Intrants ayant un plus grand impact sur le résultat du CPF

  1. Données d'un territoire bien défini

⭐Photo-interprétation des programmes d'inventaire par couverture photographique


Conception de Polygones éco-forestiers

Biais: erreur humaine d'interprétation des données cartographiques

Biais: Données cartographiques ne sont pas les plus à jour, issues du 3ème et 4ème programme d"inventaire

Recommendation: Utiliser les données du LIDAR du 5ème programme d'inventaire pour des données plus précises ( meilleure résolution) et favoriser une interprétation plus juste et

  1. Connaissances de la forêt actuelle

🔥Strates d'aménagements: regroupement de strates cartographiques similaires

Strates cartographiques: regroupement de polygones éco-forestiers ayant la même appellation cartographique

Biais : Regroupement pour alléger le calcul signifie perte de précision sur les données du territoire

Biais: Choix des attributs pour le regroupement selon les critères de chacun des 6 catégories de strate. Sont-ils les plus justes pour représenter la réalité?

  1. Connaissance de la forêt future
  1. Stratégies sylvicoles

Scénario sylvicole par groupe de strates

Strates d'aménagement classés en groupes de strates ayant des caractéristiques homogènes sur le plan de l'aménagement, sur la dynamique végétale et la structure à l'aide d'un filtre

Scénario élaboré selon 3 éléments

Attributs de l'appellation: type de couvert, densité/hauteur, classe d'âge, type écologique, etc

Essence à promouvoir pour devenir la principale de la strate

Régime sylvicole: mode de renouvellement d'un peuplement

Intensité de la sylviculture. Extensif repose sur la régénération naturelle, de base signifie une gestion de la végétation concurrente et intensif implique le choix des tiges d'avenir

Shéma séquentiel des traitements sylvicoles

8 traitements sylvicoles utilisés pour le calcul

Ces traitements sont ceux qui exigent un repositionnemnt de la strate sur une nouvelle courbe, la courbe effets de traitement

Les courbes d'évolution

Prédire l'évolution des 6 variables pour les strates d'aménagements sur TOUT l'horizon du calcul

Variables pour les tiges marchandes: volume marchande ( m3/ha) , surface terrière marchande (m2/ha) , nombre de tiges marchandes ( tiges/ha), hauteur dominante (m), diamètre quadratique moyen (cm ) et volume moyen par tige (dm3/tige)

A. Courbe effets de traitement

B. Courbe actuelle d'évolution

Pour chaque groupe de strates où il n'ya aucun traitement sylvicole

Pour chaque groupe de strates sur lequel un traitement sylvicole est appliqué

Fait évoluer la strates au début du calcul

Regroupement de strates d'aménagement avec des stades de développement différents mais homogènes sur le plan d'aménagement potentiel

La strate évolue sur une courbe d'effet de traitement dès qu'un traitement est appliqué

Une courbe actuelle d’évolution sélectionnée parmi les courbes existanteS

Courbe produite à l'aide d'un modèle de prélèvement d'ARTÉMIS

Courbe de plantation

Une courbe d'évolution est UNE MOYENNE DES COURBES DE CROISSANCE

Courbes de croissance issues des MODÈLES DE CROISSANCE

ARTÉMIS-2009

NATURA-2009

MODÈLES DE CROISSANCE sont élaborés à partir de chacune des placettes d'inventaire permanentes

Ces données dendrométriques donnent les conditions initiales et l'évolution réelle des variables d'un peuplement

Biais: les données dendrométriques provenant des placettes sont utilisées par strate regroupée

L'évolution du volume marchand se base ainsi beaucoup sur les placettes d'inventaire

Élaboré pour 25 végétations potentielles. Données par essence ou par groupe d'essences

Élaboré en tenant compte du sous-domaine climatique

permet de coller les courbes!

Biais: Défi d'associer une courbe d'évolution (3 scénarios: pessimiste, optimiste, moyen) à une strate d'aménagement regroupé

Biais: Courbe moyenne employée causant une sous-estimation ou surestimation du volume récoltable

Biais: Les modèles sont fiables sur un horizon de 60 ans, mais le calcul se base sur une horizon de 150 ans. Tout de même le calcul est revise à chaque 5 ans les variables évolutions

Biais: Faible nombres de placettes par strate d'aménagement

Biais: Utilisation d'une courbe existante pour prédire le comportement d'un peuplement après intervention sylvicole peut entraîner une surestimation du volume marchand

  1. Optimisation

Variables décisionnels

Objectif

Contraintes à l'optimisation

Entités territoriales

Strates d'aménagement ( courbe évolution)

Choix de récolte selon strates

Scénario sylvicole

Budgétaire

Réglementaire

Opérationnelle

Biais: Aspatial

Biais: Erreurs cumulatives des étapes précédentes

Solution : STANLEY

Polygones éco-forestiers

Blocs

3 règles: distances adjacentes, superficie minimale, superficie désirée

Ouverture

3 règles: Délai d'intervention, superficie maximale, proximité des ouvertures