Skip to navigation – Site map
2016

Étude préliminaire de la flore et de la biomasse ligneuse des clairières en haute altitude du Parc National de Kahuzi-Biega, République démocratique du Congo

Gérard Imani, Louis Zapfack, Prince Baraka and Isaac Ahana Mungu

Abstracts

Based on information from conservation services, we analyzed structural and dynamic features of clearings in Kahuzi-Biega National Park (between 2000 and 2300 asl). This analysis covered 15 years and aimed to characterize floristic structure, diversity, and estimate biomass/carbon of clearing. Trees with DBH more than 5 cm were counted and their height measured with laser within various plots. Various indexes and allometric equations were used in to characterize the vegetation and to estimate the biomass. One way Anova and TukeyHDS were also used in order to determine the trend of variation in the diversity and biomass distribution of the clearings. Species like Neoboutonia macrocalyx, Mimulopsis arborescens and Dombeya goetzenii are shown to be prominent in the the Kahuzi-Biega national Park between 2000 and 2300 asl.

Top of page

Full text

Introduction

1Après perturbations, la forêt abandonnée à elle-même est le siège d’un processus fondamental : la régénération. Toute formation forestière relativement stable est soumise à deux phases qui alternent en discontinuité dans l'espace et dans le temps (Rameau, 2008). Il s’agit d’une phase de croissance avec prédominance de phénomènes lents (croissance, maturation, vieillissement sans changements importants dans l'écosystème) et une autre phase de rajeunissement courte qui démarre par une rupture (ouverture) plus ou moins brutale, plus ou moins étendue de la canopée à l'occasion d'un chablis, de la mort d'un arbre ou par l’invasion de certaines lianes, créant ainsi une trouée ou clairière. Les clairières peuvent résulter de processus naturel, le chablis (Denslow, 1980), ou anthropiques (Kassi et al., 2010). Les chablis constituent le phénomène dynamique le plus évident à l’échelle de la parcelle (Rameau, 2008 ; Pascal, 2003). Dans un massif forestier, les clairières jouent un rôle important dans la succession végétale (Chave, 2000). Elles permettent la maximisation de la biomasse et l’augmentation du nombre d’espèces suite à la régénération. Elles assurent le maintien d’une biodiversité élevée au niveau du massif forestier (De Cáceres et al., 2012 ; Yamamoto, 2000). Cependant, l’expérience de l’île de Krakatoa semble prouver que la biodiversité a un temps largement plus long d’équilibrage comparer à la biomasse dans la forêt tropicale (Whittaker et al., 1989).

2La forêt est une mosaïque en perpétuel mouvement. L’ouverture de la canopée est non seulement un moteur de sylvigenèse, mais aussi un processus qui établit des puits actifs pour le stockage du carbone (Oldeman, 1990). À l’échelle d’une parcelle forestière, après un chablis, le stock de carbone est faible, mais augmentera régulièrement pendant la repousse (Feeley et al., 2007 ; Lescuyer et Locatelli, 1999) en relation avec la composition atmosphérique en CO2 et les dépôts azotés du sol (Robert et Saugier, 2003).

3Dans le contexte du Parc National de Kahuzi Biega (PNKB), la canopée a subi dernièrement une accélération d’ouverture suite à l’action de Sericostachyus scandens Gilg & Lopr, une liane envahissante (Balezi et al., 2008 ; Masumbuko et al., 2012), mais aussi par chablis surtout dans la station Tshivanga. En vue d’une gestion rationnelle de cette aire protégée, il est indispensable de disposer des connaissances sur la régénération dans les clairières et d’autres milieux ouverts de la partie haute altitude du PNKB (Masumbuko, 2011).

4L’objectif de cette étude est d’étudier les clairières de cette partie du PNKB et caractériser la dynamique de séquestration de carbone dans ces éco-unités. Nous chercherons à comprendre l’évolution de la diversité floristique, et de la biomasse dans les clairières au cours du temps, sur une chrono-séquence de 15 ans.

Matériel et méthodes

Site d’étude

5Le Parc National de Kahuzi Biega se situe à l’est de la République Démocratique du Congo (RDC) entre 1°36’ et 2°37’ de latitude sud et 27°33’et 28°46’ de longitude Est. Elle s’étend sur les provinces du Maniema, Nord-Kivu et la grande partie en province du Sud-Kivu. Le Parc a actuellement 6000 km2 de superficie (Fischer et Dieterlen, 1996). La température moyenne varie entre 16 et 22 °C, avec des précipitations très élevées, de l’ordre de 1500 à 2000 mm par an. Ces précipitations sont inégalement réparties dans l’année (Yamagiwa et al., 2005).

6Le PNKB a six principaux types de formation végétale (Fischer et Dieterlen, 1996), dont la formation de Forêt ombrophile de montagne entre 1700 et 2400 m d’altitude. L’étude a été réalisée précisément à la station de Tshivanga située entre 2000 et 2300 m d’altitude (Figure 1).

