Fuel Manager. Philippe DREYFUS ; Isabelle LECOMTE; François PIMONT ; Éric RIGOLOT; Oana VIGY UR Mediterranean Forest Ecology, Avignon, France

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Fuel Manager Un module CAPSIS pour prédire la dynamique du combustible et les effets du feu sur les peuplements, couplé à un modèle de comportement du feu Philippe DREYFUS ; Isabelle LECOMTE; François
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Fuel Manager Un module CAPSIS pour prédire la dynamique du combustible et les effets du feu sur les peuplements, couplé à un modèle de comportement du feu Philippe DREYFUS ; Isabelle LECOMTE; François PIMONT ; Éric RIGOLOT; Oana VIGY UR Mediterranean Forest Ecology, Avignon, France François de COLIGNY; Sébastien GRIFFON UMR AMAP, Montpellier, France Contexte et enjeux!! La moitié des zones incendiées concernent des zones Natura 2000 (Camia 2009) Le régime des feux actuel et le changement global (déprise agricole, changement climatique) menacent certains écosystèmes méditerranéens (Pausas 2010)!! En région méditerranéenne française, tout incendie peut menacer une zone habitée après quelques heures de propagation. La protection des personnes et des biens est l enjeu majeur.!! La prévention a pour objectif de :!! Limiter les éclosions et faciliter la première intervention Feu à Marseille en 2009!! Limiter les développements catastrophiques (surfaces et enjeux humains)!! Limiter les effets sur les peuplements 24/03/2011 Forum des gestionnaires 2 Dynamique de peuplement en présence d incendies Peuplement à t1 Feu Peuplement à t1 Peuplement à t2 -! Propagation -! Impact du feu Intensité Vulnérabilité Sévérité Peuplement à t2+dt Conséquences écologiques Peuplement à t2 Peuplement à t3 Dynamique de peuplement en présence d incendies et d actions de prévention Peuplement à t1 Peuplement à t1 -!Prévention (élagage, éclaircie, débroussaillement, brûlage ) -! Changement climatique, attaques d insectes Feu Intensité Peuplement à t2 Peuplement à t2+dt -! Propagation -! Impact du feu Consequences écologiques Vulnérabilité Sévérité Peuplement à t2 Intervention post incendie Peuplement à t3 Firetec Le modèle prend en compte la topographie, le vent et les caractéristiques du combustible (teneur en eau, charge, hétérogénéité spatiale 2m) Il a fait l objet d un certain nombre de validations, y compris au niveau des calculs d écoulement Vue sud Vue Nord-ouest Vue Nord-ouest Vue Nord-est Description du combustible dans Firetec Données spatialisées dans un maillage 3D de résolution voisine de 2 m: - Biomasse par voxel (combustible fin = feuillage+rameaux fins 6mm) - Surface foliaire par voxel - Teneur en eau du combustible Description à trois échelles: - Peuplement : liste des espèces principales, recouvrement, nha, etc. = Importance de la strate arbustive! - Individus : dimension, biomasse spatialisée, etc. - modélisation des individus - base de données Data base EuroForestFuels (WSL, UE)! EuroForestFuels - Particules : masse volumique, rapport surface volume, etc. FIRETEC Fuel manager Il existe un grand nombre de modèles qui traitent les successions (44 landscape fire succession models). Pourquoi qq chose de neuf? Besoin d une modélisation du combustible adaptée à notre modèle feu. Limites de la qualité des prédictions attribuées au comportement local du feu et à l hétérogénéité des dégâts (Keane 2010). Régimes de feux en méditerranée. 