Ministère de la Transition écologique et de la Cohésion des territoires : Plan Comptable Forestier National de la France incluant le Niveau de Référence pour les Forêts (FRL) pour les périodes 2021?2025 et 2026?2030

Plan Comptable Forestier National de la France incluant le Niveau de Référence pour les Forêts (FRL) pour les périodes 2021?2025 et 2026?2030

Auteur moral

France. Ministère de la transition écologique et solidaire ;France. Ministère de l'agriculture

Auteur secondaire

Résumé

<span style="color: rgb(17, 17, 17); font-family: -apple-system, Roboto, SegoeUI, "Segoe UI", "Helvetica Neue", Helvetica, "Microsoft YaHei", "Meiryo UI", Meiryo, "Arial Unicode MS", sans-serif; font-size: 14px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: left; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; white-space: normal; background-color: rgb(243, 243, 243); text-decoration-thickness: initial; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; display: inline !important; float: none;">Le document est un Plan Comptable Forestier National de la France, détaillant le niveau de référence pour les forêts (FRL) pour 2021-2030. Il aborde la comptabilité des émissions et absorptions de gaz à effet de serre des terres forestières gérées, les méthodes de calcul du FRL, et aligne les pratiques de gestion forestière avec les objectifs climatiques de l'UE et de la France.</span>

Descripteur Urbamet

exploitation forestière ;GAZ A EFFET DE SERRE

Descripteur écoplanete

Thème

Environnement - Paysage

Texte intégral

1 Plan Comptable Forestier National de la France incluant le Niveau de Référence pour les Forêts (FRL) pour les périodes 2021?2025 et 2026?2030 Version française Décembre 2019 modifiée en Juin 2020 2 Projections&modélisation,biomassevivante Bastick,C.(IGN);Colin,A.(IGN);ROBERT,C.(Citepa);MATHIAS,E.(Citepa). Calculsetprojectionspourl?ensembledesréservoirsetétablissementduFRL ROBERT,C.(Citepa);MATHIAS,E.(Citepa). RédactionduPlanComptableForestierNational ROBERT,C. (Citepa);BASTICK,C. (IGN); COLIN,A. (IGN);PAGNAC?FARBIAZE. (MTES); FAVREP. (MAA); CHARRIERA.(MTES),DUHALDEM.(MTES) Décembre2019 3 SOMMAIRE 1 INTRODUCTIONGÉNÉRALE..............................................................................................................4 1.1 DESCRIPTIONGÉNÉRALEDUNIVEAUDERÉFÉRENCEPOURLESFORÊTSDELAFRANCE.........................................5 1.2 CONSIDÉRATIONSSURLESCRITÈRESETORIENTATIONSVISÉSÀL?ANNEXEIV?ADURÈGLEMENT2018/84............6 2 PRÉAMBULEAUNIVEAUDERÉFÉRENCEPOURLESFORÊTS...........................................................15 2.1 RÉSERVOIRSDECARBONEETGAZÀEFFETDESERREINCLUSDANSLEFRL......................................................15 2.2 DÉMONSTRATIONDELACOHÉRENCEENTRELESRÉSERVOIRSINCLUSDANSLEFRL..........................................17 2.3 DESCRIPTIONDELASTRATÉGIEFORESTIÈREÀLONGTERME........................................................................17 3 DESCRIPTIONDESAPPROCHES,MÉTHODESETMODÈLES..............................................................21 3.1 DESCRIPTIONDEL?APPROCHEGÉNÉRALEAPPLIQUÉEPOURESTIMERLENIVEAUDERÉFÉRENCEPOURLESFORÊTS..21 3.2 DOCUMENTATIONDESDONNÉESSOURCESUTILISÉESPOURESTIMERLEFRL..................................................28 3.3 DESCRIPTIONDÉTAILLÉEDUMODÈLEAPPLIQUÉPOURESTIMERLENIVEAUDERÉFÉRENCEPOURLESFORÊTS.........34 4 NIVEAUDERÉFÉRENCEPOURLESFORÊTS.....................................................................................39 4.1 FRLETDESCRIPTIONDÉTAILLÉEDEL?ESTIMATIONDECHAQUERÉSERVOIRDECARBONE...................................39 4.2 COHÉRENCEENTRELEFRLETLEDERNIERRAPPORTD?INVENTAIRENATIONAL................................................42 4.3 FRLESTIMÉPOURCHAQUERÉSERVOIRDECARBONEETCHAQUEGAZÀEFFETDESERRE...................................48 ANNEXES................................................................................................................................................52 RÉFÉRENCES..................................................................................................................................................53 LISTEDES58STRATESFORESTIÈRESETLEURTAUXDEPRÉLÈVEMENT.........................................................................54 EXEMPLESDEPARAMÈTRESDEDYNAMIQUESFORESTIÈRESPOURQUELQUESSTRATES..................................................58 RÉSULTATSDÉTAILLÉS.....................................................................................................................................61 CALCULDURATIOENTREUSAGESOLIDEETÉNERGÉTIQUEDUBOIS............................................................................68 DÉTAILDESRÉCOLTESDEBOISPARUSAGE...........................................................................................................69 NOTEEXPLICATIVESURLAPRISEENCOMPTEDESRECOMMANDATIONS.....................................................................71 4 1 INTRODUCTION GÉNÉRALE Autitredurèglement(UE)2018/841relatifàl'inclusiondesémissionsetabsorptionsdegazàeffetdeserre résultantdel'utilisationdesterres,deschangementsd'affectationdesterresetdelaforesterie(UTCATFen français/LULUCFenanglais)danslecadred'actionenmatièredeclimatetd'énergieàl'horizon2030,les États?membres de l'Union européenne comptabilisent les émissions et absorptions résultantdes terres forestièresgéréespour lespériodesd'engagement2021?2025et2026?2030 sur labased?unniveaude référence pour les forêts (NFP/FRL pour Forestry Reference Level en anglais). Les États?membres soumettentàlaCommissioneuropéenneavantle31décembre2018pourlapériode2021?2025etavant le30 juin2023pour lapériode2026?2030,desplanscomptablesforestiersnationaux(PCFN/NFAPpour NationalForestryAccountingPlanenanglais)contenantlesNFP/FRL. Aucoursdedeuxpériodesd'engagement,lacomparaisonentrelebilandesémissionsetdesabsorptions issuesdes terres forestières gérées telqu?estimédans l?inventairenational et leNFP/FRLpermettrade comptabiliser un débit comptable ou crédit comptable, calculé sur chaque période d'engagement. La constructiondesPCFN/NFAP,contenantlesNFP/FRL,estsujetteàdifférentesrèglesetcritères,précisésà l'article8etàl'annexeIVdurèglement2018/841. Leprésentdocumentaétéélaborésurlabasedesdispositionsviséesparlerèglement2018/841etsurla basedesrecommandationsissuesdes«orientationssurledéveloppementetlerapportagedesniveauxde référencepourlesforêtsconformémentaurèglement(UE)2018/841»(Forsell,etal.2018)établiespour laCommissioneuropéenne. Pourcetexercice,réaliséennovembre?décembre2019,leniveauderéférencepourlesforêts(FRL)aété calculépourlesdeuxpériodes2021?2025et2026?2030,pourlapartieeuropéennedelaFrance,àsavoirla Francemétropolitaineainsique les5départementset régionsd?outre?mer (DROM) : laGuadeloupe, la Guyane,laMartinique,MayotteetLaRéunion. AttenduqueleFRLdoitêtrebasésurlapoursuitedespratiquesdegestiondurabledesforêts,tellesque documentées sur la période entre 2000 et 2009, le FRL est un calcul issu d?une projection théorique uniquementdestinéàévaluerlescréditsoudébitscomptablesdesémissionsetabsorptionsrésultantdes terres forestières gérées. Le FRL est un instrument de comptabilité, et ne constitue pas une politique climatiqueet/ouforestière.Enparticulier, ilnesauraitconstitueruneréférencedepratiquesdegestion qu?ilseraitsouhaitabled?atteindre. En termesdepolitique climatique, les textesde référenceenvigueur sont la loi relativeà la transition énergétiquepourlacroissanceverte(LTECV)publiéeauJournalOfficieldu18août2015,la1èrestratégie nationalebas?carbone(SNBC),approuvéeparledécretn°2015?1491du18novembre2015,etlaloirelative àl?énergieetauclimatpubliéeauJournalOfficieldu9novembre2019.Leprojetde2èmestratégienationale bas?carbone(SNBC2)aétérendupublicle6décembre2018etsonadoptionestprévuedébut2020. Entermesdepolitiqueforestière,lestextesderéférenceenvigueursontlaloid'avenirpourl'agriculture, l'alimentationetlaforêt(LAAAF)du13octobre2014etleprogrammenationaldelaforêtetdubois2016? 2026,approuvéparledécretn°2017?155du8février2017. 5 1.1 DESCRIPTION GÉNÉRALE DU NIVEAU DE RÉFÉRENCE POUR LES FORÊTS DE LA FRANCE 1.1.1 Description du niveau de référence pour les forêts de la France Leniveauderéférencepourlesforêts(FRL)delaFrancesedéclineparterritoire:laFrancemétropolitaine etlesrégionsd?Outre?mer.PourlaFrancemétropolitaine,l?InstitutNationaldel'InformationGéographique etForestière(IGN)réaliseuninventaireforestier,utilisécommebasepourlesinventairesnationauxdegaz àeffetdeserre.PourlecalculduFRL,unmodèledecroissanceforestière,MARGOT(voirsection3.3),aété utilisé.Ilreposesurlesdonnéesdecemêmeinventaireforestier.Lemodèleaétécalibrédesorteàcequ?il simule, à partir de 2010, l?évolution de la forêt (croissance,mortalité, prélèvements) sur la base de la continuation des pratiques de gestion forestière telles que documentées pour la période de référence (2000?2009).Selonlesrésultatsdecettesimulation,lacroissancenettedelabiomassevivanteestenhausse surlapériodeprojetée(2010?2030),malgrédesprélèvementseuxaussienhausse.Néanmoins,unécart importantenniveauetentendanceestconstatésurlapériode2010?2017,entrecettemodélisationetle puits réellementmesuréet rapportédans l?inventairenationaldeGES. Compte tenude l?incapacitédu modèleàreproduireleniveauréeldupuitsobservéentre2010et2017,unrecalageaétéeffectué(voir section4.2)afinderemettreencohérenceleniveauduFRL. LeFRLdelaFranceentièreestprésentédansletableauci?dessous: FRL (tCO2e/an) Métropole Outre-mer France entière (Métropole et Outre-mer) 2021?2025 -55 581 825 182 535 -55 399 290 2026?2030 -57 711 441 182 535 -57 528 906 Lesrésultatsdétaillésparterritoireetparcompartimentssontprésentésdanslasection4.2 Figure1PrésentationduFRLenrelationaveclaprojection etl?inventairehistorique,enmillionsdetCO2e(Métropole) 6 1.1.2 Différence entre le FRL et le FMRL Pourinformation,ceFRL(rapportédanslecadredurèglementUE2018/841)diffèreduFMRL(voirencadré ci?dessous) rapportédans lecadreduProtocoledeKyoto.Eneffet, leFMRLestimédans lecadrede la réglementation portant sur les règles comptables UTCATF/LULUCF pour la période 2013?2020 est de ?45615kt CO2e. Il était de ?67410 kt CO2e en2015, date à laquelle il a fait l?objet d?une correction techniquede21795ktCO2e. Différenced?approcheentreleFMRLetleFRL LeNiveaudeRéférencedeGestionForestière(FMRL)pourlaFrance,ainsiquepourdenombreuxÉtats membresdel?Unioneuropéenne,aétédéterminéparleJointResearchCenter(JRC).Pourl?établir,le JRC s?était appuyé sur deux approches: unmodèle de croissance forestière basé sur les inventaires forestiersdesÉtatsmembres,etlaméthodegains?pertesduGIECbasésurlesdonnéeshistoriquesdes caractéristiquesdesforêts.CeFMRLdelaFrancesoumisen2011estdisponiblesurlesitedelaCCNUCC1. Desinformationssurlaméthodedecalculetlesparamètressetrouventdanslerapportd?évaluationde 2011(TAR2). LeFMRLreposesurdesdonnéesdemodélisationforestièredifférentedesdonnéesforestièresutilisées dans l?inventaire. Néanmoins, une procédure de calibration (dite aussi postadjustment) a permis de remettreencohérence leFMhistoriqueet leFMRL.Cetteapprocheestmentionnéedans le rapport d?évaluation(TAR3)duFMRLfrançais(paragraphes9et10)4. LeFRLcalculéici,enrevanche,s?appuiesurunmodèlefrançais,développépar l?IGN,organisationen chargedesinventairesforestiersenFrance(voirchapitre3). 1.2 CONSIDÉRATIONS SUR LES CRITÈRES ET ORIENTATIONS VISÉS À L?ANNEXE IV? A DU RÈGLEMENT 2018/84 L?annexeIV?Adurèglementn°2018/841stipulelescritèresetorientationspourdéterminerlesFRL: 1.2.1 Compatibilité du FRL avec l?objectif de neutralité «a) le niveaude référenceest compatible avec l?objectif consistant àparvenir à un équilibre entre les émissionsanthropiquesparlessourcesetlesabsorptionsanthropiquesparlespuitsdegazàeffetdeserre aucoursdelasecondemoitiédecesiècle,ycomprisenaméliorant lepotentield?absorptiondesforêts vieillissantesqui,àdéfaut,peuventprogressivementdevenirdespuitsendéclin.» LescénarioproposépourlecalculduniveauderéférencedesforêtsdelaFrance,fondésurlapoursuite, jusqu?en2030,despratiquesdegestiondurabledelaforêtmiseenévidencepourlapériode2000?2009, 1http://unfccc.int/files/meetings/ad_hoc_working_groups/kp/application/pdf/awgkp_france_2011.pdf 2http://unfccc.int/resource/docs/2011/tar/fra01.pdf 3http://unfccc.int/resource/docs/2011/tar/fra01.pdf 4[Dataandmodels]usedfortheconstructionoftheFMRLaredifferentfromthoseusedintheGHGinventory.(?)In ordertomake [FMRL]consistentwith thehistoricaldata,apostadjustment/calibrationwasapplied.Historicaldata fromreportingonforestlandremainingforestlandundertheConventionareusedforpost?calibrationofthemodel results(?)byusingtheaverageoftheperiod2000to2008fromthe2010nationalGHGinventory.(§9and10ofthe TAR). 7 peutêtreconsidérécommecompatibleavecl?objectiffixéparl?accorddeParisdeparveniràunéquilibre entrelesémissionsanthropiquesparlessourcesetlesabsorptionsanthropiquesparlespuitsdegazàeffet deserreaucoursdelasecondemoitiédecesiècle.Lagestionforestièreintégréedanslescénarioconduit en effet à un renforcement du puits forestier par rapport aux niveaux observés actuellement. Cette dynamiquedegestionforestièreprendencomptelapolitiquederécoltedebois,derenouvellementdes forêtsanciennesetpeugéréesafind?éviterlephénomènededéclindurôledepuitsdesforêtsvieillissantes. Entre 2000 et 2009, les pratiques de gestion durable des forêts en France ont été intégrées dans les premiers instruments de politique climatique. En 2004, la France s'est dotée de son premier plan stratégiqueclimatique,lePlanClimatde2004?2012,afind'atteindrelesobjectifsquiavaientétéassignés par leprotocoledeKyoto. Ceplan regroupaitdifférentesactionsdans tous les secteursde l?économie, visantàstabiliserlesémissionsdegazàeffetdeserreen2010àleurniveaude1990.Ilprévoyaitenoutre unedivisionparquatredesémissionspour2050.Certainesactionsvisaientspécifiquementlesforêts,en particulier la conservation et le renforcement des puits de carbone forestier, suite aux accords de MarrakechdelaCOP7delaCCNUCCen2001. Les différentes dispositions forestières du Plan Climat de 2004?2012 peuvent être considérées comme inclusesdanslespratiquesdegestiondurabledesforêtsutiliséespourlaconstructionduFRL,sansquecela remetteencause larègled'élaborer leFRLsur lapoursuitedespratiquesdegestiondurabletellesque documentéesentre2000et2009. Concernant l?atteinte de la neutralité carbone en 2050 telle que la France l?envisage dans sa stratégie nationale,ilconvientdesereplacerdansuneperspectiveplusglobale,élargieàl?ensembledessecteurs d?activitésetconformeauxexercicesprospectifslesplusrécents. L'objectifdeneutralitécarboneàl'horizon2050,traductionambitieusedel?objectifdeneutralitécarbone del?accorddeParis,aétéintroduitrécemmentdanslapolitiqueclimatiquefrançaise,notammentavecle Planclimatdu6juillet2017.La2èmestratégienationalebas?carbone(SNBC2),dontleprojetaétérendu public le 6 décembre 2018, vise l?atteinte d?un objectif de neutralité carbone en 2050 sur le territoire nationaletdétaillelesmesuresetactionsenvisagéesparlegouvernementpourlatransitionécologiqueet solidairepouratteindrecetobjectif.Ceprojetaétésoumisen2019àl?avisdel?Autoritéenvironnementale, duHautConseilpour leClimat,duConseilÉconomique,SocialetEnvironnementalet fera l?objetd?une consultationpubliquedébut2020avantsonadoption. Avec la Programmation Pluriannuelle de l?Énergie, la SNBC 2 est constitutive du plan national intégré énergie?climatdelaFrancedontleprojetaétéprésentéàlaCommissionenfévrier2019. Lorsdutravailderévisionen2018delaStratégieNationaleBas?Carbone,laFranceaconduitunexercice descénarisationprospective.Lescénariodit«avecmesuressupplémentaires»(AMS)viseàrespecterles objectifsquelaFrances?estfixésentermesd?énergieetdeclimat,àcourt,moyenetlongtermes.Ildessine unetrajectoirepossiblederéductiondesémissionsdegazàeffetdeserrejusqu?àl?objectifstructurantde neutralitécarboneen2050. Lescénarioreposesurunehypothèsedediminutiondrastiquedesémissionsdegazàeffetdeserredans touslessecteurs(voirgraphiqueettableauci?dessous).Entermesquantitatifs,lesréductionsd?émissions attenduesparrapportàl?année2015dépassentles90%pourlestroissecteursdutransport,dubâtiment résidentiel?tertiaire et de la productiond?énergie. Le secteur de l?agriculture (horsUTCATF), du fait du caractèreincompressibledesesémissions,seraitceluipourlequelladiminutionseraitlamoinsforte. 8 Encomplémentdecettediminutiondesémissions,enmatièredepuitsdecarbone,laSNBC2chercheà améliorer l'efficacité du secteur forêt?bois. En effet, ce dernier est stratégique car il répond au besoin d'alimenterl?économieenénergieetproduitsbiosourcésetrenouvelables,etenmêmetemps,contribue fortementaupuitsdecarbonedusecteurdesterresvialaséquestrationducarboneenforêtetdansles produitsbois. Ainsi,toujoursdanslescénarioAMS,unegestionintelligenteetdurabledelaforêtpermetd?optimiserla pompeàcarbonetoutenaméliorantsarésiliencefaceauxrisquesclimatiquesetenpréservantmieuxla 9 biodiversité. La surface forestière s?accroît, encouragée par l?afforestation. La récolte augmente progressivementpourpasserde44Mm³en2015à59Mm³en2030et75Mm³en2050,cequidemande des efforts importants demobilisation en rupture avec la tendance actuelle, notamment dans la forêt privée.L?usageduboiscommematériauesttrèsfortementencouragéparrapportàl?usageénergétique pourleboissortantdeforêt.Laproductiondeproduitsboisàlongueduréedevie(notammentutilisésdans laconstruction)tripleentre2015et2050,cequiaugmentelepuitsdecarbonedesproduitsbois.Enaval, unemeilleure collectedesproduits boisen findeviepermetd?améliorer la valorisationde ce typede biomasseaudétrimentdel'enfouissement.Aufinal,lepuitsdelafilièreforêt?boisestmaintenumalgréune baisse du puits dans les forêts actuelles engendrée par l?augmentation de récolte, grâce au puits des produitsboisetdesnouvellesforêts. Legraphiqueci?dessousindiquel?évolutiondupuitsdusecteurdesterresdanssonensembleenglobantles terresforestièresainsiquelesautresterres(cultures,prairies,terresartificialisées?).Grâceàlagestion forestière,l?hypothèsed?atteintedel?objectifdezéroartificialisationnetteen2050etàlapriseencompte ducarbonestockédans lesterresagricoles,cepuitsnetaugmenteentre2030et2050,aprèsavoirpeu évoluéentre2015et2030. LagestionforestièreenvisagéedanslaSNBCestdoncplusdynamiquequecelleenvisagéedansleFRLdela France afin notamment de renouveler les forêts en les rendant plus résilientes aux changements climatiques, dediriger plusdematériauxbiosourcés endirectionde l?économieenprofitantdes effets associés de stockage temporaire et de substitution à des matériaux plus émetteurs et à des énergies fossiles.Ellepermetdemieuxpréserver lecarbonestockédans lessols.Elle reposeégalementsurune afforestationaccrueetuneréductiondesdéfrichementsafinderenforcerlepuitsdusecteurdesterres. LesdifférentesorientationsdelanouvelleSNBCpourlesforêtsnesontpasintégréesdanslespratiquesde gestionutiliséespourconstruireleFRLcarellessont,pardéfinition,postérieuresàladatede2009,Toutes cesorientationss'appliquentbien,enrevanche,auxorientationssylvicolesactuelles. Enfin, le scénarioAMSmobilisedemanièremodérée la technologiedecaptureet stockageducarbone (CSC)pouraccroîtrelepuits.En2050,ellespermettraientd?éviterenviron6MtCO2/andansl?industrieet deréaliserannuellementunedizainedeMtCO2d?émissionsnégativessurdesinstallationsdeproduction d?énergieàpartirdebiomasse. L?ensembledeceshypothèsesserontdéveloppéesdansleplannationalintégréénergieclimatdelaFrance. 10 1.2.2 Non prise en compte des stocks de carbone «b) le niveau de référence garantit que la simple présence de stocks de carbone n?est pas prise en considérationdanslacomptabilité» LecalculduFRLdelaFranceestcohérentaveclesprincipesdecalculdel?inventaire,etneprendencompte quelesdifférentsflux(productionbrute,mortalité,prélèvement,décomposition)pourendéduireunbilan net.Lasimpleprésencedestocksdecarbone,pourl?ensembledesréservoirsdecarbone,n?estdoncpas priseenconsidérationdanslacomptabilitéduFRLdelaFrance. 1.2.3 Fiabilité et crédibilité de la comptabilité «c)leniveauderéférencedevraitgarantirunsystèmedecomptabilitéfiableetcrédible,quigarantissela priseencompteappropriéedesémissionsetdesabsorptionsrésultantdel?utilisationdelabiomasse» LeFRL repose surun systèmede comptabilité cohérentavec l?inventairenational de la France,dont la fiabilitéetlacrédibilitésontassuréesparlerespectdeslignesdirectricesduGIECde2006etlesdifférentes revuesd?experts. Lesémissionsetabsorptionsrésultantde l?utilisationde labiomassesontprisesencomptedemanière appropriéegrâceàl?utilisationdestauxderécoltesdel?IGN,recaléessurlesstatistiquesderécoltesdebois (Enquêtesannuellesdebranche,EAB),etparlecalculd?unmoduledédiéauxproduitsligneuxrécoltés. 1.2.4 Prise en compte des produits ligneux récoltés «d) le niveau de référence tient compte du réservoir de carbone que constituent les produits ligneux récoltés,afindepermettreunecomparaisonentrel?hypothèsed?uneoxydationinstantanéedeceux?ciet l?applicationdelafonctiondedégradationdepremierordreetdesvaleursdedemi?vie» LeréservoirdesproduitsligneuxrécoltésestprisencomptedanslecalculduFRLdelaFrance.Laméthode d?estimationdesproduitsligneuxrécoltésestprésentéedanslasection3.1.1.6.Cetteméthodeapplique unefonctiondedégradationdepremierordreetdesvaleursdedemi?vie(GIEC,2006),encohérenceavec les calculs de récolte de bois pris en compte dans le FRL. Les valeurs de demi?vies utilisées sont aussi présentéesdanscettesection. Parailleurs,lestableauxfournisdanslasection4.3présententlesrésultatsselondeuxmodalités: ?entenantencomptedesProduitsLigneuxRécoltés ?enprenantencomptel?hypothèsed?uneoxydationinstantanéedeceux?ci. 1.2.5 Rapport constant entre utilisation solide et énergétique du bois «e)l?hypothèsed?unrapportconstantentrel?utilisationsolideeténergétiquedelabiomasseforestière,tel qu?ilaétéobservépendantlapériodeallantde2000à2009,estemployée» Pour la projection du FRL, ont été appliqués: i) le taux de récoltemoyen observé pour la période de référence(horseffetsdetempêtes,soit2003?2009sanslesproduitsaccidentels)etii)leratiod?utilisation 11 entreboisd?oeuvreetd?industrie(utilisationsolide)etboisénergie(utilisationénergétique)telqu?observé pourlapériodederéférence(2000?2009). i)tauxderécolte LetauxderécoltemoyenobservépourlapériodederéférenceaétécalculéàpartirdesdonnéesAGRESTE (voir paragraphe 3.2.3.1) ? soit les mêmes données sources que celles utilisées dans l?inventaire GES national. Le taux moyen correspond au taux de récolte, hors phénomène exceptionnel. Les récoltes exceptionnellesontétéexcluesafinderetenirleniveauderécoltecorrespondantàunegestionsylvicole hors crise durant la période de référence et calibrer lemodèle avec des données représentatives des pratiquescourantesdegestion.Pourlatempêtede1999,quiadonnélieuàdesrécoltesexceptionnelles dechablissurplusieursannées,lesannées2000à2002ontsimplementétéexcluesducalculdelamoyenne dutauxderécoltedelapériodederéférence.Pour2009,lapartdesrécoltescorrespondantàceschablis exceptionnelsétantconnue,seulecettepartaétéretranchée. Untauxderécoltereprésentatifdelapériodederéférenceaainsiétéestimépourchaquestratedumodèle forestier.Cetauxestmaintenuconstantdurantlapériodedeprojection.Leparagraphe3.2.3.1présente plusendétaillaméthodeemployée.Lesannexesprésententletauxderécoltepourchaquestrate. ii)ratioentreutilisationsolideeténergétiquedubois La projection des produits bois est directement calculée à partir de la projection des récoltes totales, conservantainsiunrapportconstantentreutilisationsolideetutilisationénergétique. Larépartitionentreusagesolideeténergétiqueduboissebasesurleratiomoyen,estimédansl'inventaire nationald'émissiondesGES,entrerécoltedeBoisd'oeuvreetd'Industrie(BO?BI)etdeBoisEnergie(BE), durantlapériodederéférence(2000?2009).Ceratiomoyenobservédurantlapériodederéférence(2000? 2009) est de 58% pour l?usage solide et 42% pour l?usage énergétique. Ce ratio entre usage solide et énergétiqueestensuiteappliquédirectementàlaprojection,àpartirde2000,delarécoltedebois.Les annexesprésententlesdonnéeshistoriquesetlecalculdeceratio. 1.2.6 Compatibilité du FRL avec les objectifs de biodiversité et de durabilité (Annexe II) «f)leniveauderéférencedevraitêtrecompatibleaveclesobjectifsdeconservationdelabiodiversitéet d?utilisationdurabledesressourcesnaturelles, telsqu?énoncésdans la stratégiede l?Unioneuropéenne pourlesforêts,danslespolitiquesforestièresnationalesdesÉtatsmembresetdanslastratégiedel?Union européennepourlabiodiversité» Lespratiquesdegestiondurabledesforêtsentre2000et2009sontengrandepartieencadréesparlaloi d'orientationsurlaforêt5publiéeen2001,faisantdelamultifonctionnalitéleprincipefondamentaldela politiqueforestière.Elles?inscritdanslecadreinternationaldesrecommandationssurlagestiondurable des forêts, s'agissantnotammentdesrésolutionsdesconférencesministériellespour laprotectionet la valorisationdesforêtsenEurope,unprocessusdésormaisconnusouslenomde«ForestEurope».Cette loiaapportédesréponsesauxnouvellesattentesdelasociétévis?à?visdesforêts,notammententermes de biodiversité avec l?introduction dans le code forestier des principes fondamentaux de la politique forestière6, et en particulier, «la gestion durable des forêts garantit leur diversité biologique, leur 5 Loid?orientationdelaforêtn°2001?602du9juillet2001 6 Article1delaLOF2001?602 12 productivité,leurcapacitéderégénération,leurvitalitéetleurcapacitéàsatisfaire,actuellementetpour l'avenir, les fonctions économiques, écologique et sociale pertinentes, aux niveaux local, national et international». La loi d'orientation sur la forêt a été élaborée en conjonction avec la 1ère stratégie forestièredel'Unioneuropéenne,du3novembre1998,etestdefait,pleinementcompatibleavecelle. La première stratégie nationale pour la biodiversité 2004?2010 est la concrétisation de l?engagement françaisautitredelaConventionsurladiversitébiologique(CDB),ratifiéeparlaFranceen1994avecpour objectifde«stopperlapertedebiodiversitéd?ici2010»,commes?ysontengagéstouslespaysdel?Union européenne.Cettefinalitéaétédéclinéepourchacunedescomposantesessentiellesduvivant:lesgènes, lesespèces,leshabitats,lesécosystèmes,etleurtraductiondansunetrameécologique.Lamiseenoeuvre de la stratégie a débuté avec l?adoption en novembre 2005 d?une première série de plans d?action, complétéeen2006,partroisautresplansd?actiondontceluisurlesforêtsetceluisurlesoutre?mer.Celle? cicontenaitplusieursélémentssurlesforêts,dontnotammentl'objectifdepromouvoirlaconservationet lerenforcementappropriédeladiversitébiologiquecommeélémentessentieldelagestiondurabledes forêtsauxniveauxnational,régionaletplanétaire. Ladéclinaisonopérationnelledeloid'orientationsurlaforêts'estnotammenteffectuéeparleprogramme forestiernational(PFN)2006?2015quiafaitdelapréservationdelabiodiversitéforestière,remarquable ou ordinaire, un enjeu majeur de la politique forestière nationale. Le PFN accordait une attention particulièreauxécosystèmesforestiersàhautevaleurbiologique,auxhabitatsfragilesetauxpeuplements présentantdescaractéristiquesremarquablesentermesdenaturalité.Pourlesforêtsd'outre?mer,lePFN alà?aussifaitdeladiversitébiologiqueunenjeumajeur.Mêmeendehorsdesespacesdédiésàlaprotection de la nature, le PFN a conduit à ce que la gestion forestière courante garantisse la préservation de la diversitébiologique. L'ensemble des dispositions relatives à la durabilité et à la diversité biologique contenues dans la loi d'orientationsur laforêtdu9juillet2001etreprisesdanslePFN2006?2015,ainsiquedanslastratégie nationalepourlabiodiversité2004?2010,peuventêtreconsidéréescommecompatiblesaveclesstratégies européennes associées de l'époque. Toutes les mesures associées peuvent être considérées comme inclusesdanslespratiquesdegestiondurabledesforêtsutiliséespourlaconstructionduFRL,sansquecela remetteencause larègled'élaborer leFRLsur lapoursuitedespratiquesdegestiondurabletellesque documentéesentre2000et2009. Aprèslaloid'orientationsurlaforêtdu9juillet2001,laloid'avenirpourl'agriculture,l'alimentationetla forêt(LAAAF)du13octobre2014estdevenuelenouveaucadrelégislatifderéférencepourlapolitique forestièrefrançaise.ÀlasuiteduPFNde2006?2015,leprogrammenationaldelaforêtetdubois(PNFB) définitlastratégieforestièrefrançaisesurlapériode2016?2026.Cettestratégierappellequelabiodiversité forestière,qu'ellesoitdite«ordinaire»ou«patrimoniale»,estunatoutmajeurpourunesylviculture durable et efficace. Le PNFB et les programmes régionaux de la forêt et du bois (PRFB, déclinaisons régionales du PNFB) en cours de déploiement, proposent des actions permettant le renforcement des connaissancesenmatièredebiodiversité;lapréservationdelabiodiversitéenforêtetlapréservationet laremiseenétatdescontinuitésécologiquesforestières.Plusprécisément,parmilespratiquespouvant êtrevaloriséesdanslesPRFB,onpeutciter,àtitred?exemple,lemaintiendessouchesetdesrémanents surplace;laconservationduboismortenforêtsurpiedet/ouausol;lacréationdesîlots,desréseauxet descontinuitésdesénescence;desmesuresdeveillesurladiversitédesessencesdanslespeuplements et/ouparmassif.DanslesDROM,denouveauxoutilssontdéveloppésenutilisantl?analysed?imagerieafin demaintenirunhautniveaudesurveillanceetdepolicedel?environnementenforêt.Larestaurationpar 13 boisement des sites dégradés est encouragée, tandis que la protection des écosystèmes forestiers particulièrementsensibles,notammentdesmangroves,estrenforcée. LePNFBs'est construitenconjonctionavec lanouvelle stratégie forestièrede l'UEpour les forêtset le secteur forestier, du 20 septembre 2013, et lui est pleinement compatible. En particulier, les deux documentsontencommunlesmêmesprincipesdirecteurs,notammentceluid'unegestiondurabledes forêtsetdeleurrôlemultifonctionnel,sereflétantdanslesprincipesde«ForestEurope». Aprèslapremièrephase2004?2010baséesurdesplansd?actionssectoriels,lanouvellestratégienationale pourlabiodiversité(SNB)2011?2020estdésormaisletexteprogrammatiquederéférencepourlapolitique françaisedebiodiversité.Cettestratégie,présentéele19mai2011,estuneapplicationdesobjectifsd'Aïchi duplanstratégiedelaConventionsurladiversitébiologique,etviseunengagementplusimportantdes acteursdanstouslessecteursd?activité,àtoutesleséchellesterritoriales,enmétropoleetoutre?mer.La SNBaégalementétéconstruiteenétroite interactionavec lanouvellestratégiede l'Unioneuropéenne pourlabiodiversitéàl'horizon2020,suiteàlacommunicationdelaCommissioneuropéennedu3mai2011. LesdifférentesdispositionsduPNFBetdel'actuelleSNBnesontpasintégréesdanslespratiquesdegestion utiliséespourconstruireleFRLcarellessont,pardéfinition,postérieuresà2009.Toutescesdispositions s'appliquentbien,enrevanche,auxorientationssylvicolesactuelles. 1.2.7 Cohérence avec les projections nationales «g) le niveau de référence est cohérent avec les projections nationales relatives aux émissions anthropiquesdegazàeffetdeserreparlessourcesetauxabsorptionsparlespuitscommuniquéesenvertu durèglement(UE)n°525/2013» Cohérenceméthodologique Du point de vue méthodologique, le calcul de projections établies dans le cadre du règlement UE n°525/2013 et le calcul d?un niveaude référence forestier (FRL) établi dans le cadre du règlementUE n°2018/841sontdeuxexercicestrèsdifférents.LeFRLreposesurunmodèleforestier.Lesprojectionsne reposent pas sur unmodèle,mais sur des hypothèses à dire d?experts sur l?évolution de la forêt, des pratiquessylvicolesetsurdesscénarios. Lesprojectionsd?