Figure 1. Parc National de Kahuzi-Biega et le secteur de Tshivanga.

Figure 1. Parc National de Kahuzi-Biega et le secteur de Tshivanga.

Méthodes

Données floristiques

7Dans cette étude, la méthode des relevés polyvalents a été utilisée. Cette méthode décrite par Hall et Swaine, (1976) consiste à compter tous les individus ligneux de DBH ≥ 5 cm dans les relevés carré de 20 x 20m (400 m2) (Senterre, 2005). Des mesures de diamètres (DBH diamètre à la hauteur de poitrine) et de hauteurs ont été prises sur chaque arbre. Les relevés ont été choisis après prospection de la zone et identification des sites ayant des clairières. Suivant la disponibilité de ces unités dans la station de Tshivanga et la distance d’un moins 400 m entre elles, neuf relevés correspondant à la séquence choisie ont été réalisés. Seule la station de Tshivanga a été étudiée en raison d’accessibilité et de l’action de la liane Sericostachyus scandens Gilg & Lopr dans cette zone du Parc (Figure 1)

8Pour estimer l’importance des espèces dans les clairières, l’indice de valeur d’importance des espèces (Importance value index : IVI) a été calculé. Il s’agit de la somme de la densité relative (DR), de la dominance relative (DoR) et de la fréquence relative (FR) (Nusbaumer, 2003). L’âge des clairières a été estimé grâce aux données/informations fournies par les services de monitoring du Parc.

Estimation de la biomasse

9L’équation allométrique de Chave et al. (2005) a été utilisée pour estimer la biomasse des espèces arborescentes et arbustives du faite qu’il n’existe pas encore d’équations locales de régions de montagne (Fayolle et al., 2013) et ces équations sont les plus adaptées à la réalité de la zone d’étude. Pour les espèces ligneuses, on a considéré l’équation reposant sur trois paramètres, dont la hauteur, le diamètre et la densité du bois, tandis que pour les lianes, un modèle intégrant uniquement le diamètre a été utilisé (Gerwing et al., 2006 ; Alves et al., 2012). Enfin, une équation appropriée pour les fougères arborescentes a été utilisée pour Cyathea maniana (Tiepolo et al., 2002).

10Les équations ci-dessous présentent les différents modèles utilisés :

111) Arbres et arbustes : biomasse = ρ X exp (α+ln (ρ X DBH2* H), où :

  • ρ est la densité du bois, celle-ci varie a été déterminée grâce à la base de données sur la densité en utilisant la moyenne pour l’espèce (Zanne et al., 2009) ;

  • α est une constante dont la valeur est -2,977 ;

  • H la hauteur.

122) Lianes : biomasse = exp (α+β1 (ln(D)), où :

  • α et β1 sont des constantes et valent respectivement 0,07 et 2,17

133) Cyathea maniana : biomasse = exp (α+β1 ln (1/(DBH) 2) + β2lnH), où :

  • α est une constante et vaut – 6,3789

  • β1 et β2 sont des constantes et valent respectivement -0,877 et 2.151

  • H est la hauteur

14La méthode destructrice a été utilisée sur le terrain pour récolter la biomasse des espèces herbacées, selon la méthode proposée par Zapfack, 2005. Quatre carrés d’un mètre de côté chacun ont été réalisés par relevé. Les parties aériennes de toutes les herbacées étaient récoltées sans l’humus. Un séchage, à poids constant pour tous les échantillons, a été réalisé à l’étuve, à une température constante de 60 °C. Le poids obtenu après séchage correspond à leur biomasse (Zapfack, 2005).

Conversion de la biomasse en carbone

15Pour convertir la biomasse en carbone, on a utilisé le facteur de conversion, considérant que 1 t de bois sec = 0.5 t de C (GIEC, 2000). Pour éviter de surestimer la quantité de carbone séquestré sur une parcelle, le forestier utilise un facteur de correction de 2,5 % (GIEC, 2006). Ainsi, nous avons utilisé un facteur 0,475 pour convertir la biomasse en carbone (Zapfack, 2005).

Analyse des données

16Pour caractériser la diversité floristique des clairières, les indices de diversité (Shannon, équitabilité de Pièlou, densité relative, fréquence relative) ont été calculé et la similarité entre les relevés déterminée en utilisant les indices de similarité de Jaccard et Bray-curtis afin de vérifier le regroupement d’espèces suivant leur incidence et leur abondance (Curtis et Mclntosh, 1950). La variation de la diversité spécifique et de la quantité de carbone selon les classes d’âges le long de la chrono-séquence a été ressortie grâce à l’Analyse de Variance à un facteur, au seuil de significativité 5 %. Enfin, le test de corrélation a permis de déterminer la relation entre la quantité de carbone et le nombre d’individus d’une clairière. Les analyses ont été faites à l’aide du logiciel R.

