actuel des connaissances sur les stocks de carbone des formations végétales montrent à la fois le potentiel et les dynamiques en cours, mais révèlent surtout les lacunes à combler pour mieux documenter les réservoirs de carbone à l'échelle nationale.

I.12. La recherche sur le stock de carbone ligneux au Sénégal

La question du carbone n'a été que récemment un centre d'intérêt pour les pays sahéliens, même si les efforts de reboisement et de reconstitution des terres dégradées ont été un aspect central des politiques nationales de conservation des sols et des ressources forestières. Dans un premier temps, la pertinence du reboisement a été mise en relation avec la production agricole et les phénomènes d'érosion. En sus de ces aspects, le carbone des écosystèmes est devenu une source d'enjeu économique, écologique et social en relation avec les développements récents relatifs aux changements climatiques (Woomer et al., 2001; Elberling et al., 2002; Woomer, 2003; Liu et al., 2004; Parton et al., 2004; Tschakert et al., 2004; Tschakert et Tappan, 2004; Tschakert, 2004; Wood et al., 2004; Woomer et al., 2004a; Woomer et al., 2004b; Mbow, 2005; Mbow et al., 2008). La littérature montre que très peu d'études ont été consacrées au stock de carbone ligneux dans les écosystèmes de savane du Sénégal. La plupart des études portent soit sur le carbone du sol (Elberling, et al., 2002;

Tieszen et al., 2004; Tschakert et al., 2004; Takimoto et al., 2008) soit sur une estimation de la biomasse ligneuse basée sur des modèles écologiques (Manlay et al., 2002; Manlay et al., 2004; Gray et al., 2005; Mbow, 2005; Lufafa et al., 2008). L'estimation du carbone ligneux requiert une base d'information consistante à partir de données d'inventaire qui sont peu nombreuses (Sambou, 2004). Le Sénégal n'a pas encore réalisé l'inventaire national de ses formations forestières même si le PROGEDE a fait un effort considérable dans cette direction avec la mise en place d'un SIEF (Système d'Information Ecologique et Forestier). Les inventaires nationaux ont permis dans de nombreux pays de faire un inventaire du carbone de la végétation ligneuse sans avoir recours à des processus d'approximation issue des modèles. Au Sénégal, les travaux de l'ISE dans les Forêts Classées et les Parcs Nationaux, constituent une base utile pour estimer les stocks de carbone et leur dynamique, (Sambou, 2004).

Pour combler le manque d'information, la plupart des analyses des stocks de carbone a été basée sur des modèles comme CENTURY. En utilisant le modèle CENTURY, Liu et al. (2004) ont pu estimer une perte de 37 % du stock de carbone entre 1900 et 2000 au niveau du sol et de la végétation au Centre Sud du Sénégal. Les résultats du modèle indiquent une tendance à la diminution qui ne peut être corrigée qu'avec des mesures d'aménagement et de gestion durable. Utilisant le même modèle, Parton et al. (2004); Woomer et al. (2004a) et Woomer et al. (2004b), ont essayé de suivre l'évolution du carbone dans le temps en fonction des types d'utilisation des terres, et en s'appuyant sur des données de terrain. Les résultats ont montré une perte de 0,477 Gt de carbone de 1850 à 2000. Woomer (2004) a essayé de relativiser ces pertes en fonction de 11 types d'utilisation des terres et en fonction de différentes périodes. Par contre selon ces mêmes auteurs, une amélioration des pratiques de gestion pourrait permettre une augmentation de 0,116 Gt de C de 2000 à 2100. Dans la même lancée, Lufafa et al. (2008) ont couplé CENTURY avec un Système d'Information Géographique (SIG) pour générer des données de distribution spatiale de carbone dans le vieux bassin arachidier. Ces derniers travaillant dans les zones de jachères à Guiera senegalensis dans la région de Thiès ont montré des stocks de carbone variant entre 0,01 à 0,45 Mg C/ha. Ils ont conclu que la séquestration de carbone de ces jachères dépend dans le long terme d'un aménagement sans utilisation des feux sur les résidus agricoles et sur la biomasse issue de la préparation des champs ; elle dépend aussi des types de sols et des scénarios d'aménagement. Les travaux de Lufafa et al. (2008) montrent que si on arrive à maintenir un retour des défrichements tous les 50 ans, on pourrait augmenter les stocks de carbone de 200 à 350 % au niveau de la végétation (sans fertilisation) et de 270 à 483 % au niveau des sols (avec un peu de fertilisation). Ainsi ces résultats montrent qu'il existe un réel

potentiel de séquestration de carbone des terres dégradées ; il suffit pour cela d'un aménagement approprié.

Ces estimations sont certes utiles mais doivent être mises en relation avec la réalité de terrain et la mise en ~uvre de stratégies appropriées pour une amélioration du stockage de carbone. C'est ce que Woomer et al. (2004b) ont constaté en étudiant les stocks de carbone de la végétation et du sol sur 5 sites le long d'un transect Nord-Sud dans la zone sahélienne du Sénégal. Les données collectées leur ont permis d'estimer le biovolume à partir du taux de couverture et la hauteur moyenne du couvert. Des mesures de terrain ont aussi permis à Touré, (2002) de procéder à des analyses de sols, pour estimer les quantités de carbone du sol en mettant l'accent sur les différences pédologiques et l'existence ou non de pratiques agricoles. Cette étude a permis d'estimer les stocks de carbone des sols dans l'ordre de 20 tG/ha pour les sols sableux et 40 tC/ha pour les sols argileux des zones cultivées du bassin arachidier du Saloum Oriental. Les stocks sont de 31tC/ha (sol sableux) et 64 tC/ha (sol argileux) pour les sols non cultivés de la même zone. D'autres études plus ouvertes sur le Sahel ont été menées par Takimoto et al. (2008) dans des systèmes agroforestiers (300-700 mm/an) ; ces études montrent que les stocks de carbone de la biomasse au Sahel varient entre 0,7 et 54 Mg C/ha, alors que les stocks de carbone du sol varient entre 28,7 et 87,3 Mg C/ha. Ces données permettent de dire que les sols ont plus de carbone que la biomasse, mais il faut remarquer que la dynamique de séquestration du carbone est une chaine qui commence par la photosynthèse. Le carbone du sol dépend largement de ce que la végétation est capable de fixer. Le carbone du sol n'est pas éligible aux MDP, mais il est important de bien le conserver pour améliorer les activités de production agricole car il s'agit d'une composante essentielle de la fertilité des terres de culture (Tieszen et al., 2004).

Pour compléter ces analyses purement physiques, Tschakert et al. (2004); Tschakert et al., (2004) et Mbow (2008) ont noté que malgré la dégradation des ressources dans le Bassin Arachidier du Sénégal, les systèmes agricoles locaux adoptent des stratégies d'adaptation avec une diversité de méthodes de fertilisation des sols. Ces auteurs proposent ainsi une approche d'amélioration de la séquestration du carbone basée sur les techniques locales.

Ces études ont le mérite de dégrossir la question du stock et de la dynamique du carbone au Sénégal. Cependant, elles n'ont pu bénéficier de données de terrain abondantes pour calibrer les estimations issues des modèles qu'ils ont utilisé. Par ailleurs, la quantité de données collectées sur le terrain reste également insuffisante pour une meilleure estimation du stock de carbone dans les différents écosystèmes. En effet les sites étudiés sont presque tous

localisés dans le Nord du pays alors que l'essentiel du potentiel végétal ligneux du Sénégal est situé dans la moitié Sud du pays (voir carte de végétation, figure 7).

Cette synthèse générale montre que le réchauffement climatique est un fait réel dont la manifestation directe est une augmentation des températures terrestres du fait de l'augmentation graduelle des gaz à effet de serre (GES) de l'ordre de 1,4 ppm/an. Les impacts de ces changements climatiques sont nombreux et affectent différents secteurs de la vie économique par la modification des processus biophysiques qui jusque là ont connu un certain équilibre relatif. Pour agir efficacement, la Convention Cadre des Nations Unies sur les Changements Climatiques à travers de nombreuses conférences des parties a pu amener la communauté internationale à s'engager à mener des efforts de réduction des GES émis (pays Annexe I) ou à participer aux efforts de fixation de carbone atmosphérique à travers des projets MDP financés par les pays pollueurs du Nord au profit des pays en voie de développement du Sud (Pays non Annexe I). Les MDP peuvent être de différentes formes, et on en trouve dans l'industrie, les mines, le secteur énergétique, au niveau des déchets, etc. Le secteur sur lequel l'Afrique a un grand intérêt est celui des MDP foresterie qui permet de contribuer doublement aux objectifs de la Convention, notamment sur l'atténuation et l'adaptation aux changements climatiques.

Le secteur forestier est compté parmi les secteurs les plus dynamiques et les plus prometteurs de l'atténuation des changements climatiques. Il s'agit aussi d'un secteur qui mérite une attention particulière du fait de sa forte vulnérabilité aux modifications du climat. Les impacts des changements climatiques ont déjà affecté plusieurs écosystèmes à travers des modifications significatives des températures et des précipitations. L'homme, par son lot de besoins en produits ligneux, vient entamer les formations forestières et crée un déséquilibre parfois irréversible dans les fonctions naturelles du couvert végétal. Ainsi, en relation avec les changements climatiques, les forêts sont considérées à la fois comme facteur contribuant au problème (dégagement de GES, feux de brousse), mais aussi et en même temps comme un secteur à investir pour résoudre en partie le problème des GES par la séquestration accrue des GES.

Il faut noter cependant qu'il existe une grande variété dans les formations végétales, avec des capacités de séquestration qui dépendent du contexte, des impacts climatiques ou humains subis, des types d'espèces rencontrées et des formes d'aménagement mises en ~uvre. Cette synthèse de l'état de la question nous permet de voir clairement que le futur de

la séquestration du carbone se situe sous les tropiques, avec une marge de manuvre en termes d'espace disponible et des possibilités énormes d'amélioration des modes d'aménagement et de gestion. Aussi, pour des raisons liées au principe du Protocole de Kyoto et à ses objectifs, les pays en voie de développement sont-ils les réceptacles des projets MDP foresterie pour amener les pays industrialisés à investir dans ces projets.

Des avancées scientifiques sont notées dans le sens d'une meilleure connaissance des stocks de carbone des savanes, mais il reste beaucoup d'incertitudes sur les dynamiques végétales qu'on ne peut tenter de combler qu'avec une collecte d'informations directes sur le terrain. Ce mémoire conduit dans la moitié Sud du Sénégal est une contribution dans ce sens. La description du milieu biophysique de la zone d'étude permettra de mieux comprendre le contexte géographique de l'étude.

I.13. Contexte géographique de l'étude

I.13.1. Caractéristiques biogéographiques des Forêts Classées étudiées

Avec une longue saison sèche qui dure 9 mois au Nord et moins de 7 mois au Sud, le Sénégal est un pays sahélien localisé dans une zone semi-aride caractérisée par des précipitations faibles au Nord (300 mm) plus abondantes au Sud (> 1000 mm). Le climat du Sénégal est lié à cette variabilité saisonnière de la pluie. De longues périodes de sécheresse ont été enregistrées depuis 1968. Mais depuis une décennie on constate un retour des fortes précipitations malgré quelques années déficitaires. L'analyse de l'évolution du climat au Sénégal est largement abordée dans la thèse de Sagna (2006).

Le pays compte plus de 60 % de populations rurales qui dépendent essentiellement sur les ressources naturelles pour leur survie. Les profondes dégradations des ressources végétales font des réserves forestières actuelles des îlots de végétations souvent entourés par des terres dénudées après de longues années d'exploitation agricole. C'est au niveau de ces lambeaux de formations végétales que cette étude a été menée.

L'analyse des stocks de carbone et de leur dynamique a été effectuée sur la base d'un échantillonnage spatial et temporel. L'échantillonnage spatial a conduit à choisir 6 Forêts Classées dans les zones soudanienne et guinéenne du Sénégal. Les Forêts Classées étudiées sont présentées au tableau 3.

Article VII. Carte des zones climatiques et des réserves forestières du Sénégal

L'échantillonnage temporel a consisté à travailler sur des données de parcelles permanentes suivies depuis 1993 dans le cadre d'un projet de coopération scientifique entre l'ISE et l'Université de Aarhus du Danemark (Projet ENRECA, DAN N° 104. Dan. 8L/203- DANIDA).

Les Forêts Classées étudiées ont été choisies sur la base de leur localisation dans les zones de savane soudanienne et soudano-guinéenne du Sénégal. Aussi, leurs localisations géographiques induisent des différences biophysiques importantes à considérer dans le cadre des estimations de stocks de carbone. D'abord leur disposition fait voir deux transects : Nord-Sud et Est-Ouest. Les deux comportent des gradients du point de vue climatique mais aussi des gradients humains sur le plan de la démographie et des pratiques forestières. La partie Sud du pays est la zone la plus boisée du Sénégal avec une bonne pluviométrie et la partie Ouest est plus peuplée avec des densités de populations plus fortes que la moyenne nationale. Ces variations dans l'espace, les différences des conditions climatiques et des facteurs humains conduisent à des dissemblances significatives dans le développement des formations forestières.

Sur le plan des densités de population, on observe sur la figure 8 que les Forêts Classées de Patako et Wélor situées dans la partie Ouest ne sont pas très éloignées des zones de fortes concentrations humaines. Les Forêts Classées de la zone Est, sont situées dans des zones de faibles densités de population (5-25 hbts/km²).

Les formations végétales de ces Forêts Classées sont pour l'essentiel des savanes. Elles sont à dominance arbustive pour les Forêts Classées de la zone de transition entre la zone sahélienne et soudanienne (Bala, Ouli et Welor) et le taux de couverture devient de plus en plus élevé avec les forêts classées situées dans la zone soudanienne et soudano-guinéenne (Patako, Kantora, Mampaye). Pour ces dernières, des savanes boisées, des forêts claires et d'importantes forêts galeries peuvent y être trouvées (figure 9).

Sur le plan pédologique, les Forêts Classées (FC) étudiées se sont développées sur différents substrats. Les Forêts Classées de Patako et Wélor sont localisées sur des sols ferrugineux tropicaux (sols Dior). Dans la FC de Ouli on a une dominance de sols peu évolués d'apports, alors qu'à Bala on a, à l'Est une dominance de lithosols (latérite) ; à l'Ouest des sols peu évolués d'apport. A Mampaye on observe quelques affleurements de sols d'éboulis ou régosols issus du démantèlement de la cuirasse latéritique, mais une bonne partie de la forêt est concernée par les sols ferrugineux tropicaux lessivés (figure 10).

Le facteur climatique est un élément essentiel dans la dynamique et l'état des formations ligneuses. Le Sénégal comme tous les pays sahéliens a subi depuis plusieurs décennies une forte variabilité climatique.

I.13.2. La variabilité climatique au Sénégal

Pour analyser la variabilité climatique, on a utilisé les données des stations de la moitié Sud du pays pour couvrir ainsi la zone englobant les Forêts Classées étudiées. La localisation et les types de ces stations sont indiqués par la figure 11.

Les observations de température effectuées par Hadley-Centre en 2003 montrent une forte augmentation des températures globales depuis le 19ième siècle. Ces fortes variations sont observées à la fois sur les surfaces terrestres et océaniques (figure 12). En 2003, les températures moyennes globales étaient supérieures de 0,7 °C à celles de 1920.

Article XII. Moyenne des températures terrestres depuis la fin du 19ième Siècle (a). Moyenne des températures terrestres et océaniques depuis la fin du 19ième Siècle (b) (Hadley-Centre, 2003)

En Afrique, les variations de température obtenues à partir des modèles montrent une augmentation de 0,8 °C depuis 1900 si on considère les forçages naturels et anthropiques (IPCC, 2008).

Ces variations de températures ont été constatées au niveau des stations de la zone d'étude. Pour toutes les stations synoptiques où des données de température sont relevées, on y observe une anomalie positive. Ce qui est plus frappant, c'est l'ampleur de ces anomalies, parfois assez élevée, autour de 2 °C, soit deux fois les hausses moyennes enregistrées sur le plan global ou Africain (figure 14). En gros, la hausse des températures a été constatée à partir des années 1980, ce qui correspond au point de départ des hausses rapides observées par le Hadley-Centre (figure 12 et 13).

Article XIV. Ecart à la moyenne des températures moyennes mensuelles à Kaolack, Kolda, Tambacounda et Ziguinchor (1951-2003).

Les précipitations ont connu aussi une grande variabilité temporelle intra saisonnière. La figure 15 montre la courbe des précipitations annuelles des différentes stations de la zone d'étude, mais aussi la tendance générale et la tendance observée depuis 1980. Ces courbes indiquent que les précipitations ont dans l'ensemble diminué dans la partie étudiée mais que cette diminution est entrain de s'infléchir depuis deux décennies, avec plusieurs années de bonnes précipitations. Les prévisions d'un Sahel plus sec par les scénarios climatiques adoptés par IPCC (2008) ne correspondent pas pour l'instant à ce qui est observé ces dernières années.

L'analyse spatiale par krigeage des données de précipitations sur l'ensemble du territoire national depuis 1961 a permis d'analyser les variations décennales. La figure 16, illustre une forte migration des isohyètes vers le Sud avec cependant une poussée inverse pour la dernière période, ce qui traduit des années de bonne précipitations.

Les formations végétales étudiées sont des savanes de différents types qui subissent les préjudices du climat et la pression humaine. Elles sont localisées dans la zone soudanosahélienne, soudanienne et soudano-guinéenne, zones les plus productives du Sénégal. Les précipitations ont en général diminué dans la partie étudiée, mais on constate une pluviométrie positive depuis une décennie. Les densités de populations autour de ces forêts sont faibles pour les Forêts du Sénégal Oriental et fortes pour celles du bassin arachidier. Cette différence ne traduit pas une relation linéaire avec les phénomènes anthropiques de dégradation, puisque l'exploitation forestière formelle a lieu essentiellement au Sénégal Oriental. D'une façon générale, toutes les Forêts Classées étudiées subissent des formes d'exploitation qui varient par leur nature et leur ampleur. Les sols sont de type ferrugineux tropicaux, ou des sols minéraux bruts d'apport éolien ou hydrique avec la présence de lithosols cuirassés dans les Forêts Classées de Kantora et Bala.

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CHAPITRE II :

Modèles allométriques

Ce chapitre porte sur le développement de modèles allométriques propres aux savanes soudaniennes et soudano-guinéennes. Le choix de cette orientation s'explique par les limites constatées lors de la revue bibliographique et à travers l'application des méthodes connues et couramment utilisées jusqu'ici pour les savanes. C'est ainsi que nous présentons dans ce chapitre la démarche utilisée et les modèles mis au point. L'analyse s'appuie sur les données collectées dans des Forêts Classées représentatives des savanes soudaniennes et soudanoguinéennes du Sénégal que sont Patako, Wélor, Ouli, Bala, Kantora et Mampaye.

II.1. L'importance des modèles allométriques

L'allométrie d'un arbre comme ses dimensions structurales se définit par différentes mesures et leurs relations avec la masse ou le volume des individus (Lehtonen, 2005). Les techniques allométriques permettent de générer ainsi la biomasse des individus ligneux en se basant sur des mensurations de paramètres dendrologiques sur l'individu. L'allométrie est une vieille technique forestière et constitue les premiers types de modèles statistiques permettant de générer des informations quantitatives sans détruire a posteriori les individus. Le terme générique utilisé à cet effet est «l'approche non destructive» par opposition à celle dite <<destructive>> qui a justement permis d'élaborer ces modèles allométriques.

L'évaluation du potentiel ligneux des formations forestières constitue un important domaine de recherche pour des besoins de gestion des ressources forestières ligneuses. L'intérêt à estimer le tonnage de bois dans une forêt donnée a été le plus souvent connecté à des besoins commerciaux ou de satisfaction des besoins des populations en bois. Cependant, l'estimation des réserves de bois n'a eu à cibler que les espèces qui ont une grande valeur marchande, énergétique ou esthétique (Brown, 1997). Cette situation a longtemps prévalu, depuis la période coloniale avec la réalisation de plans d'aménagements forestiers destinés à l'exploitation des formations forestières basée sur une bonne connaissance du potentiel ligneux. Ainsi, l'évaluation du «volume marchand» des forêts tropicales avait pour objectif d'estimer la partie `utile' de l'arbre. A ce titre, les forestiers ont pu établir des relations mathématiques simples entre des paramètres mesurés sur l'arbre (diamètre du tronc ou sa circonférence, hauteur totale de l'arbre, hauteurs de découpe et longueurs de billons) et le volume de bois exploitable.

Le cubage des arbres présente un intérêt économique permettant d'évaluer le volume commercialisable sur une essence ou un groupe d'espèces. Il s'agit des tarifs de cubages classiques. Les formules utilisées sont très différentes mais utilisent toutes des mesures de tronc et de hauteur des individus. L'équation générique utilisée est de la forme V= kC^b (k et b sont les tarifs de cubage, C est la mesure du tronc). Des équations logarithmiques ou cubiques ont servi à établir de telles relations entre les mesures sur l'arbre et le volume de bois <<utile>>.

Les paramètres mesurés (lors des inventaires forestiers) sont dès lors utilisés pour établir de telles équations afin de calculer des volumes individuels des arbres. C'est avec l'ajustement de ces équations aux données observées qu'il a été possible d'établir des tables de cubage qui expriment le volume de bois fort correspondant au volume de la tige jusqu'à une certaine

circonférence (Rondeux, 1993). Le reste de la biomasse de l'arbre constitué par le feuillage et les petites branches n'est pas pris en compte. L'élaboration de tables de cubage nécessite une approche de récolte de biomasse sur un échantillon d'espèces de tailles différentes. Les modèles permettent par la suite d'évaluer la phytomasse exploitable sans passer par ces méthodes destructives.

Il apparaît alors, que ces tarifs de cubage négligent le plus souvent la phytomasse totale des arbres et ne portent que sur le volume de bois exploitable de certaines espèces ciblées et n'ont été développés que pour quelques formations végétales notamment forestières. L'utilisation de ces équations donne ainsi une indication limitée dans le cadre d'une étude de la biomasse ligneuse totale pour estimer le stock total de carbone.

L'approche par tarif de cubage a une limite pour les aménagistes dans la planification de l'exploitation forestière pour les autres usages, comme le bois de feu par exemple qui peut être satisfait notamment avec les petites branches. Partant de ce constat, de nombreuses études ont été entreprises pour établir des relations mathématiques simples entre données d'inventaire de la végétation et biomasse totale des ligneux. Ces équations mathématiques sont des régressions simples (linéaires, exponentielles, logarithmiques, polynomiales), qui permettent de dérouler une approche non destructive aboutissant à l'estimation de la biomasse totale à partir de paramètres mesurés sur les arbres et leur poids total. Ces relations ont un double intérêt : d'abord, elles permettent de mieux calibrer les plans d'aménagement en tenant compte de tout le potentiel ligneux ; ensuite elles facilitent, dans le contexte actuel des changements climatiques, l'estimation du stock de carbone en partant de la connaissance de la biomasse totale. Le potentiel de stockage de carbone est central au rôle que l'Afrique doit jouer par la réduction de la déforestation (changements d'affectation des terres) mais aussi l'effort de reforestation qui devient une contribution positive dans la séquestration du carbone.

Cependant, la plupart de ces essais d'estimation de la biomasse totale des arbres ont été menés en dehors des savanes africaines. Les chercheurs ont surtout travaillé dans des écosystèmes tempérés ou dans les forêts tropicales de l'Amérique du Sud (San Jose et al, 1998; Moura-Costa et Stuart, 1999; Nelson et al., 1999; Clark et Clark, 2000; Keller et al., 2001; Brown, 2002; Fleurant et al., 2004 ; Zianis et Mencuccini, 2004; Brown, 2005). La FAO au travers de la synthèse de Brown (1997), a permis une systématisation des méthodes existantes. Cette étude est largement utilisée à l'heure actuelle pour estimer la biomasse des savanes africaines, avec le risque lié aux biais non connus qu'on ne peut éviter qu'en élaborant un modèle pour les zones étudiées.

Sur e plan pratique, l'analyse des stocks de carbone ligneux passe nécessairement par l'estimation de la biomasse sur pied. La biomasse ligneuse sur pied exprime la masse de matière vivante des arbres. La masse du bois est déterminée soit par simple pesée, soit par multiplication de son volume par sa «masse volumique», ou masse par unité de volume exprimée en kg/m³. La masse brute est influencée par la densité du bois, par son degré d'humidité et éventuellement par l'importance (épaisseur) de l'écorce. L'estimation de la masse sèche est plus complexe, puisque la densité du bois varie en fonction de sa teneur en eau. La densité du bois est assimilable à sa masse à l'état humide par unité de volume (Rondeux, 1993). Celle-ci concerne les troncs des arbres et les ensembles constitués des branches, des feuilles et des souches. Les méthodes d'estimation indirecte sont envisageables en ce sens qu'elles sont non destructives et sont basées sur l'utilisation d'équations mathématiques ou des tables exprimant la biomasse en fonction de caractéristiques facilement mesurables comme le diamètre à 1,3 m du sol et la hauteur totale. Les modèles les plus utilisés se présentent généralement sous forme de relations statistiques.

Du fait de l'intérêt grandissant dans l'estimation des stocks de carbone des formations forestières, des techniques spatiales (la télédétection) ont été testées. Elles ont permis d'estimer les éléments de structures d'une formation, souvent lourds et longs à collecter sur le terrain. Puisque les écosystèmes de savane sont souvent hétérogènes, des difficultés sont notées dans les choix d'échantillonnage et la mise en pratique des inventaires. Ainsi, l'estimation de certains paramètres à partir des données spatiales devient très attractive dans l'estimation de la biomasse de la végétation naturelle. Mais les techniques proposées à ce jour sont assez complexes et difficiles à opérationnaliser. Brown (1997); Brown et al. (2005) proposent un système imageur multispectral en trois dimensions, alors que plusieurs autres auteurs ont testé la technologie LIDAR et du RADAR plus utilisée dans le domaine de l'altimétrie topographique pour analyser la structure verticale des formations ligneuses et d'en déduire des stocks de carbone à partir des volumes générés sur les données en trois dimensions (3D). Le LIDAR, le RADAR et les techniques de photogrammétrie numérique stéréoscopiques (Télédétection 3D) ont été proposés par Awaya et al. (2004); St-Onge et al. (2004) et Proisy (1999), pour collecter des données sur la hauteur et la densité des formations forestières. Avec le développement de la Très Haute Résolution, des tests d'estimation de la biomasse ont été réalisés à partir des données IKONOS par Thenkabail et al. (2002) puis par Awaya et al. (2004) pour estimer la biomasse de plantations de palmiers à huile au Bénin et au Nigéria ou des formations de sapin au Japon. Ces techniques sont limitées par la lourdeur des opérations de collecte de données (complexe) et le niveau de couverture des images qui nécessite de longs processus techniques pour arriver à des

résultats, souvent pas directement exploitables sur la structure de la végétation. Il faut ^aussinoter que les techniques de télédétection ne permettent de distinguer, de façon précise, les différentes espèces des formations étudiées.

D'autres essais, purement statistiques ont été faits, notamment avec le modèle mathématique proposé par Fleurant et al. (2004), pour la description des caractères morphométriques en partant des théories fractales. La théorie fractale permet de faire une segmentation hiérarchique des différentes parties de l'arbre (inspiré du concept de Stralher, utilisé en hydrologie). Elle fournit alors des outils pour l'analyse quantitative de la structure complexe des arbres. La validation de ces types de modèles est loin de prouver qu'on puisse se passer des données de terrain.

Les données dendrométriques issues des inventaires de la végétation ligneuse constituent pour l'instant la méthode la plus éprouvée pour estimer la biomasse de la végétation ligneuse. Ces inventaires sont faits dans chaque pays pour répondre aux besoins de la caractérisation du potentiel forestier, de l'analyse de la biodiversité des forêts et de la conception de plans d'aménagement pour une gestion durable des ressources ligneuses. Les données d'inventaire sont mises à profit pour estimer les quantités de biomasse totale des formations dominantes. La biomasse est calculée pour chaque sujet ligneux par des équations qui incluent le plus souvent le diamètre de l'individu et parfois la hauteur.

II.2. Développement et utilisation des modèles allométriques

II.2.1. L'état des connaissances sur les modèles allométriques

Les modèles allométriques sont des relations mathématiques entre des mesures dendrométriques des arbres (diamètre, hauteur) et leur masse totale. L'estimation de la biomasse est un exercice obligatoire pour déterminer les stocks de carbone dans une formation végétale. Cette information est devenue la base de l'évaluation et des inventaires du stock de carbone et de son évolution dans la perspective des projets MDP (boisement, reboisement). Ces derniers sont définis par le Protocole de Kyoto (CCNUCC, 1997) et les accords de Marrakech (COP 7, 2001) comme un point d'ancrage de la contribution des pays en développement (pays non Annexe I) dans l'effort d'atténuation des changements climatiques. L'estimation de la biomasse est une étape essentielle dans l'évaluation du stock de carbone et les approches utilisées varient en fonction de plusieurs facteurs : types de végétation, objectifs initiaux, méthodes statistiques d'échantillonnage, techniques de mesures, etc.

Cependant, le modèle mathématique le plus utilisé pour l'évaluation de la biomasse sur pied est de la forme :

M=aD^b : (a et b sont les coefficients d'ajustement, D le diamètre à 1,3 m et M la biomasse totale), Zianis et Mencuccini (2004).

Dans la plupart des cas, la variabilité de M est largement expliquée par la variabilité de D. Les coefficients a et b varient en fonction des espèces, de l'âge des arbres, des conditions stationnelles, etc. Les techniques les plus courantes pour déterminer les coefficients a et b sont des régressions par moindres carrés sur des données logarithmiques transformées de D et M issues des données de terrain. La méthode dite destructive utilisée dans ce genre d'exercice demande beaucoup de temps et de moyens. Le choix des sites requiert aussi une attention particulière pour les extrapolations futures (homogénéité et représentativité des sites).

II.2.2. Généralités sur les mesures de la masse ligneuse

La masse de bois est mesurée par simple pesée ou par multiplication de son volume par sa

masse volumique (masse par unité de volume : kg/m³). On parle aussi de densité pour désigner la masse volumique. Il est relativement simple de déterminer la masse brute de bois, mais l'estimation de la masse sèche (à l'état anhydride) est plus complexe et requiert un séchage d'une partie de l'échantillon à l'étuve jusqu'à atteindre une masse constante. La masse brute est fonction de la densité, du taux d'humidité et accessoirement de l'épaisseur de l'écorce. Puisque la densité du bois dépend de la teneur en eau, les types de volume de bois mesurés sont selon Rondeux (1993) :

Les paramètres les plus utilisés sont la densité à l'état anhydride et l'infra-densité.

Do= Mo/Vo (Masse volumique = Masse à l'état anhydride/ Volume à l'état anhydride) ; D12= M12/V12 (Masse volumique normale ou masse à l'état sec à l'air, soit 12% d'humidité) Ds=Ms/Vs (Masse volumique à l'état vert, i.e. bois saturé)

La masse volumique dépend des espèces. Elle est influencée par l'essence, les variations climatiques annuelles, les facteurs topographiques et stationnels. Il est important de retirer l'humidité de la masse totale pour obtenir la biomasse sèche. Le taux d'humidité est calculé de la façon suivante :

Ces fondements théoriques ont été utilisés pour structurer une approche d'estimation de la biomasse sèche totale des arbres.

- Les techniques expérimentales utilisées pour l'estimation de la biomasse ligneuse

La biomasse ligneuse aérienne est la quantité, exprimée en masse de la matière vivante des arbres. Elle concerne les troncs et les ensembles constitués des branches, des feuilles.

Les diverses opérations à suivre pour estimer la biomasse des arbres sont d'après Rondeux (1993) de :

Le rapport entre la masse à l'état anhydride et la masse l'état humide de l'échantillon est appliqué à la masse à l'état humide totale afin d'estimer la masse à l'état anhydride totale. La formule suivante permet de convertir la masse humide en masse sèche.

Où : Mat = Masse anhydride totale ; Ma = Masse anhydride de l'échantillon ; Mh = Masse humide de l'échantillon ; Mht = Masse humide totale. Ma/Mh est un taux de conversion qu'il est plus judicieux de calculer pour les différentes parties de l'arbre (tronc, branches et feuillage).

Ces mesures concernent le volume ou la masse des échantillons en faisant attention à la variation de densité et au taux d'humidité au sein d'une même branche. En général, la masse des branches et rameaux, concerne les deux premiers ordres de ramification (ordre 1 et 2), figure 17.

Figure 17. Les parties concernées par la mesure des branches et des rameaux

Il faudra peser la masse totale et faire des prélèvements pour déterminer le taux d'humidité afin de déduire la biomasse sèche totale. On procède à la même démarche que pour les troncs et tiges pour estimer la masse sèche totale.

II.2.3. Démarche adoptée pour les mesures de terrain

Cette partie concerne la cartographie des Forêts Classées ciblées pour la collecte de données de terrain. La stratification est une représentation cartographique des unités d'occupation du sol représentant les différentes formations végétales présentes sur le terrain. La télédétection et les Systèmes d'Information Géographiques (SIG) ont permis de réaliser les cartes en utilisant les images LANDSAT de 2001⁵. Des classifications et autres traitements classiques permettent de segmenter les images en zones homogènes à partir desquelles le dispositif de collecte a été appliqué (chapitre 3, figure 35).

5 Les données les plus récentes qu'on a pu obtenir correspondent à cette date. La base de données LANDSAT est maintenir d'accès libre et les travaux postérieurs devraient être basés sur des données plus récentes.

Les inventaires antérieurs permettent de vérifier d'une part si les espèces principales sont bien présentes dans l'échantillon récolté et d'autre part si la distribution des individus de ces espèces dans les différentes classes de diamètres. Cette approche présente des avantages sur l'alternative d'une sélection `raisonnée' des sujets avec ses nombreux risques de biais.

Ainsi, l'ensemble des mesures s'opère sur des placettes choisies sur le terrain, sur des sites homogènes incluant différents types de végétation. La méthode proposée par Rondeux (1993) et consistant à déterminer la biomasse totale des sites, en se basant sur les arbres moyens n'a pas été recommandée par Pearson et al. (2005) qui préconise l'approche suivante inspirée de IPCC (2003).

En tenant compte des espèces dominantes et de la présence d'individus de gros diamètres, les grandes étapes de terrain sont les suivantes :

2. échantillonner près de 30 individus avec différentes classes de diamètre, mais avec

un biais pour les gros diamètres (qui vont dominer la biomasse) et pour les espèces dominantes de la zone (cf. inventaires antérieurs) ;

3. mesurer le DBH (diamètre à 1,3 m) et la hauteur des individus ; pour les individus

mesurant le diamètre sur les extrémités et sa longueur. On évite cette alternative pour ne pas subir les biais de mesures liés à sa mise en ~uvre.

II.2.4. Les modèles allométriques existants

La difficulté avec cette méthode est l'obtention de mesures précises du diamètre des couronnes de cette espèce très grégaire et largement étalée sur le sol. Le diamètre de la base des sujets est tout aussi difficile à estimer car cette espèce est le plus souvent multicaule avec de tout-petits troncs en grand nombre, souvent exploités pour leur bois ; ce qui fait que les branches résiduelles ne sont que des repousses.

Pour une extrapolation des stocks de carbone, des applications se développent de plus en plus à partir de la modélisation spatiale, mais aussi par la recherche de corrélations entre paramètres biophysiques mesurés sur le terrain et estimateurs de ces paramètres avec des données spatiales. La conversion de signatures spectrales des images Haute ou Moyenne Résolution en taux de couverture du sol et la reconversion du taux de couverture en biomasse est une possibilité testée par St-Onge et al. (2004); Brown et al. (2005); Lufafa et al. (2008). Cette approche présente des inconvénients liés aux erreurs additionnelles issues des biais des indices utilisés : erreurs de conversion en taux de couverture ou densité de la végétation, et erreurs liées aux corrélations avec la biomasse. Pour minimiser ces erreurs, il est possible de passer par une bonne caractérisation (cartographie) des types de végétation homogène, un taux d'échantillonnage représentatif lors des inventaires de ces types de végétation et l'utilisation de modèles allométriques pour convertir les données d'inventaire en biomasse.

6 Lufafa et al., (2008) passe la diamètre moyen de la couronne des individus de Guiera senegalensis, car cette espèces est buissonnantes. Mais l'estimation du diamètre de la couronne dans ce cas d'espèce présente des risques en termes de confusion entre les individus.

Les estimations de biomasse à partir des régressions statistiques proposées par Brown (1997) présentent des limites au niveau de la validation ; celle-ci étant faite sur les écosystèmes de savane de l'Amérique du Sud, ou des forêts sèches d'Inde. Toutefois, en relativisant les choses, on peut considérer que la mise en ~uvre de ces équations se fonde sur des données de base collectées dans des écosystèmes dont la répartition est fonction de la pluviométrie (tableaux 4). Ainsi pour rester dans les conditions climatiques proches de celles de zones considérées, l'application de ces équations sur le Sénégal intègre les modèles développés pour des précipitations annuelles comprises entre 300 et 1500 mm/an.

Aucune équation ne doit être utilisée pour estimer la biomasse si le diamètre des sujets dépasse l'intervalle indiqué. C'est ainsi que ces modèles ont été testés sur des diamètres de moins de 80 cm (l'essentiel des individus sont dans cette catégorie au niveau des savanes). Cependant on note une forte divergence sur les résultats de ces modèles allométriques quand on l'applique aux données de savanes du Sénégal. La figure 20 montre que ces modèles ne présentent pas les mêmes performances.

Figure 20. Tests des méthodes allométriques utilisés dans les écosystèmes tropicaux

Les tests réalisés sur ces équations montrent une grande divergence sur la biomasse estimée à partir de 15 cm de DBH (figure 20). Ainsi l'estimation de la biomasse des gros diamètres constitue le principal problème de ces régressions. Entre le modèle FAO 1 (Y = exp(- 1,996+2,32*ln(DBH)) et le modèle FAO 3 (Y = exp(-2.134+2.530*ln(DBH)), la biomasse estimée pour les gros diamètres passe du simple au double. Ainsi, l'utilisation de ces modèles pose le problème de surestimation ou de sous estimation de la biomasse ce qui pourrait avoir un impact important sur les calculs d'additionalité des projets MDP forêt.

Cependant, il n'existe pas d'approche standard pour estimer la biomasse sur pied des zones

de savane basée sur des données d'inventaire du fait du manque de données consistantes. Les méthodes développées pour les forêts denses ou pour les savanes d'Amérique Latine sont difficilement transposables aux formations de savane du Sénégal qui présentent des taxons caractéristiques (multicaules, bas branchus).

En somme, on a noté que plusieurs modèles allométriques existent, mais il est rare d'en
trouver sur les écosystèmes arides et subhumides d'Afrique de l'Ouest (Brown, 1997). A

défaut de mieux, plusieurs recherches antérieures utilisent les modèles existants (Woomer,

2003; Woomer et al., 2004; Mbow, 2005) développés dans des écosystèmes aux climats

similaires (mais pas identiques) à ceux des savanes d'Afrique de l'Ouest. Les différences entre les sites d'études entraînent des erreurs méconnues quand on applique les modèles `exogènes'. C'est pour cette raison qu'un effort est consenti dans chaque pays pour développer des approches adaptées et opérationnelles. Cette volonté de développement de méthode est sous-tendue par les problèmes méthodologiques rencontrés lors des inventaires nationaux des gaz à effet de serre, par le manque ou la faible fiabilité des données et par la grande incertitude sur la précision des résultats (CGE, 2005). Il convient dès lors de baser l'estimation de la biomasse des écosystèmes sur des régressions allométriques natives (endogènes), se fondant sur une collecte de données par méthode d'abattage-pesage comme cela a été fait dans d'autres les écosystèmes d'Amérique ou d'Europe.

Développer des équations allométriques pour l'estimation de la biomasse est un exercice coOteux et dont la réalisation reste complexe. Dans la perspective de l'évaluation des stocks de carbone dans les formations forestières, les mesures dendrométriques classiques sont de plus en plus renforcées par des mesures de phytomasse. Dans la méthode proposée ici, il est question d'évaluer la biomasse ligneuse sur pied. L'information sur la biomasse sur pied des arbres et arbustes doit être recueillie sur les parties les plus complètes possibles des individus échantillonnés en considérant les grands et petits arbres. La base de la collecte de biomasse pour cette thèse est détaillée au point suivant.

II.2.5. Méthode retenue pour l'élaboration de modèles allométriques7

Avant de procéder à la collecte de phytomasse sur le terrain, il a été nécessaire d'analyser les résultats de données d'inventaires antérieures sur les Forêts Classées étudiées. Nous sommes ainsi partis des recherches de Sambou (2004) pour identifier les espèces dominantes, leur localisation spatiale et leur distribution dans les différentes classes de diamètre. Il s'est agi alors de collecter les individus au prorata de l'abondance de l'espèce et en tenant compte de leur distribution dans les classes de diamètres. Ainsi, les espèces les plus abondantes ont été les plus échantillonnées et les classes de diamètres les plus abondantes ont aussi fait l'objet de collecte de plusieurs échantillons. Ce choix répond de l'exigence de la représentativité des échantillons collectés. La démarche logique et chronologique qui a été suivie est présentée comme suit.

7 Il s'agit de la méthode appliquée pour générer nos propres modèles allométriques

II.2.6. Traitement des données et élaboration du modèle allométrique

II. 2.6.1. Présentation des données collectées

Dans la perspective de l'élaboration du modèle allométrique, la collecte de biomasse est basée sur des données d'inventaire recueillies entre 2000 et 2003 (Sambou, 2004). Ces recherches antérieures ont permis de connaître les espèces dominantes dans chaque Forêt Classée des savanes soudaniennes et soudano-guinéennes ciblées. Le nombre d'individus échantillonnés par classe de diamètre pour chaque espèce dominante a été déterminé en fonction de l'abondance de l'espèce dans la classe de diamètre. L'observation principale dans le choix de ces espèces est la dominance de Combretum glutinosum dans 5 forêts étudiées. Dans la Forêt de Wélor Acacia seyal est l'espèce dominante. Au total, au moins trois espèces co-dominantes ont été échantillonnées dans chaque Forêt Classée. La liste globale des espèces ligneuses concerne 13 espèces et 101 individus ont été échantillonnés. La distribution de ces individus dans les classes de diamètre est indiquée sur le tableau 5.

Tableau 5. Nombre d'individus échantillons par espèce et par Forêt Classée.

La biomasse humide mesurée sur le terrain est égale à 15348,95 kg, convertie en biomasse sèche en utilisant le facteur d'humidité calculé à partir des échantillons des différentes parties de l'arbre (feuilles, branches, tronc). Les échantillons de biomasse ont été séchés à 60 °C et des pesés réguliers ont permis d'identifier le moment de totale dessiccation quand le poids de l'échantillon devient stable. Le temps de séchage des troncs a souvent été plus long. Le taux

d'humidité des échantillons des différentes parties de l'arbre est le rapport entre poids sec et poids humide, et le facteur obtenu est multiplié par la biomasse humide. La biomasse sèche totale de l'arbre est une somme de la biomasse sèche du tronc, des branches et des feuilles. Dès lors, il était possible de générer des régressions entre biomasse sèche et DBH pour élaborer les modèles à partir desquels on peut estimer la biomasse sèche totale.

La recherche de corrélation entre biomasse et DBH passe par l'inspection de la distribution du nuage de points de ces deux paramètres. Auparavant, on a diagnostiqué l'allure de la courbe des DBH et de la biomasse. La figure 23 montre que l'augmentation du diamètre des arbres n'avait pas la même allure graphique que celle de la biomasse correspondante. La variation de la biomasse augmente lentement jusqu'à un certain diamètre de tronc (~ 17 cm), pour ensuite croître très rapidement. La variation du DBH est moins prononcée. La variation de ces deux courbes montre qu'on n'a pas une relation linéaire entre le DBH et la biomasse.

Figure 23. Comparaison des courbes de la taille des diamètres et de la biomasse.

Ainsi le nuage de points de la figure 24 montre une relation non linéaire de la forme y= ba^x ou y= bx^a, un modèle de croissance ou de puissance.

La figure 24 montre que les plus grands risques de biais sont situés au niveau des sujets de gros diamètre (>20cm). On observe sur le nuage de points une plus grande dispersion des valeurs de biomasse des gros sujets qui traduisent une certaine irrégularité dans la relation entre celle-ci et le DBH. Ceci démontre déjà qu'on peut obtenir une bonne prédiction de la biomasse des sujets petits diamètres (< 20 cm) qui sont dominants dans les écosystèmes de savane.

II. 2.6.2. Régressions allométriques développées à partir des données de terrain

Le but des régressions est de déterminer les valeurs paramétriques d'une fonction pour un bon ajustement de celles-ci par rapport aux données observées (expérimentales), dans ce cas le DBH. Les régressions sont alors des outils statistiques permettant d'établir une relation de dépendance entre deux variables ; une dite explicative, l'autre appelée dépendante. Le but de la régression est triple. Elle permet de résumer la relation existant entre une variable aléatoire dépendante `y' (la biomasse sèche) et une variable aléatoire explicative `x' (DBH). Le lien entre les deux variables se résume en une équation (la régression) et quelques paramètres de précision et d'optimisation comme le coefficient de détermination (r²), le coefficient de corrélation (r) et les résidus du modèle.