émissionsetd?absorptionsdeGESréaliséesdanslecadredurèglement(UE)n°525/2013 sontréaliséesselondeuxscenarios:avecmesuresexistantesetavecmesuresadditionnelles.Danslesdeux cas,lapartdeforêt(périmètredifférentdeceluiutilisépourleFRLquineconcernequelaforêtrestant forêt)estprojetéejusqu?en2035,àpartird?unpointdedépartconnuen2015.Cepointdedépartestdonc différentdeceluiduFRL(2010). Aucunmodèle forestier n?est utilisé pour le calcul des projections. En revanche, les données de base utilisées pour les projections et pour le FRL sont les mêmes: données de croissance, mortalité et prélèvementdel?IGN. Cohérencedesrésultats Dans l?élaboration des projections des hypothèses fortes ont été prises en compte et notamment une hypothèse de stabilité de la productionbruteet de lamortalité jusqu?en2035. Ce choix permetde se focalisersurleseffetsdespratiquesderécoltes.DanslecadredestravauxsurleFRLlemodèleutilisépar l?IGNdonneuneaugmentationconjointedelaproductionbruteetdelamortalitésurlapériodemodélisée jusqu?en2030.Lesdynamiquesdeproductionetdemortalitédemeurentincertainescartrèsdépendantes 14 desconditionsmétéorologiquesnonmodéliséespourcestravaux.Cechoixexpliqueengrandepartie la tendanceàlabaissedupuitsdanslecadredesprojectionstandisquelepuitsdemeureàlahaussedansle cadreduFRL. Ensuite,danslescenariodeprojectionavecmesuresexistantes,sontintégréesdespolitiquesvisantune récolte forestièreaccrue.Cen?estpas le caspour leFRLdans lequel lespratiques sylvicoles sontcelles observées sur la période 2000?2009. Par conséquent, la hausse de la récolte prise en comptedans les projectionsestplusfortequecellemodéliséedanslecadreduFRL. 1.2.8 Cohérence avec l?inventaire national d?émissions de GES «h) le niveau de référence est cohérent avec les inventaires des gaz à effet de serre et les données historiques pertinentes, et est fondé sur des informations transparentes, exhaustives, cohérentes, comparablesetexactes.Enparticulier,lemodèleutilisépourétablirleniveauderéférenceestcapablede reproduirelesdonnéeshistoriquesissuesdel?inventairenationaldesgazàeffetdeserre.» Cohérenceméthodologique LecalculduFRLsebasesurlesmêmesapprochesméthodologiques(méthodesdesgainsetdespertespour lebilande labiomasse forestière,applicationde la cinétiqued?ordre1duGIECpour lesproduitsbois, hypothèsed?unstockà l?équilibrepour lesautres réservoirs)et lesmêmesdonnéessources (inventaire forestierdel?IGN,donnéesderécoltedeboisissusd?enquêtesstatistiquesetrecaléessurleprélèvement globaldel?IGN)quel?inventairenational.Cerapport,ainsiquel?ensembledesdocumentsetfichiersfournis dans le cadre de la soumission de l?inventaire national de la France, fournit toutes les informations méthodologiquespropresàgarantirlatransparencedescalculsetdejustifierleurpertinence. Cohérencedesrésultats Néanmoins,unécartestobservé,pourlesannées2010à2017,entrelemodèleappliquépourleFRLet l?inventairenational.Eneffet,selon lesrésultatsdecettesimulation, lacroissancenettede labiomasse vivanteestenhaussesurlapériodeprojetée(2010?2030),malgrédesprélèvementseuxaussienhausse. Lebilannetdesgainsetpertespourlabiomassevivantedonne,d?aprèslemodèle,unehaussedupuitsde 2010 à 2030. Or, dans le même temps, le puits réellement observé, d?après résultats de l?inventaire forestier,montreunetendanceàlabaissedecepuits,de2010à2017.Plusieursexplicationspossiblesà cetécartsontproposéesdanslasection4.2. Recalage Afin de remettre en cohérence la projection avec l?inventaire national, un recalage est appliqué, conformémentauxpréconisationsduguideméthodologique(Forsell,etal.2018)(voirsection4.2.1). 15 2 PRÉAMBULE AU NIVEAU DE RÉFÉRENCE POUR LES FORÊTS 2.1 RÉSERVOIRS DE CARBONE ET GAZ À EFFET DE SERRE INCLUS DANS LE FRL 2.1.1 Réservoirs de carbone LecalculduFRLde laFrance,encohérenceavecl?inventairenational,prendencompte lesflux liésaux réservoirsdecarbonesuivants,enforêtrestantforêt: biomasse aérienne biomasse souterraine boismort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés Francemétropolitaine E E E E(0)* E(0)* E Guyane E(0)7 E(0)* E(0)* E(0)* NE NE Guadeloupe E(0)* E(0)* E(0)* E(0)* NE NE Martinique E(0)* E(0)* E(0)* E(0)* NE NE LaRéunion E(0)* E(0)* E(0)* E(0)* NE NE Mayotte E(0)* E(0)* E(0)* E(0)* NE NE E=Estimé;NE=Nonestimé;E(0)= estiméà zéropour le bilande la biomasse forestière (production, mortalité,prélèvements),horsfeuxdeforêt.Voirleparagraphe3.1.2.1 2.1.2 Gaz à effet de serre LecalculduFRLdelaFrance,encohérenceavecl?inventairenational,estimelesfluxdegazàeffetdeserre suivants: Bilanforêt Brûlage de résidus de récoltedebois Feuxdeforêt CO2 CH4 N2O CO2 CH4 N2O CO2 CH4 N2O Francemétropolitaine E NE NE IE E E E E E Guyane E(0)* NE NE IE E E E E E Guadeloupe E(0)* NE NE IE E E E E E Martinique E(0)* NE NE IE E E E E E 7Uneestimationàzérosignifieque lavariationdestockdeceréservoirestnulle,etquelesgainset lespertesde carbone (flux d?émission et de séquestration) se compensent. Cette hypothèse est appuyée par les connaissances scientifiques,etlesincertitudessurlesdonnéesactuelles(voirsections3.1.1.5et3.1.2). 16 LaRéunion E(0)* NE NE IE E E E E E Mayotte E(0)* NE NE IE E E E E E E=Estimé;NE=Nonestimé;IE=inclusailleurs 17 2.2 DÉMONSTRATION DE LA COHÉRENCE ENTRE LES RÉSERVOIRS INCLUS DANS LE FRL LecalculduFRLprendencomptetouslesréservoirsdecarbonedefaçoncohérente: ? labiomasseaériennefaitl?objetd?unemodélisation; ? labiomasseracinaireestdirectementcalculéeenfonctiondecettebiomasseaérienne; ? leboismortestsupposéàl?équilibre,etceencohérenceaveclefluxdemortalitédelabiomasse ?saufpourlesémissionsduboismortexceptionnelliésàladécomposition,surplusieursannées, deschablisdetempêtes; ? lalitièreetlesolsontaussisupposésàl?équilibre,encohérenceavecl?hypothèseduboismortet encohérenceavecl?inventairenational; ? lesproduitsboissontdirectementprojetésenfonctiondelamodélisationdesfuturesrécoltesde bois,conformémentauguide. L?approchedecomptabilisationmiseenoeuvrepourlecalculduFRLreprendlesmêmesrèglesethypothèse quepourl?inventairenationaldeGES.Lesfluxdecarbonesontcomptabiliséspourchaquecompartiment, sansdoublecompte: ? Biomasse vivante: croissance, mortalité de fond, mortalité exceptionnelle (tempêtes, feux), prélèvements(récoltedeboisetpertesd?exploitation). ? Bois mort: gains exceptionnels lors de chablis de tempête (l?année de la tempête); pertes exceptionnelleslorsdeladécompositiondeschablis(pertesétaléessurplusieursannées). ? Litièreetsol:hypothèsedeneutralité:équilibreentrepertesetgains. ? Produitsbois:gainsvialesrécoltesdebois,etpertesvialafindeviedesproduits. 2.3 DESCRIPTION DE LA STRATÉGIE FORESTIÈRE À LONG TERME 2.3.1 Description générale des forêts et de la gestion forestière en France et politiques nationales adoptées 2.3.1.1 Métropole Avec10%delasurfacedesforêtsdel'Unioneuropéenne(UE),laforêtdeFrancemétropolitaineseplace auquatrièmerangderrièrelaSuède,laFinlandeetl'Espagne.Entenantcompteduvolumedeboissurpied, ellesesitueàlatroisièmeplaceavec2,5milliardsdem³derrièrel'Allemagne(3,6milliards)etlaSuède(2,9 milliards).Ellecouvreaujourd'hui16,5millionsd?hectaresenmétropole(soit30%duterritoire).Lesforêts constituentainsiunélémentmajeurdenospaysages.Enmétropole,ellessontprincipalementimplantées surlepourtourméditerranéen,danslemassiflandais,dansl'estdupaysetdanslesrégionsmontagneuses. Laforêtfrançaiseprésentetroiscaractéristiquesimportantes: ? elle est diversifiée : elle présente des écosystèmes variés (forêts humides, de montagne, tropicales).Majoritairement composée de feuillus enmétropole (deux tiers de la forêt), on y trouveégalementdesrésineuxdefaçonprédominanteenmontagneetsurlessolspauvres. 18 ? enmétropole,elleappartientpour les?àdespropriétairesprivés.Si l'ondénombreplusde3 millionsdepropriétairesfrançais,2,2millionsd'entreeuxpossèdentmoinsd?unhectare,tandis qu'environ380000possèdentplusde4hectaresettotalisent76%delasurfaceforestièreprivée. Les50000propriétairespossédantplusde25hectaresréunissentquantàeuxenviron52%dela surfaceforestièreprivéeetassurentles?delacommercialisationdeboisdesforêtsprivées.La forêtpublique(domaniale,communale)représentequantàelle?de laforêtmétropolitaineet joueunrôleparticulierenmatièredeservicesd'intérêtgénéraletd'accueildupublic.Ellefournit prèsde40%delarécoltedebois; ? elleestenphasedecapitalisationdanslespeuplementslesplusjeunes,nonencorematures,mais aussistructurellementsous?exploitée,notammentdanssapartielamoinsproductiveoulamoins accessibleetdansdenombreuxpeuplementsparvenusaustadedurenouvellement.Ainsi,alors quelarécoltecommercialiséeeststabledepuislafindesannées1980,laproductionbiologique deboisenforêtaugmenteaucoursdecettemêmepériode.Enmoyenne,sur lapériode2005? 2013, le prélèvementmétropolitain s?élève à 50% environ de la production biologique nette (mortalité des peuplements déduite), avec toutefois une situation très différenciée selon les régions,enlienavecl?anciennetédesdéprisesagricolesetrurales,lesreliefs,letypedepropriété, l'âgedespeuplementsetlesessences. Suite à la loi d'avenir pour l'agriculture, l'alimentation et la forêt (LAAAF) du 13 octobre 2014 et le programmenationaldelaforêtetdubois2016?2026,approuvéparledécretn°2017?155du8février2017, lapolitiquenationaleactuellementadoptéepourdynamiserlagestionforestières'articuleautourde5axes majeurs: ? Favoriser le regroupement des propriétaires forestiers (constitution de groupements d'intérêt économique et environnemental forestiers, mise en place d'organisations de producteurs, mutualisationdeschantiersd'exploitationentreforêtprivéeetforêtpublique...) ? Améliorer le partage d'information via le numérique (développement d'une plateforme informatiqued'échangeentrelesacteurséconomiquesdelafilièreforêtbois:dispositif«Laforêt bouge») ? Optimiserl'efficacitédesdocumentsdegestiondurable(rationalisationdesdocumentsdegestion afin de les rendre plus lisibles et plus opérationnels, dématérialisation des demandes d'autorisationdecoupeetc. ? Accompagner des sylvicultures plus dynamiques (élaboration d'itinéraires sylvicoles innovants, plusproductifs) ? Améliorer l'accessibilité des massifs (mobilisation de moyens financiers pour la création de dessertes,promotiondeméthodesdedébardagesinnovantescommeparexemplelesdirigeables) En matière de politique climatique, le projet de stratégie nationale bas carbone révisée identifie les principauxlevierssuivantspourlesecteurforestier: ? Améliorer la pompe à carbone par une meilleure gestion sylvicole qui permette à la fois l?adaptationdelaforêtauchangementclimatiqueetlapréservationdesstocksdecarbonedans lessols(dontl?observationetlesuivistatistiquedoitêtregarantietamélioré).Lerenforcement des puits de carbone dans le secteur forêt?bois passera également par le développement du boisementetlaréductiondesdéfrichements. ? Maximiserleseffetsdesubstitutionetlestockagedecarbonedanslesproduitsbois,grâceà: o une récolte accrue du bois (avec notamment un objectif d?augmentation de la commercialisationdeboisfixéparleProgrammeNationaldelaForêtetduBoispourla période2016?2026)toutenveillantàlapréservationdelabiodiversité; 19 o uneorientationversdesusagesà longueduréedevie (enparticuliermassificationdu recours au bois dans la construction) et un développement du recyclage et de la valorisationénergétiquedesproduitsenfindevie. ? Évaluerlamiseenoeuvredespolitiquesinduitesetlesajusterrégulièrementenconséquence,pour garantirl?atteintedesrésultats,notammententermesdebiodiversité. Ces politiques s?articulent avec le ProgrammeNational de la Forêt et du Bois qui encadre la politique forestièrepour lapériode2016?2026et fixeunobjectifdemobilisationsupplémentairedeboisdans le cadred?unegestiondurableetmultifonctionnelledelaforêt(enjeuxdeprotectiondelabiodiversité,des sols,desressourceseneauxetdespaysages).L?unedesparticularitésdusecteurestsoninscriptiondans un horizon temporel particulièrement long. Il est nécessaire de conjuguer les actions d'atténuation, d'adaptation au changement climatique et de gestion des risques liés aux aléas naturels en forêt pour répondreàtouslesenjeuxtoutenpréservantlahautevaleuréconomiquedusecteur. 2.3.1.2 Outre?Mer Laforêtfrançaisedesrégionsultra?périphériquesoccupe8,3Mhadont8MhaenGuyane(représentant 96%de la superficie guyanaise).On trouvedesmangroves sur les littoraux antillais, d?immenses forêts tropicales en Guyane et des forêts demontagne à la Réunion ainsi que sur les pentes volcaniques de MartiniqueetdeGuadeloupe. Dans chaque territoire, la politiqued?atténuation du changement climatiquenécessite de préserver au mieux les écosystèmes séquestrant du carbone et de lutter contre leur dégradation. Les politiques d?aménagementduterritoiresonticicrucialespourmaîtriserl?artificialisationdessols.Lapréservationde cesécosystèmesdoitêtrepenséedemanièreadaptéeauxeffetsduchangementclimatique. L'ordonnancedu28juillet2005aétenduleCodeforestieràlaGuyaneenl'adaptantaucontexteetaux enjeuxspécifiquesdecedépartement.Enconséquence,lapolitiqueforestièredéfinieàl'échelonnational se déploie selon lesmêmes principes dans l'ensemble des départements et régions d'outre?mer. Tout commeenmétropole,lesspécificitésdessystèmesdegestiondesforêtsd'outre?mersontprisesencompte danslecadredesprogrammesrégionauxdelaforêtetdubois(PRFB,déclinaisonsrégionalesduPNFB). Laforêtguyanaiseestuneforêtprimaire,richeenbiodiversité,voireexceptionnelle,etstockantbeaucoup decarbone(del?ordrede1000tCO2eq/hastockés). Lecaractèreprimairedelaforêtguyanaisedoitêtreprisencompte:lesenjeuxentermesdebiodiversité nécessitent de garantir la viabilité des écosystèmes actuels, sans leur substituermassivement d?autres systèmesforestiers. AinsienGuyane,laforêtestexploitéeselonunegestionàfaibleimpact:5tigesàl'hectaretousles65ans, avecenviron5000hectaresexploitéschaqueannée. Lagestionforestièredoittoutefoisconcilierdesimpératifsdepréservationdelaforêtprimaireavecceux dedéveloppement.Eneffet, ladémographieguyanaiseest trèsdynamique. Ilyaunevolontépolitique forteetpartagéed?accélérerledéveloppementéconomiqueduterritoire,enparticulierl?agriculture,en visantàtermel?autonomiealimentaire.LaGuyaneétantà96%couverteparlaforêt,cedéveloppement agricolenepeutsefairesanscertainsdéfrichements,cequidoitêtreprisencomptedanslebilancomptable dusecteurdesterres. 20 Le défrichement en Guyane est un processus multifactoriel: y contribuent l?urbanisation des sols, le développement agricole, l?orpaillage illégal et l?exploitation aurifère industrielle. Le défrichement représente3000ha/an(0,0375%duterritoire),àdestinationdel'agriculture(60%),desinfrastructures (15%)etdel?orpaillageillégal(25%). LaluttecontreladéforestationillégaleenGuyane(environ800ha/an)estégalementunepriorité. Lesspécificitésgéographiquesetclimatiquesdechaqueterritoirejouentunrôleimportantsurlesecteur desterres.LaGuyanedoitêtreparticulariséedansl?analyse,lesdynamiquesétanttrèsdifférentesdecelles delamétropole. 2.3.2 Description des futurs taux de récoltes en fonction de différents scénarios politiques La2èmestratégienationalebas?carbone(SNBC2),encohérenceavecleProgrammenationaldelaforêtet dubois,prévoitlepassaged'untauxdeprélèvementannuelramenéàl?accroissementnaturelnetdela mortalitéde55%en2013,à65%en2026et69%en2030. Lescénariotendancielréalisédanslecadredel'élaborationdelastratégie(scénarioditAME,avecmesures existantes, qui prend en compte l'ensemble des mesures existantes en 2017) prévoit un taux de prélèvementinférieur,de64%en2030.Encomparaison, lePlanNationalComptableForestierprenden considérationuntauxdeprélèvementde48%entre2015et2030. Lesprélèvementsmentionnésincluentlabiomasseaérienneetracinairerécoltéeainsiquel'ensembledes pertesd'exploitation,ycomprislabiomasselaisséeenforêt. À noter que les hypothèses de l'évolution du périmètre des forêts gérées et de l'évolution de l'accroissementbiologiquesontdifférentesentrelescénariodelaSNBC2,lescénariotendancieletcelui duPlanNationalComptableForestier.Enparticulier,l'accroissementbiologiqueétantsensibleàl'effetdu changementclimatique,avectoutefoisdefortesincertitudesàcestadesurlaquantificationdeceseffets, différenteshypothèsesontétéprisesselonlesscénarios,enlienavecuneactionplusoumoinsvolontariste d'adaptation de la forêt au changement climatique. À noter également que le périmètre des forêts considérées varie également entre les différents scénarios, en lien avec une action plus ou moins volontaristeconcernantl'afforestation. 21 3 DESCRIPTION DES APPROCHES, MÉTHODES ET MODÈLES 3.1 DESCRIPTION DE L?APPROCHE GÉNÉRALE APPLIQUÉE POUR ESTIMER LE NIVEAU DE RÉFÉRENCE POUR LES FORÊTS 3.1.1 France Métropolitaine 3.1.1.1 Définition de la forêt EnapplicationdesaccordsdeMarrakech(2001),etconformémentauxvaleursindiquéesdansl?annexeII du règlement (UE) n°2018/841, la France retient, pour sa définition de la forêt, les valeursminimales suivantes: Couverturedusolpar leshouppiers Superficie Hauteur des arbres à maturité Largeur Seuil 10% 0,5ha 5m 20m Uneforêtpeutêtreconstituéesoitdeformationsdensesdontlesdiversétagesarboréscouvrentuneforte proportiondu sol, soitde formationsclaires. Les jeunespeuplementsnaturelset toutes lesplantations composées d?essences ligneuses susceptibles d?atteindre 5mètres de hauteur àmaturitémais dont le houppiernecouvrepasencore10%delasuperficiesontclassésdanslacatégorie«Forêt»,demêmeque les zones faisantnormalementpartiedes terres forestières, temporairementdéboiséespar suited?une interventionhumaineoudephénomènesnaturels,maisquidevraientredevenirdesforêtsdanslalimite de5anssuivantledéboisement.Enrevanche,lespeuplementsd?arbresrespectantlesseuilsdéfinismais dontl'affectationestmajoritairementnon?forestière(vergers,parcsurbains,jardinsetc.)sontexclusdela catégorie«Forêt». 3.1.1.2 Définition de la forêt gérée LeFRLn'estcalculéquepourlesterresforestièresgérées.PourlaFrance,uneforêtestgéréeausensdela CCNUCC lorsqu?elle fait l?objet d?opérations de gestion forestière visant à administrer ses fonctions écologiques,économiquesetsociales.Leterme«opérationdegestionforestière»recouvrelesactionsde coupesoudetravauxforestiersmaiségalementlesactionsdeplanificationforestière,d?accueildupublic en forêt ou de protection des écosystèmes forestiers. Seules les forêts exclusivement soumises aux processusnaturels,enraisonnotammentd?uneaccessibilitélimitée,sontconsidéréescommenongérées, ellessontestiméesàpartirdessurfacesdes«autresforêts»définiesparl?IGNquireprésententenviron 5%desforêtsmétropolitaines. 3.1.1.3 Prise en compte des boisements et déboisements Le FRL de la Francemétropolitaine est estimé sur la base d?une surface évolutive avec une approche dynamique, prenant en compte une estimation des boisements ayant eu lieu pendant la période de référence(2000?2009)quientraînentunehaussedelasuperficieforestière,cesboisementsarrivantàplus de20ansprogressivementchaqueannéeaucoursdespériodesde2011à2030.Cettesurfaceévolutive 22 n?intègrepasleséventuelsdéboisements,qui,sitôtqu?ilsserontconnus,serontintégrésaposteriorilorsde corrections. 3.1.1.4 Calcul du bilan forestier : biomasse vivante La biomasse vivante constitue la composante principale du bilan forestier, du secteurUTCATF/LULUCF français et donc du calcul du FRL. Lemodèlemis enoeuvre permet demodéliser la biomasse vivante aérienne et racinaire, pour estimer la production biologique brute des arbres, de leurmortalité et les prélèvementsdebois(voirsection3.2.1.1). 3.1.1.5 Calcul du bilan forestier : bois mort, litière et sol ? leréservoirdebois?mortestestiméà l?équilibre,encohérenceavec l?inventairenational.Lestockest considéréconstant,lesfluxentrants(mortalité)étantcompensésparlesfluxsortants(décompositionet transfertdans la litière), saufpour lesémissionsduboismortexceptionnel liésà ladécomposition, sur plusieursannées,deschablisdetempêtes,pourlesquelsdefaiblesfluxdeCO2sontestimés; ? le réservoir de litière est estimé à l?équilibre, en cohérence avec l?inventaire national. Le stock est considéréconstant,lesfluxentrants(apportsdebranches,feuilles;mortalité)étantcompensésparlesflux sortants(décompositionettransfertdanslesol).AucunfluxdeCO2n?estdoncquantifiésurceréservoir; ?leréservoirdecarboneorganiquedusolestestiméàl?équilibre,encohérenceavecl?inventairenational. Lestockestconsidéréconstant,lesfluxentrants(apportsparlalitière)étantcompensésparlesfluxsortants (minéralisation).AucunfluxdeCO2n?estdoncquantifiésurceréservoir,étantestiméà0.Eneffet,leGIEC proposeuneestimationdesstocksdecarbonesur labasedestocksderéférenceassociéàdesfacteurs correcteursliésàlagestion.Or,aucuneinformationn?aétéidentifiéepermettantdetraduirel?évolution decesmodesdegestionenforêt,lesstocksdecarbonedessolssontdoncstablesaucoursdutempsen l?absencedechangementd?utilisationdesterres.Ilestconsidéréquelestockdecarbonedeceréservoir n?évoluepasaucoursdutemps.Lecaractèreconservateurdecettehypothèseaétérenforcéparuneétude menéeparl?ONFetl?universitédeLouvain(Jonard,etal.2013)surlesplacettesduréseaudesuiviforestier RENECOR. Cette étude a été lancée par leministère de l?Agriculture français en vue de répondre aux exigencesderapportageduProtocoledeKyotosurlesuividesdifférentsréservoirsdecarbonedusol.Cette étudeconclutquelessolsforestiersfrançaispeuventêtreconsidérésdemanièresignificativecommedes puitsdecarbonemêmesiellenepermetpasd?élaborerdes facteursd?absorptionquiauraientpuêtre exploitésdanslesinventairesdeGES. 3.1.1.6 Calcul du bilan forestier : produits ligneux récoltés Leréservoirdeproduitsligneuxrécoltésestestimésur labasedelaméthodedéveloppéedansleguide (Forsell,etal.2018).Lesprélèvementstotauxdeboissurlapériodederéférence(enl?occurrence2003? 2008,lesrécoltesde2000à2002etde2009étanttropélevées,enraisondeseffetsdestempêtesde1999 etde2009,etdoncnonreprésentativesd?unniveauclassiquederéférence)sontestimésdirectementdans l?inventairenationaldegazàeffetdeserre.Unniveaumoyensurcettepériodeestcalculé.Lesniveauxde prélèvementsmodélisésdanslecadreduFRLàpartirde2010jusqu?en2030sontcomparésàceniveau moyenderéférence.Ledifférentiel,observéchaqueannéeprojetée,aveclavaleurhistoriquederéférence estensuiteappliquéeauxproductionsdesdifférentsproduitsligneuxrécoltés.Pourchacundecesproduits, l?évolutiondesstocksestestiméeconformémentàlaméthodeduGIECappliquéedansl?inventaire. 23 3.1.1.7 Calcul des émissions liées au brûlage sur site de résidus de récolte de bois Lebrûlagesursiteréaliséaucoursdelarécoltedeboisestprisencompteetgénèredifférentsgazàeffet deserre(N2O,CH4)enplusduCO2.Levolumedeboisbrûlésursiteestmalconnu:ilestdoncestiméà partir des données par défaut du GIEC en supposant que 10% de la biomasse aérienne est laissée en décompositionetquelerestedesrémanentsestbrûlécequicorrespondàunefourchettede4%à15%de labiomasseaériennetotaleselonlesessences.Cesémissionssontestiméesàpartirdesfacteursd?émission duGIEC2006.Laprojectiondecesémissionsreposesurunecontinuationdelamoyenneobservéelorsdes 5dernièresannéescalculéesdansl?inventaire(de2012à2016). 3.1.1.8 Calcul des émissions liées aux feux de forêt EnFrancemétropolitaine,pourestimerlesémissionsdesincendiesdeforêt,onconsidèreséparémentdeux grandes zones: la zone méditerranéenne, qui est plus sujette aux incendies de forêt que le reste du territoire,etquiprésenteunedensitédebiomasseinférieureauxautresforêtsmétropolitaines.Pourcette zone, les surfaces brûlées annuellement proviennent de la baseProméthée (2018). Pour le reste de la France,lessurfacesbrûléesproviennentduMinistèrechargédel?agriculture(2018). Surfacebrûlée (ha/an) Zoneméditerranéenne Resteduterritoire Total 2000 18860 5218 24078 2001 17965 2677 20642 2002 6298 23871 30169 2003 61424 7798 73000 2004 10596 1804 13700 2005 17356 3144 22400 2006 5483 1417 7400 2007 6485 1315 8500 2008 3746 640 6006 2009 11113 4917 17000 2010 5453 1337 10300 2011 4492 3808 9400 2012 4392 3208 8600 2013 1922 948 3230 2014 4113 2227 7440 2015 3111 6474 11160 2016 12128 3122 16100 24 2017 20825 2407 24500 Lesémissionssontestiméesaumoyendefacteursd?émissionspécifiquesàchacunedecesdeuxzonespour refléter lesdifférencesdetypedevégétationet leurdensité.Lacombustion lorsdes incendiesde forêt n?étantparnaturepasmaîtrisée,lareprésentationdesémissionsresteimprécise.L?équationci?dessous, inspiréedel?équation2.14duGIEC(2006),estappliquée: Avec: Lfires = Pertesdecarboneannuelleliéeauxfeux,tC/an Aburnt(i) = Surfacebrûléeannuelledanslazonegéographiquei,ha i = Zonegéographique(ZoneméditerranéenneetAutres) BWi = Stockdebiomassesurlessurfacesbrûléesdanslazonegéographiquei,tMS/ha Frac_burn = Fractiondelabiomasseeffectivementbrûléedanslazonegéographiquei CF = Fractionencarbonedelabiomasse,tC/tMS Lesfacteursd?émissionsutiliséspourl?inventairenationaletleFRLenmétropolesontlessuivants: Paramètres Zoneméditerranéenne Resteduterritoire Stockdebiomasseaérienne(entMS/ha) 30 150 Efficacitédelacombustion(Frac_burn) 0,25 0,20 Pourlaprojectiondesannées2021à2030,onutiliselamoyennedessurfacesobservéelorsdes5dernières annéescalculéesdansl?inventaire(de2012à2016). 3.1.2 Outre?Mer 3.1.2.1 Calcul du bilan forestier : biomasse vivante Pourresterencohérenceavecl?inventairenational,leFRLdesforêtsd?Outre?merprendencompteune hypothèsedeneutralité.Lesfortesincertitudesquiconcernentlesforêtsultramarines,etl?absencedesuivi aussiprécisetcompletquel?inventaireforestiermétropolitainnepermettentpasdebienquantifierleur bilan.Enparticulier,laquestiondesavoirsilaforêtguyanaise(horsdéfrichements)représenteunpuitsnet et, si oui, si elle le restera, n?est pas encore tranchée. Ainsi, dans l?inventaire national, pour tous les réservoirsetpourtous lesdépartementsd?Outre?mer,deshypothèsesdeneutralitéoud?équilibresont retenuespourlesterresconcernéesparleniveauderéférencepourlesforêts. (tCO2e/an) Guyane Guadeloupe Martinique LaRéunion Mayotte Biomassevivanteaérienne 0 0 0 0 0 25 Biomassevivanteracinaire 0 0 0 0 0 3.1.2.2 Calcul du bilan forestier : bois mort, litière et sol Pourresterencohérenceavecl?inventairenational,leshypothèsesprojetéesrestentlesmêmes: (tCO2e/an) Guyane Guadeloupe Martinique LaRéunion Mayotte Boismort 0 0 0 0 0 Litière 0 0 0 0 0 Sol 0 0 0 0 0 3.1.2.3 Calcul du bilan forestier : produits ligneux récoltés Pourresterencohérenceavecl?inventairenational,leshypothèsesprojetéesrestentlesmêmes: (tCO2e/an) Guyane Guadeloupe Martinique LaRéunion Mayotte Produitsligneuxrécoltés 0 0 0 0 0 Desprélèvementsexistentpour ces territoiresmais ils sont très faibleset supposésêtre intégralement compensésparlaproductionbrute. 3.1.2.4 Calcul des émissions liées au brûlage sur site de résidus de récolte de bois Lors d?une récolte, la totalité du CO2 émis est supposée être compensée par la production brute. En revanche,lesémissionsdegazautresqueleCO2sontestiméeslorsdubrûlagesursitederésidusderécolte debois.CettepratiqueestuniquementcomptabiliséeenGuyane. Guyane Source Récolte de grumes en (m3/an) 249400 D?aprèsGuitet,etal.2006 Récolte?bio.Aér..(tC/an) 124628 Citepa(facteursd?expansion) Partbrûléesursite 41% D?aprèsGuitet,etal.2006etGiec,2003(3.187) Fractionoxydée 30% Giec,2003(3.93) Pourlesautresdépartementsd?Outre?mer,aucuneémissionn?estassociéeàcettepratique. 26 3.1.2.5 Calcul des émissions liées aux feux de forêt Lesémissionsliéesauxfeuxdeforêts,contrairementauxautrespertesenforêt(mortalité,prélèvement), nesontpassupposésêtrecompensées.Ellessontestiméesenfonctiond?uneestimationdessuperficies brûlées: Surfacebrûlée (ha/an) Guyane Guadeloupe Martinique LaRéunion Mayotte 2000 1000 0 0 10 11 2001 1000 0 0 82 11 2002 1000 0 0 69 11 2003 1000 0 0 1 11 2004 1000 0 0 7 11 2005 1000 0 0 56 11 2006 1000 0 0 70 11 2007 1000 0 0 2 11 2008 1000 0 0 40 11 2009 1000 0 0 34 31 2010 1000 0 0,1 937 51 2011 1000 0 0 2718 11 2012 1661 0 0 154 11 2013 279 0 0 375 77 2014 1318 0 0 245 11 2015 1318 0 0 85 11 2016 1000 0 0 301 11 2017 1000 0 0 83 11 Sources Pref. De Guyane et hypothèse Citepa BDIFF BDIFF BDIFF BDIFF 27 Les facteurs d?émissions utilisés sont estimés selon la même approche que pour la métropole. Les paramètresspécifiquementutiliséspourl?Outre?mersontprésentésci?dessous: Paramètres Guyane Guadeloupe Martinique LaRéunion Mayotte Stock de biomasse aérienne (entMS/ha) 350 189 256 103 159 Efficacitédelacombustion (Frac_burn) 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 Laprojectiondessuperficiesbrûléesprendl?hypothèsed?unecontinuationdestendancesobservéessurla périodehistorique: Surface brûlée (ha/an) Guyane Guadeloupe Martinique LaRéunion Mayotte 2021?2025 1000 0 0 157 11 2026?2030 1000 0 0 157 11 PourLaRéunion,lavaleurprojetéecorrespondàlamoyennedesvaleurshistoriques,horsl?année2011 considéréecommeexceptionnelleestnonreprésentatived?unniveaudefond. 3.1.2.6 Cohérence du traitement des compartiments carbone entre Métropole et Outre?mer Pourl?Outre?mer,l?hypothèsequiestfaitedansl?inventaire,etquiestappuyéepardesdiresd?expertset delalittératurescientifique,estcelledelaneutralitédelabiomassevivante,duboismort,delalitièreet dessolsenforêtrestantforêt;àl?exceptiondepertesexceptionnellesliéesauxfeuxdeforêtetaubrûlage derésidusderécolte;phénomènespourlesquelsdesgazautresqueleCO2sontaussiémis. EnOutre?mer(zoneKyoto),iln?existepasderésultatssimilairesissusd?inventairesforestiersenraisonde lafaibleexploitation forestièreetdutypedeforêt.Desestimationsontdoncétéproduitesàpartirdes données par défaut duGIEC sur les accroissements forestiers. Ces résultats donnent un accroissement supérieurauxpertesdanstouslesterritoires,iladoncétéchoisidemanièreconservativedeconserverune hypothèsedestabilitéde labiomasseforestièredanscesterritoiresenconsidérantque l?accroissement permetseulementdecompenserlesrécoltesetnegénèrepasdepuitssupplémentaire. Cettehypothèsedeneutralités?appuiesurl?expertisedeGuitetetal.(2006)[328].L?accroissementestdonc indirectementestiméàpartirdutauxdeprélèvement,ets?élèveà0.02tC/ha(aérien+racinaire).Pourles terresayantétéboiséesdepuismoinsde20ans,lavaleurde1tC/hacommeenmétropoleestutilisée,en cohérenceavecGuitetetal.2006(valeurd?accroissementaprèsrécolteentre1.5tCet2tC/ha). Incertitudessurlerôledepuitsdelaforêtguyanaise Lebilancarbonedel?écosystèmeforestierenAmazonieestincertain.Certainesétudestendentàmontrer quelaforêtamazonienne,engénéral,auraitunrôledepuits,d?autresmontrentqu?ils?agiraitplutôtd?une source. Ces résultats dépendent de multiples paramètres (périmètre, mesure ou estimation, région, échantillonnage,période?). 28 La prise en comptedes phénomènes de surmortalité liée à la variabilité pluvio?climatique ainsi qu?à la dégradation forestière (au?delà de la déforestation) induit des estimations qui remettent parfois en question le rôledepuits de carbonede la forêt amazonienne.Auniveaumondial, à partir demesures satellitaires couplées auxdonnées de terrain (Baccini et al., 2017) concluentque les espaces forestiers tropicauxseraientunelégèresourceetnonunpuits.Lacroissancenecompenseraitpasladéforestationni ladégradationetperturbation(69%despertes). L?analysedesdonnéesforestièreshistoriquesmontrequesil?Amazoniejoueunrôledepuitsdecarbone, unetendanceaudéclindecetteaccumulationestobservéeà longterme(Brienenetal.,2015).Letaux d?accroissementdanslabiomasseaérienneadiminuéde2/3entrelesannées1990etlesannées2010.On observe un récent phénomène de stagnation (atteinte d?un plateau) dans la croissance, alors que la mortalitéacontinuéd?augmenter. D?aprèsPhilipsetBrienen(2017),enAmazonie,laforêtconstitueunpuitspersistant,mêmes?ils?estaffaibli depuis les années 2000. En Guyane, ce puits serait d?ampleur à compenser l?intégralité des émissions générées,ycomprisparladéforestationetleschangementsd?occupationdesterres.LesforêtsdeGuyane n?ont pas forcément la même sensibilité aux hausses de mortalité que celles du reste de la région amazonienne.Cettesensibilitérestecorréléeàlaquantitédebiomasseaérienneprésente(Johnson,etal. 2016). 3.2 DOCUMENTATION DES DONNÉES SOURCES UTILISÉES POUR ESTIMER LE FRL 3.2.1 Documentation de la stratification des forêts gérées 3.2.1.1 France métropolitaine L?IGNest l?