Prédire la croissance de la forêt boréale: une approche basée sur l'analyse et la modélisation des processus écophysiologiques

在加拿大的自然、历史、文化和经济中，波尔多森林占据着中心地位，迈斯今天面临着气候和气候变化的快速变化，这些变化可能会改变森林的结构和功能，并为林业产业的发展开辟新的前景。为了更好地介绍加拿大北部森林生态系统面对Au变化的反应，我们必须对森林生态系统的生态生理功能有一个很好的认识。本项目主要研究黑松树、鲍米耶树、人工颤抖和灰色松树的生态生理学，以更好地预测气候变化对森林生态系统的影响。为了达到这一目标（第1 -5季度五个研究问题中的第二个问题），我们将在一年内长期和全面地访问Au。这些方法适用于测试森林的碳和碳功能、树木和人的能量的假设（Q1和Q2）。这一融合的方法是通过实验和现代化手段，将多个森林过程的信息提供者的优势转化为内生因素（老植物生理学）和内生因素（气候、CO2、营养物质的可利用性、土壤属性）。Ceci permettra de mieux predire，grâce à des simulations améliorées，les réponses saisonnières des ecosystèmes forestiers aux changements climatiques à venir en fonesty du mélange d'espèces et des propriétés du sol（Q3）.我们还利用同位素方法来改善对过程（Q4）的理解，并利用空间数据和气候预测来对结果进行空间分析（Q5）。最后，我们特别感兴趣的是确定脆弱的生态系统和利用林业与气候变化、现有树木种类和土壤类型的关系的风险机会。

La forêt boréale a une place centrale dans l'environnement naturel, l'histoire, la culture et l'économie du Canada, mais elle est confrontée aujourd'hui à des changements climatiques et environnementaux rapides qui peuvent modifier sa structure et son fonctionnement et ouvrir éventuellement de nouvelles perspectives pour l'industrie forestière. Pour mieux prédire les réactions des écosystèmes forestiers nordiques du Canada face au changement climatique nous devons obtenir une fine connaissance du fonctionnement écophysiologique des espèces forestières boréales. Notre projet de recherche étudiera principalement l'écophysiologie de l'épinette noire, du sapin baumier, du peuplier faux-tremble et du pin gris pour mieux caractériser et anticiper les effets du changement climatique sur leurs écosystèmes forestiers. Pour atteindre cet objectif (décliné en cinq questions de recherche, Q1-5), nous avons accès au plus long et complet suivi intra-annuel de la croissance de forêts boréales. Ces données serviront à valider et améliorer des modèles écophysiologiques mécanistes qui seront utilisés pour tester des hypothèses sur le fonctionnement journalier hydrique et carboné des forêts, à la fois à l'échelle de l'arbre et à l'échelle du peuplement (Q1 et Q2). Cette approche qui fusionne données expérimentales et modélisation a l'avantage de pouvoir informer sur plusieurs processus forestiers liés à des facteurs endogènes (vieillissement, états physiologiques des arbres) et environnementaux (climat, CO2, disponibilité d'éléments nutritifs, propriétés du sol). Ceci permettra de mieux prédire, grâce à des simulations améliorées, les réponses saisonnières des écosystèmes forestiers aux changements climatiques à venir en fonction du mélange d'espèces et des propriétés du sol (Q3). Nous utiliserons aussi des approches isotopiques pour améliorer la compréhension des processus (Q4) et des données spatiales et des projections climatiques pour spatialiser les résultats (Q5). Finalement, Nous serons particulièrement intéressés à identifier des écosystèmes particulièrement vulnérables et les éventuelles opportunités à saisir pour l'industrie forestière en relation avec les changements climatiques, les espèces d'arbre présentes et les types de sol.