Résultats

Caractérisation des clairières

17La partie haute altitude du Parc PNKB est caractérisée par des clairières de grande taille, entre 600 et 5000 m², avec une moyenne de 2567 m². Ces clairières se sont formées dans la matrice de forêt secondaire, dominée par Sericostachyus scandens (55,6 %) ou dans les parties où un chablis s’était produit (44,4 %). Les espèces herbacées grimpantes et des lianes comme Gouania longispicata, Urera hypselodendron et Smilax kraussiana s’y trouvent au stade de fourrées. Le sous-bois des clairières est généralement formé par Acanthus pubescens, Mimulopsis arborescens, Senecio mannii, Vernonia auriculifera. Dans les clairières analysées, les mêmes espèces arborescentes montrent une constance relative le long de la chrono-séquence en termes de dominance et densité relative (Tableau 1).

Tableau 1. Taille des clairières, dominance et densité relative des espèces dans les clairières (Ca : clairières de 5 ans, Cb : clairières de 10 ans et Cc : clairières de 15 ans, Do.R = Dominance relative, D.R = Densité relative) / Clearing size, dominance and relatives species density ((Ca = 5 Old clearings, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing),

Clairières

Tailles (m²)

Espèces à DoR élevé

Espèces à DR élevé

Ca1

2500

Alangium chinense, Milletia dura

Alangium chinense, Acanthus pubescens et Milletia dura

Ca2

2500

Macaranga neomildbraediana, Albizia gummifera et Polysciasfulva

Albizia gummifera, Neoboutonia macrocalyx et Polysciasfulva

Ca3

600

Alangium chinense et Neoboutonia macrocalyx

Alangium chinense, Acanthus pubescens et Neoboutonia macrocalyx

Cb1

1500

Alangium chinense et Mimulopsis arborescens

Mimulopsis arborescens, Alangium chinense et Acanthus pubescens

Cb2

2500

Dombeya goetzenii, Alangium chinense et Neoboutonia macrocalyx

Dombeya goetzenii, Alangium chinense et Neoboutonia macrocalyx

Cb3

1500

Alangium chinense et Neoboutonia macrocalyx

Alangium chinense, Neoboutonia macrocalyx et Acanthus pubescens

Cc1

5000

Alangium chinense, Neoboutonia macrocalyx et Dombeya goetzenii

Alangium chinense et Neoboutonia macrocalyx

Cc2

5000

Neoboutonia macrocalyx, Mimulopsis arborescens et Polyscia sfulva

Mimulopsis arborescens, Neoboutonia macrocalyx et Vernonia auriculifera

Cc3

2000

Sapium ellipticum, Macaranga neomildbraediana et Neoboutonia macrocalyx

Sapiumellipticum, Macaranga neomildbraediana et Neoboutonia macrocalyx

Structure de la végétation dans les clairières

18Quatre classes de diamètres ont été constituées pour comparer la structure de la végétation. L’allure générale de la structure diamétrique est celle d’une cloche, avec une prédominance des arbres de la classe de diamètre de 11 à 15 cm (Figure 2). On a observé un nombre réduit d’individus dans les classes d’âges supérieures.

19

Figure 2. Distribution diamétrique des individus dans les clairières (Ca clairière de 5ans, Cb 10 ans et Cc 15ans) / Individual diametric distribution within clearings (Ca = 5 Old clearings, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)

Figure 2. Distribution diamétrique des individus dans les clairières (Ca clairière de 5ans, Cb 10 ans et Cc 15ans) / Individual diametric distribution within clearings (Ca = 5 Old clearings, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)

20Le nombre et la composition en espèces ont varié selon l’âge des clairières (Tableau 2). Pour les clairières de 5 ans les espèces les plus importantes ont été respectivement Alangium chinense, Neoboutonia macrocalyx, Acanthus pubescens, Albizia gummifera, Macaranga neomildbraediana, Bridelia micrantha, Polyscias fulva, Afrocrania volkensii, Milletia dura, Maesa lanceolata, Allophylus kiwuensis.

21Pour les clairières de 10 ans, les espèces les plus importantes ont été respectivement Alangium chinense, Mimulopsis arborescens, Dombeya goetzenii, Neoboutonia macrocalyx, Acanthus pubescens, Vernonia auriculifolia, Galiniera saxifraga, Maesa lanceolata.

22Enfin, les clairières de 15 ans ont été caractérisées par Neoboutonia macrocalyx, Mimulopsis arborescens, Alangium chinense, Sapium ellipticum, Polyscias fulva, Albizia gumifera, Macaranga neomildbraediana, Vernonia auriculifolia, Maesa lanceolata, Dombeya goetzenii.

23Des valeurs d’IVI comprise entre 10,6 et 102,9 ; 14,6 à 110,9 et 65,1 à 11 ont été trouvées respectivement pour les clairières de 5 ans, 10 ans et 15 ans.

Diversité des espèces dans les clairières

24L’indice de Shannon varie entre 1,20 et 2,14. Les individus se répartissent équitablement entre les espèces (0,64 et 0,97). Le nombre d’espèces varie entre 5 et 11 alors que le nombre d’individus varie entre 34 et 57. Les clairières de 15 ans avaient un nombre élevé d’espèces et d’individus.

