2. Indicateurs de restauration forestière
Nous avons développé des modèles de référence écologiques multi-échelles pour le projet de restauration SUPERB en surveillant un ensemble diversifié d'attributs écosystémiques, allant de la présence d'espèces envahissantes et de la santé des sols à la diversité structurale (via des inventaires forestiers, des images de drones et des lidars) et aux fonctions écosystémiques comme le cycle des nutriments et le stockage du carbone. Ces relevés standardisés et à long terme intègrent la composition des espèces, les conditions physiques et la connectivité du paysage afin de fournir des repères permettant de mesurer le succès futur de la restauration.
Comme décrit, il est important de cibler des objectifs couvrant divers attributs écosystémiques afin d'identifier la nature des changements fonctionnels sous-jacents à différentes échelles de temps. Afin de soutenir l'évaluation future de la restauration, des projets menés dans le cadre du projet Horizon SUPERB, et d'autres projets similaires, ont réalisé un suivi écologique de sites de référence afin de construire des modèles de référence permettant d'évaluer les succès futurs.
Les relevés utilisés par le projet SUPERB pour entraîner le modèle de référence ont ciblé divers groupes écologiques afin de représenter des processus opérant à différentes échelles spatiales. Bien que les espèces préoccupantes pour la conservation figuraient souvent parmi les motivations des chefs de projet, afin d'offrir une perspective holistique de l'état des écosystèmes, les modèles SUPERB ciblent des assemblages entiers, en partant du principe que les variations de la présence de différentes espèces éclaireront les différentes phases de la trajectoire de restauration. Naturellement, les choix finaux ont également été influencés par le calendrier, la fréquence et la durée de collecte de certains attributs. Les délais de suivi varient selon les types d'activités de restauration et les indicateurs ; mais la restauration des écosystèmes étant une entreprise de longue haleine, il est particulièrement avantageux de développer les efforts de suivi de manière à ce qu'ils puissent être poursuivis à long terme avec les mêmes méthodes d'échantillonnage et le même équipement.
Les sections suivantes décrivent les avantages et les considérations complémentaires associés aux techniques d'enquête appliquées lors de la construction des modèles de référence pour SUPERB. Pour illustrer leur portée, elles ont été mises en correspondance avec les catégories d'attributs décrites précédemment à la section 1.2.
- Absence de menaces : présence d'espèces envahissantes dans les inventaires de végétation, ou d'organismes nuisibles préoccupants dans les inventaires d'insectes.
- Conditions physiques : santé des sols.
- Composition des espèces : Plusieurs communautés ont été ciblées afin de représenter les dynamiques à différentes échelles. La végétation et les champignons du sol représentent l'échelle de la parcelle, les insectes aériens l'échelle du peuplement et les oiseaux et les chauves-souris l'échelle du paysage.
- Diversité structurelle : La structure d'âge de la forêt a été estimée à l'aide de méthodes traditionnelles d'inventaire forestier, ainsi que d'études sur le bois mort et la végétation. Des estimations supplémentaires de la structure de la canopée ont été obtenues grâce à l'imagerie par drone et aux données lidar.
- Fonction de l'écosystème : Le bois mort est lié à de multiples aspects du cycle des nutriments et de la fertilité, le stockage du carbone peut être estimé au-dessus du sol (lidar) et sous terre (chimie du sol), la structure du sol influence l'infiltration et le potentiel de lutte antiparasitaire en fonction de l'activité alimentaire des chauves-souris.
- Échanges externes : Des mesures standardisées de connectivité avec d'autres forêts et habitats semi-naturels peuvent être quantifiées à partir d'images satellites.
2.1 Inventaires des forêts et de la végétation
Un cadre standardisé de surveillance forestière combine l'analyse de la structure par âge des arbres, de la végétation du sous-bois et des relevés du bois mort pour évaluer le rétablissement écologique : la distribution des âges révèle la dynamique de succession, les parcelles de sous-bois suivent la qualité de l'habitat et le comptage du bois mort indique la complexité structurelle. Les données sont collectées via des parcelles et des transects permanents conformément aux protocoles d'inventaire européens, puis converties à l'aide d'équations allométriques (par exemple, du DBH à la biomasse) et de mesures telles que la surface terrière et les coefficients de Gini afin de produire des indicateurs comparables pour l'évaluation de la restauration.
2.2 Santé des sols
Malgré son rôle crucial, la santé des sols est souvent négligée dans les efforts de restauration. Mais qu'est-ce qui définit des sols sains ?
2.3 Métabarcodage environnemental
Un cadre holistique de surveillance de la biodiversité pour SUPERB associe des relevés aériens et souterrains – le métabarcoding moléculaire de l'ADN environnemental d'échantillons de sol et d'arthropodes, ainsi que des évaluations traditionnelles des communautés végétales, fongiques et fauniques – afin de saisir les changements de complexité des habitats, d'apports en nutriments et d'interactions trophiques selon les gradients de restauration. En intégrant le barcoding ADN à haut débit (par exemple, l'ADN environnemental du sol, les arthropodes à pièges à malaise) aux indicateurs écologiques conventionnels, ce protocole établit des trajectoires de référence pour le rétablissement des écosystèmes et éclaire la gestion adaptative.
2.4 Acoustique
Un système de surveillance acoustique passive utilise des enregistreurs automatisés et des analyses avancées pour suivre les communautés d'oiseaux forestiers et de chauves-souris – indicateurs clés de la qualité de l'habitat et de la connectivité du paysage – en capturant des données audio à grande échelle. Des protocoles d'enregistrement standardisés optimisent le déploiement et la planification des capteurs, tandis que les données sont traitées par des analyses du paysage sonore, des algorithmes de clustering ou des classificateurs d'apprentissage automatique (par exemple, BirdNET) pour détecter la présence des espèces et les changements de communautés. Des flux de travail semi-automatisés avec validation manuelle garantissent des évaluations fiables des résultats de la restauration et des espèces prioritaires pour la conservation.
2.5 Télédétection
Un cadre intégré de télédétection combine des données LiDAR aéroportées et terrestres avec des images multispectrales et satellitaires haute résolution (Sentinel-2, Landsat-8) pour produire des mesures évolutives et reproductibles de la structure, de la composition et de l'évolution des forêts. En stratifiant la sélection des parcelles selon les traitements de restauration et en appliquant un prétraitement rigoureux (filtrage des nuages de points, correction radiométrique, co-enregistrement), cette approche fournit des mesures précises de la hauteur du couvert forestier, de la diversité structurale et de la santé de la végétation, permettant d'évaluer et de suivre les trajectoires de restauration à l'échelle du paysage.
