ÉCOLOGIE POST-PERTURBATION NATURELLE DANS LA FORÊT BORÉALE DU QUÉBEC

Stagiaire en sauvetage de données : Sophia Fan

Les écosystèmes forestiers sont essentiels à de nombreux processus naturels nécessaires à la survie des humains et de la faune. Par exemple, ils affectent le débit et la qualité de l’eau dans les bassins versants, préviennent l’érosion du sol, fournissent un habitat à la faune et sont essentiels à l’atténuation des changements climatiques grâce à la séquestration du carbone. Cependant, les forêts subissent de nombreuses formes de perturbations. Certaines sont bénéfiques, voire nécessaires à une bonne régénération forestière (par exemple, les régimes de feux), tandis que d’autres peuvent avoir des conséquences négatives (par exemple, la surexploitation, les insectes nuisibles). Étant donné que les écosystèmes forestiers prennent beaucoup de temps à se développer et à se régénérer, les effets des perturbations peuvent être détectables seulement des décennies plus tard. Afin d’atténuer la perte des forêts et de leurs services, il est crucial de comprendre et de prévoir la résilience des forêts aux perturbations.

Plusieurs chercheuses et chercheurs indépendants associés au Service canadien des forêts ont mené des études sur le rétablissement des forêts à la suite de perturbations dans différentes régions de l’est du Canada. Ces différentes études poursuivaient des objectifs variés en utilisant différentes méthodes de collecte de données. Le défi consistait ainsi à combiner ces sources de données disparates dans une base de données commune afin de permettre l’analyse du rétablissement des forêts à grande échelle dans toutes les régions géographiques. Ce projet fait partie d’un effort plus large visant à recueillir, colliger et synthétiser la recherche sur le rétablissement des forêts à la suite de perturbations à travers le Canada.
 
Ce stage s’est effectué en partenariat avec le Service canadien des forêts — Centre de foresterie des Laurentides, et les chercheuses Kaysandra Waldron et Dominique Boucher. Il avait comme objectifs de nettoyer, standardiser et combiner les données provenant de trois sources : l’Entente sur la forêt boréale canadienne (EFBC), l’étude de Saint-Germain et coll. 2004 ; et celle de Martineau et coll. 2019. L’EFBC a recueilli des données sur 100 parcelles à Terre-Neuve, en Ontario et au Québec pendant une période allant jusqu’à 40 ans à la suite de feux de forêt et d’infestations de tordeuses des bourgeons de l’épinette. L’objectif était d’évaluer les effets de l’exploitation forestière de récupération à la suite de perturbations naturelles. L’étude de Saint-Germain et coll. (2004) porte sur l’évaluation de la richesse et de l’abondance des communautés de coléoptères après différentes périodes de rétablissement à la suite d’un incendie dans le parc national des Grands-Jardins. Alors que Martineau et coll. (2019) ont cherché à comprendre l’impact à court terme des perturbations cumulatives (infestations d’insectes combinées à l’exploitation forestière) sur les propriétés des sols de la forêt boréale dans les Laurentides. Plusieurs types d’ensembles de données étaient présents dans chaque étude, avec des données sur les arbres, les sols et la végétation. En raison de contraintes de temps, la base de données finale ne concerne que les données relatives aux arbres.
 
Le plus long dans ce projet a été de comprendre et de nettoyer les anciens ensembles de données. Ainsi, certaines données sur les arbres étaient notées dans des fichiers Excel individuels sous forme de feuilles de calcul. Cette façon de faire avait facilité la collecte de données sur le terrain, les feuilles de calcul pouvant être imprimées et servir pour la prise de notes. Cependant, cela a rendu plus fastidieux le regroupement des données, de tout nouveaux ensembles de données devant être créés. La partie la plus difficile du projet a plutôt été de comprendre comment les variables individuelles avaient été collectées et mesurées pour chaque étude, et comment celles-ci pouvaient être normalisées et combinées dans une seule base de données. Chacune des études mesurait différentes variables et les codait souvent de différentes manières ; par exemple, les abréviations des espèces d’arbres étaient différentes d’une étude à l’autre. De plus, certaines variables ont dû être normalisées ou, dans certains cas, retirées. Par exemple, une variable « pourcentage de brûlure » a dû être convertie en une variable d’intervalle de « classe de brûlure » afin de normaliser toutes les études. Les classifications de niveaux de décomposition, quant à elles, étaient trop différentes entre les études pour être standardisées de manière fiable et n’ont donc pas été incluses dans la base de données colligées. Les propriétaires des données souhaitaient également disposer de variables supplémentaires, ce qui nécessitait qu’elles soient extraites des données brutes ou codées, documentées et créées de toutes pièces. Par exemple, le type de perturbation (incendie, infestation d’insectes, etc.), l’année de début et l’année de fin devaient être transférés manuellement à partir des métadonnées et des articles publiés à l’origine. Une autre variable amusante était le « statut », où je devais jouer au détective et découvrir si chaque arbre individuel de chaque ensemble de données était mort ou vivant ! J’ai aussi dû déterminer les variables communes entre les études, les pondérer par importance relative (par exemple, toutes les études ne mesuraient pas la hauteur des arbres individuels, mais il était important d’avoir ces données dans la base de données, donc les études qui ne la mesuraient pas cela recevaient des S. O. dans cette colonne). Créer de nouvelles variables et finalement combiner toutes les données ensemble était un véritable défi. En plus de tout cela, une grande partie des données et des métadonnées étaient en français. N’ayant pas étudié le français depuis l’école secondaire, j’ai beaucoup sollicité Google Traduction et (fréquemment) demandé des définitions aux chefs de projet. Leur patience est vraiment sans limite.
 
La base de données finale contient maintenant 13 415 entrées provenant des trois études, couvrant de Terre-Neuve à l’Ontario, avec des perturbations forestières remontant à 1955. Au total, 14 ensembles de données du groupe original ont été inclus dans la base de données finale. De plus, un fichier de métadonnées principal décrit la base de données, avec des liens vers les métadonnées existantes pour chacune des études, les articles originaux et les protocoles d’échantillonnage, ainsi que les ensembles de données originaux et nettoyés utilisés dans la construction de la base de données globale. Cette base de données globale sera utilisée pour analyser les perturbations forestières, telles que les incendies, les coupes de récupération et les infestations d’insectes, et en fin de compte guider les mesures de gestion après perturbation.