La détermination d'un modèle allométrique serait un exercice simple s'il existait une relation
simple entre le DBH et la biomasse totale. Dans de tels cas, la relation est linéaire (y=ax+b)

et est caractérisée par une pente `a' (le pas de la croissance) et l'ordonnée à l'origine `b' (la
valeur de départ sur l'axe des `y'). Le calcul du modèle linéaire sur les données collectées
offre cependant un coefficient de détermination peu convaincant parce que la relation n'est

pas linéaire. Alors la relation entre la biomasse et le diamètre des arbres est une fonction curviligne. C'est ainsi qu'on fait recours à plusieurs essais de modèles mathématiques pour ne retenir que celui (ou ceux) qui facilite grandement l'opération d'ajustement entre les deux variables (Scherrer, 1984).

Le principe de base des régressions non linéaires consiste à transformer les données pour arriver à une courbe représentative de la relation entre les deux variables (ajustement). Ainsi pour une série de données on cherche le ou les modèles les plus adéquats pour pouvoir prédire la valeur de la variable dépendante (biomasse) en utilisant une fonction de la variable indépendante (DBH).

Il existe plusieurs types de régressions statistiques (voir liste des équations plus bas). Chacune d'entre elles prédit la variable dépendante en utilisant les paramètres p0 et p1 qui constituent les paramètres de la régression. Le paramètre X représente ici le DBH qui est la variable explicative, et `y' la biomasse qui est la variable expliquée.

Liste des équations de base qui ont été testées pour élaborer les modèles allométriques.

Le test de ces régressions a été effectué avec le logiciel SPSS et le tableau 6 donne les formules, les coefficients de détermination et la transcription de la formule sur le logiciel Excel.

Ces régressions montrent des performances variées. Nous observons que les coefficients de détermination (R²) sont très différents expliquant les différences dans l'ajustement du modèle par rapport aux données de base. Ainsi pour une bonne approximation de la biomasse à partir du DBH, nous retenons les régressions de R² supérieur ou égal à 0,9. Les modèles avec un R² élevé conduisent à des résidus (écarts entre le modèle et les valeurs observés) très faibles. Les meilleurs modèles sont alors les régressions quadratique, cubique et polynomial. Les différents modèles testés sont montrés à la figure 25.

Les modèles montrant une bonne performance ont amélioré sensiblement les résultats d'estimation de biomasse à partir du DBH en comparaison avec ceux proposés par la FAO. La figure 26 montre ces différences.

Figure 26. Comparaison entre les modèles FAO et les données de terrain (grands décalage surtout par rapport aux gros diamètres).

En termes de décalage (somme des résidus) entre les estimateurs les plus performants et les mesures de biomasse, le tableau 7 montre que le polynomial donne de meilleurs résultats.

Tableau 7. Comparaison entre la biomasse sèche (kg) et les estimations des modèles retenus.

La superposition quasi-nette des modèles (figure 27) montre que les écarts entre ces derniers sont minimes, mais certains comme la régression polynomiale minimise mieux les écarts par rapport aux données observées.

Figure 27. Variations des mesures de biomasse par les différents des modèles qui ont un bon coefficient de détermination.

Les modèles retenus sont les plus adaptés du fait qu'ils présentent moins de biais pour les gros diamètres et prédisent bien les petits sujets. Dans la plupart des cas, la biomasse des gros diamètres sont légèrement sous estimés. Ceci pose moins de problèmes en terme de calcul d'additionalité que dans le cas de la surestimation pour lequel on prétend comptabiliser plus de carbone que la réalité.

Par contre, les modèles de la FAO mènent soit à une forte sous-estimation ou à une surestimation de la biomasse totale. Ces erreurs peuvent grandement influencer la quantification et la caractérisation de la dynamique du carbone dans le cadre des projets MDP. Le tableau 8 donne les résidus issus de l'application des modèles de la FAO.

Tableau 8. Comparaison entre la biomasse sèche (kg) et les estimations basées sur les modèles de la FAO.

Les modèles proposés par Brown (1997) présentent en général un grand décalage par 1 4 1 9 1

rapport aux grands sujets comme le montre la figure 28. Alors que les modèles développés ndividus

présentent une différence aléatoire minime par rapport aux données observées (figure 29).

Figure 28. Comparaison des résidus des mesures avec les estimations de la FAO

Figure 29. Comparaison des résidus des mesures avec les modèles in situ.

L'élaboration de modèles allométriques propres aux écosystèmes étudiés permet ainsi Donnée de terrainQuadratique e q

d'améliorer significativement l'estimation de la biomasse utilisant les données d'inventaire de Dées d tiPlil

la végétation. Les différences significatives avec les modèles génériques proposées par la 0FAO, montre qu'il est risqué d'appliquer des modèles allométriques développés en dehors

des écosystèmes étudiés. Les résultats obtenus dans ce travail peuvent permettre d'ajuster Données observées

les estimations de carbone des projets MDP et les inventaires de GES effectués
périodiquement pour la CCNUCC. L'absence de régressions allométriques natives a
constitué une source de biais pour l'estimation de la biomasse des arbres. Les nouveaux

modèles développés dans ce travail pourraient aider à combler cette limite méthodologique.

Il faut toutefois noter que même si les modèles obtenus permettent de mieux estimer la biomasse, il convient d'analyser leur performance et leurs limites.

II.2.7. Evaluation des modèles retenus

L'évaluation des modèles est un exercice délicat, dans la mesure où il n'y pas de méthode de procédure standard. Les étapes sont nombreuses et connexes et ne peuvent être déconnectées du processus de mise en place de modèles forestiers (Vanclay et Skovsgaard, 1996). Un modèle doit être évalué à travers des tests quantitatifs qui cherchent à prouver qu'il est suffisamment bon pour prédire un facteur donné. L'évaluation d'un modèle consiste alors à démontrer statistiquement ou empiriquement le caractère raisonnable des valeurs estimées à partir d'une régression. Il existe cependant quelques procédures de base consistant à examiner la structure du modèle pour identifier d'éventuels dysfonctionnements. D'autres approches passent par la collecte de données supplémentaires non biaisées (données de référence) à des fins de comparaison avec la prédiction du modèle en question. Ces approches ont toutes des limites et ceci fait dire à Vanclay et Skovsgaard (1996) que la qualité ou la performance d'un modèle ne peut être évaluée qu'en termes relatifs et sa capacité de prédiction est très révocable selon les cas. Toutefois, l'évaluation d'un modèle est un processus continu tout au long de son élaboration. Ainsi, pour évaluer un modèle il faut vérifier l'adéquation des équations utilisées ; la précision de ses constantes d'ajustement, la précision de la prédiction ; et voir si le modèle satisfait aux exigences de précision statistiques.

En outre, il faut tenir compte des considérations qualitatives qui permettent de se prononcer sur les possibilités d'améliorer le modèle pour les travaux futurs ou les efforts de révision du modèle proposé.

Le souci de précision a conduit à la prise en compte d'un certain nombre de précautions sur le choix des échantillons (distribution spatiale, et répartition dans les différentes classes de diamètre). Ce souci a été maintenu depuis le début du travail par l'examen de la forme de la courbe de la variable indépendante (DBH) et celle de la variable dépendante (Biomasse) pour avoir une idée sur la forme que va prendre le modèle. Des analyses complémentaires ont permis de compléter les tests de précision.

Les tests ainsi effectués permettent de mieux opérer le choix sur un modèle à partir de son coefficient de détermination R². Le coefficient de détermination, aussi appelé coefficient de corrélation multiple, mesure la proportion de la variation de y expliquée par la variation de x (Scherrer, 1984). Ce coefficient est calculé de la façon suivante :

Si tous les points sont alignés, la dispersion expliquée par le modèle est égale à la dispersion totale et on a un modèle parfait avec un R² égal à 1. Ainsi, théoriquement, les meilleurs modèles sont ceux dont le R² est proche de l'unité. En outre, il existe d'autres tests statistiques très éprouvés pour compléter cette évaluation des modèles, il s'agit de l'analyse de la variance (ANalysis Of VAriance : ANOVA). L'analyse de variance ANOVA permet de vérifier la distribution autour de la pente de la régression. Il s'agit en termes simples d'une comparaison des moyennes entre la série expérimentale et les données prédites.

Pour la comparaison entre la biomasse obtenue par mesure directe et celle issue des différents modèles, nous avons procédé à des tests statistiques pour évaluer la performance de chaque estimateur de biomasse. Il existe plusieurs tests statistiques. Les plus utilisées sont ceux qui procèdent par comparaison de moyennes. Pour des échantillons réduits de variances égales, on peut utiliser des tests simples comme le T-Test qu'on peut interfacer avec les outils d'analyse de « Excel-Macros Complémentaires ». T-Test est souvent appliqué sur de petits échantillons de moins de 30 observations. Ce test permet d'effectuer un T-Test de Student sur deux échantillons. Ce test, appliqué sur deux échantillons vérifie l'égalité des moyennes de populations de chaque échantillon. Ces tests utilisent pour ce faire des hypothèses différentes : les variances de population sont égales ; les variances de population ne sont pas égales ; les deux échantillons représentent, avant et après traitement, des observations sur les mêmes sujets.

L'application du T-Test suppose malheureusement que les deux séries de données proviennent de distributions aux variances identiques, ce qui n'est pas toujours garantie. On préfère l'ANOVA au T-Test dans plusieurs situations. L'analyse de la variance est une technique statistique permettant de comparer les moyennes de deux populations ou plus. L'analyse de la variance n'est pas une méthode qui permet d'étudier les différences de variances entre populations, mais une méthode pour étudier les différences de moyenne entre populations, pour ainsi caractériser les sources de variations sur l'ensemble des données (Scherrer, 1984). Néanmoins, cette méthode doit son nom au fait qu'elle utilise des mesures de variance afin de déterminer le caractère significatif, ou non, des différences de moyenne mesurées sur les populations (Wikipedia, 2008).

Comme le T-Test, l'ANOVA procède par un test d'hypothèses : H0 : Ji1 = t2 (les moyennes des deux séries sont égales)

L'analyse de la variance est un procédé qui permet de calculer la dispersion totale de l'ensemble des données et de les partager en composantes de différentes sources. On a la dispersion intergroupe appelée `factorielle' et la dispersion intragroupe appelée `résiduelle' ou dispersion due aux erreurs (Scherrer, 1984). Cette dernière est souvent utilisée dans l'évaluation de la performance des régressions. Le terme dispersion revoit alors à la somme des carrés des écarts entre une série de valeurs et leur moyenne.

Ainsi, la dispersion totale est représentée dans cette analyse par la somme des carrés des écarts à la moyenne générale de l'ensemble des données recueillies sans tenir compte de l'échantillon d'appartenance.

La dispersion à l'intérieur des groupes (échantillons) exprime les fluctuations
d'échantillonnage, représentées par les écarts entre les valeurs individuelles et la moyenne de
leur propre échantillon (xij-tj). Pour un groupe la dispersion est égale à la somme de ces

La dispersion entre groupe exprime l'écart quadratique entre la moyenne d'un échantillon et

la moyenne générale (tj-Ji)². La somme des dispersions intra et intergroupe donne la dispersion totale.

L'ANOVA permet surtout de faire des tests de comparaison pour accepter ou rejeter l'hypothèse principale (H0 : ji1 = t2) ou l'hypothèse secondaire (H1 : Ji1 ~ t2). Le facteur F (rapport entre la variance intergroupe et variance intragroupe) permet de comparer les deux variances et permet de décider quelle hypothèse retenir.

Le seuil de signification utilisé dans cette analyse est de 5%, c'est-à-dire que a = 0,05. Les résultats du test ANOVA sont précisés au tableau 9.

Les résultats de l'ANOVA montrent et confirment que les meilleurs modèles sont le Quadratique, le Cubique et le Polynomial avec des valeurs de F très faibles, ce qui traduit la faiblesse des écarts entre les valeurs de ces modèles et les données observées.

Il faut ainsi noter que l'utilisation du coefficient de détermination ne suffit pas pour estimer la précision d'un modèle. La comparaison des moyennes, à travers des tests d'ANOVA, entre les valeurs projetées et des données réelles permet d'affiner le choix des modèles performants.

Toutefois, si le cubique et le polynomial sont des fonctions cubiques et se ressemblent du point de vue des résultats, le modèle quadratique fait une estimation différenciée en fonction de la taille des diamètres. On constate pour les tout-petits diamètres (5-7 cm) et les grands diamètres (> 17 cm), que le cubique et le polynomial sous estiment légèrement la biomasse, alors qu'ils rendent plus de biomasse pour les diamètres moyens (7-17 cm), figure 30. Ces différences entre les modèles peuvent donner des résultats similaires sur le total de biomasse si on a une distribution bien équilibrée des individus dans les différentes classes de diamètres. Par contre si une catégorie de classe de diamètre prédomine, les deux groupes de modèles peuvent rendre des estimations relativement différentes. Ces différences constatées peuvent être tout de même exploitées pour fixer des limites inférieures et supérieures d'estimation de biomasse pour chaque écosystème. Elles peuvent aussi permettre de faire un choix approprié d'un modèle en fonction des caractéristiques structurelles d'une formation pour laquelle on veut estimer la biomasse totale.

Figure 30. Différence entre les modèles quadratique et les fonctions cubiques

Sur le plan de la logique mathématique, le quadratique est une fonction très simple comparée au cubique et au polynomial, mais ces dernières expriment mieux la logique de croissance d'un arbre. Le tronc d'un arbre augmente en volume et suit une logique cubique. Cette logique est liée à une croissance de la surface du cylindre du fût (2 dimensions avec Surface= ð*r²) mais aussi une croissance verticale ce qui fait une troisième dimension expliquant la logique cubique (figure 31).

On se gardera de recommander à cette étape un modèle au détriment des autres car nous estimons que chacun présente des avantages et des limites. Il s'agira de tenir compte de la structure du peuplement pour opérer un choix ou procéder à une combinaison des deux types de modèles ou même faire la moyenne des résultats issus de ces modèles

II.2.8. Comparaison entre les modèles `toutes espèces' et les modèles pour une espèce : exemple de Combretum glutinosum

La série de données de biomasse collectée sur le terrain a permis de développer des régressions allométriques pour l'espèce Combretum glutinosum, qui est la seule à avoir un nombre d'individus statistiquement significatif (n=39) pour générer des régressions avec les quantités de biomasse des différentes tailles de diamètre. En procédant de la même façon qu'avec la base globale, les régressions les plus précises sont encore le Cubique, le Quadratique et le Polynomial.

Rappelons que le cubique et le polynomial sont deux modèles très proches, on peut en définitive utiliser l'un ou l'autre. Les trois modèles choisis donnent une estimation relativement bonne de la biomasse totale (tableau 11). Les marges d'erreurs entre les modèles génériques et les modèles spécifiques varient entre 7,5% à 9,5% ce qui peut avoir des implications importantes dans la caractérisation de la biomasse totale. Si donc on veut évaluer une formation largement dominée par une espèce, autant établir un modèle spécifique plutôt que d'utiliser les modèles génériques plus aptes quand il s'agit de mosaïques de formations végétales avec plusieurs espèces.

Tableau 11. Comparaison des résultats des estimations entre les modèles toutes-espèces et les modèles spécifiques.

La différence entre les modèles et les données réelles sont donc plus importantes pour les modèles génériques que pour les modèles spécifiques (tableau 11). Les modèles spécifiques sont donc plus proches de la réalité que les modèles intégrant toutes les espèces. Ces différences sont importantes à considérer quand on veut estimer la biomasse d'une formation largement dominée par une espèce. Dans ces cas de figures les modèles intégrant une large gamme d'espèces peuvent être inappropriés. Les travaux de Nelson et al. (1999) montrent que l'erreur est toujours plus grande entre un modèle intégrant une large variété d'espèces et un modèle défini uniquement pour une espèce.

D'une façon générale les modèles spécifiques de Combretum glutinosum introduisent les mêmes légères différences entre polynomial et cubique d'une part et quadratique d'autre part. Ces différences sont liées à leur forte sensibilité à la taille de diamètre. Les estimations rendues par les modèles n'ont jamais dépassé les valeurs réelles de biomasse. Une légère sous estimation est mieux qu'une surestimation dans l'évaluation des efforts de séquestration de

carbone. Les figures 32, 33, et 34, montrent les différences entre les modèles spécifiques et les modèles basées sur la totalité des espèces.

Ces figures montrent que les modèles sur toutes les espèces sous estiment les valeurs prédites par les modèles spécifiques. Les plus grandes sous estimations sont notées pour les sujets de grands diamètres (> 20 cm).

II.3. Discussions et conclusion

La régression a pour but la prédiction. Elle est une méthode puissante et utile. Mais il n'y a pas de voie royale en statistique : toute méthode comporte des difficultés (Rouanet et Lebaron, 2006). Ces auteurs distinguent une régression à usage seulement prédictif et la régression à usage explicatif. Dans la régression prédictive la liste des variables prédictrices n'est pas limitative, et les liaisons entre ces variables sont peu gênantes. Dans un schéma explicatif, la variable à prédire est qualifiée de «variable à expliquer», et les variables prédictrices sont des «variables explicatives». Cette dernière approche est plus délicate et se mène dans un champ de recherche de causalité très délicat.

La problématique prédictrice est symétrique. A partir du DBH, on peut prédire la biomasse d'un arbre, et régresser la biomasse de l'arbre sur le DBH; mais on peut tout aussi bien, à l'inverse, à partir de la biomasse de l'arbre, prédire le DBH, et régresser le DBH sur la biomasse de l'arbre (Rouanet et Lebaron, 2006). Les régressions explicatives sont elles dissymétriques, le DBH peut servir à prédire la biomasse mais pas l'inverse. Dans le cadre des régressions allométriques, on se limite à des régressions prédictives.

La quantification de la biomasse passe par l'utilisation de modèles qui définissent une relation synthétique entre une variable dépendante et une ou plusieurs prédicateurs ou variable indépendante. Les modèles servent à faire de la prédiction de valeurs sur une variable non observée à partir de mesures expérimentales réelles. Le volume, la biomasse et le carbone peuvent être estimés en utilisant des équations qu'on a générées à partir de régressions statistiques. Ces régressions permettent d'approcher la variable dépendante à partir de données d'entrée. La qualité d'un modèle réside alors dans son habileté à rapprocher le plus que possible les valeurs réelles des valeurs prédites. Le modèle doit alors reproduire les valeurs de la variable dépendante avec le moins de biais possible (avec le moins d'écart possible).

La première forme d'analyse de la précision d'un modèle est de comparer les valeurs estimées par le modèle et les valeurs mesurées. Le calcul de la somme des résidus doit se rapprocher de zéro pour qu'un modèle puisse être considéré comme précis. Cela implique que les résidus individuels (écarts par rapport au modèle) des observations doivent être faibles.

Des techniques statistiques plus élaborées sont utilisées pour évaluer la précision d'un modèle. Parmi ces techniques:

- le t-test de l'hypothèse d'une erreur moyenne de prédiction égale à zéro;

- l'homogénéité des variances de l'erreur du modèle par rapport aux données de base.

Les travaux de Vanclay et Skovesgaard (1996) donnent un aperçu et un cadrage opérationnel pour évaluer la qualité des modèles forestiers. La précision centrale est qu'il faut toujours, quand on applique des modèles de volume ou de biomasse développés pour une zone donnée ou une espèce, procéder à la vérification de la qualité du modèle et le tester avant son utilisation. Ces tests peuvent nécessiter la collecte de quelques données de terrain, ou l'utilisation de données secondaires qui pourront servir de base de comparaison. D'après la FAO (2008), ne pas procéder par ces tests, suppose qu'on estime implicitement que le modèle est approprié, ce qui n'est pas toujours le cas.

Les erreurs d'un modèle proviennent principalement de trois sources que sont les erreurs d'échantillonnage, les erreurs de mesure et les erreurs dues au modèle. On suppose tout de même que les mesures sur les individus sont relativement précises (limite des instruments utilisés), mais que la méthode d'échantillonnage et les modèles entrainent quelques erreurs. Aucune méthode d'inventaire de la végétation ligneuse n'est parfaite.

Dans un contexte où les données de biomasse sont obtenues par voie de collecte sur le terrain (méthode expérimentale), la variable indépendante qui est le DBH est le facteur expérimental, dont on étudie les effets sur la variable dépendante (la biomasse) à l'aide de méthodes classiques comme l'analyse de variance. Techniquement, la régression n'est autre que l'analyse de variance pour des facteurs expérimentaux quantitatifs (Rouanet et Lebaron, 2006). Il faut alors que les facteurs expérimentaux quantitatifs (DBH et biomasse) soient mesurés avec prudence et précision sur le terrain.

En plus du coefficient de détermination R², des tests de signification des régressions ont été faits pour comparer les résultats des modèles allométriques aux quantités de biomasse mesurées. L'inférence statistique est importante à considérer dans les régressions allométriques. Avec les données d'observation, la seule situation où ce cadre d'inférence est opératoire est le sondage aléatoire. Le choix des espèces pour cette étude, est le résultat d'un sondage au hasard dans des strates de végétation et des grappes d'intervalle de diamètres.

Dans plusieurs autres situations, les chercheurs ont utilisé des modèles complexes intégrant des fonctions exponentielles ou logarithmiques. Ces fonctions ont pour but de transformer les données brutes pour améliorer les régressions subséquentes. Les essais que nous avons pu faire ne nous ont pas encouragé à aller dans cette direction, parce que d'une part, on ne connaît pas l'erreur additionnelle introduite avec la transformation des données et d'autres part, les résultats n'ont pas été meilleurs que ceux obtenus par des régressions simples.

Ce chapitre a permis de mettre au point 3 modèles allométriques performants pour les écosystèmes de savane soudanienne et soudano-guinéenne. Ces résultats pourront servir à ajuster les calculs de biomasse et de carbone dans ces écosystèmes au lieu d'emprunter des modèles conçus pour d'autres types de formations végétales. Les résultats révèlent qu'il est possible de mieux caractériser la biomasse s'il s'agit de modèles spécifiques qui portent sur une espèce comparés à des estimateurs globaux. Les modèles spécifiques sont meilleurs quand on travaille dans des écosystèmes dominés par une seule espèce comme c'est le cas dans certaines formations de savane avec la dominance de Combretum glutinosum.

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Article II. CHAPITRE III :

Article III. Biomasse et carbone des

savanes soudaniennes et soudano-

guinéennes étudiées

Ce chapitre présente les méthodes d'évaluation existantes pour l'estimation de la biomasse des formations végétales. Leur approfondissement nous a permis d'élaborer une méthode de conversion des données d'inventaire forestier en biomasse utilisant les régressions allométriques développées dans le Chapitre 2. Les résultats montrent que la distribution spatiale et la dynamique temporelle du carbone sont sous l'influence de la structure des classes de diamètre et de la vitesse de croissance des arbres. De telles analyses ont alors permis d'évaluer le taux et le potentiel de séquestration de carbone des savanes soudaniennes et soudano-guinéennes en partant des données d'inventaire des Forêts Classées que sont Patako, Wélor, Ouli, Bala, Kantora et Mampaye.

Section 3.01 III.1. Estimation de la biomasse dans les

écosystèmes de savane

L'utilisation des modèles allométriques pour estimer la biomasse est un exercice central dans l'estimation du carbone ligneux des formations végétales. Les modèles allométriques sont construites sur la base de méthodes destructives, mais une fois que le modèle est obtenu pour un écosystème donné on peut procéder à des estimations non destructives de la biomasse et donc du carbone pour des formations végétales similaires. Pour l'ensemble des méthodes approuvées (Approaved Afforestation, Reforestation Methods) en foresterie dans le cadre des MDP, des modèles allométriques sont suggérés pour l'estimation de la biomasse et de sa dynamique. Le fait d'en créer pour les écosystèmes soudaniens et soudano-guinéens du Sénégal devrait donner plus de précision dans la caractérisation de la biomasse des zones d'intervention des projets des forêts aménagées ou non. A défaut des modèles allométriques, d'autres approches non destructives (indirectes) ont été testées. Les données satellitaires sont de plus en plus utilisées pour estimer la biomasse des écosystèmes. Les techniques utilisées peuvent être basées sur l'utilisation des données sensibles au volume de biomasse (données RADAR par exemple) ou sur des corrélations entre des indices spectraux comme le NDVI ou autres indices de végétation avec la biomasse.

L'intérêt suscité par les données satellitaires a incité l'ESA (European Spatial Agency) à envisager un capteur RADAR sensible à la biomasse, dans le cadre des séries de satellites appelées Earth Explorer. Dans la seconde phase de ce programme, ESA envisage de mettre en place BIOMASS Explorer qui doit utiliser la bande P-SAR pour le suivi des forêts à l'échelle du globe. Cette bande permettra de développer des modèles pour mesurer la biomasse des forêts, l'ampleur du déboisement, mais aussi les stocks et flux de carbone ( http://sci.esa.int/, accédé en aoflt 2008). En attendant d'avoir des données plus précises, les estimations à partir de satellites nécessitent un effort énorme de validation (biomasse mesurée in situ) pour s'assurer de la qualité des produits. Les travaux de plusieurs auteurs (Brown, 1995; Diouf et Lambin, 2000; Coops et Waring., 2001; Seaquist et al., 2003; Bronge, 2004; Fensholt, 2004; St-Onge et al., 2004; Brown et al., 2005; Fensholt et al., 2006) ont porté sur l'estimation de la productivité des écosystèmes ou des mesures de biomasse basées sur l'utilisation des techniques spatiales étalonnées avec des données de terrain. Les informations obtenues sont très utiles par le fait qu'elles contribuent à renseigner des zones caractérisées par une quasi-absence de données sur la végétation, tout en offrant une perception spatio-temporelle. Ces techniques sont cependant mises en ~uvre avec des précisions variables et nécessitent pour la plupart des cas un plus grand effort de validation.

Plusieurs sources de données satellites ont permis d'obtenir des produits en rapport avec l'état de la végétation (produits MODIS, MERIS, SPOT-VEGETATION). A l'heure actuelle il existe peu de preuves sur l'efficacité de ces mesures pour la quantification de la biomasse ligneuse à l'échelle locale. Il faudrait par conséquent éviter, avec l'état actuel des produits spatiaux, de considérer que les seules données satellitaires peuvent permettre d'étudier les stocks de carbone et leur dynamique. En outre, même si la télédétection peut aider à détecter les changements de couverture du sol, les techniques utilisées ne permettent pas pour le moment d'estimer la biomasse en dessous de la couverture des arbres (Skutsch, 2005), ce qui constitue une limite si les besoins d'informations portent sur la biomasse totale.

Les chercheurs se sont longtemps consacrés à la caractérisation de la biomasse pour estimer la production et la productivité des écosystèmes. La biomasse totale par unité de surface était un bon indicateur de l'état des formations végétales. L'évaluation du capital ligneux des forêts, est une nécessite pour tout plan d'aménagement forestier visant une exploitation rationnelle des ressources végétales.

La situation actuelle dressée dans le rapport sur l'Evaluation des Ecosystèmes pour le Millénaire ou Millennium Ecosystem Assessment (MEA, 2005), montre un tableau inquiétant de la dynamique de dégradation accélérée des écosystèmes terrestres pendant le dernier siècle avec d'ailleurs une tendance à la dégradation qui se maintient. Toujours dans le même rapport on note que `les effets néfastes de la dégradation des services écosystémiques (la baisse persistante de la capacité d'un écosystème à procurer des services) sont subis de manière disproportionnée par les pauvres, et contribuent à l'aggravation des disparités croissantes entre les communautés et constituent parfois le facteur principal de la pauvreté et des conflits sociaux'.

La dégradation des services d'origine écosystémique est déjà une barrière de taille à l'atteinte des Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD) au moins pour ses objectifs 1 (réduire l'extrême pauvreté et la faim) et 7 (assurer un environnement durable).

Actuellement, l'enjeu relève à la fois des besoins de développement durable comme l'a souligné le rapport sur l'Evaluation des Ecosystèmes du Millénaire (Millenium Ecosystem Assessement) mais avec les changements climatiques, la dimension `puits' et `sources' de carbone place les formations forestières au centre des facteurs de dynamiques pouvant être un problème si les forêts sont mal gérées, mais une solution si on parvient à reconstituer les écosystèmes dégradés. Le premier besoin d'information pour supporter ce type d'analyse et les décisions subséquentes, est de savoir ce dont nos forêts disposent en termes de biomasse

pour la satisfaction durable des besoins des populations. Si les formations forestières sont relativement bien connues depuis plusieurs années dans la plupart des pays développés dotés de données d'inventaires nationaux, un pays comme le Sénégal a besoin de fournir des indications claires sur le potentiel des formations végétales pour servir à la fois de base de travail pour les inventaires des GES, mais aussi de référence pour les projets MDP foresterie. De tels travaux ont été conduits au Sénégal par Sambou (2004), le CSE (veille environnemental portant sur le suivi de la biomasse), ou des projets de la Direction des Eaux et Forêts, Chasse et de la Conservation des Sols comme le PROGEDE. Les données sont collectées avec des méthodes différentes et des objectifs variés. Le travail de Sambou (2004), est basée sur une approche simple mais rigoureuse qui permet une utilisation des données d'inventaire pour une estimation appropriée de la biomasse ligneuse.

L'objectif de cette partie de ce travail est d'utiliser des données d'inventaire de 6 Forêts Classées des domaines soudaniens et soudano-guinéens, pour estimer les quantités de biomasse des différentes strates (types de végétation) qui ont été inventoriées. Ces estimations permettront de calculer les quantités de carbone par ha et d'analyser les différences structurelles entre les formations en question en termes de stocks de carbone de la végétation ligneuse et leur dynamique.

Section 3.02 III.2. Cadrage conceptuel et méthode de travail

La biomasse végétale exprime la masse totale de matière organique des plantes exprimée en tonnes de matières sèches par unité de surface. On peut l'estimer pour la végétation sur pied en y incluant les herbacées et la régénération naturelle, mais on peut aussi se limiter à la végétation ligneuse affranchie (> 5 cm de diamètre⁸). Ce travail porte essentiellement sur la biomasse ligneuse sur pied pour les individus de plus de 5 cm de diamètre.

La biomasse est souvent proportionnelle au volume du bois, à la surface terrière, au diamètre du tronc ou la hauteur des individus. La quantité de biomasse produite varie en fonction de l'espèce et des conditions de croissance. En général on obtient la biomasse totale de l'individu en mesurant (ou en estimant) les différentes parties que sont le tronc, les branches et les feuilles. Dans la plupart des études actuelles on se limite à la biomasse sur pied, sans prendre en compte la biomasse racinaire difficile à mesurer. Par ailleurs, ces études sont disponibles seulement pour quelques espèces et quelques rares formations végétales, avec une précision relativement faible (FAO, 2008).

8 Certaines plantes peuvent avoir des tailles de diamètres inférieures à 5 cm alors qu'ils sont de vieux sujets. Les espèces qui ont cette particularité n'apparaissent pas sur nos données.

Dans cette étude, la biomasse racinaire n'est pas prise en compte, car dans des mosaïques de savane il est très difficile d'une part d'extraire toute la biomasse racinaire à cause de la présence de sols très souvent cuirassées ; d'autre part du fait de l'enchevêtrement des réseaux de racines appartenant à différents individus. Il faut ajouter à ces contraintes, les difficultés matérielles et logistiques permettant de mener de tels travaux sur le terrain.

L'estimation des stocks de carbone dans les formations forestières requièrent par conséquent l'existence ou la collecte de données d'inventaire. L'estimation du taux de carbone au niveau des écosystèmes est un exercice nécessaire pour mieux comprendre le cycle global du carbone et ses impacts sur les gaz à effet de serre. La Convention Cadre des Nations Unies sur les Changements Climatiques encourage les pays à procéder à des estimations de bilan de carbone (inventaires nationaux). Pour les pays en voie de développement, cet exercice est confronté à de nombreuses difficultés, liées essentiellement à l'absence de données fiables et systématisées, et à la rareté d'une expertise qualifiée pour procéder aux évaluations des flux de carbone dans tous les secteurs ciblés par la convention. Dans le domaine de la foresterie les principales contraintes exposées sont le manque d'information sur la productivité des forêts, le manque de données d'inventaire de la végétation, et les données limitées sur les pertes de biomasse (exploitation forestière, feux de brousse, etc.).

Ainsi, plusieurs équations (des régressions statistiques) ont été développées pour certaines espèces, ou groupe d'espèces, pour certains écosystèmes ou biomes à travers le monde. La problématique des modèles allométrique est largement évoquée au Chapitre 2. Les équations qui pourraient aider à développer ce type de recherche dans la perspective des projets MDP sont celles qui utilisent des paramètres faciles à collecter, qu'on retrouve dans la plupart des bases de données d'inventaire comme le DBH et dans une moindre mesure, la hauteur des individus. Le doute lié à l'utilisation de la hauteur des individus est qu'en écosystème de savane, on a souvent des futs assez tortueux, ne reflétant pas l'âge véritable du sujet. Au niveau d'une même espèce, on peut avoir une forte variation due à la fréquence des feux de brousse ou des coupes comme l'émondage, à la pression sur l'espèce pour satisfaire les besoins des populations ; mais aussi aux différences de méthodes de mesures, le plus souvent par estimation, etc. Le paramètre le plus sûr et plus facile à obtenir est par conséquent le DBH ou la circonférence à 1,3 m, paramètre le plus utilisé dans les équations allométriques courantes (Brown, 1997; 2002).

Tenant compte de ces considérations, nous avons opté pour l'élaboration de modèles
allométriques basés sur des régressions statistiques et celles qui ont montré les meilleures
performances (cf. Chapitre 2) ont été utilisées pour convertir les données d'inventaire en

biomasse. L'inventaire de la végétation a été réalisé entre 2001 et 2003 au niveau des six forêts classées des domaines soudaniens et soudano-guinéens en utilisant l'approche décrite ci-dessous.

Section 3.03 III.3. Méthode d'inventaire de la végétation ligneuse

dans les six Forêts Classées

L'inventaire de la végétation a été faite dans 6 Forêts Classées que sont : Bala, Mampaye, Kantora, Ouli, Patako et Wélor. Le principal but lié à la méthode utilisée pour cet inventaire est selon Sambou (2004) d'être opérationnelle sur le terrain et efficiente pour des besoins de gains de temps et de moyens financiers. L'échantillon inventorié doit être représentatif pour des besoins d'inférence statistique, et de permettre des traitements statistiques. L'approche utilisée est un sondage aléatoire à deux niveaux. Le premier niveau de sondage est un tirage aléatoire des mailles caractéristiques ; le deuxième niveau correspond au tirage aléatoire des placettes. La stratification des forêts étudiées est basée sur la cartographie (utilisant des images satellitaires LANDSAT) des zones homogènes appelées `strates'.

Les cartes ont été quadrillées avec une grille dont les carrés font 250 m de côté appelé `maille' (figure 35). Les mailles sont numérotées et un premier tirage est réalisé sur les mailles pures (qui ne chevauchent pas entre deux strates). La liste des mailles pures constitue la base de sondage. Des mailles retenues par un tirage aléatoire sans remise ont été inventoriées.

L'inventaire des mailles retenues s'est fait sur la base d'un tirage aléatoire de placettes d'inventaire à partir du centre de la maille. Le centre de la maille est un point dont les coordonnées UTM WGS 84 (projection de la cartographie) sont pré collectées au laboratoire avec l'extraction des centroïdes des carrés de 250 m de côté. Le centre de chaque maille retenue a pu être retrouvé utilisant un GPS.

Figure 35. Maillage de la Forêt Classée de Patako (mailles carrées de 250 m de coté).

Partant du centre de la maille on tire au hasard 8 placettes d'inventaire de 20 m de côté. Ce
tirage consiste à extraire pour 8 directions fixes une distance tirée au hasard entre 0 et 120

m (tableau 12). Les directions sont lues sur une boussole magnétique, et les distances tirées
sont mesurées en utilisant un ruban métrique de 50 m de long. Le repérage de la parcelle

passe par un jalonnage le long de l'azimut de la direction et une mesure de la distance ^(quiest tirée au hasard) par rapport au centre de la maille permet de localiser la placette sans difficulté (figure 36).

Tableau 12. Caractéristiques d'une fiche de sondage des placettes d'inventaire

Pour chaque orientation (N), on trouve la maille (A) en tirant et en mesurant sa distance (da)

Une vue schématique de la disposition des placettes de la maille est proposée à la figure 36.

Les placettes sont de forme carrée avec comme centre la distance tirée sur une direction donnée. Dans la placette une série de mesures est faite sur les paramètres suivants :

Les données d'inventaire ont été organisées dans des fiches de saisie EXCEL pour les traitements. Les détails de cette méthode sont donnés dans Sambou (2004). Le tableau 13 est une synthèse des caractéristiques du sondage réalisé.

Afin d'aboutir à un traitement adéquat des données pour l'estimation de la biomasse, Adansonia digitata a été retirée de la base (diamètres très élevés, elle intègre difficilement les modèles)⁹.

Pour chaque forêt les paramètres de calcul du tableau 14 ont été utilisés. Le but est :
- de calculer la biomasse totale pour chaque maille des différentes strates ;

- de réaliser une agrégation des résultats pour avoir la biomasse totale de la surface

- de convertir cette biomasse de la surface inventoriée en biomasse par hectare (tableau 14).

- La biomasse par hectare est convertie en stocks de carbone par hectare en utilisant le taux de carbone moyen des espèces dominantes qui a été obtenu par analyse d'échantillon de bois avec une ELTRA SC-500.

Utilisation des modèles pour estimer la biomasse totale Tableau 14. Paramètres de calcul de la biomasse.

9 Il faut un modèle à part pour les espèces à gros diamètres comme le baobab qui constituent dans le cas d'espèce une essence qui requiert un traitement spécial.

Section 3.04 III.4. Estimation de la biomasse des Forêts Classées

Les principaux résultats obtenus concernent : les stocks de carbone par hectare pour chaque strate (tableau 15) des Forêts Classées et la répartition de ces stocks de carbone par classe de diamètre. L'utilisation des données de suivi de la végétation ligneuse a permis d'affiner l'analyse sur la productivité et la dynamique du carbone de ces écosystèmes.

Tableau 15. Estimation de biomasse avec les modèles Quadratique, Cubique et polynomial au niveau des Forêts Classées étudiées.

Le tableau 15 montre que les sites présentant plus de biomasse à l'hectare sont la Forêt Classée de Kantora (dominée par des savanes boisées et des forêts claires), suivie de celle de Mampaye (dominée par des savanes boisées). Ces deux Forêts Classées sont toutes situées au Sud dans la zone soudano-guinéenne. Cette importante biomasse dans ces écosystèmes est liée à la présence de grands sujets dont la contribution sur la biomasse totale est très prépondérante. La Forêt Classée de Patako suit avec la présence de savanes arborées et boisées avec de grands sujets. Patako est suivi de près par les Forêts Classées de Bala et de Ouli. La Forêt Classée de Wélor est la moins dotée en biomasse (site très exploité pour le charbon de bois).

- D'une part, la quantité de biomasse n'est pas seulement liée aux quantités d'eau précipitées annuellement (zonalité climatique), Kantora situé plus au nord recevant moins d'eau de pluie présente plus de biomasse par ha que Mampaye. La fréquence des grands sujets jouent alors un rôle significatif. A ce niveau, il faut aussi signaler l'importance des facteurs pédologiques et la nature des terrains qui joueraient un rôle très important sur le développement des arbres.

- D'autre part, le facteur humain, à travers la pression sur les ressources ligneuses peut induire des différences importantes même avec des conditions climatiques similaires. Les Forêts Classées de Ouli et de Wélor étant très exposées à l'exploitation forestière ont des quantités de biomasse à l'hectare beaucoup plus faibles que la Forêt Classée de Patako pourtant située dans la même zone climatique.

Concernant la contribution relative des individus de petite ou grande taille, on constate que les petits sujets peuvent donner un important taux de couverture, mais leur impact sur la biomasse totale est moins significatif que les grands arbres. Cependant, la présence des jeunes sujets permet d'envisager une dynamique active de séquestration alors que les vieux sujets ont atteint leur limite de croissance donc présentent une faible capacité de séquestration de carbone. En d'autres termes, les grands sujets concentrent une partie significative du stock de carbone, mais leur contribution à la dynamique de séquestration du

carbone est moins importante que celle des jeunes plantes. Il est donc intéressant de voir de façon plus détaillée la contribution des petits et grands sujets dans les stocks de biomasse.

(a) III.4.1. Contribution à la biomasse par classe de diamètre

Pour mieux caractériser la répartition de la biomasse en fonction de la structure des formations végétales étudiées, il convient de voir la répartition par classe de diamètre de la biomasse totale par strate. Ensuite, les contributions relatives de chaque classe de diamètre ont été calculées pour chaque strate.

(i) III.4.1.1 Répartition des individus par classe de diamètre

La régénération naturelle (individus de taille inférieure à 5 cm de diamètre pour les espèces rencontrées dans cette étude) n'est pas prise en compte dans le décompte des classes de diamètres. Le classement des individus dans les différentes classes de diamètre montre que l'essentiel des effectifs sont entre 5-10 cm de diamètre (figure 37). Le nombre des sujets de gros diamètres n'est pas élevé dans les formations de savane étudiées surtout à Ouli et Wélor. D'autres formations comme celles de Kantora et dans une moindre mesure la forêt de Mampaye ont une répartition de leurs classes de diamètres plus équilibrée. Le nombre réduit de gros sujets dans certaines Forêts Classées peut être dO à l'importance de l'exploitation forestière et aux feux de brousse répétitifs. Dans certaines conditions c'est la composition floristique qui impose cette structure. Dans la Forêt Classée de Bala par exemple la forte présence de Acacia macrostachya (espèce qui est rarement très grande) peut influencer la dominance des petites classes de diamètre. Le même cas est observé lorsque les effectifs sont dominés par Combretum glutinosum qui peut devenir grand, mais avec une forte fréquence des feux de brousse et des conditions stationnelles d'aridité, les grands diamètres ont du mal à se mettre en place. Ainsi, dans la classe de diamètre 5-10, Combretum glutinosum est l'espèce la plus représentée.

La répartition des individus par classe de diamètre montre qu'au-delà de 20 cm, le nombre d'individus diminue significativement (figure 37). Cependant, ce constat ne permet pas de se prononcer sur la contribution des différentes classes de diamètre à la biomasse totale. La contribution absolue et relative à la biomasse totale des strates pour les classes 5-10, 10-15, 15-20 et > 20 est calculée au niveau des 6 Forêts Classées. La figure 38 montre que même si le nombre d'individus est moins important dans les classes de plus de 20 cm, cette catégorie d'individus regroupe l'essentiel de la biomasse des savanes, avec une proportion faible d'individus. Pour la plupart des cas, les espèces dont le diamètre est supérieur à 20 cm concentrent plus de 50% de la biomasse totale. Dans certaines strates cette catégorie d'espèces dispose de plus 80% de la biomasse totale. Ce constat s'explique par la démonstration faite au chapitre 2 concernant le bond significatif de la quantité de biomasse produite quand le diamètre de l'arbre dépasse le seuil de 17 cm. Exemple, un Pterocarpus erinaceus de 6 cm de diamètre fait 13,6 kg de biomasse, celui de 11,3 cm, 63,7 kg, alors que la même espèce à 19 cm produit 148 kg de biomasse. Cela signifie qu'il faut près de 12 individus de 6 cm de diamètre pour arriver aux mêmes stocks de biomasse qu'un sujet de 19 cm. Dans les cas où on a une absence ou une faible présence de grands arbres, la biomasse est essentiellement située dans les classes jeunes (exemple de S1 et S4-Wélor et S3-Ouli). De telles situations traduisent cependant une certaine vulnérabilité des formations soumises annuellement à des feux de brousse et parfois à des activités de carbonisation clandestines ou autorisée comme dans les Forêts Classées de Wélor, de Ouli et de Bala.

La présence d'un nombre réduit de grands sujets, mais au sein desquels on compte l'essentiel de la biomasse pose le problème de l'avenir du carbone dans les formations de savane en Afrique de l'Ouest. L'exploitation forestière vise le plus souvent de gros sujets surtout pour le bois d'uvre et de service. Les coupes sélectives des gros sujets réduisent radicalement les stocks de biomasse au fil des années. Quant aux petits diamètres, leurs stocks de biomasse est faible mais le potentiel de séquestration est plus grand que ceux des gros sujets, s'ils sont épargnés par les feux de brousse. Les petits sujets ont d'une part une marge de croissance importante et une vitesse de croissance théoriquement plus grande que celle des sujets adultes. Ces deux facteurs combinés montrent que pour favoriser la dynamique de séquestration, il faut sans doute protéger les petits individus, et pour maintenir les stocks de carbone, il faut porter plutôt une attention particulière sur les gros sujets.

(ii) III.4.1.2. Répartition de la biomasse par classe de diamètre

Les tableaux croisés dynamiques (technique statistique) utilisés ont permis de compter les effectifs dans chaque classe de diamètre et de cumuler leur total de biomasse. La figure 38 donne la contribution de chaque classe de diamètre à la biomasse totale.

Figure 38. Répartition de la biomasse en fonction des classes de diamètre pour chaque strate des 6 Forêts Classées.

