Variabilité Structurale des Peuplements Forestiers en Cuvette Centrale Congolais : Influence du Gradient Altitudinal
DOI:
https://doi.org/10.47941/je.3654Keywords:
Structure Forestière, Biomasse, Altitude, Bassin du Congo, REDD+.Abstract
But de l’étude : Cette recherche vise à analyser les déterminants de la variabilité structurale des peuplements forestiers au sein de la Cuvette centrale congolaise, en évaluant spécifiquement l'influence du gradient altitudinal sur l'organisation physique des massifs et leur potentiel de stockage de carbone. L'objectif est d'identifier les configurations architecturales les plus aptes à maximiser la séquestration de biomasse dans un contexte de gestion durable.
Méthodologie : La démarche repose sur un inventaire exhaustif de 6 918 individus ligneux (DHP ≥ 10 cm) répartis sur un réseau homogénéisé de 60 placettes permanentes de 0,25 ha, totalisant 15 hectares d’étude à Isangi, Uma et Mambasa. Afin de garantir la rigueur des inférences, la normalité des distributions a été vérifiée par le test de Shapiro-Wilk. Les comparaisons inter-sites ont été traitées par une ANOVA ou le test de Kruskal-Wallis, tandis que l'influence environnementale a été quantifiée par une analyse de redondance (RDA). Enfin, des corrélations de Spearman ont été mobilisées pour lier les paramètres dendrométriques à la biomasse aérienne (AGB).
Résultats : Les résultats démontrent que l’altitude constitue le moteur fondamental de l’organisation forestière, expliquant 86 % de la variance structurale régionale par l'analyse RDA. Tandis que les massifs de basse altitude (Isangi) se caractérisent par une forte densité de tiges et des structures verticales compressées, les zones plus élevées (Mambasa) favorisent des peuplements ouverts dominés par des individus massifs. L’analyse identifie la surface terrière comme le prédicteur le plus robuste de la biomasse aérienne (R2≥0,78).
Contribution unique à la théorie, à la pratique et à la politique : Cette étude fournit un socle scientifique indispensable pour la territorialisation des mécanismes REDD+ en République Démocratique du Congo. Sur le plan politique, elle préconise de prioriser la préservation de la complexité structurale et des grands arbres émergents plutôt que la seule surveillance de la couverture forestière globale. Pratiquement, elle propose l'adoption de protocoles de suivi carbone différenciés, utilisant la surface terrière comme indicateur pivot pour affiner les estimations de biomasse dans des zones écologiquement contrastées.
Mots clés : Structure Forestière, Biomasse, Altitude, Bassin du Congo, REDD+.
Downloads
References
Bastin, J.-F., Rutishauser, E., Kellner, J. R., Saatchi, S., & Gibbs, H. K. (2019). Carbon storage and forest structure in Central Africa. Nature Geoscience, 12, 231–237.
Chave, J., Condit, R., Aguilar, S., Hernandez, A., Lao, S., & Perez, R. (2003). Structural and phylogenetic determinants of wood density in tropical forests. The American Naturalist, 162(4), 451–463.
Chave, J., Réjou-Méchain, M., Búrquez, A., Chidumayo, E., Colgan, M., Delitti, W., et al. (2014). Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees. Global Change Biology, 20, 3177–3190.
Clark, D. B., & Clark, D. A. (2000). Landscape-scale variation in forest structure and biomass in a tropical rain forest. Forest Ecology and Management, 137, 185–198.
Cuni-Sanchez, A., Sullivan, M. J. P., Platts, P. J., Lewis, S. L., Marchant, R., Imani, G., et al. (2021). High aboveground carbon stock of African tropical montane forests. Nature, 596, 536–542.
Fayolle, A., Doucet, J.-L., Gillet, J.-F., Bourland, N., & Lejeune, P. (2014). Geographic patterns of tree species composition across tropical African forests. Journal of Biogeography, 41(10), 1904–1914.
Lewis, S. L., Sonké, B., Sunderland, T., Begne, S. K., Lopez-Gonzalez, G., van der Heijden, G. M. F., et al. (2013). Above-ground biomass and structure of 260 African tropical forests. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 368, 20120295.
Malhi, Y., Adu-Bredu, S., Asare, R. A., Lewis, S. L., & Mayaux, P. (2013). African rainforests: Past, present and future. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 368(1625), 20120312.
Pascal, J.-P. (2003). Notions sur les structures et la dynamique des forêts tropicales humides. Revue d’Écologie, 58, 45–62.
Poorter, L., Bongers, F., Aide, T. M., Zambrano, A. M. A., Balvanera, P., Becknell, J. M., et al. (2015). Diversity enhances carbon storage in tropical forests. Global Ecology and Biogeography, 24, 1314–1328.
R Core Team. (2025). R: A language and environment for statistical computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing.
Réjou-Méchain, M., Baccini, A., Santoro, M., Saatchi, S., Bugnet, M., & Lewis, S. L. (2017). Using local data to improve regional aboveground biomass maps. Remote Sensing of Environment, 197, 1–11.
Vleminckx, J., Doucet, J.-L., Morin-Rivat, J., Biwolé, A., Daïnou, K., et al. (2015). Climatic and edaphic controls on tree species distribution in African rainforests. Journal of Vegetation Science, 26, 124–137.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Evariste Loke Lobanga, Roger Katusi Lomalisa, Janvier Lisingo wa Lisingo, Isaac Bosuandole Bolila, Jadot Bondjandi Lotombo, Damien Essala Atickwe, Hippolyte Nshimba S.W-M., Thom’s Kavali Tondo, Jean-Bosco Ndjango Ngona, Michel Mbasi Mbula, Christophe Lomba Bosombo L.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