1.! Items de combustible Présentation 2.! Génération d une scène et visualisation 3.! Export vers Firetec 4.! Croissance du peuplement et dynamique de la strate arbustive 5.! Intervention sur la scène 6.! Outils de prédiction des effets du feu sur les arbres Deux sortes d items : Plantes individuelles (! arbres) (représentation individuelle) 1. Items de combustible Collection d individus (! strates arbustives) (Polygones qui contiennent un mélange de famille, espèces, etc.) La modélisation des plantes individuelles s appuie sur: Des allométries d130 = hauteur, base du houppier, diamètre, profile de la canopée Des distributions de biomasse : feuilles, rameaux fins Caractéristique du combustible : masse volumique, épaisseur, teneur en eau Espèces disponibles (éventuellement qq relations à compléter) : -! Espèces méditerranéennes : Pinus halepensis, Pinus pinaster, Pinus sylvestris (Finlande, Italie), Quercus ilex, Quercus pubescens (Italie) -! USA/CANADA : Picea mariana, Pinus banksiana, Pinus ponderosa Collection d individus pour les strates arbustives Les Collections d individus (layerset) contiennent différentes familles (layers): D une espèce donnée : hauteur, charge de feuilles, rameaux vivant/mort, caractéristiques physiques (teneur en eau, etc.) Un recouvrement au sein de la strate arbustive, et une taille caractéristique (pour la spatialisation du combustible au sein de la strate) Les données des layers et des layersets peuvent : être saisies directement layer par layer NB on peut choisir d individualiser une strate arbustive utiliser des modèles de layer (ex: chêne kermes de 50 cm de haut ) utiliser des modèles de layerset (ex : garrigue à chêne kermes de 75 cm, garrigue à chêne kermes 10 ans après débroussaillement, sous pin, etc) Les scènes peuvent être générées à partir de fichiers textes selon plusieurs formats : 2. Génération d une scène Nombre de tiges/ha par classes de diamètres Age/Hdom/Nha, etc. dans des polygones Strate arbustive multi-espèce hétérogène Elles peuvent aussi être générées par inventaire détaillé ou base de données Librairie sketch éveloppée par F. de Coligny Visualisation 3D Les items (arbre, nappes) ont une représentation mémoire légère (juste quelques propriétés nécessaires à la visualisation) ! Ils ne contiennent pas de représentation 3D détaillée des individus Gestion de la mémoire La 3D est couteuse, dès que le nombre d objets est important = Dégradation de la qualité du rendu 3D (ou visu 2D simple) 3. Export vers FIRETEC Création de la structure 3D détaillée de chaque item FiretecVoxel (in black) CrownVoxel (in red) Application : simulation d un feu aux Adrets de l Estérel Des pentes moins raides sur les flancs du canyon et aux abords du massif = Prédiction du ros au fond du canyon, dans la pente, et de l intensité au fond et en crête Application : écoulement dans des paysages hétérogènes Transport de graines (E. Klein) Bioméca l arbre Tempêtes? Forêt Coupure de 200 m Forêt Calcul de profils de vent dans des conditions hétérogènes Pimont et al 2009 IJWF et 2011 AFS 4. Croissance du peuplement Modèle de croissance pour les arbres (Dreyfus 2001) dh=pot(species, age, stand) xred1 (Stem density) xred2 (Concurrential status = H/domH xsylviculture (thinning, pruning) age = 50 years 80 years 120 years 2 è Éclaircie Road 3 è Éclaircie Fuel-break -! Evolution du risque avec le modèle de comportement du feu (coupure dont l age de la strate arborée varie) -! Limites : difficultés pour modéliser les premiers stades par cette approche et dynamique de la strate arbustive On modélise la croissance en hauteur et la biomasse fine, en fonction de l âge, du niveau de fertilité, du recouvrement de la strate, et du recouvrement éventuel de la strate arborée Hauteur Biomasse garrigue Biomasse sous-bois Garrigue à chêne kermes Application au calcul de l aléa feu de forêts Pour les PPRIF, l ONF évalue l intensité du feu par la relation de Byram : I= * ROS * L 12 modèles de combustible de l ONF (cartographiés par télédétection) pour L Application au calcul de l aléa feu de forêts Démarche: ! Simuler des faciès variés : arbres et arbustes ! Les rattacher aux 12 modèles ONF macroscopiques (hauteur, recouvrement, etc.) ! Comparer les données de biomasse