Rôle des forêts plantées dans la séquestration du carbone : étude du mode d'évaluation du carbone séquestré dans les

plantations d'Acacia sp. et d'Eucalyptus sp.

Helischa A. J. MAKAYA, François MANKESSI , Hugues Y. GOMAT ; Rosalie MATONDO

Atelier scientifique national sur l’estimation des facteurs d’émission au Congo Brazzaville, Congo, 16-18 septembre 2014

I- Introduction

III- Matériels et Méthode

IV- Résultats et Discussion

V- Conclusion

PLAN DE L’EXPOSÉ

2

I- INTRODUCTION(1)

Contexte et Problématique:

Le réchauffement de la planète est provoqué par les émissions des Gaz à Effet de

Serre (GES) dans l’atmosphère.

CO2 : contribution de 60% (hors déforestation) à l’effet de serre anthropique au

début du 21ème siècle. La concentration en 2007 a augmenté de 280 ppm à 379 ppm.

D’après le Groupe d’expert Intergouvernemental sur l’Evolution du Climat (GIEC),

réduire les émissions de GES retarde et atténue les effets néfastes des changements

climatiques.

L’une des mesures est la conservation des forêts

Le déboisement est une pratique courante dans le bassin du Congo

Au Congo : mise en place du PRONAR en 2011.

3

INTRODUCTION (2)

Contexte et Problématique:

Plusieurs méthodologies ont été élaborées.

Plusieurs chercheurs, tels que Saint André et al. 2005, Brown 1997, Chave et

al. 2005 ont établi des équations

Cette étude a été menée afin de déterminer des équations allométriques

permettant de quantifier le CO2 que les arbres notamment Acacia sp. et

Eucalyptus sp. peuvent séquestrer.

4

Objectif:

Démontrer que le PRONAR et les efforts entrepris par la République du Congo dans la gestion durable des écosystèmes forestiers peuvent jouer un rôle capital dans la lutte contre le réchauffement climatique et la diminution

des GES dans l’atmosphère.

Comparer différentes méthodes d’estimation des quantités de CO2 séquestrés dans les forêts plantées ;

Permettre au PRONAR d’éviter de naviguer entre plusieurs types d’équations allométriques.

5

INTRODUCTION (3)

1- Zone d’étude: Ngatsou et Yié

1

Figure 1: Présentation de la zone d’étude

II- MATERIELS ET METHODES

6

III- MATERIELS ET METHODES

(2)

7

2- Matériel végétal

L’étude a porté sur quatre (04) espèces, notamment :

l’hybride interspécifique Eucalyptus urophylla x Eucalyptus grandis

Acacia mangium (Willd)

Acacia auriculiformis (A.cunn.exBenth),

reparties dans deux (02) parcelles ayant chacune une superficie de 5 ha.

Dispositif d’inventaire

4- Méthode

MATERIELS ET METHODES (3)

Figure 2: Répartition des blocs 8

Parcelle de 5ha Repartie en 5 Blocs de 1ha Chaque bloc comporte 4 placettes de 41 arbres de façon à prendre la variabilité spatiale de la parcelle.

Variables mesurées Les mensurations réalisées ont concerné les variables de croissance,

Hauteur ( Haga) et Circonférence à 1.30m (Mètre ruban; baton).

MATERIELS ET METHODES (4)

Figure 3:Mesure de hauteur Figure 4: Mesure de circonférence

9

Saisie des données sur tableur Excel;

Calcul du taux de mortalité de chaque parcelle ;

Calcul de la hauteur des arbres en additionnant la hauteur prise sur

le terrain avec la hauteur de l’utilisateur du matériel (des yeux à la

pointe de pied) afin d’avoir la hauteur des arbres ;

Calcul de la hauteur des tiges d’acacias par la relation

hauteur/circonférence ;

Calcul des diamètres des arbres selon la formule suivante:

Diamètre=circonférence/π

MATERIELS ET METHODES (5)

