Constellation, le dépôt institutionnel de l'Université du Québec à Chicoutimi

Résumé

Le calendrier saisonnier des processus physiologiques chez l’érable est essentiel pour comprendre les stratégies d’allocation saisonnière du carbone et la dynamique de la production de sève. Chez l’érable à sucre (Acer saccharum), ces processus déterminent le moment et l’efficacité de la production de sève ainsi que la croissance globale de l’arbre. Comprendre la succession de ces événements et identifier des méthodes fiables pour les suivre est donc fondamental tant pour l’avancement des connaissances écologiques que pour les études phénologiques. Cette mémoire porte sur la phénologie de l’érable à sucre à travers deux études complémentaires. La première étude a examiné la séquence et l’ordre chronologique des différents événements phénologiques chez l’érable à sucre à Simoncouche, Québec, Canada, sur une période de cinq ans (2018-2022). Le suivi de la saison des sucres, du transport de l’eau et de la croissance radiale a été réalisé à l’aide de pluviomètres et de dendromètres automatiques installés sur quatre érables à sucre matures et dominants. Pour étudier la phénologie foliaire (débourrement, feuillaison et chute des feuilles), nous avons utilisé l’indice de végétation par différence normalisée (NDVI) dérivé de MODIS dans quatre érablières situées à proximité du site d’étude. Dans cette région, la saison des sucres commençait à la fin mars et se terminait au début mai, coïncidant avec la fonte des neiges et l’augmentation de l’humidité du sol. De plus, la fin de la saison des sucres coïncidait avec le début du transport de l’eau par tension. Le débourrement survenait une semaine après le début de ce transport de l’eau. La feuillaison avait lieu trois semaines après, vers la mi-mai. Deux semaines plus tard, au début de juin, commençait la croissance radiale, qui se poursuivait jusqu’au début août. La fin du transport de l’eau par tension entraînait la chute des feuilles au début de novembre. En 2021, année caractérisée par un printemps chaud, nous avons observé un avancement d’au moins trois semaines de l’ensemble des événements phénologiques étudiés. En mettant l’accent sur la nature séquentielle des événements phénologiques et leurs relations physiologiques, cette étude contribue à une meilleure compréhension de la phénologie végétale et de la dynamique du carbone. Les résultats offrent également des pistes pratiques pour l’industrie acéricole, soulignant l’importance du suivi des signaux environnementaux afin d’optimiser les stratégies d’entaillage dans un contexte de changements climatiques. Le deuxième chapitre a évalué la fiabilité des indices dérivés des phénocams pour le suivi de la phénologie automnale. À l’aide d’images à haute fréquence recueillies à L’Assomption, Québec, durant l’automne 2023, trois indices ; la coordonnée chromatique verte (GCC), la coordonnée chromatique rouge (RCC) et l’indice de vert excédentaire (ExG) ont été comparés aux observations de terrain. La GCC et l’ExG ont le mieux capturé le début du changement de couleur des feuilles, tandis que la RCC prédisait le plus fidèlement le moment de la chute des feuilles. Ces résultats démontrent que les phénocams constituent un outil rentable et complémentaire aux observations de terrain, notamment dans les situations où un suivi continu est difficile à réaliser.

The seasonal calendar of the physiological processes in maple is essential to understand the strategies of seasonal carbon allocation and the dynamics of sap production. In sugar maple (Acer saccharum), these processes determine the timing and efficiency of sap production as well as overall tree growth. Understanding the sequence of these events and identifying reliable methods to monitor them are therefore essential for advancing both ecological knowledge and phenological studies. This thesis studies sugar maple phenology through two complementary studies. The first study examined the sequence and chronological order of different phenological events in sugar maple in Simoncouche, Quebec, Canada over a period of five years (2018-2022). The timing of sugar season, water transport and radial growth was accessed using rain gauges and automatic point dendrometers installed in four mature and dominant sugar maple trees. To study the timing of leaf phenology (budburst, leafing and leaf fall), we relied on MODIS-derived Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in four maple stands near the study area. In the study area, the sugar season began in late March and ended in early May, coinciding with snowmelt and increasing soil moisture. Furthermore, the end of sugar season coincided with the onset of tension driven water transport. Budbreak occurred one week after the onset of tension driven water transport. Leafing occurred three weeks after the onset of tension driven water transport around mid-May. Two weeks after the leafing in early June, the radial growth started in maples which continued until early August. The end of tension-driven water transport led to leaf fall in early November. In 2021, which had a warm spring, we observed the earlier onset of the studied phenological events by at least three weeks. By emphasizing the sequential nature of phenological events and their physiological relationships, this study contributes to a broader understanding of plant phenology and carbon dynamics. The results also offer practical insights for the maple syrup industry, emphasizing the importance of monitoring environmental signals to optimize tapping strategies under changing climatic conditions. The second chapter evaluated the reliability of phenocam-derived indices for monitoring autumn phenology. Using high-frequency images collected in L’assomption, Quebec during autumn 2023, three indices; green chromatic coordinate (GCC), red chromatic coordinate (RCC), and excess green index (ExG) were compared with field observations. GCC and ExG best captured the onset of leaf color change, whereas RCC best predicted the timing of leaf fall. These results demonstrate that phenocams provide a cost-effective and alternative tool to field-based observations, particularly in situations where continuous monitoring is challenging.