Inventaire de la biomasse forestière de Beampingaratsy (Talaky)

1 Cadres et objectifs de la mission

Dans le cadre de la mise en œuvre du mécanisme REDD+ sur le projet Talaky, des campagnes d’inventaire forestière ont été réalisées en 2021 et 2023 pour estimer les stocks de carbone contenus dans les forêts tropicales, denses et humides de Beampingaratsy. Cette estimation sert à mesurer l’impact du projet sur le climat. Ces inventaires visent donc spécifiquement à quantifier la biomasse aérienne ou “Above Ground Biomass – AGB” des arbres ligneux en forêt. Le présent document rend ainsi compte des diverses techniques utilisées pour réaliser ces estimations.

Les Techniciens Forêts et Cogestions (TFC) ont été mobiliés pour cette mission. Une formation basique sur l’inventaire forestière leur a été attribuéé (Figure 1).

Figure 1. Formation de l’équipe TFC - Talaky sur l’inventaire de la biomasse forestière.

2 Approches

2.1 Méthodologie d’échantillonnage

Un inventaire forestier permet d’évaluer les ressources des forêts. Dans la présente étude, il s’agit de déterminer la quantité de la biomasse aérienne. Pour cela, le nom vernaculaire, le diamètre du tronc d’arbre et leur hauteur ont été relevés. Une approche statistique a été appliquée pour l’échantillonnages et les inventaires ont été réalisés dans des placettes circulaires de 10 m de rayon (soit 0,03 ha). La repartition et le nombre des parcelles ont été determinés selon la stratification du massif forestier par rapport à l’altitude et la superficie de chaque formation (Pearson et al., 2013). En effet, 3 types de strates forestiers peuvent être distigués dans la zone (Tableau 1): basse atltitude (0 m à 500 m), moyenne altitude (500 m à 1500m) et haute altitude (> 1500 m).

Tableau 1. Nombres de parcelle déterminés selon les strates de la formation forestière

Strate	Altitude (m)	Superficie (ha)	Nombre
Basse Altitude	0 à 500	0.66	22
Moyenne Altitude	500 à 1500	0.87	29
Haute Altitude	> 1500	0.63	21

La grille de répartition de ces points sur l’ensemble de la zone du projet est montrée sur la carte suivante. L’écart minimal entre deux parcelles est de 0,8 km, la moyenne 2,2 km et le maximal 4,4 km.

2.2 Mensuration des paramètres dendrométriques

2.2.1 Mesure de diamètre des arbres

Le diametre “DHP(cm)” de l’arbre a été mesuré en amont du fût et à 1,30 m (à hauteur de poitrine, ou DHP) du sol. Les mesures ont été réalisées avec un mètre DHP (DBH-meters). Seules les arbres dont le diamètre est superieur à 5 cm (ou 15 cm de circonférence) ont été pris en comptes. La figure ci-dessous montre comment a été mesuré ce DHP dans les différentes situations dans la forêt (Figure 2).

Figure 2. Voici comment déterminer le diamètre d’un arbre dans les différentes situations et les certaines exceptions

Les quelques règles suivants ont été respectées pour ces mesures :

• Bien identifier le 1,30 m de chaque mesureur, en marquant sur son vêtement à la craie par exemple ;
• Éviter les lianes et nettoyer les mousses, les lichens et les écorces non adhérentes avec la brosse métallique (fait attention à ne pas trop baissé l’arbre) ;
• Bien tendre le ruban, éviter qu’il soit incliné et s’arranger pour bien avoir les chiffres à l’endroit du « zero » et faire attention aux erreurs de lecture ;
• Plus de la moitié de l’arbre doit être à l’intérieur de la placette (ficelle bien tendu) pour qu’il soit mesurable ;
• Il faut marquer à la craie vers le centre de la parcelle les arbres déjà mesurés pour que tout le monde puisse les voir, cela permet d’éviter les doublons de mesure.

2.2.2 Mesure de la hauteur total des arbres

La hauteur totale de l’arbre a été éstimée en utilisant le “Spiegel-Relaskop” (Bitterlich, 1980) selon le principe illustré dans la figure ci-dessous (Figure 3). En effet, le Relascope sert à mesurer les pentes “P[%]” entre le positionnement du mesureur, le pied, le fût et/ou le cime de l’arbre. Ensuite, une distance horizontale “a[m]” est mésurée entre le pied de l’arbre et le point de mesure afin d’établir une relation trigonometrique pour calculer la hauteur “H(m)”.

