https://hdl.handle.net/1866/40465

Le changement climatique modifie rapidement la composition, la structure et le fonctionnement de la forêt boréale. Des simulations robustes de la productivité primaire brute (PPB) de la forêt boréale avec des modèles de biosphère terrestre (MBT) sont essentielles pour prédire la force des sources de puits de carbone dans les régions arctiques-boréales. Les mesures de covariance des turbulences fournissent des données précieuses pour l’analyse et l'affinement des MBT. Dans cette thèse, j'ai organisé un ensemble de données d'analyse de modèles pour les forêts boréales d'Amérique du Nord en compilant et harmonisant les données de flux de covariance des turbulences (les flux de dioxyde de carbone, d'eau et d'énergie) et les mesures environnementales (données météorologiques) sur huit peuplements forestiers matures (> 70 ans) représentatifs des différentes caractéristiques de peuplements, de climat et de conditions de pergélisol du biome boréal. L’ensemble de données a été utilisée dans une étude de cas pour paramétrer, forcer et évaluer le schéma canadien de surface terrestre incluant les cycles biogéochimiques (CLASSIC, version 1.3), le MBT de la suite canadienne de modèles du climat et de système terrestre. L'étude de cas a démontré l'utilité de l'ensemble de données et a fourni des lignes directrices pour l’amélioration du modèle CLASSIC. Ensuite, j'ai affiné le taux de carboxylation maximal (Vcmax), l'un des paramètres les plus importants du modèle de photosynthèse, pour les principaux types fonctionnels des plantes boréales (TFP) en utilisant une approche d'optimisation bayésienne. L'optimisation a amélioré les performances de la modélisation du PPB et de l'évapotranspiration. Enfin, avec la nouvelle paramétrisation de CLASSIC, j'ai simulé la PBB de la forêt boréale dans des peuplements forestiers de 1901 à 2100 à partir de données de forçage météorologique soigneusement ajustées en fonction des biais. Les changements dans la PBB annuelle simulée ont été quantifiés et étudiés en lien avec plusieurs contrôles environnementaux biotiques et abiotiques importants. Les simulations long terme ont révélé une augmentation du PBB annuel simulé dans tous les peuplements forestiers au cours des 200 ans. La PPB annuelle simulée dans les peuplements forestiers démontre une variation temporelle considérable des taux de changement du passé, au présent, jusqu'au futur. Les changements du début de la saison de croissance constituaient un contrôle environnemental central de la PPB annuelle simulée dans tous les peuplements forestiers du passé au présent. Il a été identifié que la température de l’air devenait plus importante pour la simulation des PBB annuelles que la durée de la saison de croissance dans le futur. Au cours du 21e siècle, l’augmentation du réchauffement, le dégel du pergélisol associé et les changements dans l’humidité du sol et la dynamique thermique étaient des mécanismes sous-jacents importants pour expliquer ces changements. Ma thèse de doctorat a permis d’identifier les opportunités d’analyses et d’affinement des modèles de biosphère terrestre en lien avec une base de données unique construite dans le cadre de cette thèse. Cette base de données a permis de fournir une nouvelle paramétrisation Vcmax au niveau de différentes TFP dans les modèles et fournir un aperçu de la productivité à long terme de la forêt boréale dans le biome boréal d’Amérique du Nord.


Climate change is rapidly altering boreal forest composition, structure, and functioning. Robust simulations of boreal forest gross primary productivity (GPP) with terrestrial biosphere models (TBMs) are critical for predicting carbon sink-source strength in Arctic-boreal regions. Eddy covariance measurements provide valuable data for benchmarking and refining TBMs. In this thesis, I curated a model benchmarking dataset for North America’s boreal forests by compiling and harmonizing eddy covariance flux (i.e., carbon dioxide, water, and energy fluxes) and supporting environmental measurements (i.e., meteorology) over eight mature forest stands (>70 years old) representative of different stand characteristics, climate, and permafrost conditions in the boreal biome. The dataset was used in a case study to parameterize, force, and evaluate the Canadian Land Surface Scheme Including biogeochemical Cycles (CLASSIC, version 1.3), the TBM of the Canadian suite of climate and Earth system models. The case study demonstrated the utility of the dataset and provided guidelines for further model refinement in CLASSIC. Next, I refined the maximum carboxylation rate at 25 °C (Vcmax25), one of the most important parameters in the photosynthesis model in CLASSIC, for representative boreal plant functional types (PFTs) using a Bayesian optimization approach. The refined PFT-level Vcmax25 yielded improved model performance for GPP and evapotranspiration. Last, I simulated boreal forest GPP in forest stands from 1901 to 2100 with CLASSIC, parameterized using the refined PFT-level Vcmax25. To reduce the uncertainty, daily meteorological forcing data from global historical reanalyses and regional climate projections were downscaled and bias-adjusted for forest stands using a multivariate bias correction algorithm. Changes in simulated annual GPP were quantified in trends and investigated with respect to several important biotic and abiotic environmental controls using a random forest approach. Long-term simulations revealed an increase in simulated annual GPP in all forest stands over the 200 years. However, simulated annual GPP in forest stands was characterized by considerable temporal variation in rates of changes from the past, over the present, to the future. Significant reductions in annual GPP were simulated in forest stands below the southern limit of permafrost during the mid-20th century. During the 21st century, all forest stands were simulated with significant increases in annual GPP. Further analyses show that the start of the growing season was a critical environmental control of simulated annual GPP in all forest stands from the past to the present. However, air temperature would become an important environmental control of simulated annual GPP in the future, showing an importance comparable to or even greater than that of the start of the growing season by the end of the 21st century. Enhanced warming, permafrost thaw, and changes in soil moisture and temperature were important for explaining the changes in simulated annual GPP over the 200 years. My PhD study provides a model benchmarking dataset for benchmarking and refining TBMs, and provides important suggestions for PFT-level Vcmax parameterizations in boreal forests. My long-term simulations reveal that boreal forest GPP in response to climate change had differential changes in different climate and permafrost zones during the 20th and 21st centuries, closely associated with differential changes in soil environment (e.g., soil thermal dynamics).

https://hdl.handle.net/1866/40465