établissement public chargé de produire des informations de référence sur l?état des forêts françaises,leursdynamiquesetleurdiversité(Hervé,2016;Hervéetal.,2014).Cesinformationsserventla définitionetl?évaluationdespolitiquespubliquesrelativesauxécosystèmesforestiers. A ce titre, l?IGN réalise l?inventaire forestier national (IFN), enquête statistique permanente de la forêt françaisequiconsisteàmesurer,suivantdesprotocolesetdesdéfinitionspubliquesetnormées,lesétats et les évolutions de la forêt en surface, volume et production biologique aux échelles nationales et régionales.Depuis2005,l?ensembledesforêtsmétropolitainespubliquesetprivéesestinventoriétousles ans.Chaqueannée,unéchantillonde7500nouveauxpointsrépartissurtout leterritoireest inventorié dans les forêts disponibles pour la production de bois (équivalentes aux forêts gérées au sens de la CCNUCC). Lamodélisation a été réalisée sur la base d?une partition des forêts françaises en 56 strates pour les peuplementsforestiers(voirannexe)et2stratespourlespeupleraiescultivées. Le principe de la stratification est que tous les peuplements d?une même strate présentent des caractéristiques semblables et peuvent donc se voir appliquer les mêmes scénarios de croissance, de mortalité,etdeprélèvement.Chaquestrateestcomposéed?aumoins200pointsd?inventairedifférents, ce qui permet de décrire la ressource actuelle et les dynamiques naturelles avec une bonne précision statistique. Lesstratesdepeupleraiescultivéesdistinguentlesdeuxgrandsbassinsdeproductionpopulicolenationaux, avecunezone?Nord?constituéedesGrandesRégionsÉcologiques(GRECO)B,C,DetE,etunezone?Sud 29 etOuest?correspondantauxGRECOA,F,G,H,IetJ.Cesdeuxgrandeszonessedémarquentprincipalement parleursconditionsclimatiquesetparlescultivarsdepeupliersplantés. Les56stratesforestièressontdéfiniescommeleregroupementdes116stratesprésentéesdanslesétudes nationalesprécédentes(Colin&Thivolle?Cazat,2016;Roux&Dhôte,2017).Chaquestrateregroupedes peuplementscomparablesentermesd?essence,depropriété,deconditionsdemilieuetdesylviculture. Plusprécisément,cesdomainesd?étudessontissusd?unecombinaisonàdired?expertdesquatrefacteurs suivantsdéterminésàpartirdesdonnéesIFN: ? Letypedecouvertureboisée,avecunedistinctionentrelesforêtsfermées(53strates)etlesforêts ouvertesoùletauxdecouvertdesligneuxestinférieurà40%(3strates); ? L?essenceobjectifpourlegestionnaire.Elleestdéfinieàdired?expert.Unevingtainedegroupes d?essences feuillues et résineuses sont distingués. Une essence est dite « objectif » quand sa présenceestsupposéeorienter lesopérationssylvicoles :c?estsouvent l?essencedeplusgrand intérêtéconomique; ? Lacatégoriedepropriété,endistinguantlesforêtsdomaniales,lesforêtsdescollectivitésetles forêtsprivées; ? Les11GrandesRégionsÉcologiquesfrançaises(IFN,2011),quidistinguentlestypesdesols,de reliefsetdeclimatsenFrance,soitdesfacteursstationnelsayantunimpactsurlaproductivitédes forêts. Pouraméliorerlarobustessedelacalibrationdesdynamiquesnaturelles,les116stratesinitialesontété regroupées en 56 selon la proximité statistique et la proximité des critères descriptifs des strates. Par exempleleshêtraiesdomanialesdesGRECOVosges(D)etJura(E)ontétéfusionnées. Finalement,chaqueplacetteIFNestaffectéeàunestrate,etpourchaquestratelesestimateursdel?IFN renseignent: ? des variables d?état comme la surface, le nombre d?arbres et le stock de bois sur pied par classe de diamètrepourl?année2010.L?étaten2010estcalculécommelamoyennedes5campagnesIFNannuelles 2008à2012,aprèsexclusionsurlacampagne2008desarbreschablisdelatempêteKlausdejanvier2009; ? des variables de dynamiques nécessaires à la simulation de l?évolution de la ressource, comme la production biologique, lamortalité naturelle, et le recrutement en effectif par classe de diamètre. Les dynamiquesforestièressontégalementcalculéessur lemêmeéchantillonstatistiquequelestockinitial (campagnesannuellesIFN2008à2012),cequicorrespondàdesfluxsurvenusaucoursdelapériode2003? 2011. 3.2.1.2 Outre?mer EnOutre?mer,aucunestratificationdesforêtsgéréesn?estappliquée. 3.2.2 Documentation du périmètre des forêts gérées 3.2.2.1Francemétropolitaine L?inventaire forestier national fournit une estimation de la superficie des forêts disponibles pour la productiondeboisaudébutdel?année2010.Cettesuperficieinclutlesboisementsdemoinsde20ansqui ne répondent pas à la définition des forêts gérées au sens de la CCNUCC. Pour le calcul du FRL, les 30 projectionsétanteffectuéesenconsidéranttouslespeuplementsde2010,sansexpansionnirégression forestière,ilconvientd?excluredelasuperficiede2020lesboisementsquiavaientmoinsde10ansen2010, decellede2025lesboisementsquiavaientmoinsde5ansen2010,etplusaucunpourlasuperficiede 2030.Untraitementspécifiquevisantàexclurelapartdesjeunesboisementsdemoinsde20ansdansle puitsdecarboneprojetéaétémisenplace. Figure 2 : Contribution des forêts de moins de 20 ans au calcul des projections L?enquêtesurl?occupationdusolduministèredel?agriculture(enquêteTeruti?Lucas)donnechaqueannée lesfluxdesurfacesforestièresendistinguantlesboisements,lesdéfrichementsetlesforêtsrestantforêts. Cettematricepermetdeconnaîtrelapartdesboisementsdemoinsde20ansen2010c?est?à?diredetous lesboisementsquisontintervenusdepuis1990,danslasurfaceboisée2010deTeruti?Lucas.Lesjeunes boisementsreprésententainsi7,9%delasurfaceen2010. La matrice Teruti?Lucas donne également l?évolution des superficies boisées pour toutes les années comprisesentre1990et2010.Onendérive lasurfaceannuelled?incorporationdesboisementsdans la catégoriedesforêtsgérées.Letraitpleindanslegraphiquededroitemontreladécroissancedupoolde surfacedesjeunesboisementsaucoursdestemps. LacontributiondecesjeunesboisementsaupuitsdeCO2danslabiomassevivanteestestiméeselonla méthodedéfinieparleCITEPApourl?inventaireCCNUCCdelaFrance.L?écartentrelaproductionàl?hectare des jeunes boisements et celle des forêts gérées est considéré comme stable sur toute la période. Connaissant cet écart et la proportion annuelle des jeunes boisements, il est possible de calculer la contributiondecesboisementsdanslaproductiontotaleannuelle.Cettecontributiondesboisementsde moinsde20ansàl?annéeXestfinalementretranchéeaugaindecarbonetotalprojetépourcettemême annéeX.Concernantlespertesencarbone,lamêmeméthodeestappliquéepourlamortalité,enrevanche lapartdesjeunesboisementsdanslesprélèvementsestconsidéréecommenulledansl?inventaireGESde laFrance(pasdecoupesdanscetypedepeuplement). 31 Forêt non-gérée (non disponible pour la production de bois) Forêt gérée (au sens CCNUCC, prises en compte dans le FRL) Boisements de moins de 20 ans Forêt devenant non- forêt In ve nt ai re G ES é d. d éc . 2 01 8 po ur la F ra nc e m ét ro po lit ai ne s eu le m en t 2000 761 873 ha 13 413 124 ha 1 213 478 ha 733 718 ha 2001 761 873 ha 13 422 079 ha 1 225 938 ha 728 614 ha 2002 761 873 ha 13 431 471 ha 1 230 535 ha 723 104 ha 2003 761 873 ha 13 447 249 ha 1 220 304 ha 711 241 ha 2004 761 873 ha 13 483 619 ha 1 197 340 ha 697 201 ha 2005 761 873 ha 13 488 185 ha 1 214 210 ha 704 652 ha 2006 761 873 ha 13 487 371 ha 1 244 308 ha 713 530 ha 2007 761 873 ha 13 471 799 ha 1 298 230 ha 732 586 ha 2008 761 873 ha 13 467 855 ha 1 294 220 ha 751 020 ha 2009 761 873 ha 13 480 715 ha 1 277 447 ha 763 291 ha 2010 761 873 ha 13 517 020 ha 1 237 771 ha 760 942 ha Pr oj ec ti on p ou r la F ra nc e m ét ro po lit ai ne s eu le m en t 2011 Non estimé en projection 13 590 524 ha Seule la part des boisements antérieurs à 2010 est estimée pour les soustraire de la projection (les boisements apparaissant entre 2010 et 2030 ne sont pas estimés) Non estimé en projection 2012 13 675 213 ha 2013 13 764 056 ha 2014 13 847 257 ha 2015 13 918 569 ha 2016 13 989 221 ha 2017 14 044 367 ha 2018 14 097 799 ha 2019 14 153 973 ha 2020 14 190 274 ha 2021 14 241 227 ha 2022 14 284 451 ha 2023 14 312 971 ha 2024 14 359 129 ha 2025 14 422 053 ha 2026 14 500 655 ha 2027 14 594 346 ha 2028 14 645 784 ha 2029 14 693 461 ha 2030 14 726 526 ha * En 2010, la forêt gérée (dans le sens CCNUCC, prises en compte dans le FRL) représente 8 183 858 ha pour les départements d?outre-mer inclus dans l?UE. 3.2.2.2Régionsultrapériphériquesfrançaises(Régionsd?Outre?mer) Dans les régions ultrapériphériques (Guyane, Guadeloupe, Martinique, Réunion, Mayotte), toute la superficieestconsidéréecommegéréeauregarddeladéfinitiondelaCCNUCC.En2010,lasuperficietotale de«forêtrestantforêt»danslesrégionsultrapériphériquesconsidéréesdanslePCFNestde8183858ha, dontlasuperficie«forêtrestantforêt»deGuyanereprésente7982688ha. 3.2.2.3Surfacetotalecouverteparlesforêtsgérées En2010,lasuperficiegérée«forêtrestantforêt»utiliséedanslePCFNestde21700878ha.Ellecorrespond àlazonedéclaréedansl'inventairenationaldesGESàlaCCNUCCsurlepérimètreduProtocoledeKyoto, 32 c?est?à?direlaFrancemétropolitaineetlesrégionsultrapériphériques(quicorrespondentàlapartiedela Franceinclusedansl'UE). Les superficiesnongéréesne sontpasprisesencomptedans lePCFNetellesne sontpasconsidérées commedessuperficiesassociéesàdesémissionsdanslerapportd'inventairedesGES. Lessuperficiesforestièresdesterritoiresd'outre?merquinefontpaspartiedel'UE(NouvelleCalédonie, PolynésieFrançaise,TerresAustralesetAntarctiquesfrançaises,WallisetFutuna,Saint?PierreetMiquelon) ne sontpasnonplusprisesencomptedans lePCFN (ces territoires représentent982000hade forêts gérées). Figure:RécapitulatifdessuperficiesforestièresconsidéréesdanslePCFNetcomparaisonavecles superficiesconsidéréesdanslesinventairesd?émissionsdeGES 3.2.3 Documentation des pratiques de gestion durables des forêts appliquées pour estimer le niveau de référence pour les forêts 3.2.3.1 France métropolitaine LerèglementUTCATF/LULUCFpréciseque leFRLdoitêtreélaborésur labasedespratiquesdegestion durabledesforêtstellesquedocumentéessurlapériode2000?2009.Comptetenudescaractéristiquesdu modèleMARGOTutilisépourlesprojections,lescénariodegestionforestièredelapériodederéférence estdéfinicommeuntauxdeprélèvementeneffectifparclassedediamètre. Depuis2010,l?IGNmesurelesprélèvementsdanslesforêtsdisponiblespourlaproductiondeboisenré? inventorianttouslespointsIFNquiontétévisités5ansauparavant(Hervéetal.,2014).Lesprélèvements sontconnusparstrateetparclassedediamètre,et ilssontconformesavectous lesautresestimateurs dendrométriquesdel?IFN. Toutefois,cesdonnéesnesontpasdirectementexploitablespourdéfinirlescénarioderéférencecar la premièrepériodedemesuredirectedesprélèvementsdeboisdanslesforêtsfrançaisesconcernelapériode 2005?2010. De plus, ces résultats restent fragiles sur le plan statistique car ils reposent sur un seul échantillondemesure.Enrevanche,destauxdeprélèvementsutilisablesparlemodèleMARGOTpeuvent êtrecalculésdefaçonrobustegrâceauxobservationsIFNparstrateetparclassedediamètresurlapériode 2005?2014. Uneméthodeoriginaleaétémiseaupointpourdéfinirunscénariodegestionforestièresurlapériodede référence àpartir de cesdonnées IFN compatibles avec lemodèleMARGOT. Elle consiste àutiliser les 33 évolutions temporelles et géographiques observées dans les données AGRESTE comme un proxy pour recalerlestauxdeprélèvementIFNdelapériode2005?2014surlapériodederéférence. Leministèrede l?agricultureréalisechaqueannéedepuis1948uneenquêtesur l?exploitation forestière (Agreste, 2018). Tous les exploitants y déclarent chaque année les volumes de bois récoltés et commercialisésendistinguantlesessences,lescatégoriesdeproduitsetlesrégionsd?origine.Cesdonnées ontétécomplétéesparunevaleurdeboisénergienoncommercialiséparrégionetessence issuede la comparaison des donnéesAGRESTE avec la récolte totale observée en forêt par l?IGN.Depuis 2000, la récoltedeboisénergie(commercialiséeetnoncommercialisée)estestiméestable. Figure 3 : Évolution de la récolte de 1990 à 2015 d?après les données Agreste (hors bois énergie) Aucoursdelapériodederéférencelarécoltedeboisdanslesforêtsfrançaisesaétésévèrementaffectée parlestempêtesLotharetMartindedécembre1999.Cestempêtesontbalayélaquasi?totalitédupayset levolumedeschablisaétéestiméàplusde140millionsdem3(IFN,2003).Cetévènementclimatiqued?une ampleurinéditeayanteuunimpactsignificatifsurlarécoltedesannées2000,2001et2002,ilaétédécidé d?exclureces3annéesexceptionnellesducalculdesrécoltestotalessurlapériodederéférence.Demême, enjanvier2009,lemassifAquitainaétédenouveaufrappéparlatempêteKlaus.Pourcettetempêteplus récenteetpluslocalisée,lesdonnéesAgrestedistinguentlesvolumesissusderécoltes«normales»etceux issusdesproduitsaccidentels.Lesproduitsaccidentelsontétéexclusducalculdestauxdeprélèvement. Ceschoixpermettentdedéfinirunscénarioreflétantlespratiquesdegestionusuellessur lapériodede référenceetnondespratiquesliéesàunegestiondecriseexceptionnelle. LesvolumesderécolteobservésparAGRESTEsurlespériodes2003?2009et2005?2014ontétécomparés auxstocksmesuréspar l?IFNsur lesmêmespériodes (soit respectivement lesannéescentrales2006et 2010).AfinderendrecestauxdecoupesdéfinisàpartirdesdonnéesAGRESTEcomparablesàceuxutilisés enentréedumodèleMARGOT,cestauxparrégion/essence/produitontétéconvertisentauxparstrateet classedediamètreviaunecléderépartitionentrecesdifférentscritères. 34 L?évolution des taux de coupe observée avec AGRESTE entre les périodes 2003?2009 et 2005?2014 a finalementétéappliquéeauxtauxdeprélèvementmesurésparl?IFNsurlapériode2005?2014pourestimer lestauxdeprélèvementsurlapériodederéférence2003?2009.Ainsi,leFRLsebasesurunecontinuation despratiquesforestières«normales»documentéespourlapériodederéférence.Cestauxdeprélèvement sontexprimésennombredetigesparclassedediamètreetparstrateparrapportaustocksurpied.Ilssont ainsicompatiblesaveclemodèlededynamiqueforestière,etappliquéstelsquelsauxdifférentespériodes deprojection. NB:touslestaux(AgresteetIFN)sonthorsvolumesrécoltésliésauxtempêtesexceptionnelles. Figure 4 : Méthode de construction du scénario de gestion sur la période de référence L?analysedeladurabilitédespratiquesdegestionforestièresurlapériodederéférenceaétéfaiteàl?aune del?indicateurdegestiondurable«tauxdeprélèvement»(ForestEurope,2015),quiconsisteàrapporter lesprélèvementssur laproductionbiologiquenettede lamortalité.Auniveaude l?ensembledesforêts françaises,cetauxestdel?ordrede50%,etàl?échelledesstrates,ilesttoujoursinférieurà100%,indiquant quelesprélèvementsn?obèrentpaslaproductiondelaforêt.Seulefaitexceptionlastratedespeupleraies duNorddelaFranceoùilatteint102%.Cespeuplementsquireprésententmoinsde1%delasuperficie forestièrenationalesouffrenteneffetd?undéséquilibredesclassesd?âgeauprofitdesclasseslesplusâgées quifontactuellementl?objetdecoupe.Lescénariodecoupedecettestrateaétéconservéenl?état. 3.2.3.2 Outre?mer EnOutre?mer,l?hypothèsedeneutralitésejustifieparlespratiquesdegestiondurabledesforêtspuisque toutprélèvementestintégralementcompenséparlacroissanced?autresarbres(Guitet,etal.2006). 3.3 DESCRIPTION DÉTAILLÉE DU MODÈLE APPLIQUÉ POUR ESTIMER LE NIVEAU DE RÉFÉRENCE POUR LES FORÊTS 3.3.1.1 France métropolitaine ? Bilan forestier (croissance, mortalité, prélèvements) LemodèlederessourceMARGOT(MAtrixmodelofforestResourceGrowthanddynamicsOntheTerritory scale),misenoeuvreparl?IGNpourlesprojectionssurlesressourcesforêt?boisfrançaises(Wernsdörferet 35 al.,2012;Colinetal.,2017),estl?outilprincipaldesimulationutilisépoursimulerl?évolutiondes56strates deforêtshorspeupleraies. Ils?agitd?unmodèlededynamiquedelaressourceforestièreparclassedediamètre,quisimuledemanière itérativelacroissance,lamortalitéetlasylviculture(lesprélèvements)àl?échelledestratesetpourdes périodessuccessivesde5ans.Ilpermetd?estimerl?étatfuturdelaressource(etdustockdecarbone),et desimulerlesprélèvementsfutursenboisetlamortalité. Le modèle est générique, c?est?à?dire qu?il est paramétrable et applicable quel que soit le type de peuplement.Passantparunemodélisationdudiamètre(paramètreétantunevariableclédelacroissance desarbresetdel?exploitationforestière),ilpeutêtreutiliséautantpourlespeuplementséquiens(futaies régulières)quepourlespeuplementshétérogènes(futaiesirrégulières),cesderniersétantmajoritairesen France(Morneauetal.,2008). Lemodèleestdetypematriciel,danslequellaressourceetlesparamètressontdécritsparstrate,parclasse desurfaceterrièreàl?hectareetparclassedediamètre.L?ajustementdelaproduction,durecrutementet de la mortalité par classe de surface terrière permet de prendre en compte l?effet de la densité des peuplementssurlavariationdecesparamètres. Figure 5 : Principe de fonctionnement d?une itération du modèle MARGOT (en effectif par classe de diamètre) A chaque itération, les3matrices suivantes sontassociéespour calculer l?évolutiondémographiquede chaquestrate: ? Unematriced?état,décrivantlaressourceparclassedediamètreaudébutetàlafindechaque pasdesimulation.Lamatricesecompose,pourchaqueclassedediamètrede5cmd?amplitude, (1)d?unnombred?arbresquiévolueaucoursdutempsenfonctiondelacroissance(passagedans laclassedediamètresuivante)etdesdisparitions(prélèvement,mortalité),et(2)decoefficients permettantdecalculerlestockdecarbonedanslabiomassedesarbresdelaclassedediamètre (stockdelaclassei=effectifdansimultipliéparlestockmoyend?unarbredelaclassei). ? Unematricedetransition,décrivantlacroissancedesarbres.Elleestexpriméesouslaformed?un tauxdepassagecorrespondantàlaprobabilitésur5ansqu?unarbredelaclassedediamètrei passedanslaclassedediamètrei+1.Lerecrutementcorrespondspécifiquementaufluxd?effectifs dans la première classedediamètre, c?est?à?dire aux arbresqui deviennent recensables sur la périodedanslespeuplementsdéjàexistants(casdessurfacesenrégénération).Ilestexprimésous laformed?unnombredetigesàl?hectare. ? Une matrice de disparition, représentant lamortalité naturelle et les prélèvements liés aux pratiquessylvicoles.Lamortalitécorrespondàlaprobabilitéqu?unarbred?uneclassedediamètre donnéemeure au cours de la périodede 5 ans. Elle est exprimée sous la formed?un tauxde 36 mortalité. Les prélèvements dans une classe de diamètre sont exprimés comme un taux de prélèvementeneffectif,rapportentrelenombred?arbrescoupésetlenombred?arbresvifs. L?évolutiondesdeuxstratesdepeupleraiesaétéprojetéevialemodèlededynamiqueforestièreparclasse d?âgedéveloppéparl?IGN(Colinetal.,2017),fonctionnantégalementparitérationsde5ans.Cemodèle estparticulièrementbienadaptéauxplantations,danslesquelleslesarbresontlemêmeâgeetprésentent descaractéristiquesdecroissancehomogènes.Laressourceestdécriteparstrategrâceàunesurfaceetun volumemoyenà l?hectarepar classed?âge. Lesdynamiques forestières sont représentéespour chaque classe d?âge par une production biologique à l?hectare, unemortalité naturelle à l?hectare, un taux de prélèvementduvolumeenéclaircieetuntauxdesurfacepasséeencouperasesurlapériodede5ans. Lesvaleursdesparamètresdecesmodèlessontétabliesstatistiquementàpartirdesdonnéescollectées sur le dispositif IFN, soit un très grand nombre d?observations. Cela confère auxmodèles une grande robustessepourdesprojectionsàcourtetmoyenterme.Lesmodèlessontajustéssurdesdonnéesdetype transversal,c?est?à?direoùtouteslesclassesdediamètresontmesuréeslamêmeannée. Laressource initialeestcalculéeàl?aidedes5campagnesd?inventairede2008à2012correspondantà l?annéemoyenne2010.Lesparamètresdecroissanceetdemortalitésontissusdesobservationsréalisées surcemêmeéchantillond?inventaire,etlestauxdeprélèvementssontcalculéssurlapériodederéférence (horsannéesexceptionnellesimpactéesparlatempête)selonlaméthodedécriteauparagraphe3.2.3.1. Lesvaleursmoyennesparstratedecesdifférentsparamètresdedynamiqueforestièresontprésentéesen Annexe. Lescoefficientspermettantdeconvertirlenombredetigeparclassedediamètre(oulevolumeparclasse d?âgepourlespeupleraies)enunstockdecarbonedanslabiomassedesarbressontcalculésàpartirdes tarifsdecubageetdesvaleursd?infra?densitéissusduprojetCARBOFOR(Valletetal.,2006;Loustau,2010). Cescoefficientssontlégèrementdifférentspourlesarbressurpiedetlesarbresrécoltésafindeprendre encompte«l?effettechnique».Àdesfinsdecohérenceaveclaméthodologieadoptéedansl?inventaire GES,lecalculdesgainsdecarbonedanslabiomasse(productionoucroissance)correspondàlasommede la production des arbres vivants entre deux itérations et celle des arbres récoltés entre le début de l?itérationetleurdatedecoupe(laproductiondesarbresmortsestsupposéenulle). 3.3.1.2 France métropolitaine ? Produits ligneux récoltés (PLR) Méthodegénérale Lesproduitsligneuxrécoltéssontcomptabilisésselonuneapprochedeproduction,quiprendencompte lesproduitsboisfabriquésaveclarécoltefrançaise,qu?ilssoientdestinésaumarchéfrançaisouexportés. Lesimportationsnesontpasprisesencompte.Lesdonnéesd?activité(productionauxdifférentesétapes delachaineindustrielle)proviennentnotammentdesenquêtesdebrancheduServicedelaStatistiqueet delaProspectiveduministèredel?Agriculture.Afindeprendreencomptelesproduitsboisproduitsavant 2000,maisencoreencoursdedécompositionpendantlesannéesdeprojection,lecalculdesPLRdémarre dès1900. Les produits bois sont estimés dans l?inventaire sur la base des travaux menés au niveau national spécifiquementpourl?inventairedeGESdelaFranceetavecl?aidedeslignesdirectricesduGIEC2006et duguideréviséduGIEC2013.Lesproduitsboissontcomptabilisésselonuneapprochedeproduction,qui prenden compte lesproduitsbois fabriqués avec la récolte française, qu?ils soientdestinésaumarché françaisouexportés.Lesimportationsnesontpasprisesencompte.Lesdonnéesd?activité(productionaux 37 différentesétapesdelachaineindustrielle)proviennentnotammentdesenquêtesdebrancheduSSP,du ministèredel?Agriculture. Reconstitutiondesfluxentrant Récupérationdesdonnéesdisponibles Dansunpremiertemps, lesdonnéesd?entréedisponiblesdans lesdifférentesbasesdedonnéessource sontdirectementrecopiées,dansl?unitécorrecte. Estimationdesvaleursnondisponibles Certainesvaleursnesontplusdisponibles.Desestimationssontfaitesàpartirderatiod?évolutionàl?aide desautresdonnées. Facteursdeconversionetparamètres Cesdonnéessourcessontcombinéesetconvertiesavecdifférentsparamètres: ?facteursdeconversion(0,675tdeboisdetrituration/m3deboisbrut;0,5tdepanneaux/m3)[674] ?tauxderendement(0,5m3sciage/m3deboisrondsurécorce;0,47m3decontreplaqué/m3degrume; 50%derendementpourlepapierjournalet25%pourlepapierramette)[674]; ?répartitionentrefeuillusetrésineuxdesproduitsissusdusciage[674]; ?répartitiondespapiersentrejournal(65%)etramette(35%)[674]. Duréededemi?vies Tableau1:Duréesdedemi?viedesproduitsbois Catégorie Demi?vie Source Panneaux 25ans Décision(UE)n°529/2013du21/05/2013 Contreplaqués 30ans IPCC,2003 Papierjournaletramette 7ans CalculCarbone4prenantencomptelerecyclage, d?aprèsIPCC,2006etCOPACEL Emballages 3ans IPCC,2003 Ameublement 10ans Carbone 4 d?après la durée de vie moyenne (FCBA2008) Agencementetmenuiseries 15ans Couverture/Charpente 50ans Parquets/lambris 30ans Gestiondesimportsetdesexports Lesfluxentrantspermettentdedistinguer: ?lesproduitsboisissusdeboisrécoltéenFrance. ?lesproduitsboisissusdeboisimporté ?leboisexporté. 38 Lesstatistiquesderécoltedeboistraitentdel?ensembleduboiscommercialrécolté,qu?ils?agissedebois enforêtouhorsforêt.Lesstatistiquesderécoltedeboisetdesciagessontcohérentesaveclesstatistiques derécoltedeboisutiliséspourestimerlesprélèvementsenforêt. ProjectionducompartimentdesproduitsBoispourleFRL PourleFRL,oncalculed?abordladifférence,pourlesprélèvements,entrechaqueannéeprojetée(2010à 2030) et lamoyennede la période de référence (2000?2009) dans l?inventaire.On appliqueensuite ce différentielpourestimerlesentréesenproduitsboisàpartirde2010. 3.3.1.3 Outre?mer EnOutre?mer,aucunmodèlen?estappliqué. 39 4 NIVEAU DE RÉFÉRENCE POUR LES FORÊTS 4.1 FRL ET DESCRIPTION DÉTAILLÉE DE L?ESTIMATION DE CHAQUE RÉSERVOIR DE CARBONE 4.1.1 France métropolitaine 4.1.1.1 Biomasse vivante aérienne et souterraine Legraphiqueci?dessousprésentelesrésultatsdelamodélisation,aprèsrecalage,pourlabiomassevivante. Ledétaildesrésultatssetrouveenannexe. 4.1.1.2 Bois mort, litière et sol Parmicesréservoirs,seulesdesémissionsduboismortexceptionnelliésàladécomposition,surplusieurs années,deschablisdetempêtessontrapportées.Lesautresréservoirssontestimésàl?équilibre. 4.1.1.3 Produits ligneux récoltés Les produits ligneux récoltés représentent un puits net pendant la période de référence et la période projetée.Laprojectionréaliséepourl?estimationduFRLestbaséesurl?évolutionduniveauglobalderécolte de bois, à la hausse, avec une répartition égale entre utilisation énergétique et solide. La tendance d?évolution,àlahausse,desrécoltes,estappliquéeauniveaudefluxentrantsdanslecalculdubilannetde ceréservoir. Ainsi,alorsquecebilantendàdiminuerdansl?inventaire,l?applicationdel?augmentationdesrécoltesde boisdanslamodélisationpermetdesimulerunehaussedupuitsnetduréservoirdesPLR. 40 4.1.1.4 Bilan total 4.1.2 Outre?mer Lesestimationsdesdifférentsréservoirssontprésentéesdanslestableauxci?dessous: Biomasse aérienne tCO2e/an Guyane Guadeloupe Martinique La Réunion Mayotte 2021?2025 168 705 0 1 12 970 859 2026?2030 168 705 0 1 12 970 859 Biomasse racinaire Guyane Guadeloupe Martinique La Réunion Mayotte 2021?2025 0 0 0 0 0 2026?2030 0 0 0 0 0 41 Bois?mort, litière, sol Guyane Guadeloupe Martinique La Réunion Mayotte 2021?2025 0 0 0 0 0 2026?2030 0 0 0 0 0 Produits ligneux récoltés Guyane Guadeloupe Martinique La Réunion Mayotte 2021?2025 0 0 0 0 0 2026?2030 0 0 0 0 0 42 4.2 COHÉRENCE ENTRE LE FRL ET LE DERNIER RAPPORT D?INVENTAIRE NATIONAL 4.2.1 France métropolitaine 4.2.1.1 Analyse des écarts entre la projection pour le FRL et les données d?inventaire GES Sur lapérioderécente, lesprojectionsréaliséespour leFRLprésententunécartavec ledernierrapport d?inventaireGESsurleplandubilandelabiomasseforestière.Uneanalysedecedifférentielaétéréalisée endétaillant lesgainsenbiomasse (croissance)et lespertes (mortalitéetprélèvement),à la fois sur la périoderécente(2010?2017)etsurlapériodederéférence(2000?2009).Pourprolongerl?analysesurcette dernièrepériode,uneprojectionspécifiquepartantd?unereconstitutiondel?étaten2000(estimationpeu robuste)aétéréalisée. Bilansdanslabiomassevivanteprojetésethistoriques(entCO2eq/an) Sur la période de référence (2000?2009), si la projection donne un puits forestier moyen à peu près équivalentaupuitshistorique,cettemoyennecachedesdésaccordssurlatendancedansl?évolutiondu puitsetsurlacontributiondesdifférentsphénomènes(croissance,mortalité,prélèvement)àcepuitsdans labiomassevivante. L?écartestessentiellementdûauxgainsdanslabiomassevivante.Plusspécifiquement,lesgainsprojetés sontplusde10MtCO2/aninférieursàceuxdel?inventaireGEShistoriqueentre2000?2009.Leshypothèses d?explicationsdecedifférentielsontmultiples: ? lacomparaisonderésultats(historiquesvs.projetés),quisontissusd?échantillonsdel?inventaire forestier national différents. Ces différences entraînent nécessairement un écart purement statistique qui s?avère être non négligeable. Notamment l?incertitude liée à l?échantillonnage, évaluéesur lesdonnéeshistoriquesdeproductionainsiquesur lesrésultatsdeprojection(par approche «bootstrap») est de l?ordre de ±4MtCO2/an (cf. intervalles de confiance sur le graphiqueci?dessous).Enprojection,uneerreurliéeauxeffetsdemodélisationdesparamètresde dynamique forestière augmenterait en théorie encore l?amplitude de l?incertitude autour des résultats. 43 ? l?absencededonnées IFNsur l?étatde laforêten2000rendlesprojectionsréaliséesdepuisce pointdedépartparticulièrementfragiles.Poureffectuercetteprojection, l?état initialà l?année 2000aétéreconstituéàpartir (1)dedonnéesd?inventaireforestiernationalde2005,soitune seulecampagned?inventaire(c?est?à?direrelativementpeudepoint,cequidiminuelarobustesse). (2)desmesuresd?accroissementpourrétropoler lesdiamètresetdesobservationsdesouches pourdéterminerlesarbresrécoltés(observationstrèsimprécisesavecunetendanceàl?oublide souches),et(3)enévaluantapproximativementl?expansionforestièreàpartirdel?informationde l?historiquedupeuplementsurlesplacettesd?inventaire(informationdifficileàapprécieretquia tendance à sous?estimer l?expansion). Cette reconstitution, réalisée faute de données plus adaptéesetplusprécises,rendlepointdedépartdesprojectionsetlesrésultatssurlapériode 2000?2009incertains. ? lesgainsenbiomassehistoriquesde l?inventaireGESsont issusdesdonnéesdeproductionde l?inventaireforestiernationalàpartirde2007,etd?interpolationspourlapériodecompriseentre 1990et2007.Leparamètredecroissancedumodèleestquantàluicalibrésurdesdonnéesde l?inventaire forestiernationalcorrespondantesà lapériodederéférence.Cesdonnées IFNsont légèrementdifférentesdel?inventaireGESavant2007(cf.graphiqueci?dessous),d?oùégalement unepartd?écartentre laproductionprojetéeet laproductionhistoriquetellequedécritedans l?inventaireGES. ? lesparamètresdedynamiquesforestièresdumodèle(etnotammentleparamètredecroissance) représententunemoyennedesdonnéesdeproductionsurl?ensembledelapériodederéférence. Parailleurs,laprojectionfournitdesrésultatsparpériodede5ansquisontannualisésaposteriori. Cetteméthode de projection amécaniquement tendance à lisser les résultats et ne peut pas reproduiredesvariationsinterannuelles. ? lapriseencomptedel?expansionforestièreaétéréaliséeviauneprojectionàsurfaceconstanteà partirde2010,fautedeconnaissancedelaréelleévolutiondelasurfaceforestièred?ici2030.En supprimant a posteriori la contribution des jeunes boisements, cette méthode permet de se rapprocherdessurfacesdeforêtsgéréesprisesencomptedansl?inventairegazàeffetdeserre. Cependant, lesdéfrichementsquiauront lieud?ici2030nesontpascomptabilisés (ils leseront dans les corrections techniques ultérieures) et la méthode diffère légèrement de ce qui est classiquement réalisé dans l?inventaire GES où l?évolution réelle des surfaces forestières est connue.Celapeutavoirunlégerimpact,notammentsurlatendancedelacourbedesgainsdans labiomassevivante. ? lefaitde«figer»lesstratesetleparamètredecroissanceaucoursdutempssontdeshypothèses contraignantesdumodèlequiengendrentunécartnotammentsurlatendancedelacourbede production.Considérerquelacroissanceeststabledansletempspourunestrate,uneclassede diamètreetuneclassedesurfaceterrière,estunesimplificationdelaréalitéentraînantunécart en projection. En effet, l?évolution du climat, des conditions de fertilité, les changements d?essences,etc.jouentaussidesrôlesmajeursquinepeuventêtreprisencomptedanslaversion actuelledumodèle,fautedeconnaissancesconsolidées,maisquiontcertainementtendanceà réduirelaproductionréelle.L?assouplissementdeceshypothèsesfaitencorel?objetdetravauxde rechercheactuellement,etn?estdoncpasopérationnelpourlemoment.Celanécessiteraitsans douteunescénarisation. 44 Gainsdanslabiomassevivante(croissance)projetésethistoriques(entCO2eq/an) Certainesdecescausesd?écartsontégalementvalablespourlespertesdanslabiomassevivante(mortalité et prélèvements). Notamment, l?incertitude liée à l?utilisation de données issues d?un échantillonnage statistique,lafragilitédelareconstitutiondupointdedéparten2000,lelissageproduitparlaprojection quitravaillesurdespériodesde5anssontégalement importantesdansladifférenceentredonnéesde pertesprojetéesethistoriques.Àcesraisons,s?ajoutent: - lanonpriseencomptedestempêtesLotharetMartindedécembre1999.Cestempêtesonteuun effetmajeursurladynamiquedesprélèvementsdesannéessuivantlatempête(2000à2002)avec des récoltes supplémentaires liéesà cette criseexceptionnelleaugmentantd?autant lespertes dans labiomassevivante.L?effetdecettetempêten?estpasprisencomptedans lasimulation puisquecettedernièresebasesurunpointdedépartpost?tempêteetquelescénarioderéférence qui lui est appliqué est calculé sans ces années. Pour la tempête Klaus, des prélèvements exceptionnelsontétésimuléssurl?année2009delaprojectionpartantde2000uniquement. - lefonctionnementduparamètredeprélèvemententauxdanslemodèle.Lescénarioderéférence estexprimédanslaprojectionsouslaformed?untauxdeprélèvementdépendantdustock.Alors quelesstocksdeboissurpiedaugmententsurlapériode2000?2009,lesvolumesrécoltésobservés diminuentlégèrement,legestedecoupen?