Figure 3. Illustration d’estimatiion de la hauteur des arbres. Dans cette exemple le pied de l’arbre se trouve à -20%, le cime à +60% et la disatce horizontale est de 20m. La hauteur total de l’arbre est donc égale à [+60% - (-20%)] x 20 m = 16 m.

La hauteur n’a été mesurée que sur quelques échantillons d’arbres de la parcelle (5 à 10 par parcelle) afin d’éviter une perte de temps lors de l’inventaire. Ainsi, les règles suivantes ont été suivies pour assurer l’exactitude des mesures de ces échantillons :

• Pour obtenir la meilleure précision, il convient de se placer à une distance équivalente à la hauteur de l’arbre, aux mêmes altitudes de l’arbre ou à une altitude plus élevée. Plus l’arbre est proche, plus la mesure est imprécise.
• Faire une visée au niveau du collet et à la cime de l’arbre ou à 1,30 m et à la cime mais, dans ce dernier cas, il ne faut pas oublier de rajouter le 1,30 m au calcul final de la hauteur.

2.2.3 Estimation de la densité des arbres

Les densités des bois ont été déterminées à partir du nom scientifique, du genre ou de la famille de l’espèce. Pour cela, la base de données globale – “Global Wood Density” (Chave et al., 2009; Zanne et al., 2009) et locale (Rakotovao et al., 2012; Vieilledent et al., 2012) de densité de bois ont été utilisées. Les bases de données locales ont été privilégiées si le nom scientifique de l’espèce est connu et que la densité y est répertoriée. Par ailleurs, si l’espèce est connu mais la densité n’est pas répertoriée dans ces données de base, la densité moyenne des espèces de même genre ou famille a été attribuée à l’individu. Si le nom scientifique de l’espèce et/ou la densité n’est pas répertoriés dans ces bases de données, la moyenne des densités des arbres dans la placette a été utilisée pour l’arbre inconnu.

2.3 Estimation de la biomasse forestière

2.3.1 Equations allometriques

Les relations allométriques sont des équations permettant d’estimer directement la biomasse aérienne d’un arbre en fonction de la DHP, la hauteur ou la densité du bois (Chave et al., 2005). Actuellement, dans la base de données de la plateforme des allométries des arbres ou “GlobAllomeTree”, près de 2 000 équations ont été recensées pour les régions tropicales d’Afrique. Le choix d’une équation est source d’erreur dans l’évaluation de la biomasse forestière (Molto et al., 2013). Ainsi, dans le cadre de cette étude, les équations allometriques de Chave ont été choisies pour estimer la biomasse aérienne de la forêt de Beampingaratsy (Chave et al., 2014). Dans un premier temps, l’équation sans la variable “hauteur (H)” a été testée en raison de sa fiabilité en termes de précision sur forêts tropicales humides.

\[ \ln(AGB_i) = 1,803-0,976 \times E+0,976 \times \ln(\rho_i)+2,673 \times \ln(D_i)-0, 0299 \times (\ln(D_i))^2 \\ \]

\(AGB_i\) est la biomasse aérienne ou Above-Ground Biomass estimée pour l’arbre \("i"\) (\(kg\)), \(E\) est un facteur bio–climatique lié à la zone d’étude, \(\rho_i\) la densité du bois \("i"\) (\(g/cm³\)) et \(D_i\) son diamètre (DHP – \(cm\))

L’équation intégrant la hauteur (H) a également été testée pour son efficacité à estimer la biomasse des forêts tropicales avec une grande diversité d’espèces.

\[ \ln(AGB_i)=0,976 \times \ln (0,0673 \times (\rho_i.Ĥ_i.D_i^2)) \]

\(AGB_i\) est la biomasse aérienne estimée pour l’arbre \("i"\) (\(kg\)), \(\rho_i\) la densité du bois \("i"\) (\(g/cm³\)), \(D_i\) le diamètre (DHP) de l’arbre \("i"\) (\(cm\)) et \(Ĥ_i\) sa hauteur totale (\(m\)).

