Contribution des tourbières françaises à l’objectif national de neutralité carbone d'ici à 2050

French peatlands contribution to 2050 carbon neutrality national goal

• Auteur / Autrice : Lise Pinault
• Direction : Daniel Gilbert, Elsa Martin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biologie des populations et écologie
• Date : Soutenance le 04/04/2025
• Etablissement(s) : Besançon, Université Marie et Louis Pasteur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Environnements, Santé
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire chrono-environnement (Besançon) - Laboratoire Chrono-environnement (UMR 6249) / LCE
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université Marie et Louis Pasteur (2025-....)
• Jury : Président / Présidente : Hervé Cubizolle
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Fatima Laggoun-Defarge, Cosima Tegetmeyer
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Laure Gandois, Pierre Dupraz

Mots clés

Mots clés contrôlés

Écologie des tourbières

Captage et stockage du dioxyde de carbone

Indicateurs biologiques

Changements climatiques

Mots clés libres

Changement climatique

Indicateurs écologiques

Stockage de carbone

Ecologie des tourbières

Carbon storage

Climate change

Peatland ecology

Ecological indicators

Résumé

L’engorgement permanent des tourbières favorise l’accumulation de la matière organique (MO) sous forme de tourbe. Cet écosystème joue un rôle important dans les flux de carbone sol-atmosphère, en agissant comme un puits de carbone. Néanmoins, 10% des tourbières sont perturbées à l’échelle mondiale (50% dans l’UE), principalement par drainage, qui contribue à abaisser les niveaux d’eau et entraine la minéralisation de la MO. Sous l’effet des perturbations, l’ensemble des tourbières dégradées émettraient chaque année 1,91 Gt CO2eq.an-1 dans le monde, soit ~3% des émissions anthropiques. En remontant le niveau d’eau des sites drainés, la restauration est particulièrement efficace pour réduire ces émissions (-5 à -31 t CO2eq ha-1.an-1)Intégrer les tourbières aux politiques climatiques est un enjeu majeur pour tendre vers la neutralité carbone d’ici 2050. Dans l’UE, la loi de restauration de la nature (février 2024) devrait inciter à la restauration des tourbières drainées à large échelle. La France devra se conforter à ces politiques en instaurant un programme de hiérarchisation des sites à restaurer. Aujourd’hui, cette perspective est limitée par la mauvaise connaissance des tourbières françaises (surface, stocks de carbone, état de dégradation, émissions de GES et caractéristiques foncières). La thèse vise à approfondir ces éléments de connaissances afin, à terme, de déterminer dans quelle mesure les tourbières françaises pourraient contribuer à la neutralité carbone d’ici 2050.Produire une estimation de la surface en tourbière et des stocks de carbone a été le premier objectif de la thèse. L’exploitation de l’inventaire des Mines de 1949 a permis d’estimer à 65 000 ha la surface inventoriée à l’époque, soit un stock de 111 Mt de C. Cet inventaire est toutefois ancien et incomplet. Par conséquent, ces estimations ont été actualisées par la collecte de données d’inventaires, d’épaisseurs de tourbe et de paramètres physico-chimiques sur tout le territoire national. Le nouvel inventaire constitué, encore partiel, porte les estimations nationales à 111 000 ha et 153 Mt C. La majeure partie de la surface et du stock de C sont contenus dans les tourbières de plaine (70% du stock de C).Le deuxième axe de thèse a visé à évaluer l’état de dégradation des tourbières françaises. La tourbe (densité apparente, carbone organique, C/N) et les niveaux d’eau de 25 sites ont été analysés. Les résultats montrent que la distance des échantillons au niveau maximal de la nappe d’eau influe significativement sur les paramètres du sol. Les modifications les plus marquées se produisent sur les échantillons émergés proches de la surface. Regrouper les données par écorégion (Jura et Cotentin-Bessin) améliore l’intensité des relations obtenues. Ces résultats pourraient rendre possible la prédiction des niveaux d’eau en tourbière à partir des paramètres du sol.Enfin, le troisième axe de thèse a porté sur l’étude des prix d’acquisition du foncier en tourbière. Le jeu de données a été constitué en croisant l’inventaire actualisé des tourbières et la base de données DVF+ du Cerema. A partir de la première étape de la méthode des prix hédoniques, un modèle explicatif des prix du foncier a été produit. Nous montrons qu’un usage des sols intensif (cultures) et l’augmentation de la pente d’une parcelle en tourbière accroissent son prix de vente.Le modèle a été utilisé pour prédire les prix du foncier dans le Cotentin-Bessin et dans le Jura. Cet axe de thèse répond au besoin de données spatialement explicites sur les coûts de restauration.Ces premiers travaux devraient permettre la mise en œuvre d’approches coûts-efficaces pour hiérarchiser les tourbières françaises à restaurer. Néanmoins, continuer la collecte de données d’inventaires, de physico-chimie et de coûts de restauration est essentielle. L’application de méthodes de machine learning pourrait permettre de mieux prédire la présence de tourbières, les épaisseurs et propriétés de la tourbe.