étantpasuniquementliéaustockdeboisdisponible. L?application d?un scénario sous forme d?un taux de prélèvement fixe ne permet donc pas de reproduirelatendancedel?évolutiondesprélèvementssurlapériode2000?2009. 45 Pertesdanslabiomassevivante(prélèvementsetmortalité) projetésethistoriques(entCO2eq/an) Sur la période récente (2010?2017), il subsiste aussi un écart entre les projections et l?inventaire GES, essentiellementdûauxgainsdanslabiomassevivante,pourlesquelslestendancesdiffèrent.Laprojection depuis2000donnedesrésultatstrèssimilairesàlaprojectiondepuis2010etlaplupartdeshypothèses explicativesdel?écartrestentvalablespourcettepérioderécente. Cetteanalysemontrequelesécartsnesontpasliésàundifférentieldegestionmaisauxcontraintesde l?exercicedemodélisation.Parailleurs,lemanquederobustesseetleslimitesdelaprojectionréaliséeà partirde2000nepermettentpasuneutilisationdecesdonnéesdanslescalculs,notammentderecalage. 4.2.1.2 Recalage de la projection pour le FRL Ledifférentielentrelesrésultatsdumodèleetl?inventairenationalnereflètepasdesdifférencesdegestion forestièremaisreflètelacalibrationdumodèle.Ainsi,unrecalagepermetdemettreencohérencecesdeux résultats.Unrecalageestalorsréalisépourremettrelesrésultatsdelaprojectiondepuis2010enphase avecl?inventaireGES.Pourcela,lerecalageauraitpuêtreréalisésur2000?2009ousur2000?2017.Mais, surlapériode2000?2009,lesdeuxcourbes,ayantdestendancesopposées,sonttropincohérentespour êtreutiliséescommebasepourlerecalage.Endébutdepériode,lemodèleestendessousdesrésultatsde l?inventaire,puisau?dessus.Ainsi,l?écartmoyensurlapériodesecompenseetn?estplusquede1%,alors quelesdeuxcourbesnesontenréalitépasenaccord.Iln?estdoncpaspertinentderetenircettepériode pourlerecalage. 46 Comparaisondubilanbiomassevivante entrelaprojectiondepuis2000etl?inventaire (entCO2/an) Modalitéretenue:recalagesurlapériode2010?2017 Ilaétéretenuderecalerlesrésultatsdumodèlesurlabasedel?écartconstatéentrecelui?cietl?inventaire nationaldeGES,basésurlesvaleursobservéesparl?IGN. Lerecalageconsisteàmodifierleniveaumodélisédubilandelabiomasseforestièrede2010à2017pour letranslateràunniveaucomparableavecceluiobservésur lamêmepériode.Cerecalageestréaliséen calculantlamoyennedesécartsannuelssurlapériode,envaleursabsolues(entC/an)etenajoutantce différentielmoyenàtouteslesannéesmodélisées,de2010à2030.L?écartappliquéestde?1672002tC/an (soitunpuitsde6130672MtCO2e/anmoinsfaible). Impactdurecalage Lesvaleursannuellesdubilanavantetaprèsrecalagesontfourniesenannexe. 47 4.2.2 Outre?mer Pour les forêts d?Outre?mer, lesmêmes hypothèses sont appliquées pour le calcul du FRL que pour la réalisationdel?inventairenational,àsavoiruneneutralitépourlebilanforêtetseulementdesémissions uniquementliéesaubrûlagedesrésidusderécoltedeboisetauxfeuxdeforêt. 48 4.3 FRL ESTIMÉ POUR CHAQUE RÉSERVOIR DE CARBONE ET CHAQUE GAZ À EFFET DE SERRE 4.3.1 France métropolitaine France métropolitaine 2021?2025 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 -42 358 495 -12 193 153 -54 551 647 1 106 878 NE NE -3 106 740 ?56 551 509 ?53 444 769 CH4 (en tCO2e) 634 745 0 634 745 0 NE NE 0 634 745 634 745 N2O (en tCO2e) 334 940 0 334 940 0 NE NE 0 334 940 334 940 total (en tCO2e) -41 388 810 -12 193 153 -53 581 963 1 106 878 NE NE -3 106 740 ?55 581 825 ?52 475 084 France métropolitaine 2026?2030 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 -43 497 947 -12 516 519 -56 014 466 671 356 NE NE -3 386 830 ?58 729 940 ?55 343 110 CH4 (en tCO2e) 666 799 0 666 799 0 NE NE 0 666 799 666 799 N2O (en tCO2e) 351 700 0 351 700 0 NE NE 0 351 700 351 700 total (en tCO2e) -42 479 448 -12 516 519 -54 995 967 671 356 NE NE -3 386 830 ?57 711 441 ?54 324 612 4.3.2 Outre?Mer : Guadeloupe Guadeloupe 2021?2025 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 0 0 0 NE NE NE NE 0 0 CH4 (en tCO2e) 0 0 0 NE NE NE NE 0 0 N2O (en tCO2e) 0 0 0 NE NE NE NE 0 0 total (en tCO2e) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Guadeloupe 2026?2030 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 0 0 0 NE NE NE NE 0 0 CH4 (en tCO2e) 0 0 0 NE NE NE NE 0 0 N2O (en tCO2e) 0 0 0 NE NE NE NE 0 0 total (en tCO2e) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 49 4.3.3 Outre?Mer : Guyane Guyane 2021?2025 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 148 334 0 148 334 NE NE NE NE 148 334 148 334 CH4 (en tCO2e) 16 704 0 16 704 NE NE NE NE 16 704 16 704 N2O (en tCO2e) 3 668 0 3 668 NE NE NE NE 3 668 3 668 total (en tCO2e) 168 705 0 168 705 0 0 0 0 168 705 168 705 Guyane 2026?2030 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 148 334 0 148 334 NE NE NE NE 148 334 148 334 CH4 (en tCO2e) 16 704 0 16 704 NE NE NE NE 16 704 16 704 N2O (en tCO2e) 3 668 0 3 668 NE NE NE NE 3 668 3 668 total (en tCO2e) 168 705 0 168 705 0 0 0 0 168 705 168 705 4.3.4 Outre?Mer : Martinique Martinique 2021?2025 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 1 0 1 NE NE NE NE 1 1 CH4 (en tCO2e) 0 0 0 NE NE NE NE 0 0 N2O (en tCO2e) 0 0 0 NE NE NE NE 0 0 total (en tCO2e) 1 0 1 0 0 0 0 1 1 Martinique 2026?2030 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 1 0 1 NE NE NE NE 1 1 CH4 (en tCO2e) 0 0 0 NE NE NE NE 0 0 N2O (en tCO2e) 0 0 0 NE NE NE NE 0 0 total (en tCO2e) 1 0 1 0 0 0 0 1 1 50 4.3.5 Outre?Mer : Mayotte Mayotte 2021?2025 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 732 0 732 NE NE NE NE 732 732 CH4 (en tCO2e) 52 0 52 NE NE NE NE 52 52 N2O (en tCO2e) 76 0 76 NE NE NE NE 76 76 total (en tCO2e) 859 0 859 0 0 0 0 859 859 Mayotte 2026?2030 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 732 0 732 NE NE NE NE 732 732 CH4 (en tCO2e) 52 0 52 NE NE NE NE 52 52 N2O (en tCO2e) 76 0 76 NE NE NE NE 76 76 total (en tCO2e) 859 0 859 0 0 0 0 859 859 4.3.6 Outre?Mer : la Réunion La Réunion 2021?2025 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 11 599 0 11 599 NE NE NE NE 11 599 11 599 CH4 (en tCO2e) 826 0 826 NE NE NE NE 826 826 N2O (en tCO2e) 545 0 545 NE NE NE NE 545 545 total (en tCO2e) 12 970 0 12 970 0 0 0 0 12 970 12 970 La Réunion 2026?2030 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 11 599 0 11 599 NE NE NE NE 11 599 11 599 CH4 (en tCO2e) 826 0 826 NE NE NE NE 826 826 N2O (en tCO2e) 545 0 545 NE NE NE NE 545 545 total (en tCO2e) 12 970 0 12 970 0 0 0 0 12 970 12 970 51 4.3.7 Outre?Mer : total Total Outre?mer 2021?2025 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 160 665 0 160 665 0 0 0 0 160 665 160 665 CH4 (en tCO2e) 17 582 0 17 582 0 0 0 0 17 582 17 582 N2O (en tCO2e) 4 288 0 4 288 0 0 0 0 4 288 4 288 total (en tCO2e) 182 535 0 182 535 0 0 0 0 182 535 182 535 Total Outre?mer 2026?2030 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 160 665 0 160 665 0 0 0 0 160 665 160 665 CH4 (en tCO2e) 17 582 0 17 582 0 0 0 0 17 582 17 582 N2O (en tCO2e) 4 288 0 4 288 0 0 0 0 4 288 4 288 total (en tCO2e) 182 535 0 182 535 0 0 0 0 182 535 182 535 4.3.8 France entière (métropole et Outre?mer) France entière 2021?2025 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 -42 197 829 -12 193 153 -54 390 982 1 106 878 0 0 -3 106 740 ?56 390 844 ?53 284 104 CH4 (en tCO2e) 652 327 0 652 327 0 0 0 0 652 327 652 327 N2O (en tCO2e) 339 227 0 339 227 0 0 0 0 339 227 339 227 total (en tCO2e) -41 206 275 -12 193 153 -53 399 428 1 106 878 0 0 -3 106 740 ?55 399 290 ?52 292 549 France entière 2026?2030 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 -43 337 282 -12 516 519 -55 853 801 671 356 0 0 -3 386 830 ?58 569 275 ?55 182 445 CH4 (en tCO2e) 684 381 0 684 381 0 0 0 0 684 381 684 381 N2O (en tCO2e) 355 988 0 355 988 0 0 0 0 355 988 355 988 total (en tCO2e) -42 296 913 -12 516 519 -54 813 432 671 356 0 0 -3 386 830 ?57 528 906 ?54 142 076 52 ANNEXES Références Listedes58stratesforestièresetleurtauxdeprélèvement Exemplesdeparamètresdedynamiquesforestièrespourquelquesstrates Résultatsdétaillésparcompartiment,parfluxetcomparaisonentrel?inventaireetlesprojections Calculduratioentreusagesolideeténergétiquedubois Détaildesrécoltesdeboisparusage Détaildurecalage 53 RÉFÉRENCES Agreste(2018).ChiffresetDonnéesAgriculturen°249? Récoltedeboisetproductiondesciagesen2017. BDIFF:basededonnéessurlesfeuxdeforêt.bdiff.ifn.fr Citepa, 2017 Rapport National d?Inventaire pour la France au titre de la Convention cadre des Nations UniessurlesChangementsClimatiquesetduProtocole deKyoto Colin, A., and Thivolle?Cazat, A. (2016). 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JonardM., Caignet I., Ponette Q., NicolasM., 2013 : Evolution du carbone des sols forestiers de France métropolitaine?Détectionetquantificationàpartirdes donnéesmesuréessurleréseauRENECOFOR,Rapport préliminairedu29/04/2013,31p. Ministère de l?Agriculture, 2018. Dossier de presse « Préventiondesincendiesdeforêt». Morneau, F., Duprez, C., and Hervé, J.?C. (2008). Les forêts mélangées en France métropolitaine. Caractérisation à partir des résultats de l?Inventaire forestiernational. Préfecture de Guyane, 2017. Feux de végétation ? d'aprèsl'EtatmajordelazonededéfensedeGuyane? non daté. Les?feux?de?végétations?en?Guyane?et? retour?d?expérience. Prométhée,2018.Basededonnéessurlesincendiesen zoneméditerranéennesurwww.promethee.com Roux, A., Dhôte, J.?F., Bastick, C., Colin, A., Bailly, A., Bastien,J.?C.,Berthelot,A.,Bréda,N.,Caurla,S.,Carnus, J.?M.,etal.(2017).Quelrôlepourlesforêtsetlafilière forêt?boisfrançaisedansl?atténuationduchangement climatique??(INRA,IGN). Wernsdörfer,H.,Colin,A.,Bontemps, J.?D.,Chevalier, H.,Pignard,G.,Caurla,S.,Leban,J.?M.,Hervé,J.?C.,and Fournier, M. (2012). Large?scale dynamics of a heterogeneous forest resource are driven jointly by geographicallyvaryinggrowthconditions,treespecies compositionandstandstructure.Ann.For.Sci.69,829? 844. 54 LISTE DES 58 STRATES FORESTIÈRES ET LEUR TAUX DE PRÉLÈVEMENT Caractéristiques,ressourceinitiale,paramètresduscénarioderéférence Nom Lienavecles116strates desétudesnationales précédentes Typedeforêt Essenceobjectif Propriété GRECO Modèleutilisé FEU_01 FF01?FF02 Ferméefeuillue Châtaignier Privé A&B&C&D&E&G(Est) parclassede diamètre FEU_02 FF03 Ferméefeuillue Châtaignier Privé F&G(Ouest) FEU_03 FF04?FF05?FF06 Ferméefeuillue Robinier Privé A&B&C&D&E&F&G FEU_04 FF07?FF08?FF10?FF67 Ferméefeuillue Autresfeuillus Public A&B&C&F FEU_05 FF09?FF17 Ferméefeuillue Autresfeuillus Public&Privé D&E FEU_06 FF10?FF19?FF66 Ferméefeuillue Autresfeuillus Public&Privé G FEU_07 FF11?FF12?FF20?FF21 Ferméefeuillue Autresfeuillus Public&Privé H&I FEU_08 FF13?FF22?FF44 Ferméefeuillue Autresfeuillusetchênepubescent Public&Privé J FEU_09 FF14?FF15?FF65 Ferméefeuillue Autresfeuillus Privé A&B(Centre) FEU_10 FF15?FF65 Ferméefeuillue Autresfeuillus Privé B(Nord) FEU_11 FF16?FF65 Ferméefeuillue Autresfeuillus Privé C FEU_12 FF18?FF66 Ferméefeuillue Autresfeuillus Privé F FEU_13 FF23?FF45?FF48 Ferméefeuillue Tousfeuillus Public&Privé K FEU_14 FF24?FF25?FF30 Ferméefeuillue Chênesnobles Domanial A&B&F&G(saufBourgogne) FEU_15 FF26?FF29 Ferméefeuillue Chênesnobles Public C&D&E&G(Bourgogne) FEU_16 FF27?FF28?FF30 Ferméefeuillue Chênesnobles Communal A&B&F&G(saufBourgogne) FEU_17 FF31 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé A FEU_18 FF32 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé B(Centre) FEU_19 FF33 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé B(Nord) FEU_20 FF34 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé C&D FEU_21 FF35?FF38?FF39?FF43 Ferméefeuillue Chênesnoblesetpubescent Privé E&H&I FEU_22 FF36 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé F FEU_23 FF37 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé G FEU_24 FF40?FF42 Ferméefeuillue Chênepubescent Privé A&B&F(Nord)&G FEU_25 FF41 Ferméefeuillue Chênepubescent Privé F(Sud) FEU_26 FF46?FF47 Ferméefeuillue Chênevert Public&Privé G&H&I&J FEU_27 FF49?FF50?FF67 Ferméefeuillue Frênecommun Public&Privé A&B&C FEU_28 FF51?FF53 Ferméefeuillue Hêtre Public C FEU_29 FF52?FF54 Ferméefeuillue Hêtre Public D&E 55 FEU_30 FF55?FF59 Ferméefeuillue Hêtre Public&Privé A&B FEU_31 FF56?FF62 Ferméefeuillue Hêtre Public&Privé F&G FEU_32 FF57?FF63 Ferméefeuillue Hêtre Public&Privé H FEU_33 FF58?FF64 Ferméefeuillue Hêtre Public&Privé I FEU_34 FF60?FF61 Ferméefeuillue Hêtre Privé C&D&E RES_01 FR01?FR05?FR29 Ferméerésineuse Autresrésineuxetpinsylvestre Public&Privé A&B parclassede diamètre RES_02 FR01?FR06?FR27?FR30 Ferméerésineuse Autresrésineuxetpinsylvestre Public&Privé C&D&E RES_03 FR01?FR03?FR07?FR10 Ferméerésineuse Autresrésineux Public&Privé F&I RES_04 FR01?FR08?FR25?FR28 Ferméerésineuse Autresrésineux Public&Privé G RES_05 FR02?FR09?FR17?FR25 Ferméerésineuse Autresrésineux Public&Privé H RES_06 FR04?FR11?FR33?FR34 Ferméerésineuse Autresrésineux Public&Privé J&K RES_07 FR12?FR13?FR14 Ferméerésineuse Douglas Public&Privé A&B&C&D&E RES_08 FR12?FR15 Ferméerésineuse Douglas Public&Privé F&G&I RES_09 FR18?FR19 Ferméerésineuse Pind'alep Public&Privé H&I&J&K RES_10 FR20?FR23 Ferméerésineuse Pinslaricioetmaritime Privé A&B RES_11 FR21?FR22?FR26?FR28 Ferméerésineuse Pinsmaritimeetsylvestre Public A&B&F RES_12 FR24 Ferméerésineuse Pinmaritime Privé F RES_13 FR31 Ferméerésineuse Pinsylvestre Privé F&G RES_14 FR32 Ferméerésineuse Pinsylvestre Privé H RES_15 FR35?FR36?FR38 Ferméerésineuse Sapinetépicéa Public D&E RES_16 FR37?FR41 Ferméerésineuse Sapinetépicéa Public&Privé A&B&C RES_17 FR39?FR44 Ferméerésineuse Sapinetépicéa Public&Privé F&G RES_18 FR42?FR43 Ferméerésineuse Sapinetépicéa Privé D&E RES_19 FR10?FR16?FR40?FR45?FR46 Ferméerésineuse Sapinetépicéa Public&Privé H&I OUV_01 OF01 Ouvertefeuillue Feuillus Public&Privé A&B&C&F parclassede diamètre OUV_02 OF02 Ouvertefeuillue Feuillus Public&Privé D&E&G&H&I OUV_03 OR01 Ouverterésineuse Résineux Public&Privé A&B&C&D&E&F&G&H&I PEU_01 Peupleraie Peuplier Public&Privé A&F&G&I&J parclassed'âge PEU_02 Peupleraie Peuplier Public&Privé B&C&D&E Nom Ressourceinitialeen2010 Paramètresduscénarioderéférence Tauxde prélèvement projeté (en%dela productionentre 2010et2030) Nombre de points Répartitiondespointspar classedesurfaceterrière (sous?strates<20/20?30/ >30m²/ha)** Volumeen2010 (enmilliersdem3 boisforttige) Répartitiondu volumepar structure (équien/inéquien) *** Param.moy. deproduction (en%destiges ouenm3/ha)* Param.moy. de recrutement (entiges/ ha/5ans)* Param.moy. demortalité (en%destiges ouenm3/ha)* Param.moy. de prélèvement (en%destiges, duvolumeoude lasurface)* FEU_01 770 29%/24%/48% 68886 42%/58% 33% 160 4% 4% 50% 56 FEU_02 653 38%/25%/37% 49376 43%/57% 36% 234 3% 7% 56% FEU_03 428 52%/26%/22% 26473 47%/53% 37% 162 2% 8% 50% FEU_04 828 57%/28%/15% 46432 54%/46% 33% 116 1% 9% 65% FEU_05 368 48%/26%/26% 22899 44%/56% 33% 149 2% 8% 31% FEU_06 573 53%/23%/24% 34237 40%/58% 31% 137 3% 3% 29% FEU_07 478 52%/24%/24% 31487 47%/51% 30% 118 4% 1% 9% FEU_08 735 69%/20%/12% 31519 48%/48% 22% 79 4% 1% 17% FEU_09 548 57%/22%/22% 27542 50%/50% 38% 205 3% 4% 29% FEU_10 578 55%/23%/22% 31342 56%/44% 48% 175 1% 5% 32% FEU_11 531 53%/24%/23% 31811 46%/53% 41% 141 2% 5% 39% FEU_12 400 58%/21%/21% 20992 50%/50% 44% 157 2% 2% 18% FEU_13 403 53%/22%/25% 26153 39%/59% 24% 130 3% 0% 7% FEU_14 618 38%/37%/25% 57039 84%/16% 34% 94 1% 10% 88% FEU_15 1350 39%/40%/21% 105673 69%/31% 32% 90 1% 10% 83% FEU_16 313 41%/36%/22% 24784 58%/42% 35% 91 1% 7% 57% FEU_17 533 41%/29%/30% 37025 64%/36% 38% 108 2% 4% 36% FEU_18 1744 42%/34%/24% 140794 43%/57% 35% 91 2% 6% 46% FEU_19 846 38%/36%/26% 71621 71%/29% 37% 80 1% 8% 68% FEU_20 896 39%/32%/29% 70565 59%/41% 34% 92 1% 5% 45% FEU_21 516 49%/29%/22% 31166 53%/47% 28% 80 3% 1% 24% FEU_22 841 51%/28%/22% 59359 69%/31% 35% 87 2% 6% 48% FEU_23 1212 35%/30%/35% 101576 55%/44% 33% 87 2% 5% 44% FEU_24 503 57%/25%/18% 24640 43%/57% 19% 79 2% 5% 32% FEU_25 860 56%/24%/20% 49128 59%/41% 23% 77 1% 4% 34% FEU_26 701 71%/19%/10% 20558 65%/33% 16% 104 1% 1% 21% FEU_27 803 45%/28%/27% 58099 62%/38% 41% 141 2% 7% 43% FEU_28 596 52%/33%/15% 41341 86%/14% 37% 94 1% 13% 78% FEU_29 368 36%/34%/30% 35878 86%/14% 36% 91 1% 13% 84% FEU_30 375 48%/30%/22% 28805 88%/12% 44% 66 1% 12% 92% FEU_31 575 29%/21%/50% 62095 59%/41% 29% 73 2% 5% 46% FEU_32 340 21%/26%/52% 39706 69%/30% 31% 82 3% 2% 23% FEU_33 406 29%/30%/41% 39795 64%/35% 27% 67 1% 1% 12% FEU_34 403 31%/28%/41% 41816 82%/17% 36% 60 1% 6% 49% RES_01 390 36%/24%/40% 33197 92%/8% 46% 83 2% 10% 83% RES_02 369 34%/26%/40% 33883 91%/9% 34% 113 2% 8% 77% RES_03 242 45%/19%/36% 16580 63%/37% 30% 70 3% 1% 21% RES_04 313 36%/22%/41% 34023 82%/18% 36% 78 3% 10% 52% 57 RES_05 507 45%/28%/28% 37970 74%/25% 17% 57 3% 1% 24% RES_06 324 57%/18%/25% 24861 47%/50% 27% 78 2% 2% 15% RES_07 332 34%/24%/41% 35077 96%/4% 59% 86 2% 12% 69% RES_08 698 41%/18%/41% 77704 93%/7% 68% 82 2% 10% 58% RES_09 372 69%/18%/12% 16235 53%/43% 35% 50 2% 2% 20% RES_10 451 37%/29%/34% 36680 89%/11% 47% 86 1% 7% 49% RES_11 299 56%/28%/16% 18874 94%/6% 43% 63 1% 10% 70% RES_12 1133 72%/17%/11% 73471 95%/5% 48% 55 2% 20% 82% RES_13 473 40%/22%/38% 40088 87%/12% 28% 56 2% 5% 44% RES_14 347 45%/27%/27% 21881 76%/23% 11% 61 3% 1% 23% RES_15 593 21%/22%/56% 77640 84%/16% 50% 110 1% 14% 88% RES_16 333 29%/26%/45% 35296 93%/7% 48% 104 2% 14% 77% RES_17 772 20%/17%/63% 114666 89%/10% 50% 97 2% 15% 96% RES_18 388 22%/17%/61% 57997 80%/20% 51% 109 1% 14% 91% RES_19 666 16%/20%/64% 102044 63%/37% 38% 88 2% 5% 50% OUV_01 220 nonconcerné 2184 nondéterminé 29% 58 2% 5% 37% OUV_02 235 nonconcerné 2136 nondéterminé 16% 45 5% 2% 18% OUV_03 263 nonconcerné 4905 nondéterminé 44% 40 2% 4% 35% PEU_01 387 nonconcerné 8941 100%/0% 15m3/ha/an nonconcerné 0,6m3/ha/an 1%/18% 69% PEU_02 1011 nonconcerné 20619 100%/0% 14m3/ha/an nonconcerné 1,6m3/ha/an 11%/29% 102% Précisionssurlestablesparstrates: *Lesvaleursprésentéescorrespondentàlamoyennedesparamètresdedynamiqueforestièredel'ensembledesclassesdediamètreoud'âgeetdesurfaceterrière.Lesunitésdeces paramètresdépendentdutypedemodèleutilisé: ?Pourlemodèleparclassedediamètre,leparamètredeproductioncorrespondàuntauxdepassagedestigesdanslaclassedediamètresupérieuresurunepériodede5ans(en%);le paramètrederecrutementàunnombredetigesarrivantdanslapremièreclassedediamètreparhectaresur5ans;leparamètredemortalitéàlaproportiondetigesmourantsurune périodede5ans(en%);etleparamètredeprélèvementàlaproportiondetigescoupéessurunepériodede5ans(en%). ?Pourlemodèleparclassed'âge,leparamètredeproductionestexpriméenm3/ha/anboisforttige,demêmepourleparamètredemortalité;leparamètredeprélèvementestconstitué de2valeurs:enpremier,letauxdeprélèvementenéclaircie(en%duvolumesur5ans)etensecond,letauxdeprélèvementencouperase(en%delasurfacesur5ans). **Lasous?stratificationen3classesdesurfaceterrière (inférieurà20m²/ha,de20à30m²/haetsupérieurà30m²/ha)permetdeprendreencompte l'effetde ladensitésur les paramètresdeproduction,derecrutementetdemortalité.Larépartitiondespointsdanslesdifférentessous?stratesévolueaucoursdelaprojection(seulelarépartitioninitialeest indiquéeici). ***Lecaractèreéquien/inéquienaétéapprochéavecunindicateurdestructureforestièredupeuplement.Yontétéconsidéréscommeéquienslespeuplementsdetaillisetlesfutaies régulièresausensd'unefaiblehétérogénéitédeshauteursdesarbres(desâgesdifférentspeuventyco?exister). 58 EXEMPLES DE PARAMÈTRES DE DYNAMIQUES FORESTIÈRES POUR QUELQUES STRATES 59 60 61 RÉSULTATS DÉTAILLÉS a é rie n ra c ina ire a é rie n ra c ina ire année tCO2e tCO2 e tCO2 e tCO2 e 1990 -100 144 395 -28 631 629 1991 -100 767 933 -28 812 751 1992 -101 423 098 -29 002 516 1993 -102 109 628 -29 200 862 1994 -102 772 945 -29 391 736 1995 -103 462 937 -29 592 496 1996 -104 181 409 -29 800 581 1997 -104 922 933 -30 014 894 1998 -105 669 467 -30 230 058 1999 -106 345 066 -30 425 615 2000 -107 155 844 -30 658 792 2001 -107 924 117 -30 880 609 2002 -108 661 804 -31 092 793 2003 -109 493 835 -31 332 068 2004 -110 497 017 -31 619 507 2005 -111 262 097 -31 837 339 2006 -111 999 658 -32 046 316 2007 -112 676 538 -32 235 136 2008 -113 812 426 -32 564 416 2009 -116 414 251 -33 274 161 2010 -113 131 331 -32 382 510 -107 286 062 -30 635 967 2011 -109 655 121 -31 381 325 -108 673 831 -31 036 154 2012 -109 076 361 -31 194 331 -110 061 601 -31 436 341 2013 -110 222 569 -31 538 106 -111 449 371 -31 836 527 2014 -108 751 100 -31 143 879 -112 837 141 -32 236 714 2015 -110 617 942 -31 659 743 -114 224 911 -32 636 901 2016 -110 742 896 -31 696 490 -114 925 716 -32 834 415 2017 -110 808 768 -31 715 986 -115 626 521 -33 031 929 2018 -116 327 326 -33 229 443 2019 -117 028 132 -33 426 958 2020 -117 728 937 -33 624 472 2021 -118 853 450 -33 947 083 2022 -119 977 963 -34 269 695 2023 -121 102 476 -34 592 306 2024 -122 226 989 -34 914 918 2025 -123 351 502 -35 237 529 2026 -124 276 534 -35 500 285 2027 -125 201 566 -35 763 042 2028 -126 126 597 -36 025 798 2029 -127 051 629 -36 288 554 2030 -127 976 661 -36 551 310 -110 989 759 -31 754 114 -121 102 476 -34 592 306 -126 126 597 -36 025 7982026-2030 2021-2025 croissance P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n IGN no v 2019. po int de départ 2010 a v a nt re c a la g e 2000-2009 62 a é rie n ra c ina ire a é rie n ra c ina ire année tCO2 e tCO2e tCO2 e tCO2 e 1990 9 107 572 2 593 723 1991 9 149 795 2 605 748 1992 9 194 294 2 618 421 1993 9 240 938 2 631 705 1994 9 294 355 2 646 917 1995 9 357 588 2 664 925 1996 9 413 868 2 680 953 1997 9 471 923 2 697 486 1998 9 526 836 2 713 125 1999 9 578 035 2 727 705 2000 9 648 005 2 747 632 2001 9 711 437 2 765 697 2002 9 772 892 2 783 198 2003 9 840 024 2 802 317 2004 9 926 849 2 827 044 2005 9 989 125 2 844 779 2006 10 049 662 2 862 019 2007 10 096 486 2 875 354 2008 11 420 195 3 252 330 2009 11 287 257 3 214 471 2010 10 746 797 3 060 554 12 798 506 3 646 078 2011 12 744 261 3 629 407 12 945 109 3 687 616 2012 12 610 499 3 591 314 13 091 712 3 729 154 2013 12 563 029 3 577 795 13 238 314 3 770 693 2014 13 176 349 3 752 461 13 384 917 3 812 231 2015 12 418 950 3 536 763 13 531 520 3 853 770 2016 12 430 639 3 540 092 13 750 327 3 916 129 2017 12 436 021 3 541 625 13 969 134 3 978 488 2018 14 187 941 4 040 847 2019 14 406 748 4 103 206 2020 14 625 555 4 165 566 2021 14 762 952 4 204 478 2022 14 900 349 4 243 390 2023 15 037 746 4 282 302 2024 15 175 143 4 321 214 2025 15 312 540 4 360 126 2026 15 494 973 4 411 955 2027 15 677 405 4 463 784 2028 15 859 838 4 515 614 2029 16 042 270 4 567 443 2030 16 224 703 4 619 272 10 174 193 2 897 484 15 037 746 4 282 302 15 859 838 4 515 614 mortalité de fond inventaire GES éd. déc . 2018 (1) pro jec tio n IGN no v 2019. po int de départ 2010 a v a nt re c a la g e 2000-2009 2021-2025 2026-2030 P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) 63 mortalité exceptionnelle inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n Citepa a é rie n ra c ina ire é m is s io ns (a é rie n) é m is s io ns (a é rie n) année tCO2 e tCO2 e tCO2e tCO2 e 1990 1 782 375 1991 288 827 1992 388 511 1993 430 189 1994 445 078 1995 589 250 1996 501 507 1997 685 973 1998 600 527 1999 51 437 381 14 648 728 349 781 2000 549 786 2001 396 758 2002 1 408 393 2003 1 490 670 2004 318 425 2005 519 343 2006 181 975 2007 201 264 2008 176 924 2009 16 519 501 4 704 549 479 616 2010 343 734 2011 333 812 2012 293 684 2013 98 992 2014 241 060 2015 488 555 2016 387 667 2017 491 572 2018 454 388 2019 454 388 2020 454 388 2021 454 388 2022 454 388 2023 454 388 2024 454 388 2025 454 388 2026 454 388 2027 454 388 2028 454 388 2029 454 388 2030 454 388 1 651 950 470 455 572 316 454 388 454 388 feux de forêt P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) inventaire GES éd. déc . 2018 (1) tempête 2000-2009 2021-2025 2026-2030 64 R é c o lte s , a é rie n R é c o lte s , ra c ina ire pe rte s : dé c o m po s it io n pe rte s : brûla g e in s itu (a é rie n) to ta l pré lè v e m e nts do nt pe rte s année tCO2e tCO2 e tCO2 e tCO2 e tCO2 e 1990 48 370 755 19 149 214 6 576 305 8 154 992 82 251 267 1991 49 968 164 19 749 045 6 782 328 8 705 001 85 204 538 1992 50 953 486 20 096 992 6 899 601 8 906 052 86 856 131 1993 49 447 547 19 460 137 6 675 598 8 618 354 84 201 636 1994 49 617 587 19 603 432 6 723 641 8 506 859 84 451 518 1995 50 014 374 19 801 776 6 790 416 8 561 551 85 168 117 1996 46 788 922 18 501 635 6 344 354 8 024 952 79 659 863 1997 47 742 004 18 898 432 6 481 296 8 172 536 81 294 268 1998 48 208 894 19 104 225 6 549 236 8 215 819 82 078 175 1999 45 815 337 18 206 756 6 243 701 7 767 048 78 032 842 2000 56 329 274 22 480 228 7 689 616 8 999 005 95 498 123 2001 49 441 142 19 763 036 6 753 947 7 903 187 83 861 311 2002 44 409 449 17 733 221 6 060 940 7 200 416 75 404 026 2003 43 022 231 17 118 902 5 858 113 7 132 188 73 131 434 2004 42 608 647 16 977 607 5 809 342 7 006 268 72 401 864 2005 41 971 479 16 721 114 5 725 984 6 959 133 71 377 709 2006 40 500 125 16 192 674 5 539 966 6 573 436 68 806 202 2007 39 928 146 16 008 251 5 478 410 6 433 167 67 847 973 2008 37 747 221 15 126 511 5 178 821 6 165 358 64 217 912 2009 40 884 117 16 490 879 5 621 202 6 401 986 69 398 185 2010 44 310 492 17 782 385 6 063 681 7 021 933 75 178 491 2011 44 018 329 17 569 275 6 000 857 7 158 150 74 746 611 2012 41 883 184 16 621 552 5 686 155 7 029 419 71 220 311 2013 40 712 721 16 172 230 5 529 317 6 790 497 69 204 765 2014 43 287 025 17 197 064 5 882 372 7 214 334 73 580 796 2015 42 910 525 17 029 250 5 826 270 7 195 819 72 961 864 2016 44 109 120 17 494 259 5 986 690 7 472 625 75 062 694 2017 45 287 520 17 959 804 6 143 430 7 652 825 77 043 578 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 43 684 183 17 461 242 5 971 634 7 077 414 74 194 474 2026-2030 inventaire GES éd. déc . 2018 prélèvement (récoltes+pertes) (en forêt) P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) 2000-2009 2021-2025 65 P ré lè v e m e nt a é rie n (do nt pe rte s ) P ré lè v e m e nt ra c ina ire (do nt pe rte s ) to ta l (do nt pe rte s ) do nt pe rte s : brûla g e in s itu (a é rie n) (2 ) do nt pe rte s : dé c o m po pe rte s to ta le s IGN année tCO2 e tCO2 e tCO2 e tCO2e tCO2e tCO2 e 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 50 278 453 14 400 945 64 679 398 801 463 8 493 945 13 887 618 2011 50 936 463 14 588 692 65 525 155 811 943 8 423 417 13 887 618 2012 51 594 473 14 776 440 66 370 913 822 423 8 352 889 13 887 618 2013 52 252 483 14 964 187 67 216 670 832 903 8 282 360 13 887 618 2014 52 910 493 15 151 934 68 062 427 843 383 8 211 832 13 887 618 2015 53 568 503 15 339 682 68 908 185 853 863 8 141 303 13 887 618 2016 54 206 634 15 522 420 69 729 054 864 035 8 072 850 13 887 618 2017 54 844 766 15 705 158 70 549 924 874 207 8 004 397 13 887 618 2018 55 482 897 15 887 897 71 370 794 884 378 7 935 944 13 887 618 2019 56 121 028 16 070 635 72 191 664 894 550 7 867 491 13 887 618 2020 56 759 160 16 253 373 73 012 533 904 722 7 799 038 13 887 618 2021 57 345 439 16 421 235 73 766 674 914 067 7 736 149 13 887 618 2022 57 931 718 16 589 097 74 520 815 923 411 7 673 261 13 887 618 2023 58 517 996 16 756 959 75 274 955 932 756 7 610 373 13 887 618 2024 59 104 275 16 924 820 76 029 096 942 101 7 547 484 13 887 618 2025 59 690 554 17 092 682 76 783 236 951 446 7 484 596 13 887 618 2026 60 320 521 17 273 085 77 593 606 961 487 7 417 018 13 887 618 2027 60 950 488 17 453 488 78 403 976 971 529 7 349 441 13 887 618 2028 61 580 455 17 633 890 79 214 345 981 570 7 281 863 13 887 618 2029 62 210 422 17 814 293 80 024 715 991 612 7 214 286 13 887 618 2030 62 840 389 17 994 696 80 835 085 1 001 653 7 146 708 13 887 618 58 517 996 16 756 959 75 274 955 932 756 7 610 373 13 887 618 61 580 455 17 633 890 79 214 345 981 570 7 281 863 13 887 618 pro jec tio n IGN no v 2019. po int de départ 2010 a v a nt re c a la g e P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) 2000-2009 2021-2025 2026-2030 prélèvement (récoltes+pertes) (en forêt) 66 a é rie n ra c ina ire to ta l a é rie n + ra c ina ire a é rie n ra c ina ire a é rie n + ra c ina ire année tCO2e tCO2e tCO2 e tCO2 e tCO2 e tCO2 e 1990 -26 152 396 -6 888 691 -33 041 087 1991 -25 873 818 -6 457 958 -32 331 776 1992 -25 081 154 -6 287 103 -31 368 257 1993 -27 697 001 -7 109 021 -34 806 022 1994 -28 185 425 -7 141 387 -35 326 813 1995 -28 149 758 -7 125 795 -35 275 553 1996 -33 107 805 -8 617 994 -41 725 799 1997 -32 369 201 -8 418 976 -40 788 177 1998 -32 568 153 -8 412 709 -40 980 862 1999 14 846 217 5 157 574 20 003 791 2000 -23 940 158 -5 430 931 -29 371 089 2001 -33 717 645 -8 351 876 -42 069 522 2002 -39 809 714 -10 576 374 -50 386 088 2003 -42 150 609 -11 410 850 -53 561 459 2004 -44 827 486 -11 814 857 -56 642 343 2005 -46 097 033 -12 271 446 -58 368 479 2006 -49 154 494 -12 991 623 -62 146 117 2007 -50 539 065 -13 351 532 -63 890 597 2008 -53 123 906 -14 185 575 -67 309 480 2009 -35 220 571 -8 864 263 -44 084 833 2010 -44 644 694 -11 539 571 -56 184 265 -38 292 059 -11 230 118 -49 522 178 2011 -39 399 712 -10 182 643 -49 582 355 -38 875 059 -11 400 618 -50 275 677 2012 -41 573 421 -10 981 465 -52 554 885 -39 488 256 -11 571 128 -51 059 384 2013 -44 528 013 -11 788 082 -56 316 095 -40 256 006 -11 741 648 -51 997 653 2014 -38 949 959 -10 194 354 -49 144 313 -40 686 986 -11 912 177 -52 599 163 2015 -41 777 823 -11 093 731 -52 871 554 -41 012 531 -12 082 716 -53 095 247 2016 -40 356 156 -10 662 139 -51 018 295 -40 946 874 -12 035 373 -52 982 247 2017 -38 797 401 -10 214 557 -49 011 957 -40 676 422 -11 988 032 -52 664 454 2018 -40 547 057 -11 940 692 -52 487 749 2019 -40 380 507 -11 893 354 -52 273 861 2020 -40 213 955 -11 846 018 -52 059 973 2021 -40 605 576 -11 961 726 -52 567 303 2022 -40 997 195 -12 077 438 -53 074 633 2023 -41 388 812 -12 193 151 -53 581 963 2024 -41 780 427 -12 308 866 -54 089 293 2025 -42 172 039 -12 424 584 -54 596 623 2026 -42 274 508 -12 455 229 -54 729 738 2027 -42 376 978 -12 485 875 -54 862 852 2028 -42 479 448 -12 516 520 -54 995 967 2029 -42 581 918 -12 547 164 -55 129 082 2030 -42 684 389 -12 577 807 -55 262 197 -41 858 068 -10 924 933 -52 783 001 -41 388 810 -12 193 153 -53 581 963 -42 479 448 -12 516 519 -54 995 967 bilan biomasse vivante après recalage P ér io d e d e ré fé re n ce inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n 2000-2009 2021-2025 2026-2030 FR L (1 ) FR L (2 ) 67 tempête inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n IGN inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n IGN inventaire GES éd. déc . 