Mampaye

Ouli

000

⁰ S2

00 6,8%

00 ]

e % 9

[

6,4% 8% 3

Mampaye (taux de couverture %) FG : Savane boisée/forêt claire (68,1%)

S1 : Savane boisée (30,9%)

S2 : Savane boisée/forêt claire (51,4%)

Ouli (taux de couverture %)

S1 : Savane arbustive (12,5%)

S2 : Savane arbustive (11,2%)

S3 : Savane arbustive/arborée (16,4%)

Patako

Wélor

70000

_{..i, 60000} _m50000 4

V, 40000

c7 30000 E

_.o

--' 20000

10000

80000

Quadratique Cubique Polynomiale

64,5%

9000

Quadratique Cubique

39,0%

8000
7000

6000

i 5000

. 4000 L³

0 3000 :.°8

2000

1000

Polynomiale

36,3%

28,7%

95,6%

23,5%

.,rx,

4,1% ^'49'

17,2%

[5-10] (9^,905) ]10-15j (9=194) j15-20] (9=69) >20 (9=127)

classe de diametre

C5-10] (9=262) :10-15] (n=70) ]15-20] (n=21) >so (n=i2)

c lasse de diametre

90000
80000

1 70000

60000

4 .50000

7, 40000

E 30000

20000

10000

Quadratique Cubique

744%

16000

14000 -,-,-.., 12000
·,,%.,

iii 10000

:2' 8000

6000

..o ₄₀₀₀

2000

Quadratique Cubique

78496

71,8%

Polynomiale

67,7%

15,9%

.₀,

10,5%

11,0%

,,,ck 9,6% 7,6% 6,7%

7,296 4096

[.5-10j (n=4.5.5) j10-1q (n= 16o) j15-20] (9=53) >20 (n=86)

classe de diametre

[5-10] (n=94) ]10-18] (n=21) ]18-20] (n=6) >so (n=10)

classe de diamètre

Patako (taux de couverture %)

S1 : Savane arbustive/arborée (16%)

S2 : Savane arborée/boisée (43,6%)

35000

,z;z 500006

c^°8 28000

2 20000

15000

10000

5000

40000

Quadratique C_ubi_que

Polynomiale

50,196

59,496

^20,7%

10,3% 15,796

13,996

13,396 11,896

[5-10] (71.481) ]10-15] (9.137) ]18-20] (n=48) >20(n=82)

classe de diametre

Wélor (taux de couverture %)

S1 : Savane arbustive (8,5%)

S2 : Savane arbustive (9,5%)

S3 : Savane arbustive (12,3 %) S4: Savane arbustive (15,9%)

20000

41,3%

Quadratique Cubique Polynomiale

18000

35,596

16000

"ii

33396

32,896

.. 14000

,., 12000

99,0%

0 10000
1 8000

17,1%

.2 6000
.

4000
2000

6,11% 8,7%

[5-10] (n=826) ]10-15] (n=147) ]15-20] (n=26) >so (n=35)

classe de diamètre

La forte contribution des gros sujets aux stocks totaux de biomasse est un fait établi par
d'autres etudes (Clark et Clark, 2000; Joosten et al., 2004). Au niveau des savanes, les stocks m c %
de biomasse (carbone) varient énormément selon qu'il y ait une forte présence de gros

individus ou pas. Dans la perspective de Kyoto (critère d'éligibilité des terres qui sont non

forestières à la date de décembre 1990), les formations de savane présentent un potentiel de séquestration relativement important si les termes d'aménagement et de gestion sont bien définis et correctement mis en ~uvre. Pour mieux asseoir la compréhension du potentiel de ces écosystèmes, une analyse complémentaire a été faite utilisant des données de parcelles de suivi de la végétation¹⁰ ; celles-ci ont permis de se prononcer sur la vitesse de croissance des espèces et sur la productivité des écosystèmes de savane.

Section 3.05 III.4.2. Dynamique du carbone par l'analyse de la croissance des plantes

Cette analyse est basée sur des données de parcelles de suivi de la végétation. L'idée d'utiliser ce dispositif en même temps que les inventaires nationaux est un aspect important dans la caractérisation du potentiel de séquestration du carbone des écosystèmes de savanes. Une parcelle de suivi de la végétation est un échantillon spatial représentatif des formations végétales d'une région et dont le suivi dans le temps permet de comprendre les caractéristiques de la dynamique de la végétation sur le plan quantitatif et qualitatif. Les parcelles étudiées dans le cadre de ce travail (parcelles de 1 ha) ont fait l'objet d'un suivi depuis 1993 par un projet de l'Institut des Sciences de l'Environnement (ISE) de l'Université Cheikh Anta Diop de Dakar, financé par la coopération danoise, en collaboration avec l'Institut de Botanique et d'Ecologie de l'Université de Aarhus. C'est avec ce projet nommé ENRECA (Enhancement of Research Capacity, DAN N° 104. Dan. 8L/203-DANIDA) que ce suivi a été fait dans la partie sud du pays, correspondant aux écosystèmes qui ont fait l'objet des analyses développées dans cette étude (figure 39).

10 Les parcelles de suivi de la végétation sont souvent appelées `parcelles permanentes'. La controverse sur le caractère permanent de ces parcelles nous a incité à opter pour ce terme.

Ces parcelles de suivi de la végétation ligneuse sont localisées dans la zone soudanienne sont représentatives des formations végétales étudiées. Situées dans des Parcs Nationaux, ces sites de suivi ne sont pas soumis à l'exploitation de l'homme mais subissent les feux dits précoces¹¹ utilisés comme outil d'aménagement.

(a) III.4.2.1. Méthode de suivi de la végétation

Le suivi de la dynamique de la végétation ligneuse est une approche éprouvée pour caractériser l'accroissement des individus de différentes espèces. Il existe plusieurs motivations dans l'implantation des parcelles de suivi de la végétation. Dans certains cas, on les utilise pour vérifier l'impact d'une contrainte comme les feux de brousse ou le pâturage, la dynamique de la biodiversité dans une zone donnée. Une autre dimension non directement écologique et floristique vient s'adjoindre de nos jours à l'étude des parcelles de suivi de la végétation. Il s'agit de la quantification de la dynamique de la biomasse produite. Ces données de productivité ont souvent été considérées comme lacunaires dans les écosystèmes de savane. Avec la mise en ~uvre des MDP, il est donc capital de savoir non seulement le

11 Ces feux d'aménagements sont dits précoces mais interviennent souvent quand la strate herbacée est très sèche entraînant des feux violents et destructeurs.

potentiel de nos écosystèmes mais aussi la vitesse d'accumulation de la phytomasse qui traduit concrètement le carbone séquestré par la végétation ligneuse. La base de données des 3 parcelles de suivi a été reprise et a permis de faire des analyses de la dynamique de la biomasse.

Les sites de suivi ont été choisis en tenant compte entre autres de la représentativité des écosystèmes et de leur homogénéité. Des sites de 1 ha ont été délimités sur des unités topographiques homogènes avec une flore et une végétation ne variant pas significativement dans la placette. La dimension humaine a été aussi prise en compte dans l'emplacement des sites, éloignés des zones directes d'intervention humaine et sans contrainte foncière. Ces sites ne sont pas protégés des feux de brousse et du pâturage, mais des coupes de bois ne devraient pas s'y dérouler. Les endroits indiqués pour l'emplacement de ces parcelles de suivi sont par conséquent le domaine forestier protégé.

Au niveau de chaque site choisi, une parcelle de 1 ha (10000 m²) a été délimitée et matérialisée par des repères discrets. L'implantation de la parcelle de suivi de la végétation requiert 5 étapes reprises par Sambou et al. (2007).

Elle consiste à mettre en place à l'aide d'une boussole (orientation et mesure d'angle), et d'un ruban de 100 m (mesure de distance) une première ligne droite de 100 m dite ligne de base 1 (L1) et une deuxième ligne de 100 m dite ligne de base 2 (L2) perpendiculaire à la première. Ces deux axes sont matérialisés par des cordons visibles (figure 40).

Elle consiste à mettre en place des bandes de 10 m de large perpendiculaires à la ligne de base (L1) et de 100 m de long parallèlement à la deuxième ligne de base (L2) à l'aide de rubans métriques et de ficelles de 100 m (figure 41).

à la ligne de délimitation droite de la bande (coordonnée x) et par rapport à la ligne de délimitation séparant cette placette de la précédente (coordonnée y). La numérotation des individus et la détermination de leur position sont effectuées de cette façon pour chaque placette.

Les coordonnées géographiques des coins de la parcelle permanente sont relevées dans la projection UTM, WGS 84.

Les données collectées concernent les noms scientifiques des individus ligneux étiquetés dans les placettes, leurs coordonnées, leur diamètre à 1,30 m de hauteur (DBH), leur hauteur totale, leur phénologie, leur état sanitaire, la régénération naturelle, la composition floristique et l'abondance des herbacées, les caractéristiques écologiques du site et l'impact des activités humaines.

La position relative de chaque individu est estimée en distance métrique comme indiqué à la figure 43.

La mesure du diamètre des individus de moins de 50 cm de diamètre se fait à l'aide d'un compas forestier (figure 44). Le diamètre des individus supérieurs à 50 cm s'obtient par la conversion de la circonférence à 1,30 m (DBH= C/3,14).

Les données ont été collectées en 1993, 1997, 2003 et 2005. Les périodes de mesures correspondent toutes au début de la saison sèche. Pendant cette période, le terrain est plus accessible et la strate herbacée ainsi que la régénération naturelle des espèces ligneuses n'ont pas encore subi les feux de brousse.

Les données de la première année de mesure correspondent à la situation de référence de la flore et de la végétation de la parcelle de suivi.

(b) III.4.2.2. Traitement des données

Les données saisies sur fichier EXCEL, ont fait l'objet d'un nettoyage des données erronées et des erreurs de saisie. Une base de données a été compilée en mettant les individus (enregistrements) sur des identifiants uniques. A partir de la première année de mesure, toutes les espèces qui apparaissent pendant les autres mesures sont dotées d'un identifiant. Ainsi au bout du processus, toutes les espèces ont eu une clé unique permettant de réaliser les traitements sans se tromper d'individus. Au total, une base de 3115 enregistrements a été établie en discriminant les individus selon leur parcelle d'appartenance à travers une clé secondaire qui donne le numéro de la parcelle.

Sur l'ensemble des paramètres mesurés dans le format originel, nous nous sommes intéressés aux paramètres que sont le nom de l'espèce et le diamètre à 1,3 m. Le but de cette analyse est le suivi de la dynamique du carbone, le DBH utilisé dans les modèles allométriques étant le paramètre essentiel. Les modèles allométriques utilisés sont ceux développés dans le chapitre 2. Les modèles retenues sont le quadratique, le cubique et le polynomial.

- suivre la productivité globale (souvent estimée) des parcelles en tant que témoin des processus des écosystèmes de savane similaires ;

- fournir une estimation de la croissance des espèces (information manquante dans la littérature) ;

- connaître la contribution relative des espèces à la production de biomasse; - approcher la dynamique de la biodiversité et de la régénération naturelle ; - préciser l'équilibre de la structure des formations à travers la distribution des classes

Le premier niveau d'analyse consiste à caractériser l'abondance des espèces. Une fusion des trois parcelles montre déjà 4 catégories d'espèces en fonction du nombre d'individus par espèce et de l'abondance de la régénération naturelle (figure 45). Pour l'ensemble des parcelles de suivi, les espèces les plus abondantes sont Combretum glutinosum, Terminalia macroptera, Cassia sieberiana, Pterocarpus erinaceus et Hexalobus monopetalus pour une liste globale de 57 espèces. Le nombre total d'individus des trois parcelles a augmenté de 18% entre la première et la dernière année. Cependant, le nombre total d'espèces n'a pas beaucoup changé depuis 1997, même si quelques mutations ont pu être notées dans la répartition des individus dans les classes de diamètres (tableau 16).

De 1993 à 1997 l'augmentation du nombre d'individus dans les 3 parcelles cumulées est largement positive. A partir de 1997 le nombre d'individus dans l'ensemble était plus ou moins stable.

Ces informations agrégées ne donnent qu'une vision globale de la dynamique des effectifs. Une analyse plus détaillée par espèce pour les 4 années de suivi, montre des situations variées. La figure 45 est une synthèse de cette dynamique des effectifs des individus au cours du suivi.

Figure 45. Abondance des espèces des 3 placettes en 1993-1997-2003-2005 (quelques espèces très rares dans les parcelles de suivi ne sont pas représentées)

Espèces très abondantes et bonne régénération naturelle sur les 3 parcelles permanentes

Espèces abondantes et régénération naturelle relativement bonne sur les 3 parcelles permanentes

Espèces en nombre faible et régénération naturelle relativement faible sur les 3 parcelles permanentes

Espèces en nombre très faible et régénération naturelle très rare sur les 3 parcelles permanentes

La figure 45 montre qu'en termes d'effectif, on a 4 catégories d'espèces. La première classe (A) retient l'attention: espèces très abondantes et avec une bonne régénération naturelle sur les 3 parcelles de suivi. Mais l'abondance d'une espèce ne traduit pas forcément que sa productivité est bonne à l'échelle de l'individu. Elle traduit simplement que l'espèce se reproduit bien et imprime son empreinte sur la physionomie générale. Pour compléter donc l'analyse il nous a fallu analyser la productivité annuelle des espèces dans les 3 parcelles de suivi de la végétation.

(d) III.4.2.4. Productivité des parcelles permanentes

Il est établi que les espèces de savane sont en général de croissance relativement lente (Vries et al., 1980; Breman et Dewit, 1983; Cook et Iverson, 1989; Kessler et Breman, 1991). Les espèces de savane sont soumises à des conditions climatiques caractérisées par une longue saison sèche et une grande fréquence des feux de brousse. Les réponses d'adaptation à toutes ces contraintes ralentissent la croissance des arbres. Ainsi il faut plusieurs années à un arbre pour atteindre un gros diamètre. C'est pour cette raison d'ailleurs que dans la plupart des programmes de reboisement pendant les années de sécheresse, des espèces exotiques qui se développent plus rapidement ont été préférées aux espèces locales. L'argumentaire est discutable, mais nous laissons ce débat à d'autres cadres de recherche.

La vitesse de croissance des individus peut être mesurée à travers un suivi de la croissance du diamètre des arbres. Il faut toutefois noter que la base de données traitée a été filtrée, et certaines données incohérentes comme les enregistrements caractérisés par une régression très significative de la taille du tronc ont été retirés. Ces problèmes peuvent être liés entre autres à des erreurs de mesure ou de transcription. Il faut signaler que la marge de croissance entre deux périodes de mesures est souvent égale ou légèrement supérieure à la marge d'erreur de mesure. La croissance volumétrique s'exprime parfois en moins d'un cm entre deux mesures ; ce qui fait qu'une erreur de quelques mm peut entraîner une sous-estimation ou surestimation de la taille réelle du tronc. Pour les gros sujets à croissance rapide, le problème s'est posé avec moins d'acuité. En reconstituant ce qui a pu l'être, les espèces qui présentent les taux de croissance moyenne les plus significatives constituent une liste de 24 espèces sur les 57. La croissance annuelle exprime ici l'augmentation totale du DBH entre deux mesures et le résultat est divisé par le nombre d'année entre deux missions de collecte.

Il faut noter que les espèces Detarium senegalense et Bombax costatum (espèces d'affinité guinéenne) sont les plus productives de la série. Elles sont suivies de près par Anogeissus leiocarpus, Lannea microcarpa, Pterocarpus erinaceus, et Terminalia macroptera (affinité soudanienne, figure 46).

Figure 46. Croissance moyenne annuelle des espèces les plus abondantes dans les 3 parcelles de suivi de la végétation.

La croissance moyenne annuelle ne rend pas compte de sa forte variabilité temporelle. Cette variation de la croissance des arbres dans le temps est fortement liée en partie à la quantité et la distribution des précipitations. Entre une période sèche et une période humide, le taux de croissance volumétrique peut passer du simple au double. Ainsi les précipitations favorables depuis 2003 ont entraîné une bonne croissance des arbres des 3 parcelles de suivi de la végétation. Aussi, entre 1993 et 1997 les bonnes précipitations enregistrées expliquent une croissance assez significative dans l'ensemble (figure 47 et 48).

Figure 47. Comparaison de la vitesse de croissance des diamètres pour les trois périodes de suivi.

Il faut toutefois noter que la production totale de biomasse des parcelles permanentes est le
résultat du bilan entre les gains et les pertes de biomasse. Au moment où on enregistre des
recrus d'individus, on note aussi des disparitions d'individus du fait des coupes, des feux de

brousse ou la mortalité naturelle. Aux comptes, la croissance de biomasse dépendra de la dynamique des pertes en rapport avec les gains. Sur les parcelles de suivi 1 et 2 (figure 49 et 50), l'accumulation de biomasse suit la même logique que la vitesse de croissance des individus et la vigueur de la régénération naturelle. La forte réduction pendant la période 2007-2003 reste liée en grande partie à la baisse des précipitations. Par contre, la forte croissance de la biomasse au sein de la parcelle 3 est une conjonction de l'augmentation des précipitations et d'une importante augmentation de la régénération naturelle affranchie (figure 51,).

La placette 2 est moins productive que les autres parce qu'elle a moins d'individus et peu de sujets de gros diamètres. La parcelle 3 a plus de biomasse que la parcelle 1 même si cette dernière a plus d'individus. La différence se situe au niveau du nombre de sujets de gros diamètre.

L'analyse de la dynamique des effectifs des classes de diamètre donne une information

additionnelle importante à considérer. La dynamique des effectifs dans les classes de diamètre est liée à plusieurs facteurs naturels et humains. De façon générale, la classe 5-10 a connu une réduction des effectifs entre 1993 et 2003, et avec le retour des pluies, et probablement la réduction de certaines formes de pressions comme l'exploitation et les feux de brousse, la régénération naturelle a soutenu une augmentation significative des effectifs

dans cette classe de diamètre. Pour les effectifs de la classe 10-15 cm les variations ont été
faibles. Une certaine augmentation des effectifs a pu être notée dans les parcelles 1 et 3 au

niveau de la classe 15-20. Ce qui peut être noté dans l'ensemble c'est la densification des individus de gros diamètre au niveau des parcelles de suivi de la végétation.

L'analyse de la biomasse par espèce et la contribution relative de chacune dans les stocks
totaux de biomasse permet de mieux caractériser le potentiel en biomasse de ces formations

(e) III.4.2.5. Contribution des espèces à la biomasse totale

La dynamique de la biomasse est dans bien des cas portée par quelques espèces qui contribuent largement à sa production et sa dynamique annuelle. Les espèces les plus influentes sur la biomasse sont celles qui sont abondantes, qui régénèrent bien et qui peuvent avoir un nombre important de gros diamètres. Il n'y a que quelques espèces qui répondent à ces critères. Ainsi une espèce souvent abondante dans les parcelles étudiées comme Combretum glutinosum n'est pas forcément celle qui contribue le plus à la biomasse totale.

- La parcelle 1 : 55 % de la biomasse est portée par Pterocarpus erinaceus et Terminalia macroptera ;

- La parcelle 2 : 53 % de la biomasse est portée par Pterocarpus erinaceus, Bombax costatum et Combretum glutinosum ;

- La parcelle 3 : 52 % de la biomasse est portée par Pterocarpus erinaceus et Anogeissu leiocarpus.

Il apparaît alors que Pterocarpus erinaceus est, dans ces écosystèmes soudaniens, une espèce qu'il faut beaucoup considérer dans les stocks et la dynamique du carbone, puisqu'elle se régénère bien et sa croissance volumétrique est parmi les meilleurs (deuxième après Detarium senegalense). D'autres espèces se positionnent bien dans la production de biomasse, il s'agit de Bombax costatum et Terminalia macroptera. Dans le cas de la parcelle 2, Combretum glutinosum compte pour 11 % de la biomasse, alors que sa contribution est de 6 % seulement pour la parcelle 1. Sur la parcelle 3 cette espèce fait partie des moins productives. La contribution relative à la biomasse totale des espèces principales est présentée sur les figures 55, 56 et 57.

Figure 55. Contribution des espèces à la biomasse totale de la parcelle 1.

Figure 56. Contribution des espèces à la biomasse totale de la parcelle 2.

Figure 57. Contribution des espèces à la biomasse totale de la parcelle 3.

Partant des données sur le taux de croissance annuelle des espèces (figure 58), il est possible de faire des projections sur la taille d'un individu pendant une période de 30 ans. L'idée est de chercher à préciser la valeur potentielle d'un arbre préservé pendant cette durée sur la base de la quantité nette de biomasse (carbone) séquestrée. L'approche est d'appliquer le taux de croissance sur un individu de 5 cm de diamètre et d'analyser la courbe d'évolution théorique de son diamètre¹². Il s'agit ensuite d'appliquer une régression allométrique sur les valeurs projetées des diamètres pour estimer la biomasse.

En prenant comme base les espèces à croissance rapide, on obtient la courbe d'évolution des diamètres indiquée à la figure 58.

Figure 58. Courbe d'évolution des diamètres des espèces à croissance relativement rapide

La figure 58 montre que la différence des diamètres se creuse vers la fin de la série de 30 ans. Bomax costatum

L'écart de la taille des diamètres n'est pas constant. On note que Detarium senegalense et Lannea mrocarpa

Bombax costatum ont tendance à se démarquer du lot en devenant de grands sujets. Ces

aspects influent fortement sur la biomasse. En effet, en appliquant les trois modèles allométriques retenus dans ce travail, on arrive à des situations différentes (figure 59)

12 Cette extrapolation temporelle est indicative puisque la vitesse de croissance de l'arbre n'est pas linéaire.

Figure 59. Evolution de la biomasse des espèces à croissance relativement rapide

La figure 59 montre que les espèces Detarium senegalense et Bombax costatum qui ont les plus

grands taux de croissance, n'accumulent que 400 kg de biomasse au bout de 30 ans ce qui

correspond en moyenne à 0,4 t de carbone. Si le coût du carbone est à son meilleur prix

(US$20 en moyenne, prix d'aoOt 2008) la valeur du carbone séquestré sera de US $ 8 (4000 5 7 1 3 5 7 9 11 13 15 7 19 21 23 25 27 29
ubiq 2 5 29
lil ée nn
FCFA, pour un taux moyen de 1USD=500FCFA). A partir de cette somme (très faible du

reste), on aura deux possibilités ; soit d'accroître le nombre de sujets sur de grandes surfaces,

ce qui permettra d'augmenter la valeur du carbone et celle des produits forestiers non

ligneux (MEA, 2005) ; soit d'exploiter l'arbre pour une valorisation plus rentable (djembé^13, meuble, bois d'énergie, etc.).

NB. La période d'accréditation de 7 ans (renouvelable une fois, c'est-à-dire 14 ans) est très courte pour accumuler une quantité de biomasse significative. Il en est de même pour la période d'accréditation de 10 ans non renouvelable.

13 Le terme djembé est donné à un instrument de musique de la famille des percussions (tam-tams) et qui se fabrique avec des troncs d'arbres sculptés.

III.5. Analyse du taux de carbone dans les échantillons d'espèces ligneuses

Le carbone organique total a été mesuré en utilisant la méthode de combustion à sec à une température de 1250°C en utilisant l'analyseur Eltra SC-500 (ELTRA GmbH, Allemagne : www.eltragmbh.com) avec une précision de #177; 0.2% ; figure 60.

Figure 60. Appareil Eltra SC-500 pour l'analyse du taux de carbone et préparation des échantillons

L'appareil Eltra SC-500 présenté à la figure 60 est utilisé pour analyser le taux de carbone de différents matériaux : cendre, charbon, carbonate de calcium, calcaire, ciment, gypse, bois, plastique, etc. La méthode de la mesure est basée sur le principe de la combustion de l'échantillon et l'analyse des gaz émis, par leur absorption infrarouge. L'oxydation de l'échantillon lors de la combustion à une température de 1250°C permet aux signaux infrarouge de capter la partie CO2 et SO2 lors de la combustion. Les proportions des deux composantes sont affichées sur l'écran de contrôle et enregistré dans l'ordinateur connecté à l'appareil. Pour avoir une bonne combustion, de l'oxygène pur est pompé dans la chaudière à l'aide d'un régulateur électronique qui maintient le flux d'oxygène à un niveau constant de 180 l/h. Un filtre à poussière et un capteur d'humidité assurent des conditions d'analyse à sec et sans déchets extérieurs. L'ordinateur convertit le signal reçu en taux de carbone en utilisant le poids d'entrée de l'échantillon.

Avec le ELTRA SC-500 une variété de matières peut être analysée. Les méthodes de l'analyse sont par conséquent variées. Comme le type de combustion varie en fonction de la matière, les paramètres d'analyse changent tout autant; il s'agit du poids de l'échantillon expérimental, la procédure pour l'insertion de l'échantillon dans la chaudière et la sensibilité de la chambre infrarouge.

- S'assurer que la température de la chaudière est stable au moins deux heures avant introduction de l'échantillon ;

- Vérifier le capteur d'humidité, au besoin, remplacer le capteur à magnésium ; - Vérifier que l'apport d'oxygène a une pression de 2 à 4 bars ;

- Introduire le charriot contenant l'échantillon dans la chaudière pour amorcer l'analyse ;

Le carbone est mesuré au niveau de la chambre infrarouge ; il faut éviter que des poussières d'échantillons résiduels qui restent dans le canal de la chaudière ne faussent les observations infrarouges.

L'analyse dure au minimum 50 secondes pour chaque passage. Il faut noter que pour chaque échantillon deux passages ont été faits pour plus de précision. Le résultat de l'analyse du carbone des espèces dominantes des Forêts Classées est indiqué au tableau 17.

Tableau 17. Taux de carbone pour le bois et l'écorce de 13 espèces dominantes des Forêts Classées

NB. m1 et m2 correspondent respectivement à la première et à la deuxième mesure

D'autres auteurs ont mené des analyses de taux de carbone sur d'autres espèces. Pour Guiera senegalensis, une espèce buissonnante des terres dégradées, Lufafa et al. (2008) ont obtenu un taux de 0,495 (49,5%) en utilisant un LECO C Analyzer (LECO Inc., St. Joseph, Michigan).

Ainsi le taux moyen de carbone pour les espèces de savane est de 49,8 %. Ce taux est en cohérence avec les recommandations de IPCC qui est de 50%. Ce contrôle rassure sur le facteur utilisé pour la conversion de la biomasse en carbone.

Section 3.06 III.6. Le stock de carbone des Forêts Classées étudiées

Le taux de carbone de la biomasse ligneuse utilisé provient des analysées effectuées dans ce travail et a permis de convertir les stocks de biomasse en carbone.

Tableau 18. Conversion des stocks de biomasse en carbone pour les différentes strates des Forêts Classées.

Les résultats obtenus sur les stocks de carbone sont moins importantes que ceux estimés par d'autres études puisque nous n'avons pas considéré toute la biomasse sur pied. Les travaux de Woomer et al. (2004) montrent pour la zone soudano-guinéenne des stocks totaux de carbone de la biomasse des forêts de l'ordre de 60 t/C/ha. Si on déduit les stocks de la biomasse herbacée on se situe à des niveaux de stocks de l'ordre de 40 à 50 t/C/ha pour la biomasse ligneuse sur pied. Ces résultats sont en adéquation avec les estimations obtenues dans les savanes boisées et forêts claires des Forêts Classées de Mampaye, Kantora et Patako. Pour les savanes plus ouvertes (arbustives, arborées), la même source donne des quantités de stocks de carbone équivalentes à 30 t/C/ha, soit 20 à 25 t/C/ha pour la biomasse ligneuse sur pied. Là aussi, les résultats que nous avons obtenus corroborent ces estimations globales. La différence entre les résultats obtenus dans ce travaille et ceux de travaux antérieurs est la spécificité par rapport a des écosystèmes dont les caractérisées sont clairement identifiées. Au moment où les autres travaux donnent des intervalles très large nous avons abouti à des valeurs plus précises.

Figure 62. Estimation des stocks de carbones dans différents écosystèmes du Sénégal. (Woomer et al., 2004). Le carré rouge concerne la zone étudiée.

Pour ce qui est des terres avec une couverture végétale très faible comme les jachères du bassin arachidier, Lufafa et al. (2008) estiment des stocks de carbone variant entre 0,035 t C/ha à 0,35 t C/ha. Dans ces écosystèmes une importante quantité de biomasse se trouve au niveau du système racinaire.

Section 3.07 Conclusion

L'estimation de la biomasse des individus passe le plus souvent par l'utilisation d'équations qui estiment soit le volume soit plus directement la biomasse. Ces équations expriment la biomasse totale en fonction des dimensions de l'arbre, c'est-à-dire son diamètre ou sa hauteur et plus rarement avec la surface terrière. Le besoin de connaître la biomasse s'articule à la conception des plans d'aménagement des forêts et l'estimation du potentiel en bois. La satisfaction des besoins énergétiques à partir du bois énergie requiert une connaissance des stocks de bois. La surveillance de l'état et de la dynamique des forêts nécessite une connaissance de la production de biomasse. Plus récemment, avec les enjeux liés aux changements climatiques, et plus particulièrement, le principe des MDP-forêterie, l'estimation de la biomasse des formations forestières permet d'apprécier les stocks de carbone et le potentiel de séquestration du carbone atmosphérique (cf. chapitre 2).

L'observation principale qui ressort de ce chapitre est que la structure des formations
étudiées influe très fortement sur les stocks de carbone. Le principal élément qui influence
les différences de stocks de carbone est le nombre d'individus de gros diamètre. Ainsi les

différences sur le taux de couverture présente moins d'impacts que le nombre des grands arbres.

Cette partie a permis de fournir des estimations basées sur des données de terrain in situ qui peuvent constituer une base de travail pour les inventaires nationaux des GES et pour les calculs de ligne de base dans le cadre des projets MDP. Il faut toutefois noter que les données sur les stocks de carbone des savanes sont de loin inférieures à celles des formations denses de forêts tropicales.

La contribution de la biomasse sur pied sur la biomasse totale est beaucoup plus significative au niveau des formations boisées des zones à fortes précipitations (> 800 mm/an) avec selon IPCC (root to shoot ratio) un rapport de 0,8. Ce ratio est proche de 1 dans les formations xériques comme celles du Ferlo par exemple. Une recherche complémentaire devrait permettre de confirmer ces facteurs de conversion. En termes de proportion, Lufafa et al. (2008) estiment qu'on a près 10 fois plus de carbone dans les sols que la végétation sur pied. Cette situation s'explique par l'exploitation du bois des jachères, mais surtout le nettoyage des champs avant chaque hivernage.

Les analyses montrent que le taux moyen de carbone de la biomasse est de 49 %. L'analyse de la biomasse des savanes soudaniennes et soudano-guinéennes ont un réel potentiel, mais les contraintes liées aux facteurs humains et naturels font qu'une très grande partie de la biomasse produite chaque année est perdue. Quelques espèces à croissance rapide et qui se reproduisent bien sont le moteur de la dynamique de carbone dans ces zones. Les projections faites à l'échelle de projets MDP montre des avantages relativement faibles qui pourraient décourager l'engagement dans le secteur des projets MDP foresterie.

Concernant la dynamique du carbone, à l'absence d'autres facteurs humains tels que les feux de brousse, la vitesse d'accumulation de la biomasse est largement dépendante de la pluviométrie, mais aussi de plusieurs facteurs humains de dégradation de la végétation. Le suivi des parcelles révèle que certaines espèces ont une croissance plus rapide (Detarium senegalense, Bombax costatum, Anogeissus leiocarpus), mais les effectifs d'autres espèces expliquent la contribution significative aux stocks de carbone (Pterocarpus erinaceus, Terminalia macroptera, Combretum glutinosum). Cependant les individus de grands diamètres (>20 cm) concentrent une large partie des stocks de carbone.

Section 3.08 Bibliographie

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Article IV.

Article V. CHAPITRE IV :

Article VI. Modélisation de la dynamique du carbone

facteurs en jeu (coupe, feux de brousse, pâturage, jachère, etc.) dans les savanes étudiées.

Section 6.02 Introduction

i) La dynamique du stock de carbone telle qu'analysée dans les chapitres précédents est basée sur des données collectées in situ ; celles-ci ont alors permis une description des caractéristiques de distribution et de dynamique dans le passé. Dans le présent chapitre il sera question d'introduire la dimension temporelle par un essai de projection de ces dynamiques dans le futur. Le devenir des formations forestières est souvent approché par des analyses prospectives utilisant les modèles forestiers fondés sur un certain nombre d'hypothèses, de suppositions, de pratiques des populations, de scénarios climatiques, etc. L'application judicieuse de ces modèles peut donner un aperçu du devenir et du fonctionnement des écosystèmes forestiers dans le futur.

Les premiers essais de simulation sur les forêts ont porté sur la croissance des arbres et sont basés sur des analyses statistiques de données d'inventaires. Ces modèles de première génération partent de l'hypothèse que les conditions climatiques ne changent pas radicalement dans le futur. D'autres écologistes de la fin du ^19ième siècle et du ^20ième siècle se sont intéressés aux mécanismes fonctionnels de formations forestières pour asseoir des théories sur la succession des espèces, sur la dynamique de la composition floristique par des approches phytosociologiques et sur les flux de matière et d'énergie dans l'écosystème. Les travaux de Ramade, F. en 1984 et 1989, intitulés << Eléments d'écologie appliquée et fondamentale » constituent de bonnes synthèses de cet héritage écologique. Dans la même veine, une série d'ouvrages de base ont tenté de reconstituer les mécanismes de fonctionnement des écosystèmes pour pouvoir en anticiper les manifestations. On peut citer les travaux de Duvigneaud, P. sur la << synthèse écologique » en 1980 ; l'ouvrage de Fischesser, B., portant sur << la vie des forêts » en 1970 ; ou l'ouvrage classique de Guinochet, M., sur << la logique et dynamique du peuplement végétal. Phytogéographie ; Phytosociologie » en 1973.

Ces tentatives ont été le plus souvent quasi théoriques et moins quantitatives. Les théories de la croissance des plantes ont introduit une notion essentielle qui est celle de climax. Cette notion est intéressante dans la perspective des changements climatiques, car elle traduit un état d'équilibre entre la productivité de l'écosystème et la consommation totale d'énergie permettant de maintenir le système. Une forêt à l'état climacique peut donc stocker une importante quantité de carbone, mais du point de vue de sa dynamique de séquestration, elle peut présenter un bilan négatif. De telles formations deviennent alors des sources plutôt que

des puits. Ainsi, avec les MDP, les notions de succession primaires (sans perturbation) ou secondaire (avec perturbation) constituent une base importante de l'anticipation de la dynamique des formations forestières aménagées ou non.

La façon dont cette notion de succession a été utilisée est cependant apparue trop simplifiée selon certains auteurs comme Waring et al. (1998) qui préfèrent la notion de « dynamique de la végétation ». Ce changement de concept permet de considérer bien plus que la dimension biodiversité et introduit dans les projections le rôle des sols, du climat, des perturbations humaines ou naturelles, etc. Ce changement de paradigme s'est accompagné de mutations profondes sur les approches développées. La plupart de ces modèles sont dénommés modèles biogéochimiques quand ils simulent les cycles du carbone et de l'azote. A partir de 1995, plusieurs modèles biogéochimiques sont basés sur des approches mécanistiques, déterministes, analytiques, empirique ou stochastiques.

Les modèles mécanistiques désignent les modèles qui ont une structure qui représente de façon explicite les processus physiques chimiques et biologiques. Cette catégorie de modèle procède par une description quantitative entre la croissance de biomasse dans les écosystèmes et les principaux facteurs structurants. Ils sont alors théoriquement utiles pour inférer des informations, même en dehors des zones où initialement ils ont été élaborés.

Les modèles déterministes donnent quant à eux une solution unique utilisant des variables d'état de l'écosystème. Ces modèles ne simulent pas explicitement les effets de l'incertitude des données ou leur variabilité dans les résultats de simulation. Les variations du résultat de ces modèles sont exclusivement dues aux modifications dans les composantes du modèle.

Les modèles analytiques désignent la catégorie dans laquelle les prédictions peuvent être résolues sur la seule base de calculs mathématiques. La plupart de ces modèles, basés sur des calculs différentiels relativement simples, permettent de calculer le résultat de l'interaction quantitative de plusieurs facteurs.

Certains modèles sont dits empiriques du fait que leur structure est déterminée par les relations observées sur des données expérimentales. Ils sont alors souvent utilisés pour reconstituer les relations fonctionnelles entre facteurs pouvant permettre la prévision et la description des tendances mais uniquement au niveau des sites pour lesquels ils ont été conçus.

La dernière catégorie de modèles qui fait fortune en ce moment au sein de l'écologie moderne est dite modèle stochastique. Ce sont des modèles dynamiques qui prennent en compte la variabilité dans les paramètres du modèle. Cette variabilité fait référence aux différences aléatoires dues à l'hétérogénéité des données. Cette variabilité peut être due aux modifications des conditions environnementales, aux variations temporelles et spatiales ou à de simples variations aléatoires sur les mesures in situ de base. Les résultats de ces modèles sont fonction des composantes des modèles et de la variabilité aléatoire des paramètres. Leur mise en application au niveau des écosystèmes est jugé pertinente dans la mesure où les processus écologiques des formations forestières sont assez souvent erratiques, avec des variations spatiales et temporelles très dynamiques.

Les théories actuelles de la modélisation des écosystèmes considèrent les perturbations tels que les feux de brousse, les coupes rases, les crises climatiques comme des évènements centraux dans l'évaluation de leur dynamique. Il faut alors bien caractériser l'effet de ces perturbations en termes d'ampleur, de durée et de fréquence. Aussi, les réponses naturelles des écosystèmes sont-elles prises en compte dans les modèles (successions, résistances, compétition, etc.).

Il faut toutefois noter, même si les spécialistes parviennent avec aisance à reconstituer l'historique des écosystèmes du fait de l'existence de bases de données assez complètes par endroits (longues séries d'inventaire de végétation, données de paléoécologie, de dendrochronologie, de sédimentologie), qu'il n'en demeure pas moins difficile à l'heure actuelle de bien caractériser le devenir des écosystèmes à cause de plusieurs incertitudes liées aux trajectoires des changements climatiques et aux dynamiques socio-économiques.

Pour mieux comprendre la logique des modèles forestiers, il faut faire un bref rappel des fondamentaux sur la croissance des formations forestières.

Section 6.03 IV.1. Les fondamentaux écologiques

Pendant le processus de croissance, l'arbre modifie son milieu et utilise les ressources disponibles pour son développement, parfois au détriment d'autres plantes proches. La compétition entre les arbres est un facteur important qui au fil du temps impose une certaine structure et une composition des espèces dans un milieu donné. La compétition est plus rude quand le milieu est monospécifique (cas des plantations), puisque les plantes ont les mêmes besoins et développent les mêmes stratégies ou réponses aux différentes contraintes. Dans des milieux plus diversifiés sur le plan de la composition floristique, les capacités d'accès aux ressources varient en fonction des plantes du fait des différences dans les systèmes racinaires (profondeur, distribution), et des besoins en nutriments variables selon l'espèce (Waring et Running, 1998). Au niveau des écosystèmes, la compétition et les processus biophysiques qui se traduisent par une certaine structure de la végétation influent aussi directement sur les cycles des nutriments, du carbone et de l'eau.

Cependant, le développement d'une formation végétale ne peut s'appréhender qu'à travers des données historiques sur la composition et la croissance des espèces. L'obtention de ces types de données fait l'objet de mise en place dans différents écosystèmes, de dispositifs adaptés comme les parcelles de suivi de la végétation ligneuse (voir chapitre 3). Ces parcelles de suivi permettent non seulement de suivre les phénomènes de succession et la diversité biologique, mais constituent une bonne base pour évaluer les stocks de carbone de la biomasse sur pied utilisant les régressions allométriques. Mais pour arriver à reconstituer le cycle de croissance d'une formation forestière, il faut recourir à des modèles dynamiques qui permettent de prédire la croissance des arbres et les modifications de sa composition pendant plusieurs dizaines d'années.

En reprenant les étapes essentielles du développement d'un écosystème forestier, Waring et Running (1998), suggèrent 4 étapes suivant une dégradation totale des arbres dans un milieu :

- début de la production de biomasse avec des espèces pionnières (initiation, 1) - remplacement des espèces pionnières par d'autres espèces (exclusion, 2)

- développement de la régénération naturelle des espèces présentes (réinitiation, 3)

- maturité de la formation avec la présence d'individus au niveau de tous les étages (4)

Figure 63. Les 4 principales étapes de développement d'une formation forestière ; adaptée de Waring et Running (1998)

Au début, c'est-à-dire l'étape d'initiation (1), on a la mise en place des espèces pionnières (1). Avec la croissance des arbres et le développement de nouvelles espèces à travers un processus d'exclusion lié à la compétition, les espèces pionnières disparaissent (2). Les arbres devenus grands favorisent le développement de leur propre régénération naturelle (3). L'étape d'équilibre est atteinte à la maturité de l'écosystème caractérisée par la présence de toutes les strates (4).

Ces différentes étapes correspondent à des réponses fonctionnelles qui mènent toutes à la production de biomasse et à son accumulation dans différents réservoirs de l'écosystème forestier. À l'heure actuelle, les dynamiques des savanes sont étudiées en se basant sur la structure des classes de diamètres. Une population en bon état est celle qui n'est pas trop perturbée avec par conséquent une représentation des différentes classes de diamètre (Sambou, 2004). La disparition d'une classe de diamètre est un indicateur d'une perturbation à un moment donné. En foresterie, on utilise un indicateur plus général appelé la `qualité du site' (Waring et Running, 1998) ; laquelle est estimée par un indice de site `SI', représente la hauteur des individus dominants à un âge donné. Par exemple, SI(30)= 20 signifie que les individus dominants atteignent normalement la taille de 20 m à l'âge de 30 ans. Si à l'âge indiqué, les grands individus n'atteignent pas la moyenne de hauteur correspondante, le site présente alors des signes de dégradation. Pour cet indice il faut donc des données de suivi à long terme du genre collectées au niveau des parcelles de suivi de la végétation ligneuse.

i) L'un des grands défis de la modélisation est la prise en compte des réponses des écosystèmes (rétroactions) aux perturbations naturelles ou humaines (sécheresse, feux de brousse par exemple) et aux effets de certaines interventions comme une fertilisation additionnelle. Ainsi, la

simulation, dont les bases proviennent de stations expérimentales a été une voie largement explorée en foresterie pour reconstituer la dynamique des formations forestières.

Section 6.04 IV.2. Etat des connaissances sur les modèles de productivité des écosystèmes forestiers.

Les modèles de production forestière sont l'un des plus anciens types de modèle et remontent au ^19ième siècle avec les premières tables de correspondance qui cherchaient à prédire la production en fonction de paramètres dendrométriques. Actuellement, la révolution informatique permet de simuler la production des individus ou des formations végétales.

Les indices sur le site comme la hauteur dominante ou l'âge sont le plus souvent relevés. La plupart de ces modèles cherchent à tenir compte de la relation complexe entre la densité des arbres et leur croissance en diamètre et en hauteur. Ce type de modèle est largement appliqué à l'échelle de l'individu et certains chercheurs prennent en compte la mortalité pour mieux affiner leur prévision.

i) Pendant les trente dernières années, plusieurs modèles ont été développés pour analyser différents aspects du cycle du carbone y compris la dynamique de la végétation en relation avec les stocks de carbone. L'estimation de la PPN (Productivité Primaire Nette) est au centre de la plupart de ces modèles. Du fait des limites techniques et des contraintes environnementales (facteurs et mécanismes terrestres), les approches ont été diversifiées. Les analyses les plus simples ont exploré les relations linéaires empiriques entre la PPN et des paramètres telle que la température, les précipitations utiisées dans le modèle de Miami. A l'autre extreme, nous avons les modèles biochimiques comme TRIFFID et BIOME3 plus complexes (modèles de processus).

Ces modèles biogéochimiques ont été testés en comparant des résultats de simulation à des paramètres observables comme la croissance ligneuse sur une période de temps relativement courte (~ 5 ans). Cette adéquation entre les résultats des simulations et la croissance des arbres, suppose une bonne évaluation de la photosynthèse, de la respiration, de l'allocation de carbone dans les différentes parties de l'arbre et du processus de renouvellement des tissus (Waring et Running, 1998).

La comparaison des modèles ne doit pas se limiter donc à la confrontation des résultats, mais considérer aussi l'examen de leur structure interne pour voir les forces et les faiblesses des sous-modèles en particulier, ceux qui permettent de générer la PPN des écosystèmes.

Selon la structure, il existe deux grands groupes de modèles : les modèles biogéographiques (corrélation) et les modèles biochimiques (basés sur des bilans de carbone). Les deux sont souvent désignés sous le terme de modèle biogéochimique. Les modèles biogéographiques comme BIOME et ALBIOC utilisent un quadrillage pour renseigner les variables du climat pour chaque cellule de la grille afin de déterminer le nombre et les types de plantes qu'on peut y rencontrer. Les biomes et les écosystèmes sont ainsi présentés comme des combinaisons particulières de types de plantes. Les modèles biochimiques (exemple : TRIFFID) quant à eux, considèrent une constante distribution des types de plantes. Les processus biochimiques comme la photosynthèse et la respiration sont simulés en fonction du climat local, du taux de CO2 atmosphérique, de la radiation photosynthétique active, de

l'humidité du sol et des précipitations. Les modèles biochimiques peuvent simuler les changements de la densité et de la productivité végétale. Le tableau 19 présente une synthèse non exhaustive des modèles existants.

Tableau 19. Synthèse sur quelques modèles utilisés pour la simulation de la croissance des végétaux. Source Adams et al. (2004), modifiée par cette étude.

NB. COS (carbone Organique du Sol), MOS (Matière Organique du sol), (Productivité Primaire Nette), C/N (Rapport carbone azote), N (Azote), P (Phosphore), S (soufre), C (carbone),

Il est difficile de dire qu'un modèle est meilleur qu'un autre. Un modèle doit être utile en fonction des objectifs qu'on se fixe et de la dose de subjectivité et d'imprécision dans le processus de modélisation. Le cycle de vie d'un modèle est le suivant : les objectifs initiaux déterminent sa structure, les objectifs se précisent, s'étendent et la structure initiale s'y adapte, etc. Les objectifs et la structure ont des relations hiérarchiques puisque le système a un contexte (haut, objectifs) et des mécanismes (bas, structure). L'essai d'évaluation des modèles dans les paragraphes qui suivent, n'est pas une appréciation technique, mais plutôt une analyse de leur portée opérationnelle.