Par ailleurs, la relation suivante a servi à estimer la hauteur pour les arbres dont celle-ci n’a pas été mesurée lors de l’inventaire.

\[ \ln(Ĥ_i) = 0,893 - E + 0,760 \times \ln(D_i) - 0,0340 \times (\ln(D_i))^2 \]

\(Ĥ_i\) est la hauteur total estimée pour l’arbre \("i"\) (\(m\)), \(D_i\) le diamètre (DHP – \(cm\)) mesurée sur terrain et \(E\) un facteur bio–climatique lié à la zone d’étude.

2.3.2 Propagation d’érreur

La propagation des erreurs dans l’estimation de la biomasse aérienne est surtout lié à l’éstimation et/ou mesure des variables prédictives (\(\rho\),\(D\),\(H\)). Elle provient, notament, de l’erreur de mesure des variables dendrométriques (\(D\) et \(H\)), de l’estimation la densité du bois (\(\rho\)) et/ou de la détermination de l’espèce au laboratoire et/ou sur terrain par botaniste locale (Molto et al., 2013; Van Breugel et al., 2011). Dans la presente étude, les érreurs lié à l’estimation de la biomasse ont été déduits grace à l’algorithme de Monte–Carlo par chaîne de Markov (Réjou‐Méchain et al., 2017; Schunk, 2008). Cet algorithme permet de générer la valeur de la biomasse avec un intervalle de confiance (IC).

\[ \overline{AGB_i} = AGB_i \pm \xi_i \\ \xi_i \sim {\sf \mathcal{N}}(0, \sigma_i² ) \]

\(\overline{AGB_i}\) est la biomasse aérienne calculé pour l’arbre \("i"\) (\(kg\)) compte-tenu de l’erreur d’estimation \(\xi_i\), \(AGB_i\) est biomasse aérienne estimée pour l’arbre \("i"\) (\(kg\)) utilisant seulement une équations allometrique et \(\xi_i\) est une variable nomale reduite à zéro, de variance \(\sigma_i²\) qui est le résidu du modèle de Markov (ou le “Root Square Error” – \(RSE\))

3 Resultats

Les deux campagnes d’inventaire (2021 et 2023) ont abouti à un inventaire de 63 parcelles (soit 1.89 ha) sur les 72 prévues (Tableau 2). En conséquence, neuf parcelles ne sont pas inventoriées à cause de leur accès difficile ou de l’instabilité de la sécurité sociale dans la région.

Tableau 2. Nombres de parcelle inventorié suivant les strates de la formation forestière

Strate	Altitude (m)	Superficie (ha)	Nombre
Basse Altitude	0 à 500	0.63	21
Moyenne Altitude	500 à 1500	0.81	27
Haute Altitude	> 1500	0.45	15

La repartition finale de ces parcelles dans la zone du projet est presentée dans la carte ci dessous.

3.1 Caractéristiques floristiques globales

Dans toutes les campagnes d’inventaire 5518 arbres ont été recensés et 5476 sont connus par leur nom vernaculaire. Ces noms vernaculaires sont regroupés dans 553 espèces différentes et 135 espèces sont identifiées avec leur nom scientifique. Ces espèces sont présentes sur 114 genres et 63 familles. Les 5 premiers taxa caractéristiques de la forêt de Beampingaratsy sont : Diospyros Sp, Cleistanthus Stenonia, Benoustia Oriantalis, Rothmania Sp et le Khaya Madagascariensis. Ils sont réparties dans 4 grandes familles : Ebenaceae, Euphorbiaceae, Rubiaceae et le Meliaceae (Tableau 3) et leurs densités varient entre 62 et 135 individus par hectare.