2018 inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n Citepa inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n IGN inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n to ta l a é rie n + ra c ina ire to ta l a é rie n + ra c ina ire a é rie n + ra c ina ire a é rie n + ra c ina ire a é rie n + ra c ina ire é m is s io n s (a é rie n) é m is s io n s (a é rie n) to ta l pré lè v e m e nts do nt to ta l (do nt pe rte s ) to ta l a é rie n + ra c ina ire a é rie n + ra c ina ire année tCO2 e tCO2 e tCO2 e tCO2e tCO2e tCO2e tCO2e tCO2 e tCO2 e tCO2e tCO2e 1990 -128 776 02 4 11 701 295 1 78 2 375 8 2 251 2 67 -33 0 41 08 7 1991 -129 580 68 4 11 755 54 3 28 8 8 27 85 2 04 538 -32 3 31 776 1992 -130 4 25 6 13 11 812 715 388 511 8 6 856 131 -31 368 257 1993 -13 1 3 10 49 0 11 872 64 3 43 0 189 84 2 01 6 36 -3 4 80 6 02 2 1994 -132 164 68 2 11 9 41 272 44 5 0 78 8 4 451 518 -35 326 813 1995 -133 0 55 43 3 12 0 22 513 58 9 2 50 85 16 8 117 -35 2 75 553 1996 -133 9 81 99 0 12 0 94 821 50 1 507 79 6 59 8 63 -41 725 79 9 1997 -134 9 37 82 6 12 16 9 40 9 68 5 9 73 81 2 94 2 68 -40 788 177 1998 -135 8 99 525 12 2 39 961 60 0 527 8 2 078 175 -4 0 98 0 86 2 1999 -13 6 770 6 81 12 3 05 74 0 6 6 08 6 10 9 34 9 78 1 78 0 32 842 20 0 03 79 1 2000 -13 7 8 14 635 12 3 95 63 7 54 9 786 9 5 4 98 123 -29 3 71 08 9 2001 -138 8 04 725 12 4 77 13 4 39 6 758 8 3 86 1 311 -42 06 9 52 2 2002 -139 754 59 8 12 556 09 0 1 4 08 3 93 75 4 04 0 26 -50 38 6 08 8 2003 -140 8 25 90 3 12 64 2 34 0 1 49 0 6 70 73 131 434 -53 561 459 2004 -14 2 116 52 4 12 753 89 3 318 4 25 72 4 01 864 -56 64 2 34 3 2005 # # # # # # # # 12 83 3 90 4 519 3 43 71 3 77 709 -58 36 8 479 2006 -144 0 45 974 12 911 681 18 1 975 68 8 06 202 -6 2 146 117 2007 -14 4 911 674 12 9 71 84 0 20 1 2 64 6 7 8 47 9 73 -63 890 59 7 2008 -146 3 76 8 41 14 6 72 52 5 176 9 24 6 4 217 9 12 -67 30 9 48 0 2009 -149 6 88 4 12 14 501 72 8 2 1 22 4 04 9 479 616 6 9 3 98 185 -4 4 08 4 83 3 2010 -14 5 513 8 41 -137 9 22 029 13 8 07 3 51 16 44 4 58 4 34 3 734 75 178 4 91 64 6 79 39 8 -56 184 26 5 -49 522 178 2011 -141 036 44 6 -139 709 985 16 373 66 8 16 632 72 5 33 3 812 74 74 6 611 6 5 52 5 155 -49 582 355 -50 2 75 677 2012 -140 2 70 69 2 -141 4 97 942 16 2 01 812 16 82 0 86 6 2 93 6 84 71 22 0 311 66 3 70 9 13 -52 554 88 5 -51 059 38 4 2013 -14 1 760 6 75 -143 2 85 899 16 14 0 82 3 17 00 9 00 7 98 9 92 69 2 04 765 6 7 2 16 670 -56 3 16 09 5 -51 99 7 653 2014 -139 8 94 978 -14 5 0 73 8 55 16 92 8 80 9 17 197 14 8 24 1 0 60 73 580 796 68 0 62 427 -49 144 313 -52 59 9 16 3 2015 -142 2 77 685 -14 6 8 61 8 12 15 9 55 712 17 38 5 28 9 48 8 555 72 9 61 864 68 9 08 185 -52 8 71 554 -53 09 5 24 7 2016 # # # # # # # # -14 7 76 0 131 15 9 70 73 0 17 666 455 38 7 6 67 75 0 62 6 94 69 729 054 -51 0 18 29 5 -52 98 2 24 7 2017 -142 524 754 -148 6 58 450 15 9 77 64 6 17 94 7 62 2 49 1 572 77 0 43 578 70 549 92 4 -4 9 0 11 957 -52 66 4 454 2018 -14 9 556 770 18 22 8 78 8 4 54 3 88 71 3 70 79 4 -52 48 7 74 9 2019 -150 4 55 089 18 50 9 954 4 54 3 88 72 191 66 4 -52 273 86 1 2020 -151 3 53 409 18 791 12 1 4 54 3 88 73 0 12 53 3 -52 059 973 2021 -152 8 00 53 3 18 96 7 43 0 4 54 3 88 73 766 674 -52 56 7 30 3 2022 -154 2 47 658 19 14 3 73 9 4 54 3 88 74 520 8 15 -53 074 63 3 2023 -155 6 94 782 19 32 0 04 8 4 54 3 88 75 2 74 9 55 -53 58 1 96 3 2024 -157 141 907 19 496 357 4 54 3 88 76 029 09 6 -54 08 9 29 3 2025 -158 589 03 2 19 672 66 6 4 54 3 88 76 783 23 6 -54 59 6 62 3 2026 -159 776 8 19 19 90 6 92 8 4 54 3 88 77 593 60 6 -54 72 9 73 8 2027 -160 9 64 6 07 2 0 141 19 0 4 54 3 88 78 4 03 976 -54 86 2 852 2028 -16 2 152 3 95 20 3 75 451 4 54 3 88 79 2 14 345 -54 99 5 96 7 2029 -163 3 40 18 3 20 6 09 713 4 54 3 88 8 0 0 24 715 -55 12 9 08 2 2030 -16 4 52 7 9 71 20 843 975 4 54 3 88 80 8 35 085 -55 262 19 7 -142 743 872 13 0 71 677 2 12 2 40 5 572 316 74 194 4 74 -52 783 001 -155 6 94 782 19 32 0 04 8 4 54 3 88 75 2 74 9 55 -53 58 1 96 3 -16 2 152 3 95 20 3 75 451 4 54 3 88 79 2 14 345 -54 99 5 96 72026-2030 P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) 2000-2009 2021-2025 bilan netcroissance mortalité de fond feux de forêt prélèvements 68 CALCUL DU RATIO ENTRE USAGE SOLIDE ET ÉNERGÉTIQUE DU BOIS Usage Usage Usage Usage Usage Usage 1990 36 418 24 987 57% 43% 1991 35 518 27 304 54% 46% 1992 34 355 29 004 52% 48% 1993 31 176 29 912 48% 52% 1994 34 252 27 935 52% 48% 1995 35 458 26 453 55% 45% 1996 32 370 26 105 53% 47% 1997 33 928 25 902 54% 46% 1998 34 540 25 604 55% 45% 1999 35 061 24 079 56% 44% 2000 46 121 23 258 65% 35% 2001 39 859 22 568 62% 38% 2002 34 693 21 760 59% 41% 2003 32 264 21 897 57% 43% 2004 33 093 21 914 57% 43% 2005 33 097 22 294 55% 45% 2006 33 471 21 537 56% 44% 2007 34 955 20 496 58% 42% 2008 32 502 20 134 56% 44% 2009 34 792 20 680 58% 42% 2010 35 315 22 772 57% 43% 58% 42% 2011 33 181 23 366 56% 44% 58% 42% 2012 29 189 24 388 51% 49% 58% 42% 2013 28 238 23 970 51% 49% 58% 42% 2014 30 465 24 565 52% 48% 58% 42% 2015 29 614 24 890 51% 49% 58% 42% 2016 29 919 26 171 50% 50% 58% 42% 2017 30 221 27 255 49% 51% 58% 42% 2018 58% 42% 2019 58% 42% 2020 58% 42% 2021 58% 42% 2022 58% 42% 2023 58% 42% 2024 58% 42% 2025 58% 42% 2026 58% 42% 2027 58% 42% 2028 58% 42% 2029 58% 42% 2030 58% 42% 35 485 21 654 58% 42% 58% 42% 58% 42% Pé ri od e de r éf ér en ce FR L (1 ) FR L (2 ) 2000-2009 2021-2025 2026-2030 R é c o lte s de bo is e n v o lum e (m 3 / a n) ra t io his to rique , e n % ra t io ut ilis é po ur le F R L, e n % 69 DÉTAIL DES RÉCOLTES DE BOIS PAR USAGE usage solide usage énergétique total usage solide usage énergétique total usage solide usage énergétique total année m3 m3 m3 tC tC tC tCO2 tCO2 tCO2 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 33 857 968 24 229 756 58 087 725 -8 074 182 -5 778 122 -13 852 304 29 605 334 21 186 446 50 791 780 2011 34 168 311 24 451 847 58 620 158 -8 208 629 -5 874 336 -14 082 965 30 098 306 21 539 231 51 637 537 2012 34 478 654 24 673 937 59 152 591 -8 343 076 -5 970 550 -14 313 626 30 591 278 21 892 017 52 483 295 2013 34 788 997 24 896 027 59 685 024 -8 477 523 -6 066 764 -14 544 287 31 084 250 22 244 802 53 329 052 2014 35 099 340 25 118 118 60 217 458 -8 611 970 -6 162 978 -14 774 948 31 577 222 22 597 587 54 174 809 2015 35 409 683 25 340 208 60 749 891 -8 746 417 -6 259 192 -15 005 609 32 070 194 22 950 372 55 020 566 2016 35 870 648 25 670 088 61 540 736 -8 876 907 -6 352 575 -15 229 483 32 548 660 23 292 776 55 841 436 2017 36 331 613 25 999 969 62 331 581 -9 007 398 -6 445 958 -15 453 356 33 027 125 23 635 180 56 662 306 2018 36 792 578 26 329 849 63 122 426 -9 137 888 -6 539 341 -15 677 230 33 505 591 23 977 585 57 483 176 2019 37 253 543 26 659 729 63 913 271 -9 268 379 -6 632 724 -15 901 103 33 984 057 24 319 989 58 304 045 2020 37 714 508 26 989 609 64 704 117 -9 398 870 -6 726 107 -16 124 977 34 462 522 24 662 393 59 124 915 2021 38 008 987 27 200 347 65 209 333 -9 518 753 -6 811 899 -16 330 652 34 902 093 24 976 962 59 879 056 2022 38 303 466 27 411 084 65 714 550 -9 638 636 -6 897 691 -16 536 326 35 341 664 25 291 532 60 633 196 2023 38 597 945 27 621 822 66 219 767 -9 758 519 -6 983 482 -16 742 001 35 781 235 25 606 102 61 387 337 2024 38 892 424 27 832 560 66 724 984 -9 878 402 -7 069 274 -16 947 676 36 220 806 25 920 672 62 141 478 2025 39 186 902 28 043 298 67 230 200 -9 998 285 -7 155 066 -17 153 350 36 660 377 26 235 242 62 895 618 2026 39 599 685 28 338 697 67 938 382 -10 127 106 -7 247 254 -17 374 360 37 132 722 26 573 266 63 705 988 2027 40 012 467 28 634 096 68 646 563 -10 255 927 -7 339 443 -17 595 370 37 605 067 26 911 290 64 516 357 2028 40 425 250 28 929 495 69 354 745 -10 384 749 -7 431 631 -17 816 380 38 077 413 27 249 314 65 326 727 2029 40 838 032 29 224 894 70 062 926 -10 513 570 -7 523 820 -18 037 390 38 549 758 27 587 339 66 137 097 2030 41 250 814 29 520 294 70 771 108 -10 642 392 -7 616 008 -18 258 400 39 022 104 27 925 363 66 947 466 38 597 945 27 621 822 66 219 767 -9 758 519 -6 983 482 -16 742 001 35 781 235 25 606 102 61 387 337 40 425 250 28 929 495 69 354 745 -10 384 749 -7 431 631 -17 816 380 38 077 413 27 249 314 65 326 727 en tC en tCO2 Projection récoltes en m3 récoltés 2021-2025 2026-2030 P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) 2000-2009 70 Détaildurecalage inventaire GESéd. déc.2018 projection Citepa aérien racinaire totalaérien +racinaire aérien racinaire aérien+ racinaire aérien racinaire aérien+ racinaire émissions (aérien) émissions (aérien) aérien racinaire aérien+ racinaire année tC tC tC tC tC tC annuel moyen correction tC tC tC tC tC tC tC tC 1990 7406988 1878734 9285722 ?434730 1991 7336816 1761261 9098077 ?70446 1992 7128954 1714664 8843618 ?94760 1993 7834365 1938824 9773188 ?104925 1994 7965189 1947651 9912840 ?108557 1995 7961713 1943399 9905112 ?143721 1996 9294016 2350362 11644378 ?122320 1997 9102529 2296084 11398613 ?167312 1998 9156153 2294375 11450528 ?146472 1999 ?3796229 ?1406611 ?5202840 ?85313 2000 6827422 1481163 8308585 ?134096 2001 9456570 2277784 11734354 ?96771 2002 11125292 2884466 14009758 ?343514 2003 11762648 3112050 14874698 ?363582 2004 12455146 3222234 15677380 ?77666 2005 12805348 3346758 16152106 ?126671 2006 13618065 3543170 17161234 ?44385 2007 13992059 3641327 17633386 ?49089 2008 14687243 3868793 18556036 ?43153 2009 9823962 2417526 12241489 ?116981 2010 12409700 3147156 15556856 12057028 3433349 15490376 ?66480 1672002 10755615 3062760 13818375 ?83838 10671777 3062760 13734536 2011 10980925 2777084 13758009 12216071 3479958 15696029 1938019 1672002 10914768 3109259 14024027 ?81419 10833349 3109259 13942609 2012 11566652 2994945 14561597 12375114 3526567 15901681 1340084 1672002 11073917 3155762 14229679 ?71631 11002286 3155762 14158048 2013 12359403 3214931 15574334 12534156 3573177 16107333 532999 1672002 11233064 3202268 14435332 ?24145 11208919 3202268 14411187 2014 10855048 2780278 13635326 12693199 3619786 16312985 2677659 1672002 11392208 3248776 14640984 ?58796 11333412 3248776 14582188 2015 11632476 3025563 14658039 12852242 3666395 16518638 1860599 1672002 11551350 3295286 14846636 ?119161 11432189 3295286 14727475 2016 11250123 2907856 14157979 12809660 3653418 16463079 2305099 1672002 11508703 3282374 14791077 ?94554 11414149 3282374 14696523 2017 10833698 2785788 13619486 12767079 3640441 16407519 2788034 1672002 11466055 3269463 14735518 ?119897 11346158 3269463 14615621 2018 12724497 3627463 16351960 1672002 11423406 3256552 14679959 ?113853 11309554 3256552 14566106 2019 12681915 3614486 16296401 1672002 11380758 3243642 14624400 ?113853 11266905 3243642 14510547 2020 12639333 3601509 16240842 1672002 11338109 3230732 14568841 ?113853 11224256 3230732 14454988 2021 12748653 3633101 16381754 1672002 11447463 3262289 14709752 ?113853 11333610 3262289 14595899 2022 12857972 3664693 16522665 1672002 11556817 3293847 14850663 ?113853 11442964 3293847 14736811 2023 12967291 3696285 16663576 1672002 11666170 3325405 14991575 ?113853 11552317 3325405 14877722 2024 13076610 3727877 16804488 1672002 11775522 3356964 15132486 ?113853 11661670 3356964 15018633 2025 13185929 3759469 16945399 1672002 11884875 3388523 15273397 ?113853 11771022 3388523 15159545 2026 13216647 3767794 16984442 1672002 11915559 3396881 15312440 ?113853 11801707 3396881 15198587 2027 13247365 3776119 17023484 1672002 11946244 3405239 15351483 ?113853 11832391 3405239 15237630 2028 13278083 3784444 17062527 1672002 11976929 3413596 15390525 ?113853 11863076 3413596 15276673 2029 13308801 3792769 17101569 1672002 12007614 3421954 15429568 ?113853 11893761 3421954 15315715 2030 13339519 3801093 17140612 1672002 12038299 3430311 15468610 ?113853 11924447 3430311 15354758 moy 2000?2009 11655376 2979527 14634903 ?139591 moy 2021?2025 12853438 3696285 16549724 11666169 3325405 14991575 ?113853 11552317 3325405 14877722 moy 2026?2030 13164230 3784444 16948674 11976929 3413596 15390525 ?113853 11863077 3413596 15276673 bilanbiomassesansfeux feuxdeforêt bilanbiomasseavecfeux inventaireGESéd.déc.2018 projectionIGNnov2019. pointdedépart2010 projectionIGNnov2019.recalée pointdedépart2010 projectionIGNnov2019.recalée pointdedépart2010+projectionfeux foret P é ri o d e d e r é fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) écartàappliquerenvaleurabsolue 1672002 bilanbiomassevivantesanslesfeux 71 NOTE EXPLICATIVE SUR LA PRISE EN COMPTE DES RECOMMANDATIONS Récapitulatif Principe de cette note explicative La France a soumis dans le cadre de l'article 8 du Règlement 2018/841 une première version de son Plan National Comptable Forestier réalisé en 2018. Ce document et le calcul du Niveau de Référence Forestier (Forest Reference Level ou FRL) ont été revus par des experts et par la Commission européenne en 2019. Des recommendations ont été formulé dans le Staff Working Document SWD(2019) 213 final - Assessment of the national forestry accounting plans, 18/06/2018. France: pages 19-208. Ce document de la Commission reprend, synthétise et complète les évaluations du groupe d?expert (Synthèse du 5 avril 2019. France : pages 48-589). Le Plan National Comptable Forestier et le FRL qui y figurent ont été mis à jour pour tenir compte de ces recommandations. La présente note explicite les paragraphes où des modifications apportées, et à quelles recommandations ces modifications répondent. Il s?agit à la fois de points de transparence et de points techniques qui mettent à jour aussi bien le texte du plan comptable que les valeurs chiffrées qui y figurent. Ce nouveau Plan comptable modifié seul fait foi. 8 https://ec.europa.eu/energy/sites/ener/files/documents/staff_working_documet_en_212.pdf 9 http://ec.europa.eu/transparency/regexpert/index.cfm?do=groupDetail.groupMeetingDoc&docid=30965 72 Prise en compte des recommandations 1. Démontrer que le FRL se base sur une continuation des pratiques forestières documentées pour 2000?2009. Recommandation Demonstrate that the approach used in the determination of the FRL ensures the continuation of forest management practices as documented in the period 2000?2009 and revise the FRL if applicable. Item Article 8(5) Principles. 1) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable La section 3.2.3.1 du Plan Comptable a été complétée. Explications détaillées Section 3.2.3.1 du PCFN : « Le règlement UTCATF/LULUCF précise que le FRL doit être élaboré sur la base des pratiques de gestion durable des forêts telles que documentées sur la période 2000 -2009. Compte tenu des caractéristiques du modèle MARGOT utilisé pour les projections, le scénario de gestion forestière de la période de référence est défini comme un taux de prélèvement en effectif par classe de diamètre. Depuis 2010, l?IGN mesure les prélèvements dans les forêts disponibles pour la production de bois en ré-inventoriant tous les points IFN qui ont été visités 5 ans auparavant [Hervé et al., 2014]. Les prélèvements sont connus par strate et par classe de diamètre, et ils sont conformes avec tous les autres estimateurs dendrométriques de l?IFN. Toutefois, ces données ne sont pas directement exploitables pour définir le scénario de référence car la première période de mesure directe des prélèvements de bois dans les forêts françaises concerne la période 2005-2010. De plus, ces résultats restent fragiles sur le plan statistique car ils reposent sur un seul échantillon de mesure. En revanche, des taux de prélèvements utilisables par le modèle MARGOT peuvent être calculés de façon robuste grâce aux observations IFN par strate et par classe de diamètre sur la période 2005- 2014. Une méthode originale a été mise au point pour définir un scénario de gestion forestière sur la période de référence à partir de ces données IFN compatibles avec le modèle MARGOT. Elle consiste à utiliser les évolutions temporelles et géographiques observées dans les données AGRESTE comme un proxy pour recaler les taux de prélèvement IFN de la période 2005-2014 sur la période de référence. Le ministère de l?agriculture réalise chaque année depuis 1948 une enquête sur l?exploitation forestière [Agreste, 2018]. Tous les exploitants y déclarent chaque année les volumes de bois récoltés et commercialisés en distinguant les essences, les catégories de produits et les régions d?origine. Ces données ont été complétées par une valeur de bois énergie non commercialisé par région et essence issue de la comparaison des données AGRESTE avec la récolte totale observée en forêt par l?IGN. Depuis 2000, la récolte de bois énergie (commercialisée et non commercialisée) est estimée stable. Au cours de la période de référence la récolte de bois dans les forêts françaises a été sévèrement affectée par les tempêtes Lothar et Martin de décembre 1999. Ces tempêtes ont balayé la quasi-totalité du pays et le volume des chablis a été estimé à plus de 140 millions de m3 [IFN, 2003]. Cet évènement climatique d?une ampleur inédite ayant eu un impact significatif sur la récolte des années 2000, 2001 et 2002, il a été décidé d?exclure ces 3 années exceptionnelles du calcul des récoltes totales sur la période de référence. De même, en janvier 2009, le massif Aquitain a été de nouveau frappé par la tempête Klaus. Pour cette tempête plus récente et plus localisée, les données Agreste distinguent les volumes issus de récoltes « normales » et ceux issus des produits accidentels. Les produits accidentels ont été exclus du calcul des taux de prélèvement. Ces choix permettent de définir un scénario reflétant les pratiques de gestion usuelles sur la période de référence et non des pratiques liées à une gestion de crise exceptionnelle. Les volumes de récolte observés par AGRESTE sur les périodes 2003-2009 et 2005-2014 ont été comparés aux stocks mesurés par l?IFN sur les mêmes périodes (soit respectivement les années centrales 2006 et 2010). Afin de rendre ces taux de coupes définis à partir des données AGRESTE comparables à ceux utilisés en entrée du modèle MARGOT, ces taux par région/essence/produit ont été convertis en taux par strate et classe de diamètre via une clé de répartition entre ces différents critères. 73 L?évolution des taux de coupe observée avec AGRESTE entre les périodes 2003-2009 et 2005-2014 a finalement été appliquée aux taux de prélèvement mesurés par l?IFN sur la période 2005-2014 pour estimer les taux de prélèvement sur la période de référence 2003- 2009. Ainsi, le FRL se base sur une continuation des pratiques forestières « normales » documentées pour la période de référence. Ces taux de prélèvement sont exprimés en nombre de tiges par classe de diamètre et par strate par rapport au stock sur pied. Ils sont ainsi compatibles avec le modèle de dynamique forestière, et appliqués tels quels aux différentes périodes de projection. L?analyse de la durabilité des pratiques de gestion forestière sur la période de référence a été faite à l?aune de l?indicateur de gestion durable « taux de prélèvement » [Forest Europe, 2015], qui consiste à rapporter les prélèvements sur la production biologique nette de la mortalité. Au niveau de l?ensemble des forêts françaises, ce taux est de l?ordre de 50%, et à l?échelle des strates, il est toujours inférieur à 100 %, indiquant que les prélèvements n?obèrent pas la production de la forêt. Seule fait exception la strate des peupleraies du Nord de la France où il atteint 102 %. Ces peuplements qui représentent moins de 1 % de la superficie forestière nationale souffrent en effet d?un déséquilibre des classes d?âge au profit des classes les plus âgées qui font actuellement l?objet de coupe. Le scénario de coupe de cette strate a été conservé en l?état. 2. Préciser comment les dynamiques d?âges ont été prises en compte Recommandation Demonstrate how dynamic age?related forest characteristics have been taken into account and revise the FRL, if applicable. Item Article 8(5) Principles. 1) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable La section 3.3.1.1 a été complétée. Des annexes sur les dynamiques forestières par strate ont été ajoutées. Explications détaillées La projection de l?évolution de la biomasse forestière a été effectuée via des modèles démographiques à large-échelle par classe de diamètre pour les 56 strates forestières et par classe d?âge pour les 2 strates de peupleraies [Wernsdörfer et al., 2012 ; Colin et al., 2017]. Les paramètres de dynamique forestière (croissance, mortalité, prélèvements) sont exprimés et appliqués par classe de diamètre ou par classe d?âge, reflétant ainsi les évolutions de dynamique liées au niveau de maturité des peuplements (cf. graphiques en annexe). Section 3.3.1.1 du PCFN : Le modèle de ressource MARGOT (MAtrix model of forest Resource Growth and dynamics On the Territory scale), mis en oeuvre par l?IGN pour les projections sur les ressources forêt-bois françaises [Wernsdörfer et al., 2012 ; Colin et al., 2017], est l?outil principal de simulation utilisé pour simuler l?évolution des 56 strates de forêts hors peupleraies. Il s?agit d?un modèle de dynamique de la ressource forestière par classe de diamètre, qui simule de manière itérative la croissance, la mortalité et la sylviculture (les prélèvements) à l?échelle de strates et pour des périodes successives de 5 ans. Il permet d?estimer l?état futur de la ressource (et du stock de carbone), et de simuler les prélèvements futurs en bois et la mortalité. Le modèle est générique, c?est-à-dire qu?il est paramétrable et applicable quel que soit le type de peuplement. Passant par une modélisation du diamètre (paramètre étant une variable clé de la croissance des arbres et de l?exploitation forestière), il peut être utilisé autant pour les peuplements équiens (futaies régulières) que pour les peuplements hétérogènes (futaies irrégulières), ces derniers étant majoritaires en France [Morneau et al., 2008]. Le modèle est de type matriciel, dans lequel la ressource et les paramètres sont décrits par strate, par classe de surface terrière à l?hectare et par classe de diamètre. L?ajustement de la production, du recrutement et de la mortalité par classe de surface terrière permet de prendre en compte l?effet de la densité des peuplements sur la variation de ces paramètres. Principe de fonctionnement d?une itération du modèle MARGOT (en effectif par classe de diamètre) 74 L?évolution des deux strates de peupleraies a été projetée via le modèle de dynamique forestière par classe d?âge développé par l?IGN [Colin et al., 2017], fonctionnant également par itérations de 5 ans. Ce modèle est particulièrement bien adapté aux plantations, dans lesquelles les arbres ont le même âge et présentent des caractéristiques de croissance homogènes. La ressource est décrite par strate grâce à une surface et un volume moyen à l?hectare par classe d?âge. Les dynamiques forestières sont représentées pour chaque classe d?âge par une production biologique à l?hectare, une mortalité naturelle à l?hectare, un taux de prélèvement du volume en éclaircie et un taux de surface passée en coupe rase sur la période de 5 ans. 75 3. Expliquer la raison de l?écart entre les gains de biomasse du modèle et de l?inventaire national d?émissions de gaz à effet de serre Recommandation Specifically, clarify why there is a discrepancy in biomass gain between model output and greenhouse gas inventory for the period 2010?2016. Describe how the model used input data and model calibration, thereby minimizing this gap. Item Article 8(5) Principles. 1) Modification du calcul du FRL Le modèle a été corrigé pour être plus réaliste. Modifications du plan Comptable Le paragraphe 4.2. du Plan Comptable a été revu et le paragraphe 3.3.1.1. a été complété. Explications détaillées Reparamètrage du modèle pour réduire l?écart avec les résultats de l?inventaire Dans une précédente version du calcul du FRL, soumis en 2018, sur la période 2010-2015, il y avait un écart d?environ 8 MtCO2/an entre l?inventaire GES historique et la projection. Cet écart était essentiellement dû à la production (gains dans la biomasse vivante), pour lequel les données historiques et la projection n?avaient ni la même valeur absolue initiale, ni la même tendance sur les années récentes. Certaines causes ont été identifiées et ont pu être prises en compte pour réviser le FRL : - la méthode pour convertir le nombre de tiges par classe de diamètre (unité de calcul dans le modèle) en volume et en carbone (unité pour le FRL) utilisée a été revue pour mieux correspondre aux données de l?inventaire forestier national. Concrètement, un volume unitaire moyen est calculé par classe de diamètre. Les corrections de ces volumes unitaires moyens portent sur la prise en compte d?un léger biais lié à la répartition inégale des tiges au sein d?une classe de diamètre, et sur celle de « l?effet technique » qui engendre un volume unitaire moyen spécifique et différent pour les arbres coupés. Ces corrections font baisser la production issue du modèle de l?ordre de 1,5 MtCO2/an ; - la méthode de calcul de la production en sortie du modèle a été modifiée pour plus de cohérence avec l?inventaire GES. Deux méthodes de calcul de la production (gains en biomasse) sont possibles avec les résultats de la modélisation : 1/ en réalisant la différence entre deux états de stock simulés et en y ajoutant les pertes ; 2/ en déterminant directement l?accroissement des arbres durant une période de projection. La première méthode avait été utilisée dans la précédente version du calcul du FRL mais la seconde méthode est plus cohérente avec la méthode utilisée dans le cadre l?inventaire GES qui se base sur des données d?accroissements mesurées sur les arbres. Ce point est la cause majeure de l?écart en absolu sur les gains dans la biomasse avec environ 5-6 MtCO2/an de différence. Ces évolutions permettent d?harmoniser un peu plus la projection du FRL avec l?inventaire GES, et consistent en une amélioration de la représentation de la dynamique forestière par le modèle. Nouveaux résultats, persistance d?un écart Le paramétrage du modèle a été modifié afin que les résultats soient le plus réaliste possible. Néanmoins, il reste un écart, en tendance et en niveau, sur les gains en biomasse entre les données historiques et projetées sur la période 2010-2017. Une projection débutant en 2000 a également été effectuée afin de prolonger l?analyse sur la période 2000-2009. Sur cette période (période de référence), les gains en biomasse projetés sont inférieurs de plus de 10 MtCO2/an par rapport aux données GES historiques. Les hypothèses d?explications de ce différentiel sont multiples : - la comparaison de résultats (historiques vs. projetés), qui sont issus d?échantillons de l?inventaire forestier national différents. Ces différences entraînent nécessairement un écart purement statistique qui s?avère être non négligeable. Notamment l?incertitude liée à l?échantillonnage, évaluée sur les données historiques de production ainsi que sur les résultats de projection (par approche « bootstrap ») est de l?ordre de ± 4MtCO2/an (cf. intervalles de confiance sur le graphique ci-dessous). En projection, une erreur liée aux effets de modélisation des paramètres de dynamique forestière augmenterait en théorie encore l?amplitude de l?incertitude autour des résultats. - l?absence de données IFN sur l?état de la forêt en 2000 rend les projections réalisées depuis ce point de départ particulièrement fragiles. Pour effectuer cette projection, l?état initial à l?année 2000 a été reconstitué à partir (1) de données d?inventaire forestier national de 2005, soit une seule campagne d?inventaire (c?est-à-dire relativement peu de point ce qui diminue la robustesse). (2) des mesures d?accroissement pour rétropoler les diamètres et des observations de souches pour déterminer les arbres récoltés (observations très imprécises avec une tendance à l?oubli de souches), et (3) en évaluant approximativement l?expansion forestière à partir de l?information de l?historique du peuplement sur les placettes d?inventaire (information difficile à apprécier et qui a tendance à sous-estimer l?expansion). Cette reconstitution, réalisée faute de données plus adaptées et plus précises, rend le point de départ des projections et les résultats sur la période 2000-2009 incertains. - les gains en biomasse historiques de l?inventaire GES sont issus des données de production de l?inventaire forestier national à partir de 2007, et d?interpolations pour la période comprise entre 1990 et 2007. Le paramètre de croissance du modèle est quant à lui calibré sur des données de l?inventaire forestier national correspondantes à la période de référence. Ces données IFN sont légèrement différentes de l?inventaire GES avant 2007 (cf. graphique ci-dessous), d?où également une part d?écart entre la production projetée et la production historique telle que décrite dans l?inventaire GES. - les paramètres de dynamiques forestières du modèle (et notamment le paramètre de croissance) représentent une moyenne des données de production sur l?ensemble de la période de référence. Par ailleurs, la projection fournit des résultats par période de 5 ans qui sont annualisés a posteriori. Cette méthode de projection a mécaniquement tendance à lisser les résultats et ne peut pas reproduire des variations interannuelles. - la prise en compte de l?expansion forestière a été réalisée via une projection à surface constante à partir de 2010, faute de connaissance de la réelle évolution de la surface forestière d?ici 2030. En supprimant a posteriori la contribution des jeunes boisements, cette méthode permet de se rapprocher des surfaces de forêts gérées prises en compte dans l?inventaire gaz à effet de serre. Cependant, les défrichements qui auront lieu d?ici 2030 ne sont pas comptabilisés (ils le seront dans les corrections techniques ultérieures) et la méthode diffère légèrement de ce qui est classiquement réalisé dans l?inventaire GES où l?évolution 76 réelle des surfaces forestières est connue. Cela peut avoir un léger impact, notamment sur la tendance de la courbe des gains dans la biomasse vivante. - le fait de « figer » les strates et le paramètre de croissance au cours du temps sont des hypothèses contraignantes du modèle qui engendrent un écart notamment sur la tendance de la courbe de production. Considérer que la croissance est stable dans le temps pour une strate, une classe de diamètre et une classe de surface terrière, est une simplification de la réalité entraînant un écart en projection. En effet, l?évolution du climat, des conditions de fertilité, les changements d?essences, etc. jouent aussi des rôles majeurs qui ne peuvent être pris en compte dans la version actuelle du modèle, faute de connaissances consolidées, mais qui ont certainement tendance à réduire la production réelle. L?assouplissement de ces hypothèses fait encore l?objet de travaux de recherche actuellement, et n?est donc pas opérationnel pour le moment. Cela nécessiterait sans doute une scénarisation. Ecarts pour les gains dans la biomasse vivante (croissance aérien+racinaire) entre les projections et les données historiques de l?inventaire GES (en tCO2eq/an) - 4. Démontrer comment l?objectif de neutralité carbone 2050 sera atteint Recommandation Demonstrate how the goal of achieving a balance between anthropogenic emissions and removals will be achieved in the second half of the century. Provide qualitative and quantitative information until at least 2050 consistent with the long?term strategy required under Regulation (EU) 2018/1999. Item Ann. IV, A. a) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable La section 2.3.1 du Plan Comptable a été revue. Explications détaillées Concernant l?atteinte de la neutralité carbone en 2050 telle que la France l?envisage dans sa stratégie nationale, il convient de se replacer dans une perspective plus globale, élargie à l?ensemble des secteurs d?activités et conforme aux exercices prospectifs les plus récents. L'objectif de neutralité carbone à l'horizon 2050, traduction ambitieuse de l?objectif de neutralité carbone de l?accord de Paris, a été introduit récemment dans la politique climatique française, notamment avec le Plan climat du 6 juillet 2017. La 2ème stratégie nationale bas-carbone (SNBC 2), dont le projet a été rendu public le 6 décembre 2018, vise l?atteinte d?un objectif de neutralité carbone en 2050 sur le territoire national et détaille les mesures et actions envisagées par le gouvernement pour la transition écologique et solidaire pour atteindre cet objectif. Ce projet a été soumis en 2019 à l?avis de l?Autorité environnementale, du Haut Conseil pour le Climat, du Conseil Economique, Social et Environnemental et fera l?objet d?une consultation publique début 2020 avant son adoption. Avec la Programmation Pluriannuelle de l?