SeedWhere — Un outil de cartographie pour les similarités climatiques

L’application SeedWhere – (« Where can I move seed? ») sert à cartographier les similarités climatiques entre les régions géographiques. Bien que l’outil puisse être utilisé pour cartographier la similarité des climats à n’importe quelle fin, il avait comme but premier d’appuyer les décisions relatives au déplacement des semences afin de soutenir la gestion durable des forêts.

De nombreuses options de mesures de similarité et de déplacement de semences ou de plantes sont possibles. La version courante de cet outil offre plusieurs choix à l’utilisateur, notamment : 1) l’outil SeedWhere original, lequel utilise le coefficient de similarité de Gower; 2) une approche fondée sur le seuil, laquelle cartographie les zones qui se trouvent à l’intérieur des limites définies par l’utilisateur pour un lieu d’intérêt (p. ex., dans les cinq jours suivant ou précédant la durée de la saison de croissance au lieu choisi); et 3) les fonctions d’intervention universelles, lesquelles sont des modèles statistiques fondés sur des analyses de génétique forestière. Toutes les analyses peuvent être menées dans les différentes zones d’étude établies par l’utilisateur en l’Amérique du Nord, et peuvent porter sur des scénarios de changement climatique – permettant ainsi des comparaisons entre le climat actuel et les climats futurs prévus. Pour commencer, veuillez sélectionner l’approche désirée.

Pour plus d’information au sujet de SeedWhere, veuillez vous reporter à

McKenney, D.W., Mackey, B.G., Joyce, D, SeedWhere: A computer tool to support seed transfer and ecological restoration decisions. Environmental Modeling and Software, 1999. 14: p. 589-595.

Pour plus d’informations sur les modèles décrivant la répartition spatiale des facteurs climatiques utilisés, veuillez consulter le http://scf.rncan.gc.ca/projets/3?lang=fr_CA ou

McKenney, D.W., Hutchinson, M.F., Papadopol, P.P., Lawrence, K.M., Pedlar, J.H., Campbell, K., Milewska, E., Hopkinson, R.F., Price, D., Owen, T., 2011. Customized spatial climate models for North America. Bulletin of the American Meteorological Society 92, 1611-1622. doi:10.1175/2011BAMS3132.1

McKenney, D.W., Pedlar, J., Hutchinson, M., Papadopol, P., Lawrence, K., Campbell, K., Milewska, E., Hopkinson, R., Price, D., 2013. Spatial climate models for Canada's forestry community. The Forestry Chronicle, 89(5): p. 659-663.

Approche fondée sur le coefficient de Gower

Le coefficient de Gower permet de mesurer la similarité entre le climat d’un lieu d’intérêt et le climat de tous les autres lieux dans la zone d’étude. Dans le contexte de la gestion forestière durable, ce coefficient permet d’adopter une approche simple de visualisation de la distance potentielle que les gestionnaires forestiers pourraient utiliser pour déplacer les semences ou autres matières végétales de son climat maternel dans l’absence de travail approfondie en génétique des populations. Les types de questions pour lesquelles ceci pourrait être pertinent sont :

* Dans quelle mesure les conditions climatiques d’un site de collecte de semences sont-elles similaires à celles d’autres sites?

* Dans quelle mesure les conditions climatiques d’une zone de régénération sont-elles similaires à celle de semences déjà en stock?

Les extrants sont sous forme de cartes qui montrent les ressemblances climatiques sur une échelle de 0 à 1, où 1 indique des conditions climatiques identiques et 0 indique des conditions climatiques les moins similaires. ClimWhere normalise les valeurs pour chaque variable climatique sélectionnée afin que le coefficient de similarité puisse être calculé au moyen de n’importe quel nombre de variables défini par l’utilisateur. En utilisant les modèles de changement climatique, le programme peut comparer le climat actuel au lieu sélectionné par rapport au climat anticipé dans la région sélectionnée (en ce qui a trait aux questions du déploiement des semences) ou le climat futur au lieu sélectionné par rapport au climat actuel de la région sélectionnée (en ce qui a trait aux questions d’acquisition de semences). Les extrants comprennent également un tableau sommaire de la plage de valeurs des variables climatiques sélectionnées des zones géographiques sélectionnées.

L’approche fondée sur le seuil a pour objectif de permettre une classification des similarités climatiques à l’intérieur des paramètres définis par l’utilisateur. Le seuil définit une plage climatique qui tient compte du lieu d’intérêt et produit une carte de tous les lieux à l’intérieur de cette plage. Lorsque les valeurs de seuil sont définies pour plus d’une variable climatique, seuls les lieux qui satisfont à tous les critères sont désignés comme étant compris dans la plage du seuil. Les cartes de sortie mettent en évidence les lieux à l’intérieur de la plage du seuil, les lieux à l’intérieur du double de la plage de seuil et les lieux qui se situent à l’extérieur de ces plages.

Pour continuer, faites vos sélections et cliquez sur « Dessiner la carte SeedWhere ». Vous pouvez télécharger les résultats représentés sous forme de carte ou de statistiques.

Approche des FIU

L’approche des fonctions d’intervention universelles (FIU) a été créée par Wang et coll. (2010) comme moyen d’analyser les données d’essais de provenances, lesquelles consistent en une variété de sources de semences (ou de provenances) plantées à un nombre de sites d’essai (ou de jardins communs). L’approche modélise une caractéristique de provenance calculée (p. ex., la croissance en hauteur) comme une fonction climatique (p. ex., la température annuelle moyenne) aux sites d’essai et de provenance. Les FIU, qui s’ensuivent, permettent d’estimer le rendement des semences de n’importe quelle source de semence à n’importe quel lieu de plantation à l’intérieur des limites des données utilisées pour créer le modèle. Ici, nous avons rassemblé un nombre d’équations de FIU publiées et reliées aux données climatiques afin que les prédictions des FIU soient cartographiées en fonction du climat actuel et futur.

Pour le pin blanc (Pinus strobus) et l’épinette noire (Picea mariana), veuillez vous reporter à

Yang J, Pedlar JH, McKenney DW, Weersink A (in press) The development of universal response functions to facilitate climate-smart regeneration of black spruce and white pine in Ontario, Canada. Forest Ecology and Management.