10

Calcul de la biomasse des arbres en appliquant chaque équation allométrique

retenue selon l’espèce ;

Genres Espèces Equations allométriques

Acacia mangium GIEC AGB=3,57 x 10-4 x (DHP x π) 3+19,2+2,69 x 10-5 x

(DHP x π)3+0,25

Acacia auriculiformis GIEC AGB=4,16 x 10-4 x (DHP x π) 3 +11,22+2,02 x 10-5 x

(DHP x π) 3 +2,36

Acacia mangium et

auriculiformis

Brown,

1997 AGB=Exp (-2,134+2,53ln (D))

Eucalyptus Urophylla x

urograndis

Saint André

et al, 2005 AGB=2,76+182,7d2h

Eucalyptus urophylla x

urograndis GIEC AGB= 2,08 + (150,9 + 0,28 x Age) x (DHP2 x H x 10-4)

Tableau 1: Equation allométrique retenues

11

MATERIELS ET METHODES (6)

Calcul de la quantité de carbone selon l’équation suivante:

Quantité de Carbone = biomasse x 0,5

Calcul de la quantité de CO2 selon la formule suivante:

Quantité de CO2= quantité de carbone x 3,67

Mise en place des courbes de corrélation pour chaque équation afin de juger si les

équations allométriques utilisées s’adaptent aux parcelles étudiées.

12

MATERIELS ET METHODES (7)

RESULTATS 1- Taux de mortalité dans les peuplements étudiés

13

La mortalité moyenne issue des placettes mesurées pour les peuplements d’eucalyptus est

estimé à 23,65% et celle dans les peuplements d’acacia à 19,87% avec des écarts type

respectifs de 8.7 et 7.5

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

35.0

Acacia Eucalyptus

Especes

% m

ort

alit

é

Figure 5: Taux de mortalité

2- Croissance et répartition des arbres inventoriés

14

Acacia Eucalyptus

Moyenne de diamètre (Ecart

type)

4.98 (1.507) 15.09

(±4.003)

Moyenne de hauteur estimée

(Ecart type)

3.244 (0.739) 18.11

(±4.016)

Tableau 2: Hauteur moyenne et le diamètre moyen des Eucalyptus et des Acacias

RESULTATS (2)

2- Répartitions des arbres inventoriés par

classe de hauteur et classe de diamètre

Répartition des arbres par classe de hauteur chez acacia et eucalyptus

Acacia

0

10

20

30

40

50

60

]0;1] ]1;2] ]2;3] ]3;4] ]4;5] ]5;6]

Classe Hauteur (m)

Eff

ectif

de c

lasse (

%)

Eucalyptus

0

10

20

30

40

50

60

]0;5] ]5;10] ]10;15] ]15;20] ]20;25] ]25;30] ]30;35]

Classe de Hauteur (m)

Eff

ectif

de c

lasse (

%)

Figure 6: Répartition des arbres par classe

de hauteur chez acacia Figure 7: Répartition des arbres par classe de

hauteur chez eucalyptus 15

RESULTATS (3)

Répartition des arbres par classe de diamètre chez acacia et eucalyptus

Acacia

0

10

20

30

40

50

60

]0;2] ]2;4] ]4;6] ]6;8] ]8;10] ]10;12]

Classe de DBH (cm)

Eff

ectif

de c

lasse (

%)

Eucalyptus

0

10

20

30

40

50

60

]0;5] ]5;10] ]10;15] ]15;20] ]20;25] ]25;30]

Classe de DBH (cm)

Eff

ectif

de c

lasse (

%)

Figure 8: Répartition des arbres par

classe de diamètre chez acacia Figure 9: Répartition des arbres par classe

de diamètre chez eucalyptus 16

RESULTATS (4)

La croissance des arbres est fortement influencée par l’environnement et le génotype

comme on peut le constater avec la valeur moyenne de hauteur pour les clones de

l’hybride interspécifique Eucalyptus urophylla x Eucalyptus grandis qui culmine à 25 m

à 6 ans, dans les conditions environnementales de Pointe-Noire (Bouillet et al. 2013). Par

contre, nos résultats sur la croissance des acacia sont proches de ceux trouvés par Duphy

et al. (1990) qui ont estimé à 6 m la valeur moyenne de la hauteur, à 3ans.