Énergie, la SNBC 2 est constitutive du plan national intégré énergie-climat de la France dont le projet a été présenté en février 2019 Lors du travail de révision en 2018 de la Stratégie Nationale Bas-Carbone, la France a conduit un exercice de scénarisation prospective. Le scénario dit « avec mesures supplémentaires » (AMS) vise à respecter les objectifs que la France s?est fixés en termes d?énergie et de climat, à court, moyen et long terme. Il dessine une trajectoire possible de réduction des émissions de gaz à effet de serre jusqu?à l?objectif structurant de neutralité carbone en 2050. 77 Le scénario repose sur une hypothèse de diminution drastique des émissions de gaz à effet de serre dans tous les secteurs (voir graphique et tableau ci-dessous). En termes quantitatifs, les réductions d?émissions attendues par rapport à l?année 2015 dépassent les 90% pour les trois secteurs du transport, du bâtiment résidentiel-tertiaire et de la production d?énergie. Le secteur de l?agriculture (hors UTCATF), du fait du caractère incompressible de ses émissions, serait celui pour lequel la diminution serait la moins forte. En complément de cette diminution des émissions, en matière de puits de carbone, la SNBC 2 cherche à améliorer l'efficacité du secteur forêt-bois. En effet, ce dernier est stratégique car il répond au besoin d'alimenter l?économie en énergie et produits biosourcés et renouvelables, et en même temps, contribue fortement au puits de carbone du secteur des terres via la séquestration du carbone en forêt et dans les produits bois. Ainsi, toujours dans le scénario AMS, une gestion intelligente et durable de la forêt permet d?optimiser la pompe à carbone tout en améliorant sa résilience face aux risques climatiques et en préservant mieux la biodiversité. La surface forestière s?accroît, encouragée par l?afforestation. La récolte augmente progressivement pour passer de 44 Mm³ en 2015 à 59 Mm³ en 2030 et 75 Mm³ en 2050, ce qui demande des efforts importants de mobilisation en rupture avec la tendance actuelle, notamment dans la forêt privée. L?usage du bois comme matériau est très fortement encouragé par rapport à l?usage énergétique pour le bois sortant de forêt. La production de produits bois à longue durée de vie (notamment utilisés dans la construction) triple entre 2015 et 2050, ce qui augmente le puits de carbone des produits bois. En aval, une meilleure collecte des produits bois en fin de vie permet d?améliorer la valorisation de ce type de biomasse au détriment de l'enfouissement. Au final, le puits de la filière forêt-bois est maintenu malgré une baisse du puits dans les forêts actuelles engendrée par l?augmentation de récolte, grâce au puits des produits bois et des nouvelles forêts. Le graphique ci-dessous indique l?évolution du puits du secteur des terres dans son ensemble englobant les terres forestières ainsi que les autres terres (cultures, prairies, terres artificialisées?). Grâce à la gestion forestière, l?hypothèse d?atteinte de l?objectif de zéro 78 artificialisation nette en 2050 et à la prise en compte du carbone stocké dans les terres agricoles, ce puits net augmente entre 2030 et 2050, après avoir peu évolué entre 2015 et 2030. La gestion forestière envisagée dans la SNBC est donc plus dynamique que celle envisagée dans le FRL de la France afin notamment de renouveler les forêts en les rendant plus résilientes aux changements climatiques, de diriger plus de matériaux biosourcés en direction de l?économie en profitant des effets associés de stockage temporaire et de substitution à des matériaux plus émetteurs et à des énergies fossiles. Elle permet de mieux préserver le carbone stocké dans les sols. Elle repose également sur une afforestation accrue et une réduction des défrichements afin de renforcer le puits du secteur des terres. Les différentes orientations de la nouvelle SNBC pour les forêts ne sont pas intégrées dans les pratiques de gestion utilisées pour construire le FRL car elles sont, par définition, postérieures à la date de 2009, Toutes ces orientations s'appliquent bien, en revanche, aux orientations sylvicoles actuelles. Enfin, le scénario AMS mobilise de manière modérée la technologie de capture et stockage du carbone (CSC) pour accroître le puits. En 2050, elles permettraient d?éviter environ 6 MtCO2/an dans l?industrie et de réaliser annuellement une dizaine de MtCO2 d?émissions négatives sur des installations de production d?énergie à partir de biomasse. L?ensemble de ces hypothèses seront développées dans le plan national intégré énergie climat de la France. 5. Fournir les données post?2010 utilisées pour le recalage Recommandation Provide data from the reference period to the dataset used for the ex?post adjustment, since this has an impact on the accuracy of the FRL. As France did not use the entire reference period consistently, additional available data from the reference period to the dataset used for the ex?post adjustment should be used. Item Ann. IV, A. c) Modification du calcul du FRL oui Modifications du plan Comptable Le Plan Comptable ainsi que les Annexes ont été revues. Explications détaillées Le différentiel entre les résultats du modèle et l?inventaire national ne reflète pas des différences de gestion forestière mais reflète la calibration du modèle. Ainsi, un recalage permet de mettre en cohérence ces deux résultats. Choix de la période utilisée pour le recalage Un recalage est alors réalisé pour remettre les résultats de la projection depuis 2010 en phase avec l?inventaire GES. Pour cela, le recalage aurait pu être réalisé sur 2000-2009 ou sur 2000-2017. Mais sur la période 2000-2009, les deux courbes, ayant des tendances opposées, sont trop incohérentes pour être utilisées comme base pour le recalage (voir point 9). En début de période, le modèle est en dessous des résultats de l?inventaire, puis au-dessus. Ainsi, l?écart moyen sur la période se compense et n?est plus que de 1%, alors que les deux courbes ne sont en réalité pas en accord. 79 Comparaison du bilan biomasse vivante entre la projection depuis 2000 et l?inventaire (en tCO2/an) Recalage sur la base de l?écart moyen sur la période 2010?2017 Le recalage choisi a donc été réalisé sur la période de recouvrement 2010-2017. Comparaison du bilan biomasse vivante entre la projection depuis 2010 et l?inventaire GES (en tCO2/an) Voir le tableau détaillé en Annexe sur le recalage. 6. Documenter le ratio entre usage solide et énergétique de la biomasse Recommandation Provide more detailed documentation of data source(s) used for the ratio between solid and energy use of forest biomass. Item Ann. IV, A. e) Modification du calcul du FRL Oui ? le calcul du ratio a été corrigé dans la nouvelle version du FRL. Modifications du plan Comptable le paragraphe 1.2.5 du Plan Comptable a été revu. Un tableau a été ajouté en Annexe. Explications détaillées La répartition entre usage solide et énergétique provient des résultats de l?inventaire national de GES. Ces données sont obtenues à partir des statistiques nationales. Ainsi, nous disposons, pour la période de référence, des données de récoltes de bois, en volume (m3 de bois), et en carbone, réparti selon l?usage solide (bois d?oeuvre et d?industrie) et l?usage énergétique (bois énergie). Le ratio moyen, pour la période de référence 2000-2009 entre ces deux usages, est calculé. Ce ratio est ensuite appliqué aux récoltes de bois issues du modèle. Section 1.2.5 du PCFN : « La répartition entre usage solide et énergétique du bois se base sur le ratio moyen, estimé dans l'inventaire national d'émission des GES, entre récolte de Bois d'oeuvre et d'Industrie (BO-BI) et de Bois Energie (BE), durant la période de référence (2000-2009). Ce ratio moyen observé durant la période de référence (2000-2009) est de 58% pour l?usage solide et 42% pour l?usage énergétique. Ce ratio entre usage solide et énergétique est ensuite appliqué directement à la projection, à partir de 2000, de la récolte de bois. Le tableau en Annexe présente les données historiques et le calcul de ce ratio. » 80 Annexe du PCFN : Calcul du ratio entre usage solide et énergétique du bois Récoltes de bois en volume (m3/an) ratio historique, en % ratio utilisé pour le FRL, en % Usage solide Usage énergie Usage solide Usage énergie Usage solide Usage énergie 1990 36 418 24 987 57% 43% 1991 35 518 27 304 54% 46% 1992 34 355 29 004 52% 48% 1993 31 176 29 912 48% 52% 1994 34 252 27 935 52% 48% 1995 35 458 26 453 55% 45% 1996 32 370 26 105 53% 47% 1997 33 928 25 902 54% 46% 1998 34 540 25 604 55% 45% 1999 35 061 24 079 56% 44% P ér io d e d e ré fé re n ce 2000 46 121 23 258 65% 35% 2001 39 859 22 568 62% 38% 2002 34 693 21 760 59% 41% 2003 32 264 21 897 57% 43% 2004 33 093 21 914 57% 43% 2005 33 097 22 294 55% 45% 2006 33 471 21 537 56% 44% 2007 34 955 20 496 58% 42% 2008 32 502 20 134 56% 44% 2009 34 792 20 680 58% 42% 2010 35 315 22 772 57% 43% 58% 42% 2011 33 181 23 366 56% 44% 58% 42% 2012 29 189 24 388 51% 49% 58% 42% 2013 28 238 23 970 51% 49% 58% 42% 2014 30 465 24 565 52% 48% 58% 42% 2015 29 614 24 890 51% 49% 58% 42% 2016 29 919 26 171 50% 50% 58% 42% 2017 30 221 27 255 49% 51% 58% 42% 2018 58% 42% 2019 58% 42% 2020 58% 42% FR L (1 ) 2021 58% 42% 2022 58% 42% 2023 58% 42% 2024 58% 42% 2025 58% 42% FR L (2 ) 2026 58% 42% 2027 58% 42% 2028 58% 42% 2029 58% 42% 2030 58% 42% 2000-2009 35 485 21 654 58% 42% 2021-2025 58% 42% 2026-2030 58% 42% Méthode de l?inventaire national (NIR éd. 2019) : Calcul des prélèvements de bois des forêts restant forêts (P_FFij) ? Métropole Dans l?inventaire français, il est considéré que tous les prélèvements ont lieu sur les forêts restant forêt, les prélèvements de bois ne sont donc pas répartis entre forêts restant forêts et terres devenant forêts. Méthode « directe » de mesure des prélèvements par l?IGN Les prélèvements sont estimés dans un premier temps avec une donnée issue de l?IGN : l?estimation des « prélèvements directs » en forêt [202], disponibles en volume (bois fort tige IGN), en biomasse totale et en carbone total (grâce à l?utilisation de tarifs de cubage (Vallet, 2006) et de facteurs de conversion spécifiques)., et sur des périodes de 5 ans. Méthodologie de l?IFN : mesure des prélèvements 81 « Pour estimer les prélèvements, l?IGN revient sur toutes les placettes « forêt » et « peupleraie » inventoriées cinq ans auparavant et sur lesquelles des arbres vivants avaient été observés. Le choix du pas de temps de cinq ans correspond à la période d?évaluation des autres flux (croissance des arbres et mortalité). [?] Sur les points où au moins un prélèvement de moins de 5 ans est signalé, chaque arbre qui était vivant et inventorié au passage précédent est noté comme coupé ou non. Un arbre est noté coupé, que la grume soit vidangée ou non et que la souche soit déracinée ou non. » [594] Cette donnée n?est disponible que depuis la mise à jour méthodologique de l?IFN de 2005, et donc est disponible pour des périodes de 5 ans (2005-2009, 2006-2010, 2007-2011, etc.). Elle comptabilise les arbres prélevés en forêt entre deux campagnes d?inventaire forestiers et permet d?évaluer, avec une incertitude faible, les volumes de bois récoltés en forêt. Ces données de prélèvement concernent à la fois les forêts restant forêt que les forêts qui seront finalement défrichées. La part des prélèvements issue défrichements (P_Défrichement IGN), d?environ 1,5 Mm3 de bois fort tige sur les années couvertes est ainsi retranchée de ce niveau de prélèvement général en forêt. Ainsi, la perte de biomasse n?est pas double-comptée avec celle des défrichements. Équation 1 (Forêts) P_Foret_IGN = P_Total_IGN - P_Défrichement_IGN Avec : P_Foret_IGN = Prélèvement dans les forêts, t C/an P_Total_IGN =Prélèvement dans les forêts et sur les terres défrichées selon l?IGN, t C/an P_Défrichement_IGN = Prélèvement sur les terres défrichées selon l?IGN, t C/an Ce niveau général de prélèvement (P_Foret_IGN) est utilisé en complément de données statistiques sur les récoltes de bois, obtenues via la méthode « modèle » (§ 2.3.3.1.2). En effet, cette donnée IGN sert uniquement, comme donnée de calage », à fixer le niveau général de prélèvement pour toutes les années disponibles depuis 2005, pour chacune des 5 interrégions (§2.2.2.2). Ce niveau général est calculé avec une moyenne pondérée, en prenant en compte le fait que les années centrales participent au calcul de plusieurs périodes quinquennales et donc « pèsent » davantage que les années extrêmes. Ces données ne sont donc pas encore utilisées pour estimer la tendance des prélèvements en forêt ni pour estimer le type de forêt dans lequel ont lieu les prélèvements. Méthode « modèle » ? approche générale En second temps, le niveau de prélèvement annuel est estimé à partir de différentes statistiques de vente de bois d?oeuvre et de consommation de bois énergie, via un modèle qui permet d?estimer la récolte de bois et sa destination. Cette approche « modèle » est ensuite recalée sur le niveau général de prélèvement mesuré en forêt via la méthode « directe » (§ 2.3.2.3.1.2). L?approche modèle est toujours nécessaire car elle permet d?estimer les prélèvements depuis 1990 et appréhender le devenir du bois prélevé (savoir s?il est récolté, brûlé sur site, laissé en décomposition), la méthode directe servant de valeur de référence pour les années les plus récentes. Les prélèvements de bois en forêt rapportés dans l?inventaire UTCATF sont donc cohérents avec les résultats de l?IGN obtenus par la méthode « directe », mais il est nécessaire de conserver la méthode « modèle » pour avoir un ensemble cohérent sur l?ensemble de la période inventaire et des données adaptées au rapportage dans les inventaires d?émissions. La méthode « modèle » correspond à la méthode GIEC d?estimation des prélèvements. Équation 2 (Forêts) (inspirée de l?équation 2.12 du GIEC 2006 [672]) Lwood-removals = H ? D ? BEFR ? (1+R) ? CF Avec : Lwood-removals = Perte annuelle de carbone due aux récoltes de bois commercial, tC/an H = Volume de bois commercial récolté annuellement, m3/an D = Densité du bois, t MS/m3 BEFR = Facteur d?expansion applicable aux volumes récoltés, sans unité R = ratio racine/aérien, sans unité fBL = fraction laissée en décomposition CF = Fraction en carbone de la matière sèche, t C/t MS Équation 3 (Forêts) (inspirée de l?équation 2.13 du GIEC 2006 [672]) Lfuelwood = FG ? D ? BEFR ?(1+R) ? CF Avec : Lfuelwood = Perte annuelle de carbone due aux récoltes de bois énergie, t C/an FG = Volume de bois énergie récolté annuellement, m3/an D = Densité du bois, t MS/m3 BEFR = Facteur d?expansion applicable aux volumes récoltés, sans unité R = ratio racine/aérien, sans unité CF = Fraction en carbone de la matière sèche, t C/t MS La méthode « modèle » est basée sur l?estimation de deux valeurs : les récoltes commerciales (bois d?oeuvre et d?industrie principalement) et les récoltes non commerciales (bois de feu principalement). Méthode « modèle » ? Récoltes commerciales ? Bois d?oeuvre et d?industrie 82 Les récoltes commerciales sont issues des statistiques de ventes de bois d?oeuvre et d?industrie. En métropole, l?enquête annuelle de branche sur « exploitation forestière et scierie » du SSP (EAB) fournit les volumes de récoltes commerciales de bois à l'échelle régionale [200]. Méthode « modèle » ? Récoltes non commerciales ? Bois énergie Il s?agit essentiellement de prélèvement pour le bois de feu, (soit une partie du prélèvement de bois énergie), qui doit spécifiquement être estimée, bien que l'évaluation des volumes transitant par cette filière soit difficile de par la nature diffuse de l'activité. Utilisation du bilan de l?énergie. L'utilisation de bilans de consommation de biomasse à des fins énergétiques (résidentiel, tertiaire, chauffage urbain, industrie, etc.) permet de disposer d'une estimation réaliste des volumes prélevés. Ainsi, la consommation globale de bois énergie est fournie par le SOeS [1] mais cette donnée doit être adaptée pour estimer la récolte de bois énergie sur les terres forestières. Retranchement du bois énergie provenant de produits bois recyclés Tout d?abord une partie du bois utilisé comme bois de feu provient d'une seconde vie d'un bois commercial (par exemple, brûlage d'une table en bois), une estimation du taux de recyclage des produits bois est donc prise en compte afin de ne pas effectuer de double comptage. Ce taux est estimé à 5% du bois énergie consommé dans le résidentiel sur la base d?une étude réalisée en 2000 pour l?Ademe [596]. Distinction entre bois de feu provenant de forêt et d?autres origines L?étude Andersen (1999) [596] estime également que 70% du bois de feu consommé par les ménages est issu de forêt, les 25% restant représentant un prélèvement sur une autre ressource (agriculture, etc.). Combinées avec des résultats de l?INESTENE [201], il a été possible de ventiler les quantités en fonction de leur provenance (forêts, bosquets ou haies, vergers et vignes) par région [493]. Retranchement du bois énergie consommé en industrie provenant de produits connexes de scieries Ensuite, dans le bilan de l?énergie, pour le bois-énergie consommé dans l?industrie, on distingue : - une part, majoritaire, correspondant à des produits connexes de scieries (écorces, sciures, copeaux, plaquettes de scierie?). On considère que la totalité du bois énergie consommé en industrie provient de cette source jusqu?en 2007. Ce bois n?est donc pas décompté de la récolte en forêt pour éviter un double compte. - une part correspondant à un prélèvement de bois en forêt, qui correspond à un surplus de consommation de bois énergie en industrie observée depuis 2007, due à l?usage croissant de plaquettes forestières. Correction de l?effet de décalage entre récolte et consommation de bois de feu Enfin il existe un décalage entre la consommation de bois dans le résidentiel et sa récolte en forêt. En moyenne on considère que le bois énergie est conservé entre 2 et 3 ans Méthode (non appliquée) d?estimation de la récolte de bois prenant en compte ce décalage La récolte de bois de feu d?une année i pourrait être estimée en fonction de la consommation de bois de feu des années suivante, selon l?équation ci-après : Équation 4 (Forêts) Récolte_BE(i) = (Frac1 ? Conso_BE(i+2) + Frac2 ? Conso_BE(i+3)) ? FCV Avec : Récolte_BE(i) = Récolte de bois énergie l?année i, m3 Frac1 = Part de la consommation de l?année i+2 correspondant à du bois récolté l?année i Frac2 = Part de la consommation de l?année i+3 correspondant à du bois récolté l?année i Conso_BE(i+2) = consommation de bois énergie de l?année i+2, tep Conso_BE(i+3) = consommation de bois énergie de l?année i+3, tep FCV = Facteur de conversion en volume, m3/tep Malheureusement, Il n?est pas possible aux exploitants forestiers de prévoir quelle sera la consommation de bois énergie dans les années futures i+2 ou i+3, cette méthode ne permet donc pas d?estimer la récolte de bois énergie de manière fiable. Par conséquent, une autre approche a été privilégiée. Il a été supposé que les exploitants forestiers constituent des stocks permettant d?assurer deux années successives avec des consommations de bois très fortes. Ces stocks leur permettent donc de satisfaire la demande en bois et de reconstituer ces derniers en fonction de la consommation de l?année en cours et de l?année précédente. Il a ainsi été estimé que la récolte annuelle de bois énergie pouvait être approchée en moyennant les deux dernières années de consommation de bois énergie. Équation 5 (Forêts) Récolte_BE(i) = (Conso_BE(i) + Conso_BE(i-1)) / 2 ? FCV Avec : Récolte_BE(i) = Récolte de bois énergie l?année i Conso_BE(i) = consommation de bois énergie de l?année i Conso_BE(i-1) = consommation de bois énergie de l?année i-1 FCV = Facteur de conversion en volume, m3/tep Dans l?inventaire actuel, le facteur de conversion en volume (FCV) est estimé à 4,5 m3/tep sur la base des estimations suivantes pour le bois énergie : 18GJ/t et 0.147 tep/stère et un facteur de densité moyen de 0.51 t/m3 obtenu à partir de CARBOFOR [204].Pour l?industrie la consommation de bois est supposée essentiellement composée de sous-produits de l?industrie du bois (déjà pris en compte dans les récoltes de bois (grumes et industrie) sauf sur les années récentes pour lesquelles le développement du bois énergie génère un prélèvement additionnel sur la ressource. ? les récoltes de bois d?oeuvre et le bois énergie ne sont pas indépendantes (une partie des arbres coupés pour produire du bois d?oeuvre ou d?industrie part en bois énergie) 83 ? les statistiques de récolte de bois ne différencient pas les récoltes de bois issues de terres forestières ou de terres défrichées, ? les statistiques de consommation de bois énergie ne distinguent pas la source du bois énergie consommé. Tableau 2 : Récoltes de bois matériau et de bois énergie en Métropole depuis 1990. rapportageUTCATF.xls /OMINEA ANNEE BOIS D'OEUVRE (feuillus) BOIS D'OEUVRE (résineux) BOIS D'INDUSTRIE (feuillus) BOIS D'INDUSTRIE (résineux) BOIS ENERGIE (ktep) (1000 m3) (1000 m3) (1000 m3) (1000 m3) 1990 10 156 15 260 5 194 5 808 7 965 1991 9 724 14 077 5 435 6 283 8 452 1992 9 043 13 340 5 459 6 513 9 231 1993 8 033 12 509 4 732 5 901 9 356 1994 8 131 13 767 5 479 6 876 8 807 1995 8 290 14 374 5 523 7 271 8 155 1996 7 771 13 649 4 820 6 130 8 100 1997 7 845 14 245 5 342 6 495 8 237 1998 7 863 15 107 5 228 6 342 7 899 1999 7 952 15 240 5 366 6 503 7 544 2000 9 598 22 619 5 342 8 561 7 245 2001 7 642 18 952 4 788 8 477 6 981 2002 6 002 16 631 4 913 7 146 6 826 2003 5 719 15 120 5 142 6 283 6 726 2004 5 671 15 240 5 355 6 826 6 851 2005 6 076 14 803 5 413 6 805 6 948 2006 5 854 15 633 5 166 6 818 6 977 2007 6 343 16 427 5 344 6 840 6 606 2008 6 086 15 048 4 983 6 384 6 677 2009 5 228 17 216 4 113 8 235 6 863 2010 5 164 15 922 4 411 9 819 7 514 2011 5 479 15 427 4 418 7 857 7 717 2012 4 924 13 216 4 636 6 414 7 328 2013 4 809 13 624 4 089 5 716 7 791 2014 5 209 14 135 4 726 6 395 8 195 2015 5 127 13 785 4 663 6 039 7 892 2016 5 393 13 696 4 615 6 215 8 200 2017 5 304 14 127 4 584 6 206 8 768 Les prélèvements sont estimés par la méthode « modèle » avec l?équation suivante. Équation 6 (Forêts) P_modèlei = Récoltes_SSPi ? BEF + Récolte_ BE(i) ? (1- %hors_forêt ? %houppiers) ? BEF_BE - R_ Défrichement_Modelei Avec : P_modèlei = Prélèvement de bois l?année i estimé par la méthode « modèle » Récoltes_SSPi = Récoltes commerciale de bois matériau estimée par le SSP pour l?année i BEF = Facteur d?expansion de biomasse applicable aux récoltes de bois matériau Récolte_BE(i) = Récolte de bois énergie estimée pour l?année i %hors_forêt = Part du bois énergie récolté en forêt %houppiers = Part des houppiers exploités pour du bois énergie BEF_BE = Facteur d?expansion de biomasse applicable aux récoltes de bois énergie R_ Défrichement_Modelei = Prélèvement de bois estimé pour l?année i sur les terres défrichées par la méthode basée sur les matrices de changement d?utilisation des terres Figure 6 : Représentation schématique de la méthode (dite « modèle ») d?estimation des émissions liées aux récoltes de bois) 84 Méthode « modèle » ? facteurs d?expansion et de conversion du bois Pour les résultats produits par l?IGN, les volumes de biomasse totale sont obtenus par des tarifs de cubage [595] à savoir des équations qui peuvent s?appliquer aux caractéristiques de chaque arbre (espèce, circonférence, hauteur). Dans la méthode « modèle » il n?est pas possible d?utiliser ces tarifs de cubage, le GIEC propose donc l?utilisation de facteurs d?expansion de biomasse (BEF). Malheureusement ces BEF sont très difficiles à appliquer en dehors de leur propre périmètre d?étude. Pour cette raison, dans la méthode « modèle » les BEF utilisés sont des BEF spécifiques à la forêt française calculés à partir de la ressource sur pied et des tarifs de cubage utilisés par l?IGN. Les facteurs actuellement utilisés dans l?inventaire sont fournis par l?IGN, ils sont très proches des résultats disponibles dans le rapport CARBOFOR [204]. Tableau 3 : Facteurs d?expansion utilisés pour les prélèvements de bois matériau PUREMENT FEUILLU MIXTE PUREMENT CONIFERE PEUPLERAIE CENTRE-EST 1.65 1.45 1.27 1,42 NORD-EST 1.56 1.47 1.25 1,42 NORD-OUEST 1.59 1.53 1.30 1,42 SUD-EST 1.94 1.62 1.39 1,42 SUD-OUEST 1.66 1.52 1.31 1,42 FRANCE 1.63 1.50 1.30 1,42 Pour les facteurs d'expansion souterraine, plusieurs classes sont également distinguées. Les valeurs de 1,28 et 1,30 ont respectivement été retenues pour les peuplements anciens de feuillus et de conifères et les valeurs de 1,48 et 1,37 pour les jeunes peuplements de feuillus et de conifères [204]. Dans le cas du bois de feu, dans la mesure où la composition des essences récoltées n'est pas connue, les facteurs d'expansion retenus sont une valeur moyenne pondérée des facteurs d'expansion pour les feuillus et les conifères. Ces valeurs sont sensiblement variables suivant les années et valent approximativement 1,5 pour le facteur d'expansion branches et 1,29 pour le facteur d'expansion racine. Il en est de même pour la valeur d'infradensité. Figure 7 : Conversion de volumes de bois commercialisés en carbone Les données sur l'infradensité de la biomasse sont spécifiques à chaque essence, aussi bien pour l'estimation de l'accroissement que pour les prélèvements. Tableau 4 : Infradensité utilisées pour les principales essences [598] Essence Densité en tMS/m3 Essence Densité en tMS/m3 FORET L?arbreentier estreconstitué grâceàdesBEF spécifiques Boisd?oeuvre etd?industrie récoltéenforêt (estiméparl?EAB) Boisdefeutotal (estimédansleBilan del?énergie) Boisdefeuissudesarbres récoltéspourdubois d?oeuvre oud?industrie (30%duhouppier) Boisdefeurécolté horsforêt (25%duboisde feutotal) = - ( + + ) Boisdefeuissude déchetsdebois (5%duboisdefeu total) Boistotal récoltéhorsforêtPRAIRIE?CULTURES Boistotal récolté enforêt (gestionforestière +défrichement) Boisdefeurécoltéenforêt spécifiquementpourfairedu boisdefeu L?arbreentier estreconstitué grâceàdesBEF spécifiques Estimation despertesde carboneliéeàlarécoltede boisd?oeuvre etd?industrie Estimation despertesde carboneliéeàlarécoltede boisdefeuenforêt Estimation despertesde carboneliéeàlarécolte deboisdefeuhorsforêt Représentationdelaméthode d?estimationdesémissions liées auxrécoltesdebois (sansdoublecompte) Biomasse aérienne (m3) Biomasse Totale (t de matière sèche) Biomasse Totale (t de carbone) Facteur d?expansion de la biomasse (BEF) Infradensité du bois (D) Taux de carbone (CF) Volume sous écorce (m3) Volume Sur écorce (m3) Taux d?écorce (B) Biomasse Totale (m3) Ratio racinaire/aérien (R) 85 chêne 0.56 sapin, épicéa 0.38 hêtre 0.56 douglas 0.41 châtaignier 0.50 pin maritime 0.44 peuplier 0.36 pin sylvestre 0.43 Les travaux conduits dans le cadre du projet CARBOFOR ont également permis de retenir une valeur de teneur en carbone de la biomasse ligneuse plus adaptée au cas français. La valeur retenue dans les inventaires est de 0,475 très poche de la valeur de 0.47 retenue par le GIEC 2006 par défaut. Combinaison de l?approche « modèle » et de l?approche « directe » Il existe donc deux méthodes pour estimer les prélèvements en forêt, la méthode « modèle » basée sur les lignes directrices du GIEC 2006 et la méthode « directe » de mesure des prélèvements par l?IGN. Ces deux méthodes sont combinées dans l?inventaire de GES actuel et les prélèvements sont estimés à partir de l?équation suivante. Équation 7 (Forêts) Prélèvementi = P_modèlei ? P_Foret_IGN2005/20xx/ P_modèle2005/20xx Avec : Prélèvementi = Prélèvement de bois estimé pour l?année i P_modèlei = Prélèvement de bois estimé pour l?année i à partir des données commerciales de bois matériau et des consommations de bois énergie P_Foret_IGN2005/20xx = Prélèvement de bois estimé sur la période 2005-20xx par la méthode directe de l?IGN P_modèle2005/20xx = Prélèvement de bois estimé sur la période 2005-20xx à partir des données commerciales de bois matériau et des consommations de bois énergie. Figure 8 : Représentation de l?ajustement sur la base des données de prélèvement direct issues de l?IFN Équation 8 (Forêts) P_FFij = Prélèvementij Avec : P_FFij = Prélèvement de bois estimé en forêt restant forêt, par type de forêt (i = 1 to n) et par zone climatique (j = 1 to m) Prélèvementij = Prélèvement de bois estimé, par type de forêt (i = 1 to n) et par zone climatique (j = 1 to m) 16000 17000 18000 19000 20000 21000 22000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 kt C /a n Aprèsajustementsurl'IFN Avantajustement Inventaire(Moyennesur5ans) IFN(Moyennesur5ans) 86 7. Démontrer la cohérence entre les projections et le FRL Recommandation Demonstrate the consistency with the national projections of anthropogenic greenhouse gas emissions reported under Regulation (EU) No 525/2013. Provide explanations for possible differences between national projections and the proposed FRL Item Ann. IV, A. g) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable le Plan Comptable a été revu. Explications détaillées Cohérence méthodologique Du point de vue méthodologique, le calcul de projections établies dans le cadre du règlement UE n° 525/2013 et le calcul d?un niveau de référence forestier (FRL) établi dans le cadre du règlement UE n° 2018/841 sont deux exercices très différents. Le FRL repose sur un modèle forestier. Les projections ne reposent pas sur un modèle, mais sur des hypothèses à dire d?experts sur l?évolution de la forêt, des pratiques sylvicoles et sur des scénarios. Les projections d?émissions et d?absorptions de GES réalisées dans le cadre du règlement (UE) 525/2013 sont réalisées selon deux scenarios : avec mesures existantes et avec mesures additionnelles. Dans les deux cas, la part de Forêt (périmètre différent de celui utilisé pour le FRL qui ne concerne que la forêt restant forêt) est projetée jusqu?en 2035, à partir d?un point de départ connu en 2015. Ce point de départ est donc différent de celui du FRL (2010). Aucun modèle forestier n?est utilisé pour le calcul des projections. En revanche, les données de base utilisées pour les projections et pour le FRL sont les mêmes : données de croissance, mortalité et prélèvement de l?IGN. Cohérence des résultats Dans l?