Rôle de la perturbation par le vent dans les forêts tropicales via un modèle dynamique de végétation et l'observation satellitaire

Investigating the role of wind disturbance in tropical forests through a forest dynamics model and satellite observations

• Auteur / Autrice : E-Ping Rau
• Direction : Jérôme Chave
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Ecologie, biodiversité et évolution
• Date : Soutenance le 18/01/2022
• Etablissement(s) : Toulouse 3
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences écologiques, vétérinaires, agronomiques et bioingénieries (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Evolution et Diversité Biologique (Toulouse ; 2003-2023)
• Jury : Président / Présidente : Christophe Thébaud
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jérôme Chave, Thierry Koleck
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Benoît Courbaud, Hank Shugart

Mots clés

Mots clés contrôlés

Effets du vent

Forêts

Télédétection

Effets du climat

Forêts pluviales

Mots clés libres

Perturbation naturelle

Dynamique de trouées

Modèle individu-centré

Transférabilité de modèle

Biomécanique de la chute d'arbre

Radar à synthèse d'ouverture

Natural disturbance

Gap dynamics

Individual-based model

Model transferability

Treefall biomechanics

Synthetic-aperture radar

Résumé

Les perturbations naturelles ont une influence importante sur la structure, la composition et le fonctionnement des forêts tropicales et un rôle dans la régulation des cycles biogéochimiques. La fréquence et l'intensité des perturbations naturelles sont modifiés par les changements climatiques : une meilleure connaissance de leur mécanisme d'action est nécessaire pour prédire les conséquences de cette modification. La modélisation permet d'évaluer le rôle de chacun des processus écologiques et leur lien avec les facteurs environnementaux. Les outils de la télédétection nous informent sur la structure et le fonctionnement des forêts à large échelle, et peuvent être utiles à la calibration et la validation des modèles de végétation. Dans cette thèse, j'ai employé ces deux approches pour examiner comment les forêts tropicales sont façonnées par les perturbations naturelles, notamment le vent, qui est un facteur majeur de perturbation dans de nombreuses régions tropicales. Dans un premier temps, j'ai évalué la transférabilité d'un modèle individu-centré et spatialement explicite via un test de sensibilité et la calibration des paramètres globaux. Le modèle prédit correctement la structure de la forêt sur deux sites contrastés, et sa réponse est cohérente avec les variations du forçage climatique. La calibration d'un petit nombre de paramètres clés a été nécessaire, dont notamment celui qui contrôle la mortalité. Pour étudier la sensibilité du modèle à la mortalité, j'ai mis en œuvre un module de dégâts de vents fondé sur les principes biophysiques et couplé avec la vitesse de vent, afin de modéliser les réponses de la forêt aux évènements de vent extrême. Avec l'augmentation du niveau de perturbation, la hauteur de la canopée diminue de manière constante mais la biomasse montre une réponse non-linéaire. L'intensité du vent a un fort impact sur la hauteur de la canopée et la biomasse, mais pas la fréquence des évènements de vent extrême. Finalement, j'ai testé si les données radar des satellites Sentinel-1 pourraient servir à détecter les trouées dues aux perturbations naturelles en Guyane française. Les données Sentinel-1 détectent plus de trouées naturelles au-dessus de 0.2 ha que les données satellitaires optiques, et elles présentent un patron spatial cohérent avec les images optiques. Le niveau de perturbation ne varie pas en fonction de l'altitude. Nous avons trouvé plus de perturbations pendant les saisons sèches, ce qui pourrait être dû à la réponse tardive des précipitations plutôt qu'à la réponse directe de la sècheresse. En conclusion, cette thèse démontre que l'intégration entre la modélisation et la télédétection éclairent les effets des perturbations naturelles sur les forêts tropicales. Les résultats qui en découlent peuvent servir à étudier d'autres types de perturbations et leurs interactions sur une large échelle.

Natural disturbances have an important influence on the structure, composition and functioning of tropical forests and a role in the regulation of biogeochemical cycles. The frequency and intensity of natural disturbances are modified by climate change: a better knowledge of their mechanism of action is necessary to predict the consequences of this modification. Modeling allows us to evaluate the role of each of the ecological processes and their link with environmental factors. Remote sensing tools inform us about the structure and functioning of forests at large scales, and can be useful for the calibration and validation of vegetation models. In this thesis, I employed both approaches to examine how tropical forests are shaped by natural disturbances, particularly wind, which is a major disturbance factor in many tropical regions. First, I evaluated the transferability of a spatially explicit, individual-based model via sensitivity testing and calibration of global parameters. The model correctly predicts forest structure at two contrasting sites, and its response is consistent with variations in climate forcing. Calibration of a small number of key parameters was required, including the parameter controlling mortality and crown allometry. To investigate the sensitivity of the model to mortality, I implemented a wind damage module based on biophysical principles and coupled with wind speed to model forest responses to extreme wind events. With increasing disturbance level, canopy height decreased steadily but biomass showed a non-linear response. Wind intensity had a strong impact on canopy height and biomass, but not the frequency of extreme wind events. Finally, I tested whether radar data from Sentinel-1 satellites could be used to detect gaps due to natural disturbances in French Guiana. The Sentinel-1 data detected more natural gaps above 0.2 ha than the optical satellite data, and they showed a spatial pattern consistent with the optical images. The level of disturbance did not vary with altitude. We found more disturbance during dry seasons, which could be due to the delayed response of precipitation rather than the direct response of drought. In conclusion, this thesis demonstrates that the integration between modeling and remote sensing sheds light on the effects of natural disturbances on tropical forests. The resulting results can be used to study other types of disturbances and their interactions on a large scale.