Tableau 2. Diversité de la flore ligneuse des clairières (R1, R2,… = Relevé 1, Relevé 2,…) / Woody diversity within clearings (R1, R2, … = Releve 1, Releve 2,…)

 Diversité

R1

R2

R3

R4

R5

R6

R7

R8

R9

Richesse spécifique

11

9

7

8

9

6

6

7

5

Individus

44

46

55

36

34

42

57

34

34

Shannon

1,62

2,03

1,24

2,02

2,14

1,23

1,20

1,6

1,21

Équitabilité

0,68

0,92

0,64

0,97

0,97

0,68

0,67

0,82

0,75

25En considérant les classes d’âges de clairières, la variation de l’indice de Shannon, entre les 3 classes d’âges n’est pas statistiquement significative (df = 2, F = 0,95, p > 0,05) Figure 3.

Figure 3. Variation de la diversité des ligneux suivant les classes d’âges (Ca : classe de 5 ans, Cb : classe de 10 ans, Cc : classe de 15 ans) / Woody diversity variation according to age range (Ca = 5 Old clearing, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)

Figure 3. Variation de la diversité des ligneux suivant les classes d’âges (Ca : classe de 5 ans, Cb : classe de 10 ans, Cc : classe de 15 ans) / Woody diversity variation according to age range (Ca = 5 Old clearing, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)

26L’abondance et l’incidence des espèces dans les clairières ne sont pas directement dictées par l’âge des clairières. Sur base de l’indice de Curtis basé sur les abondances, des clairières d’âges différents (Ca3, Ca1 et Cb3) se ressemblent à plus de 60 % (Figure 4). L’indice de similarité de Jaccard a révélé que l’âge n’a pas d’incidence sur la similitude des clairières (Figure 5)

Figure 4. Groupement des clairières par l’indice Curtis suivant les abondances spécifiques (Ca : clairières de 5 ans,Cb : clairières, de 10 ans et Cc : clairières de 15 ans) / Clearings similarity according to Curtis index on base of abundance species (Ca = 5 Old clearing, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)

Figure 4. Groupement des clairières par l’indice Curtis suivant les abondances spécifiques (Ca : clairières de 5 ans,Cb : clairières, de 10 ans et Cc : clairières de 15 ans) / Clearings similarity according to Curtis index on base of abundance species (Ca = 5 Old clearing, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)

Figure 5. Similarité des clairières sur base de l’indice de Jaccard basé sur les incidences (Ca : clairières 5 ans, Cb : clairières de 10 ans, Cc : clairières de 15 ans) / Clearings similarity according to Jaccard Index on based on species incidence (Ca = 5 Old clearing, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)

Figure 5. Similarité des clairières sur base de l’indice de Jaccard basé sur les incidences (Ca : clairières 5 ans, Cb : clairières de 10 ans, Cc : clairières de 15 ans) / Clearings similarity according to Jaccard Index on based on species incidence (Ca = 5 Old clearing, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)

Biomasse et carbone dans les clairières

27La quantité de la biomasse ligneuse ou herbacée varie suivant l’âge de clairière (Tableau 3)

Tableau 3. Quantité de carbone séquestré par les strates arborescente et herbacée / Woody and herbaceous carbon quantity within clearings.

Clairières

Biomasse ligneuse (t/ha)

Carbone ligneuse

(t c/ha)

Biomasse herbacée (t/ha)

Carbone herbacé

(t c/ha)

Ca1

19,94

9,37

2,05

0,96

Ca2

20,51

9,64

0,95

0,45

Ca3

21,73

10,21

0,86

0,40

Cb1

17,07

8,02

1,00

0,47

Cb2

38,64

18,16

1,90

0,89

Cb3

39,78

18,70

2,07

0,97

Cc1

40,51

19,04

1,66

0,78

Cc2

37,70

17,72

1,78

0,84

Cc3

49,37

23,21

1,50

0,71

28On note une augmentation avec l’évolution de l’âge des clairières (Df =2, F = 5,3 et p < 0,05) pour la biomasse ligneuse (Figure 6), tandis que pour la strate herbacée, les stocks de carbone sont inversement proportionnels à l’augmentation de l’âge des clairières (Df =2, F value = 55,69, p< 0,001 ; (Figure 7).

