Cartographier les services écosystémiques : quelles données, quels modèles, quelles incertitudes ? Exemple autour du bassin de vie de Grenoble

Abstract

L’évolution des cadres institutionnels et politiques autour de la question des Services Ecosystémiques \(SE\), notamment avec la nouvelle loi Biodiversité en 2016 en France, amène à une obligation de leur prise en compte dans la gestion territoriale. Cela nécessite l’utilisation d’informations spatialement explicites, et par conséquent le développement de modèles permettant de cartographier les SE. La plupart des modèles se basent sur ou utilisent comme proxy des cartes d’Occupation ou d’Utilisation des Sols \(OS\/US\). À partir d’une base de données spatialisée extrêmement précise, nous avons appliqué ou adapté des modèles permettant de cartographier 15 SE. Les résultats montrent que selon l’implication de la base de données d’OS\/US en entrée dans les modèles, le type de modèle choisi \(proxy vs. processus\) et les processus modélisés, les patrons spatiaux résultants sont plus ou moins dépendants de la carte d’OS\/US d’entrée. L’analyse critique des limites et incertitudes inhérentes à la constitution des cartes d’OS\/US \(en général et la notre en particulier\), ainsi que l’utilisation de ces cartes à des fins de modélisation de SE a montré : 1- les apports notamment dans les milieux agricoles d’une description précise des dynamiques interannuelles de l’OS\/US pour la quantification de SE d’approvisionnement ; 2- l’implication de limites typologiques d’OS\/US pour la quantification de SE, notamment dans notre travail pour les milieux forestiers et semi-naturels. L’usage de la télédétection apparait alors comme une piste sérieuse d’amélioration à la fois typologique pour mieux caractériser l’OS\/US et également à utiliser comme donnée d’entrée indépendante dans les modèles de SE.The evolution of institutional and policy frameworks for Ecosystem Services \(ES\), especially the new 2016 biodiversity legislation in France, make accounting for ES in land use management mandatory. This requires the use of spatially explicit information, and therefore the development of models to map ES. Most models are based on or use Land Use or Land Cover maps \(LU\/LC\) as a proxy. Using a highly accurate spatialized LU\/LC database, we applied or adapted models to map 15 ES. We show that depending on the implication of the LU\/LC database as input to the models, the type of model \(proxy vs. process based\) and the processes modeled, the resulting spatial patterns are more or less dependent on the LU\/LC database. The critical analysis of limits and uncertainties in the LU\/LC mapping process \(in general and for our database in particular\), and the use of these maps for modelling ES showed : 1 - the benefits, especially in agricultural areas, of precise description and monitoring of LU\/LC inter-annual dynamics for the quantification of ES supply ; 2- the consequences of LU\/LC typological limits for the quantification of ES, especially in our work in forest and semi-natural areas. The use of remote sensing should support a serious typological improvement to better characterize the LU\/LC and also use as independent input data in ES models.