Strates arbustives et herbacées ! Légère surestimation des biomasses (et des recouvrements), en particulier sous canopée ! Recommandations et refonte du catalogue ! Notion de phytovolume Strates arborées ! Surestimation de l Office de l ordre de 30 % Traitement de la strate arborée : Mise à distance des couronnes ou des tiges (NrgThinner2): -! En préservant les plus gros -! A la manière du forestier (ligne de martellage) -! Optimisé (recuit simulé) Eclaircie sélective Elagage 3. Interventions sur le peuplement Mise à distance des houppiers, élagage Débroussaillement de la strate arbustive : dynamique de repousse Débroussaillement mécanique Brûlage dirigé (ouverture ou entretien) Exemple 1 : évaluer les travaux et leur effets Mise à distance des houppiers (politique de prévention) ! Les politiques de prévention varient selon les départements en matière de mise à distance des houppiers (1m, 2m, 3m, 5m), sans que les décideurs aient un réel recul sur ce que cela implique. De plus la quantité de travaux est souvent difficile à évaluer. Peuplement initial MAD 3m (12 m, 700t/ha) MAD 5m Exemple 1 : évaluer les travaux et leur effet Mise à distance des houppiers : systématisation de l approche dans le PA ! 558 placettes IFN simulées à partir des données : âge, hauteur dominante, nha ! Simulation des distributions de dbh, hauteur, diamètre (PopulationGenerator) ! Spatialisation : minimisation des intersections des volumes de couronnes (PopulationGenerator) ! Mise à distance des houppiers pour d variant entre 1 et 10 m ! Calcul des recouvrements, charge combustible, nha, gha après traitement ! Un grand merci au mode script! Détermination de relations simples entre les paramètres initiaux et les valeurs prédites : R2=0.91 R2=0.97 R2=0.97 = Etapes suivantes : validation des relations Exemple 2 : Effet d une éclaircie sur le comportement du feu Pimont et al 2011a, AFS Exemple 3 : évaluation du brûlage sur le risque Brûlage dirigé dans le Luberon (Cassagne et al. 2011, Ecol Mod) Réduction de 75% à 95% de l intensité du feu la première année, similaire à d autres études (entre 80 et 97%) ! Intensité maintenue en dessous de 3500kW/m pendant 2 ans. Jusqu à 3 ans dans les faciès arborés. 3 ans après brûlage 4 ans après brûlage sans brûlage 24/03/2011 Forum des gestionnaires 24 6. Prédiction des effets du feu sur les arbres Visualisation des effets du feux sur un peuplement de pin brutia (Feu expérimental sous pin du trou du rat, Luberon) Effet du feu sur les arbres : généralités Effet sur la canopée + Bourgeons et feuilles sont tués par le transfert de chaleur (principalement convectif) dans le panache + Le panache dépend de l intensité du feu et de l écoulement Effet sur le cambium + Le cambium est protégé par l écorce (conduction thermique) + Dépend du temps de résidence du feu (transfert lent) + Les dégâts sont plus marqués sous le vent Effet sur le compartiment racinaire Modèles semi-empirique de dégâts au houppier Modèles issus de la plume theory (Van Wagner 1973) Convection turbulente au dessus d une source de chaleur Modèles semi-empirique de dégâts au cambium Modèles simples pour aborder le problème de conduction et de mortalité cellulaire Epaisseur d écorce -! Peterson & Ryan (1986) -! Bova & Dickinson (2005) Modèles empiriques de mortalité post-incendie Modèles logistiques (Ryan&Amman 1984, Rigolot 2004, Pimont et al. 2011b): P(m) = 1 + e 1 (bo + b1 X bn Xn) D130, épaisseur d écorce Volume du houppier roussi (%) Part du tronc carbonisée (%) Note de carbonisation écorce (0-4) ! Nécessite les dégâts constatés (diagnostique) ou une prédiction de ceux-ci Modèles empiriques de mortalité post-incendie Espèce (référence) Variables du modèle et coefficients b 0 b 1 x 1 b 2 x 2 b 3 x 3 P. Halepensis CVS (Rigolot 2004) CVS (1-e -BT ) CVS DBH BC max P. nigra subs. laricio