2022, Harel, Antoine, Thiffault, Évelyne

En forêt boréale, le flux total de CO₂ du sol (F[indice CO2]) est le deuxième flux de carbone le plus important après la photosynthèse et peut représenter de 48 à 71% de la respiration totale de l'écosystème. Le F[indice CO2] dépend de l'état du sol à petite échelle, c'est-à-dire de sa température, de sa teneur en eau, de la quantité et de la qualité de la matière organique et de l'activité racinaire et microbienne. D'autres facteurs, appelés « facteurs externes », tels quel a topographie, les événements météorologiques et la hauteur de végétation influencent l'état du sol et donc indirectement le F[indice CO2]. Prédire le F[indice CO2] est complexe en raison du nombre important de facteurs à prendre en compte et des différents patrons de variation temporelle à modéliser. L'objectif de l'étude était de quantifier l'effet des facteurs externes susceptibles d'influencer la variabilité saisonnière, intrasaisonnière et spatiale des F[indice CO2] dans la forêt boréale. Des mesures de F[indice CO2] furent prises à la Forêt Montmorency (Québec, Canada) entre juin et octobre 2020. Un modèle de type Random forest regression fut utilisé pour prédire le F[indice CO2] en fonction de facteurs externes liés à la topographie, à la végétation et à la météo récente. Le modèle obtenu a permis d'expliquer 79 % de la variation des mesures de F[indice CO2]. Nos résultats ont démontré l'importance de la variation spatiale et intrasaisonnière (44 %) dans les mesures de F[indice CO2] par rapport à la variation saisonnière (35 %), ce qui a des implications pour la mesure et la modélisation de F[indice CO2]. La hauteur des arbres et la température de l'air furent les deux facteurs les plus importants pour prédire la valeur du F[indice CO2]. La méthodologie proposée permettrait de simuler le F[indice CO2] à partir de facteurs externes qui peuvent être obtenus à grande échelle à partir de relevés LiDAR et des données climatiques.