The permanent waterlogging of peatlands encourages the accumulation of organic matter (OM) in the form of peat. This ecosystem plays an important role in soil-atmosphere carbon flows, acting as a carbon sink. Nevertheless, 10% of peatlands worldwide are disturbed (50% in the EU), mainly through drainage, which lowers water levels and leads to mineralization of OM. As a result of disturbance, degraded peatlands worldwide are estimated to emit 1.91 Gt CO2eq.yr-1 annually, or ~3% of anthropogenic emissions. By raising the water level of drained sites, restoration is particularly effective in reducing these emissions (-5 to -31 t CO2eq ha-1.an-1).Integrating peatlands into climate policies is a major challenge to move towards carbon neutrality by 2050. In the EU, the Nature Restoration Act (February 2024) should encourage the restoration of drained peatlands on a large scale. France will have to support these policies by setting up a prioritization programm for restoration. Today, this perspective is limited by the poor knowledge of French peatlands (area, carbon stocks, state of degradation, GHG emissions and land characteristics). The aim of this thesis is to build on this knowledge in order, ultimately, to determine the extent to which French peatlands could contribute to carbon neutrality by 2050.The first objective of the thesis was to produce an estimate of peatland area and carbon stocks. Using the 1949 Atlas of French peat deposits, it was possible to estimate the area inventoried at the time at 65,000 ha, representing a stock of 111 Mt of C. However, this inventory is old and incomplete. As a result, these estimates were updated by collecting data on inventories, peat thickness and physico-chemical parameters throughout the country. The new inventory, which is still only partial, brings national estimates to 111,000 ha and 153 Mt C. Most of the area and C stock are contained in lowland peatlands (70% of C stock).The second part of the thesis aimed to assess the state of degradation of French peatlands. Peat (bulk density, organic carbon, C/N) and water levels were analyzed at 25 sites. Results show that the distance of samples from the maximum water table has a significant influence on soil parameters. The most marked changes are observed in the samples close to the surface. Grouping the data by ecoregion (Jura and Cotentin-Bessin) improves the intensity of the relationships obtained. These results could make it possible to predict peatland water levels on the basis of soil parameters.Finally, the third part of the thesis focused on the study of land acquisition prices in peatlands. The dataset was created by cross-referencing the updated peatland inventory with Cerema's DVF+ database. Based on the first step of the hedonic price method, an explanatory model of land prices was produced. We show that intensive land use (cultivation) and increasing the slope of a peatland parcel raise its selling price. The model was used to predict land prices in the Cotentin-Bessin and Jura regions. This axis addresses the need for spatially explicit data on restoration costs.This initial work should enable the implementation of cost-effective approaches to prioritize French peatlands for restoration. Nevertheless, it is essential to continue collecting data on inventories, physical chemistry and restoration costs. The application of machine learning methods could enable better prediction of peatland presence, thickness and properties.