Compréhension mécanistique et modélisation de la croissance et de l'utilisation de l'eau de douze espèces d'arbres du Québec

魁北克树苗专用水的机械理解、模型化和利用

• 批准号: 570411-2021
• 负责人: Bélanger, Nicolas
• 金额: $ 2.19万
• 依托单位: TÉLUQ
• 依托单位国家: 加拿大
• 项目类别: Alliance Grants
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 加拿大
• 起止时间: 2021-01-01 至 2022-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=721331
• 关键词: Compr; hension; canistique; et; mod

On soupçonne que les changements climatiques seront accompagnés par des stress hydriques dans les forêts québécoises. L'objectif général de ce projet est de mieux comprendre la croissance des arbres et leurs stratégies d'utilisation de l'eau en fonction des conditions climatiques, dont les évènements extrêmes, des caractéristiques de sites, des peuplements et des espèces. Ces connaissances sont essentielles à une meilleure compréhension de la réponse des arbres aux changements climatiques. Plus précisément, ce projet vise à : (1) assembler et diffuser une base de données commune provenant de cinq sites québécois, deux du réseau universitaire SmartForests Canada et trois du réseau du Ministère des forêts, de la faune et des parcs du Québec, où sont mesurés des paramètres climatiques et physiologiques (i.e. transport de sève brute, croissance radiale) qui permettent de suivre en continu la réponse des arbres aux aléas climatiques; (2) quantifier les différences dans l'allocation et l'utilisation de l'eau entre les espèces; (3) caractériser la sensibilité des espèces aux facteurs de stress environnementaux en déterminant des seuils au-delà desquels des impacts importants sur la croissance surviennent; (4) en se basant sur les connaissances issues des étapes précédentes, développer un modèle hydrologique permettant de prédire les impacts du climat futur; et (5) fournir de l'information pour améliorer les stratégies de gestion forestière et d'adaptation aux changements climatiques. À court terme, le projet mettra à la disponibilité de la communauté scientifique et des analystes un jeu de données unique d'une grande valeur qui pourra nourrir d'autres initiatives de recherche et permettre le développement de plus en plus poussé de la modélisation numérique de la croissance des forêts. De plus, ces données contribueront à une meilleure compréhension des facteurs qui contrôlent la transpiration, un paramètre qui est présentement un point faible dans les schémas de surface des modèles climatiques qui servent à projeter le climat futur.

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