Dendroclimatologie

Variation de la largeur de cernes de croissance de pins vivant sur la Péninsule de Yamal (zone arctique) sur 7000 ans ; montrant les anomalies de température estivale sur la base d'échantillons provenant de dépôts holocènes et de conifères sibériens encore vivants

La dendroclimatologie est la science qui à partir de l’étude des cernes annuels de croissance des d’arbres étudie les climats passés et le changement climatique en cours.

Elle se base sur deux propriétés des anneaux de croissance du bois :

• Ils sont plus larges quand les conditions environnementales favorisent leur croissance, plus étroits quand les temps sont difficiles)
• la densité maximale du bois final (ou MXD pour « maximum latewood density ») se montre encore plus intéressante que la simple largeur des cernes. Elle a permis de reconstituer de nombreux climats locaux depuis des siècles et jusqu'à milliers d’années.

En combinant les études sur les cernes avec des études de dendrochimie et d’autres données indirectes sur le climat, les scientifiques peuvent reconstituer plus finement les climats locaux, régionaux et mondiaux passés (paléoclimatologie).

Avantages

Les cernes de croissance d’arbre sont des indices du climat passé, au moins pour les raisons suivantes :

• ils permettent souvent de bien dater l'arbre ou son bois (via la dendrochronologie, par la correspondance des anneaux d’échantillon à échantillon, qui permet de reconstruire le passé en utilisant des échantillons d'arbres morts depuis longtemps, récupérés dans les bâtiments ou meubles anciens ou lors de fouilles archéologiques).
• En zone froide à tempérée, ils sont clairement démarqués par incréments annuels, ce qui n’est généralement pas le cas des investigations faites par forages dans les tourbières, les sédiments de lacs ou marins, les glaces…
• ils réagissent à de multiples effets climatiques (température, humidité, nébulosité, inondation/sécheresse, phytopathologie, apports environnemental de métaux ou métalloïdes toxiques
 
…de sorte que divers aspects du climat (pas seulement la température) peuvent être conjointement étudiés.



Cependant des sources potentielles de confusion sont à prendre en compte.

Limitations

Les facteurs limitants peuvent par exemple être :

• une couverture géographique insuffisante ;
• l’absence d’arbre (en altitude, dans le désert) ;
• une résolution annulaire difficile ou impossible dans certains bois de la zone équatoriale ou tropicale où les cernes peuvent être absents ou plus difficiles à interpréter ;
• les difficultés de collecte de bois très anciens.
• des facteurs de confusion (climatiques et non-climatiques) qui peuvent notamment être des effets non linéaires du climat sur les cernes.

Le champ scientifique de la dendroclimatologie utilise plusieurs méthodes pour s’adapter partiellement à ces défis. En particulier ces risques de confusion et les risques d’erreurs qui en découlent se réduisent quand le nombre d’échantillons étudiés augmente.

Des moyens d’isoler certains facteurs uniques (d’intérêt) existent, par exemple

• des études botaniques permettant, en y incluant des paramètres hydrométéorologiques de « calibrer » différentes influences des facteurs climatiques (température, précipitations, ensoleillement et vent) sur la croissance des cernes ;
• des choix adaptés d’échantillonnage, au sien de «peuplements représentatifs» (ceux censés répondre principalement à la variable d’intérêt). Pour différencier les facteurs climatiques en cause dans une séquence temporelle de cernes, les scientifiques collectent des informations à partir de "peuplements représentatifs » ou en situation extrême ou limite (par exemple limite forestière en altitude ; là, les arbres sont - plus qu’ailleurs - affectés par des températures hivernales glaciales (facteur plus "limitant" que la variation des précipitations, l’eau étant plutôt en excès à cette altitude). Inversement, les changements de précipitations devraient davantage marquer des peuplements d’arbres situés aux lignes de démarcation des altitudes plus basses. Ce n'est pas une solution parfaite, car de nombreux facteurs ont toujours un impact sur les arbres, même au niveau du «peuplement limitant», mais cela aide. En théorie, la collecte d’échantillons dans des peuplements limitrophes (par exemple limitrophes des limites supérieures et inférieures d'une même montagne) devrait permettre de résoudre mathématiquement de multiples facteurs climatiques.

Facteurs non-climatiques

Ce sont notamment le sol, l'âge de l’arbre, l'occurence et l'intensité d'incendies, la concurrence entre arbres, les différences génétiques, l'exploitation forestière ou toute autre perturbation humaine significative, ou encore l'impact des herbivores (en particulier le pâturage des bisons, moutons, chèvres) ou autre animaux capable d'écorcer le tronc de certains arbres, les infestations de ravageurs, les maladies et la concentration de CO2, d’ozone ou de polluant acide (SOx.)…

Pour éliminer les facteurs de confusion qui varient de manière aléatoire dans l'espace (d’un arbre à l’autre ou d’une parcelle à l’autre), une solution est de collecter suffisamment de données (=> davantage d'échantillons) pour compenser le « bruit » (la source de confusion). L’âge des arbres est corrigé avec diverses méthodes statistiques : soit en ajustant les courbes splines à l’enregistrement global, soit en utilisant des arbres âgés similaires pour la comparaison sur différentes périodes (normalisation des courbes régionales). Un examen minutieux et une sélection de site aident à limiter certains effets de confusion, par exemple, le choix de sites aussi peu perturbés que possible par l'homme moderne.

