{"id":141,"date":"2026-02-11T19:30:57","date_gmt":"2026-02-11T18:30:57","guid":{"rendered":"https:\/\/silvae-test.agroparistech.fr\/?page_id=141"},"modified":"2026-05-28T19:09:21","modified_gmt":"2026-05-28T17:09:21","slug":"indices-de-fertilite-des-essences-forestieres","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/silvae.agroparistech.fr\/?page_id=141","title":{"rendered":"Indices de fertilit\u00e9 des essences foresti\u00e8res"},"content":{"rendered":"
\"\"M\u00e9tadonn\u00e9es
\n\"\"R\u00e9f\u00e9rences bibliographiques<\/a>
\n\"\"Acc\u00e8s aux donn\u00e9es<\/a><\/div>\n

\"\"Description g\u00e9n\u00e9rale\"\"<\/p>\n

La productivit\u00e9 potentielle de deux essences communes en France, l\u2019\u00e9pic\u00e9a commun et le h\u00eatre, a \u00e9t\u00e9 \u00e9tudi\u00e9e afin de d\u00e9terminer le plus pr\u00e9cis\u00e9ment possible les zones les plus favorables \u00e0 leur production. Ces cartes issues de mod\u00e8les statistiques fournissent des indices de fertilit\u00e9, c\u2019est-\u00e0-dire une hauteur dominante en m\u00e8tre, atteinte \u00e0 un \u00e2ge de r\u00e9f\u00e9rence (ici 100 ans pour le h\u00eatre et 70 ans pour l\u2019\u00e9pic\u00e9a commun), en peuplement pur et r\u00e9gulier. Ces indices ont \u00e9t\u00e9 cartographi\u00e9s sur l\u2019aire de r\u00e9partition de ces essences, dans l\u2019est de la France pour l\u2019\u00e9pic\u00e9a et en France m\u00e9tropolitaine pour le h\u00eatre. Les indices de fertilit\u00e9s ont \u00e9t\u00e9 estim\u00e9s \u00e0 partir de variables \u00e9cologiques caract\u00e9risant le climat, l\u2019alimentation en eau, et la nutrition des sols, et constituent un indicateur de la productivit\u00e9 potentielle.<\/p>\n

Les relations entre l\u2019indice de fertilit\u00e9, les variables environnementales et la v\u00e9g\u00e9tation ont \u00e9t\u00e9 \u00e9tudi\u00e9es \u00e0 l\u2019aide des placettes issues de la base de donn\u00e9es de l\u2019inventaire forestier de l\u2019IGN (2087 pour l\u2019\u00e9pic\u00e9a et 819 pour le h\u00eatre). Les donn\u00e9es dendrom\u00e9triques disponibles sur chaque placette permettent de calculer l\u2019indice de fertilit\u00e9 \u00e0 partir de l\u2019\u00e2ge et de la hauteur dominante en appliquant un mod\u00e8le de croissance en hauteur dominante. Par ailleurs, les donn\u00e9es \u00e9cologiques mesur\u00e9es sur chaque placette d\u00e9crivent la topographie, le sol, la g\u00e9ologie et la v\u00e9g\u00e9tation. Des donn\u00e9es compl\u00e9mentaires ont \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9es par deux m\u00e9thodes : des variables climatiques calcul\u00e9es \u00e0 partir du mod\u00e8le climatique \u00e9tabli par M\u00e9t\u00e9o-France (AURHELY), des variables trophiques estim\u00e9es \u00e0 partir du relev\u00e9 floristique et des valeurs indicatrices des esp\u00e8ces. L\u2019\u00e9quation permettant de pr\u00e9dire l\u2019indice de fertilit\u00e9 en fonction des variables environnementales a \u00e9t\u00e9 d\u00e9termin\u00e9e par r\u00e9gression lin\u00e9aire multiple.<\/p>\n

Ces \u00e9quations ont ensuite \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9es pour pr\u00e9dire la productivit\u00e9 potentielle de ces deux essences sur les pr\u00e8s de 100 000 placettes IFN. Un krigeage a ensuite \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour interpoler sur toute l\u2019aire de distribution potentielle (zones o\u00f9 la fr\u00e9quence de l\u2019essence est sup\u00e9rieure \u00e0 10%) les indices de fertilit\u00e9 estim\u00e9s sur les placettes. Enfin, la performance des pr\u00e9dictions issues de la carte a \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9e gr\u00e2ce \u00e0 un jeu de donn\u00e9es ind\u00e9pendant.<\/p>\n

\"\"Principales limites d’utilisation<\/p>\n

Les cartes r\u00e9alis\u00e9es identifient les zones les plus productives pour chacune des 2 essences, au regard des variables \u00e9cologiques utilis\u00e9es dans les mod\u00e8les. Les \u00e9quations de pr\u00e9diction \u00e9tablies expliquent 55 % de la variance de l\u2019indice de fertilit\u00e9 pour l\u2019\u00e9pic\u00e9a et 59 % pour le h\u00eatre. Ces performances sont tout \u00e0 fait similaires \u00e0 celles obtenues dans les analyses des relations station\/production r\u00e9alis\u00e9es habituellement sur des r\u00e9gions plus restreintes et \u00e0 partir de jeux de donn\u00e9es sp\u00e9cifiques. Pour le h\u00eatre, la performance de pr\u00e9diction de la carte a \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9e \u00e0 partir d\u2019un jeu de donn\u00e9es ind\u00e9pendant constitu\u00e9 de 755 placettes IFN (Seynave et al., 2005) : l\u2019erreur quadratique moyenne obtenue est de 4.3 m, ce qui est \u00e0 peine plus que l\u2019erreur r\u00e9siduelle de l\u2019\u00e9quation de pr\u00e9diction (4.1m). De plus, les r\u00e9ponses observ\u00e9es sont coh\u00e9rentes avec les connaissances sur le comportement des essences \u00e9tudi\u00e9es.<\/p>\n