élaboration des projections des hypothèses fortes ont été prises en compte et notamment une hypothèse de stabilité de la production brute et de la mortalité jusqu?en 2035. Ce choix permet de se focaliser sur les effets des pratiques de récoltes. Dans le cadre des travaux sur le FRL le modèle utilisé par l?IGN donne une augmentation conjointe de la production brute et de la mortalité sur la période modélisée jusqu?en 2030. Les dynamiques de production et de mortalité demeurent incertaines car très dépendantes des conditions météorologiques non modélisées pour ces travaux. Ce choix explique en grande partie la tendance à la baisse du puits dans le cadre des projections tandis que le puits demeure à la hausse dans le cadre du FRL. Ensuite, dans le scenario de projection avec mesures existantes, sont intégrées des politiques visant une récolte forestière accrue. Ce n?est pas le cas pour le FRL dans lequel les pratiques sylvicoles sont celles observées sur la période 2000-2009. Par conséquent, la hausse de la récolte prise en compte dans les projections est plus forte que celle modélisée dans le cadre du FRL. 8. Utiliser la surface en Forêt gérée telle qu?indiquée dans l?Annexe IV, Part B (e) i. Recommandation Estimate the FRL based on the area under forest management as indicated in Annex IV, Part B (e) i. [The total area of managed forest land included under the accounting category (as defined in Art 2(1) of the LULUCF Regulation) must be consistent with the latest national GHG inventory. Member States may choose to provide a dynamic development of managed forest land area taking into account afforested and deforested land moving between accounting categories during the compliance period] Item Ann. IV, A. h) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable La section 3.2.2 du Plan Comptable a été complétée. Explications détaillées Section 3.1.1 du PCFN : « Le FRL n'est calculé que pour les terres forestières gérées. Pour la France, une forêt est gérée au sens de la CCNUCC lorsqu?elle fait l?objet d?opérations de gestion forestière visant à administrer ses fonctions écologiques, économiques et sociales. Le terme « opération de gestion forestière » recouvre les actions de coupes ou de travaux forestiers mais également les actions de planification forestière, d?accueil du public en forêt ou de protection des écosystèmes forestiers. Seules les forêts exclusivement soumises aux processus naturels, en raison notamment d?une accessibilité limitée, sont considérées comme non gérées, elles sont estimées à partir des surfaces des « autres forêts » définies par l?IGN qui représentent environ 5% des forêts métropolitaines. Le FRL de la France métropolitaine est estimé sur la base d?une surface évolutive, prenant en compte une estimation des boisements ayant eu lieu pendant la période de référence (2000-2009) qui entraînent une hausse de la superficie forestière, ces boisements arrivant à plus de 20 ans progressivement chaque année au cours des périodes de 2021 à 2030. Cette surface évolutive n?intègre pas les éventuels déboisements, qui, sitôt qu?ils seront connus, seront intégrés a posteriori lors de corrections. » Section 3.2.2 du PCFN : « L?inventaire forestier national fournit une estimation de la superficie des forêts disponibles pour la production de bois au début de l?année 2010. Cette superficie inclut les boisements de moins de 20 ans qui ne répondent pas à la définition des forêts gérées au sens de la CCNUCC. Pour le calcul du FRL, les projections étant effectuées en considérant tous les peuplements de 2010, sans expansion ni 87 régression forestière, il convient d?exclure de la superficie de 2020 les boisements qui avaient moins de 10 ans en 2010, de celle de 2025 les boisements qui avaient moins de 5 ans en 2010, et plus aucun pour la superficie de 2030. Un traitement spécifique visant à exclure la part des jeunes boisements de moins de 20 ans dans le puits de carbone projeté a été mis en place. Figure 9 : Contribution des forêts de moins de 20 ans au calcul des projections L?enquête sur l?occupation du sol du ministère de l?agriculture (enquête Teruti-Lucas) donne chaque année les flux de surfaces forestières en distinguant les boisements, les défrichements et les forêts restant forêts. Cette matrice permet de connaître la part des boisements de moins de 20 ans en 2010 c?est-à-dire de tous les boisements qui sont intervenus depuis 1990, dans la surface boisée 2010 de Teruti-Lucas. Les jeunes boisements représentent ainsi 7,9 % de la surface en 2010. La matrice Teruti-Lucas donne également l?évolution des superficies boisées pour toutes les années comprises entre 1990 et 2010. On en dérive la surface annuelle d?incorporation des boisements dans la catégorie des forêts gérées. Le trait plein dans le graphique de droite montre la décroissance du pool de surface des jeunes boisements au cours des temps. La contribution de ces jeunes boisements au puits de CO2 dans la biomasse vivante est estimée selon la méthode définie par le CITEPA pour l?inventaire CCNUCC de la France. L?écart entre la production à l?hectare des jeunes boisements et celle des forêts gérées est considéré comme stable sur toute la période. Connaissant cet écart et la proportion annuelle des jeunes boisements, il est possible de calculer la contribution de ces boisements dans la production totale annuelle. Cette contribution des boisements de moins de 20 ans à l?année X est finalement retranchée au gain de carbone total projeté pour cette même année X. Concernant les pertes en carbone, la même méthode est appliquée pour la mortalité, en revanche la part des jeunes boisements dans les prélèvements est considérée comme nulle dans l?inventaire GES de la France (pas de coupes dans ce type de peuplement). 9. Démontrer la capacité du modèle à reproduire l?historique de l?inventaire GES Recommandation Demonstrate the ability of the model used to construct the FRL to reproduce historical data from the national GHG inventory. Item Ann. IV, A. h) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable le paragraphe 4.2. du Plan Comptable a été revu. Explications détaillées Afin d?évaluer la « capacité du modèle à reproduire les données historiques de l?inventaire GES sur la période de référence », une reconstitution de l?état en 2000 (estimation peu robuste), puis une projection à partir de cette date ont été réalisées. Si la projection donne un puits forestier moyen à peu près équivalent au puits historique sur la période 2000-2009, cette moyenne cache des désaccords sur la tendance dans l?évolution du puits et sur la contribution des différents phénomènes (croissance, mortalité, prélèvement) à ce puits dans la biomasse vivante. 88 Bilans dans la biomasse vivante projetés et historiques (en tCO2eq/an) Gains dans la biomasse vivante (croissance) projetés et historiques (en tCO2eq/an) Pertes dans la biomasse vivante (prélèvements et mortalité) projetés et historiques (en tCO2eq/an) Plus spécifiquement, les gains dans la biomasse vivante projetés sont plus de 10MtCO2/an inférieurs à ceux de l?inventaire GES historique entre 2000-2009. Les causes de cet écart sont décrites au point 3 du présent document. 89 Certaines de ces causes d?écart sont également valables pour les pertes dans la biomasse vivante (mortalité et prélèvements). Notamment, l?incertitude liée à l?utilisation de données issues d?un échantillonnage statistique, la fragilité de la reconstitution du point de départ en 2000, le lissage produit par la projection qui travaille sur des périodes de 5 ans sont également importantes dans la différence entre données de pertes projetées et historiques. A ces raisons, s?ajoutent : - la non prise en compte des tempêtes Lothar et Martin de décembre 1999. Ces tempêtes ont eu un effet majeur sur la dynamique des prélèvements des années suivant la tempête (2000 à 2002) avec des récoltes supplémentaires liées à cette crise exceptionnelle augmentant d?autant les pertes dans la biomasse vivante. L?effet de cette tempête n?est pas pris en compte dans la simulation puisque cette dernière se base sur un point de départ post-tempête et que le scénario de référence qui lui est appliqué est calculé sans ces années. Pour la tempête Klaus, des prélèvements exceptionnels ont été simulés sur l?année 2009 de la projection partant de 2000 uniquement. - le fonctionnement du paramètre de prélèvement en taux dans le modèle. Le scénario de référence est exprimé dans la projection sous la forme d?un taux de prélèvement dépendant du stock. Alors que les stocks de bois sur pied augmentent sur la période 2000-2009, les volumes récoltés observés diminuent légèrement, le geste de coupe n?étant pas uniquement lié au stock de bois disponible. L?application d?un scénario sous forme d?un taux de prélèvement fixe ne permet donc pas de reproduire la tendance de l?évolution des prélèvements sur la période 2000-2009. 10. Démontrer la cohérence entre l?historique et le FRL Recommandation Demonstrate the consistency between historical data from the national GHG inventory and modelled data for estimating the FRL for the reference period. Item Ann. IV, A. h) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable le paragraphe 4.2. du Plan Comptable a été revu. Explications détaillées L?analyse de la cohérence entre données historiques et projetées est fournie dans les points 3 et 10 du présent document. La proximité des courbes issues de la projection depuis le point de départ 2000 et celle utilisée pour le FRL depuis le point de départ 2010 rend l?analyse valable pour les deux projections. 11. Cohérence sur la comptabilisation des compartiments carbone Recommandation Ensure consistent modelling of carbon pools, in particular across the time series and between Metropolitan France and Overseas Territories. Item Ann. IV, B. b) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable Le Plan Comptable a été revu. Explications détaillées Cohérence générale sur la cohérence entre compartiments carbone L?approche de comptabilisation mise en oeuvre pour le calcul du FRL reprend les mêmes règles et hypothèse que pour l?inventaire national de GES. Les flux de carbone sont comptabilisés pour chaque compartiment, sans double compte : Biomasse vivante : croissance, mortalité de fond, mortalité exceptionnelle (tempêtes, feux), prélèvements (récolte de bois et pertes d?exploitation). Bois mort : gains exceptionnels lors de chablis de tempête (l?année de la tempête) ; pertes exceptionnelles lors de la décomposition des chablis (pertes étalées sur plusieurs années). Litière et sol : hypothèse de neutralité : équilibre entre pertes et gains. Produits bois : gains via les récoltes de bois, et pertes via la fin de vie des produits. Cohérence générale sur la cohérence du traitement des compartiments carbone entre la France métropolitaine et les régions d?Outre?mer. Pour l?outre-mer, l?hypothèse qui est faite dans l?inventaire, et qui est appuyée par des dires d?experts et de la littérature scientifique, est celle de la neutralité de la biomasse vivante, du bois mort, de la litière et des sols en forêt restant forêt ; à l?exception de pertes exceptionnelles liées aux feux de forêt et au brûlage de résidus de récolte ; phénomènes pour lesquels des gaz autres que le CO2 sont aussi émis. Extrait du NIR 2019 : En Outre-mer (zone Kyoto), il n?existe pas de résultats similaires issus d?inventaires forestiers en raison de la faible exploitation forestière et du type de forêt. Des estimations ont donc été produites à partir des données par défaut du GIEC sur les accroissements forestiers. Ces résultats donnent un accroissement supérieur aux pertes dans tous les territoires, il a donc été choisi de manière conservative de conserver une hypothèse de stabilité de la biomasse forestière dans ces territoires en considérant que l?accroissement permet seulement de compenser les récoltes et ne génère pas de puits supplémentaire. 90 Cette hypothèse de neutralité s?appuie sur l?expertise de Guitet et al. (2006) [328]. L?accroissement est donc indirectement estimé à partir du taux de prélèvement, et s?élève à 0.02tC/ha (aérien + racinaire). Pour les terres ayant été boisées depuis moins de 20 ans, la valeur de 1tC/ha comme en métropole est utilisée, en cohérence avec Guitet et al. 2006 (valeur d?accroissement après récolte entre 1.5tC et 2tC/ha). Incertitudes le rôle de puits de la forêt guyanaise Le bilan carbone de l?écosystème forestier en Amazonie est incertain. Certaines études tendent à montrer que la forêt amazonienne en général aurait un rôle de puits, d?autres montrent qu?il s?agirait plutôt d?une source. Ces résultats dépendent de multiples paramètres (périmètre, mesure ou estimation, région, échantillonnage, période?). La prise en compte des phénomènes de surmortalité liée à la variabilité pluvio-climatique ainsi qu?à la dégradation forestière (au-delà de la déforestation) induit des estimations qui remettent parfois en question le rôle de puits de carbone de la forêt amazonienne. Au niveau mondial, à partir de mesures satellitaires couplées aux données de terrain, Baccini et al. (2017) concluent que les espaces forestiers tropicaux seraient une légère source, et non un puits. La croissance ne compenserait pas la déforestation ni la dégradation et perturbation (69% des pertes). L?analyse des données forestières historiques montre que si l?Amazonie joue un rôle de puits de carbone, une tendance au déclin de cette accumulation est observée à long terme (Brienen et al., 2015). Le taux d?accroissement dans la biomasse aérienne a diminué de 2/3 entre les années 1990 et les années 2010. On observer un récent phénomène de stagnation (atteinte d?un plateau) dans la croissance, alors que la mortalité a continué d?augmenter. D?après Philips et Brienen (2017), en Amazonie, la forêt constitue un puits persistant, même s?il s?est affaibli depuis les années 2000. En Guyane, ce puits serait d?ampleur à compenser l?intégralité des émissions générées, y compris par la déforestation et les changements d?occupation des terres. Les forêts de Guyane n?ont pas forcément la même sensibilité aux hausses de mortalité que celles du reste de la région amazonienne. Cette sensibilité reste corrélée à la quantité de biomasse aérienne présente (Johnson, et al. 2016). 12. Fournir les tableaux de résultats Recommandation Provide complete data on historical and projected harvest levels. Provide more detailed description of sustainable forest management practices used in the determination of the FRL. Item Ann. IV, B. c) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable Les tableaux en Annexe ont été ajoutés au Plan Comptable. Explications détaillées Les tableaux fournis en Annexe présentent les informations détaillées, par compartiment, par flux, pour chaque année, en CO2e. Les mêmes informations sont fournies pour l?inventaire de GES historique (1990-2017) et pour la projection (2010-2030). 13. Fournir des informations détaillées sur les surfaces forestières Recommandation Provide the area under forest management consistent with Table 4.A (?Forest land remaining Forest land?) from the latest national GHG inventory using the year preceding the starting point of the projection. Given the use of the dynamic area approach, provide a detailed disaggregated calculation of the managed forest land area at annual time steps for the entire time series since, at least, year 2000. Provide more complete information regarding managed and unmanaged forest area to guarantee that the same information is used for the FRL and the national GHG inventory. Item Ann. Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable La section 3.2.2 a été complétée et un tableau fournit les données de surface. Explications détaillées Section 3.2.2 du PCFN : Forêt non-gérée (non disponible pour la production de bois) Forêt gérée (au sens CCNUCC, prises en compte dans le FRL) Boisements de moins de 20 ans Forêt devenant non- forêt In ve nt ai re G ES é d. d éc . 2 01 8 po ur la F ra nc e m ét ro po lit ai ne se ul em en t 2000 761 873 ha 13 413 124 ha 1 213 478 ha 733 718 ha 2001 761 873 ha 13 422 079 ha 1 225 938 ha 728 614 ha 2002 761 873 ha 13 431 471 ha 1 230 535 ha 723 104 ha 2003 761 873 ha 13 447 249 ha 1 220 304 ha 711 241 ha 2004 761 873 ha 13 483 619 ha 1 197 340 ha 697 201 ha 2005 761 873 ha 13 488 185 ha 1 214 210 ha 704 652 ha 2006 761 873 ha 13 487 371 ha 1 244 308 ha 713 530 ha 91 2007 761 873 ha 13 471 799 ha 1 298 230 ha 732 586 ha 2008 761 873 ha 13 467 855 ha 1 294 220 ha 751 020 ha 2009 761 873 ha 13 480 715 ha 1 277 447 ha 763 291 ha 2010 761 873 ha 13 517 020 ha 1 237 771 ha 760 942 ha Pr oj ec ti on p ou r la F ra nc e m ét ro po lit ai ne s eu le m en t 2011 Non estimé en projection 13 590 524 ha Seule la part des boisements antérieurs à 2010 est estimée pour les soustraire de la projection (les boisements apparaissant entre 2010 et 2030 ne sont pas estimés) Non estimé en projection 2012 13 675 213 ha 2013 13 764 056 ha 2014 13 847 257 ha 2015 13 918 569 ha 2016 13 989 221 ha 2017 14 044 367 ha 2018 14 097 799 ha 2019 14 153 973 ha 2020 14 190 274 ha 2021 14 241 227 ha 2022 14 284 451 ha 2023 14 312 971 ha 2024 14 359 129 ha 2025 14 422 053 ha 2026 14 500 655 ha 2027 14 594 346 ha 2028 14 645 784 ha 2029 14 693 461 ha 2030 14 726 526 ha * En 2010, la forêt gérée (dans le sens CCNUCC, prises en compte dans le FRL) représente 8 183 858 ha pour les départements d?outre-mer inclus dans l?UE. La section 3.2.2 a également été complétée par un paragraphe relatif aux régions d?Outre-mer pour préciser les surfaces considérées. 3.2.2.2 Régions ultrapériphériques françaises (Régions d?Outre?mer) Dans les régions ultrapériphériques (Guyane, Guadeloupe, Martinique, Réunion, Mayotte), toute la superficie est considérée comme gérée au regard de la définition de la CCNUCC. En 2010, la superficie totale de « forêt restant forêt » dans les régions ultrapériphériques considérées dans le PCFN est de 8 183 858 ha, dont la superficie «forêt restant forêt» de Guyane représente 7 982 688 ha. 3.2.2.3 Surface totale couverte par les forêts gérées En 2010, la superficie gérée « forêt restant forêt » utilisée dans le PCFN est de 21 700 878 ha. Elle correspond à la zone déclarée dans l'inventaire national des GES à la CCNUCC sur le périmètre du Protocole de Kyoto, c?est-à-dire la France métropolitaine et les régions d?Outre-mer dites ultrapériphériques (qui correspondent à la partie de la France incluse dans l'UE). Les superficies non gérées ne sont pas prises en compte dans le PCFN et elles ne sont pas considérées comme des superficies associées à des émissions dans le rapport d'inventaire des GES. Les superficies forestières des territoires d'Outre-mer qui ne font pas partie de l'UE (Nouvelle Calédonie, Polynésie Française, Terres Australes et Antarctiques françaises, Wallis et Futuna, Saint-Pierre et Miquelon) ne sont pas non plus prises en compte dans le NFAP (ces territoires représentent 982 000 ha de forêts gérées). 92 14. Fournir des données détaillées sur les dynamiques forestières Recommandation Provide data on increments, dynamic age?characteristics and rotation length. Provide a more detailed description on the share of even and uneven?aged forests and the related information for the strata. Item Ann. Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable Les tables et graphiques en Annexe ont été ajoutés au Plan Comptable. Explications détaillées Les paramètres de dynamiques forestières sont synthétisés dans les tables par strate forestière, et illustrés dans les graphiques pour quelques strates. Les paramètres de dynamiques forestières sont les suivants : - le taux de passage et le recrutement (ou la production à l?hectare pour les peupleraies) représentant le paramètre de croissance ; - le taux de mortalité (ou la mortalité à l?hectare pour les peupleraies) représentant le paramètre de mortalité ; - le taux de prélèvement (global pour la plupart des strates ou en éclaircie et en coupe rase pour les peupleraies) représentant le paramètre de récolte. Extrait des annexes du PCFN : ??? 15. Désagréger les (récoltes historiques et projetées) en fonction de l?usage énergétique et non?énergétique Recommandation Provide historical and future harvesting rates disaggregated between energy and non?energy uses. Item Ann. IV, B. e) iv Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable Le tableau en Annexe a été ajouté au Plan Comptable. Explications détaillées Voir Annexes. (ATTENTION: OPTION u sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 1 0 1 NE NE NE NE 1 1 CH4 (en tCO2e) 0 0 0 NE NE NE NE 0 0 N2O (en tCO2e) 0 0 0 NE NE NE NE 0 0 total (en tCO2e) 1 0 1 0 0 0 0 1 1 50 4.3.5 Outre?Mer : Mayotte Mayotte 2021?2025 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 732 0 732 NE NE NE NE 732 732 CH4 (en tCO2e) 52 0 52 NE NE NE NE 52 52 N2O (en tCO2e) 76 0 76 NE NE NE NE 76 76 total (en tCO2e) 859 0 859 0 0 0 0 859 859 Mayotte 2026?2030 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 732 0 732 NE NE NE NE 732 732 CH4 (en tCO2e) 52 0 52 NE NE NE NE 52 52 N2O (en tCO2e) 76 0 76 NE NE NE NE 76 76 total (en tCO2e) 859 0 859 0 0 0 0 859 859 4.3.6 Outre?Mer : la Réunion La Réunion 2021?2025 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 11 599 0 11 599 NE NE NE NE 11 599 11 599 CH4 (en tCO2e) 826 0 826 NE NE NE NE 826 826 N2O (en tCO2e) 545 0 545 NE NE NE NE 545 545 total (en tCO2e) 12 970 0 12 970 0 0 0 0 12 970 12 970 La Réunion 2026?2030 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 11 599 0 11 599 NE NE NE NE 11 599 11 599 CH4 (en tCO2e) 826 0 826 NE NE NE NE 826 826 N2O (en tCO2e) 545 0 545 NE NE NE NE 545 545 total (en tCO2e) 12 970 0 12 970 0 0 0 0 12 970 12 970 51 4.3.7 Outre?Mer : total Total Outre?mer 2021?2025 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 160 665 0 160 665 0 0 0 0 160 665 160 665 CH4 (en tCO2e) 17 582 0 17 582 0 0 0 0 17 582 17 582 N2O (en tCO2e) 4 288 0 4 288 0 0 0 0 4 288 4 288 total (en tCO2e) 182 535 0 182 535 0 0 0 0 182 535 182 535 Total Outre?mer 2026?2030 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 160 665 0 160 665 0 0 0 0 160 665 160 665 CH4 (en tCO2e) 17 582 0 17 582 0 0 0 0 17 582 17 582 N2O (en tCO2e) 4 288 0 4 288 0 0 0 0 4 288 4 288 total (en tCO2e) 182 535 0 182 535 0 0 0 0 182 535 182 535 4.3.8 France entière (métropole et Outre?mer) France entière 2021?2025 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 -42 197 829 -12 193 153 -54 390 982 1 106 878 0 0 -3 106 740 ?56 390 844 ?53 284 104 CH4 (en tCO2e) 652 327 0 652 327 0 0 0 0 652 327 652 327 N2O (en tCO2e) 339 227 0 339 227 0 0 0 0 339 227 339 227 total (en tCO2e) -41 206 275 -12 193 153 -53 399 428 1 106 878 0 0 -3 106 740 ?55 399 290 ?52 292 549 France entière 2026?2030 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 -43 337 282 -12 516 519 -55 853 801 671 356 0 0 -3 386 830 ?58 569 275 ?55 182 445 CH4 (en tCO2e) 684 381 0 684 381 0 0 0 0 684 381 684 381 N2O (en tCO2e) 355 988 0 355 988 0 0 0 0 355 988 355 988 total (en tCO2e) -42 296 913 -12 516 519 -54 813 432 671 356 0 0 -3 386 830 ?57 528 906 ?54 142 076 52 ANNEXES Références Listedes58stratesforestièresetleurtauxdeprélèvement Exemplesdeparamètresdedynamiquesforestièrespourquelquesstrates Résultatsdétaillésparcompartiment,parfluxetcomparaisonentrel?inventaireetlesprojections Calculduratioentreusagesolideeténergétiquedubois Détaildesrécoltesdeboisparusage Détaildurecalage 53 RÉFÉRENCES Agreste(2018).ChiffresetDonnéesAgriculturen°249? Récoltedeboisetproductiondesciagesen2017. BDIFF:basededonnéessurlesfeuxdeforêt.bdiff.ifn.fr Citepa, 2017 Rapport National d?Inventaire pour la France au titre de la Convention cadre des Nations UniessurlesChangementsClimatiquesetduProtocole deKyoto Colin, A., and Thivolle?Cazat, A. (2016). 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Expertises sur les références dendrométriques nécessaires au renseignement de l'inventaireGESpourlaforêtguyanaise.CONVENTION N°59.02.G18/05du19/12/2005entreleMinistèrede l?Agriculture et de la Pêche et l?Office National des ForêtsDirectionrégionaledeGuyane.Rapportfinal. Hervé, J.?C. (2016). France. In National Forest Inventories,C.Vidal,I.A.Alberdi,L.HernándezMateo, and J.J. Redmond, eds. (Cham: Springer International Publishing),pp.385?404. Hervé,J.?C.,Wurpillot,S.,Vidal,C.,andRoman?Amat,B. (2014). L?inventaire des ressources forestières en France?:unnouveauregardsurdenouvellesforêts.Rev. For.Fr.LXVI,247?260. IFN (2011). Une nouvelle partition écologique et forestière du territoire métropolitain?: les sylvoécorégions(SER).L?IFn°26. IFN, 2011. Une nouvelle partition écologique et forestière du territoire métropolitain : les sylvoécorégions (SER). L?IF numéro 26, premier trimestre2011.EditionIFN.ISSN:1769?6755.8p IGN2018 :Méthodologie?pourbiencomprendre les résultatspubliés. 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Large?scale dynamics of a heterogeneous forest resource are driven jointly by geographicallyvaryinggrowthconditions,treespecies compositionandstandstructure.Ann.For.Sci.69,829? 844. 54 LISTE DES 58 STRATES FORESTIÈRES ET LEUR TAUX DE PRÉLÈVEMENT Caractéristiques,ressourceinitiale,paramètresduscénarioderéférence Nom Lienavecles116strates desétudesnationales précédentes Typedeforêt Essenceobjectif Propriété GRECO Modèleutilisé FEU_01 FF01?FF02 Ferméefeuillue Châtaignier Privé A&B&C&D&E&G(Est) parclassede diamètre FEU_02 FF03 Ferméefeuillue Châtaignier Privé F&G(Ouest) FEU_03 FF04?FF05?FF06 Ferméefeuillue Robinier Privé A&B&C&D&E&F&G FEU_04 FF07?FF08?FF10?FF67 Ferméefeuillue Autresfeuillus Public A&B&C&F FEU_05 FF09?FF17 Ferméefeuillue Autresfeuillus Public&Privé D&E FEU_06 FF10?FF19?FF66 Ferméefeuillue Autresfeuillus Public&Privé G FEU_07 FF11?FF12?FF20?FF21 Ferméefeuillue Autresfeuillus Public&Privé H&I FEU_08 FF13?FF22?FF44 Ferméefeuillue Autresfeuillusetchênepubescent Public&Privé J FEU_09 FF14?FF15?FF65 Ferméefeuillue Autresfeuillus Privé A&B(Centre) FEU_10 FF15?FF65 Ferméefeuillue Autresfeuillus Privé B(Nord) FEU_11 FF16?FF65 Ferméefeuillue Autresfeuillus Privé C FEU_12 FF18?FF66 Ferméefeuillue Autresfeuillus Privé F FEU_13 FF23?FF45?FF48 Ferméefeuillue Tousfeuillus Public&Privé K FEU_14 FF24?FF25?FF30 Ferméefeuillue Chênesnobles Domanial A&B&F&G(saufBourgogne) FEU_15 FF26?FF29 Ferméefeuillue Chênesnobles Public C&D&E&G(Bourgogne) FEU_16 FF27?FF28?FF30 Ferméefeuillue Chênesnobles Communal A&B&F&G(saufBourgogne) FEU_17 FF31 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé A FEU_18 FF32 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé B(Centre) FEU_19 FF33 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé B(Nord) FEU_20 FF34 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé C&D FEU_21 FF35?FF38?FF39?FF43 Ferméefeuillue Chênesnoblesetpubescent Privé E&H&I FEU_22 FF36 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé F FEU_23 FF37 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé G FEU_24 FF40?FF42 Ferméefeuillue Chênepubescent Privé A&B&F(Nord)&G FEU_25 FF41 Ferméefeuillue Chênepubescent Privé F(Sud) FEU_26 FF46?FF47 Ferméefeuillue Chênevert Public&Privé G&H&I&J FEU_27 FF49?FF50?FF67 Ferméefeuillue Frênecommun Public&Privé A&B&C FEU_28 FF51?FF53 Ferméefeuillue Hêtre Public C FEU_29 FF52?FF54 Ferméefeuillue Hêtre Public D&E 55 FEU_30 FF55?FF59 Ferméefeuillue Hêtre Public&Privé A&B FEU_31 FF56?FF62 Ferméefeuillue Hêtre Public&Privé F&G FEU_32 FF57?FF63 Ferméefeuillue Hêtre Public&Privé H FEU_33 FF58?FF64 Ferméefeuillue Hêtre Public&Privé I FEU_34 FF60?FF61 Ferméefeuillue Hêtre Privé C&D&E RES_01 FR01?FR05?FR29 Ferméerésineuse Autresrésineuxetpinsylvestre Public&Privé A&B parclassede diamètre RES_02 FR01?FR06?FR27?FR30 Ferméerésineuse Autresrésineuxetpinsylvestre Public&Privé C&D&E RES_03 FR01?FR03?FR07?FR10 Ferméerésineuse Autresrésineux Public&Privé F&I RES_04 FR01?FR08?FR25?FR28 Ferméerésineuse Autresrésineux Public&Privé G RES_05 FR02?FR09?FR17?FR25 Ferméerésineuse Autresrésineux Public&Privé H RES_06 FR04?FR11?FR33?FR34 Ferméerésineuse Autresrésineux Public&Privé J&K RES_07 FR12?FR13?FR14 Ferméerésineuse Douglas Public&Privé A&B&C&D&E RES_08 FR12?FR15 Ferméerésineuse Douglas Public&Privé F&G&I RES_09 FR18?FR19 Ferméerésineuse Pind'alep Public&Privé H&I&J&K RES_10 FR20?FR23 Ferméerésineuse Pinslaricioetmaritime Privé A&B RES_11 FR21?FR22?FR26?FR28 Ferméerésineuse Pinsmaritimeetsylvestre Public A&B&F RES_12 FR24 Ferméerésineuse Pinmaritime Privé F RES_13 FR31 Ferméerésineuse Pinsylvestre Privé F&G RES_14 FR32 Ferméerésineuse Pinsylvestre Privé H RES_15 FR35?FR36?FR38 Ferméerésineuse Sapinetépicéa Public D&E RES_16 FR37?FR41 Ferméerésineuse Sapinetépicéa Public&Privé A&B&C RES_17 FR39?FR44 Ferméerésineuse Sapinetépicéa Public&Privé F&G RES_18 FR42?FR43 Ferméerésineuse Sapinetépicéa Privé D&E RES_19 FR10?FR16?FR40?FR45?FR46 Ferméerésineuse Sapinetépicéa Public&Privé H&I OUV_01 OF01 Ouvertefeuillue Feuillus Public&Privé A&B&C&F parclassede diamètre OUV_02 OF02 Ouvertefeuillue Feuillus Public&Privé D&E&G&H&I OUV_03 OR01 Ouverterésineuse Résineux Public&Privé A&B&C&D&E&F&G&H&I PEU_01 Peupleraie Peuplier Public&Privé A&F&G&I&J parclassed'âge PEU_02 Peupleraie Peuplier Public&Privé B&C&D&E Nom Ressourceinitialeen2010 Paramètresduscénarioderéférence Tauxde prélèvement projeté (en%dela productionentre 2010et2030) Nombre de points Répartitiondespointspar classedesurfaceterrière (sous?strates<20/20?30/ >30m²/ha)** Volumeen2010 (enmilliersdem3 boisforttige) Répartitiondu volumepar structure (équien/inéquien) *** Param.moy. deproduction (en%destiges ouenm3/ha)* Param.moy. de recrutement (entiges/ ha/5ans)* Param.moy. demortalité (en%destiges ouenm3/ha)* Param.moy. de prélèvement (en%destiges, duvolumeoude lasurface)* FEU_01 770 29%/24%/48% 68886 42%/58% 33% 160 4% 4% 50% 56 FEU_02 653 38%/25%/37% 49376 43%/57% 36% 234 3% 7% 56% FEU_03 428 52%/26%/22% 26473 47%/53% 37% 162 2% 8% 50% FEU_04 828 57%/28%/15% 46432 54%/46% 33% 116 1% 9% 65% FEU_05 368 48%/26%/26% 22899 44%/56% 33% 149 2% 8% 31% FEU_06 573 53%/23%/24% 34237 40%/58% 31% 137 3% 3% 29% FEU_07 478 52%/24%/24% 31487 47%/51% 30% 118 4% 1% 9% FEU_08 735 69%/20%/12% 31519 48%/48% 22% 79 4% 1% 17% FEU_09 548 57%/22%/22% 27542 50%/50% 38% 205 3% 4% 29% FEU_10 578 55%/23%/22% 31342 56%/44% 48% 175 1% 5% 32% FEU_11 531 53%/24%/23% 31811 46%/53% 41% 141 2% 5% 39% FEU_12 400 58%/21%/21% 20992 50%/50% 44% 157 2% 2% 18% FEU_13 403 53%/22%/25% 26153 39%/59% 24% 130 3% 0% 7% FEU_14 618 38%/37%/25% 57039 84%/16% 34% 94 1% 10% 88% FEU_15 1350 39%/40%/21% 105673 69%/31% 32% 90 1% 10% 83% FEU_16 313 41%/36%/22% 24784 58%/42% 35% 91 1% 7% 57% FEU_17 533 41%/29%/30% 37025 64%/36% 38% 108 2% 4% 36% FEU_18 1744 42%/34%/24% 140794 43%/57% 35% 91 2% 6% 46% FEU_19 846 38%/36%/26% 71621 71%/29% 37% 80 1% 8% 68% FEU_20 896 39%/32%/29% 70565 59%/41% 34% 92 1% 5% 45% FEU_21 516 49%/29%/22% 31166 53%/47% 28% 80 3% 1% 24% FEU_22 841 51%/28%/22% 59359 69%/31% 35% 87 2% 6% 48% FEU_23 1212 35%/30%/35% 101576 55%/44% 33% 87 2% 5% 44% FEU_24 503 57%/25%/18% 24640 43%/57% 19% 79 2% 5% 32% FEU_25 860 56%/24%/20% 49128 59%/41% 23% 77 1% 4% 34% FEU_26 701 71%/19%/10% 20558 65%/33% 16% 104 1% 1% 21% FEU_27 803 45%/28%/27% 58099 62%/38% 41% 141 2% 7% 43% FEU_28 596 52%/33%/15% 41341 86%/14% 37% 94 1% 13% 78% FEU_29 368 36%/34%/30% 35878 86%/14% 36% 91 1% 13% 84% FEU_30 375 48%/30%/22% 28805 88%/12% 44% 66 1% 12% 92% FEU_31 575 29%/21%/50% 62095 59%/41% 29% 73 2% 5% 46% FEU_32 340 21%/26%/52% 39706 69%/30% 31% 82 3% 2% 23% FEU_33 406 29%/30%/41% 39795 64%/35% 27% 67 1% 1% 12% FEU_34 403 31%/28%/41% 41816 82%/17% 36% 60 1% 6% 49% RES_01 390 36%/24%/40% 33197 92%/8% 46% 83 2% 10% 83% RES_02 369 34%/26%/40% 33883 91%/9% 34% 113 2% 8% 77% RES_03 242 45%/19%/36% 16580 63%/37% 30% 70 3% 1% 21% RES_04 313 36%/22%/41% 34023 82%/18% 36% 78 3% 10% 52% 57 RES_05 507 45%/28%/28% 37970 74%/25% 17% 57 3% 1% 24% RES_06 324 57%/18%/25% 24861 47%/50% 27% 78 2% 2% 15% RES_07 332 34%/24%/41% 35077 96%/4% 59% 86 2% 12% 69% RES_08 698 41%/18%/41% 77704 93%/7% 68% 82 2% 10% 58% RES_09 372 69%/18%/12% 16235 53%/43% 35% 50 2% 2% 20% RES_10 451 37%/29%/34% 36680 89%/11% 47% 86 1% 7% 49% RES_11 299 56%/28%/16% 18874 94%/6% 43% 63 1% 10% 70% RES_12 1133 72%/17%/11% 73471 95%/5% 48% 55 2% 20% 82% RES_13 473 40%/22%/38% 40088 87%/12% 28% 56 2% 5% 44% RES_14 347 45%/27%/27% 21881 76%/23% 11% 61 3% 1% 23% RES_15 593 21%/22%/56% 77640 84%/16% 50% 110 1% 14% 88% RES_16 333 29%/26%/45% 35296 93%/7% 48% 104 2% 14% 77% RES_17 772 20%/17%/63% 114666 89%/10% 50% 97 2% 15% 96% RES_18 388 22%/17%/61% 57997 80%/20% 51% 109 1% 14% 91% RES_19 666 16%/20%/64% 102044 63%/37% 38% 88 2% 5% 50% OUV_01 220 nonconcerné 2184 nondéterminé 29% 58 2% 5% 37% OUV_02 235 nonconcerné 2136 nondéterminé 16% 45 5% 2% 18% OUV_03 263 nonconcerné 4905 nondéterminé 44% 40 2% 4% 35% PEU_01 387 nonconcerné 8941 100%/0% 15m3/ha/an nonconcerné 0,6m3/ha/an 1%/18% 69% PEU_02 1011 nonconcerné 20619 100%/0% 14m3/ha/an nonconcerné 1,6m3/ha/an 11%/29% 102% Précisionssurlestablesparstrates: *Lesvaleursprésentéescorrespondentàlamoyennedesparamètresdedynamiqueforestièredel'ensembledesclassesdediamètreoud'âgeetdesurfaceterrière.Lesunitésdeces paramètresdépendentdutypedemodèleutilisé: ?Pourlemodèleparclassedediamètre,leparamètredeproductioncorrespondàuntauxdepassagedestigesdanslaclassedediamètresupérieuresurunepériodede5ans(en%);le paramètrederecrutementàunnombredetigesarrivantdanslapremièreclassedediamètreparhectaresur5ans;leparamètredemortalitéàlaproportiondetigesmourantsurune périodede5ans(en%);etleparamètredeprélèvementàlaproportiondetigescoupéessurunepériodede5ans(en%). ?Pourlemodèleparclassed'âge,leparamètredeproductionestexpriméenm3/ha/anboisforttige,demêmepourleparamètredemortalité;leparamètredeprélèvementestconstitué de2valeurs:enpremier,letauxdeprélèvementenéclaircie(en%duvolumesur5ans)etensecond,letauxdeprélèvementencouperase(en%delasurfacesur5ans). **Lasous?stratificationen3classesdesurfaceterrière (inférieurà20m²/ha,de20à30m²/haetsupérieurà30m²/ha)permetdeprendreencompte l'effetde ladensitésur les paramètresdeproduction,derecrutementetdemortalité.Larépartitiondespointsdanslesdifférentessous?stratesévolueaucoursdelaprojection(seulelarépartitioninitialeest indiquéeici). ***Lecaractèreéquien/inéquienaétéapprochéavecunindicateurdestructureforestièredupeuplement.Yontétéconsidéréscommeéquienslespeuplementsdetaillisetlesfutaies régulièresausensd'unefaiblehétérogénéitédeshauteursdesarbres(desâgesdifférentspeuventyco?exister). 