Effets non linéaires

En général, les climatologues supposent une dépendance linéaire de la largeur de l'anneau à une variable d'intérêt (par exemple, l'humidité). Cependant, en deçà ou au delà de certains seuils physiologiques de l'arbre, quand et si la variable change suffisamment, la réponse peut se stabiliser voire se retourner (trop de chaleur ou trop d'humidité ou trop de CO2 au delà d'un certain seuil induit une diminution de croissance de l'arbre. Des interactions entre facteurs sont possibles, qui peuvent alors induire des réponses non linéaires dans la croissance de l'arbre (ex : "température x précipitations"). Ici aussi, l'étude du "peuplement limite" aide à isoler une variable d'intérêt.

Inférences botaniques pour corriger les facteurs de confusion

Les études et expériences botaniques aident à estimer l’impact des variables confusionnelles et parfois orientent les corrections correspondantes. Ces expériences incluent :

1. des études où toutes les variables de croissance sont contrôlées (par exemple dans une serre),
2. des études avec contrôle partiel (ex : expériences FACE [Amélioration de la concentration en air libre]),
3. des études dans la Nature, où les facteurs de confusion sont étudiés et surveillés.

Dans tous les cas, il faut que plusieurs facteurs de croissance soient très soigneusement enregistrés afin de déterminer leurs effets précis sur la croissance, seuls et en interaction avec d'autres facteurs. (Insérer la référence de papier Fennoscandanavia). Avec cette information, la réponse de la largeur des cernes peut être plus précisément comprise et les inférences des cernes historiques (non surveillés) deviennent plus certaines. En principe, cela ressemble au principe du support limitant, mais il est plus quantitatif, comme un étalonnage.

Problème de divergence

Variations (tracé lissés, sur 20 ans) de largeur moyenne des anneaux de croissance (courbe en pointillés) et de leur densité moyenne (trait épais), sur tous les sites, et représentés sous forme d'anomalies normalisées à partir d'une base commune (1881-1940), et comparés (pour des zones équivalentes) aux anomalies de température moyennes de la période de croissance des arbres (avril à septembre), en trait continu mince. D'après Briffa 1998

On dit qu'il y a divergence quand les courbes de températures réelles (températures instrumentales, c'est à dire mesurées par les thermomètres) divergent des températures reconstituées à partir de la densité du bois final et/ou ou de la largeur des cernes des arbres ; ce qui signifie que d'autres facteurs que les facteurs habituels ont exercé ont une influence dominante, positive ou négative sur la croissance de l'arbre (phénomène par exemple observé sur de nombreux sites de l'économe correspondant à la limite forestière dans les forêts nordiques.

Voir aussi

Articles connexes

• Arbre
• Paléoclimat, paléoenvironnement
• Dendrochronologie
• Dendrochimie
• Dendrogéomorphologie
• Dendrométrie
• Histoire environnementale
• Méristème
• Tronc (botanique) (âge d'un tronc)
• Toxicologie, écotoxicologie
• Hydrométéorologie

Liens externes

• Keith Briffa, « Trees as Indicators of Past Climate » [archive du 5 septembre 2006], University of East Anglia
• Tree Rings: A Study of Climate Change, Athena study guide for K-12
• International Tree-Ring Data Bank, maintained by NOAA Paleoclimatology Program and World Data Center for Paleoclimatology.
• Henri D. Grissino-Mayer, « Ultimate Tree-Ring Web Pages », University of Tennessee at Knoxville
• Drew Lorrey, « Running rings around climate change », National Institute of Water & Atmospheric Research

Bibliographie

• Cook E.R, Briffa K.R & Jones P.D (1994) Spatial regression methods in dendroclimatology: a review and comparison of two techniques. International Journal of Climatology, 14(4), 379-402
• L.M. Libby et L.J. Pandolfi, « Temperature Dependence of Isotope Ratios in Tree Rings », Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., vol. 71, n^o 6,‎ 1974, p. 2482–6 (PMID 16592163, PMCID 388483, DOI 10.1073/pnas.71.6.2482, Bibcode 1974PNAS...71.2482L, lire en ligne [PDF])
• (en) K. Briffa et E. Cook, Methods of Dendrochronology: Applications in the Environmental Sciences, Springer, 1990 (ISBN 978-0-7923-0586-6, lire en ligne), « Sect. 5.6: Methods of response function analysis »
• (en) Harold C. Fritts, Tree rings and climate, Academic Press, 1976 (ISBN 978-0-12-268450-0, lire en ligne)
• (en) Dendroclimatology: Progress and Prospects, Springer, 2010 (ISBN 978-1-4020-4010-8, lire en ligne)
• (en) B.H. Luckman, Encyclopedia of Quaternary Science, vol. 1, Elsevier, 2007, 465–475 p. (ISBN 978-0-444-51919-1), « Dendroclimatology »
• (en) Fritz Hans Schweingruber et Eidgenössische Forschungsanstalt für Wald, Schnee und Landschaft, Tree Rings and Environment Dendroecology, Berne, Paul Haupt, 1996 (ISBN 978-3-258-05458-2, lire en ligne), « Ch. 19 »