Section 6.05 IV.3. Utilisation des modèles et la gestion durable

des forêts

Le débat actuel sur la gestion durable des ressources forestières a beaucoup influencé l'exploration des modèles pour simuler des options d'aménagement et des choix politiques pouvant influencer la dynamique spatiale et temporelle des formations végétales. Le rôle actuel et futur des ressources forestières est devenu par conséquent, une question importante pour sa biodiversité, son importance économique, énergétique et son effet sur le climat. La conservation durable des ressources forestières est très difficile à définir du fait de la nécessité de croiser plusieurs indicateurs parfois pas simples à quantifier. La durabilité suppose que la productivité et l'intégrité de la forêt soient bien conservées. Ce concept de durabilité est conditionné dans ce cas par deux échelles d'analyse qui interagissent : le temps (quelle période considérer ?) et l'espace (quelle taille de forêt prendre en compte ?), (Monserud, 2003).

Avant les années 1990, la plupart des pays ont géré leurs ressources forestières sur la base d'un maintien de la production (biomasse totale), en mettant en second plan la productivité (renouvellement) de la forêt. Le choix du développement forestier durable dépend en général de ce qu'on cherche à maintenir durablement et le plus souvent, ce choix est orienté vers des besoins utilitaires. Ainsi, le concept de durabilité pris dans son sens socio-économique ne peut se concevoir sans que l'environnement (les ressources naturelles) qui en est la base ne soit durable. Cette conception permet de prendre en compte d'autres fonctions de la forêt pour intégrer l'état des formations, leur intégrité, et leurs relations fonctionnelles avec les autres éléments biophysiques du milieu, tout en jouant son rôle économique, écologique, social et culturel pour les générations présentes et futures. Cette définition multidimensionnelle est très utile mais ne mène pas à une possibilité de quantification surtout pour les petites échelles.

Le passage de la production optimale à la production durable a été stipulé par le rapport Brundtland sur le développement durable en 1987 (Commission Mondiale pour l'Environnement et le Développement) et consolidé lors du Sommet de Rio en 1992 avec l'adoption des Principes de la Forêt. Depuis, plusieurs initiatives ont été prises comme les accords de Montréal, Kyoto, Conventions sur la Biodiversité, sur la Désertification, etc. Un accent particulier a été mis sur les critères et les indicateurs pour évaluer la durabilité de la gestion forestière à différentes échelles. Il faut toutefois noter que, les indications de durabilité forestière sont souvent appréciées à un niveau national alors que la gestion de la ressource se fait au niveau de la formation, donc à une échelle locale. Ce décalage entre

l'échelle de conception des politiques et les échelles de prise de décision pratiques n'a pas permis une gestion adéquate des formations forestières. Un exemple souvent évoqué au Sénégal est la distribution des quotas d'exploitation qui échoit souvent à des citoyens externes aux terroirs d'exploitation (Ribot, 1998; 2002). C'est à cette dernière échelle d'ailleurs que la plupart des modèles forestiers ont été développés. Ainsi, le recours aux modèles permet d'anticiper des processus et d'appuyer la prise de décision par rapport aux prévisions les plus vraisemblables.

Ces éléments ont beaucoup influencé le choix du modèle utilisé dans ce travail. Nous n'avons pu obtenir que les modèles CENTURY, CASS, PNET, DNDC et SARRA-H. Les deux derniers ont été exclus parce que ce sont des modèles de croissance des essences agricoles. On a alors procéder à des tests des différents autres modèles. Le modèle CENTRURY (dernière version) simule à la fois le carbone et les flux biogéochimiques. Les données d'entrée sont très nombreuses et le plus souvent des valeurs par défaut sont utilisées sans qu'on ait un contrôle sur la signification de ces valeurs pour les écosystèmes de savane. Le modèle PNET développé par l'Université de New Hampshire (USA), ne dispose pas d'écosystèmes tropicaux et donc pas de formations de savanes. De surcroit, les essais d'ajustement des types de forêts développés dans le modèle ne permettent pas de rendre compte de ce qui se passe dans les savanes. Seul le modèle CASS-1.2 (Carbone Accounting Software), Roxburgh (2004), développé par le CRC (Australie) prend en compte les savanes et les processus de perturbation comme les feux, les coupes, les transformations d'utilisation des terres les écosystèmes tropicaux. Ce modèle a été utilisé par conséquent pour simuler selon les cas, quelques scénarios de modification sur les savanes permettant de caractériser le devenir du carbone.

Section 6.06 IV.4. Modélisation des flux de carbone avec le modèle CASS

La possibilité de modéliser les flux de carbone dans des écosystèmes est un aspect central dans l'étude des changements climatiques. Le modèle CASS permet de faire de la simulation des flux de carbone dans les écosystèmes terrestres majeurs. Les écosystèmes de savane y sont bien représentés avec une possibilité de définir les caractéristiques des écosystèmes particuliers ou des variations subtiles qui se traduisent par une modification du bilan du carbone. Le modèle prend en compte la litière, la dynamique du carbone dans le sol, et le carbone restant des produits ligneux récoltés (fabrication de papier, bois de chauffe, de construction, etc.). Dans ce modèle, le carbone atmosphérique est fixé à travers la photosynthèse et redistribué au niveau des feuilles, des rameaux et des racines, une partie étant restituée sous forme de respiration autotrophe. Les différentes portions du carbone

absorbé sont progressivement transférées au sol à partir d'où elles peuvent rejoindre l'atmosphère à travers la respiration hétérotrophe. La croissance des plantes est fonction de la quantité de carbone qu'elles peuvent absorber de l'atmosphère pour effectuer la photosynthèse. Ce taux d'absorption du CO2 varie en fonction de la quantité de CO2 disponible, des nutriments, de la température, de l'eau, de l'azote d'origine atmosphérique, des types de formation, etc. La décomposition suit une fonction exponentielle simple en relation avec la température et la disponibilité des ressources en eau. L'effet des perturbations liées aux feux de brousse et l'exploitation du bois peuvent être pris en compte dans le modèle de la même façon que les facteurs de modification du couvert végétal comme les changements d'utilisation et d'occupation du sol.

(i) Il est très important aussi que les modèles qui permettent d'établir le bilan de carbone soient basés sur des processus physiologiques, plutôt que sur une présomption d'homogénéité des formations végétales. En effet, durant les prochaines décennies, les arbres seront exposés à des changements non seulement de la concentration atmosphérique de CO2 mais aussi peut-être à des variations extrêmes de température ou de pluviométrie. Bien que des études à court terme aient statué sur les effets de l'augmentation de CO2 sur la croissance des formations forestières, il demeure que la réponse des arbres et des forêts à des concentrations élevées de CO2 et aux changements climatiques qui y sont potentiellement associés reste à définir.

(b) IV.4.1. Description du modèle CASS

Le principe du modèle CASS est que les écosystèmes terrestres peuvent être répartis en gros dans trois réservoirs séparés : 1) le réservoir de carbone de la végétation vivante, 2) le réservoir de carbone de la végétation morte (litière), 3) le réservoir de carbone du sol. Le modèle prend aussi en compte un réservoir 4, constitué du carbone dans l'atmosphère, mais juste pour voir son effet de fertilisation dans le processus de photosynthèse. Des sousréservoirs peuvent être définis dans chacun de ces grands groupes (figure 64).

La principale entrée du modèle est le carbone atmosphérique fixé par les plantes (PPN, gC/m²/an) et les principales sorties sont le stock de carbone des différents blocs et sous-blocs et le CO2 libéré dans l'atmosphère. Les paramètres (af, ab, ar) sont les portions de carbone réparties entre les feuilles, les branches et les racines ; af + ab + ar = 1. Le taux à travers lequel le carbone de la végétation vivante est transféré à la litière est défini par la durée moyenne d'existence du carbone au niveau des feuilles, des branches et des racines (Lf, Lb, Lr). Pour exemple, si Lf est de 5 ans, alors 1/5^ième du carbone total des feuilles est perdu pour la litière foliaire pour le même espace de temps.

Une fois que le carbone se trouve dans la litière, il peut se produire trois choses : le carbone

peut y rester jusqu'à l'année suivante, il peut se retrouver dans l'humus du sol, la litière peut se décomposer pour libérer le carbone dans l'atmosphère. L'humus peut subir une décomposition et libérer le carbone ou le convertir en carbone stable du sol.

Les bases mathématiques du modèle combinent 8 équations différentielles simultanées et

chaque équation décrit une des huit dynamiques des 8 blocs de carbone. Ces équations

traduisent la vitesse à laquelle le carbone des différents blocs change dans le temps. Pour

calculer le stock de carbone, ces équations sont intégrées par le modèle utilisant l'algorithme

dC feuille, branche, racine/dt : traduit la vitesse à laquelle le carbone passe des feuilles, branches, racines à la litière.

C_litière-feuille/L_feuille : traduit le taux de transformation du carbone de la litière vers le
bloc humus. Le second terme `h_litière-feuille*C_litière-feuille/L_litière-feuille' est la quantité

de carbone de la litière foliaire décomposée, c'est-à-dire la portion qui retourne dans

Les trois premiers termes de l'équation traduisent les gains en carbone à partir de trois

sources de litière. Le quatrième terme est une conversion du carbone de l'humus du sol et le dernier exprime la décomposition du carbone de l'humus du sol.

Quand une simulation est faite sur une zone avec une faible végétation qui croît dans le temps, la PPN augmente à un taux de 1,05 et la courbe prend une forme sigmoïdale (forme de S) rendue par la formule suivante :

Dans ce modèle on peut inclure des modifications de variables climatiques comme la température, le CO2 atmosphérique, l'humidité du sol, la fertilisation du sol, le rythme de la décomposition de la matière organique, etc. Le poids des blocs est fonction du taux de fixation et de libération du carbone

Le principe de modélisation de la dynamique du carbone est basé sur le bilan entre la quantité de carbone qui entre dans le système par le processus de la photosynthèse et celle qui en sort par la consommation des herbivores, les pertes de feuilles, etc.

Ces équations de base permettent de comptabiliser les flux de carbone entre les trois réservoirs terrestres que sont la biomasse vivante, la litière et le carbone du sol. A partir de la synthèse des plantes qui fixent le CO2, la respiration autotrophe et hétérotrophe est déduite des quantités de carbone fixées ; ensuite le modèle prend en compte les perturbations de différente nature : feux de brousse, coupe, changement d'utilisation des terres, changement d'occupation des sols, etc. Pour chacun de ces processus, la modification des stocks et des flux de carbone dépend de la durée du phénomène et de son ampleur. Les principales composantes du modèle sont montrées à la figure 65.

PPG (Productivité Primaire Globale) ; PPN (Productivité Primaire Nette) ; PNE (Productivité Nette de l'Ecosystème) ; PNB (Productivité Nette du Biome).

Le modèle CASS permet alors d'observer les grands processus qui interagissent pour caractériser les trajectoires du carbone dans les écosystèmes terrestres. Aussi, dans un souci de transparence et de simplicité, ce modèle accorde une grande importance à la description simple des processus écologiques. Cependant ses deux principales limites sont :

- qu'en conditions réelles, les cycles de carbone de l'eau et des nutriments évoluent en

parallèle et interagissent ; les autres cycles agissant comme des facteurs extérieurs

- et que la croissance y suit le schéma de la `productivité maximale' spécifiée et modifiée en fonction des facteurs écologiques.

La prise en compte des différents paramètres est indiquée à la figure 66, qui détaille l'architecture du modèle codifié en VBA-Excel (voir reprise des codes à l'Annexe 4).

IV.5. Résultats de la simulation

Pour structurer les paramètres de base, on a combiné les données de la littérature et les données collectées dans le cadre de ce travail. Les stocks moyens de carbone de la ligne de référence au niveau des sols et de la litière ont été ajustés en se basant sur les travaux de Elberling et al. (2002); Touré (2002); Batjes (2003); Manlay et al. (2004); Tieszen et al. (2004); Gray (2005); Farage et al. (2007); Nsabimana et al. (2008). Pour la biomasse sur pied, les données de terrain et les résultats de Brown (1997); Moura-Costa et Stuart (1999); Woomer et al. (2004); Barbosa et Fearnside (2005); Lufafa et al. (2008) ont servi de base pour renseigner le modèle.

En se basant sur les valeurs par défaut du modèle on a accepté la répartition de la biomasse pour la savane boisée (30% feuilles, 50% bois ; 20% racines) ; pour la savane arborée ou arbustive (25% feuilles, 45% bois : 30% racines), pour les formations herbacées (60% feuilles, 10% ligneux ; 30% racines) ; pour l'agriculture (50% feuilles ; 10% ligneux ; 40% racines). Ces valeurs peuvent être mieux ajustées, mais on s'est basé pour la définition du ratio de la biomasse racinaire sur les valeurs IPCC concernant le « Root/Shoot ratio » (rapport biomasse racinaire/ biomasse sur pied) (IPCC, 2003).

Les données sur les températures maximum et minimum, l'humidité des sites, la concentration de CO2 dans l'air (370 ppm) ont été ajustées.

La donnée de base du modèle est l'assimilation du CO2 atmosphérique. Ce paramètre est rendu dans le modèle par la PPN qui en constitue la porte d'entrée. Les valeurs de PPN ont été obtenues par analyse de données satellitaires (MODIS). Les PPN annuelles de 2000 à 2006 ont été acquises à partir du serveur http://daac.ornl.gov/NPP/npp home.htm; et les moyennes de PPN de différentes formations ont été appliquées. Le format MOD17A3.A2000. Sahel_subset_npp_1km a été téléchargé et le Sénégal échantillonné. Les valeurs moyennes de PPN sont calculées en utilisant des polygones représentatifs des formations ciblées.

Les différentes simulations ont concerné (voir figure 67) des savanes soumises aux feux de brousse (simulation 1 et 2) ; des savanes exploitées pour le bois (simulations 2 et 4) ; des terres de culture mises en jachère (simulation 5) ; des zones boisée aménagées dont le bois est utilisé pour les besoins d'énergie (simulation 6) ; des savanes pâturées (simulation 7 et 8) ; et des formations de savanes boisées/forêts claires transformées en terres agricoles. Ces choix de scénarios sont inspirés des cas fréquents de situations qu'on rencontre dans les

écosystèmes étudiés ; Il est possible de diversifier les cas et combiner les facteurs mais l'interprétation des résultats devient plus délicate à faire.

Figure 67. Courbes de variation du carbone dans les différents réservoirs selon des scénarios de perturbations en cours dans les écosystèmes de savane (durée de la simulation = 100 ans)

(a) IV.5.1. Analyse des résultats de la simulation

Les deux premières simulations (1 et 2) permettent d'analyser l'impact des feux de brousse au niveau des savanes. Les feux de brousse constituent un phénomène récurrent, quasiannuel et qui affectent les savanes chaque saison sèche. Les feux affectent ces écosystèmes directement par la consommation de biomasse et indirectement par la modification des processus écologiques comme le cycle de l'eau, les cycles biogéochimiques, les échanges d'énergie et de matière entre les composantes de l'écosystème et surtout par la décomposition de la matière organique entraînant une forte libération de carbone, etc. Les travaux antérieurs (Kuhlbusch et Krutzen., 1995; Fearnside, 2000; Mbow et al., 2000; Mbow et al., 2003; Nielsen et al., 2003; Saarnak et al., 2003; Zhang et al., 2003; Mbow et al., 2004; Barbosa et Fearnside, 2005) ont montré le rôle important joué par les feux dans les savanes. Il faut toutefois noter que, l'impact du feu dépend de plusieurs facteurs : intensité du feu, types de formations végétales affectés et leur état de dessiccation ; conditions météorologiques et topographiques, etc.

La simulation 1 montre un feu d'intensité moyenne sur une savane arborée mais qui survient tous les trois ans. Pendant les premières années, les stocks de carbone diminuent assez rapidement, pour ensuite rester stable pour le reste du temps. On remarque la variation parallèle du carbone de la litière et de la biomasse après chaque feu ; alors que le carbone du sol est moins sensible à ces variations événementielles dues aux feux.

Pour la simulation 2 (a, b), on a essayé de voir l'impact d'un brOlis sévère et de faible intensité sur des formations de savane boisée (plus dense) sur un pas de temps de 3 ans. Il apparaît que la chute des stocks de carbone est spectaculaire pour les feux intenses, y compris pour le carbone du sol. L'intensité du feu fait varier significativement les stocks de carbone de tous les réservoirs. Ainsi à défaut d'empêcher les feux, il faut aller dans le sens d'utiliser des feux de moindre intensité, qu'on désigne sous le vocable `feux précoces'. Il s'agit de feux contrôlés dans des conditions d'humidité et de charge de biomasse bien précises. Les feux de forte intensité désigne ici les feux tardifs en milieu de saison sèche (figure 68).

Figure 68. Intensité des feux de saison sèche dans le Parc National du Niokolo Koba (Sud est Sénégal)

Les simulations 3 et 4 concernent les coupes (exploitations) de bois dans les formations de savane. L'exploitation forestière est un des facteurs les plus puissants et les plus manifestes de la dégradation des savanes. Les besoins en bois, pour satisfaire la demande d'énergie, le marché du bois de service et du bois d'uvre, constituent une rubrique importante que ne peuvent supporter les formations forestières. La frénésie de l'exploitation dépasse assez souvent la capacité des écosystèmes. Au Sénégal, les besoins d'énergies sont largement satisfaits à partir des formations forestières. La dégradation de ces dernières a suscité plusieurs stratégies comme le reboisement, les bois de village, les plantations en régies, les plantations privées, la mise en défens, etc. Ces initiatives prises par le service forestier n'ont pas empêché un développement rapide des défrichements et des coupes (déforestation). La déforestation est ciblée par le protocole de Kyoto comme une importante source de carbone, mais aussi une solution à l'atténuation du CO2 atmosphérique si des mesures adéquates sont prises. Plusieurs études portant sur les changements d'occupation du sol (Grepperud, 1996; Giese et al., 2003; Lambin et al., 2003; Reenberg et al., 2003; Tappan et al., 2004) montrent des tendances de dégradation dont l'impact sur les stocks de carbone est sans équivoque (figure 69).

La simulation 3 montre une formation de savane bien aménagée, dont l'exploitation est mise en adéquation avec les stocks de bois disponibles. Les stocks de carbone de la biomasse sur pied, de même que ceux du sol sont légèrement affectés. Par contre, la simulation 4 montre une situation de surexploitation. Pendant l'intervalle sans exploitation, la végétation a tendance à repartir, mais le retour de l'exploitation ramène les quantités de carbone à un niveau très bas. Il apparaît ainsi, que la mise en adéquation entre l'exploitation et le potentiel ligneux est une voie salutaire pour préserver non seulement l'équilibre des formations en question (Ravindranath et al., 2001; Riedacker, 2004; Sambou, 2004) ; mais

aussi pour améliorer la contribution de ces écosystèmes à l'atténuation du taux de carbone atmosphérique.

La troisième catégorie de simulation porte sur les terres dégradées. Les scénarios retenus ici, portent sur une perspective de reconstitution ou de réhabilitation. Les terres dégradées peuvent prendre plusieurs formes. Nous en retenons deux: une jachère qui devient savane, ou une terre dégradée mise en défens mais soumise aux feux et à l'exploitation de bois. On constate que les terres dégradées ont un potentiel de reconstitution assez rapide, mais la vitesse de reconstitution du carbone du sol est plus lente que celui de la biomasse (simulation 5). Le carbone du sol semble se reconstituer moins vite et peut faire 3 fois moins le carbone de la biomasse selon la simulation 5. Une jachère en reconstitution diffère ainsi des savanes par le taux de carbone du sol qui y est moins important ; les rapports sont inversés en savane (carbone du sol plus important que le carbone de la biomasse, simulations 1-2-3-4). C'est pour cette raison que dans la plupart des jachères, le cycle de retour s'est raccourci, à certains endroits du Sénégal, à cause de cette impression de reconstitution du milieu liée au couvert végétal. Les études sur le carbone des jachères confirment cet important potentiel de stockage de carbone (Hashimotio et al., 2000; Tschakert et al., 2004; Wood et al., 2004; Vagen et al., 2005). Certains auteurs (Lufafa, et al., 2008; Takimoto et al., 2008) soulignent la présence importante des arbres en zone de jachères ; lesquels peuvent initier le retour des cycles d'échanges entre la biomasse et le sol. C'est pour cette raison d'ailleurs que les pratiques agro-forestières sont vivement encouragées pour les terres caractérisées par une perte significative de fertilité (figure 70). Les arbres font remonter les nutriments non accessibles aux plantes cultivées et entretiennent une fertilisation organique par les chutes et la décomposition de feuilles (Mbow et al., 2008).

Figure 70. Pratiques agroforestières dans le bassin arachidier (gauche, Faidherbia albida) et dans le Saloum Oriental (droite, Cordyla pinnata)

La simulation 6, par contre est une savane qui dans un premier temps est exploitée pour son bois tous les 7 ans pendant les 25 premières années. L'atténuation des prélèvements même avec une présence de feux de moindre intensité permet par la suite de conserver l'essentiel du carbone des différents réservoirs. Cette simulation montre que malgré le passage des feux et la collecte de bois de chauffe (d'intensité moindre), la productivité de l'écosystème est relativement bonne. La simulation 6 montre qu'un écosystème qui n'est pas continuellement exploité même avec un passage régulier des feux de moindre intensité peut jouer un rôle important dans le stockage de carbone.

Les simulations 7 et 8 traduisent l'influence du pâturage au niveau des stocks de carbone (figure 71). La simulation 7 montre une importante activité pastorale après 25 années dans une savane arborée. Le carbone de la biomasse est fortement réduit et se stabilise rapidement si la charge animale n'a pas augmenté entre temps. Le carbone du sol est aussi réduit mais pas avec la même ampleur que celui de la biomasse. Si la pression du bétail est constante, ce type de formation peut se maintenir en l'absence d'autres facteurs de dégradation. Par contre, une formation herbacée faiblement pâturée dans des conditions de bonne pluviométrie et sans intervention d'autres facteurs de dégradation, peut mener à une reconstitution des stocks de carbone (Hary et al., 1996). Ainsi la question du pâturage se pose en termes de charge ou de pression du bétail.

Figure 71. Pression du bétail dans la zone de Kaffrine (gauche, photo, A. Reenberg) et les parcours de transhumance au Sénégal Oriental (droite)

La dernière simulation (simulation 9) est une reconstitution d'un défrichement agricole dans une savane boisée (figure 72). Ces types de situations sont souvent rencontrés dans la zone d'étude avec l'avancée du front cotonnier et du front arachidier. Ces spéculations nécessitent une coupe rase des arbres au niveau des champs. Des pratiques de brûlis, de coupes ou de mortalités provoquées des arbres finissent au bout de quelques années par dénuder des formations végétales relativement denses.

Ces différentes simulations montrent les importantes quantités de carbone des sols de
savane. Il faut remarquer cependant que les processus qui régissent le recyclage du carbone
de ces écosystèmes sont fortement influencés par les processus qui se déroulent au niveau de

la végétation (Archer et al., 2004). Le carbone du sol est le résultat des différents échanges de matières végétales entre les plantes et le sol. La végétation devient ainsi le moteur de la dynamique du carbone dans les différents réservoirs de ces écosystèmes. Si la végétation est bien conservée, le carbone de l'écosystème se reconstitue assez vite ; par contre la dégradation de la végétation nuit, directement aux autres réservoirs dans des délais plus ou moins courts. C'est une des raisons pour lesquelles le Protocole de Kyoto n'a pas rendu éligible le carbone du sol, mais juste le carbone de la végétation qui est très vulnérable aux modifications d'utilisation des terres.

Ces simulations permettent ainsi d'apprécier la dynamique de la végétation et surtout le test de scénarios. Lesquels, peuvent être complexes (plusieurs combinaisons possibles) et requièrent beaucoup d'informations in situ pour bien ajuster les simulations. Parallèlement, IPCC a, dans le cadre des méthodes approuvées et du guide des bonnes pratiques sur la foresterie, développé des méthodes de calcul de la dynamique du carbone des écosystèmes pour la comptabilité du carbone des projets MDP.

Ces méthodes approuvées sont à l'heure actuelle (septembre 2008) au nombre de 10 avec une méthode consolidée :

http://cdm.unfccc.int/methodlogies/ARmethodologies/approved ar.html. Ces méthodes d'élaboration introduisent la notion d'additionalité et leurs méthodes de calcul. Un des aspects importants de ces méthodes approuvées est la prise en compte des fuites. Les fuites sont non seulement les prélèvements sur la biomasse mais aussi les dégagements de GES liés aux activités du projet. Le facteur climatique peut renforcer ou contrer ces processus humains. Dans le modèle CASS les facteurs écologiques sont pris en compte à travers le module `Environmental Multipliers' que sont essentiellement la température, l'humidité, la fertilisation et la saisonnalité.

Dans le cadre des changements climatiques, des modifications sont entrevues au niveau du cycle de l'eau, de la température, et des concentrations de CO2. Ces éléments affectent la photosynthèse et donc le processus de stockage de carbone des plantes.

Le Sénégal fait partie des zones arides et semi-arides caractérisées par une forte variabilité des précipitations. Les pluies annuelles ont fortement diminué pendant les quarante dernières années. Un léger mieux est noté au cours des 10 dernières années avec une augmentation des pluies de forte intensité pendant le mois d'aoflt. La réduction des précipitations entraîne un stress hydrique qui réduit l'efficacité de la photosynthèse. La

réduction de l'humidité du sol influe directement sur l'ouverture des stomates des plantes qui, en réduisant leur transpiration atténue la fixation du carbone et sa diffusion dans la plante (Rosenberg et al., 1983). L'eau constitue alors un facteur limitant dans la production de biomasse.

Les températures globales ont aussi augmenté. Au Sénégal, les données des stations synoptiques montrent une hausse de près 1° C depuis 1980 (chapitre I). La photosynthèse n'est pas significativement affectée par les variations de températures dans les marges normales d'adaptation de la plante. Mais avec de fortes variations de température, la respiration de la plante est très affectée. Les arbres tropicaux (plantes C3) sont plus sensibles aux variations de températures que les plantes C4 (herbacées) qui peuvent assimiler plus vite d'ailleurs quand les températures augmentent. Avec le réchauffement de la terre, un stress thermique plus important devrait être noté sur les plantes C3 (Rosenberg et al., 1983). Aussi, l'accroissement des températures peut augmenter la respiration au niveau des sols et des racines, et favoriser une décomposition rapide de la litière. Il s'en suivra naturellement de plus grandes émissions de CO2 dans l'atmosphère.

Les concentrations de CO2 atmosphérique sont en constante augmentation. Dans le chapitre I nous avons montré que le CO2 augmente en moyenne de 1,4 ppm/an. Théoriquement, en augmentant la concentration de CO2 atmosphérique, la fixation du carbone par les plantes augmente ; mais faudrait-il que les autres conditions de température, de lumière et d'humidité soient réunies. Des essais de Rosenberg et al. (1983), montrent une augmentation linéaire de la photosynthèse avec l'augmentation du CO2 atmosphérique entre 220 et 400 ppm. Les plantes C3 (arbres tropicaux) supportent plus l'augmentation de CO2 que les plantes C4 (les Poaceae). Les plantes C3 augmentent plus leur photosynthèse que les plantes C4 dans le cas d'une augmentation de la concentration de CO2 atmosphérique. Ces différences ont été notées dans des serres dont l'air ambiant a été enrichi en CO2.

D'autres facteurs comme le vent et des turbulences ont été évoqués comme pouvant influencer la productivité des plantes. Le vent a essentiellement un effet mécanique à travers les distorsions sur la physionomie des formations. Il faut aussi noter que la température, l'humidité ou le taux de carbone du sol influent sur la respiration des plantes (dégagement de CO2). La respiration dépend de la température qui influence le processus d'oxydation de l'humus, l'activité métabolique de la flore et de la faune, et enfin la respiration des racines. L'humidité du sol, quant à elle, est un facteur déterminant dans le processus de décomposition de la litière. Ainsi, les modifications de ces paramètres dans le cadre des changements climatiques entraînent d'importantes mutations dans les échanges biogéochimiques entre formations végétales et atmosphère.

Section 6.08 Conclusion

La modélisation est un exercice complexe et risqué. La diversité des modèles et les divergences d'approches montrent que le sujet reste largement ouvert. Aussi, faut-il dans le choix d'un modèle, considérer la maîtrise des paramètres d'entrée et la possibilité de produire des résultats vraisemblables et conformes à la réalité de terrain. A l'heure actuelle, la grande majorité des modèles sont des `boîtes noires', difficiles à pénétrer et d'appropriation très contraignante. Le modèle CASS utilisé dans cette partie du travail, a l'avantage d'être transparent et dispose d'un paramétrage adapté pour les savanes et ses processus.

Les résultats obtenus montrent qu'au niveau des écosystèmes de savanes d'importantes modifications peuvent subvenir soit à cause de facteurs naturels ou humains. En l'absence de perturbations humaines, les formations végétales dégradées ont tendance à se reconstituer. Le but de l'aménagement forestier est justement d'équilibrer les prélèvements avec la capacité des écosystèmes à se reconstituer. Les facteurs humains influent sur les stocks de biomasse différemment selon la nature de la perturbation et de son amplitude. Nous avons testé les conséquences de plusieurs activités humaines (feu, collecte de bois, pâturage, abandon/jachère, plantation etc.). Il apparaît selon les résultats des simulations que les écosystèmes de savane sont très sensibles (réaction rapide après le passage d'un feu ou des coupes à blanc) et les délais de reconstitution peuvent parfois prendre beaucoup de temps (au moins 25 ans). Le suivi dans la modélisation des autres réservoirs de carbone (litière et carbone du sol) montre que les modifications de la végétation influent directement sur ces réservoirs, même si les modifications sont plus lentes que celles de la biomasse sur pied. Ainsi, tout effort de conservation des formations ligneuses a un effet d'entraînement sur l'amélioration des stocks de carbone des autres réservoirs.

Toutefois, pour introduire les variations entre les différentes formations de savane, dont le concept est unifié dans le modèle, nous avons procédé à la modification des paramètres de base (PPN et allocation feuilles, branches, racines). Les simulations proposées dans cette partie sont par conséquent des scénarios vraisemblables selon les activités en cours dans les savanes. Cependant, les dynamiques futures du climat, les changements de précipitations, de température, de concentration de CO2 etc., peuvent affecter significativement la fixation du CO2 atmosphérique et les processus de décomposition des plantes entraînant une libération de GES. Ces nouvelles conditions écologiques sont en prendre en compte dans le paramétrage du modèle.

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Article VII.

Article VIII. CHAPITRE V :

Article IX. Analyse dendrochronologique des

principales espèces

Pour parvenir à une analyse fine sur la dynamique des arbres, la méthode dendrométrique a été testée avec succès dans les écosystèmes tempérés. Le débat sur son efficacité en milieu tropical reste ouvert même s'il existe de réels potentiels. Sous ce rapport, l'application de cette méthode montre les possibilités offertes pour d'une part, caractériser la dynamique du carbone à travers la datation des espèces de savane et d'autre part permettre de décrire la variabilité climatique à partir des cernes des arbres. Sur la base de ces informations, des modèles de croissance des espèces principales (Cordyla pinnata, Ptercocarpus erinaceus, Combretum glutinosum, Terminalia macroptera, Acacia macrostachya) sont établis en rapport avec les conditions écologiques des savanes soudaniennes et soudano-guinéennes. Outre ces résultats, on peut signaler le poids des interactions et contraintes écologiques dans ces écosystèmes, ce qui explique le caractère non linéaire et lent de la croissance des arbres sur les sites étudiés.

Section 9.01 Introduction

L'une des questions centrales de la recherche sur les formations de savane s'articule autour de la dynamique, de la productivité ou du rythme de croissance des espèces végétales. Cette question peut être liée à la discussion sur la gestion durable des ressources forestières pour une reconstitution des formations dégradées et pour la séquestration du carbone dans l'esprit de Kyoto. L'analyse de la dynamique de la végétation est développée dans la plupart des études sur la base de la répartition des classes de diamètre, de l'évolution de la composition floristique ou par l'utilisation des modèles écologiques. Ces analyses sont le plus souvent orientées sur la structure de la végétation. A l'échelle des individus, il est possible de suivre la croissance des arbres en se basant sur l'accroissement du diamètre du tronc. Cette option est adoptée dans le traitement des parcelles de suivi de la végétation ligneuse. Cependant, vu la faible fréquence des mesures, il est difficile de déterminer une relation claire entre la dynamique du volume de bois et la variation pluviométrique par exemple.

La zone soudanienne et soudano-guinéenne connaît d'importantes variations climatiques et écologiques dues aux fluctuations de la pluviométrie depuis les années 1970. Le déplacement des isohyètes est une manifestation claire de la réduction généralisée des pluies (Sagna, 2006). Pour appréhender l'impact de cette crise climatique, la recherche s'est intéressée aux impacts sur la biodiversité, sur la productivité des écosystèmes et les impacts socioéconomiques. Cette variabilité climatique se manifeste aussi par des années excédentaires avec une pluviométrie qui dépasse la normale. Ces extrêmes ont aussi des impacts sur la croissance des arbres et se manifeste quantitativement et qualitativement sur le développement des plantes.

Pour suivre l'impact de cette variabilité climatique sur la dynamique des écosystèmes, plusieurs méthodes indirectes d»analyse de l'historique des formations végétales (étude des pollens, analyse des sédiments du sol) ont été proposées mais les essais n'ont pas toujours donné des résultats satisfaisants (Worbes, 2002). Le besoin de mieux comprendre la dynamique de croissance des arbres et l'effet de la variabilité pluviométrique sur la végétation suscite de nos jours un intérêt renouvelé de la dendrochronologie. La dendrochronologie (Du grec : dendron = l'arbre, kronos = le temps, logos = l'étude) est une méthode de datation, précise à 1 an voire à 6 mois près, qui permet de déterminer la période durant laquelle un arbre a vécu et de préciser l'année et la saison de son abattage. Grâce à elle, on peut dater l'âge des individus, la vitesse et les conditions de leur croissance. Ces paramètres permettent de reconstituer la variabilité du climat, notamment les précipitations, pendant la durée de vie de la plante. Des études on d'ailleurs pu compléter certaines séries climatiques lacunaires utilisant les résultats d'analyse dendrochronologique (Tarhule et

Hughes, 2002). Elle apporte, en plus d'une datation, de nombreux renseignements dans les domaines climatiques et écologiques à partir de la structure du bois. L'analyse du cambium a amené certains auteurs comme Worbes (2002), à rappeler l'importance des phytohormones des bourgeons, de l'anatomie du bois à travers les propriétés du xylème (arrangement des vaisseaux, la structure du parenchyme et des fibres du bois).

Le principe de base repose sur le fait que la croissance des végétaux ligneux à un rythme annuel est soumise à l'alternance des saisons. En effet, les arbres produisent un cerne de croissance pendant chaque saison des pluies grâce aux assises du cambium situé sous l'écorce. La largeur des cernes varie essentiellement en fonction des quantités d'eau de pluie et de leur répartition. A l'intérieur de chaque cerne, on peut distinguer la période de saison sèche (poreux et clair) et celle de la saison des pluies (dense et foncé). L'épaisseur des cernes dépend de la pluviométrie. Pendant les années pluvieuses, le cerne est plus large, alors que durant les années sèches, le cerne est plus étroit. Pour une même espèce, dans une même zone climatique, les cernes de croissance évoluent en théorie de la même manière. La différence entre espèces de la même zone réside dans la vitesse de croissance de celles-ci. On peut alors, après avoir mesuré l'épaisseur des cernes sous loupe binoculaire établir une courbe de référence normalisée pour une région climatique donnée.

L'épaisseur ou la densité des cernes est donc, d'une part, un indicateur de l'histoire du climat passé et, d'autre part, un point de repère pour dater une période de croissance. On peut mesurer les cernes et en tirer des graphiques qui représentent l'évolution de la croissance d'un arbre. Les années sont représentées sur la ligne horizontale de gauche à droite (abscisse), l'épaisseur des cernes figure sur la ligne verticale (ordonnée).

Ces cernes sont facilement visualisables sur les souches sous la forme d'anneaux concentriques. En comptant les cernes et en les analysant, on peut établir, pour chaque espèce d'arbre et par région, un catalogue de référence permettant de reconstituer la variabilité climatique. Le comptage des cernes d'arbre est théoriquement assez simple

La dendrochronologie apporte, en plus d'une datation, de nombreux renseignements dans les domaines climatiques et écologiques à partir de la structure du bois. L'analyse du cambium a amené certains auteurs comme Worbes (2002), à rappeler l'importance des phytohormones des bourgeons, de l'anatomie du bois à travers les propriétés du xylème (arrangement des vaisseaux, la structure du parenchyme et des fibres du bois).

Le comptage des cernes d'arbre est théoriquement assez simple. Cependant, la formation des cernes se fait grace aux assises du cambium situé sous l'écorce. A l'intérieur de chaque cerne, on peut distinguer la période de saison sèche (poreux et clair) et celle de la saison des pluies (dense et foncé). L'épaisseur des cernes dépend de la pluviométrie. Pendant les années pluvieuses, le cerne est plus large, alors que durant les années sèches, le cerne est plus étroit. Pour une même espèce, dans une même zone climatique, les cernes de croissance évoluent en théorie de la même manière. La différence entre espèces de la même zone réside dans la vitesse de croissance de celles-ci. On peut alors, après avoir mesuré l'épaisseur des cernes sous loupe binoculaire établir une courbe de référence normalisée pour une région climatique donnée.

L'analyse des cernes est largement utilisée en foresterie, botanique, climatologie et en sciences de la terre. Les différentes applications connues montrent que la dendrochronologie est très utile en climatologie, en écologie forestière et en gestion des ressources forestières (Stahle, 1999). La dimension changement climatique et potentiel de séquestration du carbone est une nouvelle possibilité d'application insuffisamment explorée. En effet, certains chercheurs sont souvent découragés par les difficultés liées à leur mesure du fait de la forte variabilité climatique qui affecte la formation des cernes des espèces tropicales (Worbes, 1995). La question posée est de savoir si les cernes visibles sont annuelles ou pas ? Est-ce que le comptage et les mesures sur les cernes permettent de reconstituer la variabilité climatique ? Quelles sont les espèces dominantes qui ont un réel potentiel de datation avec la dendrochonologie ?

Les études en Afrique sont rares et portent sur quelques sites et sur quelques espèces. Les références sur les espèces tropicales sont éparses même s'il a été prouvé la présence de cernes clairs sur certaines espèces, notamment celles qui ont un bois relativement dur. Beaucoup d'études ont montré que la mesure des cernes des espèces tropicales est un exercice difficile, même si la synthèse établie par Stahle (1999) prouve qu'il existe de grandes possibilités non exploitées pour ces espèces.

C'est pour cette raison et pour consolider les résultats obtenus au chapitre 3 et 4 sur la dynamique des espèces, que nous proposons une analyse plus fine de la dynamique de croissance des espèces en se basant sur la croissance des cernes.

Ce chapitre porte sur l'analyse de 5 espèces dominantes des savanes inventoriées que sont : Combretum glutinosum, Pterocarpus erinaceus, Acacia macrostachya, Terminalia macroptera et Cordyla pinnata. Ces espèces ont été les plus représentatives en termes de biomasse dans les Forêts Classées étudiées. Le but visé est de compléter les échelles d'analyse qui portent sur les groupements (données inventaires) ; le suivi de groupes d'espèces (données des parcelles permanentes), et le niveau spécifique (suivi de la croissance des individus de différentes espèces).

Section 9.02 V.1. Méthode

Le net découpage saisonnier des zones soudaniennes et soudano-guinéennes étudiées dans ce travail nous donne un certain espoir sur l'utilisation de la dendrochronologie pour l'analyse de l'impact de la variabilité climatique sur les arbres. Cependant, la saisonnalité climatique ne garantit pas forcément une perception nette des cernes. Les difficultés sont inhérentes à l'espèce et à la variabilité intra-saisonnière des pluies.

Les méthodes dendrochronologiques sont nombreuses et peuvent être classées selon qu'elle soit destructive (collecte d'échantillons de bois impliquant la coupe de l'arbre) ou non destructive (carottage ou méthode électrique). Le plus souvent, l'analyse du bois (technologie du bois) implique l'utilisation des sections du tronc d'arbre pour analyser les propriétés du bois (densité, cernes, structure, couleur). Cependant, certaines techniques modernes cherchent à analyser la dynamique de croissance du cambium en mesurant sa résistance électrique. Les différences de résistance traduisent une variation de la teneur en hydrocarbone due aux phases de dormance et de croissance. Le Shigomètre est un type d'instrument utilisé à cet effet (Worbes, 1995) mais l'interprétation des résultats issus de cette technique n'est pas aisée.

Les méthodes les plus éprouvées pour l'analyse des cernes des arbres sont basées sur les disques de tronc prélevés après abattage de l'arbre (méthode destructive). L'utilisation des dendromètres permet une mesure continue des diamètres de cernes et donc de l'activité cambiale qu'on peut alors comparer avec les données climatiques.

l'échantillon et en faisant ressortir le caractère effectif de la croissance du bois plutôt que de se limiter à l'enregistrement d'une variable non appréciée.

Pour être plus précis dans la caractérisation de la dynamique de croissance d'un arbre, les échantillons de bois font l'objet d'une analyse anatomique qui consiste à déterminer la structure du bois pour mieux définir les lignes de discontinuité. L'analyse de la densité des différents cernes est aussi une pratique courante. Cette technique utilise la technologie des rayons X pour identifier la délimitation des cernes du fait de la variation de densité (ce type d'analyse fera suite à ce travail). Ainsi, la variation de densité présente une forte relation avec la saisonnalité climatique. La densitométrie aux rayons X n'a pas donné de bons résultats sur les espèces tropicales du fait de la structure complexe du bois des angiospermes et des nombreuses variations intra-annuelles (Worbes, 2002). D'autres techniques utilisent la variation des isotopes stables du bois comme le C13, mais cette méthode est coûteuse et les résultats parfois difficilement comparables à la variabilité climatique.

Pour comparer la largeur des cernes avec la variabilité climatique, ces derniers doivent être transformés en indice de variation (standardisation) pour des besoins de comparaison. Les précipitations souvent utilisées pour les comparaisons en milieu tropical sont des cumuls mensuels. Les séries temporelles des précipitations mensuelles sont comparées à celles des cernes d'arbres pour mettre en évidence l'influence des précipitations sur la croissance des arbres.

Il est aussi important de mentionner l'importance de procéder aux techniques de datation croisée. Cette technique consiste à mettre en correspondance la largeur des cernes d'un individu avec des caractéristiques structurelles des arbres d'autres espèces dans la zone étudiée pour identifier l'année exacte de la formation des cernes. La datation croisée des cernes est une méthode de vérification et de consolidation de l'analyse dendrochronologique et dépend ainsi de leur reproduction adéquate. Elle est basée essentiellement sur le principe selon lequel l'effet des facteurs climatiques affecte différemment les cernes selon les espèces. Certaines espèces ont naturellement des cernes étroits, d'autres n'en ont pas pour la même saison, au moment où certaines espèces ont des cernes très distincts. On utilise alors les espèces qui ont des cernes nets de cette saison pour combler les lacunes sur les autres espèces.

L'approche utilisée dans cette étude a consisté à réutiliser les disques d'arbre qui ont servi à estimer le taux d'humidité dans le cadre de l'élaboration des modèles allométriques. Les échantillons ont été polis en utilisant du papier de menuiserie pour mieux exposer les cernes (Stahle, 1999 ; Tarhule et Hughes, 2002).

Section 9.03 V.2. Etat des échantillons et procédure de mesure

des cernes

Les échantillons analysés sont ceux des espèces principales qui ont servi à la mise en place des modèles allométriques (cf. Chapitre 2). Les études classiques utilisent une stratégie qui consiste à sélectionner les espèces reconnues pour le caractère distinct des cernes (Stahle, 1999 ; Stahle et al., 1999). Cette option n'était pas possible pour ce travail, puisqu'il n'a pas été recensé de travaux sur les espèces dominantes du Sénégal.

Une comparaison avec les cernes distincts observés sur les arbres des régions tempérées (comme le Pin Rouge) a permis de constater un grand flou sur les échantillons de savanes analysés dans ce travail. Tahrule et Hughes (2002) montrent qu'en savane Africaine les espèces comme Combretum glutinosum, Acacia macrostachya et Pterocarpus erinaceus sont difficilement utilisables pour ce type d'analyse. Il s'agit pourtant d'espèces très fréquentes. Ces auteurs soutiennent qu'on pourrait se rabattre sur des espèces comme Cordyla pinnata qui présente une netteté relative de leurs cernes.

Cependant, certains échantillons pourraient être mesurés en utilisant les algorithmes d'analyse d'image (exemple: CDendro: http://www.cybis.se/forfun/dendro/index.htm). Ces techniques passent par des filtres, la détection des bordures qui sont couramment dans le domaine de télédétection. On a préféré toutefois utiliser une loupe binoculaire pour détecter les cernes (iVelmex : http://www.velmex.com/manual tree ring sys.html). A chaque fois que cela a été possible, on a mesuré la largeur des cernes dans deux directions opposées en allant de l'extérieur vers le centre. Dans certains cas cette double mensuration n'a pas été possible.

Les mesures ont été très difficiles avec les échantillons de Cordyla pinnata et Combretum glutinosum. Les cernes sont le plus souvent discontinus ou disparaissent en se fusionnant avec d'autres cernes ou en se biseautant. Dans de telles situations, l'âge des échantillons et la largeur des cernes deviennent difficiles à déterminer. Dans certains cas, il était simplement impossible de procéder à l'analyse des cernes du fait d'une lecture très difficile de ces dernières.

Pour analyser les cernes les échantillons ont été polis (papier-sable) pour mieux mettre en exergue la structure du bois. Pour chaque disque, deux itérations ont été faites quand c'est possible dans deux directions perpendiculaires (figure 73).