BLC 8.78 (1-e -BT ) (Pimont et al. 2011b) BLC 9.95 (1-e -BT ) -1.2 BC mean P. Pinaster CVS DBH (Botelho et al. 1998a) P. pinaster BC mean 9.04 (1-e -BT ) (Pimont et al. 2011b) BLC 5.39 (1-e -BT ) BLC 9.32 (1-e -BT ) BC mean P. pinea CVS (Rigolot 2004) CVS BC mean P. sylvestris CS DBH (Sidoroff et al. 2007) CS 3.31 BT Generic CVS (1-e BT ) (Ryan 06/04/2011 & Amman 1994) Journée Caq-Capsis Quercus suber BT minblc DBH Intégration au fuel manager L intervener EmpiricalFireEffect permet de simuler le passage d un feu dans une scène en utilisant ces modèles empiriques pour calculer le roussissement foliaire, les dégâts au cambium et la probabilité de mortalité de l individu à partir de l intensité du feu (ou du ROS), du temps de résidence Intégration au fuel manager Visualisation des dégâts et calculs de caractéristiques du peuplement Alive Scorched Killed Crown scorched height Crown killed height Bole charred height (min/max)! Approche biophysique : couplage avec firetec Ts (330 K is lethal temperature) -! L intervener PhysicalFireEffect récupère les sorties de FIRETEC (températures du gas au cours du temps, vitesses, flux rayonnés dans les différentes mailles firetec), reconstruction des conditions physique subit par un arbre donnée, puis utilisée pour calculer la probabilité de mortalité du cambium et le volume de houppier tué (approches biophysiques) Modèle biophysique de dégâts au cambium Problème physique (Jones 2004): conduction + modèle d écorce Problème biologique (Dickinson 2002, 2004): Modélisation de la mortalité cellulaire du cambium (Arrhenius): avec Modèle biophysique de dégâts au houppier Problème physique : élément fins dans un panache chaud - pour aiguilles Taiguilles=Tgas - Bourgeons le transfer est plus lent : Tbourgeons=F(Tgas, hsvr/#c) Problème biologique : 60 C est souvent considérée comme température létale, mais cela dépend du temps d exposition, en particulier pour les bourgeons! Développements futurs : Conclusion et perspectives D autres essences, représentation des taillis La topogaphie Développement/validation des aspects effets du feu Ecologie des perturbations : Hétérogénéité des dégâts, régénération/recolonisation post-incendie, problème d immaturité Interaction feu/sécheresse et feu/insectes Autoprotection des peuplements du plan Racine en forêts de Bages Scénarios de prévention/sylviculture : -! En basse région méditerranéenne, la dynamique du combustible et de la hauteur des arbres faibles = traitements très fréquents (tous les 2-3 ans), relativement bien connus -! Dans les peuplements de montagne, les arbres sont plus grands et les sous-bois moins denses, conditions météo moins sévères qu en basse région = une sylviculture adaptative est sans doute possible, mais mal connue (Les guides sylvicoles intègrent l avalanche, le glissement de terrain, la chute de blocs, mais pas le feu!) = Pin laricio, pin sylvestre Interaction insectes/feu : Conclusion et perspectives Simulation de la propagation d insectes dans capsis (en collaboration avec Russel Parsons, USDA FS): 5 statuts d infestation pour le pin et lien infestation/ combustible Russel PARSONS; Kyle DOYLE? USDA Forest Service; Missoula, USA Thèse de Marion Gilmann (URFM) sur Tomicus D. dans du PA Interaction sécheresse (changement climatique)/feu : ! Difficultés : lien potentiel hydrique/teneur en eau; effets du changement climatique sur le combustible fin et la teneur en eau. Travaux avec Sierra prévus dans un projet ANR (VigieMed) : lien capsis/sierra ou implémentation dans capsis Merci! Philippe DREYFUS ; Jean-Luc DUPUY; Isabelle LECOMTE; Éric RIGOLOT; Oana VIGY UR Mediterranean Forest Ecology, Avignon, France François de COLIGNY; Sébastien GRIFFON UMR AMAP, Montpellier, France Russel PARSONS; Kyle DOYLE USDA Forest Service
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