Cependant, les cartes r\u00e9alis\u00e9es sont issues de mod\u00e8les n\u2019int\u00e9grant qu\u2019un nombre limit\u00e9 de variables, et dont la qualit\u00e9 peut \u00eatre affect\u00e9e i) par des erreurs dans le jeu de donn\u00e9es, ii) par des impr\u00e9cisions dans la caract\u00e9risation des facteurs \u00e9cologiques utilis\u00e9s, iii) par des confusions engendr\u00e9es par le processus de mod\u00e9lisation, iv) par la r\u00e9solution spatiale des cartes r\u00e9sultantes qui ne permettent pas de prendre en compte des variations locales. De plus, les donn\u00e9es IFN utilis\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 collect\u00e9es entre la fin des ann\u00e9es 1980 et le d\u00e9but des ann\u00e9es 2000 et les donn\u00e9es AURHELY utilis\u00e9es sont les normales \u00e9tablies pour la p\u00e9riode 1961-1990. Ces donn\u00e9es int\u00e8grent donc une partie des changements environnementaux en cours et les changements de productivit\u00e9 observ\u00e9es qui en r\u00e9sultent mais de fa\u00e7on implicite et ne tiennent pas compte des changements de productivit\u00e9 observ\u00e9s depuis le d\u00e9but des ann\u00e9es 2000. De ce fait, leur extrapolation dans le temps doit \u00eatre faite avec de grandes pr\u00e9cautions, le changement de climat pouvant diminuer la productivit\u00e9 dans les zones soumises aux contraintes de s\u00e9cheresse et de chaleur estivale et l\u2019augmenter dans les zones soumises aux contraintes de froid.<\/p>\n

Aussi, les pr\u00e9dictions r\u00e9alis\u00e9es peuvent \u00eatre localement fausses, particuli\u00e8rement lors d\u2019\u00e9tudes sur des emprises de petite taille. Ainsi, il est globalement d\u00e9conseill\u00e9 d\u2019utiliser ces donn\u00e9es pour des \u00e9tudes tr\u00e8s locales, d\u2019autres sources pouvant \u00eatre utilis\u00e9es. D\u2019autre part, les informations hors for\u00eat sont extrapol\u00e9es \u00e0 partir des relev\u00e9s r\u00e9alis\u00e9s en milieu forestier, et sont susceptibles d\u2019\u00eatre erron\u00e9es. Une bonne connaissance des m\u00e9thodes, des domaines de validit\u00e9 et des limites d\u2019utilisation est n\u00e9cessaire pour une utilisation op\u00e9rationnelle.<\/p>\n

\"\"Les r\u00e9f\u00e9rences bibliographiques<\/p>\n

Seynave, I., G\u00e9gout, J.-C., Herv\u00e9, J.-C., Dh\u00f4te, J.-F., Drapier, J., Bruno, E., Dum\u00e9, G. 2004. \u00c9tude des potentialit\u00e9s foresti\u00e8res pour l\u2019\u00c9pic\u00e9a commun dans l\u2019Est de la France \u00e0 partir des donn\u00e9es de l\u2019IFN<\/a>. Revue foresti\u00e8re fran\u00e7aise<\/em>, 56 (6), pp.537-550.<\/p>\n

Seynave, I., G\u00e9gout, J.-C., Herv\u00e9, J.-C., Dh\u00f4te, J.-F., Drapier, J., Bruno, E., Dum\u00e9, G. 2005. Picea abies site index prediction by environmental factors and understorey vegetation: a two-scale approach based on survey databases.<\/a> Canadian Journal of Forest Research<\/em>, 35 (7), pp. 1669-1678.<\/p>\n

Seynave, I., G\u00e9gout, J.-C., Herv\u00e9, J.-C., Dh\u00f4te, J.-F, 2008. Is the spatial distribution of European beech (Fagus sylvatica L.) limited by its potential height growth?<\/a>. Journal of Biogeography<\/em>, 35, pp. 1851-1862.<\/p>\n

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M\u00e9tadonn\u00e9es R\u00e9f\u00e9rences bibliographiques Acc\u00e8s aux donn\u00e9es Description g\u00e9n\u00e9rale La productivit\u00e9 potentielle de deux essences communes en France, l\u2019\u00e9pic\u00e9a commun et le h\u00eatre, a \u00e9t\u00e9 \u00e9tudi\u00e9e afin de d\u00e9terminer le plus pr\u00e9cis\u00e9ment possible les zones les plus favorables \u00e0 leur production. … Continuer la lecture →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"onecolumn-page.php","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-141","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/silvae.agroparistech.fr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/141","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/silvae.agroparistech.fr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/silvae.agroparistech.fr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/silvae.agroparistech.fr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/silvae.agroparistech.fr\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=141"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/silvae.agroparistech.fr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/141\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":256,"href":"https:\/\/silvae.agroparistech.fr\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/141\/revisions\/256"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/silvae.agroparistech.fr\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=141"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}