Allométrie, biomasse et production primaire du pin maritime (pinus pinaster ait. ) aux marges nord et sud de son aire de répartition : les Landes de Gascogne en France et le nord de la Tunisie

Abstract

Le Pin maritime (Pinus pinaster Aït.) est la première espèce forestière française en terme de surface boisée. En Tunisie, il est, après le pin d’Alep (Pinus halepensis Mill.) et le pin pignon (Pinus pinea L.), le plus utilisé dans les reboisements. L’estimation de la biomasse des peuplements forestiers est basée généralement sur des relations allométriques. Ces relations sont de deux types : des relations spécifiques à des sites donnés et des équations générales applicables à une vaste région.Dans une première étape de ce travail, on a construit des relations allométriques spécifiques au site du Rimel. Ces équations ont concerné le bois et l’écorce du tronc, le bois et l’écorce des branches, les rameaux, les cônes, les bourgeons et les racines. Les meilleurs modèles d’ajustement obtenus pour tous les compartiments, sont de la forme : W = a Db où W est la biomasse, a et b sont des paramètres à estimer et la variable D désigne soit le diamètre de la branche à son insertion sur le tronc, soit celui du tronc à 1,30 m de hauteur ou DBH. Cette variable a permis d’expliquer 92 % et 95 % de la biomasse et de la branche et de l’arbre, respectivement.Dans une étape suivante on a construit des équations générales de biomasse à partir des données pondérales collectées après abattage de 26 arbres-échantillons choisis dans six sites en Tunisie du nord et de 152 arbres choisis dans quatre sites en lande humide de Gascogne et dont certains appartiennent à des parcelles irriguées et/ ou fertilisées.En ce qui concerne le total aérien, le meilleur modèle obtenu est, également, de la forme W = a Db avec le DBH comme variable indépendante qui permet d’expliquer 98% de la variance de la biomasse. L’addition de la variable âge de l’arbre à ce modèle sous la forme :W = a Db agec a réduit de manière significative, la somme des carrées des résidus d’ajustement de la biomasse des aiguilles et, dans une moindre mesure, de celles du tronc et des branches. Ce modèle à deux variables a permis d’expliquer les variations observées de la biomasse à raison de 98 % dans le cas du tronc, de 79 % dans celui des aiguilles et de 71 % dans celui des branches.Dans une étape ultérieure, les biomasses totales et compartimentales à l’hectare et leurs accroissements annuels ont été estimés à l’aide des équations générales établies et ceci pour l’ensemble des sites concernés par l’étude. Les résultats mettent en évidence, à l’échelle de la parcelle et de la moyenne par arbre, une action conjuguée de l’âge moyen et des facteurs stationnels sur la biomasse aérienne et la productivité nette aérienne de la strate arborée. Par ailleurs, pour la majorité des parcelles étudiées, l’efficience d’utilisation des précipitations dans la production nette de biomasse par arbre et par an, est une fonction puissance de la variable âge moyen du peuplement. Cette variable permet d’expliquer 93% de la variation de l’efficience et l’équation obtenue permet d’estimer l’accroissement annuel de biomasse aérienne à l’hectare de la majorité des sites étudiés.En ce qui concerne l’allocation de la biomasse aux différents compartiments aériens, les résultats montrent que les cônes et les bourgeons accumulent 2,5 % et 0,3 % de la biomasse, respectivement, quel que soit l’âge du peuplement. Quant aux autres réservoirs de biomasse, leur taille relative varie avec l’âge selon une loi logarithmique, croissante dans le cas du bois du tronc et décroissante dans celui des autres compartiments. La variable âge moyen permet d’expliquer 59 % de la variance dans le cas de l’écorce du tronc et 96 % à 99 % de la variance dans celui des branches et des aiguilles.D’autre part, la surface terrière s’est avérée la meilleure variable explicative de la biomasse totale et compartimentale à l’hectare, quel que soit le site. Les meilleurs ajustements obtenus sont de la forme : W = a G b où la surface terrière (G) permet d’expliquer 84 % à 99 % de la variation de la biomasse selon l’âge moyen du peuplement et le compartiment, ce qui atteste de la haute valeur prédictive de cette variable.