Tableau 3. Typologie des flores de la forêt de Beampingaratsy

\(N\) est le nombre d’espèce inventorié, \(D\) la densité de la population (\(i/ha\) – nombre d’individue par herctare) et \(G\) leur surface terrière (\(m²/ha\))

3.2 Valeurs estimatives des biomasses forestières

3.2.1 Estimation avec l’équation sans H

La statistique de la biomasse aérienne selon la strate d’altitude est présentée dans le tableau suivant (Tableau 4). On remarque que près de la moitié des arbres inventoriés se trouvent au niveau de la strate de moyenne altitude, entre 500 et 1500 m (2279 arbres). Dans cette formation les valeurs de la biomasse aérienne varient entre 511.4 et 543.9 t (IC-95%), leur moyenne est égale à 527.7 t. Au niveau des strates de basse et de haute altitude, les effectifs des arbres inventoriés sont respectivement égales à 1500 et à 1235 et les moyennes de la biomasse sont respectivement égales à 439.5 t et à 294.3 t. On constate ainsi l’impact du gradient d’altitude sur la valeur brute du stock de la biomasse aérienne. En effet, la taille des arbres diminue au fur et à mesure où l’on monte en altitude pour s’adapter aux conditions extrêmes de la météo en haute altitude. En outre, quand ces valeurs sont rapportées en hectares, il n’y a pas de différence majeure dans les moyennes de biomasse. On peut alors voir l’effet de la surface inventoriée sur l’estimation de la biomasse aérienne.

Tableau 4. Statistique de la biomasse aérienne selon les strates d’altitude

			Biomasse aérienne (t)
Strate	N.	S.(ha)	Moy.	Min.	Max.	AGB(t/ha)
Basse Altitude	1 500	0.63	439	426	453	698
Moyenne Altitude	2 279	0.81	528	511	544	651
Haute Altitude	1 235	0.45	294	285	303	654

\(Strate\) est le strate selon l’altitude, \(S (ha)\) la superficie totale des parcelles inventoriés au niveau de chaque strate, \(N\) le nombre d’arbres inventoriés, \(Moy\), \(Min\) et \(Max\) sont respectivement la valeur moyenne, minimale, maximale de la biomasse aérienne au niveau de la parcelle (t), \(AGB(t/ha)\) valeurs de la biomasse en tonne par hectare

Le resultat de calcul de biomasse par placette sont présentées dans le tableau ci dessous (Tableau 5). Les moyennes varient entre 4.2 à 48.7 t, soit 139 à 1624.3 t/ha. La valeur moyenne la plus élevée est celle de la parcelle P.22.BA.V1 qui est localisée dans les strates forestières de basse altitude, 80 arbres y sont inventoriés et leur surface terrière est égale à 156.5 m²/ha. Par contre, la moyenne la plus faible est recensée dans la parcelle P.21.HA située dans les strates forestières de haute altitude, 64 arbres y sont répertoriés et leur surface terrière n’est que de 23.8 m²/ha.

Tableau 5. Statistique de la biomasse aérienne par parcelles

\(Strate\) est le strate selon l’altitude, \(G(m²/ha)\) la surface terrière au niveau de chaque parcelle, \(N\) le nombre d’arbres inventoriés, \(Moy\), \(Min\) et \(Max\) sont respectivement la valeur moyenne, minimale, maximale de la biomasse aérienne (t), \(AGB(t/ha)\) valeurs de la biomasse en tonne par hectare

3.2.2 Estimation avec l’équation utilisant H/D

Le tableau ci-dessous (Tableau 6) présente les valeurs estimées de la biomasse à l’aide de l’équation allométrique utilisant les facteurs H et D. On observe une différence majeure entre les moyennes de la biomasse estimées entre les strates forestières. Au niveau de la strate d’altitude moyenne (504.4 t), elle est beaucoup plus élevée que celle de la strate d’altitude basse ou haute (resp. 395.3 t ou 284.8 t). Ainsi, on peut toujours remarquer l’effet du gradient d’altitude sur les estimations de la biomasse. En rapportant ces estimations en hectares, celles de la basse altitude est égale à 627.4 t/ha, celles de la moyenne altitude à 622.7 t/ha et celles de la haute altitude à 633 t/ha. Cela montre que les moyennes par hectare présentent très peu de différences au niveau des strates.

