Les forêts contribuent largement au climat de la Terre, de la libération de vapeur d'eau à l'extraction de dioxyde de carbone de l'air, ce qui atténue le réchauffement climatique. La disposition des arbres affecte la façon dont les forêts utilisent la lumière et l'eau pour la photosynthèse, et on sait que les forêts plus complexes ont une productivité ou des taux de photosynthèse plus élevés. Mais les facteurs spécifiques à l'origine de cette relation font défaut.

Dans une étude récente publiée dans le Journal of Geophysical Research :Biogeosciences , Murphy et al ont lié deux types de données pour combler ce manque de connaissances. Les données ont été recueillies sur neuf sites de la forêt nationale de Chequamegon-Nicolet, dans le nord du Wisconsin, à l'aide d'un réseau de tours de flux à covariance turbulente à très haute densité, le premier du genre. Les instruments installés sur les tours mesuraient l'échange de carbone, d'eau et d'énergie entre les sites forestiers et l'atmosphère, ce qui servait à calculer la productivité. Les chercheurs ont également caractérisé la structure de la forêt à l'aide du lidar. Cette méthode a collecté des détails 3D, tels que la rugosité de la canopée et la variation de la hauteur des arbres.

De plus, l'équipe a développé des modèles mathématiques pour identifier les principaux facteurs structurels sous-jacents à la productivité. Ils ont trouvé que les métriques d'hétérogénéité verticale étaient les moteurs les plus influents. Ces mesures révèlent la distribution en hauteur de la végétation sur un site - une faible hétérogénéité verticale indique des arbres de hauteur similaire, comme après une coupe à blanc, tandis qu'une forte hétérogénéité verticale reflète des arbres répartis sur plusieurs hauteurs. Pourtant, la relation entre la structure forestière et la productivité n'est pas directe. Au lieu de cela, il dépend de l'efficacité avec laquelle les arbres utilisent les ressources, en particulier l'eau, pour produire de la biomasse.

Selon les auteurs, ces résultats amélioreront les modèles mathématiques de la façon dont les écosystèmes forestiers réagissent à la gestion. De telles analyses pourraient conduire à de meilleures stratégies pour faire face au changement climatique.