Modélisation prospective et échelles spatiales en montagne : application aux Pyrénées françaises

par Laure Vacquié

Thèse de doctorat en Géographie et aménagement

Sous la direction de Martin Paegelow et de Thomas Houet.

Soutenue le 03-06-2015

à Toulouse 2 , dans le cadre de École doctorale Temps, Espaces, Sociétés, Cultures (Toulouse) , en partenariat avec Géographie de l'environnement (Toulouse) (laboratoire) .

Le président du jury était Christine Voiron-Canicio.

Le jury était composé de Martin Paegelow, Thomas Houet, Jean-François Mas, Arnaud Banos, Delphine Leenhardt, Peter Verburg.

Les rapporteurs étaient Jean-François Mas, Arnaud Banos.


  • Résumé

    Les espaces montagnards représentent des zones à forts enjeux environnementaux, économiques, sociaux voire culturels. Les changements d’occupation et d’usage du sol qui s’y tiennent, qu’ils soient d’origine anthropiques ou non, ont engendré, au cours des dernières décennies, des dynamiques significatives d’enfrichement et de reforestation dans les Pyrénées françaises. Les tendances en cours laissent présager que ces dynamiques vont s’amplifier à l’avenir. Si ces dynamiques sont étroitement liées au déclin des activités agro-sylvo-pastorales, la localisation des zones potentiellement concernées constitue un réel enjeu pour les gestionnaires et les acteurs locaux. Dans une perspective de gestion à moyen ou long terme des espaces montagnards, il est aujourd’hui essentiel de pouvoir leur fournir une vision quantifiée des futurs possibles de leur territoire afin d’éclairer leurs décisions. L’objectif de ce travail est de construire des scénarios prospectifs spatialisés à trois échelles différentes et emboîtées (régionale, locale et micro-locale) afin d’identifier les espaces les plus vulnérables aux changements d’occupation et d’usage du sol et d’analyser l’influence des échelles spatiales et des approches de modélisation sur leur localisation. La démarche méthodologique s’articule autour de quatre étapes. La première étape consiste à identifier les approches de modélisation prospective qui sont privilégiées selon les échelles spatiales considérées. La seconde étape vise à construire « la base » des scénarios. La troisième étape consiste à produire les scénarios prospectifs spatialisés à chacune des échelles spatiales, selon des démarches de modélisation adaptées et des facteurs explicatifs pertinents, afin de simuler l’évolution possibles des paysages montagnards et d’identifier les espaces les plus vulnérables aux processus d’enfrichement et de reforestation. Enfin, la dernière étape consiste à analyser l’influence des échelles et des approches de modélisation au sein des travaux de prospective. Les scénarios prospectifs spatialisés ont permis (i) de quantifier et de spatialiser les impacts possibles de contextes socio-économiques et environnementaux contrastés sur les changements d’occupation et d’usage du sol et (ii) d’identifier les espaces les plus vulnérables aux changements à chacune des échelles considérées. Le croisement des scénarios produits a également permis d’évaluer l’incertitude spatiale des changements liée au futur. Les modèles pattern-based, utilisés à l’échelle régionale et locale, tendent à sous-estimer les changements par rapport au modèle process-based appliqué à l’échelle micro-locale. Au final, l’approche multi-scalaire a permis : d’apporter des connaissances sur le fonctionnement du système pyrénéen, voire de combler des lacunes quant aux données disponibles, qu’une approche mono-scalaire n’aurait pas produites ; de cibler les espaces les plus propices aux changements et d’établir un degré de confiance quant aux approches de modélisation choisies dans le but d’éclairer les politiques et stratégies de gestion.

  • Titre traduit

    Prospective modelling and spatial scales in mountainous areas : application to the French Pyrenees


  • Résumé

    Mountain areas exhibit high environmental, economic, social or cultural values. Land use and cover changes (LUCC), whether or not from anthropogenic origin, have led to significant encroachment and reforestation dynamics over the last decades in the French Pyrenees. Current trends suggest that these dynamics will amplify in the future. If they are closely related to the decline of agropastoral and forestry activities, the location of potentially affected areas is of great importance for managers and local stakeholders. For medium to long-term management perspectives, it is now essential to provide a quantified vision of possible futures of their territory to help in the definition of sustainable strategies. The objective of this work is to spatialize future scenarios at three different scales (regional, local and micro-local) to identify the most vulnerable areas to LUCC and analyze the influence of spatial scales and modeling approaches on their location. The methodology is based on four stages. The first step is to identify prospective modelling approaches that are preferred according to the considered spatial scales. The second step is to provide the knowledge for building scenarios. The third step is to simulate future scenarios at each spatial scales to identify the most vulnerable areas to encroachment and reforestation. The last step is to analyze the influence of scales and modeling approaches in the prospective framework. Spatially explicit scenarios allow to (i) quantify and assess possible impacts of contrasting socio-economic and environmental contexts on LUCC, and (ii) identify the most vulnerable areas to encroachment and reforestation for each considered spatial scale. Moreover, the combination of scenarios allows to evaluate the spatial uncertainty, regrouping the inherent and the ensemble uncertainties, related to future LUCC. The pattern-based models used at the regional and local levels tend to underestimate LUCC compared to the process-based model used. Finally, the multi-scale approach allowed to provide knowledge on the Pyrenean land system that a single scale approach would not have provided, to target the areas at stake regarding future LUCC and to establish a degree of confidence in the adopted modeling approaches in order to help in the definition and assessment of land use policies and strategies.


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