Figure 6. Variation des stocks de carbone ligneux dans les classes d’âges (Ca : clairières de 5 ans, Cb : clairières de 10 ans, Cc : clairières de 15 ans) / Above-ground biomass/carbon variability according to age range (Ca = 5 Old clearing, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)

Figure 6. Variation des stocks de carbone ligneux dans les classes d’âges (Ca : clairières de 5 ans, Cb : clairières de 10 ans, Cc : clairières de 15 ans) / Above-ground biomass/carbon variability according to age range (Ca = 5 Old clearing, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)

Figure 7. Stocks de carbone de la strate herbacée de différentes classes d’âge des clairières (Ca : clairières de 5 ans, Cb : clairières de 10 ans, Cc : clairières de 15 ans) / Herbaceous carbon variability according to age range (Ca = 5 Old clearings, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)

Figure 7. Stocks de carbone de la strate herbacée de différentes classes d’âge des clairières (Ca : clairières de 5 ans, Cb : clairières de 10 ans, Cc : clairières de 15 ans) / Herbaceous carbon variability according to age range (Ca = 5 Old clearings, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)

Discussion

29La station Tshivanga est constituée d’une mosaïque des forêts secondaires à différents stades de développement. Les résultats ont montré qu’au cours de 15 années de la recolonisation indépendant de l’âge des clairières. La formation forestière autour de la clairière influence énormément sa composition en termes d’espèces ligneuses. En effet, l’importance des espèces, leur diversité, leur incidence et leur abondance ne sont pas forcément déterminés par l’âge, mais par d’autres facteurs comme la lumière ou les caractéristiques stationnaires (Hubbell, 2001). Bazzaz et Pickett (1980) et Chave (2000) avaient trouvé que la succession dans les forêts tropicales humides est lente, dynamique et probabiliste. Nos résultats pourraient se justifier par les perturbations permanentes dues à la liane envahissante Sericostachys scandens et l’influence humaine dans cette partie du Parc (Masumbuko et al., 2012 ; Balezi et al., 2008).

30En outre les espèces comme Alangium chinense, Neoboutonia macrocalyx, Mimulopsis arborescens, Dombeya goetzenii et Acanthus pubescens dont l’IVI a été le plus important montrent des caractéristiques d’espèces pionnières (Fischer et Dieterlen, 1996), caractérisées par une croissance rapide. Ces espèces joueraient un grand rôle dans la reconstitution de la canopée et la dynamique interne des formations forestières de cette partie du Parc.

31Contrairement au regroupement des espèces, la biomasse des clairières augmente positivement. La biomasse a varié et augmenté des classes d’âges inférieures aux classes d’âges supérieures (Feeley et al., 2007). Ces résultats corroborent ceux trouvés par Zapfack et al. (2005) et Zapfack (2002) au Cameroun. Ces auteurs avaient trouvé que l’augmentation de carbone va des formations perturbées jeunes de jachères aux formations secondaires et primaires. Cependant, des variations ont été observées entre des clairières de même classe d’âge. Cela pourrait certainement être dû aux conditions stationnaires. Le type de formation végétale et les espèces présentes dans une parcelle influencent la quantité de biomasse (Moonen et al., 2014 ; Vance-Chalcraft et al., 2010). Dans la clairière de 10 ans dominée par l’espèce arbustive Mimulopsis arborescens, de faibles quantités de biomasse ont été constatées, comparativement la clairière de 5 ans, dominée par Alangium chinense. En effet, au-delà de la diversité végétale ( Santamaria et al., 2013 ; Vance-Chalcraft et al., 2010) les traits fonctionnels des espèces (Birouste et al., 2012 ; De Deyn et al., 2008), la structure de la plante et la densité (Kearsley et al., 2013 ; Chave et al., 2005) sont aussi des facteurs déterminants dans le stockage de carbone à l’échelle d’une parcelle. De même, en forêt tropicale, la biodiversité semble avoir un temps d'équilibration largement plus lent que la biomasse (Chave, 2000 ; Whittaker et al., 1989).

32Au niveau de la strate herbacée, la situation est inverse, car la quantité de carbone diminue des clairières moins âgées vers les clairières plus âgées. Ceci s’explique par le fait que la fermeture de la forêt influence négativement le réservoir de carbone de la strate herbacée. Ainsi, la dynamique forestière augmente les stocks de carbone dans la strate arborescente et arbustive au détriment de la strate herbacée.

Conclusion

33Cette étude a permis de caractériser et d’évaluer la quantité de biomasse/carbone séquestré par les clairières de la partie haute altitude du parc National de Kahuzi-Biega sur une chrono-séquence de 15 ans. La végétation des clairières de la station Tshivanga du PNKB est caractérisée par la présence de plusieurs espèces, dont les plus importances sont Alangium chinense, Neoboutonia macrocalyx, Mimulopsis arborescens, Dombeya goetzenii et Acanthus pubescens. Ces espèces jouent un rôle très important dans la dynamique interne de cet écosystème. Le groupement des espèces en fonction de l’abondance et de l’incidence révèle que l’âge n’influence pas l’abondance des espèces ou leur incidence dans les clairières. La quantité de carbone varie significativement le long de la chrono-séquence, que ce soit au niveau des ligneux ou dans la strate herbacée. Pour les espèces ligneuses, la quantité de carbone augmente avec l’âge des clairières, alors que pour la strate herbacée, la quantité de carbone est inversement proportionnelle à l’âge des clairières. Les mesures de conservation plus efficaces pourraient être des facteurs influençant une bonne dynamique forestière impliquant celle de carbone et de diversité végétale des clairières. Ce travail doit être complété par l’évaluation du carbone du sol pour mieux comprendre les phénomènes écologiques qui se passent dans les clairières de ces formations de montagne du Parc National de Kahuzi-Biega en République Démocratique du Congo. Également, un travail consistant développer les équations allométriques spécifiques au zone de montagne surtout pour le cas du Rift albertin est nécessaire.

