Diapositive 1

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Anisotropie spatiale de l'environnement et
modélisation de la productivité forestière
(Spatial anisotropy of the environment and forest
productivity models)
Par Marcelo MIRANDA-SALAS Candidat Ph.D.  Sous
la direction de Dr. Kim Lowell 18 Mars 2005
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Plan de la présentation
Variabilité spatiale de lenvironnement
Productivité forestière
Échelles, patrons et anisotropie spatiale
Problèmes dans les estimations
Mesures, tests et importance écologique
Impact sur la modélisation
Lavenir
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Productivité forestière
Croissance annuelle des composantes vivantes dun
écosystème forestier (Barner et al.,1998)

• Pourquoi est-elle un sujet important ?
• Besoin de gérer les forêts de façon durable
• Augmentation de la demande de produits de la
  forêt
• Questionnement sur les impacts des changements
  climatique

Point de vue de laménagement forestier Quantité
disponible à un moment donné (biomasse, volume du
bois, matière sèche)
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Facteurs
Facteur qui affectent la productivité forestière
Laménagement sélection des individus,
fertilisation, élagage, éclaircie
Lenvironnement
Dimension spatiale et temporelle (Müller, 1998)
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Dimension spatiale et temporelle
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Productivité et structure spatiale

• Échelle globale Productivité f(Tm, Pp, Dj)
• Échelle local Productivité f(Tm, Pp, Dj, Nut,
  H, Prof)

Ces variables peut être obtenues à partir de
donnes numériques avec différents étendue et
grain.
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Estimations

• Différentes approches destimation
• Modèles empiriques ou en base à processus
• Statistiques paramétriques et non paramétriques
• Problèmes
• Estimation des paramètres des modèles
• Vérification des hypothèses de bases

Petites attentions avec les processus spatiaux
(Guisan et Zimmermann, 2000)
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Structure spatiale ? Estimations
Comment lincorporer dans les modèles?

• Description quantitative des patrons de
  variabilité spatiale
• Test de leur signifiance statistique
  (spécifiquement lanisotropie)
• Échantillonnage ou dans la construction de
  modèles
• Données dinventaires forestiers
• Données environnementales générées à partir des
  modèles numériques du terrain
• Données de télédétection

En utilisant
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Quelques exemples sur laproductivité de Pinus
radiata
Description de la structure spatiale Test de
signifiance statistique de lanisotropie Incorpor
ation de la structure spatiale dans les modèles
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Aire détude, données forestières et
environnementales (1)
Surface1244.43 ha, âge4 ans, placettes 250 m2
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Aire détude, données forestières et
environnementales (2)

• Interpolation
• Courbes de niveau 10 m
• Kriging Filtre de moyenne
• Résolution 15 m
• RMS élévation 2,9 m
• Produits
• Élévation
• Pente
• Orientation
• Courbature

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Description de la structure spatiale
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Test de signifiance statistique de
lanisotropie Bootstrap
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Test de
Élévation
Pente
Courbature
Orientation
Surface terrière
Hauteur
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Signifiance écologique des patrons et de
lanisotropie
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Incorporation de la structure spatiale dans les
modèles
Dans le cas des modèles linéaires
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Stratégie pour la sélection des voisins et leur
impact sur les modèles
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Conclusion et avenir.

• La structure spatiale est inhérente à différentes
  variables environnementales et processus.
• Elle est statistiquement mesurable en utilisant
  lanisotropie
• Peut être utilisé comme source dinformation
  reliées aux processus dinteractions spatiales
  entre la productivité et lenvironnement dans la
  modélisation
• Avenir.
• Incorporer la structure temporelle et utilisation
  dimages de télédétection
• Possibles applications en agriculture de
  précision, météorologie, urbanisme, géologie..

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Merci!