Publication : Amélioration de la planification opérationnelle par une connaissance plus précise des stocks forestiers (produits spécifiques) et de leur localisation en forêt
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2010
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Résumé
De nos jours, les centres de transformation primaire de produits forestiers doivent adapter rapidement leurs approvisionnements afin d’être en mesure de satisfaire les besoins du marché. Pour répondre promptement aux commandes passées par les usines, les équipes de récolte doivent être déployées dans des peuplements forestiers possédant les caractéristiques désirées. Toute déviation à cet égard entraîne des coûts supplémentaires liés à la mise en place de mesures correctives. Ces mesures se traduisent habituellement par une augmentation des stocks coupés en forêt ou encore par des déplacements plus nombreux des équipements de récolte. Une pénurie, c’est-à-dire un manque de matière première à l’usine ou encore l’impossibilité de satisfaire la demande des clients sont d’autres effets possibles. Une connaissance adéquate de la distribution du volume des arbres sur pied par espèce et par classes de diamètres à hauteur de poitrine (DHP) pour les principales strates forestières apparaît donc comme une première étape pour améliorer la précision des approvisionnements. Cette connaissance semble en effet nécessaire pour être en mesure d’améliorer la gestion de la chaîne d’approvisionnement (ou de création de valeur) mais aussi pour mieux protéger l’environnement. Or, la forêt est très variable et il est difficile de prédire de manière précise la distribution des diamètres des tiges des peuplements qui la composent. L’erreur générée par cette variabilité engendre une incertitude quant à ces prédictions de ces distributions. Ce projet vise à évaluer la faisabilité de développer un système spatial qui puisse permettre de répondre à une demande pour un produit donné dans un délai court et motivé par les besoins des clients. Pour y arriver, des fonctions graphiques de distribution du volume cumulé en fonction du diamètre (DHP) pour chacune des strates forestières ont été développées et par la suite regroupées. À ces fonctions ont été appliquées des équations de régression basées sur le DHP afin de valider celles qui étaient significatives. Par la suite, un lien a été fait avec la carte forestière dans un logiciel SIG pour obtenir la probabilité de trouver le produit recherché. Ces étapes ont été réalisées avec succès donnant ainsi la possibilité de créer un outil pour le planificateur forestier qui lui permet de mieux tenir compte de la variabilité des stocks ligneux en forêt. Ce projet a ainsi démontré qu’il est possible d’utiliser l’information des inventaires forestiers pour développer des relations entre les données forestières et l’erreur qu’elles génèrent. Il a été possible d’intégrer ces informations pour créer un outil informatique fonctionnel qui présente une probabilité de trouver dans la forêt un produit spécifique donné.
Presently forest products transformation centers must be able to quickly adapt their resource supply in order to satisfy market needs. In order to react quickly to mill demands, forest harvesting activities must be deployed directly in forest stands that contain standing timber with the characteristics necessary to meet processing requirements. An inability to do this engenders involves additional costs related to the installation of corrective measures. Such measures usually result in an increase in forest stocks cut and/or in additional displacements of forest harvesting equipment. A shortage of supply -- i.e. a lack of raw material at the processing plant -- or difficulty in satisfying market needs are other possible effects. An adequate knowledge of standing tree distributions by species and diameter classes for the principal forest strata being harvested thus seems to be a useful way of ensuring adequate product-specific supply. Such knowledge indeed would seem to be required to improve forest management across the entire supply chain, and would also provide for better environmental protection. However, because forests are intrinsically highly variable, it is difficult to predict in a precise manner species and diameter distributions for specific stands in a given forest. This inherent forest variability generates uncertainty when these distributions are estimated or predicted. This project evaluates the developmental feasibility of a spatial system that can enable an immediate response in harvesting operations to a request for a specific species and size of tree by a processing facility that is motivated by clients’ needs. To accomplish this, species-specific graphic functions of volumes based on tree diameter distributions for each forest stratum were developed and compiled. Regression equations based on tree diameter were applied to these functions in order to validate those that were significant. Subsequently a link was established between the diameter distribution functions and a map of forest strata in a GIS software tool to obtain the probability of finding a sufficient volume of the desired tree type. The functionality discussed has been successfully implemented in this project in order to create a tool for forest planners that takes into account the variability of timber stocks in forests. This project has demonstrated that it is possible to use existing forest inventory information to develop relations between the forest data and the error it generates. Moreover, it was possible to integrate this information to create a functional GIS-based tool that indicates the likelihood of finding a desired quantity of a specific product in the forest.
Presently forest products transformation centers must be able to quickly adapt their resource supply in order to satisfy market needs. In order to react quickly to mill demands, forest harvesting activities must be deployed directly in forest stands that contain standing timber with the characteristics necessary to meet processing requirements. An inability to do this engenders involves additional costs related to the installation of corrective measures. Such measures usually result in an increase in forest stocks cut and/or in additional displacements of forest harvesting equipment. A shortage of supply -- i.e. a lack of raw material at the processing plant -- or difficulty in satisfying market needs are other possible effects. An adequate knowledge of standing tree distributions by species and diameter classes for the principal forest strata being harvested thus seems to be a useful way of ensuring adequate product-specific supply. Such knowledge indeed would seem to be required to improve forest management across the entire supply chain, and would also provide for better environmental protection. However, because forests are intrinsically highly variable, it is difficult to predict in a precise manner species and diameter distributions for specific stands in a given forest. This inherent forest variability generates uncertainty when these distributions are estimated or predicted. This project evaluates the developmental feasibility of a spatial system that can enable an immediate response in harvesting operations to a request for a specific species and size of tree by a processing facility that is motivated by clients’ needs. To accomplish this, species-specific graphic functions of volumes based on tree diameter distributions for each forest stratum were developed and compiled. Regression equations based on tree diameter were applied to these functions in order to validate those that were significant. Subsequently a link was established between the diameter distribution functions and a map of forest strata in a GIS software tool to obtain the probability of finding a sufficient volume of the desired tree type. The functionality discussed has been successfully implemented in this project in order to create a tool for forest planners that takes into account the variability of timber stocks in forests. This project has demonstrated that it is possible to use existing forest inventory information to develop relations between the forest data and the error it generates. Moreover, it was possible to integrate this information to create a functional GIS-based tool that indicates the likelihood of finding a desired quantity of a specific product in the forest.
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