Caractérisation de la distribution spatiale de déterminants biophysiques de services écosystémiques à l'échelle régionale

Résumé Fr

L'évaluation des services écosystémiques (SEs) à résolution spatiale fine est souvent réalisée sur de faibles à moyennes étendues (échelles "méso" et "micro"). On recense encore peu ce type d'études d'évaluation fine sur de grandes étendues. Ces études à large échelle, prenant en compte une diversité de SEs permettraient des analyses des bouquets de services et des analyses multi-échelles identifiant les différences et complémentarités entre les SEs (Englund et al. 17). Nous proposons de présenter un travail préparatoire à une évaluation de SEs à grain fin et large étendu, soit la caractérisation spatialisée de déterminants potentiels de services liés à la biodiversité faunistique et floristique (p.e. : pollinisation, contrôle des ravageurs). Notre étude est centrée sur deux ensembles de déterminants biophysiques que nous cherchons à évaluer de manière spatialement explicite à l'échelle de la Région Grand-Est (57 433 km2) : la diversité cultivée (agro-diversité) et l'organisation de la mosaïque paysagère. Dans un premier temps, chacun des déterminants a été évalué séparément. L'agro-diversité a été caractérise via l'analyse des séquences de cultures reconstituées à partir du traitement des Registres Parcellaires Graphiques de 2008 à 2014 (Leenhardt, Therond et Mignolet, 2012). La diversité de chaque séquence de cultures a été évaluée. Les résultats ont ensuite été spatialisés au grain de l'îlot agricole. L'organisation du paysage a été caractérisée via le calcul de plusieurs métriques (p.e. : longueur des linéaires de haies, indices de diversité et d'équitabilité de Shannon) à deux grains spatiaux : le grain régulier d'une maille hexagonale d'un km2 et le grain de la commune correspondant au territoire d'organisation et d'action d'une collectivité locale. Dans un second temps, nous avons analysé les relations entre ces deux ensembles d'indicateurs en prenant en compte leurs distributions spatiales respectives avec des méthodes d'analyse spatiale (p.e. clustering). Cette communication s'inscrit dans le cadre du projet PSDR ASTRAL (INRA-Région Grand Est) qui vise à cartographier et évaluer les services écosystémiques dans la région Grand Est.