Tableau 6. Statistique de la biomasse aérienne selon les strates d’altitude

			Biomasse aérienne (t)
Strate	N.	S.(ha)	Moy.	Min.	Max.	AGB(t/ha)
Basse Altitude	1 500	0.63	395	385	406	627
Moyenne Altitude	2 279	0.81	504	491	518	623
Haute Altitude	1 235	0.45	285	277	292	633

\(Strate\) est le strate selon l’altitude, \(S (ha)\) la superficie totale des parcelles inventoriés au niveau de chaque strate, \(N\) le nombre d’arbres inventoriés, \(Moy\), \(Min\) et \(Max\) sont respectivement la valeur moyenne, minimale, maximale de la biomasse aérienne au niveau de la parcelle (t), \(AGB(t/ha)\) valeurs de la biomasse en tonne par hectare

Pour chaque parcelle, les quantités de biomasse aérienne estimées avec l’équation allométrique utilisant les predicteurs H et D sont indiquées dans le tableau ci-dessous (Tableau 7). Les valeurs moyennes vont de 4.2 t à 38.7 t, soit 139.7 t/ha à 1291.5 t/ha. Il convient de noter que dans les sept premières parcelles de biomasse à haute densité, l’altitude n’a pas d’impact majeur. Les trois catégories de strates font partie de cette première liste. On peut dire alors que chaque strate forestière joue un rôle essentiel dans le stockage du carbone dans les forêts de Beampingaratsy.

Tableau 7. Statistique de la biomasse aérienne par parcelles

\(Strate\) est le strate selon l’altitude, \(G(m²/ha)\) la surface terrière au niveau de chaque parcelle, \(N\) le nombre d’arbres inventoriés, \(Moy\), \(Min\) et \(Max\) sont respectivement la valeur moyenne, minimale, maximale de la biomasse aérienne (t), \(AGB(t/ha)\) valeurs de la biomasse en tonne par hectare

4 Discussions

4.1 Problèmes d’inventaire forestière

À la suite de la première campagne d’inventaire en 2021, l’estimation de la densité de la biomasse aérienne sur certaines parcelles ont suscité des interrogations. Les valeurs estimatives sont très élevées (environ 3000 t/ha - max), ce qui dépasse de loin les estimations des études subséquentes (environ 1000 t/ha - max). Ainsi, des contrôles ont été effectués pour s’assurer de la bonne application de la méthode d’inventaire par les techniciens. De plus, les inventaires sur les parcelles problématiques ont été refaits. Ensuite, le choix des parcelles définitives est fondé sur la valeur plus conservatrice de la biomasse, à l’exception des placettes P.17.HA et P.25.MA. Les relevés sur ces deux parcelles n’ont pas été réalisés au bon endroit, au cours de la première campagne pour P.17 et de la deuxième campagne pour P.25 (Tableau 8).

Tableau 8. Statistique de la biomasse aérienne sur les parcelles revisées

4.2 Estimation de la biomasse à l’aide d’une équation allométrique basée sur H/D

En examinant les résultats ci-dessus, l’estimation de la biomasse aérienne au moyen de l’équation H/D est plus faible que celle obtenue avec l’équation sans H. Cependant, cette différence n’est pas perceptible dans les strates forestières où les moyennes de biomasse estimées sont semblables pour les deux équations (environ 600 t/ha). Par contre, un changement est visible dans l’ordre des parcelles en fonction de la valeur de la densité de biomasse. Par ailleurs, l’utilisation de l’équation H/D nécessite l’estimation de variables de hauteur au moyen d’une relation entre H et D pour les arbres dont la hauteur n’a pas été mesurée sur le terrain (Figure 4). Toutefois, l’indice de corrélation entre la hauteur observée sur le terrain et estimée à l’aide d’une relation HD est faible (r² = 0.2), et ces erreurs peuvent se propager dans le calcul de la biomasse. Dans cette étude, il est donc préférable d’utiliser la relation sans H pour estimer la biomasse aérienne des forêts.

Figure 4. Illustration du rapport entre les observations et les estimations de la hauteur

5 Conclusions

Ces travaux ont permis d’actualiser les données relatives aux stocks de carbone de la forêt tropicale, dense et humide de Beampingaratsy. Deux campagnes d’inventaire des forêts ont ainsi été menées en 2021 et 2023. Près de 2 hectares de forêts ont été inventoriés et plus de 5500 arbres ont été recensés. En moyenne, le stock de la biomasse aérienne a été estimé à 628 t/ha et il varie entre 609 t/ha à 646 t/ha (soit 295 tC/ha, de 286 tC/ha à 304 tC/ha en termes de carbone). L’analyse des données de l’inventaire a également fourni quelques informations importantes sur les flores occupant cette forêt. En effet, le Diospyros Sp esr l’espèce la plus fréquemment observée, avec une densité de 135 arbres par hectare et l’Euphorbiaceae constitue la famille la plus répandue dans ce massif forestier.

