Comprendre les changements d'utilisation des terres en France pour mieux estimer leurs impacts sur les émissions de gaz à effet de serre : De l'observation à la modélisation

Understanding land-use changes in france to better estimate their impacts on greenhouse gas emissions : from observation to modelling

• Auteur / Autrice : Colas Robert
• Direction : Marianne Cohen
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Géographie. Environnement
• Date : Soutenance le 15/12/2016
• Etablissement(s) : Sorbonne Paris Cité
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Economies, espaces, sociétés, civilisations : pensée critique, politique et pratiques sociales (Paris ; 2000-2019)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Laboratoire Dynamiques sociales et recomposition des espaces (Nanterre ; 1997-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université Paris Diderot - Paris 7 (1970-2019)
• Jury : Président / Présidente : Catherine Mering
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Étienne Mathias, Petros Chatzimpiros, Thomas Eglin
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Anne Ruas, Samuel Corgne

Mots clés

Mots clés contrôlés

Analyse des données

Bilan des émissions de gaz à effet de serre

Environnement

Utilisation du sol

Pollution atmosphérique -- Lutte contre

Gaz à effet de serre

Mots clés libres

UTCATF Utilisation des Terres, Changements d’Affectation des Terres et Foresterie

LULUCF Land Use, Land-Use Change and Forestry

Résumé

Au titre de ses engagements, la France doit comptabiliser annuellement les changements d'occupation du sol et les flux de carbone associés. Cet inventaire, réalisé par le Citepa, est délicat à évaluer, car les données sources sont complexes et contradictoires. En outre, ce secteur présente des enjeux stratégiques dans la lutte contre le changement climatique. Les limites de cet inventaire sont de plusieurs ordres : données sources imparfaites ; manque de connaissance sur les autres données existantes pouvant être utilisées; incertitude mal évaluée ; nécessité de validation de la pertinence des dynamiques estimées.L'objectif de cette thèse est d'analyser et d'évaluer les données sources (actuelles et potentielles) des matrices de changements d'occupation du sol afin d'améliorer la robustesse de l'inventaire. Il s'agit d'expertiser par une démarche scientifique la pertinence de l'inventaire. En particulier, il s'agit de comprendre les causes des incertitudes des données sources ; compiler les données disponibles et leurs métadonnées ; étudier qualitativement les dynamiques paysagères; et redéfinir un cadre méthodologique permettant d'estimer des taux de changements plus pertinents. Les résultats de ces travaux montrent que les niveaux de résolutions spatiales, thématiques et temporelles les plus précis entraînent la détection de faux positifs : la pertinence est à préférer à la précision, et les effets de dépendance d'échelle doivent être pris en compte. La thèse propose enfin un cadre d'interopérabilité afin d'intégrer des données hétérogènes au sein d'un nouveau protocole de modélisation alliant rééstimation des changements et allocation spatiale.

France is required to account for annual land-cover changes and induced carbon fluxes). This inventory is difficult to calcula te, for data source are complex and contradictory. Moreover, this sector is important as its role in combating climate change is emphasized. This thesis proposes improvements to several identified methodological issues: imperfect data sources, Jack of knowledge about other potential sources„ poorly evaluated uncertainties, validation of landscape dynamics consistency..Thus, the objective of this thesis is to analyse and assess current and potential data sources for computing land-cover change area matrixes, in order to enhance the robustness of the inventory. A scientific approach is conducted to assess the inventory, to understand what causes uncertainties in land cover products, to compile datasets and their metadata, to study the landscape dynamics, and to define a new methodological framework allowing better and more consistent estimates of land cover change rates at national scale.This work suggests that the finest spatial, thematical and temporal resolution levels lead to overestimation of false positives. Accuracy and consistency are preferable to precision and scale dependency must be considered. Finally, we propose an interoperability framework for data integration, via a modeling protocol linking land cover change estimation and spatial allocation.