L'option pour la mesure des cernes dans deux directions a été choisie pour minimiser les biais liés à la variabilité de la largeur des cernes dans le même échantillon. La moyenne des deux mesures a été faite pour chaque échantillon. Pour certains échantillons on s'est contenté d'une seule mesure. Au total 48 échantillons ont été analysés sur les 67 soit 70% des échantillons préparés pour cette analyse. Certains de ces échantillons très jeunes n'ont pas été inclus dans l'analyse croisée avec la pluviométrie. Le tableau 20 fait le point sur les traitements faits des échantillons.

ACAM : Acacia macrostachya COGL : Combretum glutinosum PTER : Pterocarpus erinaceus TEMA : Terminalia macroptera COPI : Cordyla pinnata

Les données sur la croissance des cernes ont été comparées à la dynamique des précipitations. Les courbes cumulées de la croissance des cernes ont permis d'analyser les modèles de croissance des espèces de savane.

Section 9.04 V.3. Résultats

Les cernes des espèces tropicales ne sont pas suffisamment distincts pour être nettement identifiables sur une loupe binoculaire. Les images de la figure 74 montrent la nature floue de la structure des cernes et nous édifient sur les difficultés subséquentes pour les analyser. La photographie de Pinus resinosa, espèces tempérée, (figure 74, Photo n° 6) a été introduite pour avoir un élément de comparaison avec les espèces des écosystèmes tempérées qui présentent des cernes bien distincts.

La théorie classique de la croissance des arbres n'est pas très apparente sur l'évolution des cernes des plantes de la végétation naturelle des savanes. Il est soutenu que les arbres croissent plus rapidement à leur jeune age et la croissance ralentit quand l'arbre vieillit. On observe bien sur l'échantillon 6 que cette théorie s'applique bien aux espèces tempérées. Mais

l'observation des échantillons de savane ne nous permet pas de faire cette déduction ^sigénéralement acceptée.

Les hypothèses qui peuvent être évoquées sont relatives aux facteurs de stress soumis à la plantule et qui limitent sa croissance rapide (compétition avec les herbacés, sols squelettiques peu profonds, feux de brousse, fortes températures). Ces facteurs réduisent la croissance et parfois éliminent certains cernes. En définitive, la rapidité de la croissance n'est pas exclusivement liée au cumul annuel de la pluviométrie. La distribution spatiale et temporelle des pluies est aussi un élément déterminant.

5 : Acacia macrostachya 6 : Pinus resinosa (espèce tempérée, référence)

Les résultats obtenus se démarquent de ce que les dendrochronologues ont observé dans les écosystèmes tempérés, en l'occurrence la bonne correspondance entre la pluviométrie annuelle et la largeur des cernes. En milieu tropical la nature des espèces, les différents facteurs stationnels et les contraintes exercées sur la plantes se traduisent par une évolution quasi erratique des cernes. Cette absence de régularité dans la croissance des arbres rend difficile la mise en relation entre la croissance des cernes et les facteurs écologiques, de même que la pluviométrie, décrite comme le facteur majeur de développement des plantes. La figure 75 montre plusieurs cas de figures :

- grand décalage entre la pluviométrie et la croissance des cernes (ACAM01 et ACAM04) ;

- bonne correspondance entre la croissance des cernes et la pluviométrie (COGL31, COGEL12, COPI2).

Ce déphasage entre les fortes précipitations annuelles et la faible croissance de cernes est plus caractéristiques chez les jeunes sujets qui ont un système racinaire peu profond et qui sont plus exposés à la compétition. La reprise de croissance de ces jeunes sujets après le feu est aussi toujours plus lente du fait d'une faible efficacité dans l'utilisation de l'humidité du sol. Cette logique s'applique aussi pour certains sujets adultes.

Figure 75. Analyse de la coévolution entre les précipitations et la croissance des cernes

Les vitesses de croissance sont très variables selon les espèces et leurs conditions stationnelles de croissance. Des espèces comme Pterocarpus erinaceus échantillonnées dans la Forêt Classée de Patako peuvent avoir des maximums de croissance annuelle de 10-12 mm/an, alors que leurs minimums peuvent être très faibles jusqu'à atteindre moins de 1 mm/an¹⁴.

Cordyla pinnata présente parfois une croissance assez rapide avec des maximums qui tournent autour de 6-7,5 mm/an et des minimums faibles de moins de 1 mm/an.

Terminalia macroptera croît en conditions favorables entre 5-7,7 mm/an avec des minima inférieurs à 1 mm/an.

Acacia macrostachya, se développe avec des maximums de 6,5-7 mm/an et des minimums inférieurs à 1 mm/an

Pour Combretum glutinosum les maximums de croissance des individus sont entre 4,5-5,5 mm/an et les minimums sont inférieurs à 1mm/an.

Les variations moyennes de croissance du DBH présentées dans le chapitre 3 confirment cette croissance relativement lente comparée aux espèces équatoriales qui peuvent avoir une croissance soutenue de plus de 8-9 mm/an (Worbes et al., 2003).

On constate sur la plupart des échantillons une sorte de décalage entre la croissance des cernes et la pluviométrie. Les fortes pluies se traduisent par une relative forte croissance mais avec un déphasage variable d'au moins une ou deux années. Ce constat fait penser que la plante ne tire pas immédiatement profit des fortes précipitations.

La difficulté de faire la relation entre pluie et croissance des arbres apparaît déjà avec les courbes de coévolution (figure 76). Il est important tout de même d'analyser les anomalies à travers des valeurs standardisées de croissance par la méthode des écarts moyens

La figure 76 montre quelques paradoxes entre les cumuls pluviométriques et la croissance des cernes. Sur quelques années la pluviométrie a été positive et la croissance des cernes négative ou inversement.

14 Dans les parcelles de suivi de la végétation, avec le suivi du DBH, Pterocarpus erinaceus présente une moyenne de croissance annuelle de 4,2 mm/an, Cordyla pinnata de 3,8 mm/an ; Terminalia macroptera de 4,1 mm/an ; Combretum glutinosum de 1,7 mm/an ; (voir chapitre 3).

Figure 76. Variation des écarts normalisés de croissance des cernes et de la pluviométrie

L'absence de correspondance dans la variation des précipitations et la croissance des cernes n'est pas un phénomène particulier à une espèce donnée. Elle est observée dans la plus part des échantillons à des moments donnés de leur croissance.

La relation entre la précipitation et la croissance des cernes dépend de plusieurs facteurs qui influencent directement ou non la vitesse de croissance des arbres. Parmi ceux-ci on peut retenir les points qui suivent.

Dans la zone sahélienne on observe une forte variabilité climatique (chapitre 1) qui se manifeste par une variation interannuelle des cumuls pluviométriques. Les saisons pluvieuses sont entrecoupées par des épisodes secs qui freinent la croissance des arbres. A l'intérieur de chaque saison on peut observer de longues pauses pluviométriques qui ralentissent les quantités d'eau absorbées par les plantes. Ces deux facteurs sont soulignés dans plusieurs travaux (Denett et al., 1985 ; Malo et Nicholson, 1990 ; Berger et al., 1996 ; Dahlberg, 2000) qui montrent la relation entre la variation pluviométrique et la production végétale. Il faut toutefois noter que si les températures constituent un facteur central à la phénologie des plantes en milieu tempéré, dans le domaine tropical par contre la quantité et la distribution temporelle de l'eau de pluie est le facteur essentiel, les températures n'étant pas un facteur limitant.

Les savanes africaines sont connues pour les nombreux feux de brousse qui affectent directement la composition et la dynamique de la végétation. De nombreuses études sur l'écologie des feux dans les savanes prouvent l'effet direct de la chaleur sur la croissance des arbres (Ahlgren et Ahlgren, 1960 ; Janzen, 1967 ; Afoloyan, 1978 ; Brookman-Amissah et al., 1980 ; Trabaud, 1987; Sabiiti et al., 1988; Ehrlich et al., 1997; Arthur et al., 1998). De nombreux individus échantillonnés ont subi des blessures dues aux feux de brousse qui créent un stress réduisant la croissance normale de la plante.

Les conditions stationnelles sont souvent évoquées dans la caractérisation du spectre biologique, la structure et les facteurs de développement des plantes (Arrhenius, 1921; Barnes et al., 1951; Adams, 1967; Hills et al., 1968; 1979; Akpo, 1997; Dahlberg, 2000). Les différences dans la production de biomasse des plantes dépendent de l'efficacité physiologique des plantes mais aussi des conditions écologiques qui expliquent que pour une même espèce on observe des rythmes de croissance très variés selon les conditions du milieu.

Sur plusieurs échantillons de la même espèce, on note des rythmes de croissance très différents ne permettant pas d'ailleurs d'avoir une bonne relation entre l'âge et la biomasse totale. Les conditions écologiques agissent notamment sur la disponibilité de l'eau et des sels minéraux, la profondeur racinaire, la compétition intra spécifique, etc.

La vitesse de croissance des arbres dépend d'une conjonction de circonstances qui fait jouer le type de sol, la distribution et les quantités de pluies, la composition spécifique et la concurrence entre espèces, les facteurs de stress comme la température et les feux de brousse. En milieu tropical, la force de chacun de ces facteurs peut favoriser ou non la dynamique de croissance de la plante. Il est par conséquent très rare d'avoir une dynamique régulière de croissance. Les facteurs tels que le feu et les fortes températures sont si sévères que la plante croît de façon plus lente comparée à certaines espèces du milieu tempéré.

Tous ces facteurs font que la théorie écologique qui consiste à dire que les plantes jeunes croient plus rapidement que les vieux sujets est à considérer avec prudence pour les espèces tropicales. Ce constat pourrait être lié aux hypothèses suivantes :

- la jeune plantule non affranchie est plus sensible au stress lié au feu, à la température et à l'aridité et croît très lentement au début selon les conditions du milieu ; le démarrage peut donc être très lent (figure 77, Combretum glutinosum) ;

- la plante affranchie est plus résistante aux feux et dispose d'un enracinement plus profond qui lui permet d'être plus résilient à l'aridité ; sa croissance peut être plus rapide que celle de la jeune plantule (figure 77, Terminalia macroptera) ;

- c'est à la dernière phase de sa croissance que l'effet de la sénescence se fait sentir sur la plante avec un ralentissement de la croissance.

La figure 77, qui est une courbe cumulée de la croissance de quelques individus, montre des cas très différents les uns des autres, rendant difficile une généralisation sur le rythme de croissance des plantes dans les savanes. Il est aussi très difficile d'admettre que les jeunes plantes ont toujours une croissance très rapide vu le nombre de facteurs comme les feux, la compétition, le type de sol et l'enracinement, qui entrent en jeu.

Figure 77. Courbe cumulée de la croissance des cernes de différents individus.

Ces 6 exemples nous ont permis de déterminer deux grandes catégories de croissance. Une
croissance normale qui correspond aux théories écologiques et qui montre que les plantes

jeunes sont plus rapides en croissance (modèle de croissance classique ; exemple COGL12) ; 0 une autre qui correspond à la réalité de la plupart des espèces de savanes avec une croissance

lente au début, rapide après affranchissement et qui se ralentit à la sénescence. Cette réalité

⁰ se voit sur PTER3PA (Figure 77). Une représentation de ces deux modèles de croissance est

Dans ces différents cas on observe une forte irrégularité de la croissance des arbres due à différents facteurs écologiques et climatiques.

Figure 78. Modèles de croissance des espèces de savane en comparaison avec celui des espèces tempérées.

L'influence de tous ces facteurs fait qu'il est difficile d'avoir une relation claire entre l'âge des individus et la biomasse correspondante. Le coefficient de détermination très faible (R²=0,47) de la figure 79 confirme la faiblesse de cette relation âge-biomasse.

Ces résultats sont conformes à ceux de Worbes et al. (2003) sur des échantillons du Cameroun qui ont montré que l'âge des arbres est peu corrélé avec le diamètre du tronc et la hauteur des individus.

Figure 80. Agrandissement des échantillons de bois des 5 espèces analysées

Localisation des discontinuités sur les échantillons considérés. Grossissement : 20 x ??

L'analyse de la structure du bois des échantillons montre que le potentiel dendrochronologique existe pour certaines espèces de savane. Le comptage des cernes posent cependant des difficultés liées à la suppression de certains cernes et le caractère flou des discontinuités. La figure 80 représente des agrandissements de certains échantillons de bois.

L'observation des discontinuités par photographies (agrandies ~20X) montre la difficulté structurelle d'identifier les discontinuités entre cernes successifs. Les espèces présentées ici ont un certain potentiel de datation mais le détail des cernes ne garantissent pas toujours une analyse systématique de la croissance des arbres. Sur un lot de base de 67 individus seule une trentaine a pu être analysée.

Section 9.05 Conclusion et discussions

Ce chapitre montre à la fois la complexité de l'analyse dendrochronologique des échantillons tropicaux, mais aussi le potentiel de cette méthode pour la datation de certaines espèces et le suivi de la croissance des arbres. La mise en relation entre la croissance des cernes et la pluviométrie montre qu'il n'est pas aisé d'établir une relation significative. La raison est liée à l'importance d'autres facteurs comme les feux de brousse, l'ampleur des sécheresses, la compétition entre espèces, la nature du sol et l'enracinement des arbres. Le caractère erratique de la contribution de ces différents facteurs ne facilite pas le développement de modèles ou la structuration de théories robustes sur la croissance des espèces de savanes. Le rythme de croissance des individus échantillonnés montre le plus souvent une contradiction avec certaines théories écologiques qui admettent que les jeunes plantes croissent plus vite que les adultes. Dans les écosystèmes de savane, la croissance des arbres dépend de la combinaison de plusieurs facteurs, dont certains sont favorables et les autres sont des contraintes au développement des plantes. Ainsi, chaque essence réagissant différemment aux nombreux facteurs qui déterminent la croissance, il est donc nécessaire de les traiter séparément et avec beaucoup de précautions.

Il y a des cas d'extrême difficulté de lecture due à la densité de succession des cernes qui rend incertaine la limite de chacun d'entre eux. Les travaux de Worbes (1995) soulignent que les cernes annuels sont plus nets quand on a une année pluviométrique monomodale et courte de 2-3 mois. Dans les écosystèmes où les précipitations annuelles sont bimodales on a tendance à avoir deux cernes (cas de l'Afrique de l'Est et de pays comme la Côte d'Ivoire). Dans les zones équatoriales où la distinction des saisons n'est pas nette, les cernes observés ne peuvent pas être connectés à la variabilité du climat (Worbes, 2002). Dans certains cas, la formation des cernes est liée à l'occurrence de la crue qui, du fait de l'immersion permanente entraîne des conditions d'anoxie qui réduisent l'activité racinaire, ce qui entraîne une dormance du cambium (Worbes, 1995) du fait du déficit d'eau. Les analyses de Daniellia oliveri par Tarhule et Hughes (2002) montrent une présence de doubles cernes qui alternent avec les séquences de cernes nets. Certaines difficultés liées aux blessures sur les troncs ont été signalées par Worbes (1995) et Tarhule et Hughes (2002). Avec l'impact de l'exploitation de l'homme (bois, écorce, feux de brousse), certains cernes sont très flous, ou incomplets.

Pour certaines espèces comme Isoberlina doka, les cernes développés en période de sécheresse sont très proches pour être discriminables. La sécheresse peut entraîner aussi des déviations ou fusions de cernes qui s'opèrent de façon irrégulière.

Les études en Afrique de l'Ouest de Tarhule et Hughes (2002) révèlent que la potentialité d'utiliser les cernes pour l'analyse de la croissance des arbres donne des performances variables selon les espèces. Ces auteurs ont ainsi identifié trois catégories d'espèces. Celles qui permettent d'avoir de bons résultats comme Cassia sieberiana, Cordyla pinnata, Daniellia oliveri, Isoberlina doka, Tamarindus indica, Acacia seyal et Gmelina arborea ; et celles qui donnent des résultats passables comme Afzelia africana, Burkea africana, Detarium microcarpum, Acacia polyacantha, Boscia senegalensis, Prosopis africana, Pericopsis laxiflorus.

Selon cette étude, il existe une liste d'espèces qui ne permettent pas d'analyser de façon adéquate les cernes des arbres. Dans ce groupe on note Lannea acida, L. microcarpa, L. velutina, Sclerocarya birrea, Bombax costatum, Bauhinia rufesencs, Anogeissus leiocarpus, Combretum glutinosum, C. micranthum, C. nigricans, C. paniculatum, Terminalia laxiflora, T. macroptera, Diospyros mespiliformis, Hymenocardia acida, Strychnos spinosa, Khaya senegalensis, Faidherbia albida, Acacia macrostachya, Dichrostachys cinerea, Parkia biglobosa, Entada africana, Ficus sp., Pterocaprus erinaceus, Crossopteris febrifuga, Mitragyna inermis, Gardenia sp., Vitellaria paradoxa, Sterculia setigera, Vitex doniana et Balanites aegytiaca.

Nous notons cependant, à travers les analyses faites dans ce travail que quelques unes des espèces jugées comme peu utiles pour l'analyse dendrochronologique, ont un réel potentiel pour la datation et l'analyse de la croissance des cernes : il s'agit de Combretum glutinosum, Terminalia macroptera, Acacia macrostachya et Pterocaprus erinaceus. La différence avec les autres auteurs peut être liée à la nature des sites étudiés et les différences dans le déroulement des saisons pluviométriques. En effet dans de nombreuses zones tropicales on observe deux saisons des pluies qui font que les cernes annuelles sont difficilement décelables ; ce n'est pas le cas des zones soudaniennes et soudano-guinéennes.

Une autre source de différence sur les résultats s'articule autour de la méthode d'analyse. Tarhule et Hughes (2002) ont utilisé des échantillons par carottage qui présentent moins de détails que les disques prélevés sur des troncs. Mais il est évident que la plupart des espèces de savanes citées dans leur travail présente des niveaux de difficultés variés, pour l'analyse dendrochronologique. Selon Tarhule et Hughes (2002), les Caesalpiniaceae donnent souvent de bons résultats.

Cependant, Worbes, (2002) a donné un tableau détaillé qui évalue la discrimination des cernes en fonction de la position de ces derniers par rapport au centre du tronc. Il en a conclu que certaines espèces comme Pterocarpus erinaceus, Swartzia sp., Annona sp, ont des cernes nets, alors que d'autres comme Spondias mombin, Ceiba pentandra et Cordia sp, ne permettent aucune analyse dendrochonologique avec les technologies actuelles. Entre ces deux extrêmes on a des espèces qui sont datables malgré quelques difficultés.

L'une des difficultés de la dendrochronologie tropicale réside selon Worbes (2002) sur l'asynchronie phénologique des espèces. Certaines espèces perdent les feuilles de façon prématurée et d'autres tardivement. La présence de feuilles sur l'arbre est un indicateur de la dynamique de la photosynthèse qui est la base de l'assimilation et de la production de biomasse. Les travaux de Chhin et Wang (2008) montrent aussi que pour les écosystèmes boréaux la croissance des cernes dépend de l'activité de production foliaire qui s'initie une année et se développe l'autre année. Donc une année bien pluvieuse se traduit par une forte croissance des cernes, mais une année après (décalage temporel). Les analyses que nous avons effectuées, montrent l'absence de corrélation entre les précipitations annuelles ou mensuelles avec la croissance des cernes. Un déplacement des données de cernes d'une année n'aide pas pour autant. Donc l'hypothèse du décalage peut être valable mais ne correspond pas systématiquement à une année ou un à nombre d'année précis. Chhin et Wang (2008) ont essayé de corréler les précipitations à la superficie des bandes de cernes, mais dans le cas des savanes, l'irrégularité des tracés des cernes rend cette option très délicate à opérer.

Dans les analyses, on a aussi testé la relation entre la croissance des cernes et les précipitations du mois d'aoflt. Le résultat n'est pas différent de celui avec les précipitations annuelles. La raison est que les précipitations annuelles sont très largement dépendantes des précipitations du mois d'aoflt. La température n'étant pas un facteur limitant sous les tropiques, cette donnée n'a pas été testée dans cette analyse.

Pour obtenir une bonne interprétation des cernes dans les écosystèmes de savane, il faudra faire une analyse mixte de plusieurs espèces, à plusieurs ages pour atténuer l'anastomose des cernes due aux facteurs évoqués.

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Article X. CHAPITRE VI

Article XI. Dynamique de l'occupation du sol et

séquestration du carbone

Ce chapitre centré sur l'approche spatiale, permet de caractériser la dynamique de la végétation. Il fait d'abord le point sur les avantages et limites de l'analyse spatiale à partir des données satellitaires. Ceci nous a alors amené à considérer deux échelles (locale et nationale) utilisant des images LANDSAT (1990-2000) et MODIS (2000-2007). Les échelles temporelles et spatiales prises en compte montrent une forte variabilité de l'occupation du sol et de sa dynamique. A cet égard, les aires protégées présentent des caractéristiques différentes de celles des terroirs où le rôle de l'agriculture est prépondérant dans la dynamique de la biomasse et donc du carbone.

Section 11.01 VI.1. Changements d'occupation du sol et implications sur la dynamique du carbone : l'approche cartographique

La dégradation des terres, plus particulièrement le déboisement conduit sans équivoque à une réduction significative des stocks de carbone. La réduction de la productivité des terres conduit à la diminution du potentiel de séquestration de carbone par la végétation naturelle. Les conséquences environnementales de la déforestation sont très profondes. Elles incluent les modifications spatiales et temporelles des terres de culture, le déboisement, l'expansion des pâturages, etc. Ces modifications sont le résultat des effets climatiques et humains. Le facteur humain est très complexe ; il est lié à la rareté des ressources qui entraîne une pression sur ce qui reste, aux dynamiques de marché qui changent les opportunités, aux interventions politiques qui parfois sont peu appropriées, la réduction des capacités d'adaptation des populations due à une forte vulnérabilité socio-économique, et les mutations sociales et organisationnelles. Les modifications des services et biens tirés des écosystèmes influent à leur tour sur les facteurs de dynamiques de l'occupation du sol. Ainsi certaines conséquences deviennent des causes de dégradation (Lambin et al., 2001; Lambin et al., 2003; Verstraete et al., 2008; Verstraete et al., 2009). La question des changements d'occupation des sols est transversale à plusieurs aspects du développement rural, basé essentiellement sur les ressources naturelles. La croissance économique et les conditions de vie des populations sont très dépendantes des ressources naturelles.

L'interdépendance entre l'utilisation des ressources naturelles et le développement durable n'est nulle part plus évidente que dans les pays en voie de développement où la survie de la grande majorité de la population dépend de l'agriculture, des ressources forestières et des ressources animales (Abdelgalil et Cohen., 2001). La diversité des pratiques et la complexité sociale des besoins locaux rend difficile l'articulation politique à toutes les situations (Chokor et Odemerho., 1994). Actuellement, la relation étroite entre les changements d'occupation des sols et ses conséquences économiques et sociales est largement étudiée (Grepperud, 1996; Jones, 1996 ; Barbier, 2000 ; Sankhayan et Hofstad, 2001 ; Muchena et al., 2004). Cependant, un intérêt grandissant est noté sur le rôle de la dégradation des terres et les changements climatiques.

Dans le cadre des changements climatiques, les changements d'occupation des terres sont considérés comme une source importante de dégagement de CO2 au niveau des pays tropicaux. Les défrichements agricoles et l'exploitation forestière éliminent un grand nombre d'arbre dont la biomasse libère beaucoup de carbone en se décomposant. En plus, la dégradation des formations végétales réduit le potentiel de séquestration de carbone. Pour

ces deux raisons, il est important d'évaluer la dynamique spatiale et temporelle des ressources forestières pour en connaître les implications sur le bilan terrestre du carbone.

L'étude des changements d'occupation des sols et d'utilisation des terres est un exercice relativement difficile à mener directement sur le terrain, pour des raisons méthodologiques et des implications financières coûteuses. La télédétection permet d'acquérir un grand nombre d'informations sur de vastes surfaces et de façon continue en utilisant une variété de capteurs satellitaires et une diversité d'approches (Benz et al., 2004).

Les approches méthodologiques, fortement liées aux types de données, connaissent aujourd'hui une évolution qui reflète la diversité et la finesse de la résolution des images utilisées (photographies aériennes et images satellitaires) ; ce qui contribue à la réalisation de nombreux projets cartographiques à des échelles variées. En effet, les outils de télédétection et de Systèmes d'Information Géographique (SIG) ont donné une impulsion remarquable au dessein de la représentation et de l'analyse des attributs spatiaux plus connus sous l'appellation `occupation du sol'.

Les outils et les méthodes mises en ~uvre - facilités par l'intégration informatique - tentent d'apporter une réponse à la problématique de cartographie harmonisée de la végétation qui réside dans la conciliation de trois aspects : l'étendue de la zone couverte, le niveau de détail souhaité et la désignation des classes identifiées. Ces paramètres sont inhérents aux objectifs de la recherche, à la finalité manifestée par l'utilisateur ou l'aménagiste ainsi qu'aux types de données utilisées.

L'aménagement de l'espace est basé sur deux concepts clés que sont le temps et l'espace. La télédétection prend en compte ces deux aspects. Ces deux concepts déterminent les notions d'échelle spatiale et temporelle. L'échelle spatiale traduit à la fois l'espace couvert et la finesse de l'information acquise, alors que l'échelle temporelle renvoie à la régularité d'acquisition de cette information. L'analyse des changements de l'occupation des sols est fondamentalement basée sur cette relation temps-espace.

Les résultats de l'analyse spatiale essentiellement quantitatifs, sont utilisés pour répondre à plusieurs objectifs de planification, d'aménagement et de gestion des ressources naturelles. Les analyses structurales et temporelles menées par télédétection permettent de décrire les changements de l'occupation des sols. Alors que l'utilisation des terres fait référence aux interactions entre les communautés humaines et leur milieu (Prenzel, 2003). En d'autres termes, l'occupation des sols traduit la structure spatiale de l'espace géographique et l'utilisation des terres fait référence à la fonction de cet espace. Ainsi, une unité d'occupation

des sols peut avoir donc différents types d'utilisations et plusieurs types d'occupation des sols peuvent être utilisés pour le même dessein socio-économique. Dans cette partie du mémoire nous travaillons essentiellement sur l'occupation du sol en utilisant des techniques de traitement d'images satellitaires.

La végétation terrestre est souvent le premier objet de surface rencontré par l'énergie solaire. Ainsi pour la plupart des types de surface, les images satellitaires, les photos aériennes ou les informations obtenues par vidéographie, permettent d'enregistrer les caractéristiques de la végétation. La télédétection a été ainsi exploitée pour étudier plusieurs thèmes liés à la végétation : les plantations, l'infestation de parasites au niveau des zones de culture, l'estimation de la production des formations boisées, la cartographie des types de végétation, etc., (Cambell, 1996).

La composante végétale est très complexe et change dans le temps ; ses propriétés spectrales étudiées à différentes échelles (feuilles, plantes ou couvert végétal), variant fortement selon le milieu, la saison et les phases de croissance. Ces fortes variations des propriétés de la végétation expliquent la complexité des procédures d'analyse des données satellitaires pour la caractérisation des différents paysages à la surface terrestre (Flasse et Verstraete, 1993). Cette difficulté rend évident le besoin d'une convergence dans les démarches cartographiques et la désignation des classes de végétation.

L'essentiel des défis de la cartographie tourne autour du concept `d'harmonisation' des méthodes. Les principaux points qui requièrent cet effort de convergence sont les suivants :

Ces exigences sont utiles pour arriver à une comparabilité des cartes réalisées dans les différents pays africains.

L'utilisation de la télédétection et des données géospatiales pour la cartographie de la
végétation et l'occupation des terres est devenue une activité courante des institutions
intéressées par la gestion des ressources végétales (Achard et al., 1996 ; Achard et al., 1996).

L'imagerie satellitaire joue un rôle incontournable dans le processus de caractérisation et d'aménagement des écosystèmes. L'acquisition et l'analyse des données spatiales requièrent cependant un minimum d'investissement temporel et financier lié à l'acquisition et au traitement des images et des données de terrain. Le cartographe est souvent confronté à deux exigences : le choix des images adaptées au type de cartographie et la conception de la démarche liée à la nature des données.

Le spectre optique (Visible et PIR : 400-3000 nm) est le plus utilisé en télédétection pour les études de l'occupation du sol. Les processus d'absorption, de réflexion, de diffusion et d'émission qui se passent dans cet intervalle du spectre électromagnétique ont servi à la caractérisation de la surface terrestre. Les quantités spectrales mesurées pour un objet donné dépendent des propriétés de cet objet. Par conséquent, les propriétés d'un objet de surface peuvent être inférées à partir de ses propriétés spectrales.

Prenzel (2003) suggère une technique d'inversion simple pour passer des mesures de réflectance aux propriétés des objets de surface en utilisant les fonctions suivantes:

radiation mesurée = f(propriété de l'objet) où propriété de l'objet = f'(radiation mesurée).

L'analyse des images satellitaires doit prendre en compte le niveau de l'information à travers lequel les données sont présentées pour lier les quantités spectrales avec une réalité thématique. Les différents niveaux de traitement des données permettent de simplifier, de généraliser la réalité complexe pour que l'interprétation soit plus simple. La figure 81, illustre le lien entre les différents ordres de traitement pour arriver à un résultat proche de la variable thématique en question (l'occupation du sol).

Figure 81. Etapes de transformation des données images pour la cartographie de l'occupation du sol.

Un autre aspect de la complexité de la télédétection réside dans le cheminement qu'on peut
adopter pour arriver à des résultats. On peut noter deux principales approches : l'approche
déterministe et celle empirique. La première permet de faire des analyses quantitatives

précises alors que la seconde basée sur des lois de probabilité permet d'approcher la réalité avec un certain niveau de confiance. Les approches déterministes requièrent plus de validation alors que les modèles empiriques sont simples à développer et demandent moins d'effort de validation. L'utilisateur doit ainsi trouver un compromis entre ces deux extremes pour l'étude des changements de l'occupation du sol. Les analyses déterministes comprennent : l'estimation de la chlorophylle, l'indice foliaire, le contenu en nitrates et la productivité primaire nette (quantités biophysiques). Les analyses empiriques couvrent : la classification des groupes spectraux, les réseaux de neurones, la segmentation, etc. Le résultat de ces modes de traitement est nominal. On peut développer des méthodes mixtes qui essaient de tirer les avantages entre les deux approches à travers des corrélations linéaires ou non. La méthode adoptée dans le cadre de ce travail est une approche empirique basée sur la classification des images satellitaires.

La cartographie thématique est un exercice délicat puisqu'il nécessite un choix judicieux des données de base. Toute image est utile pour un type de cartographie particulière. En fonction de la finalité du travail et de l'étendue de la zone, le cartographe doit opérer un choix judicieux des images. Quatre principales étapes sont importantes à considérer :

- Recherche des données adaptées au type de cartographie (le type d'image détermine les possibilités de faire une carte détaillée ou non) ;

- Identification de la meilleure période pour l'acquisition des images (dans les zones de savane la fin de la saison des pluies avant le début des feux de brousse, est souvent indiquée pour cette acquisition) ;

- Elaboration de la méthode de cartographie adaptée aux objectifs (celle-ci est relative à l'objectif du projet).

Le choix d'un type d'image doit être un compromis entre le niveau de détail souhaité, l'étendue de la zone d'étude et le coOt des données. Le tableau 21 donne quelques détails sur le potentiel de certaines sources de données pour la cartographie de l'occupation du sol.

Tableau 21. Présentation de quelques capteurs utilisés pour la cartographie de la végétation.

Du fait de la diversité des données et des résultats cartographiques, le Projet AFRICOVER (initié par la FAO) a entamé un processus d'harmonisation des procédures de classification des formations végétales de l'Afrique tropicale. Cette initiative lancée en 1994 à Addis Abéba, a pour tâche de proposer une classification standardisée qui pourrait servir à la cartographie de l'occupation du sol en Afrique (AFRICOVER, 1997). Deux parmi les objectifs majeurs du projet nous semblent particulièrement intéressants pour cette analyse, il s'agit :

- du développement de modèles de classification à partir d'images satellites et de photographies aériennes ;

- de la conformité des types de classification aux légendes actuellement en vigueur en Afrique.

Ce dernier point pose le problème de la `normalisation' terminologique des types de végétation en rapport avec les légendes existantes. Par ailleurs, dans la démarche méthodologique proposée par AFRICOVER (1997), à travers le `Land Cover Classification System' ou LCCS', peu de précisions sont données sur les critères de seuillage des taux de couverture pour séparer les formations dites fermées, ouvertes et clairsemées. Il en de même sur l'association entre familles végétales et types biologiques (situant au même niveau arbres et arbustes, Graminae et Euphorbiacea). L'autre difficulté réside sur l'utilisation du critère de la taille des feuilles comme élément discriminant surtout dans les milieux de savane caractérisées par une relative hétérogénéité foliaire. Les principes de classification de la couverture végétale ont été développés au milieu des années 1980 par la FAO. De facto, l'établissement de la nomenclature de couverture de terre de GlobCover-2005 a suivi les principes du système FAO-LCCS (le système de classification de la couverture de terre, qui est un ensemble de règles et un logiciel pour créer une nomenclature). Cette approche prête plus d'attention à la densité et la physionomie de la végétation. Ces approches ont été encouragées pour pallier les limites des décisions prises en 1954 à Yangambi (Congo) par des botanistes de l'Afrique tropicale (voir Sambou, 2004).

Les approches sont très nombreuses, mais quelque soit la technique ou la méthode utilisée, la cartographie de la végétation est largement dépendante des types de données source et des objectifs fixés. Par conséquent, le type de classification doit répondre dans une large mesure aux caractéristiques des images utilisées et au niveau de précision souhaité. Un choix judicieux des images devient alors un préalable dans tout processus de représentation cartographique.

Une bonne utilisation de la télédétection pour la cartographie des changements de l'occupation des sols et de l'utilisation des terres suppose un choix judicieux des données et des méthodes (Rogan et Chen., 2004). Les contraintes liées à l'étude des changements de surface sont de deux ordres : les limites techniques et les contraintes environnementales.

Les données satellitaires sont décrites à travers leurs résolutions spatiales, spectrales, temporelles et radiométriques. Les contraintes technologiques apparaissent dans la façon dont ces résolutions se traduisent sur les données. D'une façon générale, la résolution spatiale est inversement corrélée à la couverture spatiale. Cette contrainte technique limite la

portée des études sur la dynamique de l'espace. De la même manière, une faible couverture spatiale se traduit par une répétitivité moins importante (Rogan et Chen., 2004). Il existe aussi des contraintes d'ordre techniques liées à des facteurs externes difficiles à contrôler. Ces contraintes sont selon Collins et Woodcock (1994; 1996) : i) les variations des conditions atmosphériques, ii) les différences d'illumination, iii) les différences de calibration.

Les algorithmes de traitement des images sont essentiellement basés sur les valeurs individuelles des pixels et ne prennent que rarement en compte l'information contextuelle des segments spectraux qui représentent les objets de l'image (Benz et al., 2004). L'analyse du signal est très dépendante de l'incertitude associée aux bruits systématiques de l'image. Aussi, les différentes étapes du traitement des images introduisent des artefacts et des ambiguïtés qui peuvent aggraver l'imprécision de la donnée finale. Il faut signaler par ailleurs que les objets géographiques n'ont pas de limites linéaires nettes. Les analyses actuelles (exception faite de la théorie des ensembles flous) ne prennent pas en compte les classes composites, les zones de transition, les mosaïques qui sont plus difficiles à segmenter. Dans certaines conditions de savane, il faut une bonne dose de généralisation pour rendre les cartes lisibles.

L'occupation du sol est un facteur très dynamique dans le temps. L'évolution des types de couverture du sol incluent : les perturbations (nuages, feux de brousse, maladies, exploitation de certaines ressources naturelles), les cycles naturelles des écosystèmes (succession des saisons, variabilité interannuelle). Pour suivre ces changements, le choix de la période d'acquisition des images est aussi crucial que le choix des capteurs et les algorithmes de détections utilisés. Le choix de la période d'acquisition des images satellitaires doit être à peu près la même chose pour les différentes dates d'analyse. Pour déterminer cette période, il faut une relative bonne connaissance des caractéristiques environnementales de la zone d'étude.

Le prétraitement des images satellitaires a pour but de minimiser les erreurs liées à l'acquisition des données images, les bruits systématiques associés au capteur, la correction géométrique des images et le masquage des fragments de la scène contaminés par une couverture nuageuse. Ces différents aspects du prétraitement sont regroupés en deux catégories : la correction géométrique et la calibration radiométrique. Une bonne rectification géométrique est essentielle pour l'analyse des changements d'occupation du sol ; toute erreur majeure dans la correction géométrique peut entraîner des biais importants

dans l'analyse, surtout au niveau des zones de contact de différents types d'occupation du sol. Aussi, les caractéristiques radiométriques des images de différentes dates doivent être intercalibrées pour pouvoir comparer les grandeurs spectrales qui garantissent que les résultats de changements obtenus traduisent une réalité thématique factuelle sur le terrain plutôt que des artefacts liés aux capteurs, à l'état de l'atmosphère ou à la topographie locale. Il faut par conséquent une compatibilité radiométrique et géométrique entre les images. Le modèle générale d'analyse des images satellitaires pour extraire les catégories de l'occupation des sols est schématisé dans la figure 82.

Figure 82. Approche empirique d'extraction des catégories nominales d'occupation et d'utilisation des terres. Source : Prenzel, (2003).

Identification de changement :
différence, rapport, analyse de
vecteur de changement

Le besoin de supports d'interprétation simplifiés de la distribution des types de végétation a
conduit à de nombreuses approches méthodologiques utilisant des outils et techniques
variés. A cet égard, l'étude des caractères spatio-temporels des formations végétales par le

biais de la représentation cartographique, a permis quelques progrès dans la gestion des ressources naturelles. Plusieurs approches ont été utilisées pour la détection de changement de l'occupation du sol. Les plus fréquemment citées sont les suivantes.

- La technique de soustraction d'images. Les images de changements sont faciles à interpréter puisque leurs histogrammes présentent une distribution normale. Les pixels qui n'ont pas changé sont au milieu de l'histogramme alors que les pixels qui ont muté sont soit à droite soit à gauche du centre en fonction de leur brillance (Rogan et Chen, 2004).

- Les analyses en composante principales. C'est une transformation orthogonale basée sur une matrice de corrélation (standardisée) ou de variance covariance (non standardisée). Les travaux basés sur cette méthode ont montré que le choix du type de matrice peut influencer les résultats statistiques des composantes principales. Les ACP sont uniquement basées sur les propriétés statistiques des images, ce qui rend difficile leur utilisation pour des périodes d'acquisition différentes.

- La Transformation multitemporelle des indices Tasseled-Cap (Kauth et Thomas). C'est aussi une transformation orthogonale multibandes proposée par Collin et Woodcock (1994; 1996) pour générer différentes images qui présentent une stabilité ou non pour le brightness (brillance), le greeness (verdure) et le wetness (humidité). Cette approche a l'avantage de ne pas dépendre des caractéristiques statistiques des scènes de la série temporelle utilisée.

- L'analyse des vecteurs de changements (AVC). Cette méthode permet de générer deux types d'informations : l'importance et la direction du changement. La classification d'image qui suit le calcul des vecteurs permet de spatialiser les zones qui ont connu une dynamique spatiale. Cette méthode est cependant limitée par le masquage de la variance statistique des `classes de changements' par les `classes stables'.

- La classification d'image, segmentation d'image et les systèmes intelligents. Cette méthode concerne les procédures utilisées avant et après la classification d'image. Pour toute classification supervisée ou non supervisée, des données de validation doivent avoir été collectées pour une bonne validation des résultats. Ces méthodes de classifications sont les plus utilisées pour la cartographie des changements de surface. Les méthodes basées sur les arbres de décision ou les réseaux de neurones ont montré d'énormes avancées par rapport aux méthodes classiques puisque ces méthodes ne sont pas tributaires des hypothèses statistiques paramétriques. Elles sont ainsi adaptées à l'analyse de données multimodales, bruitées ou lacunaires.

- L'Analyse texturale consiste à regrouper les unités de paysage selon leur homogénéité spatiale. Dans les formations de savane caractérisées par la variation des densités d'arbres et de taux de couverture du sol, cette approche pourrait être très utile.

- La théorie des ensembles flous. Les classifications basées sur cette théorie sont souvent appliquées au niveau d'espaces géographiques dont le passage d'une unité à l'autre fait apparaître une forme de transition qui ne permet pas de définir une frontière nette.

- Le Multitemporal spectral mixture analysis. Cette technique est plutôt utilisée quand il s'agit de séries temporelles souvent de basse résolution (NOAA-GIMMS, Pathfinder).

- Les Déductions statistiques. Cette approche est relativement simple et consiste à comparer les superficies des types de couverture du sol de deux cartes d'occupation du sol.

Section 12.01 VI.2. Les données et la méthode utilisées

L'approche ici mise en ~uvre s'appuie sur les connaissances tirées des applications de la télédétection à l'étude de la végétation. Sur cette base et à partir des traitements des données LANDSAT et du contrôle de terrain, nous proposons une procédure de cartographie de la végétation à l'échelle locale dans les écosystèmes de savane.

Le choix des données LANDSAT dans le cadre de ce travail s'explique alors et dépend des quatre exigences ci-dessous :

- l'exigence d'avoir des supports images permettant une cartographie détaillée ;

- et, la possibilité de répéter les prises de vue dans une perspective de suivi de la dynamique spatiale de la végétation.

Les données images de niveau 1G ont été reçues sous un format GeoTIFF (Geographic Tagged Image File Format). Ce format est caractérisé par l'association d'informations géodésiques et cartographiques qui ont fait qu'aucune rectification géométrique n'a été nécessaire. Chacune des bandes est délivrée en niveaux de gris non compressés avec une dynamique de 8 bits. Le tableau 22 donne des indications sur les données acquises.

Les conditions d'acquisition n'ont pas toujours permis d'avoir des intervalles chronologiques de dix ans avec des images de qualité. Ainsi la cartographie de l'occupation des sols pour les deux acquisitions souhaitées n'a pas pu se faire pour Wélor et Kantora. Les images ont été acquises entre novembre et décembre de chaque année. La considération de la zone de terroir est basée sur l'hypothèse selon laquelle, les tendances de l'occupation du sol en zones non protégées est plus sévère que celles des zones classée. En outre la dynamique de la

végétation en zone de terroir est un facteur important dans l'évaluation de la vulnérabilité des populations aux modifications de l'environnement.

Nous avons procédé à l'extraction des fenêtres spatiales correspondant aux Forêts Classées étudiées. Une composition colorée 7-4-2 rehaussée a permis par analyse visuelle de décider du nombre de classes représentatives sur chaque image. Pour harmoniser la procédure, une classification non supervisée (ISODATA) a été faite sur chaque fenêtre d'image.

La définition de critères de classifications permet d'éviter des divergences liées à la subjectivité (arbitrage) et au mode de traitement automatique. La classification réalisée part d'un certain nombre de principes que sont :

- L'exhaustivité qui renvoie à la nécessité d'individualiser toutes les classes qui apparaissent sur les images ;

- L'exclusivité mutuelle qui permet d'éviter qu'un type de végétation ne soit représenté dans différentes classes de la zone d'étude ;

- La flexibilité qui permet de pouvoir modifier la nomenclature ou faire des fusions de

classe si les données annexes et le terrain présentent des réalités différentes ;

- L'objectivité qui permet de se concentrer sur les caractéristiques de la végétation et éviter

- La représentativité, pour que les classes identifiées soient des entités spatiales

La classification non supervisée par ISODATA a été utilisée pour éviter les divergences liées aux besoins de cohérence (conformité) dans le choix de zones d'entraînement pour deux dates successives. ISODATA utilise un algorithme qui effectue d'abord un calcul des moyennes de classes et ensuite de façon itérative, les pixels de l'image sont rangés dans les classes en utilisant le critère de la distance (spectrale) minimale. Toutes les bandes du visible, moyen infrarouge et proche infrarouge ont été utilisées pour la classification. Le nombre d'itérations est de `n' bandes + 1, ce qui fait 7 itérations. Ce nombre d'itérations (fixé de façon empirique) permet une bonne convergence du résultat de traitement. Les itérations permettent de recalculer les moyennes et d'affiner la classification des pixels en fonction des nouvelles moyennes calculées. Des seuillages sur la valeur des pixels ont permis de mieux séparer les classes et d'en éliminer ceux ne correspondant pas à une réalité thématique

précise. Ainsi, les pixels sont tous rangés dans les classes qui ont les moyennes spectrales les plus proches. Le processus est répété jusqu'à ce que tous les pixels soient rangés dans des classes et ceci au bout des 7 itérations.

Les résultats de la classification sont soumis à un filtre majoritaire pour simplifier la cartographie. Le filtre majoritaire permet de supprimer les pixels isolés dans les grandes classes. La fenêtre mobile (kernel) utilisée est 7x7 pixels et la classe dominante dans cette fenêtre est appliquée à tous les pixels qui s'y trouvent. Ainsi, la classe dominante est `nettoyée' des pixels isolés qui altèrent l'homogénéité de la classe.

L'étape suivante est une superposition du résultat de la classification avec la composition colorée et une interprétation visuelle interactive permet de donner une signification thématique à chaque classe. L'outil de vectorisation automatique a permis de convertir la classification en format vectoriel.

Le résultat est transféré dans un SIG qui a permis de regrouper les classes qui ont la même signification thématique et de calculer les surfaces de chaque classe.

