Martin Maxence, Fenton Nicole J. et Morin Hubert. (2020). Boreal old-growth forest structural diversity challenges aerial photographic survey accuracy. Canadian Journal of Forest Research, 50, (2), p. 155-169.
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URL officielle: http://dx.doi.org/doi:10.1139/cjfr-2019-0177
Résumé
The erosion of old-growth forests in boreal managed landscapes is a major issue currently faced by forest managers; however, resolving this problem requires accurate surveys. The intention of our study was to determine if historic operational aerial forest surveys accurately identified boreal old-growth forests in Quebec, Canada. We first compared stand successional stages (even-aged vs. old-growth) in two aerial surveys performed in 1968 (preindustrial aerial survey) and 2007 (modern aerial survey) on the same 2200 km2 territory. Second, we evaluated the accuracy of the modern aerial survey by comparing its results with those of 74 field plots sampled in the study territory between 2014 and 2016. The two aerial surveys differed significantly; 80.8% of the undisturbed stands that were identified as “old-growth” in the preindustrial survey were classified as “even-aged” in the modern survey, and 60% of the stands identified as “old-growth” by field sampling were also erroneously identified as “even-aged” by the modern aerial survey. The scarcity of obvious old-growth attributes in boreal old-growth forests, as well as poorly adapted modern aerial survey criteria (i.e., criteria requiring high vertical stratification and significant changes in tree species composition along forest succession), were the main factors explaining these errors. It is therefore likely that most of Quebec’s boreal old-growth forests are currently not recognized as such in forest inventories, challenging the efficacy of sustainable forest management policies.
L’érosion des superficies des vieilles forêts boréales est actuellement un enjeux majeurs pour les gestionnaires forestier. Répondre efficacemment à cette problématique demande néanmoins l’accès à des données d’inventaires fiables. Ainsi, l’objectif de cette étude était de déterminer si les inventaires forestiers aériens identifient correctement les vieilles forêts dans les paysages boréaux du Québec, Canada. Nous avons comparé les stades de succession (forêt équienne ou vieille forêt) de deux inventaires aériens réalisés en 1968 (inventaire aérien préindustriel) et en 2007 (inventaire aérien moderne) sur un territoire de 2200 km2. Nous avons aussi comparé les résultats de l’inventaire aérien moderne avec ceux obtenus à partir de 74 placettes de terrain échantillonnés entre 2014 et 2016. Les deux inventaires aériens étaient très incohérents : 80.8% des peuplements non-perturbés identifiés comme « vieilles forêts » par l’inventaire préindustriel étaient classés comme « équiens » par l’inventaire moderne. 60% des placettes de terrain identifiées comme vieilles forêts étaient aussi classées « équiens » par l’inventaire aérien moderne. Le manque d’attributs de vieilles forêts évidents ainsi que l’utilisation de critères inadaptés (c’est-à-dire nécessitant une forte complexité verticale et d’importants changements de composition en espèces arborescentes durant la succession forestière) étaient les principaux éléments expliquant ces erreurs. Il est ainsi possible que la majorité des vieilles forêts boréales du Québec ne soient pas identifiés comme telles, limitant l’efficacité des stratégies de gestion durable.
Type de document: | Article publié dans une revue avec comité d'évaluation |
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Volume: | 50 |
Numéro: | 2 |
Pages: | p. 155-169 |
Version évaluée par les pairs: | Oui |
Date: | Février 2020 |
Sujets: | Sciences naturelles et génie > Sciences naturelles > Biologie et autres sciences connexes |
Département, module, service et unité de recherche: | Départements et modules > Département des sciences fondamentales |
Mots-clés: | Monitoring, ecosystem-based management, overmature, black spruce, structural attributes, sampling bias, vertical structure, Eastern Canada, inventaire, aménagement écosystémique, suranné, épinette noire, biais d’échantillonnage, attributs structuraux, Est du Canada |
Déposé le: | 18 févr. 2020 23:12 |
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Dernière modification: | 18 févr. 2020 23:12 |
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