Dendroclimatologie

La dendroclimatologie se base principalement sur deux propriétés des anneaux de croissance du bois :

• Ils sont plus larges quand les conditions environnementales favorisent leur croissance, plus étroits quand les temps sont difficiles pour l'arbre ;
• la densité maximale du bois final (ou MXD pour « maximum latewood density ») se montre encore plus intéressante que la simple largeur des cernes. Elle a permis de reconstituer de nombreux climats locaux depuis des siècles et jusqu'à milliers d’années.

La corrélation du climat local (température, pluviométrie...) avec la largeur des cernes (et d'autres facteurs d'influences) ont été vérifiés par des études faite sur des arbres ayant vécu depuis que l'on mesure précisément la température de l'air et la pluviométrie, y compris en zone froide (où un phénomène de décorrélation a été repéré dans la Taïga) et en zone aride (en zone péri saharienne notamment, où on a pu à l'occasion montrer d'une part que les croissances du blé et des arbres ne sont pas corrélés, et d'autre part que les sécheresses sont en Algérie plus intenses et fréquentes depuis la fin du XX^e siècle, et enfin que la pluviométrie est un facteur majeur d'influence, plus que la température ; elle atteint environ 75 % des variations de largeur de cernes du pin Pinus halepensis ; d'après la dendroclimatologie le record de durée de sécheresse est en Algérie de cinq ans (1877–1881)[4].

En combinant les études sur les cernes avec des études de dendrochimie, dendrobiochimie[5] et d’autres données indirectes sur le climat, les scientifiques peuvent reconstituer plus finement les climats locaux, régionaux et mondiaux passés (paléoclimatologie).

La dendrochimie et les analyses isotopiques[6] permettent d'obtenir des résultats encore plus précis, conduisant à une nouvelle discipline, la dendroécologie[7]

Les cernes de croissance d’arbre sont des indices du climat passé, au moins pour les raisons suivantes :

• ils permettent souvent de bien dater l'arbre ou son bois (via la dendrochronologie, par la correspondance des anneaux d’échantillon à échantillon, qui permet de reconstruire le passé en utilisant des échantillons d'arbres morts depuis longtemps, récupérés dans les bâtiments ou meubles anciens ou lors de fouilles archéologiques).
• En zone froide à tempérée, ils sont clairement démarqués par incréments annuels, ce qui n’est généralement pas le cas des investigations faites par forages dans les tourbières, les sédiments de lacs ou marins, les glaces…
• ils réagissent à de multiples effets climatiques (température, humidité, nébulosité, inondation/sécheresse, phytopathologie, apports environnemental de métaux ou métalloïdes toxiques…de sorte que divers aspects du climat (pas seulement la température) peuvent être conjointement étudiés.

Cependant des sources potentielles de confusion sont à prendre en compte.

Les facteurs limitants peuvent par exemple être :

• une couverture géographique insuffisante ;
• l’absence d’arbre (en altitude, dans le désert) ;
• une résolution annulaire difficile ou impossible dans certains bois de la zone équatoriale ou tropicale où les cernes peuvent être absents ou plus difficiles à interpréter ;
• les difficultés de collecte de bois très anciens.
• des facteurs de confusion (climatiques et non-climatiques) qui peuvent notamment être des effets non linéaires du climat sur les cernes.

Le champ scientifique de la dendroclimatologie utilise plusieurs méthodes pour s’adapter partiellement à ces défis. En particulier ces risques de confusion et les risques d’erreurs qui en découlent se réduisent quand le nombre d’échantillons étudiés augmente.

