Sensitivity and uncertainty analysis of the carbon and water fluxes at the tree scale in Eucalyptus plantations using a metamodeling approach

Christina Mathias, Nouvellon Yann, Laclau Jean-Paul, Stape Jose Luiz, Campoe Otavio C., Le Maire Guerric. 2016. Sensitivity and uncertainty analysis of the carbon and water fluxes at the tree scale in Eucalyptus plantations using a metamodeling approach. Canadian Journal of Forest Research, 46 (3) : 297-309. IUFRO World Congress. 24, Salt Lake City, États-Unis, 5 Octobre 2014/11 Octobre 2014.

https://doi.org/10.1139/cjfr-2015-0173

Article de revue ; Article de revue à facteur d'impact

Version publiée - Anglais
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Quartile : Q1, Sujet : FORESTRY

Liste HCERES des revues (en SHS) : oui

Thème(s) HCERES des revues (en SHS) : Géographie-Aménagement-Urbanisme-Architecture

Résumé : Understanding the consequences of changes in climatic and biological drivers on tree carbon and water fluxes is essential in forestry. Using a metamodeling approach, sensitivity and uncertainty analyses were carried out for a tree-scale model (MAESPA) to isolate the effects of climate, morphological and physiological traits, and intertree competition on the absorption of photosynthetically active radiation (APAR), gross primary production (GPP), transpiration (TR), light use efficiency (LUE), and water use efficiency (WUE) in clonal Eucalyptus plantations. The metamodel predicting daily TR was validated using one year of sap flow measurements and showed close agreement with the measurements (mean percentage error = 11%, n = 2155). Simulations showed that APAR, GPP, and TR were very sensitive to the tree morphology and to a competition index representing its local environment. LUE and WUE were, in addition, very sensitive to the natural variability of the physiological leaf and root parameters. A maximum percentage error of 10% in these parameters leads to 18%, 17%, 16%, 9%, and 18% uncertainty for APAR, GPP, TR, LUE, and WUE, respectively. The uncertainties in TR were highest for the smallest trees. This study highlighted the need to take account of the spatial and temporal variability of tree traits and environmental conditions for simulations at the tree scale.

Résumé (autre langue) : En foresterie, il est essentiel de comprendre les conséquences des changements dans les facteurs climatiques et biologiques sur les flux de carbone et d'eau dans les arbres. En utilisant une approche de méta-modélisation, des analyses de sensibilité et d'incertitude ont été effectuées à l'aide d'un modèle à l'échelle de l'arbre (MAESPA) de façon à isoler les effets du climat, des traits morphologiques et physiologiques et de la compétition entre les arbres sur l'absorption du rayonnement photosynthétiquement actif (ARPA), la production primaire brute (PPB), la transpiration (TR), l'efficacité d'utilisation de la lumière (EUL) et l'efficacité d'utilisation de l'eau (EUE) dans des plantations clonales d'eucalyptus. Le méta-modèle de prévision journalière de la TR a été évalué à l'aide du flux de sève mesuré pendant un an et a montré qu'il y avait une relation étroite avec les mesures (pourcentage moyen d'erreur de 11 %, n = 2155). Les simulations ont indiqué que l'ARPA, la PPB et la TR étaient très sensibles à la morphologie des arbres et à un indice de compétition représentant leur environnement local. De plus, l'EUL et l'EUE étaient très sensibles à la variation naturelle des paramètres physiologiques des feuilles et des racines. Un pourcentage maximal d'erreur de 10 % de ces paramètres a mené à des incertitudes respectives de 18, 17, 16, 9 et 18 % pour l'ARPA, la PPB, la TR, l'EUL et l'EUE. Les incertitudes de la TR étaient les plus grandes chez les plus petits arbres. Cette étude met en évidence le besoin de prendre en considération la variation spatiale et temporelle des traits des arbres et des conditions environnementales pour les simulations à l'échelle de l'arbre.

Mots-clés Agrovoc : plantation forestière, Eucalyptus grandis, changement climatique, photosynthèse, cycle du carbone, morphologie végétale, compétition biologique, feuille, racine, croissance, modèle de simulation, méthode statistique