Modélisation des épidémies de la tordeuse des bourgeons de l'épinette en forêt boréale québécoise : développement et application de nouvelles approches statistiques

Osse, Olaloudé Judicaël Franck (2025). Modélisation des épidémies de la tordeuse des bourgeons de l'épinette en forêt boréale québécoise : développement et application de nouvelles approches statistiques. (Thèse de doctorat). Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue. Depositum. https://depositum.uqat.ca/id/eprint/1720

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Résumé

RÉSUMÉ

Les insectes défoliateurs constituent l’une des principales sources de perturbation naturelle dans les écosystèmes forestiers boréaux. Parmi eux, la tordeuse des bourgeons de l’épinette (TBE) est responsable de cycles épidémiques récurrents qui provoquent des défoliations massives en Amérique du Nord. En plus de ses impacts écologiques sur la structure et la composition des peuplements, la TBE engendre d’importantes pertes économiques dans le secteur forestier. Dans un contexte de changement climatique, la dynamique de cette espèce et la vulnérabilité des forêts qu’elle affecte pourraient évoluer de manière significative, sous l’effet combiné de facteurs climatiques directs et de processus écologiques non linéaires encore mal compris. À ce jour, les interactions entre climat, structure du couvert forestier et intensité des épisodes de défoliation demeurent peu explorées dans une perspective temporelle intégrée. Il devient donc impératif de développer des outils statistiques adaptés afin de mieux caractériser et anticiper les réponses écosystémiques aux perturbations biotiques futures.

Cette thèse s’articule autour de trois chapitres complémentaires qui visent à mieux comprendre, modéliser et anticiper les dynamiques de défoliation causées par la TBE dans les forêts boréales du Québec. En mobilisant des approches statistiques novatrices, fondées sur la nature ordinale des données, la dépendance temporelle des épidémies et l’hétérogénéité spatiale des conditions écologiques, ce travail propose une lecture intégrée des processus qui structurent les régimes de perturbation à l'échelles de l'unité paysagère.

Le premier chapitre introduit le modèle autorégressif à catégories adjacentes (ACAR), spécifiquement adapté aux séries temporelles de données ordinales. Appliqué à des séries dendrochronologiques couvrant plus d’un demi-siècle, ce modèle a permis d’identifier des seuils climatiques critiques et des dynamiques régionales différenciées, mettant en lumière l’influence du climat saisonnier sur l’intensité et la persistance des épisodes de défoliation.

Le deuxième chapitre élargit l’analyse en intégrant la dimension spatiale à l’échelle des unités de paysage régional (UPR). Grâce à une classification fonctionnelle basée sur les effets climatiques estimés, ce volet révèle des regroupements de territoires partageant des profils similaires de sensibilité épidémique, offrant ainsi une base opérationnelle pour la gestion différenciée du risque à l’échelle du Québec boréal.

Enfin, le troisième chapitre explore les trajectoires futures de la défoliation sous trois scénarios climatiques RCP (Representative Concentration Pathways). En isolant les effets marginaux du climat futur, il met en évidence des gradients de vulnérabilité différenciés selon les UPR. Ces résultats confirment que les effets du changement climatique sur les perturbations biotiques ne seront ni uniformes ni linéaires, et soulignent la nécessité d’une planification territoriale adaptative

En somme, cette thèse propose un cadre méthodologique rigoureux et extensible pour l’étude des perturbations écologiques, et fournit des outils d’aide à la décision pour anticiper les effets du climat sur les forêts boréales. Elle contribue ainsi à une meilleure compréhension des risques épidémiques à long terme et à l’élaboration de stratégies de gestion forestière plus résilientes face aux changements globaux.

ABSTRACT

Defoliating insects are among the main sources of disturbance in boreal forest ecosystems. Among them, the spruce budworm (SBW) is responsible for recurrent epidemic cycles that cause massive defoliation events across North America. In addition to its ecological impacts on forest stand structure and composition, SBW induces substantial economic losses in the forestry sector. Under climate change, both the dynamics of this species and the vulnerability of the forests it affects are likely to shift significantly due to the combined effects of direct climatic factors and poorly understood non-linear ecological processes. To date, interactions among climate, forest canopy structure, and the severity of defoliation events remain insufficiently explored from a temporally integrated perspective. It is therefore imperative to develop suitable statistical tools to better characterize and anticipate ecosystem responses to future biotic disturbances.

This dissertation is structured around three complementary chapters aimed at improving the understanding, modeling, and forecasting of SBW defoliation dynamics in Quebec's boreal forests. Using innovative statistical approaches that account for the ordinal nature of the data, the temporal dependence of outbreaks, and the spatial heterogeneity of ecological conditions, this work provides an integrated framework for analyzing the processes shaping disturbance regimes at the landscape unit scale.

The first chapter introduces the adjacent-category autoregressive (ACAR) model, specifically tailored for ordinal time series. Applied to dendrochronological series spanning over half a century, this model enabled the identification of critical climatic thresholds and region-specific dynamics, shedding light on the influence of seasonal climate on the intensity and persistence of defoliation episodes.

The second chapter extends the analysis by incorporating spatial structure at the level of regional landscape units (UPRs). Using a functional classification based on estimated climatic effects, this chapter reveals clusters of territories sharing similar epidemic sensitivity profiles, thereby offering an operational basis for risk-based forest management across Quebec’s boreal region.

Finally, the third chapter investigates future defoliation trajectories under three climate change scenarios (RCP 2.6, 4.5, and 8.5). By isolating the marginal effects of future climate, it highlights spatially differentiated vulnerability gradients among UPRs. These results confirm that the impacts of climate change on biotic disturbances will be neither uniform nor linear and emphasize the need for adaptive spatial planning.

In summary, this dissertation proposes a rigorous and extensible methodological framework for the study of ordinal ecological disturbances, and offers decision-support tools to anticipate the effects of climate change on boreal forests. It contributes to a deeper understanding of long-term epidemic risks and the development of more resilient forest management strategies in the face of global change.

Type de document:	Thèse ou mémoires (Thèse de doctorat)
Directeur ou directrice de recherche:	Montoro Girona, Miguel
Codirecteurs de mémoire/thèse:	Marchand, Philippe
Informations complémentaires:	Doctorat sur mesure en modélisation écologique. // Cette thèse contient des articles publiés dans des revues. Voici les liens vers les versions officielles : l’article « Spatial variability in defoliation dynamics during spruce budworm outbreaks: A landscape perspective » a été publié par Elsevier dans la revue « Ecological Modelling  » en 2025 : https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2025.111337; l’article « Adjacent-category model for ordinal time series with application to climate-dependent spruce budworm defoliation dynamics » a été soumis pour publication à la revue « Stochastic Environmental Research and Risk Assessment » de l’éditeur Springer et est actuellement en cours de révision; l’article « Drivers of Spruce Budworm Defoliation under Projected Climate-Change Scenarios » a été soumis pour publication à la revue « Climate Change Ecology » d’Elsevier.
Mots-clés libres:	Climat, défoliation, classification, perturbations forestières, modélisation écologique, modèle autorégressif à catégories adjacentes, climate, Defoliation, clustering, Forest disturbances, Ecological modeling, adjacent-category autoregressive model
Divisions:	Forêts > Doctorat sur mesure
Date de dépôt:	31 oct. 2025 17:14
Dernière modification:	31 oct. 2025 17:14
URI:	https://depositum.uqat.ca/id/eprint/1720

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