L'interprétation des images est basée sur une connaissance du terrain et des caractéristiques spectrales des objets dans les différentes bandes de longueur d'onde. Les données de terrain constituent une référence importante dans l'interprétation et la classification des images. Les observations de terrain ont permis de vérifier le lien entre les classes de végétation au sol et les classes spectrales sur les images. La vérification sur le terrain a été faite en fin de saison des pluies, ce qui correspond aux dates d'acquisition des scènes.

Article XIV. Dans l'intervalle d'une décennie, l'analyse des cartes d'occupation du sol des Forêts Classées étudiées indique plusieurs cas de figure. Les figures 83-87 fournissent le détail des thèmes classifiés, avec une bonne acquisition pour Mampaye, Ouli, Bala et Patako et des perturbations liées aux feux de brousse pour Kantora et Wélor sur les données de 1988. Ceci explique la médiocre qualité de ces dernières images pour cette application et par conséquent l'impasse sur leur classification et interprétation.

Figure 87. Carte de végétation de la Forêt classées de Kantora et Wélor (Une acquisition)

Les cartes produites à intervalle de dix ans indiquent une absence de dynamique linéaire des changements d'occupation du sol. Cependant, il existe des modifications persistantes des formations denses comme les formations de vallées qui se transforment de plus en plus en des formations ouvertes (cas de la Forêt Classée de Mampaye et de Patako). Des savanes arborées ou boisées semblent se reconstituer par endroits dans la Forêt classée de Bala. Une forte fragmentation de la végétation est notée sur le site de Ouli et dans une moindre mesure à Bala. Ces différents cas de figures remettent en question des théories de dégradation absolues, et parfois confortent les thèses selon lesquelles, la dégradation de la végétation est un mythe qu'il faut prendre parfois de façon relative (Bassett et Zuéli, 2000; Rasmussen et al., 2001 ; Rasmussen et al., 2006). Des études récentes basées sur des séries temporelles de données NOAA-GIMMS/PATHFINDER ou même les composites NDVI de MODIS soutiennent que le Sahel est entrain de reverdir. Il faut considérer à ce niveau que les analyses sont à petite échelle et les intervalles d'acquisition de données partent le plus souvent de périodes sèches vers des périodes humides. Ces facteurs peuvent influencer le résultat, notamment la pente de la tendance observée. Il est difficile à l'état actuel des connaissances de trancher cette question. Il faut par conséquent prendre chaque situation à part et analyser les tendances en fonction du milieu et des interventions en cours.

Au chapitre 3, les données in situ des parcelles de suivi de la végétation ligneuse introduisent
l'importance du facteur pluviométrique qui peut radicalement modifier un couvert végétal au
bout de quelques années. La nature du substrat et les facteurs humains affectent aussi l'état

et la dynamique du couvert végétal. Sur les sites étudiés, il est très difficile de discriminer les facteurs naturels des facteurs humains (résultats des simulations). Il faut rappeler qu'on a plusieurs agressions sur les formations forestières que sont : les feux de brousse, les coupes, les défrichements agricoles, etc.

Toutefois, l'implication des changements d'occupation du sol sur le bilan du carbone dépendra à la fois des modifications de la densité des peuplements mais aussi de la conservation des jeunes plantes en croissance qui ont un grand potentiel de fixation de CO2. Si par exemple des formations végétales matures sont exploitées, il faudra mettre en place des mécanismes de reconstitution des milieux dégradés pour compenser et même inverser le bilan de carbone. Certaines dynamiques positives observées à Bala par exemple peuvent êtres liées à une réduction de l'exploitation forestière en un moment donnée. Inversement, la persistance de la dégradation à Ouli s'explique en grande partie par une forte pression sur les ressources forestières, du fait des activités de carbonisation. Les variations de superficies de la figure 88, montrent que pour Mampaye et Ouli, on a en générale une tendance vers des formations plus ouvertes, alors que pour Patako et Bala, les variations sont plus erratiques. Ces observations peuvent largement contrastées avec la réalité des zones de terroirs qui montrent une forte dynamique de dégradation des formations végétales naturelles.

Figure 88. Changement d'occupation du sol et dynamique du carbone dans les Forêts Classées de Mampaye, Ouli, Balla et Patako.

Pour avoir une meilleure perception des changements d'occupation du sol dans la zone d'étude, nous avons choisi la zone de Kaffrine (Saloum Oriental) où on a une superposition de plusieurs activités humaines : agriculture, élevage, activités sylvicoles, etc. le fait que la zone soit considérée pendant longtemps comme un creuset de la production arachidière et un espace privilégié d'exploitation agricole, permet d'entrevoir et de mieux comprendre ce que

cette activités peut générer comme modifications au plan de la dynamique spatiale, (figure

Figure 89. Carte d'occupation des sols dans le Saloum Oriental (Kaffrine : a) localisation ; b) carte de végétation).

Les terres agricoles ou dénudées de cette zone ont augmenté de 58 % en 13 ans (de 281 ha, elles sont passées à 486 ha), au moment où les formations de savane ont été réduites de 56% (passant de 473 ha à 264 ha pour la même période). Les estimations de biomasse du chapitre 3 montrent que les savanes arbustives/arborées ont des charges de biomasse de 35 t C/ha (#177; 5 t) en moyenne. La réduction des savanes de 209 ha entraîne une perte totale de carbone estimée à 7315 tC soit 562 tC par an sur l'ensemble de la zone cartographiée.

De tels résultats ont sous-tendu la forte conviction d'une dégradation des terres des écosystèmes semi-arides et constituent un facteur important de libération du carbone dans l'atmosphère (IPCC, 2000). Ainsi, les projets MDP visent à reconstituer ces milieux dégradées qui sont le plus souvent d'anciennes terres de culture ou des zones de surpâturages.

Dans le Saloum Oriental, la monoculture de l'arachide et les techniques agricoles utilisées
expliquent en bonne partie le recul de formations forestières. Des études sur le carbone du

sol montrent déjà de fortes réductions (Feller, 1977; Elberling et al., 2002; Touré, 2002 ), ^quisont une conséquence directe de la dégradation de la végétation ligneuse et d'un épuisement

progressif des terres. Le chapitre 7 expose les implications de cette forte dégradation de l'environnement sur la vulnérabilité des populations de plus en plus exposées aux fortes variations du climat.

Les études de cas, à des échelles locales montrent des résultats variables selon les milieux, les conditions climatiques et humaines. Pour mieux caractériser la dynamique de l'espace, nous proposons une analyse à l'échelle nationale des dynamiques d'indices de végétation.

Les indices de végétation (IV)¹⁵ sont les premières sources d'information pour un suivi opérationnel de la couverture du sol. Ils correspondent à des mesures radiométriques sur la variabilité spatiale et temporelle de l'activité photosynthétique de la végétation, laquelle est reliée à des variables biophysiques de la couverture du sol et plus particulièrement de la couverture végétale. De nombreux indices de végétation ont été proposés depuis une vingtaine d'années et sont basés, presque tous, sur les propriétés spectrales de la végétation verte dans le PIR et le Rouge. Ils reposent généralement sur la grande différence radiométrique entre le PIR (760-900 nm), où la réflectance est liée à la structure cellulaire des feuilles, et le Rouge (630-690 nm) où la chlorophylle entraîne une forte absorption du rayonnement incident.

Ces indices permettent de mesurer la vigueur de la végétation et sont plus sensibles à la détection de la biomasse que les bandes spectrales prises individuellement. Chaque indice spectral possède un potentiel discriminatoire qui permet de l'utiliser dans des situations variées, mais il n'existe pas encore d'indice universel pouvant s'adapter à tous les types de végétation et à toutes les conditions écologiques.

Il existe un grand nombre d'indices de végétation (PVI, SAVI, TSAVI, MSAVI, GEMI, NDVI, etc.), et chacun essaie d'optimiser la caractérisation des états de surface en évitant le maximum de biais, comme l'effet du sol, de l'atmosphère, etc. Les IV ne sont pas des mesures directes de la biomasse ou de la production primaire, mais sont corrélées à la couverture foliaire et à la quantité de biomasse. Pour l'estimation de l'état de la végétation, ils doivent être capables de différencier les caractéristiques de la végétation de celles du sol. Ceci n'est possible que si les réflectances des deux objets de surface sont uniques et si l'indice de végétation choisi est sensible à ces différences de réflectance. L'indice de végétation le plus utilisé à l'heure actuelle est le NDVI, différence normalisé entre le PIR et R (PIRR/PIR+R).

15 De nouvelles recherches préfèrent la radiation photosynthétiquement active (PAR) à la place du NDVI

Pour analyser la dynamique de la végétation à l'échelle nationale, nous avons utilisé les données MODIS-250m (NDVI). Ce produit a pu être téléchargé sur le site du Global Land Cover Facility ( http://www.landcover.org/data/ndvi). Les bandes 1 et 2 du capteur MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) du satellite Terra de la NASA ont été utilisées pour produire ces données. Celles-ci sont obtenues sous forme de composites de 16 jours en format Geotiff. Les 20 composites de 16 jours (entre les jours juliens 49-353) ont été intégrées pour générer 8 composites annuelles, de 2000 à 2007 (figure 90).

Les variations de la production végétale semblent à cette échelle très liée aux variations de la pluviométrie. Les années très pluvieuses de 2005 montrent une importante productivité dans la partie sud du pays. Il apparaît donc que la variation du NDVI varie de façon zonale en relation avec l'importance des pluies. Une telle situation montrée par la figure 91, ne permet pas de mesurer la dynamique temporelle et spatiale de la végétation en termes de direction et d'ampleur de changements.

Nous avons ainsi procéder à une analyse simple, consistant à considérer les droites de tendance des NDVI des images composites pendant les 8 années d'acquisition de données. La logique suivie est de segmenter l'image en fonction de l'importance des modifications de valeurs de NDVI. Chaque pixel a une valeur de NDVI sur les 8 ans de suivi. Si les valeurs de NDVI diminuent de façon générale on a une courbe de tendance descendante, et si elles augmentent on a une courbe de tendance ascendante. Chaque courbe de tendance est caractérisée par sa pente et son coefficient de détermination (R²). L'approche développée est de créer un produit cartographique qui montre les valeurs de coefficients de détermination (R²) sur l'image. La figure 91 décrit la logique de l'approche.

La figure 92 est une spatialisation de ce concept d'évaluation des changements d'état de surface.

L'interprétation d'un tel produit permet de voir que la dynamique de la végétation n'est pas aussi linéaire que ne le montrent les cartes annuelles prises individuellement. On observe en effet plusieurs zones de fortes réductions de l'activité chlorophyllienne (zone de Bignona, Ferlo, Bassin arachidier) ; mais on observe une augmentation significative de la verdure dans la partie nord du Sénégal Oriental. Ces variations du NDVI sont relatives. Un regain de l'activité chlorophyllienne peut se traduire par une forte production de biomasse ou par une modification de la composition spécifique des formations végétales. Pour les Forêts Classées étudiées, le cas de Patako montre une réduction significative des valeurs de NDVI, alors que les autres Forêts Classées semblent maintenir une bonne activité de production. La Forêt Classée de Bala laisse apparaître une forte augmentation sans doute liée à la réduction des activités d'exploitation forestière dans cette zone.

L'analyse du NDVI montre une perspective plus globale de la dynamique de la végétation et permet de mieux apprécier de façon qualitative le potentiel de séquestration de carbone et les tendances observées pendant une période de temps donnée. Ce type de produit pourrait constituer une base relativement utile pour la détermination des sites d'intervention en termes de reconstitution des milieux dégradés.

Section 14.02 Conclusion

La télédétection constitue un important volet pour une caractérisation de l'état et de la dynamique des formations végétales. Les modifications de la couverture végétale influent fortement sur le bilan du carbone et nécessitent qu'on puisse caractériser la dynamique de l'espace géographique afin de mieux définir les zones en fonction de leur état de dégradation ou de conservation. Ces informations sont par ailleurs très utiles dans l'élaboration et la mise en ~uvre de la gestion et l'aménagement des formations et des groupements végétaux. Les apports les plus remarquables concernent :

- les capacités de spatialisation et de généralisation des résultats acquis sur des surfaces limitées ;

- le complément de la mémoire collective, apporté par les données diachroniques, ^quipermettent en plus une évaluation de certains phénomènes.

Il faut cependant garder à l'esprit que les cartes de végétation ne donnent qu'une information spatiale générale. Elles ne peuvent pas par exemple remplacer les données de terrain, elles ne peuvent que les compléter. Comme tout outil, la télédétection doit être utilisée judicieusement et se méfier des résultats esthétiques obtenus sous forme graphique. La qualité de l'information cartographique que l'on peut tirer des images satellitaires dépend de la pertinence des connaissances acquises avant ou après le traitement des images. Un spécialiste de la télédétection (appliquée à l'étude de la végétation) doit chercher à acquérir un capital d'expérience et une aptitude à convertir l'information « abstraite >> des images sur la base d'une connaissance sOre de la réalité « concrète >> ; ce qui établit un `dialogue image-terrain'. Les efforts qui sont entrain d'être menés tant sur le plan d'une meilleure connaissance des phénomènes biologiques que sur celui de l'amélioration de la sensibilité spectrale des capteurs, permettent d'envisager un affinement dans la précision des analyses à plus ou moins long terme.

Les dynamiques observées dans ce chapitre montrent une variation différenciée en fonction des milieux et des interventions humaines. L'implication de l'augmentation du NDVI dans la dynamique du carbone est parfois délicate à induire. Le plus souvent, une augmentation des valeurs de NDVI traduit une activité photosynthétique plus importante résultant d'une séquestration de carbone. Cependant, la dynamique peut être positive (R²> 0), alors la pente (taux de croissance) est très faible. C'est ce qu'on a pu observer par exemple dans la partie nord du Sénégal et le Sud de la Mauritanie.

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Article XV. CHAPITRE VII :
Article XVI. Adaptation aux changements

environnementaux

Section 16.01 VII.1. La vulnérabilité à la variabilité et au changement climatique

Les chapitres précédents montrent une dégradation des écosystèmes et une réduction significative de la biomasse, donc des stocks de carbone des zones de terroir et dans une moindre mesure des Forêts Classées étudiées. Ils ont aussi montré que même si les savanes présentent un important potentiel de carbone, les conditions actuelles du marché ne permettent pas au secteur forestier de résoudre les questions de développement durable des populations locales dont la survie dépend essentiellement d'une agriculture productive. Le MDP dans le domaine de la foresterie laisse encore de nombreuses questions sans véritables réponses. Il s'agit notamment des avantages directs que peuvent tirer les populations locales très pauvres. Ce constat s'explique entre autres par le fait que ce sont les Etats qui se sont engagés et non les populations, détentrices de la décision finale au quotidien. De cette situation découle également d'autres interrogations particulièrement sur le foncier, la répartition des revenus des transactions du crédit du carbone et le degré d'engagement des populations concernées.

Il faut toutefois noter que les procédures pour accéder à l'argent du carbone sont très complexes et longues, et s'opposent à l'urgence de la survie des populations locales. Ces questions de base font qu'il est important d'orienter la recherche sur l'adaptabilité des populations aux changements climatiques. L'adaptation est un ensemble de réponses directes ou non aux impacts observées ou implicites des changements climatiques qui permettent la résilience des communautés de base très vulnérables. Dans cette partie de la recherche, nous explorons les facteurs structurants de la vulnérabilité des populations locales et les options d'adaptation mises en ~uvre, par exemple lors des périodes de stress liées aux sécheresses récurrentes des années 1970-1992 et à la dégradation de l'environnement. Pour procéder à cette analyse, nous considérons toujours le cas du Saloum Oriental, caractérisé par une profonde dégradation des ressources naturelles, forestières en particulier.

L'étude de la vulnérabilité et de l'adaptation nécessite un cadrage conceptuel, non seulement pour comprendre les termes mais aussi pour mieux évaluer les approches et méthodes développées afin d'analyser en profondeur les composantes essentielles de la question et des stratégies actuelles en matière de changement climatique.

Un bon éclairage a été fait dans de nombreux documents et présentations scientifiques. Nous
en tentons ici une synthèse tirée pour l'essentiel des travaux de Adejuwon et al. (2001);
Burton et al. (2001); Olmos (2001); Huq et Reid (2002); Adger et al. (2003); Huq et al. (2003);

Janssen et Ostrom (2006); Winograd (2006). A cet égard, la littérature montre une pluralité de significations selon les institutions et les disciplines. Nous mettrons l'accent sur la compréhension faite des termes vulnérabilité et adaptation des populations rurales d'Afrique semi aride face aux changements climatiques.

Le terme vulnérabilité a été beaucoup utilisé dans le domaine des risques et des catastrophes naturels, où il signifie: « le degré selon lequel une unité exposée est soumise à une perturbation ou à une contrainte, et traduit du coup la capacité (ou l'impossibilité) de l'unité à risque d'en faire face, ou de s'adapter de manière fondamentale (en devenant un nouveau système ou en disparaissant) » (Kasperson et al., 2000). Dans le cas des catastrophes le terme est utilisé dans le sens de «degré de perte résultant d'un phénomène néfaste » (glossaire UNOCHA -Coordination des affaires humanitaires des Nations Unies).

Sur le plan socio-économique, la littérature sur la pauvreté et le développement mettent l'accent sur les conditions sociales, économiques et politiques actuelles (Winograd, 2006).

IPCC recommande une définition de la vulnérabilité presque exclusivement reliée aux changements climatiques (Adejuwon et al., 2001; IPCC, 2001; 2003): «degré selon lequel un système est susceptible, ou se révèle incapable, de faire face aux effets néfastes des changements climatiques, notamment à la variabilité du climat et aux conditions climatiques extrêmes. La vulnérabilité est fonction de la nature, de l'importance et du taux de variation climatique auxquels un système se trouve exposé; de sa sensibilité, et de sa capacité d'adaptation».

Dans ses différentes composantes, il apparaît que la vulnérabilité est une notion plurielle qui est fonction d'un côté du ou des risques, des dangers et de l'exposition au stress ; de l'autre, des options et réponses d'adaptation. Les déterminants de la vulnérabilité peuvent être biophysiques, dans ce cas on s'intéresse aux processus écologiques de la vulnérabilité, l'exposition et la susceptibilité à des processus de changements environnementaux. Ces déterminants peuvent être d'ordre socio-économique, dans ce cas on se focalise sur les déterminants politiques, socioéconomiques, culturels et institutionnels de la vulnérabilité

Les systèmes ont la propriété de réagir au stimulus pour atténuer leurs conséquences négatives. Ce type de réponse correspond au concept d'adaptation dont la mise en ~uvre dépend des capacités du système lui-même à s'adapter. Le terme adaptation est perçu comme l'ensemble des stratégies d'ajustement d'un système pour atténuer les impacts des changements climatiques, de tirer parti de la nouvelle situation ou de se résigner aux conséquences. Par contre, le terme vulnérabiité traduit la susceptibilité du système aux impacts négatifs. Plus un système est doté de capacités d'adaptation, moins grande sont

ressentis les impacts des changements environnementaux. Les capacités d'adaptation peuvent être celles mobilisées par le système et/ou celles mises en ~uvre par les sociétés humaines qui vivent dans ce système. On parlera alors d'adaptation autonome (réaction normale et naturelle du système), ou d'adaptation planifiée (réaction d'anticipation liée au projet des hommes). A partir de ces deux situations Robledo et Forner (2005) déduisent deux types de vulnérabilités :

- Vulnérabilité = impacts - capacités d'adaptation autonome - adaptation planifiée

L'adaptation peut être considérée alors comme l'ajustement d'un système en réponse avec un stimulus ou ses effets (Burton et al., 2002). Selon IPCC (2001), les systèmes qui s'adaptent aux changements climatiques sont soit naturels (écosystèmes forestiers) ou humains, et les formes d'adaptation cherchent à modérer les impacts ou exploiter les opportunités liées aux changements.

Le terme « impact » traduit de façon simple, exprime l'ensemble des conséquences négatives (ou positives selon la perception) liées aux changements climatiques. Du fait de la grande variabilité de situations géographiques, environnementales et socio-économiques, un facteur comme les changements climatiques peut avoir des conséquences négatives sur une zone et entraîner des effets positifs ailleurs. L'exemple peut être pris sur l'augmentation de la pluviométrie des zones inondables qui peut causer d'énormes revers alors que pour les sociétés dont l'agriculture dépend de la pluie, ces hausses de pluies sont dans certaines proportions un facteur bénéfique (Robledo et Forner, 2005). Les précipitations de 2005, 2008 et 2009 au Sénégal and dans la sous-région constituent des exemples récents de cette situation. L'importance de l'impact des changements climatiques dépend de quelques facteurs que sont son ampleur (l'importance du changement), sa probabilité d'occurrence (ainsi que la probabilité de son intensité), son taux et sa durée (rapidité des modifications et la durée de celles-ci), mais aussi de la réactivité du système, de sa tolérance et de ses capacités d'adaptation.

On parle souvent de résilience, et ce terme traduit le résultat de l'adaptation puisqu'elle traduit la capacité d'absorption du problème par le système. La résilience traduit les capacités existantes qui permettent d'absorber les crises sans effort supplémentaire, alors que l'adaptation traduit de nouvelles options, attitudes et pratiques permettant de faire face à des stress et à des perturbations externes qui peuvent être d'ordre politique, social, économique ou environnemental (Adger et Brooks, 2002; Adger et al., 2003).

En termes pratiques donc l'adaptation est une réponse à la vulnérabilité à travers un changement de procédures, de pratiques et d'options de développement visant à limiter ou effacer les dommages potentiels ou à tirer bénéfice des opportunités créées par la variabilité et les changements climatiques (Winograd, 2006). Ces réponses dépendent de ce qu'on appelle la (ou les) capacité (s) d'adaptation qui exprime les moyens dont dispose une communauté, un individu à s'adapter aux effets et aux impacts du changement climatique (y compris la variabilité climatique). L'adaptation dépend essentiellement des ressources économiques, sociales, techniques et humaines d'une société. Il faut toutefois noter que l'adaptation exprime aussi les profits, les avantages ou opportunités qu'on peut tirer de nouvelles conditions climatiques. Dans ce cadrage, les systèmes les plus vulnérables sont évidemment ceux qui sont sensibles aux infimes modifications du climat.

Cette notion d'adaptation est souvent opposée à celle de l'atténuation qui exprime les mécanismes ou actions visant à réduire l'exposition et la susceptibilité à des perturbations ou des stress. Il s'agit essentiellement des interventions humaines visant à réduire les émissions de gaz à effet de serre en provenance de différentes sources ou à renforcer leur absorption par des puits.

On peut alors voir l'adaptation comme un aspect de l'atténuation en Afrique car la promotion du développement durable permet d'investir des stratégies visant un environnement durable à faible émission de carbone

Section 16.02 VII.2. Place de l'adaptation dans la CCNUCC

L'adaptation est une importante dimension de la Convention sur les Changements Climatiques, car même si chaque pays respectait les engagements de Kyoto en terme d'émission de GES, les teneurs de ces gaz dans l'atmosphère vont prévaloir pendant encore plusieurs années. Il est important alors de combiner l'adaptation à l'atténuation pour promouvoir une réponse équilibrée à la variabilité climatique. Sur ce plan, il faut souligner que l'ampleur des impacts des changements climatiques dépendra d'une part de la vigueur de la dynamique de modification du climat et d'autre part du dynamisme et de l'adéquation des réponses apportées à ces changements. Il s'agira d'un jeu de force.

Le futur de l'adaptation dépendra aussi de la capacité à anticiper sur les modifications du climat. Les résultats des modèles sophistiqués repris par IPCC dans son Quatrième Rapport d'Evaluation, montrent parfois de fortes différences (divergences) dans les scénarios sur le long terme (horizon 2100), dépendant de différents niveaux de stabilisation possibles pour

les gaz et l'évolution de l'équilibre climatique global. La dissimilitude des projections réside aussi sur les scénarios retenus sur le plan atmosphérique, économique, infrastructurel, social et démographique.

Le futur de l'adaptation est alors une question de coOts pour les solutions et réponses apportées aux changements climatiques. Plusieurs alternatives envisagées à l'heure actuelle, en termes de consommation énergétique, de modification des systèmes de culture, d'amélioration de la productivité, etc., nécessitent un investissement de départ que des populations vulnérables ne peuvent pas envisager dans le cadre de l'auto adaptation. Dès lors, il sera nécessaire aux Etats de structurer une forme de gouvernance qui inscrit l'adaptation à tous les niveaux politiques pour mieux amortir les impacts des changements climatiques. Toutefois, il faut veiller à ce que Adejuwon et al. (2001) appellent la mal adaptation qui peut générer encore plus de coOts que l'absence d'adaptation. Les stratégies d'adaptation qu'on met en place doivent être minutieusement examinées pour s'assurer de leur adéquation avec la réalité, le contexte, et les moyens disponibles pour les réaliser.

La plus grande contribution de l'Afrique et du Sénégal à l'effort d'atténuation passera par un grand engagement pour l'adaptation. Une bonne adaptation entraîne des effets collatéraux qui atténuent la déforestation, la dégradation des terres, ciblées comme facteur de libération de GES. Les efforts d'atténuation en Afrique requièrent, vu le contexte économique, le choix d'options à moindre coOt sur le plan économique et social, ce qui ne ferait que renforcer la vulnérabilité si les préoccupations des populations ne sont pas prises en compte. Ainsi, il est important de souligner que l'engagement sur l'atténuation est une option qui ne doit pas masquer l'adaptation qui est une nécessité.

Par conséquent, les premières réponses aux changements du climat sont articulées sur des actions internationales à travers la CCNUCC qui s'est plus appesantie sur l'atténuation même si l'adaptation est mentionnée dans la convention en son Article 4-e. Toutes les parties doivent «Préparer, en coopération, l'adaptation à l'impact des changements climatiques et conçoivent et mettent au point des plans appropriés et intégrés pour la gestion des zones côtières, pour les ressources en eau et l'agriculture, et pour la protection et la remise en état des zones frappées par la sécheresse et la désertification, notamment en Afrique,. .».

Dans le Protocole de Kyoto, les pays industrialisés (sauf l'Australie, les USA et la Russie) (Partis Annexe I de la Convention) ont accepté de réduire leurs émissions de GES à un niveau de 5 % au-dessous des niveaux de 1990 et ceci entre 2008 et 2012 (première période d'engagement). Le Protocole a aussi autorisé les partis à développer des activités de puisage

de GES à travers des stratégies de modification des formes d'utilisation des terres et de la foresterie (déforestation évitée, séquestration de carbone). Les quantités de GES, notamment de CO2 séquestré peuvent faire l'objet de transactions commerciales entre pays du Sud et pays du Nord. Les deux autres alternatives sont la «mise en ~uvre conjointe" entre pays développés et les «mécanismes de développement propre» (MDP) qui encouragent la réduction des émissions à travers des projets entre pays en développement plus vulnérables et pays développés. Sur le plan du suivi, le Protocole de Kyoto a établi les inventaires nationaux (Communications Nationales) pour tous les partis afin de bien évaluer les efforts consentis dans le sens de la réduction des GES et mieux orienter la mise en ~uvre de la convention (CCNUCC, 1992). Le but de toutes ces alternatives est de réduire les GES, en s'appuyant sur le bras scientifique de la Convention connu sous le nom IPCC (GIEC en Français) qui est chargé de faire continuellement le point scientifique sur la question des changements climatiques afin d'éclairer la décision politique. IPCC a à son compte 4 rapports (1990, 1995, 2001 et 2007). Ces rapports ont été consolidés par des rapports complémentaires et des rapports spéciaux pour préciser certaines questions spécifiques. Ces rapports prennent en compte le maximum de facteurs possibles pour mieux comprendre les causes et les conséquences des changements climatiques. Les analyses couvrent une large gamme de thèmes depuis la physique de l'atmosphère avec les forçages radiatifs, les impacts des changements climatiques, les techniques d'atténuation et les propositions politiques pour répondre à ces nombreux défis. A côté des rapports généraux, IPCC a développé une série de rapports régionaux qui mettent en exergue les spécificités en fonction des continents et des sous-régions.

La Convention est soutenue dans sa mise en ~uvre par des institutions internationales comme la Banque Mondiale, le Fonds Mondial pour l'Environnement (FEM), le Programme des Nations Unies pour l'Environnement (PNUE), mais aussi plusieurs institutions régionales.

Au niveau des pays, la Convention encourage la participation à la mobilisation des informations scientifiques permettant à IPCC de structurer ses rapports scientifiques (communications nationales). Le rôle des Etats signataires est surtout de faire en sorte que les décisions prises soient appliquées afin de prouver sa contribution effective dans un

cadrage basé sur le principe : « à chacun selon ses besoins, à chacun selon ses capacités ». ^Iis'agit de l'engagement commun et différencié. Les stratégies nationales sont laissées à la

libre appréciation des Etats. Dans ce contexte, les énergies renouvelables sont citées parmi
les solutions les plus explorées dans ce contexte. En Afrique, le développement des cultures
de bioénergie est entrain de prendre une dimension débordante. Cette activité qui pourrait

être lucrative ne devrait pas être un piège qui ralentirait l'investissement sur l'adaptation qui elle couvre une dimension socio-économique essentielle pour la survie des populations locales. L'adaptation intègre de façon cohérente la question du développement durable de populations très vulnérables et dépendantes des ressources naturelles pour leur survie.

La question du développement durable est en soit antérieure à la CCNUCC. Elle a été lancée depuis 1987 par la Commission Mondiale sur l'Environnement (Commission Brundtland) qui a défini le développement durable comme un «développement permettant de satisfaire les besoins actuels sans compromettre la capacité des générations futures de satisfaire leur propres besoins». Son but est la mise en place d'un système de gestion de l'environnement stable dans la production de ressources suffisantes et perpétuelles pour répondre continuellement aux besoins de la société. La question principale du concept est de savoir jusqu'où cette notion de besoins des populations doit aller (Pyramide de Maslow). Faut-il la limiter aux besoins de nourriture, d'habillement, de logement, de santé ou devrait-il inclure les notions de confort, de commodité, de qualité de vie, etc. Le consensus est loin d'être atteint sur ce point (Adejuwon et al., 2001).

Ces questions de développement durable se posent dans un contexte particulier caractérisé par une situation où:

- les impacts physiques des changements climatiques sont supposés avoir de larges répercussions sur les systèmes de production ;

- les pays africains sont caractérisés par une forte dépendance d'une agriculture peu performante pour l'essentiel pluviale ;

- les capacités économiques et techniques sont encore loin d'atteindre un niveau appréciable.

Dans ce contexte, le Sénégal comme les autres pays du Sahel est très sensible aux modifications de la pluviométrie qui sont des manifestions de la variabilité climatique. Cette sensibilité est liée au faible niveau de développement économique, à la dépendance aux ressources naturelles, ainsi qu'à l'occurrence de phénomènes extrêmes qui interviennent sur des espaces temporels très courts (Thomas et al., 2005). Des modifications brusques et profondes comme la sécheresse, des pluies excessives, des modifications saisonnières du climat (événements extrêmes), sont autant de facteurs qui peuvent exposer les populations rurales à de nouvelles épreuves, posant de vrais défis politiques et stratégiques aux Etats. Les capacités d'une société à contenir les phénomènes, dépendent des avantages qu'on peut en tirer ou des inconvénients qu'on doit éviter. Les situations sont variables, certains

groupes peuvent assez rapidement trouver leur compte dans les changements qui s'opèrent, alors que d'autres sont plus vulnérables. Ces différences posent le problème de la relativité de la vulnérabilité des sociétés humaines aux impacts des changements climatiques en relation avec les capacités d'adaptation.

Section 16.03 VII.3. Complexité et portée pratique de l'adaptation

L'adaptation est une notion très complexe. Elle relève d'interactions complexes entre les facteurs de vulnérabilité (facteurs humains et physiques) et les éléments de réponses (économiques, techniques, sociale, politiques) structurées par les populations.

Plusieurs modèles conceptuels ont été proposés pour caractériser la vulnérabilité et l'adaptation. Le modèle développé par Huq et Reide (2002) montre des interrelations complexes entre l'adaptation et les facteurs qui l'influencent.

D'autres modèles simplifiés ont été proposés par Adejuwon et al. (2001); Burton et al. (2001); Olmos (2001); Adger et Brooks (2003); Thomas et al. (2005) ; Burton et al. (2002) ; Winograd (2006) mais ils ont tous en commun une vision transversale qui fait intervenir des facteurs humains et physiques montrant essentiellement que l'adaptation est un facteur dynamique qui a commencé bien avant et qui est en mutation perpétuelle dans le temps et dans l'espace. C'est grace aux ajustements des pratiques des populations aux nouvelles conditions

environnementales que les populations du Sahel ont été résilientes aux différentes modifications du climat. Ces mutations sont elles-mêmes fonction de la dynamique des facteurs structurants qui sous-tendent la vulnérabilité (facteurs climatiques, économiques, politiques, environnementaux, ..) et des capacités des systèmes d'apporter des réponses adéquates.

Dans la CCNUCC, il existe deux formes d'adaptation qui impliquent deux types de stratégies. Le premier consiste à prévenir les interférences graves des activités humaines sur l'atmosphère avec la concentration de gaz à effet de serre, il s'agit là de l'atténuation. Le second consiste à minimiser la vulnérabilité des sociétés humaines et des écosystèmes aux changements climatiques par les processus d'adaptation. Dans les deux cas, il est nécessaire de mesurer l'impact des changements climatiques pour dimensionner l'effort sur la forme d'adaptation choisie. Les enjeux pour des pays comme le Sénégal se situent au niveau de la réduction de la vulnérabilité. Selon Burton et al (2002), il existe un dilemme entre l'effort d'atténuation et celui d'adaptation. Selon cet auteur, plus l'impact est important plus l'effort d'atténuation l'est; mais plus l'effort d'adaptation est grand pour la réduction de la vulnérabilité, moins il sera urgent de réduire les émissions de GES. Il faut équilibrer entre les efforts d'atténuation et ceux d'adaptation en utilisant une approche appropriée.

Dans la même lancée, Burton et al. (2002) et Winograd (2006) ont essayé de proposer un canevas permettant d'harmoniser l'approche d'évaluation de la vulnérabilité en simplifiant la prise en compte des relations entre les différents facteurs. La figure 94 insiste sur la mise en relation dynamique entre les impacts et la vulnérabilité pour mieux appréhender les formes d'adaptation, plus particulièrement celle dite autonome et qui relève des populations affectées.

Figure 94. Liens entre Changements Climatiques, Adaptation et Atténuation (Burton et al., 2002 ; Huq et al., 2003).

Dans la plupart des cas, le climat n'affecte les sociétés humaines qu'indirectement par la modification des conditions et du milieu de vie. Pour les sociétés humaines dépendantes des ressources naturelles pour leur survie, les effets des changements climatiques sont à la fois directs et indirects puisque ces sociétés ne se donnent pas de marges de manuvre pour d'éventuelles modifications des conditions climatiques.

L'adaptation peut prendre plusieurs formes. Selon Adejuwon et al (2001), les adaptations communautaires sont invariablement des réponses réactives aux stress issus des changements climatiques sans interventions des services publics. Parallèlement on peut avoir une série de mesures structurelles à travers la mise en ~uvre de stratégies nationales visant à réduire au Sénégal la vulnérabilité des populations dans plusieurs domaines :

- stress hydrique (bassins de rétention, Projet Sectoriel Eau, amélioration des systèmes d'irrigation) ;

- niveau de revenu des populations (microcrédits, subventions, diversification des activités de production) ;

Les formes d'adaptation communautaires sont les plus difficiles à réussir du fait de la pauvreté chronique de certaines communautés. Que l'adaptation soit une initiative directe des populations ou initiée par l'Etat, elle est toujours un processus complexe pas exclusivement et nécessairement lié aux changements climatiques. D'autres déterminants peuvent influencer la vulnérabilité des populations en plus des changements climatiques. On peut citer les plus apparents que sont les politiques de développement mal adaptées (ajustement structurel) et la dynamique des prix de produits de base sur le marché international (prix de l'arachide, prix du pétrole, prix du cacao) (Adger et Brooks, 2002). La figure 103 donne une idée simplifiée du concept d'adaptation en Afrique (Mbow et al., 2008). Les formes d'adaptation planifiées peuvent être réactifs (pour les chocs et les stress) ou anticipatif pour contenir des impacts prévus des changements climatiques.

Un aspect important de la vulnérabilité et de l'adaptation est sa dimension historique. L'analyse dans le temps est non seulement un regard sur les formes d'adaptation du passé, mais aussi une analyse de la façon dont un groupe social projette de construire son avenir et d'en mesurer l'adéquation par rapport aux défis annoncés par la tendance actuelle. Le recours au passé peut se faire grâce aux profils historiques utilisés par les sociologues, mais aussi à la revue de la littérature et des archives qui capitalisent des réponses que chaque communauté a pu développer face à des problèmes environnementaux. L'ouverture vers le futur est moins évidente et n'est basée à l'heure actuelle que sur un développement de scénarios ou de modèles conceptuels du genre « si. alors » sans beaucoup de certitude vu le caractère dynamique et quelque peu aléatoire de l'adaptation (plus on s'ajuste au système, plus on le maîtrise et moins on devient vulnérable). Sur ce plan, certains spécialistes proposent l'approche par analogie qui veut qu'on cherche des conditions similaires des manifestations des changements climatiques dans le passé ou au niveau d'autres groupes sociaux contemporains et identifier les stratégies (les bonnes) ayant permis de survivre aux conditions difficiles liées au climat (Adger et Brooks, 2002). Là-dessus, la dimension culturelle (réceptivité des technologies colportées, barrières culturelles), pourrait constituer un problème dont il faut tenir compte.

Il existe une grande variété dans les formes d'adaptation, mais dans bien des situations où la vulnérabilité est très avancée (état de pauvreté extrême), les solutions sont difficiles à envisager dans des formes d'adaptation autonome. Dans des conditions de pauvreté, les formes d'adaptation qui accrochent plus les populations sont celles où le retour à l'investissement se fait dans un très court terme, du fait de l'urgente nécessité à trouver une

solution de survie. L'auto adaptation peut être entravée par certaines barrières notamment financières (microcrédit), institutionnelles/juridique (police forestière, décentralisation) ; ou le manque d'expertise pour le développement de l'innovation locale (capacités techniques). C'est pour ces raisons, en grande partie, que l'adaptation des populations locales porte sur des solutions simples à bénéfice immédiats. Parfois, cette préférence pour les solutions à action rapide dévie les populations locales des perspectives du long terme. Et quand le court terme l'emporte, on peut engager des alternatives qui mettent en péril les ressources dans le long terme (« advienne que pourra »). C'est ainsi qu'on a souvent vu des populations s'adonner à la collecte de ressources forestières notamment le bois de valeur et les fruits. Les bénéfices qu'on peut en tirer incitent à une exploitation aussi démesurée que non planifiée et dans un temps assez court. Cette situation entraînant alors un épuisement rapide de la ressource. La vulnérabilité qui a été atténuée en apparence pendant un court terme devient encore plus cruciale parce que la ressource sur laquelle on s'est basée est vite dilapidée. C'est pour cette raison que les plans d'aménagement et de gestion sont essentiels à la gestion des ressources naturelles.

Chaque groupe social a eu à faire face dans le passé à des défis environnementaux qui ont nécessité des formes d'adaptation variables en nature et en engagement communautaire. Il s'agit donc d'une construction sociale influencée par des dynamiques politiques et institutionnelles (Adger et al., 2003).

Section 16.04 VII.4. Approches pour l'étude des impacts et de la vulnérabilité

Les méthodes pour évaluer les impacts des changements climatiques et la vulnérabilité des systèmes nécessitent une approche interdisciplinaire. Pour faire simple, certains auteurs proposent une superposition d'un scénario climatique à un scénario social.

Les méthodes développées pour l'analyse des impacts de l'adaptation et de la vulnérabilité suivent les lignes directrices de IPCC (2001). Trois grandes approches sont proposées :

- l'approche impact : est la plus simple et est basée sur des relations cause-effet. Elle

permet d'identifier les changements de variables climatiques particulières et leur

- l'approche interaction : en plus de l'identification des impacts climatiques, cette méthode prend en considération les processus qui accentuent ces impacts, entraînant ainsi une prise en compte de la vulnérabilité sur d'autres facteurs ayant des impacts négatifs sur le système ;

- l'approche intégrée : les éléments étudiés doivent être intégrés dans un système qui lui-même est intégré de sorte que toutes les interactions possibles entre les systèmes et leurs éléments affectés par les changements climatiques puissent être analysées.

Figure 95. Etapes définies par IPCC pour l'analyse de l'impact des changements climatiques.

Burton et al. (2002) développent des idées qui sous-tendent bien évidemment ces étapes. Par exemple, si on veut évaluer les impacts futurs des changements climatiques, on ne se limite pas nécessairement à des scénarios climatiques, mais on doit aussi considérer l'état du système affecté en incluant les scénarios socio-économiques. Les situations économiques actuelles et futures et la vulnérabilité qui en découle sont plus déterminantes sur les impacts nets que les changements climatiques projetés. Les étapes 6 et 7 supposent que les réponses adaptatives sont connues ce qui n'est toujours pas le cas.

Il est important de noter que le point 4 de cette approche donne plus d'importance aux changements futurs et ignore les impacts et les problèmes de vulnérabilité actuels. En outre cette étape 4 requiert la sélection de scénarios climatiques ou des projections issues des Modèles Climatiques Globaux. Ces informations combinées à des données biophysiques et socio-économiques ont permis le développement d'une importante littérature synthétisée dans le rapport de IPCC (2001). Mais dans ce rapport, les impacts biophysiques sont plus apparents et plus convaincants que les dimensions socio-économiques. Les plus gros efforts au sein des pays ont été consentis sur l'utilisation des scénarios climatiques et les impacts généraux ou de premier ordre, alors que peu d'attention a été portée jusque là aux adaptations.

La méthode standard proposée par IPCC présente des limites pour une analyse approfondie de la vulnérabilité et des stratégies d'adaptation. Ces contraintes sont liées à l'utilisation des scénarios climatiques. Pour les étapes 6 et 7, on est souvent confronté à une longue liste d'impacts potentiels des changements probables du climat sur la socio-économie. Il existe deux niveaux d'incertitudes : celui lié aux scénarios climatiques, et celui liés aux futures conditions socio-économiques ; ces incertitudes se propagent sur les analyses de la vulnérabilité et des impacts. Il devient dès lors difficile de prédire ce qui s'adapte à quoi et les analyses d'adaptation et de vulnérabilité deviennent spéculatives quand elles sont basées sur des prédictions climatiques et socio-économiques incertaines. Cette situation a réduit l'ardeur des décideurs politiques et des scientifiques, confrontés à des défis plus urgents et plus prégnants comme la productivité économique et le développement durable.

Il faut ajouter à cela que les Modèles Climatiques Globaux sont le plus souvent à des échelles grossières qui ne correspondent pas aux échelles opérationnelles d'analyse de la vulnérabilité. A ce titre, des recherches sont entreprises pour arriver à des détails plus fins (downscaling) permettant d'obtenir des informations plus fouillées au niveau local. Il faut toutefois noter que ces analyses fines sont souvent assujetties à une certaine imprécision qui impose la prudence dans l'utilisation des résultats (Burton et al., 2002).

Au Sénégal, les stratégies d'adaptation sont plus associées aux variabilités climatiques et aux phénomènes externes à la variabilité climatique. Une analyse adéquate de l'adaptation nécessite une prise en compte de la combinaison de plusieurs variables et la durée des séquences climatiques. Il faut ajouter que la plupart des évaluations d'impacts des changements climatiques ne prennent pas en compte la large panoplie d'adaptations possibles. Par exemple, les modèles de productivité agricole (qui se focalisent sur l'irrigation, la fertilisation, la croissance des plantes...) ne prennent pas en compte les stratégies non agricoles comme les facteurs du marché, les droits de propriété terrienne, etc.

Les analyses des impacts par la méthode standard posent aussi le problème de prise en compte du contexte politique et des acteurs en jeu surtout ceux qui sont les plus exposés.

Une meilleure analyse des impacts, de la vulnérabilité et des formes d'adaptation nécessite une amélioration significative en partant des études de la première génération développée selon la méthode IPCC. Dans cette logique, il faut surtout éviter d'adopter une logique prescriptive. Le principe du diagnostic va être fondé sur un cadre conceptuel commun flexible permettant d'organiser la recherche sur l'adaptation et la vulnérabilité. Les questions de base que l'on peut se poser sont du genre : quelle est la nature de la vulnérabilité ?

Comment va - t - on les mesurer ? Est - il possible de créer une référence commune pour la vulnérabilité ? Quel est le meilleur moyen de réduire la vulnérabilité ? Qu'est ce qu'il faut considérer pour la réduction de la vulnérabilité ? Quelles sont les responsabilités de ceux qui sont considérés comme les couches les plus vulnérables et celles qui doivent apporter leur assistance pour la réduction de la vulnérabilité ?

De façon détaillée on cherchera dans le cadre d'une étude de vulnérabilité à répondre aux questions non exhaustives indiquées ci-dessous :

- Q uelle a été l'expérience récente de la zone en termes de variabilité climatique et l'occurrence d'extrêmes ?

- Q uels ont été les impacts économiques et comment sont-ils répartis dans l'espace et dans les groupes sociaux ?

- Q uels sont les autres impacts non économiques (impacts sociaux, environnementaux) connus ?

- Y a-t-il des tendances sur la variabilité climatique et les événements extrêmes, si oui, à quoi pourra-t-on les attribuer ?

- Y a-t-il des tendances sur les dommages engendrés, si oui comment pourrait-on les expliquer ?

- Quelles ont été les options politiques et les mesures prises pour réduire la vulnérabilité et quel est le bilan de ces choix ?

- Jusqu'où vont les pratiques d'adaptation et quelles sont les barrières, les obstacles, et les facteurs favorisants l'adaptation ?