17

RESULTATS (5)

4- Biomasse

Acacia Eucalyptus

Moyenne de Biomasse_Saint-Andre (Ecart-type) 90.02 (±49.94)

Moyenne de Biomasse_GIEC (Ecart-type) 8.15 (6.06) 80.64 (±40.62)

Moyenne de Biomasse Brown (Ecart-type)

14.21

(1.711)

Tableau 4: Biomasse moyenne individuelle (Ecart-type) dans les

peuplements étudiés à partir des modèles utilisés

18

RESULTATS (6)

Evolution de la biomasse en fonction du diamètre et de la hauteur

chez eucalyptus (Comparaison du modèle GIEC et de St André)

Figure 10: Evolution de la biomasse en

fonction du diamètre Figure 11: Evolution de la biomasse en

fonction de la hauteur 19

RESULTATS (7)

Evolution de la biomasse en fonction du diamètre et la

hauteur chez acacias

(comparaison du modèle GIEC et de Brow)

20

Figure 12: Evolution de la biomasse en fonction du diamètre et de la hauteur

RESULTATS (8)

Tableau 5: Biomasse des différentes espèces en t/ha/an

Genre Auteur

Surface

parcelle

s (ha)

Biomasse

Parcelle (t) Age Productivité

en t/ha/an

Acacia Brown, 1997 5 162.,842531 3 10.81228354

Acacia GIEC (2011) 5 81,03505418 3 2.701168473

Eucalyptus GIEC (GIEC 2011) 5 250,3915451 6 8.346384838

Eucalyptus Saint-André et al.

2005 5 279,0734676 6 9.30244892

5- Productivité annuelle des peuplements

21

RESULTATS (9)

Tableau 6: estimation du stock de carbone

Genre Auteur Age Productivité

(tonne)

Productivité

en

(tonne/ha/an)

Carbone

séquestré

(tonne)

Carbone

séquestré

(tonne/ha

/an)

Acacia Brown, 1997 3 162,18 10.81 81,09 5,41

Acacia GIEC 3 81,04 2.7 40,52 1,35

Eucalyptus GIEC 6 250,39 8.35 125,195 4,18

Eucalyptus St André et al

2005 6 279,07 9.3 139,535 4,65

6- Stock de carbone

Ces résultats sont inférieurs à ceux trouvés pour le même âge par Bouillet et al. (2013). Pour ces auteur l’eucalyptus séquestre 6.42 tc/ha/an à 6 ans

22

RESULTATS (10)

23

Genre Auteur

Carbone

séquestré

(tonne)

Quantité de CO2

séquestré

(TeqCO2)

Acacia Brown, 1997 81,09 22,11

Acacia GIEC (2011) 40,52 11,05

Eucalyptus GIEC (2011) 125,19 34,14

Eucalyptus

St André et al

2005 139,53 38,05

Tableau 7: Quantité de CO2 séquestré

RESULTATS (11)

24

L’étude a montré des corrélations de 0.99775 avec la méthode de Saint André et al.

(2005) et 0.9794 avec la méthode du GIEC (2011) pour les eucalyptus. Chez les

acacia par contre, les corrélations sont de l’ordre de 0.9998 avec la méthode de

Brown (1997) et 0.995 avec la méthode de GIEC (2011).

RESULTATS (12)

CONCLUSION

25

Adaptation des équations dans la zone de Ngatsou et de Yié.

Taux de mortalité contribuant à la diminution de la biomasse.

Suivi des plantation très important.

Méthode de Brown et de Saint André et al. meilleur pour la vente du carbone.

Méthodes du GIEC meilleur pour les acheteurs du carbone.

Merci de votre attention…

26