Références

Bitterlich, W., 1980. « Das Spiegel-Relaskop ». Feinmechanische Optische Betriebsgesellschaft.

Chave, J., Andalo, C., Brown, S., Cairns, M.A., Chambers, J.Q., Eamus, D., Fölster, H., Fromard, F., Higuchi, N., Kira, T., Lescure, J.-P., Nelson, B.W., Ogawa, H., Puig, H., Riéra, B., Yamakura, T., 2005. « Tree allometry and improved estimation of carbon stocks and balance in tropical forests ». Oecologia Vol.145, pp.87‑99. DOI :10.1007/s00442-005-0100-x

Chave, J., Coomes, D., Jansen, S., Lewis, S.L., Swenson, N.G., Zanne, A.E., 2009. « Towards a worldwide wood economics spectrum ». Ecology Letters Vol.12, pp.351‑366. DOI :10.1111/j.1461-0248.2009.01285.x

Chave, J., Réjou-Méchain, M., Búrquez, A., Chidumayo, E., Colgan, M.S., Delitti, W.B.C., Duque, A., Eid, T., Fearnside, P.M., Goodman, R.C., Henry, M., Martínez-Yrízar, A., Mugasha, W.A., Muller-Landau, H.C., Mencuccini, M., Nelson, B.W., Ngomanda, A., Nogueira, E.M., Ortiz-Malavassi, E., Pélissier, R., Ploton, P., Ryan, C.M., Saldarriaga, J.G., Vieilledent, G., 2014. « Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees ». Global Change Biology Vol.20, pp.3177‑3190. DOI :10.1111/gcb.12629

Molto, Q., Rossi, V., Blanc, L., 2013. « Error propagation in biomass estimation in tropical forests ». Methods in Ecology and Evolution Vol.4, pp.175‑183. DOI :10.1111/j.2041-210x.2012.00266.x

Pearson, T., Walker, S., Brown, S., 2013. « Sourcebook for land use, land-use change and forestry projects ».

Rakotovao, G., Rabevohitra, A.R., Chatelperron, P.C. de, Guibal, D., CIRAD, J.G. chercheur au, 2012. « Atlas des bois de Madagascar ». Editions Quae.

Réjou‐Méchain, M., Tanguy, A., Piponiot, C., Chave, J., Hérault, B., 2017. « BIOMASS : an R-package for estimating above‐ground biomass and its uncertainty in tropical forests ». Methods in Ecology and Evolution Vol.8, pp.1163‑1167. DOI :10.1111/2041-210X.12753

Schunk, D., 2008. « A Markov chain Monte Carlo algorithm for multiple imputation in large surveys ». AStA Advances in Statistical Analysis Vol.92, pp.101‑114. DOI :10.1007/s10182-008-0053-6

Van Breugel, M., Ransijn, J., Craven, D., Bongers, F., Hall, J.S., 2011. « Estimating carbon stock in secondary forests: Decisions and uncertainties associated with allometric biomass models ». Forest Ecology and Management Vol.262, pp.1648‑1657. DOI :10.1016/j.foreco.2011.07.018

Vieilledent, G., Vaudry, R., Andriamanohisoa, S.F.D., Rakotonarivo, O.S., Randrianasolo, H.Z., Razafindrabe, H.N., Rakotoarivony, C.B., Ebeling, J., Rasamoelina, M., 2012. « A universal approach to estimate biomass and carbon stock in tropical forests using generic allometric models ». Ecological Applications Vol.22, pp.572‑583. DOI :10.1890/11-0039.1

Zanne, A.E., Lopez-Gonzalez, G., Coomes, D.A., Ilic, J., Jansen, S., Lewis, S.L., Miller, R.B., Swenson, N.G., Wiemann, M.C., Chave, J., 2009. « Data from: Towards a worldwide wood economics spectrum ». DOI :10.5061/DRYAD.234