- Comment les politiques publiques influencent-elles les impacts et les formes d'adaptation ?

- Comment les politiques sur les risques climatiques influent-elles sur la politique

- Quel lien y a t-il entre les politiques sur les risques climatiques et celles sur la

- Quel lien y a t-il entre les politiques sur les risques climatiques et la gestion des ressources naturelles et celle de l'environnement ?

- Quel est le niveau d'implication des acteurs dans le processus de mise en place des politiques et comment cette implication peut être améliorée ?

Le PNUE propose aussi une méthode relativement similaire à celle de IPCC mais qui est plus précise s'il s'agit d'étudier des aspects thématiques particuliers comme les impacts sur les ressources forestières.

Figure 96. Modèle conceptuel d'analyse de vulnérabilité proposé par le PNUE,
http://130.37.129.100/english/o o/instituten/ivm/research/climatechange/handbook.htm

Dans l'analyse des impacts des changements climatiques, il est important de considérer plusieurs types de scénarios. Il s'agit en fait de superposer plusieurs scénarios et de chercher à établir les interactions entre différentes variables physiques, économiques, sociales, climatiques, etc.

Section 16.05 VII.5. Les outils utilisés pour le choix des scénarios d'adaptation

L'opinion des experts est un outil très utilisé pour opérer des choix de scénarios et les analyses des relations entre ces scénarios et les éléments du système affecté, tout en permettant de poser des hypothèses pour anticiper le déroulement des événements.

Les modèles : en plus des modèles climatiques, dits Modèles de Circulation Globale, on a plusieurs autres modèles de type biophysique, bioclimatique, socio-économique et environnemental en utilisant les résultats des modèles climatiques. Le modèle FORET est un exemple permettant de suivre la dynamique des forêts en fonction de la modification de différentes variables climatiques.

Les outils pour estimer le coût : ce sont des outils monétaires pour analyser l'impact économique des changements climatiques et les formes d'adaptation possibles. Les coOts associés à des secteurs non marchands comme la biodiversité sont cependant difficiles à appréhender. L'analyse par contingence est une nouvelle approche pour mettre en exergue la valeur des impacts à travers le `consentement à payer' pour un service écosystémique.

Les SIG sont utilisés pour structurer et intégrer des informations spatiales de type physique ou humain et opérer des projections en utilisant les outils d'analyse géostatistiques. Ils permettent de visualiser, de superposer et d'examiner les stratégies d'adaptation.

Les bases de données capitalisent les informations historiques sur différents aspects liés aux changements climatiques, écologiques, économiques, sociaux, etc. Ces bases peuvent indiquer des tendances qu'on peut utiliser pour anticiper l'avenir.

En se fondant sur les études antérieures, il est possible de considérer les informations contenues dans la littérature et qui constituent des éléments de vulnérabilité et d'adaptation en un endroit donné. Nous partons du constat que les populations locales se sont toujours adaptées à différents facteurs de stress et une méta-analyse de la littérature grise permet de retracer les facteurs de stress et leur évolution ainsi que les choix d'adaptation adoptés localement. Dans les développements qui suivent nous appliquons cet exercice à la zone du Saloum Oriental, de Kaffrine à Koungheul.

Section 16.06 VII.6. Méta-analyse de la vulnérabilité et l'adaptation dans le Saloum Oriental

Le Saloum Oriental est caractérisé par une profonde dégradation des ressources forestières en zone de terroir (voir chapitre 6, carte d'occupation des sols). Ces modifications rapides sont liées à des facteurs humains et naturels internes ou exogènes. Cette zone est située au cur du Bassin Arachidier¹⁶ qui est un espace de production agricole dominé par la culture de l'arachide, en combinaison avec des cultures vivrières.

L'utilisation des données historiques est une approche bien appropriée pour analyser les tendances et l'ampleur des changements ainsi que les interactions complexes entre l'homme et son environnement. L'un des éléments les plus étudiés pour expliquer les changements de l'environnement reste la dynamique des précipitations annuelles qui affectent directement la production végétale, les ressources forestières, pédologiques et pastorales, ainsi que les modes de vie des populations locales. La variabilité climatique n'est cependant pas le seul facteur de stress auquel les populations doivent trouver des réponses. Il existe des facteurs économiques et politiques qui influent sur les choix locaux d'utilisations de l'espace et des ressources naturelles (Mortimore et Adams, 2001). Dans cette analyse de données et d'informations acquises depuis les années 1950, nous avons essayé de comprendre les facteurs principaux de la dynamique de l'environnement et comment des réponses

structurelles et autonomes ont aidé à absorber nombre d'impacts liés à la dégradation de l'environnement.

(a) VII.6.1. Le facteur climatique

La pluviométrie est un des premiers facteurs évoqué par les populations comme cause de la dégradation des ressources naturelles. En effet, la forte dépendance des populations aux ressources naturelles les rend très vulnérables à une diminution des pluies qui entraîne une réduction rapide des services des écosystèmes. Au Sénégal, plusieurs études ont montré une tendance générale de réduction des précipitations même si on note un léger mieux pendant les 10 dernières années. On a enregistré par le passé une succession de séquences sèches et humides sur les enregistrements pluviométriques du Sahel (anomalies négatives), (L'Hôte et al., 2002) :

Les bonnes pluviométries de 1994, 1999, 2003, 2005 et 2008, laissent penser à un retour d'une séquence humide du Sahel. Cependant les modèles retenus par IPCC dans son quatrième rapport d'évaluation projettent des climats plutôt arides pour le Sahel en rapport avec les changements climatiques (IPCC, 2008).

L'analyse des écarts à la moyenne pluviométrique sur deux stations de la zone d'étude de cas montre une forte récession pluviométrique avec des signes de retour d'une séquence humide depuis au moins 2003 (figures 97 et 98).

Figure 97. Ecart à la moyenne de la pluviométrie mensuelle à Kaffrine (1931-2005)

Figure 98. Ecart à la moyenne de la pluviométrie mensuelle à Koungheul (1950-2005)

La longue sécheresse qui a commencé dans les années 1970 a eu d'énormes impacts sur les ressources forestières. Ces impacts sont de deux ordres. D'une part, on note une forte diminution de la productivité végétale avec notamment une forte mortalité des individus et une faible régénération naturelle. D'autre part, les populations compensent les déficits de production liés à la faible pluviométrie par une pression additionnelle sur les ressources forestière. Jusque là utilisées pour satisfaire des besoins de base, les forêts deviennent une source de revenus et aiguise ainsi les appétits mercantiles qui entraînent une dégradation

rapide. Aussi, est-il important de noter que la réduction de la productivité agricole a poussé la plupart des agriculteurs à étendre l'espace agricole en défrichant plus de forêts (agriculture itinérante).

Le climat est par conséquent un facteur de dynamique important dans les changements environnementaux. Il interagit avec d'autres facteurs comme le facteur politique.

(b) VII.6.2. Le facteur politique

Depuis la période coloniale, les options politiques en matière d'agriculture et de gestion des ressources naturelles ont connu des évolutions pour répondre à plusieurs défis de développement économique et social. La politique agricole du Sénégal s'est longtemps articulée sur les performances de la production arachidière. L'approche productiviste qui a fait du Sénégal le premier pays producteur d'arachide a été le soubassement de plusieurs options politiques qui vont de l'approche socialiste, avec une forte implication de l'Etat qui a mis en place des coopératives agricoles, à une libéralisation totale du secteur en passant par la Nouvelle Politique Agricole.

Selon Gaye (2000), l'impact des politiques sur la production agricole chez le paysan peut être étudié sur trois grandes périodes.

- la période des réformes structurelles avec comme éléments marquants la Nouvelle Politique Agricole (NPA) initiée en 1984-85, suivie du Programme d'Ajustement du Secteur Agricole (PASA) à partir de 1995.

Pour compléter ce tableau, on note depuis les années 2000 une forte approche programme (pour le maïs (Zea mays), le bissap (Hibuscus sabdarifa), le manioc (Manihot esculenta), le sésame (Sesamum indicum), etc.), avec notamment l'acceptation du privé dans les transactions des produits agricoles.

La stratégie des autorités coloniales a été centrée sur la production de l'arachide (Arachis hypogaea) pour l'exportation et l'importation de riz pour la consommation (Mbodj, 1992, Gaye, 2000). L'arachide constituait l'élément principal des revenus étatiques et du PIB. L'intervention publique s'exerçait à travers les coopératives. Malgré leurs multiples tares, elles sont devenues l'instrument principal de l'Etat indépendant pour l'exécution des politiques agricoles.

La politique arachidière du Sénégal a aussi consisté à un déplacement massif de populations
pour occuper les `terres neuves' qu'il faut défricher en peu de temps et exploiter pour la
production agricole. Le Saloum Oriental a été ainsi le site par excellence de destination des

migrants de l'ethnie Sérère ou des agriculteurs de la confrérie Mouride (Rocheteau, 1975 ; Garenne et Lombard, 1988).

La décision politique de coloniser les terres neuves est consignée dans le deuxième Plan Quadriennal de Développement Economique et social (1965-1969) qui a fait état du besoin de déplacer une fraction de la population du bassin arachidier dont la forte densité de population limiterait le développement, et de la nécessité d'ouvrir à l'agriculture les territoires inexploités du Saloum Oriental et du Sénégal Oriental (Maymard, 1974). Il faut toutefois noter que le déplacement de populations dans cette zone a débuté dans les années 1940 dans le secteur de Boullèle notamment, au gré de la mise en place de la ligne de chemin de fer (Diouf, 2006). Deux options soutiennent cette politique de colonisation :

- un mouvement migratoire ouolof, dit «spontané" mais en réalité impulsé par des chefs

- un mouvement migratoire organisé en faveur des Sérères, populations connues selon le rapport pour leur bonne qualité d'agriculteurs.

A l'époque plus de 200000 migrants devraient être déplacés en 15 ans, mais le plan n'a pas été clair sur l'organisation de cette migration. Ainsi, il y a eu beaucoup d'anarchie dans l'installation des villages et très rapidement on a constaté une forte dégradation des ressources naturelles forestières dans la zone ainsi que les ressources pédologiques (Feller, 1977) et ceci malgré un encadrement rapproché par les services techniques de l'agriculture. L'Etat a auparavant réformé la législation foncière (Loi 64-46 de 1964 portant Code Foncier) pour permettre aux colons d'utiliser les `terres vacantes sans maître', qui sont essentiellement dans les zones boisées, qu'il fallait donc défricher. La progression n'était en définitive limitée que par la présence de sols gravillonnaires ou cuirassés, peu profonds ou l'existence de Forêts Classées ; ces dernières seront sollicitées plus tard sous forme d'empiètement ou de contrats de culture. Ainsi, l'arrivée de migrants combinée à la croissance démographique naturelle a entraîné une forte demande en terres de cultures qu'on ne pouvait satisfaire qu'à travers de vastes opérations de défrichement des formations forestières (voir chapitre 6, Changement occupation du sol dans le Saloum Oriental).

L'intervention très poussée de l'Etat portait aussi sur le contrôle du système de commercialisation, la détermination des prix des principaux produits agricoles, l'octroi de crédit pour les facteurs de production, et la réalisation des infrastructures de base. Pour bien asseoir sa politique, l'Etat a eu pendant cette période à instituer des structures d'encadrement et de vulgarisation comme l'Office National de Coopération et d'Assistance au Développement (ONCAD) et la Société de Développement et de Vulgarisation Agricole

(SODEVA). Ces structures étaient des gouffres à sous et les déficits enregistrés ont impacté tout le système (Casswell, 1983).

Par une combinaison de la réalité du prix au producteur sur le marché international (prix faible) et les charges pour le paysan en termes de remboursement des prêts d'intrants, ce dernier se retrouvait avec un revenu trop faible ne lui permettant pas d'investir.

Le fardeau des dettes accumulées par le système coopératif, l'évolution défavorable des cours mondiaux de l'arachide, ainsi que d'autres facteurs comme la hausse du prix du pétrole, ont conduit l'Etat à entreprendre des réformes structurelles. Ainsi, la Nouvelle Politique Agricole (NPA) centrée sur l'autosuffisance alimentaire s'est fondée sur le principe de désengagement de la puissance publique (Gray, 2002 ; Kaling, 2003). La réduction des superficies cultivées en arachide et le déclin du niveau d'équipement des exploitations agricoles sont étroitement liés à la NPA caractérisée par des restrictions en matière de crédit. Ces éléments ont entraîné une forte vulnérabilité des populations au moment déjà, où les prémisses de la sécheresse des années 1970, commençaient à faire ses effets sur la production agricole.

Au lieu de favoriser la durabilité de la production agricole, la forte orientation mercantile de cette politique a plutôt joué sur l'état d'esprit des populations locales tournée vers le souci du gain. Les terres se sont alors rapidement dégradées à cause d'un système de production qui exclut l'arbre au champ. En plus le système d'un labour superficiel (matériel agricole rudimentaire) réduit la fertilité des sols en addition à l'exportation de la totalité de la plante (gousse et foins), ce qui ne permet pas de compenser la baisse de matière organique.

D'autres facteurs exogènes viennent renforcer cette crise. On peut citer les crises du pétrole (1970-1972, 2005-2008) et l'ajustement structurel qui ont fortement contribué à l'accentuation de la pauvreté et de la vulnérabilité des populations locales. En cherchant à répondre à ces crises, les principales réponses sont souvent orientées vers l'extension des terres agricoles pour répondre à la fois à la demande de l'exportation et aux besoins de subsistance. La figure 99 montre l'extension du bassin arachidier depuis 1900 (adapté du rapport Portères de 1952).

Cette extension agricole s'est faite au détriment des ressources forestières, de plus en plus confinées dans les espaces de conservation comme les Forêts Classées et les Parcs Nationaux.

La libéralisation totale du secteur pour des agriculteurs non préparés à affronter la réalité du marché a simplement déstructuré la production arachidière. Récemment, l'Etat a initié des programmes de production intensive du manioc, du maïs, du sésame, du bissap qui apparaissent beaucoup plus comme des réactions émotives qu'une base de politique agricole durable. Avec l'exposition croissante aux avaries du climat et fluctuations imprévisibles des produits du marché mondial, des initiatives ont été prises comme le Plan REVA (Retour vers l'Agriculture) et la Grande Offensive Agricole pour la Nourriture et l'Abondance (GOANA). Ces plans cherchent encore un financement malgré les gros efforts de l'Etat d'impulser le processus dans des délais très courts.

Au niveau local, on sent le développement de nouvelles variétés comme le niébé et le sorgho fourragers, le melon d'eau, qui parfois sont en association avec les cultures de mil permet d'éviter l'envahissement des cultures par les adventices, tout en améliorant les rendements par la fixation d'azote. Ces nouvelles pratiques agricoles permettent d'assurer à la fois la production de fourrage et de céréales.

Il apparaît ainsi que les populations rurales subissent de façon prégnante les conséquences des options politiques, facteurs importants de stress du fait de ses implications dans l'accentuation de la pauvreté rurale. Ces facteurs politiques agissent en même temps que des facteurs économiques.

Les facteurs économiques sont essentiellement liés au prix des matières premières sur le marché international. Le prix des céréales, du riz et du maïs notamment a connu une réduction constante depuis 1950, au moment où le prix des cultures commerciales augmentait légèrement (figure 100-102). Il faut noter que si à un certain moment il était rentable de s'adonner à une culture de rente pour acheter des céréales importées et avoir toujours une marge de bénéfice, cette réalité n'est plus vraie depuis de nombreuses années du fait des faibles différences voire du dépassement du prix des céréales sur les prix des cultures de rente. Par exemple en 2004, le prix de l'arachide sur le marché international était de 185 $/t, alors que celui du riz était de 217 $/t ; en 2008 le prix du riz avoisinait les 1000 $/t entraînant la crise des prix dont les pays sahéliens comme le Sénégal (grand importateur) ont profondément souffert.

Figure 100. Evolution du prix du maïs de 1950 à 2005, US $/t (FAO: www.fao.org)

Figure 101. Evolution du prix du riz de 1950 à 2005, US $/t (FAO: www.fao.org)

Figure 102. Evolution du prix des cultures commerciales (coton, arachide, niébé) de 1950 à 2005, US $/t (FAO : www.fao.org )

La crise énergétique qui absorbe beaucoup de ressources de l'Etat et la forte pression démographique accentuent cette crise économique qui expose les populations à une pauvreté accrue et donc à une forte vulnérabilité socio-économique.

Pendant la période de gloire de l'arachide, il existait un système bancaire d'investissement du secteur agricole. La Banque Nationale de Développement du Sénégal (BNDS), assurait les crédits nécessaires pour le fonctionnement du système. Cette banque a fait faillite à l'image du secteur et les possibilités de crédit des populations étaient devenues fortement réduites. Le déficit du crédit, surtout du microcrédit a inhibé pendant de longues années les possibilités des populations agricoles du bassin arachidier qui n'arrivent plus à sécuriser leur système de production (Dièye et Guèye, 2003). Cette situation nouvelle rompt avec les périodes de l'Etat providence pendant lequel l'encadrement agricole était accompagné de plusieurs possibilités de crédits sous forme d'intrants et d'équipements agricoles. La crise était devenue tellement profonde en milieu rural que l'Etat en 2008 a mobilisé des fonds d'aide sociale (10 milliards de F CFA-XOF) destinés à apporter de la nourriture de soudure à des populations sérieusement affectées par une profonde crise agricole.

(d) VII.6.4. Les réponses adaptatives communautaires

Les formes d'adaptation sont nombreuses et variées. Il est difficile, partant du cas du Saloum Oriental, de lier les réponses adaptatives aux seuls changements climatiques. Les facteurs économiques et politiques sont tout aussi déterminants dans le processus d'appauvrissement des populations locales. Pour simplifier l'analyse, nous présentons les formes d'adaptation selon une typologie qui dépendra des options et des formes d'adaptation, mais aussi selon les échelles de temps et d'espace de l'adaptation sur la zone étudiée.

Les populations peuvent développer des stratégies d'amélioration de la production agricole (adaptation au champ) ou explorer d'autres activités permettant d'assurer leur survie (adaptation hors champ). Les formes d'adaptations au champ sont très variables.

* Les agriculteurs développent des stratégies de reconstitution de la fertiité de terre à travers les options suivantes (adaptation réactive et préventive) :

- la fertilisation organique : utilisation de quelques résidus agricoles, des bouses de

vache, en lieu et place des fertilisants minéraux qui sont chers et peu accessibles ;

- la promotion de l'agroforesterie qui consiste à promouvoir un nombre d'arbres plus

important dans le champ et autour du champ (haie vive) pour d'une part atténuer

l'érosion, et d'autre part faire jouer à l'arbre (surtout Faidherbia albida et Cordyla

pinnata) le rôle de pompe de nutriments profonds que les racines des plantes cultivées ne peuvent atteindre ;

- les jachères de courte durée pratiquées de plus en plus sont une réponse à la saturation foncière. Il s'agit donc d'une réponse au manque de terre. Cependant, quand les jachères sont courtes, elles ne permettent de reconstituer la fertilité du sol. Dans de tel cas on parle de mal-adaptation.

* Les changements de techniques et d'options culturales (adaptation préventive et planifiée) :

- alternance de cultures (alternance de plantes fixatrices d'azote comme l'arachide à des plantes vivrières comme le mil) ; cette approche réduit les pertes rapides de fertilité des sols et est combinée à un choix de semences à cycle court ;

- diversification agricole, par l'introduction et la promotion de nouveaux cultivars comme le bissap, le melon d'eau, le sésame, qui peuvent générer des revenus et compenser les faibles performances de la culture arachidière. Les cultures introduites sont adaptées aux conditions de faible pluviométrie. Il faut aussi noter que dans la zone, la culture vivrière du mil a pris une grande importance pour des raisons de sécurité alimentaire des populations locales, mais aussi parce que le mil est devenu un important `vivrier marchand' des centres urbains en pleine expansion (en particulier Touba, Kaolack et Dakar) ;

- utilisation des bas fonds, moins inondés et l'abandon de certains champs de plateaux aux sols pauvres ;

- promotion de la culture de contre saison, avec notamment le maraîchage comme activité émergente, promue par des projets de développement et des ONG ; le maraîchage occupe ainsi les populations pendant la période sèche longue de 8 mois, ce qui leur permet d'avoir des revenus additionnels non négligeables, tout en améliorant leur niveau de vie ;

A côté de ces stratégies au champ, d'autres initiatives adaptives sont développées dans d'autres secteurs de la vie économique et sociale afin d'atténuer les impacts des contraintes liées à la variabilité climatique et aux facteurs politico-économiques.

Les dynamiques récemment observées dans le Saloum Oriental montrent une amélioration de la dynamique organisationnelle en termes de solidarité de groupe. Les populations mettent en place, avec l'appui des projets de développement ou des ONG des comités locaux appelés Organisations Communautaires de Base (OCB) qui peuvent être des Comités

Villageois de Développement (CVD), des Groupements de Promotion Féminines (GPF), des Groupements d'Intérêt Economiques (GIE), des Associations Sportives et Culturelles (ASC), des organisations d'orientation socio-religieuses ou Dahiras, etc. Cette dynamique organisationnelle est réconfortée par le contexte de décentralisation qui donne plus de responsabilités aux Collectivités Locales, responsables de la gestion des ressources naturelles entre autres compétences transférées. La mise en place de Plans Locaux de Développement (PLD) montre un souci de mise en cohérence de la politique locale avec une identification des acteurs et des interventions prioritaires susceptibles de promouvoir le développement à la base. Cependant, les PLD écrits en français ne sont pas accessibles à la majorité des populations locales. Dans de nombreux cas, les PLD représentent plus une liste de souhaits, de projets à faire par l'Etat, ou des bailleurs de fonds extérieurs ou les ONG, qu'une stratégie cohérente permettant d'identifier les problèmes de gestion durable des ressources naturelles. Il faut retenir toutefois que les réseaux sociaux et les organisations sociales constituent la première ligne de défense des ménages pour faire face aux chocs et met en avant les femmes qui du fait de certaines pesanteurs sociales se déplacent moins facilement que les hommes.

Ce contexte nouveau est confronté cependant à des barrières liées au financement des besoins prioritaires, à la connaissance des textes de la décentralisation et aux questions de démocratie interne (Ribot, 1998 ; Ellison, 2004). Il est reconnu que la diversification des revenus en milieu rural et la mise en place de services financiers desservant les populations rurales sont les domaines de politiques et de dépenses publiques accusant des lacunes importantes. En outre, la présence encore apparente de l'Etat dans la politique d'exploitation forestière limiterait les capacités de contrôle de la dégradation des ressources forestières par les populations locales.

Une autre dynamique positive est l'engagement plus significatif tourné vers l'alphabétisation et l'éducation de base. La zone du Saloum Oriental comme pour plusieurs zones du Sénégal tire profit du programme structurel de l'Etat pour améliorer l'éducation de base et le niveau d'instruction des populations. Les capacités d'innovation et l'utilisation efficiente des ressources naturelles requièrent un bon renforcement des capacités techniques locales. L'engouement et l'intéret porté à l'éducation s'explique par une volonté de plus en plus marquée de recherche d'un emploi salarié sécurisé plutôt que la dépendance à une production agricole contingente. Les interventions diverses et variées des structures de développement fortifient cette volonté de renforcement des capacités locales dans le cadre des approches participatives qui privilégient les besoins des populations locales.

Par ailleurs, des actions de terrain menées pour réduire l'occurrence des feux de brousse, améliorer la couverture végétale par des activités de reboisement ou de mise en défens sont autant de réponses à la dégradation de l'environnement. A ce niveau, beaucoup d'efforts de communication sont menés à travers les radios rurales ou communautaires, les assemblées villageoises, etc. Ces actions sont parallèlement conduites avec une valorisation commerciale de certains produits forestiers ligneux et non ligneux (Mertz et al., 2009). Cette dernière option est encore marquée par des tares qu'il faut corriger pour que le souci du profit immédiat, favorisé par les opportunités des marchés (louma ou marchés hebdomadaires), ne prenne le dessus sur la conservation durable des ressources forestières.

L'une des formes d'adaptation non agricole les plus sensibles en termes social et économique est la migration des populations. Une des premières réponses à la dégradation des ressources naturelles, base de survie des populations, est d'aller faire fortune ailleurs (Mertz et al., 2009). Les études sur les migrations rurales montrent qu'il s'agit d'une question complexe. De façon générale, les ruraux se déplacent par étapes, d'abord en direction des villes secondaires (Touba, Kaolack), vers les villes côtières comme celles de la zone des Niayes, Saint-Louis et Mbour (pour la pêche et le maraîchage) ; ensuite une bonne partie arrive à Dakar pour se déployer dans le secteur dit `informel'. Puisque l'agriculture n'est plus `compétitive' comparée au recyclage des ordures, au petit commerce urbain, au travail de gardiennage, à l'agriculture périurbaine, les populations rurales sont attirées par les grandes villes et étoffent les grands effectifs de population, surtout de celle de Dakar. La chaine de migration explique le regroupement des familles au niveau des quartiers périphériques dans des conditions écologiques et économiques très précaires (Mbow et al., 2008).

Quelque soit les réponses apportées à la dégradation de l'environnement, on peut faire une analyse temporelle ou spatiale fine permettant de mieux caractériser les dynamiques en cours. En effet, l'adaptation peut concerner des réponses individuelles sur de petites surfaces (le lopin de terre, la vie du ménage), ou collectives (reboisement, projets de groupes au sein des OCB, initiatives des CR). Ces réponses peuvent aussi être menées comme des réactions immédiates à un problème ponctuel (vendre du bois pour inscrire son enfant à l'école, produire du charbon pour payer les frais sanitaires d'un malade), ou se projeter dans le long terme par l'implantation de vergers, ou la mise en défens forestier. Parfois, le court terme peut constituer une contrainte sur le long terme ; par exemple une forte exploitation de bois de Vèn (Pterocarpus erinaceus) pour gérer des besoins immédiats peut nuire à la conservation durable des ressources naturelles si l'ampleur de cette forme d'exploitation est grande et si elle est non planifiée.

Chacun des éléments de réponse développés dans le cas du Saloum Oriental constitue une simplification et un rappel des grands facteurs qui jouent dans la vulnérabilité et l'adaptation. L'idée est de comprendre l'interaction des mécanismes fonctionnels qui régissent la dynamique de l'environnement et les réponses dynamiques des populations par rapport à sa dégradation. La figure 103 est une synthèse des idées développées ici. Elle permet de mieux comprendre comment se pose la question de l'adaptation dans le Saloum Oriental.

Figure 103. L'adaptation est une réponse à plusieurs stress dont les changements climatiques. Source : Mbow et al. (2008)

Dans la mesure où l'adaptation a été posée comme une priorité dans le cadre des changements climatiques pour l'Afrique, nous proposons une analyse croisée avec les efforts d'atténuation véhiculés dans les pays en voie de développement par la mise en ~uvre de projets MDP.

Section 16.07 VII.7. Adaptation versus atténuation, quelles priorités pour le Sénégal ?

Le MDP est un des mécanismes de marché flexible du Protocole de Kyoto qui permet aux pays Annexes I d'engager des projets de réduction de GES dans les pays en voie de développement pour pouvoir utiliser les crédits d'émission générés (CER) pour atteindre leur objectifs de réduction. Après la première année de la première période d'engagement, il convient de questionner les intentions du MDP et les enjeux pour l'Afrique. Selon plusieurs documents officiels, l'objectif du MDP est double ; il permet d'une part d'aider les pays industrialisés à atteindre leurs objectifs de réduction des GES émis tout en permettant un transfert de technologies et un appui économique au pays en voie de développement.

La première interprétation qu'on peut faire de cette allégation est que le privilège du développement industriel est réservé aux pays du Nord, et que les pays du Sud doivent se contenter de nettoyer l'atmosphère.

La deuxième interprétation réside dans le fondement éthique du MDP. Bien avant que les changements climatiques aient été considérés comme défi majeur de l'humanité, la question du développement de l'Afrique a été posée à travers une amélioration du système agro-sylvo pastoral. Les échos et engagements sur ce problème d'amélioration de ces systèmes de production n'ont pas été, à l'époque, aussi favorablement accueillis qu'ils ne le sont aujourd'hui, parce que simplement la question est devenue à la fois un problème éthique et une solution potentielle à la réduction des GES. En d'autres termes, le principe de la responsabilité commune et différenciée engage, pour la recherche de solution, toute la communauté, mais les bénéfices réels au bout du compte sont mal répartis au sein de cette communauté.

En outre, le Sénégal, dans le souci de tirer le meilleur parti de cette nouvelle économie verte a eu l'idée de développer le secteur des biocarburants. Cette option pourrait contrarier l'engagement pour la production agricole dans le but d'arriver à une production alimentaire suffisante pour les besoins du pays. A cet égard, les programmes comme la GOANA et le REVA, semblent plus cohérents au contexte actuel du pays parce qu'orientés vers la production agricole pour l'autosuffisance alimentaire. Dès lors que la sécurité alimentaire est une préoccupation majeure dans le contexte de pauvreté rurale marquée, l'esprit de promouvoir les biocarburants devient peu attractif. Ainsi, au lieu d'orienter les grandes ambitions agricoles vers le développement de Jatropha curcas, il serait mieux de mettre

l'accent sur les cultures vivrières ou la maîtrise de l'eau pour atténuer la crise du milieu agricole.

La valeur de la tonne de carbone sur le marché international tourne dans le meilleur des cas autour de 20 US $ (prix d'aoflt 2008). Il faut d'abord noter que l'effort à consentir pour capturer 1 tonne de carbone correspond à un effort correspondant à la production de 2 tonnes de biomasse. L'utilisation de cette biomasse pour la satisfaction des besoins énergétiques donne une plus grande plus value aux populations que sa vente sur le marché du carbone. Dès lors, il faut penser aux caractères compétitifs de ces projets MDP qui ne doivent pas être réduits à leur simple et triviale dimension financière. Vu sous l'angle de cette tyrannie, l'esprit des MDP - qui est d'abord une responsabilité sociale et un devoir à l'endroit de l'environnement et non pas une loi aveugle du marché- risque d'être altéré par le jeu de la spéculation des cartels et autres lois ultra capitalistes.

Le développement de projets MDP est un processus très complexe. Il sera difficilement à la portée des populations locales pourtant essentiellement visées par cette mesure. Le cycle d'un projet MDP nécessite beaucoup de temps qui dépasse largement les délais de réponses requises par les populations pour parer à l'urgence des questions de pauvreté. La figure 104 schématise le cycle d'un projet MDP.

Les détails à considérer dans la structuration de projets MDP sont donnés dans les développements qui suivent.

C'est l'idée de projet proposé par un porteur sur la base d'une étude de faisabilité pour évaluer les possibilités de développer un projet complet. Cette étude de faisabilité prend en compte le potentiel de réduction de GES, les coOts associés, l'additionalité et la possibilité que le projet soit approuvé par le pays hôte, le Bureau Exécutif du CDM et l'investisseur si déjà identifié. En somme, le PIN donne une idée générale d'un projet, mais en fournit au moins les informations indicatives sur l'additionalité et le financement.

Il s'agit du projet détaillé avec un scénario de base, une méthode de suivi, un calendrier et les périodes d'accréditation, les impacts environnementaux et sociaux. C'est ce document ainsi ficelé qui sera soumis aux étapes administratives et de validation entre l'AND, le Bureau Exécutif et l'Entité Opérationnelle avant sa mise en ~uvre. En gros un PDD comporte 5 grands points :

Annexe 1. Les contacts de l'instituions (s) qui soumet le projet Annexe 2. Les informations sur le financement public

Annexe 3. Les informations détaillées sur le scénario de base Annexe 4. Le plan de suivi

Tout projet MDP doit se référer à une méthode approuvée pour la description de son scénario de base, de la méthode de suivi, de l'additionalité etc. Au total, 10 méthodes sont approuvées par la Convention (AM-AR1-10, avec une méthode consolidée ACM-1, à la date d'Aoflt 2008). En développant un PDD, il faut choisir la méthode approuvée qui du point des activités sont les plus proches de ce qu'on a choisi de développer comme projet. La méthode approuvée est une standardisation des caractéristiques des scénarios de base, du calcul de l'additionalité et des réductions d'émission. La méthode de suivi y est aussi harmonisée à travers les paramètres et modes de suivi des activités.

Il s'agit d'une évaluation indépendante du projet qui vérifie si les conditions du MDP sont respectées au moins au niveau des aspects suivants :

- les documents d'approbation de l'autorité nationale désignée sont-ils obtenus ?

C'est après ces vérifications que le projet est mis sur la page web de la convention dans la rubrique validation, pour des commentaires ouverts pendant un mois avant validation finale. Pendant ce processus le porteur du projet est régulièrement invité à effectuer des clarifications et corrections en fonction des remarques issues des évaluateurs. Cette validation peut être une relecture du document de projet, mais elle peut comporter une visite de site. Le document ne peut être enregistré par le Bureau Exécutif qu'après avoir franchi ces étapes.

La mise en ~uvre du projet doit être basée sur un respect strict de la méthode de travail.
Une comptabilité correcte du carbone séquestré est requise avec l'élaboration régulière de

rapports de suivi qui doivent être transmis à l'Entité Opérationnelle Désignée, laquelle doit être différente de celle qui a évalué le projet. A cette étape, la vérification consiste à voir si les émissions certifiées déclarées dans le document de projet sont atteintes lors de la mise en ~uvre. L'entité opérationnelle qui fait l'évaluation de la mise en ~uvre envoie les résultats du projet pour que des Certificats d'Emissions Réduits (CERs) lui soient délivrés par le Bureau Exécutif. Ces certificats d'émissions réduits sont vendus sur le marché du carbone.

Les pays en voie de développement doivent définir la notion de forêt avant de pouvoir mettre en ~uvre tout projet de boisement ou reboisement dans le cadre du Protocole de Kyoto. Pour ce faire, des critères nationaux doivent être définis mais en conformité avec ceux définis par les Accords de Marrakech sur la surface minimale, le taux de couverture et la hauteur des arbres. Dans ce cadre, les critères pour définir une forêt sont les suivantes :

Dans la plupart des pays, ces critères de définition ne sont pas encore fixés. L'une des difficultés majeures liées au choix de ces critères est son influence à la fois sur les terres éligibles, sur la faisabilité des projets, mais aussi sur la cohérence avec les objectifs du pays (Neeff et al., 2006). Si on choisit des critères qui maximisent les terres éligibles et la faisabilité, on peut introduire une contrainte sur les objectifs de développement du pays, par exemple sur ses activités de développement agricoles. Un choix optimal est donc très difficile à faire.

Il faut noter que l'application de ces critères au Sénégal convertit en forêt la plupart des formations de savane, les jachères de longue durée, quelques vergers, etc. Ces critères ont été un ajustement de la première définition donnée par la FAO (surface minimale 1 ha, hauteur minimum des arbres 7m, et taux de couverture > 20 %). L'abaissement des seuils a entraîné une augmentation rapide et consistante (300 millions d'ha) des surfaces forestières du globe (Neeff et al., 2006). Ces définitions ne précisent pas la différence entre forêts naturelles et forêts artificielles.

Les activités éligibles sont le boisement (afforestation) et le reboisement (reforestation). Le boisement fait référence aux conversions directes en zones forestières par activités humaines, des terres qui n'étaient pas des forêts depuis au moins 50 ans, par une plantation d'arbres, des semis direct, ou par promotion de la régénération naturelle. Le reboisement

est une conversion directe par l'homme de terres non forestières (après déboisement), en terres forestières par des plantations, des semis directs, ou par la promotion de la régénération naturelle. Pour la première période d'engagement, les terres éligibles au reboisement sont celles qui n'ont pas été des forêts depuis le 31 décembre 1989.

La rédaction de projets MDP bancables dans le domaine de la foresterie est un exercice ardu et complexe. Il y a plusieurs difficultés liées à l'élaboration de ces types de projets. La première difficulté est leur manque de flexibilité. On est même tenté de dire que les mécanismes de flexibilités ne sont pas aussi flexibles qu'on le dit et qu'on peut l'entendre. A ce sujet et pour qu'un projet puisse être retenu, il faut tenir compte de quelques contraintes présentées ci-dessus.

- Le projet doit satisfaire aux exigences et rigueur d'une méthode élaborée ailleurs dans d'autres écosystèmes notamment ; il existe à l'heure actuelle près de 6 AR (Afforestation, Reforestation Methods) `applicables' au niveau des écosystèmes tropicales, mais aucune n'a été proposée pour répondre aux exigences des savanes de l'Afrique de l'Ouest.

- Une bonne partie des données requises pour calculer l'additionalité et les quantités de carbone certifié, ne sont pas disponibles pour le moment (la productivité des écosystèmes, la vitesse de croissance des espèces ; les fuites liées à la satisfaction des besoins locaux, etc.).

- La difficulté pour caractériser la ligne de référence (absence de données et de documentation).

- Les approches sont très techniques et il existe peu de spécialistes de la question dans les pays d'Afrique.

- Les nombreuses étapes d'approbation avant la finalisation d'un projet MDP : par exemple il faut élaborer un PIN, soumettre le PIN à l'AND, qui l'examine et le soumet au Comité National sur les changements climatiques. Si l'idée est acceptée, un budget est sollicité, après rédaction, une re-soumission est faite auprès de l'AND, qui le transmet au Bureau Exécutif pour avis des experts. Si le projet est accepté parce techniquement valable, il est finalement déposé auprès d'un bailleur de fonds.

- L'approche est trop structurelle pour des populations locales qui se retrouvent mieux dans la foresterie communautaire que dans des systèmes qui rappellent étrangement la logique des plantations en régie.

La complexité du cycle des projets MDP rend difficile l'accès aux fonds alloués à cette activité et explique la part congrue de l'Afrique dans les transactions de carbones sur le marché international. Cependant le potentiel est là et ne s'articule pas nécessairement aux activités éligibles de la phase 2008-2012. Une étude menée par Skurtsch (2005) montre un grand potentiel de la foresterie communautaire dans les pays en développement pour les CDM. L'argumentaire de cet auteur est basé sur les avantages financiers d'une telle approche compte tenu des coOts minimes liés à leur mise en ~uvre comparé aux grands projets de boisement/reboisement. Il suffit dans ce cas de bien former les populations pour les travaux techniques de suivi et d'évaluation.

Même si les plantations en régie sur de grands espaces peuvent jouer un rôle actif dans le puisage du carbone, il faut remarquer qu'elles sont d'un faible apport pour l'atténuation directe de la vulnérabilité des populations si ces dernières ne peuvent y tirer profit dans le cadre d'une valorisation durable. Le plus souvent les plantations en régie ont des fortunes différentes au Sénégal. Elles sont en général sous l'apanage de la DEFCCS sans grande intervention des populations. Par contre, l'aménagement forestier communautaire déjà en cours mais non éligible d'après Skurtsch (2005), peut pourtant donner des résultats satisfaisants en termes de conservation des écosystèmes et de développement local. Ces résultats n'ont pas été articulés dès le départ avec les changements climatiques, mais il faut noter que la reconstitution des formations végétales à travers ces projets contribue significativement à l'atténuation des GES mais aussi et surtout à la réduction de la fragilité des écosystèmes et à l'augmentation du potentiel de séquestration de carbone au fil des années. Plusieurs organismes et ONG appuient déjà avec succès de telles entreprises à travers des microcrédits et une impulsion d'une dynamique organisationnelle permettant aux populations locales de mieux s'organiser et de promouvoir une démocratie interne au sein des structures d'aménagement et de gestion. La foresterie communautaire s'articule bien avec les réformes administratives et de gouvernance des deux dernières décennies et portant sur la décentralisation. La gestion des ressources naturelles est une compétence transférée entre autres et donne droits de contrôle et de gestion durable de ces ressources aux communautés de base. Si donc dans le cadre des MDP on ne s'inscrit pas dans la tendance actuelle en matière de GRN, on peut passer largement à côté des objectifs initiaux.

Section 16.08 Conclusion

Dans ce chapitre nous avons voulu montrer les enjeux de l'adaptation au Sénégal. Comme on peut s'en rendre compte, le concept est complexe du fait des différents facteurs qui interviennent à des échelles de temps et d'espaces, et qui entraînent des impacts d'ampleur variée affectant en même temps les modes et le niveau de vie des populations rurales. La situation de pauvreté constatée dans le cas étudié apparaît en grande partie comme une conséquence de plusieurs facteurs internes et externes d'origine physique ou naturelle. La dégradation de l'environnement est en effet liée à plusieurs facteurs biophysiques (dont le climat), économiques et politiques. Les réponses apportées par les populations sont variées et s'articulent essentiellement autour de l'amélioration de la production agricole et forestière, mais aussi autour de plusieurs stratégies génératrices de revenus pour faire face aux défis de la pauvreté. On peut voir à travers ces réponses adaptives ce qu'on peut qualifier de `pratiques sans regret' qu'on aurait apporté avec ou pas de changement climatique. Ces réponses visent une large panoplie de facteurs influençant directement ou non la pauvreté rurale. Ainsi, compte tenu de la forte vulnérabilité des populations pauvres, nous avons questionné, en prenant l'exemple du Saloum Oriental, l'opportunité des projets MDP qui constituent une option par rapport à l'adaptation qui elle est une nécessité.

L'argumentaire développé dans ce chapitre suggère un focus sur l'adaptation (agriculture, gestion des ressources forestières pour la satisfaction des besoins des populations). Avec l'aridification prévue du climat, il faut concentrer les efforts sur la maîtrise de l'eau et la promotion de l'agriculture durable et d'un élevage intensif (l'élevage extensif va beaucoup souffrir du manque de fourrage si l'aridification se confirme). Ces options permettent de répondre aux besoins des populations qui pourront en définitive avoir un important impact sur l'atténuation. Si on réduit la pauvreté et la dépendance aux ressources naturelles on pourra atténuer du coup la dégradation des ressources forestières.

Sur le plan des coOts de mise en ~uvre, la foresterie communautaire est plus avantageuse, du fait de la facilité de mobilisation de la main d'uvre, de la proximité et de la bonne surveillance des zones d'intervention, de la réduction des processus de dégradation (feux de brousse, coupe, empiètements). En plus des avantages économiques, sociaux et écologiques, la foresterie communautaire pourra si elle est retenue pour la deuxième période d'engagement (2012-2017) donner plus d'enthousiasme et d'engagement aux populations rurales.

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Article XVII. CONCLUSION GENERALE

Conclusion générale

Les changements climatiques constituent un des plus grands défis du ^21ième siècle qui a fini de mobiliser la communauté internationale à travers une dynamique institutionnelle et décisionnelle pour des solutions collectives appropriées. Les causes des changements climatiques sont d'origine humaine. C'est donc au niveau des activités humaines que l'essentiel des solutions sont à rechercher. A travers les nombreux rapports scientifiques, les dégagements de CO2 sont considérés comme principal gaz à effet de serre ciblé par la CCNUCC à travers les engagements de Kyoto. Pour les pays développés, les principales initiatives ciblent les secteurs de l'énergie, l'industrie, le transport, le bâtiment, et les changements de comportement individuel et collectif. Un nouveau courant environnementaliste prend forme et s'affirme de plus en plus à partir de l'indice de consommation de carbone (carbon footprint) pour chaque activité et pour chaque individu. En plus de ces aspects, l'Afrique est sollicitée pour une contribution volontaire aux efforts de réduction, à travers notamment le secteur forestier qui est une source de 17% sur les dégagements de GES.

Le secteur forestier est un domaine d'intervention relativement ouvert qui prend en compte plusieurs possibilités contribuant toutes à la reconstitution des écosystèmes dégradées. Le Protocole de Kyoto a sélectionné un certain nombre d'activités éligibles au titre des MDP qui sont le boisement et le reboisement. L'ouverture des activités éligibles sur d'autres secteurs comme la mise en défens, le carbone du sol, l'agroforesterie, etc., est mise en perspective dans les négociations de la Convention et devraient être approuvés avec la COP de Copenhague de Décembre 2009. Pour l'instant (Juillet 2009) toutes les autres interventions qui ne consistent pas à planter directement des arbres à travers des projets de protection forestière, de foresterie communautaire, de régénération assistée, de garnissage, etc., ne sont pas comptées parmi les activités de MDP foresterie pendant la première période d'engagement 2008-2012. Cette limitation réduit les possibilités offertes par les techniques forestières pour donner une pleine mesure à la mise en ~uvre de la convention en Afrique.

Au Sénégal, la réponse à cet appel aux MDP butte sur un déficit informationnel sur les écosystèmes forestiers. Les données nécessaires pour caractériser l'état actuel des stocks de carbone des types de végétation ne sont connues que de façon partielle et par des estimations indirectes (modèles). Les estimations faites à ce jour utilisent pour la plupart des outils et approches développés pour d'autres types de milieux. Un grand nombre d'études sur la biomasse s'est focalisé sur les tarifs de cubage, qui sont des matrices de conversion de mesures sur les arbres en bois fort commercial. Cette approche ne vise pas la totalité de la

biomasse des arbres et reste donc peu utile pour les besoins d'évaluation de la biomasse totale des arbres dans les écosystèmes de savanes. Aussi, il était important d'asseoir une base de travail appropriée par l'élaboration de modèles allométriques fondés sur des mesures in situ. Pour cela, 6 Forêts Classées situées dans les zones soudaniennes et soudano-guinéennes, ont servi de support ; il s'agit de Bala, Kantora, Mampaye, Ouli, Patako et Wélor. Nous proposons 3 modèles allométriques mettant en relation le DBH et la biomasse sèche des arbres. Le DBH est un paramètre collecté pour tout inventaire de la végétation. Ainsi, pour que les modèles suggérés soient applicables à une bonne partie des savanes d'Afrique de l'Ouest, nous avons utilisé ce paramètre DBH pour les régressions allométriques. La méthode retenue, évite de développer des outils trop complexes du genre transformations logarithmiques ou exponentielles sur les données brutes avant élaboration des modèles. Nous avons donc voulu, dans ce choix méthodologique, éliminer toute source d'erreur supplémentaire sur les données. Ainsi, les modèles obtenus (régression quadratique, cubique et polynomiale d'ordre 3) ont permis d'estimer les stocks de biomasse avec un r² > 0,9 et les tests ANOVA (analyse de la variance) ont montré une faible différence entre la moyenne de la série expérimentale et celles issues des modèles.

