Date : 2015
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : français / French
Langue / Language : anglais / English
Couverture végétale du sol -- Afrique
Résumé / Abstract : Les biomes herbacés africains intertropicaux devraient faire face, dans un proche futur, à des changements drastiques. Les modèles dynamiques de végétation (DGVM) ont des difficultés à simuler les limites actuelles de ces biomes, notamment parce qu’ils ne prennent pas en compte la diversité des couverts herbacés en C4. Il est donc nécessaire de caractériser cette diversité floristique et physionomique afin qu’elle puisse être facilement prise en compte dans les DGVMs, et que les comparaisons modèle/données (phytolithes) soient possibles.Dans cet objectif, les traits physionomiques des graminées en C4 dominantes au Sénégal et en Afrique du Sud ont été répertoriés. Quatre groupes physionomiques ont été statistiquement discriminés. Ils varient avec la distribution spatiale des biomes et les précipitations régionales. Deux groupes sont fortement corrélés à l’indice de surface foliaire (LAI) et à la biomasse herbacée. Au Sénégal ces deux groupes sont bien différenciés par l’indice phytolithique Iph qui est un proxy des couverts herbacés intertropicaux. En Afrique du Sud, les phytolithes n’ont pas permis de tracer l’ensemble de la transition savane/steppe. Ces deux groupes physionomiques remplissent les critères nécessaires à la caractérisation de types fonctionnels de plantes (PFT). L’intégration de ces PFTs dans le modèle LPJ-GUESS améliore la simulation des biomes herbacés actuels et permet de proposer des simulations pour l’horizon 2100. Ces simulations montrent que l’augmentation de la durée de la saison sèche et de la concentration en CO2 atmosphérique devraient favoriser l’expansion simultanée des steppes et des savanes fermées aux dépens des savanes ouvertes.
Résumé / Abstract : Intertropical african herbaceous biomes are expected to face drastic changes in a near future. However Dynamic Global Vegetation Models (DGVMs) simulate their modern boundaries with poor accuracy, especially at the regional scale. DGVMs fail to consider the diversity of their C4 grass cover. Efforts are thus needed to characterize this floristic and physiognomic diversity in a way that can be used for enhancing DGVMs simulations, and enabling model/data (phytoliths) comparisons. For that purpose, physiognomic traits of dominant C4 grass species settled in Senegal and South Africa were listed. Four grass physiognomic groups were statistically identified. The abundance of four of them significantly varied with biome distributions and regional precipitation. Two grass physiognomic groups were additionally strongly correlated with leaf area index (LAI) and grass biomass. In Senegal, those two groups were also well traced by the Iph phytolith index which is a tropical grass cover proxy. In South Africa the limited set of phytolith data did not allow to observe the full savanna/steppe transition. The two physiognomic groups finally fulfilled the criteria required for creating Plant Functional Types (PFTs). Those new PFTs, parameterized in the LPJ-GUESS DGVM, enhanced the simulation of modern herbaceous biomes distribution in Senegal and South Africa. Simulations were additionally performed for the 2100 horizon. They evidence that the increase of both length of the dry season and atmospheric CO2 concentration should favor the simultaneous spread of steppes and closed savannas at the expense of open savannas.