Échantillonnage préalable à la construction de modèles de prédiction de la biomasse forestière dans les régions arides et semi-arides du Sénégal
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Résumé
Les forêts en régions arides jouent un rôle vital pour les communautés rurales et contribuent significativement à l’atténuation du changement climatique. Cependant, les pays en développement, compte tenu de leurs capacités limitées pour la recherche scientifique, ne disposent pas suffisamment de modèles allométriques adaptés pour estimer avec plus de précision leurs potentialités forestières. L’élaboration de modèles allométriques robustes devient alors une priorité pour les gestionnaires de forêts. La présente étude vise à constituer des échantillons pour élaborer des modèles de prédiction de la biomasse en zones arides et semi-arides du Sénégal. Pour ce faire, la définition des tailles d’échantillon a tenu compte de la diversité des espèces, de leurs densités et stocks de biomasse. Sur ce, des données ont été collectées dans 195 placettes réparties à l’échelle de la zone d’étude et ont été analysées pour avoir un meilleur aperçu de la structure de la végétation ligneuse. A cet effet, le poids des espèces a été déterminé afin d’évaluer leur potentielle contribution dans le modèle généraliste. En considérant, la densité comme variable d’échantillonnage, Balanites aegyptiaca (L) Delile et Combretum glutinosum Perr.ex DC contribuent à hauteur de 52% de l’échantillon. Ainsi, pour un échantillon de 150 arbres, la contribution de ces deux espèces s’établit à 69 individus. Aussi, les arbres de diamètres inférieurs à 20 cm représenteraient 82% de l’échantillon généraliste soit 121 individus sur 150 potentiels. Les recherches ont été approfondies pour proposer des échantillons pour élaborer des modèles spécifiques à certaines espèces locales de valeur comme Balanites aegyptiaca, Combretum glutinosum, Acacia nilotica (L) Willd ex Del., Acacia raddiana Savi et Pterocarpus lucens Guill et Perr. Les résultats obtenus constituent une base essentielle pour développer des modèles prédictifs adaptés aux zones arides et semi-arides du Sénégal et du Sahel.
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