Des moyens d’isoler certains facteurs uniques (d’intérêt) existent, par exemple

• des études botaniques permettant, en y incluant des paramètres hydrométéorologiques de « calibrer » différentes influences des facteurs climatiques (température, précipitations, ensoleillement et vent) sur la croissance des cernes ;
• des choix adaptés d’échantillonnage, au sein de « peuplements représentatifs » (ceux censés répondre principalement à la variable d’intérêt). Pour différencier les facteurs climatiques en cause dans une séquence temporelle de cernes, les scientifiques collectent des informations à partir de "peuplements représentatifs » ou en situation extrême ou limite (par exemple limite forestière en altitude ; là, les arbres sont - plus qu’ailleurs - affectés par des températures hivernales glaciales (facteur plus "limitant" que la variation des précipitations, l’eau étant plutôt en excès à cette altitude). Inversement, les changements de précipitations devraient davantage marquer des peuplements d’arbres situés aux lignes de démarcation des altitudes plus basses. Ce n'est pas une solution parfaite, car de nombreux facteurs ont toujours un impact sur les arbres, même au niveau du « peuplement limitant », mais cela aide. En théorie, la collecte d’échantillons dans des peuplements limitrophes (par exemple limitrophes des limites supérieures et inférieures d'une même montagne) devrait permettre de résoudre mathématiquement de multiples facteurs climatiques.

Ce sont notamment le sol, l'âge de l’arbre, l'occurrence et l'intensité d'incendies, la concurrence entre arbres, les différences génétiques, l'exploitation forestière ou toute autre perturbation humaine significative, ou encore l'impact des herbivores (en particulier le pâturage des bisons, moutons, chèvres) ou autre animaux capable d'écorcer le tronc de certains arbres, les infestations de ravageurs, les maladies et la concentration de CO₂, d’ozone ou de polluant acide (SOx.)…

Pour éliminer les facteurs de confusion qui varient de manière aléatoire dans l'espace (d’un arbre à l’autre ou d’une parcelle à l’autre), une solution est de collecter suffisamment de données (⇒ davantage d'échantillons) pour compenser le « bruit » (la source de confusion). L’âge des arbres est corrigé avec diverses méthodes statistiques : soit en ajustant les courbes splines à l’enregistrement global, soit en utilisant des arbres âgés similaires pour la comparaison sur différentes périodes (normalisation des courbes régionales). Un examen minutieux et une sélection de site aident à limiter certains effets de confusion, par exemple, le choix de sites aussi peu perturbés que possible par l'homme moderne.

En général, les climatologues supposent une dépendance linéaire de la largeur de l'anneau à une variable d'intérêt (par exemple, l'humidité). Cependant, en deçà ou au-delà de certains seuils physiologiques de l'arbre, quand et si la variable change suffisamment, la réponse peut se stabiliser voire se retourner (trop de chaleur ou trop d'humidité ou trop de CO₂ au-delà d'un certain seuil induit une diminution de croissance de l'arbre. Des interactions entre facteurs sont possibles, qui peuvent alors induire des réponses non linéaires dans la croissance de l'arbre (ex : "température x précipitations"). Ici aussi, l'étude du "peuplement limite" aide à isoler une variable d'intérêt.

Les études et expériences botaniques aident à estimer l’impact des variables confusionnelles et parfois orientent les corrections correspondantes. Ces expériences incluent :

1. des études où toutes les variables de croissance sont contrôlées (par exemple dans une serre) ;
2. des études avec contrôle partiel (ex : expériences FACE [Amélioration de la concentration en air libre]) ;
3. des études dans la Nature, où les facteurs de confusion sont étudiés et surveillés.

Dans tous les cas, il faut que plusieurs facteurs de croissance soient très soigneusement enregistrés afin de déterminer leurs effets précis sur la croissance, seuls et en interaction avec d'autres facteurs. Avec cette information, la réponse de la largeur des cernes peut être plus précisément comprise et les inférences des cernes historiques (non surveillés) deviennent plus certaines. En principe, cela ressemble au principe du support limitant, mais il est plus quantitatif, comme un étalonnage.

Variations (tracé lissés, sur 20 ans) de largeur moyenne des anneaux de croissance (courbe en pointillés) et de leur densité moyenne (trait épais), sur tous les sites, et représentés sous forme d'anomalies normalisées à partir d'une base commune (1881-1940), et comparés (pour des zones équivalentes) aux anomalies de température moyennes de la période de croissance des arbres (avril à septembre), en trait continu mince. D'après Briffa & al. (1998)[8]

Dans le domaine de la dendroclimatologie, on dit qu'il y a anomalie de divergence quand les courbes de températures "instrumentales" (c'est-à-dire mesurées par les thermomètres) divergent des températures enregistrées dans les cernes de croissance du bois, telles que reconstituées à partir de la densité du bois final et/ou de la largeur des séries de cernes des arbres[9].