Remerciements

34Les auteurs remercient l’Union Européenne à travers le projet Forêt et Changement Climatique au Congo (FCCC) sous la gérance du CIFOR en République Démocratique du Congo.

Top of page

Bibliography

Alves, L.F., M.A. Assis, J. van Melis, A.L.S. Barros, S.A. Vieira, F.R. Martins, L.A. Martinelli et C.A. Joly, 2012, Variation in liana abundance and biomass along an elevational gradient in the tropical Atlantic Forest (Brazil). Ecol. Res., 27, pp. 323–332, doi :10.1007/s11284-011-0902-8

Balezi, Z., M. Nyakabwa, J. Lejoly, 2008, Etude écologique de la liane envahissante Sericostachys scandens dans la partie de haute altitude du Parc National de Kahuzi – Biega (PNKB) Sud-Kivu, R.D.Congo, Ann. la Fac. Sci. Sci. appliquées del’Université Off. Bukavu, 1, pp. 1–12.

Bazzaz, F.A. et S.T. Pickett, 1980, Physiological Ecology of Tropical Succession : A Comparative Review, Annu. Rev. Ecol. Syst., 11, pp. 287–310, doi :10.1146/annurev.es.11.110180.001443

Birouste, M., E. Kazakou, A. Blanchard et C. Roumet, 2012, Plant traits and decomposition : are the relationships for roots comparable to those for leaves ? Ann. Bot. 109, pp. 463–72, doi :10.1093/aob/mcr297

Chave, J., 2000, Dynamique spatio-temporelle de la forêt tropicale. Ann. Physiol. 25, 186 p.

Chave, J., C.Andalo, S.Brown, M. A Cairns, J.Q. Chambers, D. Eamus, H. Fölster, F. Fromard, N. Higuchi, T. Kira, J.-P Lescure, B.W. Nelson, H.Ogawa, H. Puig, B. Riéra et T. Yamakura, 2005, Tree allometry and improved estimation of carbon stocks and balance in tropical forests. Oecologia, 145, pp. 87–99, doi :10.1007/s00442-005-0100-x

Curtis, J.. et R. Mclntosh, 1950, The interrelations of certain analytic and synthetic phytosociological characters, Ecology, 31, pp. 434–455, doi :10.2307/1931497

De Cáceres, M., P. Legendre, R.,Valencia, M. Cao, L. Chang, G. Chuyong, R. Condit, Z. Hao, C. Hsieh, S. Hubbell, D. Kenfack, K.Ma, X. Mi, N. Noor, A. Kassim, H. Ren, S. Su, D. Thomas, , W.Ye et F. He, 2012, The variation of tree beta diversity across a global network of forest plots. Glob. Ecol. Biogeogr., 21, pp. 1191–1202, doi :10.1111/j.1466-8238.2012.00770.x

De Deyn, G.B., J.H.C. Cornelissen et R.D.Bardgett, 2008, Plant functional traits and soil carbon sequestration in contrasting biomes. Ecol. Lett., 11, pp. 516–31, doi :10.1111/j.1461-0248.2008.01164.x

Denslow, J.S., 1980. Gap Partitioning among Tropical Rainforest. Biotropica, supplément, 12, pp. 47–55, doi :10.2307/2388156

Fayolle, A., J.-L Doucet, J.-F Gillet, N. Bourland et P. Lejeune, 2013, Tree allometry in Central Africa : Testing the validity of pantropical multi-species allometric equations for estimating biomass and carbon stocks. For. Ecol. Manage., 305, pp. 29–37, doi :10.1016/j.foreco.2013.05.036

Feeley, K.J., S.J. Davies, P.S. Ashton, S. Bunyavejchewin, M. Nur Supardi, A.R. Kassim, S. Tan et J. Chave, 2007, The role of gap phase processes in the biomass dynamics of tropical forests. Proc. R. Soc. B Biol. Sci., 274, pp. 2857–2864, doi :10.1098/rspb.2007.0954

Fischer, E., 1996, Die Vegetation Des Parc National De Kahuzi-Biega, Sud-Kivu, Zaire, Franz Steiner Verlag. Stuttgart, 239 p.

Gerwing, J., S. Schnitzer, R. Burnham, F. Bongers, J. Chave, S. DeWalt, C. Ewango, R. Foster, D. Kenfack, M. Mart, M. Parren, N. Parthasarathy, F. Putz, D. Thomas, 2006, A Standard Protocol for Liana Censuses. Biotropica, 38, pp. 256–261, doi :10.1111/j.1744-7429.2006.00134.x

Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC), 2000, L'utilisation des terres , le changement d ’ affectation des terres et la foresterie. Rapport de travail Groupe d'expert climat, 30 p.

Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC), 2006, Terres forestières  : Agriculture, foresterie et autres affectations des terres, Rapport de travail Groupe d'expert climat, 93 p.

Hall, J.B. et M.D. Swaine, 1976, Classification and ecology of closed-canopy forest in Ghana. J. Ecol., 64, pp. 913–951.

Hubbell, S.P., 2001, The unified neutral theory of biodiversity and biogeography. Princeton University Press and copyrighted, 29 p.

Kassi, N.J., E. Eke-Assi et M.S. Tiebre, 2010, Biodiversité végétale et vitesse de la régénération de la forêt classée de Sanaimbo (Côte d’Ivoire). Sci. Nat., 7, pp. 195–206.

Kearsley, E., T. De Haulleville, K. Hufkens, K. Alidé, T. Benjamin, G. Baert, D. Huygens, Y. Kebede, P. Defourny, J. Bogaert, H. Beeckman, K. Steppe et H. Verbeeck, 2013, Conventional tree height–diameter relationships significantly overestimate aboveground carbon stocks in the Central Congo Basin. Nat. Commun., 4, 8, doi :10.1038/ncomms3269

Lescuyer, G. et B. Locatelli, 1999, Rôles et Valeurs des forêts tropicales dans le changement climatique. Bois Forêts des Trop., 260, pp. 5–18.

Masumbuko, N., 2011, Ecologie de sericostachys scandens, liane envahissante dans les forêts de montagne du Parc National de Kahuzi-Biega, République Démocratique du Congo. Thèse de Doctorat, Université Libre de Bruxelles, 192 p.

Masumbuko, N., M. Habiyaremye et J. Lejoly, 2012, Woody climbing plants influence the structure of the mountain forest in the Kahuzi-Biega National Park , DR Congo. Reg. environnemental Chang., 12, pp. 951–959, doi :10.1007/s10113-012-0309-2

Moonen, P.C.J., S. Van Ballaert, B. Verbist, F. Boyemba, B. Muys, 2014, Accurate assessment of Congo basin forest carbon stocks requires forest type specific assessments. Geophys. Res. Abstr., 16, pp. 75–75.

Nusbaumer, L., 2003, Structure et composition floristique de la Forêt classée du Scio (Côte d’Ivoire) : Etude descriptive et comparative. Université de Génève, Travail de Diplôme, 153 p.

Oldeman, R.A., 1990, Forests : Elements of silvology. Springer Berlin Heidelberg, Berlin, England, 565p., doi :10.1007/978-3-642-75211-7

Pascal, J., 2006, Notions sur les structure et dynamique des forêts tropicales humides. Rev. For. Française, pp. 118–130, doi :10.4267/2042/5765

Rameau, J.C., 2008, Dynamique des écosystèmes, [En ligne] URL : http://www.ecosociosystemes.fr/dynamique.html, consulté le 15 Mai 2014

Robert, M. et B. Saugier, 2003, Contribution des écosystèmes continentaux à la séquestration du carbone. Comptes Rendus Geosci., 335, pp. 577–595, doi :10.1016/S1631-0713(03)00094-4

Santamaria, J., M. Anta-Barrio et P. Alvarez-Alvarez, 2013, Potential above ground biomass production and total tree carbon sequestration in the major forest species in NW Spain. Int. For. Rev., 15, pp. 273–289.

Senterre, B., 2005, Recherches méthodologiques pour la typologie de la végétation et la phytogéographie des forêts denses d’Afrique tropicale. Thèse de Doctorat, Université libre de Bruxelles, Belgique, 116 p.

Tiepolo, G., M.Calmon, A. Feretii, 2002, Measuring and Monitoring Carbon Stocks at the Guaraqueçaba Climate Action Project, Paraná, Brazil, in : International Symposium on Forest Carbon Sequestration and Monitoring, 153, pp. 98–115.

Vance-Chalcraft, H.D., M.R. Willig, S.B. Cox, A.E. Lugo et F.N. Scatena, 2010, Relationship Between Aboveground Biomass and Multiple Measures of Biodiversity in Subtropical Forest of Puerto Rico. Biotropica, 42, pp. 290–299, doi :10.1111/j.1744-7429.2009.00600.x

Whittaker, R.J., M.B. Bush et K. Richards, 1989, Plant Recolonization and Vegetation Succession on the Krakatau Islands, Indonesia. Ecol. Monogr. 59, pp. 59–123.

Yamagiwa, J., A.K. Basabose, K. Kaleme, T. Yumoto, 2005, Diet of Grauer’s Gorillas in the Montane Forest of Kahuzi, Democratic Republic of Congo. Int. J. Primatol., 26, pp. 1345–1373.

Yamamoto, S.-I., 2000, Forest Gap Dynamics and Tree Regeneration. J. For. Res., 229, pp. 223–229.