Les approches d'estimation de biomasse proposées par la FAO, comparées aux données expérimentales ont montré de grandes différences de résultats. A cet égard, les résidus sont très grands et entraînent une surestimation ou une estimation de la biomasse selon les cas.

Les 3 modèles retenus après une série de tests ont été utilisés pour estimer les stocks de carbone des Forêts Classées. Les résultats obtenus montrent des stocks de carbone très faibles pour les formations dégradées de la Forêt Classée de Wélor (entre 3 et 7 tC/ha) alors que les Forêts Classées de Mampaye (20-50 tC/ha) et Kantora (40-47 tC/ha) ont les stocks les plus importants. Des cas intermédiaires ont été notés au niveau de Ouli (12-20 tC/ha), Bala (18-28 tC/ha), et Patako (13-33 tC/ha). L'essentiel de la biomasse se situe au niveau des individus de gros diamètre (> 20 cm). Cependant, la dynamique de séquestration du carbone est portée par les petits individus en croissance. Ces résultats montrent que pour réduire les émissions de carbone issue des savanes, il faut atténuer la dégradation des gros sujets, mais pour promouvoir une contribution des savanes à la séquestration du carbone, il faut des logiques de préservation qui protègent les petits sujets. Ainsi, le rôle des savanes dans le cadre de l'atténuation des émissions de CO2 s'articule à des efforts d'aménagement et de gestion qui permettent de maintenir un équilibre de la structure de la végétation dans le sens d'une bonne représentation des différentes classes de diamètre. Les stocks de carbone du sol, y compris la biomasse racinaire, ceux de la litière ou de la biomasse herbacée et des plantules

ne sont pas pris en compte. Ces résultats concernent donc uniquement la biomasse ligneuse sur pied des individus de taille supérieure ou égale à 5 cm de diamètre.

La caractérisation des stocks de carbone est une chose importante et utile pour définir les lignes de base ou situation de référence. Il est tout aussi essentiel de déterminer la dynamique des formations ligneuses en termes d'accumulation de biomasse. La caractérisation de la dynamique est basée sur l'analyse de données de parcelles de suivi de la végétation ligneuse (3 parcelles de 1 ha chacune) suivies depuis 1993 dans la zone d'étude. Cette analyse a permis de caractériser la production globale de chaque parcelle mais aussi d'obtenir des informations sur la croissance des espèces prises individuellement. Elle a également conduit à saisir la dynamique de stockage du carbone qui, en l'absence de coupe, est largement expliquée par la variation pluviométrique. De cette dynamique, nous comprenons par ailleurs que l'essentiel des stocks de carbone des parcelles de suivi est le fait de quelques espèces, surtout celles à croissance rapide et qui peuvent atteindre de gros diamètres. Les espèces les plus abondantes des 3 parcelles de suivi sont Combretum glutinosum, Terminalia macroptera, Cassia sieberiana, Pterocarpus erinaceus et Hexalobus monopetalus ; mais les espèces qui contribuent le plus à la biomasse sont Pterocarpus erinaceus ; Bombax costatum et Terminalia macroptera. Ainsi, la contribution aux stocks de carbone n'est pas simplement une question d'effectifs, elle est aussi liée aux possibilités de l'espèce à croître vite et accumuler ainsi beaucoup de biomasse au fil du temps. D'ailleurs, les espèces qui croient vite dans ces écosystèmes sont Detarium senegalense et Bombax costatum (espèces d'affinité guinéenne) ; elles sont suivies de près par Anogeissus leiocarpus, Lannea microcarpa, Pterocarpus erinaceus, et Terminalia macroptera. Les modifications de la biodiversité n'ont pas été très grandes pendant la période de suivi, mais les quantités de biomasse ont connu une première phase de régression entre 1997 et 2003 du fait probablement des faibles quantités de pluies puis on observe une dynamique positive à partir de 2003 du fait certainement de la bonne pluviométrie.

Pour mieux caractériser le rythme de croissance, des analyses dendrochronologiques ont été faites. Pendant longtemps cette méthode a été jugée très probante pour analyser le développement des plantes mais aussi la relation entre la vitesse de croissance des arbres et des facteurs environnementaux comme les précipitations, la température, les phases de crue et décrue des fleuves pour les espèces de galerie. De nombreuses difficultés subsistent cependant pour les espèces tropicales qui contrairement aux espèces des milieux tempérées présentent des cernes pas toujours faciles à discriminer. Le potentiel pour la datation des individus et la mise en relation avec des paramètres comme la pluviométrie existe mais demande beaucoup d'efforts pour que les résultats soient exploitables. Les résultats obtenus

confirment la faible vitesse de croissance des espèces de savane. On a noté pour la plupart des cas une réponse irrégulière par rapport au signal pluviométrique ; l'effet des facteurs de stress comme les feux, l'aridité, la compétition dans la croissance. Ces facteurs font que la courbe de croissance des espèces de savane étudiées est `atypique' par rapport à ce que nous enseignent les théories écologiques. A cause des nombreux facteurs de stress, les jeunes plants de savane ne croît pas forcément plus vite que les plantes affranchies.

L'analyse de ces données montrent que les stocks de carbone peuvent être assez importants quand la végétation est bien conservée (Forêt Classée de Kantora et Mampaye), lorsque notamment il existe dans de telles formations des espèces qui ont la capacité de stocker de façon relativement rapide de la biomasse. Mais si on projette la croissance des espèces les plus performantes, on se rend compte qu'au bout de 30 ans la valeur marchande du carbone stocké ne représente pas des montants importants (< 20 USD) devant les avantages qu'on peut en tirer avec l'utilisation des arbres pour du bois énergie ou de service, activités plus rentables en terme de revenus. Nous avons ainsi discuté de la question de la `compétitivité' des MDP face aux autres alternatives d'utilisation du bois en termes d'avantages comparatifs. Si par conséquent le prix du carbone n'évolue pas dans le sens de l'incitation aux MDP, les populations peuvent toujours préserver les ressources forestières jusqu'à une certaine période pour les exploiter et en tirer un revenu optimal. Ce risque pose le problème du principe de permanence qui est un des piliers des MDP foresterie.

Dans la même lancée, des modèles de croissance forestière ont été testés pour donner un aperçu sur le futur en se basant sur un certain nombre de scénarios réalistes. Ces scénarios prennent leur logique sur les pratiques et facteurs de dynamique en cours comme les feux de brousse, la jachère, le reboisement, l'exploitation forestière, le pastoralisme et les défrichements agricoles. Il apparaît selon les résultats de la simulation que les facteurs les plus sévères de dégradation de la biomasse sont l'exploitation forestière et les défrichements. Par contre, la végétation naturelle se reconstitue assez rapidement en l'absence de prélèvement. Le pâturage et les feux de savane réduisent les stocks de carbone mais avec une ampleur plutôt moindre. Les simulations ont aussi confirmé que les stocks de carbone du sol sont plus importants mais leur dynamique est dictée par des processus qui se déroulent au niveau de la végétation sur pied. On constate néanmoins que dans les phases de reconstitution de la végétation (reboisement, jachère de longue durée), les stocks de carbone de la biomasse peuvent avant la phase d'équilibre dépasser ceux du sol. Le carbone du sol se dégrade et se reconstitue donc plus lentement que celui de la biomasse végétale sur pied.

La perspective spatiale basée sur les changements d'occupation des sols montre que les plus importantes dynamiques se déroulent en milieu de terroir. D'une façon générale les formations végétales connaissent une certaine régression. Cette régression est parfois moins perceptible au niveau des Forêts Classées, où par endroits la végétation s'est reconstituée au moment où d'autres faciès (notamment les formations denses de vallée ou les savanes boisées) ont connu des reculs significatifs. Par contre, dans les zones de terroir comme la zone Kaffrine-Koungheul, les observations montrent une avancée soutenue des terres de culture au détriment de la végétation naturelle. Des pertes engendrées peuvent aller jusqu'à 4tC/ha/an.

La Haute Résolution (LANDSAT-TM et ETM) utilisée pour cette analyse ne permet pas de voir les dynamiques plus régionales. Ainsi, les données NDVI de MODIS à une résolution de 250 m sur l'ensemble du Sénégal ont permis de suivre les modifications dans la productivité végétale de 2000 à 2007 (8 ans). Les résultats montrent des endroits avec une dynamique positive (quelques parties de Bala) et d'autres avec une forte régression (Wélor, Ouli). A ce niveau, les facteurs climatiques interagissent avec les facteurs humains dans les processus en question. Le principal enseignement qu'on en tire est que la dynamique de la végétation n'est pas linéaire, et présente une grande variabilité spatiale ; elle procède par des allers-retours selon la force des facteurs en jeu (climat et actions anthropiques).

Dans les zones de terroir, la dégradation notée est un élément important à considérer dans l'analyse de la vulnérabilité des populations locales face aux changements environnementaux. En reprenant le cas du Saloum Oriental (Kaffrine-Koungheul), l'analyse de la vulnérabilité et de l'adaptation des populations locales est basée sur la recherche des facteurs structurants majeurs qui semblent aller au-delà des impacts de la variabilité climatique et inclut les facteurs politiques et économiques à différentes échelles spatiales et temporelles.

La variabilité climatique, les politiques agricoles et forestières peu favorables aux populations rurales, des conditions de marché fortement dominées par l'esprit capitaliste n'ont pas favorisé une économie rurale stable. La pauvreté qui en résulte a suscité de nombreuses réponses adaptives qui consistent en gros à améliorer le système agricole (avec des succès et échecs) mais aussi à trouver d'autres sources de revenus comme le commerce, l'immigration, les changements organisationnels, etc. L'étude de la vulnérabilité nécessite des schémas analytiques complexes, de même que la caractérisation des réponses apportées. On a montré que certaines réponses étaient des sources de vulnérabilité et qu'il pouvait y avoir antinomie entre les réponses immédiates pour absorber des problèmes ponctuels et les

exigences d'un développement durable inscrites dans le long terme. L'exemple de l'exploitation forestière vers Koupentoum en constitue une illustration claire. Ainsi, en voulant trouver des revenus immédiats lors de la sécheresse de 1970 et 1980, plusieurs paysans se sont reconvertis en exploitants forestiers. Au bout du compte le fondement de leur survie a été dilapidé parce que les activités n'ont pas été planifiées. Compte tenu de la profonde pauvreté du milieu rural nous avons questionné l'opportunité des MDP en tant que mesure d'atténuation, face à l'adaptation qui pose un problème de survie immédiat et futur pour les populations locales pauvres. Nous soutenons qu'il faut mettre l'accent sur l'adaptation qui prend en compte d'ailleurs la bonne conservation et la gestion durable des ressources forestières, non pas seulement pour son carbone, mais surtout pour les services que les ressources forestières peuvent apporter à l'équilibre socio-économique des populations rurales. La priorité des pays sous-développés comme le Sénégal étant l'atténuation de la pauvreté rurale qui est une nécessité et non une option que constituent les MDP.

ANNEXES

Section 17.01 Annexe 1. Distribution des espèces par classe de diamètre pour les trois parcelles de suivi de la végétation ligneuse.

	[5-10]			]10-15]		]15-20]		]20-25]		]25-30]		> 30				Total individus
Acacia macrostachya	1			0		0		0		0		0				1
Acacia sieberiana	1			0		0		0		1		0				2
Allophylus cobbe	0			0		0		0		0		0				0
Anogeissus leiocarpus	0			0		0		0		0		0				0
Bombax costatum	1			6		3		3		1		6				20
Borassus aethiopum	0			0		0		0		0		1				1
Capparis decidua	0			0		0		0		0		0				0
Cassia sieberiana	88			95		35		4		1		1				224
Combretum glutinosum	18			12		0		0		0		0				30
Crossopteryx febrifuga	21			4		0		1		0		0				26
Dichrostachys cinerea	2			0		0		0		0		0				2
Grewia flavescens	7			0		0		0		0		0				7
Hexalobus monopetalus	100			24		2		0		0		0				126
Lannea acida	33			16		9		1		1		0				60
Lannea microcarpa	0			1		0		0		0		0				1
Lannea velutina	3			0		0		0		0		0				3
Lonchocarpus laxiflorus	3			0		1		0		0		0				4
Mitragyna inermis	27			7		1		0		0		0				35
Oncoba spinosa	1			0		0		0		0		0				1
Parkia biglobosa	0			2		0		0		0		0				2
Piliostigma reticulatum	13			5		0		0		0		0				18
Piliostigma thonningii	15			7		2		0		0		3				27
Pterocarpus erinaceus	51			54		32		18		4		0				159
Sarcocephalus latifolius	1			1		0		0		0		0				2
Spondias mombin	0			0		1		1		1		0				3
Stereospermum kunthianum	0			0		0		0		0		0				0
Tamarindus indica		1		0		0		0		0					0		1
Terminalia avicennioides		1		0		0		0		0					0		1
Terminalia macroptera		47		84		79		23		0					0		233
Xeroderriis sthuhlmannii		0		1		0		0		0					0		1
Ziziphus mucronata		6		0		0		0		0					0		6
Total		441		319		165		51		9					11		996
2005, P1
																	Total
		[5-10]		]10-15]		]15-20]		]20-25]		]25-30]			>		30		individus
Acacia sieberiana			1		0		0		0		1			0				2
Allophylus cobbe			1		0		0		0		0			0				1
Anogeissus leiocarpus			2		0		0		0		0			0				2
Bombax costatum			2		6		3		3		2			12				28
Borassus aethiopum			0		0		0		0		0			2				2
Capparis decidua			1		0		0		0		0			0				1
Cassia sieberiana			96		108		38		6		1			2				251
Combretum glutinosum			27		11		1		0		0			0				39
Crossopteryx febrifuga			41		5		0		0		0			0				46
Dichrostachys cinerea			2		0		0		0		0			0				2
Grewia flavescens			10		0		0		0		0			0				10
Hexalobus monopetalus			144		29		3		0		0			0				176
Hymenocardia acida			2		0		0		0		0			0				2
Lannea acida			39		18		11		2		1			0				71
Lannea microcarpa			1		0		1		0		0			0				2
Lannea velutina			2		1		0		0		0			0				3
Lonchocarpus laxiflorus			4		0		1		0		0			0				5
Mitragyna inermis			51		12		1		0		0			0				64
Oncoba spinosa			3		0		0		0		0			0				3
Parkia biglobosa			0		2		0		0		0			0				2
Piliostigma reticulatum			16		8		0		0		0			0				24
Piliostigma thonningii			35		10		2		0		0			0				47
Pterocarpus erinaceus			74		60		31		21		8			8				202
Sarcocephalus latifolius			2		0		1		0		0			0				3
Spondias mombin			0		0		0		2		1			0				3
Stereospermum kunthianum			2		0		0		0		0			0				2
Tamarindus indica			3		0		0		0		0			0				3
Terminalia avicennioides			0		1		0		0		0			0				1
Terminalia macroptera			45		69		90		35		1			0				240
Xeroderriis sthuhlmannii			0		0		1		0		0			0				1
Ziziphus mucronata			6		0		0		0		0			0				6
Total			612		340		184		69		15			24				1244

									[5-10]						]10-15]							]15-20]	]20-25]						]25-30]					> 30							Total individus
Annona senegalensis									1						0							0	0						0					0							1
Bombax costatum									2						0							1	2						3					7							15
Combretum crotonoides									45						5							0	0						0					0							50
Combretum glutinosum									103						42							12	0						0					0							157
Cordyla pinnnata									9						1							6	3						0					3							22
Crossopteryx febrifuga									34						12							8	2						0					0							56
Daniellia oliveri									4						4							3	0						0					0							11
Detarium microcarpum									7						5							6	0						0					0							18
Grewia flavescens									1						0							0	0						0					0							1
Hexalobus monopetalus									3						0							0	0						0					0							3
Lannea acida									6						6							3	1						3					0							19
Lannea microcarpa									1						1							2	1						1					0							6
Lannea velutina									7						2							2	2						0					0							13
Lonchocarpus laxiflorus									1						1							0	0						0					0							2
Maytenus senegalensis									4						0							0	0						0					0							4
Pericopsis laxiflora									5						5							8	2						1					0							21
Pterocarpus erinaceus									1						1							2	5						4					12							25
Strychnos spinosa									64						15							2	0						0					0							81
Terminalia avicennioides									48						5							1	0						0					0							54
Terminalia macroptera									0						1							1	0						0					0							2
Trichilia emetica									6						2							0	0						0					0							8
Vitex madiensis									10						2							0	0						0					0							12
Xeroderris stuhlmannii									11						6							5	6						0					1							29
Total									373						116							62	24						12					23							610
1993, P3								[5-10]						Parcelle de suivi 3 ]10-15] ]15-20] ]20-25]															]25-30]					> 30								Total individus
Allophylus africanus								1						0							0		0						0										0			1
Anogeissus leiocarpus								3						3							0		4						2										10			22
Anthostema senegalense								2						1							0		1						0										0			4
Bombax costatum								3						0							0		0						0										1			4
Cassia sieberiana								0						1							1		0						0										0			2
Cissus populnea								4						0							0		0						0										0			4
Combretum collinum								9						9							1		0						0										0			19
Combretum glutinosum								5						0							0		0						0										0			5
Combretum micranthum								11						1							0		0						0										0			12
Combretum nigricans								0						0							0		0						0										0			0
Combretum tomentosum								1						0							1		0						0										0			2
Cordyla pinnnata								0						0							0		0						0										0			0
Crossopteryx febrifuga								0						0							0		0						0										0			0
Detarium senegalense								7						0							0		2						0										3			12
Diospyros mespiliformis								2						2							0		1						0										2			7
Erythrophleum suaveolens								0						0							0		0						0										1			1
Feretia apodanthera								0						0							0		0						0										0			0
Gardenia erubescens								2						0							0		0						0										0			2
Grewia bicolor								1						1							0		0						0										0			2
Hexalobus monopetalus								53						38							7		0						1										1			100
Lannea microcarpa								2						1							0		2						1										3			9
Lonchocarpus laxiflorus								0						0							1		0						0										0			1
Parkia biglobosa								0						0							0		0						0										5			5
Piliostigma thonningii								7						4							15		11						4										7			48
Pterocarpus erinaceus								25						26							4		12						5										27			99
Saba senegalensis								4						3							0		0						0										1			8
Sarcocephalus latifolius								18						17							2		2						1										0			40
Tamarindus indica								0						0							0		0						0										0			0
Trichilia emetica								0						0							0		0						0										0			0
Terminalia macroptera								0						0							0		0						0										1			1
Vitex madiensis								4						0							0		0						0										2			6
Total								164						107							32		35						14										64			416
1997, P3
																																										Total
								[5-10]						]10-15]							]15-20]		]20-25]						]25-30]					>					30			individus
Allophylus africanus								1						0							0		0						0										0			1
Anogeissus leiocarpus								4						2							1		2						3										10			22
Anthostema senegalense								0						3							0		0						1										0			4
Bombax costatum								4						0							0		0						0										1			5
Cassia sieberiana								0						1							1		0						0										0			2
Cissus populnea								5						0							0		0						0										0			5
Combretum collinum								12						9							3		0						0										0			24
Combretum glutinosum								3						0							0		0						0										0			3
Combretum micranthum								27						1							0		0						0										0			28
Combretum nigricans								1						0							0		0						0										0			1
Combretum tomentosum								3						1							0		0						0										0			4
Cordyla pinnnata								0						0							0		0						0										0			0
Crossopteryx febrifuga								1						0							0		0						0										0			1
Detarium senegalense							8						3							0						0					1							5					17
Diospyros mespiliformis							2						0							2						0					0							1					5
Erythrophleum suaveolens							0						0							0						0					0							1					1
Feretia apodanthera							1						0							0						0					0							0					1
Gardenia erubescens							3						0							0						0					0							0					3
Grewia bicolor							2						1							0						0					0							0					3
Hexalobus monopetalus							53						46							7						1					0							1					108
Lannea microcarpa							2						0							0						0					3							3					8
Lonchocarpus laxiflorus							0						0							1						0					0							0					1
Parkia biglobosa							0						0							0						0					0							5					5
Piliostigma thonningii							8						1							9						14					4							9					45
Pterocarpus erinaceus							26						19							8						9					5							30					97
Saba senegalensis							11						4							0						0					0							1					16
Sarcocephalus latifolius							17						15							3						2					2							0					39
Tamarindus indica							0						0							0						0					0							0					0
Trichilia emetica							1						0							0						0					0							0					1
Terminalia macroptera							0						0							0						0					0							0					0
Vitex madiensis							2						0							0						0					0							0					2
Total							197						106							35						28					19							67					452
2003, P3
																																											Total
							[5-10]						]10-15]							]15-20] ]20-25]											]25-30]				>			30					individus
Allophyllus cobe							0						0							0						0					0							0					0
Anogeissus leiocarpus							3						1							1						0					4							10					19
Anthostema senegalense							0						0							0						0					0							0					0
Bombax costatum							2						0							0						0					0							1					3
Cassia sieberiana							0						1							1						0					0							0					2
Cissus populnea							0						1							0						0					0							0					1
Combretum collinum							3						5							3						0					0							0					11
Combretum glutinosum							1						3							0						0					0							0					4
Combretum micranthum							30						2							0						0					0							0					32
Combretum nigricans							1						0							0						0					0							0					1
Combretum tomentosum							0						1							0						0					0							0					1
Cordyla pinnnata							0						0							0						0					0							0					0
Crossopteryx febrifuga							0						1							0						0					0							0					1
Detarium senegalense							5						1							4						0					2							7					19
Diopyros mespiliformis							1						1							2						0					0							0					4
Erythrophleum suaveolens							0						0							0						0					0							1					1
Feretia apodanthera							1						0							0						0					0							0					1
Gardenia ternifolia / triacantha							2						0							0						0					0							0					2
Grewia flavescens							0						0							0						0					0							0					0
Hexalobus monopetalus							39						48							8						3					0							1					99
Lannea microcarpa							0						0							0						0					3							2					5
Lonchocarpus laxiflorus							0						0							1						0					0							0					1
Parkia biglobosa							0						0							0						0					0							4					4
Piliostigma thonningii							1						2							4						12					3							3					25
Pterocarpus erinaceus							18						17							10						5					7							29					86
Saba senegalensis							13						4							2						0					0							1					20
Sarcocephalus latifolius							8						14							1						3					2							0					28
Tamarindus indica							0						0							0						0					0							0					0
Trichilia emetica							0						1							0						0					0							0					1
Terminalia macroptera							0						0							0						0					0							0					0
Vitex madiensis						1										1						0	0										0							0		2
Total						129										104						37	23										21							59		373
2005, P3
																																										Total
						[5-10]										]10-15]						]15-20]	]20-25]										]25-30]			>				30		individus
Allophyllus cobe						6										0						0	0										0							0		6
Anogeissus leiocarpus						5										2						1	0										3							11		22
Anthostema senegalense						0										0						0	0										0							0		0
Bombax costatum						3										1						0	0										0							1		5
Cassia sieberiana						0										1						1	0										0							0		2
Cissus populnea						0										1						0	0										0							1		2
Combretum collinum						4										6						3	0										0							0		13
Combretum glutinosum						2										3						0	0										0							0		5
Combretum micranthum						40										3						0	0										0							0		43
Combretum nigricans						1										0						0	0										0							0		1
Combretum tomentosum						6										1						0	0										0							0		7
Cordyla pinnnata						1										0						0	0										0							0		1
Crossopteryx febrifuga						0										1						0	0										0							0		1
Detarium senegalense						7										0						3	2										0							10		22
Diopyros mespiliformis						4										1						2	0										0							1		8
Erythrophleum suaveolens						0										0						0	0										0							1		1
Feretia apodanthera						0										0						0	0										0							0		0
Gardenia ternifolia / triacantha						2										1						0	0										0							0		3
Grewia flavescens						7										0						0	0										0							0		7
Hexalobus monopetalus						47										46						12	3										0							1		109
Lannea microcarpa						0										0						0	0										3							2		5
Lonchocarpus laxiflorus						0										0						1	0										0							0		1
Parkia biglobosa						0										0						0	0										0							4		4
Piliostigma thonningii						2										0						4	13										1							5		25
Pterocarpus erinaceus						21										18						11	4										7							30		91
Saba senegalensis						23										4						3	0										0							1		31
Sarcocephalus latifolius						15										14						2	2										3							0		36
Tamarindus indica						1										0						0	0										0							0		1
Trichilia emetica						0										1						0	0										0							0		1
Terminalia macroptera						0										0						0	0										0							0		0
Vitex madiensis						2										0						0	0										0							1		3
Total						199										104						43	24										17							69		456
		*Section* *17.02 Annexe 2. Liste des espèces au niveau des parcelles de ^suivi*
		Liste des espèces (1993)										Liste des espèces Nombre (1997)																				Nombre Liste des espèces (2003)														Nombre Liste des espèces (2005)			Nombre
		Régénérartion										163 -																				815 -														1096 -			814
1		Acacia macrostachya										3 Acacia macrostachya																				4 Acacia macrostachya														3 Acacia macrostachya			1
2		Acacia sieberiana										2 Acacia sieberiana																				2 Acacia sieberiana														2 Acacia sieberiana			2
3		Allophylus africanus										2 Allophylus africanus																				3 Allophylus africanus														1 Allophyllus cobe			7
4																																														Annona senegalensis			1
5		Anogeissus leiocarpus										22 Anogeissus leiocarpus																				22 Anogeissus leiocarpus														20 Anogeissus leiocarpus			24
6		Anthostema senegalense										4 Anthostema senegalense																				4 Anthostema senegalense														6
7		Bombax costatum										47 Bombax costatum																				47 Bombax costatum														41 Bombax costatum			43
8		Borassus aethiopum										1 Borassus aethiopum																				1 Borassus aethiopum														1 Borassus aethiopum			1
9																																														Capparis decidua			1
10		Cassia sieberiana										321 Cassia sieberiana																				320 Cassia sieberiana														254 Cassia sieberiana			249
11		Cissus populnea										5 Cissus populnea																				5 Cissus populnea														1 Cissus populnea			2
12		Combretum collinum										21 Combretum collinum																				24 Combretum collinum														18 Combretum collinum			13
13		Combretum crotonoides										8 Combretum crotonoides																				7 Combretum crotonoides														4 Combretum crotonoides			50
14		Combretum glutinosum										369 Combretum glutinosum																				315 Combretum glutinosum														229 Combretum glutinosum			202
15		Combretum micranthum										14 Combretum micranthum																				28 Combretum micranthum														34 Combretum micranthum			43
16		Combretum nigricans										1 Combretum nigricans																				1 Combretum nigricans														1 Combretum nigricans			1
17		Combretum tomentosum										2 Combretum tomentosum																				4 Combretum tomentosum														1 Combretum tomentosum			7
18		Cordyla pinnata										17 Cordyla pinnata																				17 Cordyla pinnata														16 Cordyla pinnnata			23
19		Crossopteryx febrifuga										111 Crossopteryx febrifuga																				92 Crossopteryx febrifuga														83 Crossopteryx febrifuga			102
20		Daniellia oliveri										25 Daniellia oliveri																				17 Daniellia oliveri														13 Daniellia oliveri			11
21		Detarium microcarpum										21 Detarium microcarpum																				21 Detarium microcarpum														19 Detarium microcarpum			18
22		Detarium senegalense										12 Detarium senegalense																				17 Detarium senegalense														20 Detarium senegalense			22
23		Dichrostachys cinerea										4 Dichrostachys cinerea																				5 Dichrostachys cinerea														4 Dichrostachys cinerea			2
24		Diospyros mespiliformis										7 Diospyros mespiliformis																				5 Diospyros mespiliformis														5 Diopyros mespiliformis			8
25		Erythrophleum suaveolens										1 Erythrophleum suaveolens																				1 Erythrophleum suaveolens														1 Erythrophleum suaveolens			1
	Liste des espèces (1993)										Nombre						Liste des espèces (1997)													Nombre Liste des espèces (2003)															Nombre		Liste des espèces (2005)			Nombre
26	Feretia apodanthera										1						Feretia apodanthera													1															-
27	Gardenia erubescens										2						Gardenia erubescens													3							Gardenia erubescens								3		Gardenia ternifolia / triacantha			3
28	Grewia bicolor										5						Grewia bicolor													5							Grewia bicolor								1
29	Grewia flavescens										4						Grewia flavescens													8							Grewia flavescens								8		Grewia flavescens			19
30	Guiera senegalensis										2
31	Hexalobus monopetalus										234						Hexalobus monopetalus													239							Hexalobus monopetalus								232		Hexalobus monopetalus			288
32	Hymenocardia acida										1																			-																	Hymenocardia acida			2
33	Lannea acida										89						Lannea acida													87							Lannea acida								84		Lannea acida			89
34	Lannea microcarpa										13						Lannea microcarpa													13							Lannea microcarpa								12		Lannea microcarpa			13
35	Lannea velutina										26						Lannea velutina													24							Lannea velutina								17		Lannea velutina			16
36	Lonchocarpus laxiflorus										7						Lonchocarpus laxiflorus													6							Lonchocarpus laxiflorus								6		Lonchocarpus laxiflorus			8
37	Maytenus senegalensis										3						Maytenus senegalensis													3							Maytenus senegalensis								3		Maytenus senegalensis			4
38	Mitragyna inermis										25						Mitragyna inermis													33							Mitragyna inermis								35		Mitragyna inermis			63
39	Oncoba spinosa										1						Oncoba spinosa													1							Oncoba spinosa								1		Oncoba spinosa			3
40	Parkia biglobosa										7						Parkia biglobosa													7							Parkia biglobosa								6		Parkia biglobosa			6
41	Pericopsis laxiflora										31						Pericopsis laxiflora													30							Pericopsis laxiflora								26		Pericopsis laxiflora			22
42	Piliostigma reticulatum										16						Piliostigma reticulatum													17							Piliostigma reticulatum								19		Piliostigma reticulatum			23
43	Piliostigma thonningii										79						Piliostigma thonningii													71							Piliostigma thonningii								66		Piliostigma thonningii			73
44	Pterocarpus erinaceus										290						Pterocarpus erinaceus													288							Pterocarpus erinaceus								275		Pterocarpus erinaceus			313
45	Saba senegalensis										9						Saba senegalensis													16							Saba senegalensis								20		Saba senegalensis			32
46	Sarcocephalus latifolius										43						Sarcocephalus latifolius													40							Sarcocephalus latifolius								36		Sarcocephalus latifolius			39
47	Spondias mombin										3						Spondias mombin													3							Spondias mombin								3		Spondias mombin			3
48																																															Stereospermum kunthianum			2
49 Strychnos spinosa											48						Strychnos spinosa													49							Strychnos spinosa								46		Strychnos spinosa			81
50 Tamarindus indica											1						Tamarindus indica													1							Tamarindus indica								1		Tamarindus indica			4
51	Terminalia avicennioides										47						Terminalia avicennioides													49							Terminalia avicennioides								47		Terminalia avicennioides			55
52	Terminalia laxiflora										1						Terminalia laxiflora													1							Terminalia laxiflora								1		Terminalia macroptera			244
53	Terminalia macroptera										332						Terminalia macroptera													296							Terminalia macroptera								253		Trichilia emetica			9
	Liste des espèces (1993)									Liste des espèces Nombre (1997)																	Nombre Liste des espèces (2003)																	Nombre Liste des espèces (2005)				Nombre
54 Trichilia emetica										6 Trichilia emetica																	6 Trichilia emetica																	6 Vitex madiensis				15
55 Vitex madiensis										13 Vitex madiensis																	8 Vitex madiensis																	5 Xeroderriis sthuhlmannii				1
56 Xeroderris stuhlmannii										27 Xeroderris stuhlmannii																	26 Xeroderris stuhlmannii																	25 Xeroderris stuhlmannii				29
57 Ziziphus mucronata										7 Ziziphus mucronata																	7 Ziziphus mucronata																	6 Ziziphus mucronata				6
Total										2556 Total																	3115 Total																	3116 Total				3113
*Section 17.03 Annexe 3 : liste des espèces inventoriées par Forêt* *Classée* Forêt Classée de Bala Affinités
No					Espèces													Familles							phytogéographiques
1					Acacia ataxacantha													Mimosaceae							soudanienne
2					Acacia macrostachya													Mimosaceae							soudanienne
3					Acacia sp													Mimosaceae							soudanienne
4					Adansonia digitata													Bombacaceae							soudanienne
5					Anogeissus leiocarpus													Combretaceae							soudanienne
6					Baissea multiflora													Apocynaceae							soudanienne
7					Balanites aegyptiaca													Balanitaceae							sahélo-soudanienne
8					Bombax costatum													Bombacaceae							soudanienne
9					Boscia angustifolia													Capparidaceae							soudanienne
10					Boscia salicifolia													Capparidaceae							soudanienne
11					Boscia senegalensis													Capparidaceae							soudanienne
12					Boscia sp													Capparidaceae							soudanienne
13					Combretum crotonoides													Combretaceae							soudanienne
14					Combretum glutinosum													Combretaceae							soudanienne
15					Combretum lecardii													Combretaceae							soudanienne
16					Combretum micranthum													Combretaceae							soudanienne
17					Combretum nigricans													Combretaceae							soudanienne
18					Combretum paniculatum													Combretaceae							soudanienne
19					Combretum sp													Combretaceae							soudanienne
20					Comiphora africana													Burseraceae							soudanienne
21					Cordyla pinnata													Caesalpiniaceae							soudanienne
22					Crossopteryx febrifuga													Rubiaceae							soudanienne
23					Dicrostachys cinerea													Mimosaceae							soudanienne
24					Dombea quinqueseta													Sterculiaceae							soudano-guineenne
25					Feretia apodanthera													Rubiaceae							soudanienne
26					Gardenia sp													Rubiaceae							soudanienne
27					Grewia bicolor													Tiliaceae							sahélo-soudanienne
28					Grewia flavescens													Tiliaceae							sahélo-soudanienne
29					Guiera senegalensis													Combretaceae							soudanienne
30					Hymenocardia acida													Euphorbiaceae							soudanienne
31					Lannea acida													Anacardiaceae							soudanienne
32					Loeseneriella africana													Hippocrateaceae							soudanienne
33					Lonchocarpus laxiflorus													Fabaceae							soudano-guineenne
34					Maerua angolensis													Capparidaceae							soudanienne
35					Maytenus senegalensis													Celastraceae							sahélo-soudanienne
36					Ormocarpum bibracteatum													Fabaceae							soudano-guineenne
37					Pericopsis laxiflorus													Fabaceae							soudano-guineenne
38					Piliostigma reticulatum													Caesalpiniaceae							soudanienne
39					Pterocarpus erinaceus													Fabaceae							soudanienne
40					Pterocarpus lucens													Fabaceae							soudanienne
41					Securidaca longepedunculata													Polygalaceae							soudanienne
42					Securinega virosa													Euphorbiaceae							soudanienne
43					Sterculia setigera													Sterculiaceae							soudanienne
44					Stereospermum kunthianum													Bignoniaceae							soudanienne
45					Strychnos spinosa													Loganiaceae							soudanienne
46					Terminalia avicennioides													Combretaceae							soudanienne
47					Terminalia macroptera													Combretaceae							soudanienne
48					Xeroderrys stuhlmannii													Fabaceae							soudano-guineenne
49 Ziziphus mauritiana 50 Ziziphus mucronata Forêt Classée de Kantora																Rhamnaceae Rhamnaceae								sahélo-soudanienne soudanienne Affinités
No			Espèces													Familles								phytogéographiques
1			Acacia macrostachya													Mimosaceae								soudanienne
2			Acacia sieberiana													Mimosaceae								soudano-guinéenne
3			Albizia ferruginea													Mimosaceae								soudanienne
4			Annona senegalensis													Annonaceae								soudano-guinéenne
5			Baissea multiflora													Apocynaceae								soudanienne
6			Bombax costatum													Bombacaceae								soudanienne
7			Borassus aethiopum													Arecaceae								soudanienne
8			Boscia angustifolia													Capparidaceae								soudanienne
9			Burkea africana													Caesalpiniaceae								soudanienne
10			Canthium sp													Rubiaceae								soudanienne
11			Cassia sieberiana													Caesalpiniaceae								soudano-guinéenne
12			Cissus populnea													Vitaceae								soudano-guinéenne
13			Combretum crotonoides													Combretaceae								soudanienne
14			Combretum glutinosum													Combretaceae								soudanienne
15			Combretum micranthum													Combretaceae								soudanienne
16			Combretum molle													Combretaceae								soudanienne
17			Combretum nigricans													Combretaceae								soudanienne
18			Combretum tomentosum													Combretaceae								soudanienne
19			Cordyla pinnata													Caesalpiniaceae								soudanienne
20			Crossopteryx febrifuga													Rubiaceae								soudanienne
21			Daniellia oliveri													Caesalpiniaceae								soudanienne
22			Detarium microcarpum													Caesalpiniaceae								soudanienne
23			Dicrostachys cinerea													Mimosaceae								soudanienne
24			Dombeya quinqueseta													Sterculiaceae								soudano-guineenne
25			Entada africana													Mimosaceae								soudanienne
26			Erythrophleum africanum													Caesalpiniaceae								soudano-guineenne
27			Feretia apodanthera													Rubiaceae								soudanienne
28			Ficus glumosa													Moraceae								soudanienne
29			Gardenia sp													Rubiaceae								soudanienne
30			Grewia bicolor													Tiliaceae								sahélo-soudanienne
31			Grewia flavescens													Tiliaceae								sahélo-soudanienne
32			Guiera senegalensis													Combretaceae								soudanienne
33			Hannoa undulata													Simaroubaceae								soudanienne
34			Hexalobus monopetalus													Annonaceae								soudanienne
35			Hymenocardia acida													Euphorbiaceae								soudanienne
36			Khaya senegalensis													Meliaceae								guinéenne
37			Lannea acida													Anacardiaceae								soudanienne
38			Lannea microcarpa													Anacardiaceae								soudano-guineenne
39			Lannea velutina													Anacardiaceae								soudano-guineenne
40			Lonchocarpus laxiflorus													Fabaceae								soudano-guineenne
41			Maerua angolensis													Capparidaceae								soudanienne
42			Maytenus senegalensis													Celastraceae								sahélo-soudanienne
43			Mitragyna inermis													Rubiaceae								soudanienne
44			Ozoroa insignis													Anacardiaceae								soudanienne
45			Parkia biglobosa													Mimosaceae								soudano-guineenne
46			Pavetta cinereifolia													Rubiaceae								soudano-guineenne
47			Pericopsis laxiflora													Fabaceae								soudano-guineenne
48			Piliostigma reticulatum													Caesalpiniaceae								soudanienne
49				Prosopis africana															Mimosaceae									Mimosaceae
50				Pterocarpus erinaceus															Fabaceae									soudanienne
51				Sarcocephalus latifolius															Rubiaceae									soudano-guineenne
52				Sclerocarya birrea															Anacardiaceae									soudanienne
53				Securidaca longepedunculata															Polygalaceae									soudanienne
54				Securinega virosa															Euphorbiaceae									soudanienne
55				Stereospermum kunthianum															Bignoniaceae									soudanienne
56				Sterculia setigera															Sterculiaceae									soudanienne
57				Strophantus sarmentosus															Apocynaceae									soudanienne
58				Strychnos spinosa															Loganiaceae									soudanienne
59				Terminalia avicennioides															Combretaceae									soudanienne
60				Terminalia macroptera															Combretaceae									soudanienne
61				Trichilia emetica															Meliaceae									soudano-guineenne
62				Vitex madiensis															Verbenaceae									soudanienne
63				Xeroderrys stuhlmannii															Fabaceae									soudano-guineenne
64				Ximenia americana															Olacaceae									soudanienne
65				Ziziphus mucronata															Rhamnaceae									soudanienne

Section 17.04 Annexe 4 : Codes VBA pour un model Simple de dynamique de carbone

Dim PPN, LVivant, LLitiere, LSol, hf As Double Dim iVivant, iLitiere, iSol As Double

CLitiere = CLitiere + (CVivant / LVivant - hf * CLitiere / LLitiere - (1 - hf) * CLitiere / LLitiere)

'charger le nombre d'annees pour executer le modèle a partir de la feuille excel' NbAnnee = Range("b1")

iVivant = Range("b13") iLitiere = Range("b14") iSol = Range("b15") CVivant = iVivant

'Creer un grand rectangle dans la feuille de calcul entre les cellule e1 a h5004. 'pour entrer 2000 annees de simulations'

'Renseigner les entetes ainsi que le stock de carbone initial sur la feuille de calcul'

Rangeto.Cells(1, 1) = "Annee" Rangeto.Cells(1, 2) = "CVivant" Rangeto.Cells(1, 3) = "CLitiere" Rangeto.Cells(1, 4) = "CSol"

Rangeto.Cells(2, 1) = "0" Rangeto.Cells(2, 2) = iVivant Rangeto.Cells(2, 3) = iLitiere Rangeto.Cells(2, 4) = iSol End Sub

Section 17.05 Annexe 5. Source de verification des noms scientifiques des plantes

Jean-Pierre Lebrun et Adélaide L. Stork, 1992 : Enumération des plantes à fleurs d'Afrique Tropicale. 4 volumes.

Potentiel et dynamique des stocks de carbone des savanes soudaniennes et soudano- guinéennes du Sénégal

DEDICACES

Remerciement

Abstract

Liste des sigles et abréviations

Liste des figures

Liste des tableaux

Table des matières

Article I. INTRODUCTION GENERALE

Section 1.01 Cadre général et justification

Section 1.02 Objectifs et approche générale

Bibliographie

CHAPITRE I :

Le secteur forestier et

les changements climatiques

I.1. Le bilan global actuel du CO2 et les forêts

I.2. Les flux de carbone et la plante

1.2.1. La photosynthèse : la fixation du dioxyde de carbone par l'arbre

I.2.2. La respiration autotrophe : l'émission de dioxyde de carbone par l'arbre

I.3. Le bilan du carbone des forêts

I.4. Le rôle des forêts dans l'atténuation des changements climatiques

I.5. Les réservoirs de carbone dans les forêts

I.6. Potentiel de séquestration de carbone des forêts

1.7. La séquestration du carbone et les Mécanismes pour un Développement Propre

I.B. Le MDP foresterie dans les pays en voie de développement

I.9. Les questions actuelles posées par le Protocole de Kyoto

I.10. L'importance du secteur forestier dans les communications nationales (inventaires nationaux de GES)

I.11. Les activités de reboisement au Sénégal

I.12. La recherche sur le stock de carbone ligneux au Sénégal

I.13. Contexte géographique de l'étude

I.13.1. Caractéristiques biogéographiques des Forêts Classées étudiées

I.13.2. La variabilité climatique au Sénégal

CHAPITRE II :

Modèles allométriques

II.1. L'importance des modèles allométriques

II.2. Développement et utilisation des modèles allométriques

II.2.1. L'état des connaissances sur les modèles allométriques

II.2.2. Généralités sur les mesures de la masse ligneuse

II.2.3. Démarche adoptée pour les mesures de terrain

II.2.4. Les modèles allométriques existants

II.2.5. Méthode retenue pour l'élaboration de modèles allométriques7

II.2.6. Traitement des données et élaboration du modèle allométrique

II. 2.6.1. Présentation des données collectées

II. 2.6.2. Régressions allométriques développées à partir des données de terrain

II.2.7. Evaluation des modèles retenus

II.2.8. Comparaison entre les modèles `toutes espèces' et les modèles pour une espèce : exemple de Combretum glutinosum

II.3. Discussions et conclusion

Article II. CHAPITRE III :

Article III. Biomasse et carbone des

savanes soudaniennes et soudano-

guinéennes étudiées

Section 3.01 III.1. Estimation de la biomasse dans les

écosystèmes de savane

Section 3.02 III.2. Cadrage conceptuel et méthode de travail

Section 3.03 III.3. Méthode d'inventaire de la végétation ligneuse

dans les six Forêts Classées

Section 3.04 III.4. Estimation de la biomasse des Forêts Classées

(a) III.4.1. Contribution à la biomasse par classe de diamètre

(i) III.4.1.1 Répartition des individus par classe de diamètre

(ii) III.4.1.2. Répartition de la biomasse par classe de diamètre

Section 3.05 III.4.2. Dynamique du carbone par l'analyse de la croissance des plantes

(a) III.4.2.1. Méthode de suivi de la végétation

(b) III.4.2.2. Traitement des données

(c) III.4.2.3. Résultats

(d) III.4.2.4. Productivité des parcelles permanentes

(e) III.4.2.5. Contribution des espèces à la biomasse totale

III.5. Analyse du taux de carbone dans les échantillons d'espèces ligneuses

Section 3.06 III.6. Le stock de carbone des Forêts Classées étudiées

Section 3.07 Conclusion

Section 3.08 Bibliographie

Article IV.

Article V. CHAPITRE IV :

Article VI. Modélisation de la dynamique du carbone

Section 6.02 Introduction

Section 6.03 IV.1. Les fondamentaux écologiques

Section 6.04 IV.2. Etat des connaissances sur les modèles de productivité des écosystèmes forestiers.

Section 6.05 IV.3. Utilisation des modèles et la gestion durable

des forêts

Section 6.06 IV.4. Modélisation des flux de carbone avec le modèle CASS

(b) IV.4.1. Description du modèle CASS

Article XV. CHAPITRE VII :
Article XVI. Adaptation aux changements