Zanne, A.E., G. Lopez-Gonzalez, D.A. Coomes, J. Ilic, S. Jansen, S.L. Lewis, R.B. Miller, N.G. Swenson, M.C.Wiemann et J. Chave, 2009, Global wood density database. Dryad, [En ligne] URL : http://hdl.handle.net/10255/dryad.235. Consulté Avril 2015.

Zapfack, L., 2005, Impact de l’Agriculture itinérante sur brulis sur la biodiversité végétale et la séquestration de carbone.Thèse de Doctorat, Université de Youndé I, Cameroun, 225 p.

Zapfack, L., S. Engwald, B. Sonke, G. Achoundong et B.A. Madong, 2002, The impact of land conversion on plant biodiversity in the forest zone of Cameroon. Biodivers. Conserv., 11, pp. 2047–2061.

Top of page

List of illustrations

Title Figure 1. Parc National de Kahuzi-Biega et le secteur de Tshivanga.
URL http://vertigo.revues.org/docannexe/image/17564/img-1.jpg
File image/jpeg, 156k
Title Figure 2. Distribution diamétrique des individus dans les clairières (Ca clairière de 5ans, Cb 10 ans et Cc 15ans) / Individual diametric distribution within clearings (Ca = 5 Old clearings, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)
URL http://vertigo.revues.org/docannexe/image/17564/img-2.jpg
File image/jpeg, 40k
Title Figure 3. Variation de la diversité des ligneux suivant les classes d’âges (Ca : classe de 5 ans, Cb : classe de 10 ans, Cc : classe de 15 ans) / Woody diversity variation according to age range (Ca = 5 Old clearing, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)
URL http://vertigo.revues.org/docannexe/image/17564/img-3.png
File image/png, 23k
Title Figure 4. Groupement des clairières par l’indice Curtis suivant les abondances spécifiques (Ca : clairières de 5 ans,Cb : clairières, de 10 ans et Cc : clairières de 15 ans) / Clearings similarity according to Curtis index on base of abundance species (Ca = 5 Old clearing, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)
URL http://vertigo.revues.org/docannexe/image/17564/img-4.jpg
File image/jpeg, 56k
Title Figure 5. Similarité des clairières sur base de l’indice de Jaccard basé sur les incidences (Ca : clairières 5 ans, Cb : clairières de 10 ans, Cc : clairières de 15 ans) / Clearings similarity according to Jaccard Index on based on species incidence (Ca = 5 Old clearing, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)
URL http://vertigo.revues.org/docannexe/image/17564/img-5.jpg
File image/jpeg, 56k
Title Figure 6. Variation des stocks de carbone ligneux dans les classes d’âges (Ca : clairières de 5 ans, Cb : clairières de 10 ans, Cc : clairières de 15 ans) / Above-ground biomass/carbon variability according to age range (Ca = 5 Old clearing, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)
URL http://vertigo.revues.org/docannexe/image/17564/img-6.png
File image/png, 9.6k
Title Figure 7. Stocks de carbone de la strate herbacée de différentes classes d’âge des clairières (Ca : clairières de 5 ans, Cb : clairières de 10 ans, Cc : clairières de 15 ans) / Herbaceous carbon variability according to age range (Ca = 5 Old clearings, Cb = 10 old clearing and Cc = 15 old clearing)
URL http://vertigo.revues.org/docannexe/image/17564/img-7.png
File image/png, 9.8k
Top of page

References

Electronic reference

Gérard Imani, Louis Zapfack, Prince Baraka and Isaac Ahana Mungu, « Étude préliminaire de la flore et de la biomasse ligneuse des clairières en haute altitude du Parc National de Kahuzi-Biega, République démocratique du Congo », VertigO - la revue électronique en sciences de l'environnement [Online], Regards / Terrain, Online since 21 September 2016, connection on 22 March 2017. URL : http://vertigo.revues.org/17564 ; DOI : 10.4000/vertigo.17564

Top of page

About the authors

Gérard Imani

Enseignant chercheur à l’Université Officielle de Bukavu, Laboratoire d’écologie et gestion des ressources végétales, Doctorant à l’Université de Kisangani, 162 Bukavu, RD Congo, courriel : imanigerard2006@yahoo.fr

Louis Zapfack

Professeur en Écologie, systématique et changement climatique, Université de Yaoundé I, Département de biologie et physiologie végétale, 812 Yaoundé, Cameroun, courriel : lzapfack@uy1.uninet.cm

By this author

Prince Baraka

Assistant à la recherche et à l’enseignement, l’Université de Kinshasa, RD Congo, Wamba, n4, Commune de Ngaliema, Kinshasa RDC ; 117KIN XI

Isaac Ahana Mungu

Étudiant en master à l’Université de Kisangani, 2012 Kisangani, RD Congo, courriel : isaacmakelele1@gmail.com

Top of page

Copyright

Licence Creative Commons
Les contenus de VertigO sont mis à disposition selon les termes de la Licence Creative Commons Attribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Pas de Modification 4.0 International.

Top of page