58 EXEMPLES DE PARAMÈTRES DE DYNAMIQUES FORESTIÈRES POUR QUELQUES STRATES 59 60 61 RÉSULTATS DÉTAILLÉS a é rie n ra c ina ire a é rie n ra c ina ire année tCO2e tCO2 e tCO2 e tCO2 e 1990 -100 144 395 -28 631 629 1991 -100 767 933 -28 812 751 1992 -101 423 098 -29 002 516 1993 -102 109 628 -29 200 862 1994 -102 772 945 -29 391 736 1995 -103 462 937 -29 592 496 1996 -104 181 409 -29 800 581 1997 -104 922 933 -30 014 894 1998 -105 669 467 -30 230 058 1999 -106 345 066 -30 425 615 2000 -107 155 844 -30 658 792 2001 -107 924 117 -30 880 609 2002 -108 661 804 -31 092 793 2003 -109 493 835 -31 332 068 2004 -110 497 017 -31 619 507 2005 -111 262 097 -31 837 339 2006 -111 999 658 -32 046 316 2007 -112 676 538 -32 235 136 2008 -113 812 426 -32 564 416 2009 -116 414 251 -33 274 161 2010 -113 131 331 -32 382 510 -107 286 062 -30 635 967 2011 -109 655 121 -31 381 325 -108 673 831 -31 036 154 2012 -109 076 361 -31 194 331 -110 061 601 -31 436 341 2013 -110 222 569 -31 538 106 -111 449 371 -31 836 527 2014 -108 751 100 -31 143 879 -112 837 141 -32 236 714 2015 -110 617 942 -31 659 743 -114 224 911 -32 636 901 2016 -110 742 896 -31 696 490 -114 925 716 -32 834 415 2017 -110 808 768 -31 715 986 -115 626 521 -33 031 929 2018 -116 327 326 -33 229 443 2019 -117 028 132 -33 426 958 2020 -117 728 937 -33 624 472 2021 -118 853 450 -33 947 083 2022 -119 977 963 -34 269 695 2023 -121 102 476 -34 592 306 2024 -122 226 989 -34 914 918 2025 -123 351 502 -35 237 529 2026 -124 276 534 -35 500 285 2027 -125 201 566 -35 763 042 2028 -126 126 597 -36 025 798 2029 -127 051 629 -36 288 554 2030 -127 976 661 -36 551 310 -110 989 759 -31 754 114 -121 102 476 -34 592 306 -126 126 597 -36 025 7982026-2030 2021-2025 croissance P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n IGN no v 2019. po int de départ 2010 a v a nt re c a la g e 2000-2009 62 a é rie n ra c ina ire a é rie n ra c ina ire année tCO2 e tCO2e tCO2 e tCO2 e 1990 9 107 572 2 593 723 1991 9 149 795 2 605 748 1992 9 194 294 2 618 421 1993 9 240 938 2 631 705 1994 9 294 355 2 646 917 1995 9 357 588 2 664 925 1996 9 413 868 2 680 953 1997 9 471 923 2 697 486 1998 9 526 836 2 713 125 1999 9 578 035 2 727 705 2000 9 648 005 2 747 632 2001 9 711 437 2 765 697 2002 9 772 892 2 783 198 2003 9 840 024 2 802 317 2004 9 926 849 2 827 044 2005 9 989 125 2 844 779 2006 10 049 662 2 862 019 2007 10 096 486 2 875 354 2008 11 420 195 3 252 330 2009 11 287 257 3 214 471 2010 10 746 797 3 060 554 12 798 506 3 646 078 2011 12 744 261 3 629 407 12 945 109 3 687 616 2012 12 610 499 3 591 314 13 091 712 3 729 154 2013 12 563 029 3 577 795 13 238 314 3 770 693 2014 13 176 349 3 752 461 13 384 917 3 812 231 2015 12 418 950 3 536 763 13 531 520 3 853 770 2016 12 430 639 3 540 092 13 750 327 3 916 129 2017 12 436 021 3 541 625 13 969 134 3 978 488 2018 14 187 941 4 040 847 2019 14 406 748 4 103 206 2020 14 625 555 4 165 566 2021 14 762 952 4 204 478 2022 14 900 349 4 243 390 2023 15 037 746 4 282 302 2024 15 175 143 4 321 214 2025 15 312 540 4 360 126 2026 15 494 973 4 411 955 2027 15 677 405 4 463 784 2028 15 859 838 4 515 614 2029 16 042 270 4 567 443 2030 16 224 703 4 619 272 10 174 193 2 897 484 15 037 746 4 282 302 15 859 838 4 515 614 mortalité de fond inventaire GES éd. déc . 2018 (1) pro jec tio n IGN no v 2019. po int de départ 2010 a v a nt re c a la g e 2000-2009 2021-2025 2026-2030 P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) 63 mortalité exceptionnelle inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n Citepa a é rie n ra c ina ire é m is s io ns (a é rie n) é m is s io ns (a é rie n) année tCO2 e tCO2 e tCO2e tCO2 e 1990 1 782 375 1991 288 827 1992 388 511 1993 430 189 1994 445 078 1995 589 250 1996 501 507 1997 685 973 1998 600 527 1999 51 437 381 14 648 728 349 781 2000 549 786 2001 396 758 2002 1 408 393 2003 1 490 670 2004 318 425 2005 519 343 2006 181 975 2007 201 264 2008 176 924 2009 16 519 501 4 704 549 479 616 2010 343 734 2011 333 812 2012 293 684 2013 98 992 2014 241 060 2015 488 555 2016 387 667 2017 491 572 2018 454 388 2019 454 388 2020 454 388 2021 454 388 2022 454 388 2023 454 388 2024 454 388 2025 454 388 2026 454 388 2027 454 388 2028 454 388 2029 454 388 2030 454 388 1 651 950 470 455 572 316 454 388 454 388 feux de forêt P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) inventaire GES éd. déc . 2018 (1) tempête 2000-2009 2021-2025 2026-2030 64 R é c o lte s , a é rie n R é c o lte s , ra c ina ire pe rte s : dé c o m po s it io n pe rte s : brûla g e in s itu (a é rie n) to ta l pré lè v e m e nts do nt pe rte s année tCO2e tCO2 e tCO2 e tCO2 e tCO2 e 1990 48 370 755 19 149 214 6 576 305 8 154 992 82 251 267 1991 49 968 164 19 749 045 6 782 328 8 705 001 85 204 538 1992 50 953 486 20 096 992 6 899 601 8 906 052 86 856 131 1993 49 447 547 19 460 137 6 675 598 8 618 354 84 201 636 1994 49 617 587 19 603 432 6 723 641 8 506 859 84 451 518 1995 50 014 374 19 801 776 6 790 416 8 561 551 85 168 117 1996 46 788 922 18 501 635 6 344 354 8 024 952 79 659 863 1997 47 742 004 18 898 432 6 481 296 8 172 536 81 294 268 1998 48 208 894 19 104 225 6 549 236 8 215 819 82 078 175 1999 45 815 337 18 206 756 6 243 701 7 767 048 78 032 842 2000 56 329 274 22 480 228 7 689 616 8 999 005 95 498 123 2001 49 441 142 19 763 036 6 753 947 7 903 187 83 861 311 2002 44 409 449 17 733 221 6 060 940 7 200 416 75 404 026 2003 43 022 231 17 118 902 5 858 113 7 132 188 73 131 434 2004 42 608 647 16 977 607 5 809 342 7 006 268 72 401 864 2005 41 971 479 16 721 114 5 725 984 6 959 133 71 377 709 2006 40 500 125 16 192 674 5 539 966 6 573 436 68 806 202 2007 39 928 146 16 008 251 5 478 410 6 433 167 67 847 973 2008 37 747 221 15 126 511 5 178 821 6 165 358 64 217 912 2009 40 884 117 16 490 879 5 621 202 6 401 986 69 398 185 2010 44 310 492 17 782 385 6 063 681 7 021 933 75 178 491 2011 44 018 329 17 569 275 6 000 857 7 158 150 74 746 611 2012 41 883 184 16 621 552 5 686 155 7 029 419 71 220 311 2013 40 712 721 16 172 230 5 529 317 6 790 497 69 204 765 2014 43 287 025 17 197 064 5 882 372 7 214 334 73 580 796 2015 42 910 525 17 029 250 5 826 270 7 195 819 72 961 864 2016 44 109 120 17 494 259 5 986 690 7 472 625 75 062 694 2017 45 287 520 17 959 804 6 143 430 7 652 825 77 043 578 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 43 684 183 17 461 242 5 971 634 7 077 414 74 194 474 2026-2030 inventaire GES éd. déc . 2018 prélèvement (récoltes+pertes) (en forêt) P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) 2000-2009 2021-2025 65 P ré lè v e m e nt a é rie n (do nt pe rte s ) P ré lè v e m e nt ra c ina ire (do nt pe rte s ) to ta l (do nt pe rte s ) do nt pe rte s : brûla g e in s itu (a é rie n) (2 ) do nt pe rte s : dé c o m po pe rte s to ta le s IGN année tCO2 e tCO2 e tCO2 e tCO2e tCO2e tCO2 e 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 50 278 453 14 400 945 64 679 398 801 463 8 493 945 13 887 618 2011 50 936 463 14 588 692 65 525 155 811 943 8 423 417 13 887 618 2012 51 594 473 14 776 440 66 370 913 822 423 8 352 889 13 887 618 2013 52 252 483 14 964 187 67 216 670 832 903 8 282 360 13 887 618 2014 52 910 493 15 151 934 68 062 427 843 383 8 211 832 13 887 618 2015 53 568 503 15 339 682 68 908 185 853 863 8 141 303 13 887 618 2016 54 206 634 15 522 420 69 729 054 864 035 8 072 850 13 887 618 2017 54 844 766 15 705 158 70 549 924 874 207 8 004 397 13 887 618 2018 55 482 897 15 887 897 71 370 794 884 378 7 935 944 13 887 618 2019 56 121 028 16 070 635 72 191 664 894 550 7 867 491 13 887 618 2020 56 759 160 16 253 373 73 012 533 904 722 7 799 038 13 887 618 2021 57 345 439 16 421 235 73 766 674 914 067 7 736 149 13 887 618 2022 57 931 718 16 589 097 74 520 815 923 411 7 673 261 13 887 618 2023 58 517 996 16 756 959 75 274 955 932 756 7 610 373 13 887 618 2024 59 104 275 16 924 820 76 029 096 942 101 7 547 484 13 887 618 2025 59 690 554 17 092 682 76 783 236 951 446 7 484 596 13 887 618 2026 60 320 521 17 273 085 77 593 606 961 487 7 417 018 13 887 618 2027 60 950 488 17 453 488 78 403 976 971 529 7 349 441 13 887 618 2028 61 580 455 17 633 890 79 214 345 981 570 7 281 863 13 887 618 2029 62 210 422 17 814 293 80 024 715 991 612 7 214 286 13 887 618 2030 62 840 389 17 994 696 80 835 085 1 001 653 7 146 708 13 887 618 58 517 996 16 756 959 75 274 955 932 756 7 610 373 13 887 618 61 580 455 17 633 890 79 214 345 981 570 7 281 863 13 887 618 pro jec tio n IGN no v 2019. po int de départ 2010 a v a nt re c a la g e P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) 2000-2009 2021-2025 2026-2030 prélèvement (récoltes+pertes) (en forêt) 66 a é rie n ra c ina ire to ta l a é rie n + ra c ina ire a é rie n ra c ina ire a é rie n + ra c ina ire année tCO2e tCO2e tCO2 e tCO2 e tCO2 e tCO2 e 1990 -26 152 396 -6 888 691 -33 041 087 1991 -25 873 818 -6 457 958 -32 331 776 1992 -25 081 154 -6 287 103 -31 368 257 1993 -27 697 001 -7 109 021 -34 806 022 1994 -28 185 425 -7 141 387 -35 326 813 1995 -28 149 758 -7 125 795 -35 275 553 1996 -33 107 805 -8 617 994 -41 725 799 1997 -32 369 201 -8 418 976 -40 788 177 1998 -32 568 153 -8 412 709 -40 980 862 1999 14 846 217 5 157 574 20 003 791 2000 -23 940 158 -5 430 931 -29 371 089 2001 -33 717 645 -8 351 876 -42 069 522 2002 -39 809 714 -10 576 374 -50 386 088 2003 -42 150 609 -11 410 850 -53 561 459 2004 -44 827 486 -11 814 857 -56 642 343 2005 -46 097 033 -12 271 446 -58 368 479 2006 -49 154 494 -12 991 623 -62 146 117 2007 -50 539 065 -13 351 532 -63 890 597 2008 -53 123 906 -14 185 575 -67 309 480 2009 -35 220 571 -8 864 263 -44 084 833 2010 -44 644 694 -11 539 571 -56 184 265 -38 292 059 -11 230 118 -49 522 178 2011 -39 399 712 -10 182 643 -49 582 355 -38 875 059 -11 400 618 -50 275 677 2012 -41 573 421 -10 981 465 -52 554 885 -39 488 256 -11 571 128 -51 059 384 2013 -44 528 013 -11 788 082 -56 316 095 -40 256 006 -11 741 648 -51 997 653 2014 -38 949 959 -10 194 354 -49 144 313 -40 686 986 -11 912 177 -52 599 163 2015 -41 777 823 -11 093 731 -52 871 554 -41 012 531 -12 082 716 -53 095 247 2016 -40 356 156 -10 662 139 -51 018 295 -40 946 874 -12 035 373 -52 982 247 2017 -38 797 401 -10 214 557 -49 011 957 -40 676 422 -11 988 032 -52 664 454 2018 -40 547 057 -11 940 692 -52 487 749 2019 -40 380 507 -11 893 354 -52 273 861 2020 -40 213 955 -11 846 018 -52 059 973 2021 -40 605 576 -11 961 726 -52 567 303 2022 -40 997 195 -12 077 438 -53 074 633 2023 -41 388 812 -12 193 151 -53 581 963 2024 -41 780 427 -12 308 866 -54 089 293 2025 -42 172 039 -12 424 584 -54 596 623 2026 -42 274 508 -12 455 229 -54 729 738 2027 -42 376 978 -12 485 875 -54 862 852 2028 -42 479 448 -12 516 520 -54 995 967 2029 -42 581 918 -12 547 164 -55 129 082 2030 -42 684 389 -12 577 807 -55 262 197 -41 858 068 -10 924 933 -52 783 001 -41 388 810 -12 193 153 -53 581 963 -42 479 448 -12 516 519 -54 995 967 bilan biomasse vivante après recalage P ér io d e d e ré fé re n ce inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n 2000-2009 2021-2025 2026-2030 FR L (1 ) FR L (2 ) 67 tempête inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n IGN inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n IGN inventaire GES éd. déc . 2018 inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n Citepa inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n IGN inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n to ta l a é rie n + ra c ina ire to ta l a é rie n + ra c ina ire a é rie n + ra c ina ire a é rie n + ra c ina ire a é rie n + ra c ina ire é m is s io n s (a é rie n) é m is s io n s (a é rie n) to ta l pré lè v e m e nts do nt to ta l (do nt pe rte s ) to ta l a é rie n + ra c ina ire a é rie n + ra c ina ire année tCO2 e tCO2 e tCO2 e tCO2e tCO2e tCO2e tCO2e tCO2 e tCO2 e tCO2e tCO2e 1990 -128 776 02 4 11 701 295 1 78 2 375 8 2 251 2 67 -33 0 41 08 7 1991 -129 580 68 4 11 755 54 3 28 8 8 27 85 2 04 538 -32 3 31 776 1992 -130 4 25 6 13 11 812 715 388 511 8 6 856 131 -31 368 257 1993 -13 1 3 10 49 0 11 872 64 3 43 0 189 84 2 01 6 36 -3 4 80 6 02 2 1994 -132 164 68 2 11 9 41 272 44 5 0 78 8 4 451 518 -35 326 813 1995 -133 0 55 43 3 12 0 22 513 58 9 2 50 85 16 8 117 -35 2 75 553 1996 -133 9 81 99 0 12 0 94 821 50 1 507 79 6 59 8 63 -41 725 79 9 1997 -134 9 37 82 6 12 16 9 40 9 68 5 9 73 81 2 94 2 68 -40 788 177 1998 -135 8 99 525 12 2 39 961 60 0 527 8 2 078 175 -4 0 98 0 86 2 1999 -13 6 770 6 81 12 3 05 74 0 6 6 08 6 10 9 34 9 78 1 78 0 32 842 20 0 03 79 1 2000 -13 7 8 14 635 12 3 95 63 7 54 9 786 9 5 4 98 123 -29 3 71 08 9 2001 -138 8 04 725 12 4 77 13 4 39 6 758 8 3 86 1 311 -42 06 9 52 2 2002 -139 754 59 8 12 556 09 0 1 4 08 3 93 75 4 04 0 26 -50 38 6 08 8 2003 -140 8 25 90 3 12 64 2 34 0 1 49 0 6 70 73 131 434 -53 561 459 2004 -14 2 116 52 4 12 753 89 3 318 4 25 72 4 01 864 -56 64 2 34 3 2005 # # # # # # # # 12 83 3 90 4 519 3 43 71 3 77 709 -58 36 8 479 2006 -144 0 45 974 12 911 681 18 1 975 68 8 06 202 -6 2 146 117 2007 -14 4 911 674 12 9 71 84 0 20 1 2 64 6 7 8 47 9 73 -63 890 59 7 2008 -146 3 76 8 41 14 6 72 52 5 176 9 24 6 4 217 9 12 -67 30 9 48 0 2009 -149 6 88 4 12 14 501 72 8 2 1 22 4 04 9 479 616 6 9 3 98 185 -4 4 08 4 83 3 2010 -14 5 513 8 41 -137 9 22 029 13 8 07 3 51 16 44 4 58 4 34 3 734 75 178 4 91 64 6 79 39 8 -56 184 26 5 -49 522 178 2011 -141 036 44 6 -139 709 985 16 373 66 8 16 632 72 5 33 3 812 74 74 6 611 6 5 52 5 155 -49 582 355 -50 2 75 677 2012 -140 2 70 69 2 -141 4 97 942 16 2 01 812 16 82 0 86 6 2 93 6 84 71 22 0 311 66 3 70 9 13 -52 554 88 5 -51 059 38 4 2013 -14 1 760 6 75 -143 2 85 899 16 14 0 82 3 17 00 9 00 7 98 9 92 69 2 04 765 6 7 2 16 670 -56 3 16 09 5 -51 99 7 653 2014 -139 8 94 978 -14 5 0 73 8 55 16 92 8 80 9 17 197 14 8 24 1 0 60 73 580 796 68 0 62 427 -49 144 313 -52 59 9 16 3 2015 -142 2 77 685 -14 6 8 61 8 12 15 9 55 712 17 38 5 28 9 48 8 555 72 9 61 864 68 9 08 185 -52 8 71 554 -53 09 5 24 7 2016 # # # # # # # # -14 7 76 0 131 15 9 70 73 0 17 666 455 38 7 6 67 75 0 62 6 94 69 729 054 -51 0 18 29 5 -52 98 2 24 7 2017 -142 524 754 -148 6 58 450 15 9 77 64 6 17 94 7 62 2 49 1 572 77 0 43 578 70 549 92 4 -4 9 0 11 957 -52 66 4 454 2018 -14 9 556 770 18 22 8 78 8 4 54 3 88 71 3 70 79 4 -52 48 7 74 9 2019 -150 4 55 089 18 50 9 954 4 54 3 88 72 191 66 4 -52 273 86 1 2020 -151 3 53 409 18 791 12 1 4 54 3 88 73 0 12 53 3 -52 059 973 2021 -152 8 00 53 3 18 96 7 43 0 4 54 3 88 73 766 674 -52 56 7 30 3 2022 -154 2 47 658 19 14 3 73 9 4 54 3 88 74 520 8 15 -53 074 63 3 2023 -155 6 94 782 19 32 0 04 8 4 54 3 88 75 2 74 9 55 -53 58 1 96 3 2024 -157 141 907 19 496 357 4 54 3 88 76 029 09 6 -54 08 9 29 3 2025 -158 589 03 2 19 672 66 6 4 54 3 88 76 783 23 6 -54 59 6 62 3 2026 -159 776 8 19 19 90 6 92 8 4 54 3 88 77 593 60 6 -54 72 9 73 8 2027 -160 9 64 6 07 2 0 141 19 0 4 54 3 88 78 4 03 976 -54 86 2 852 2028 -16 2 152 3 95 20 3 75 451 4 54 3 88 79 2 14 345 -54 99 5 96 7 2029 -163 3 40 18 3 20 6 09 713 4 54 3 88 8 0 0 24 715 -55 12 9 08 2 2030 -16 4 52 7 9 71 20 843 975 4 54 3 88 80 8 35 085 -55 262 19 7 -142 743 872 13 0 71 677 2 12 2 40 5 572 316 74 194 4 74 -52 783 001 -155 6 94 782 19 32 0 04 8 4 54 3 88 75 2 74 9 55 -53 58 1 96 3 -16 2 152 3 95 20 3 75 451 4 54 3 88 79 2 14 345 -54 99 5 96 72026-2030 P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) 2000-2009 2021-2025 bilan netcroissance mortalité de fond feux de forêt prélèvements 68 CALCUL DU RATIO ENTRE USAGE SOLIDE ET ÉNERGÉTIQUE DU BOIS Usage Usage Usage Usage Usage Usage 1990 36 418 24 987 57% 43% 1991 35 518 27 304 54% 46% 1992 34 355 29 004 52% 48% 1993 31 176 29 912 48% 52% 1994 34 252 27 935 52% 48% 1995 35 458 26 453 55% 45% 1996 32 370 26 105 53% 47% 1997 33 928 25 902 54% 46% 1998 34 540 25 604 55% 45% 1999 35 061 24 079 56% 44% 2000 46 121 23 258 65% 35% 2001 39 859 22 568 62% 38% 2002 34 693 21 760 59% 41% 2003 32 264 21 897 57% 43% 2004 33 093 21 914 57% 43% 2005 33 097 22 294 55% 45% 2006 33 471 21 537 56% 44% 2007 34 955 20 496 58% 42% 2008 32 502 20 134 56% 44% 2009 34 792 20 680 58% 42% 2010 35 315 22 772 57% 43% 58% 42% 2011 33 181 23 366 56% 44% 58% 42% 2012 29 189 24 388 51% 49% 58% 42% 2013 28 238 23 970 51% 49% 58% 42% 2014 30 465 24 565 52% 48% 58% 42% 2015 29 614 24 890 51% 49% 58% 42% 2016 29 919 26 171 50% 50% 58% 42% 2017 30 221 27 255 49% 51% 58% 42% 2018 58% 42% 2019 58% 42% 2020 58% 42% 2021 58% 42% 2022 58% 42% 2023 58% 42% 2024 58% 42% 2025 58% 42% 2026 58% 42% 2027 58% 42% 2028 58% 42% 2029 58% 42% 2030 58% 42% 35 485 21 654 58% 42% 58% 42% 58% 42% Pé ri od e de r éf ér en ce FR L (1 ) FR L (2 ) 2000-2009 2021-2025 2026-2030 R é c o lte s de bo is e n v o lum e (m 3 / a n) ra t io his to rique , e n % ra t io ut ilis é po ur le F R L, e n % 69 DÉTAIL DES RÉCOLTES DE BOIS PAR USAGE usage solide usage énergétique total usage solide usage énergétique total usage solide usage énergétique total année m3 m3 m3 tC tC tC tCO2 tCO2 tCO2 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 33 857 968 24 229 756 58 087 725 -8 074 182 -5 778 122 -13 852 304 29 605 334 21 186 446 50 791 780 2011 34 168 311 24 451 847 58 620 158 -8 208 629 -5 874 336 -14 082 965 30 098 306 21 539 231 51 637 537 2012 34 478 654 24 673 937 59 152 591 -8 343 076 -5 970 550 -14 313 626 30 591 278 21 892 017 52 483 295 2013 34 788 997 24 896 027 59 685 024 -8 477 523 -6 066 764 -14 544 287 31 084 250 22 244 802 53 329 052 2014 35 099 340 25 118 118 60 217 458 -8 611 970 -6 162 978 -14 774 948 31 577 222 22 597 587 54 174 809 2015 35 409 683 25 340 208 60 749 891 -8 746 417 -6 259 192 -15 005 609 32 070 194 22 950 372 55 020 566 2016 35 870 648 25 670 088 61 540 736 -8 876 907 -6 352 575 -15 229 483 32 548 660 23 292 776 55 841 436 2017 36 331 613 25 999 969 62 331 581 -9 007 398 -6 445 958 -15 453 356 33 027 125 23 635 180 56 662 306 2018 36 792 578 26 329 849 63 122 426 -9 137 888 -6 539 341 -15 677 230 33 505 591 23 977 585 57 483 176 2019 37 253 543 26 659 729 63 913 271 -9 268 379 -6 632 724 -15 901 103 33 984 057 24 319 989 58 304 045 2020 37 714 508 26 989 609 64 704 117 -9 398 870 -6 726 107 -16 124 977 34 462 522 24 662 393 59 124 915 2021 38 008 987 27 200 347 65 209 333 -9 518 753 -6 811 899 -16 330 652 34 902 093 24 976 962 59 879 056 2022 38 303 466 27 411 084 65 714 550 -9 638 636 -6 897 691 -16 536 326 35 341 664 25 291 532 60 633 196 2023 38 597 945 27 621 822 66 219 767 -9 758 519 -6 983 482 -16 742 001 35 781 235 25 606 102 61 387 337 2024 38 892 424 27 832 560 66 724 984 -9 878 402 -7 069 274 -16 947 676 36 220 806 25 920 672 62 141 478 2025 39 186 902 28 043 298 67 230 200 -9 998 285 -7 155 066 -17 153 350 36 660 377 26 235 242 62 895 618 2026 39 599 685 28 338 697 67 938 382 -10 127 106 -7 247 254 -17 374 360 37 132 722 26 573 266 63 705 988 2027 40 012 467 28 634 096 68 646 563 -10 255 927 -7 339 443 -17 595 370 37 605 067 26 911 290 64 516 357 2028 40 425 250 28 929 495 69 354 745 -10 384 749 -7 431 631 -17 816 380 38 077 413 27 249 314 65 326 727 2029 40 838 032 29 224 894 70 062 926 -10 513 570 -7 523 820 -18 037 390 38 549 758 27 587 339 66 137 097 2030 41 250 814 29 520 294 70 771 108 -10 642 392 -7 616 008 -18 258 400 39 022 104 27 925 363 66 947 466 38 597 945 27 621 822 66 219 767 -9 758 519 -6 983 482 -16 742 001 35 781 235 25 606 102 61 387 337 40 425 250 28 929 495 69 354 745 -10 384 749 -7 431 631 -17 816 380 38 077 413 27 249 314 65 326 727 en tC en tCO2 Projection récoltes en m3 récoltés 2021-2025 2026-2030 P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) 2000-2009 70 Détaildurecalage inventaire GESéd. déc.2018 projection Citepa aérien racinaire totalaérien +racinaire aérien racinaire aérien+ racinaire aérien racinaire aérien+ racinaire émissions (aérien) émissions (aérien) aérien racinaire aérien+ racinaire année tC tC tC tC tC tC annuel moyen correction tC tC tC tC tC tC tC tC 1990 7406988 1878734 9285722 ?434730 1991 7336816 1761261 9098077 ?70446 1992 7128954 1714664 8843618 ?94760 1993 7834365 1938824 9773188 ?104925 1994 7965189 1947651 9912840 ?108557 1995 7961713 1943399 9905112 ?143721 1996 9294016 2350362 11644378 ?122320 1997 9102529 2296084 11398613 ?167312 1998 9156153 2294375 11450528 ?146472 1999 ?3796229 ?1406611 ?5202840 ?85313 2000 6827422 1481163 8308585 ?134096 2001 9456570 2277784 11734354 ?96771 2002 11125292 2884466 14009758 ?343514 2003 11762648 3112050 14874698 ?363582 2004 12455146 3222234 15677380 ?77666 2005 12805348 3346758 16152106 ?126671 2006 13618065 3543170 17161234 ?44385 2007 13992059 3641327 17633386 ?49089 2008 14687243 3868793 18556036 ?43153 2009 9823962 2417526 12241489 ?116981 2010 12409700 3147156 15556856 12057028 3433349 15490376 ?66480 1672002 10755615 3062760 13818375 ?83838 10671777 3062760 13734536 2011 10980925 2777084 13758009 12216071 3479958 15696029 1938019 1672002 10914768 3109259 14024027 ?81419 10833349 3109259 13942609 2012 11566652 2994945 14561597 12375114 3526567 15901681 1340084 1672002 11073917 3155762 14229679 ?71631 11002286 3155762 14158048 2013 12359403 3214931 15574334 12534156 3573177 16107333 532999 1672002 11233064 3202268 14435332 ?24145 11208919 3202268 14411187 2014 10855048 2780278 13635326 12693199 3619786 16312985 2677659 1672002 11392208 3248776 14640984 ?58796 11333412 3248776 14582188 2015 11632476 3025563 14658039 12852242 3666395 16518638 1860599 1672002 11551350 3295286 14846636 ?119161 11432189 3295286 14727475 2016 11250123 2907856 14157979 12809660 3653418 16463079 2305099 1672002 11508703 3282374 14791077 ?94554 11414149 3282374 14696523 2017 10833698 2785788 13619486 12767079 3640441 16407519 2788034 1672002 11466055 3269463 14735518 ?119897 11346158 3269463 14615621 2018 12724497 3627463 16351960 1672002 11423406 3256552 14679959 ?113853 11309554 3256552 14566106 2019 12681915 3614486 16296401 1672002 11380758 3243642 14624400 ?113853 11266905 3243642 14510547 2020 12639333 3601509 16240842 1672002 11338109 3230732 14568841 ?113853 11224256 3230732 14454988 2021 12748653 3633101 16381754 1672002 11447463 3262289 14709752 ?113853 11333610 3262289 14595899 2022 12857972 3664693 16522665 1672002 11556817 3293847 14850663 ?113853 11442964 3293847 14736811 2023 12967291 3696285 16663576 1672002 11666170 3325405 14991575 ?113853 11552317 3325405 14877722 2024 13076610 3727877 16804488 1672002 11775522 3356964 15132486 ?113853 11661670 3356964 15018633 2025 13185929 3759469 16945399 1672002 11884875 3388523 15273397 ?113853 11771022 3388523 15159545 2026 13216647 3767794 16984442 1672002 11915559 3396881 15312440 ?113853 11801707 3396881 15198587 2027 13247365 3776119 17023484 1672002 11946244 3405239 15351483 ?113853 11832391 3405239 15237630 2028 13278083 3784444 17062527 1672002 11976929 3413596 15390525 ?113853 11863076 3413596 15276673 2029 13308801 3792769 17101569 1672002 12007614 3421954 15429568 ?113853 11893761 3421954 15315715 2030 13339519 3801093 17140612 1672002 12038299 3430311 15468610 ?113853 11924447 3430311 15354758 moy 2000?2009 11655376 2979527 14634903 ?139591 moy 2021?2025 12853438 3696285 16549724 11666169 3325405 14991575 ?113853 11552317 3325405 14877722 moy 2026?2030 13164230 3784444 16948674 11976929 3413596 15390525 ?113853 11863077 3413596 15276673 bilanbiomassesansfeux feuxdeforêt bilanbiomasseavecfeux inventaireGESéd.déc.2018 projectionIGNnov2019. pointdedépart2010 projectionIGNnov2019.recalée pointdedépart2010 projectionIGNnov2019.recalée pointdedépart2010+projectionfeux foret P é ri o d e d e r é fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) écartàappliquerenvaleurabsolue 1672002 bilanbiomassevivantesanslesfeux 71 NOTE EXPLICATIVE SUR LA PRISE EN COMPTE DES RECOMMANDATIONS Récapitulatif Principe de cette note explicative La France a soumis dans le cadre de l'article 8 du Règlement 2018/841 une première version de son Plan National Comptable Forestier réalisé en 2018. Ce document et le calcul du Niveau de Référence Forestier (Forest Reference Level ou FRL) ont été revus par des experts et par la Commission européenne en 2019. Des recommendations ont été formulé dans le Staff Working Document SWD(2019) 213 final - Assessment of the national forestry accounting plans, 18/06/2018. France: pages 19-208. Ce document de la Commission reprend, synthétise et complète les évaluations du groupe d?expert (Synthèse du 5 avril 2019. France : pages 48-589). Le Plan National Comptable Forestier et le FRL qui y figurent ont été mis à jour pour tenir compte de ces recommandations. La présente note explicite les paragraphes où des modifications apportées, et à quelles recommandations ces modifications répondent. Il s?agit à la fois de points de transparence et de points techniques qui mettent à jour aussi bien le texte du plan comptable que les valeurs chiffrées qui y figurent. Ce nouveau Plan comptable modifié seul fait foi. 8 https://ec.europa.eu/energy/sites/ener/files/documents/staff_working_documet_en_212.pdf 9 http://ec.europa.eu/transparency/regexpert/index.cfm?do=groupDetail.groupMeetingDoc&docid=30965 72 Prise en compte des recommandations 1. Démontrer que le FRL se base sur une continuation des pratiques forestières documentées pour 2000?2009. Recommandation Demonstrate that the approach used in the determination of the FRL ensures the continuation of forest management practices as documented in the period 2000?2009 and revise the FRL if applicable. Item Article 8(5) Principles. 1) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable La section 3.2.3.1 du Plan Comptable a été complétée. Explications détaillées Section 3.2.3.1 du PCFN : « Le règlement UTCATF/LULUCF précise que le FRL doit être élaboré sur la base des pratiques de gestion durable des forêts telles que documentées sur la période 2000 -2009. Compte tenu des caractéristiques du modèle MARGOT utilisé pour les projections, le scénario de gestion forestière de la période de référence est défini comme un taux de prélèvement en effectif par classe de diamètre. Depuis 2010, l?IGN mesure les prélèvements dans les forêts disponibles pour la production de bois en ré-inventoriant tous les points IFN qui ont été visités 5 ans auparavant [Hervé et al., 2014]. Les prélèvements sont connus par strate et par classe de diamètre, et ils sont conformes avec tous les autres estimateurs dendrométriques de l?IFN. Toutefois, ces données ne sont pas directement exploitables pour définir le scénario de référence car la première période de mesure directe des prélèvements de bois dans les forêts françaises concerne la période 2005-2010. De plus, ces résultats restent fragiles sur le plan statistique car ils reposent sur un seul échantillon de mesure. En revanche, des taux de prélèvements utilisables par le modèle MARGOT peuvent être calculés de façon robuste grâce aux observations IFN par strate et par classe de diamètre sur la période 2005- 2014. Une méthode originale a été mise au point pour définir un scénario de gestion forestière sur la période de référence à partir de ces données IFN compatibles avec le modèle MARGOT. Elle consiste à utiliser les évolutions temporelles et géographiques observées dans les données AGRESTE comme un proxy pour recaler les taux de prélèvement IFN de la période 2005-2014 sur la période de référence. Le ministère de l?agriculture réalise chaque année depuis 1948 une enquête sur l?exploitation forestière [Agreste, 2018]. Tous les exploitants y déclarent chaque année les volumes de bois récoltés et commercialisés en distinguant les essences, les catégories de produits et les régions d?origine. Ces données ont été complétées par une valeur de bois énergie non commercialisé par région et essence issue de la comparaison des données AGRESTE avec la récolte totale observée en forêt par l?IGN. Depuis 2000, la récolte de bois énergie (commercialisée et non commercialisée) est estimée stable. Au cours de la période de référence la récolte de bois dans les forêts françaises a été sévèrement affectée par les tempêtes Lothar et Martin de décembre 1999. Ces tempêtes ont balayé la quasi-totalité du pays et le volume des chablis a été estimé à plus de 140 millions de m3 [IFN, 2003]. Cet évènement climatique d?une ampleur inédite ayant eu un impact significatif sur la récolte des années 2000, 2001 et 2002, il a été décidé d?exclure ces 3 années exceptionnelles du calcul des récoltes totales sur la période de référence. De même, en janvier 2009, le massif Aquitain a été de nouveau frappé par la tempête Klaus. Pour cette tempête plus récente et plus localisée, les données Agreste distinguent les volumes issus de récoltes « normales » et ceux issus des produits accidentels. Les produits accidentels ont été exclus du calcul des taux de prélèvement. Ces choix permettent de définir un scénario reflétant les pratiques de gestion usuelles sur la période de référence et non des pratiques liées à une gestion de crise exceptionnelle. Les volumes de récolte observés par AGRESTE sur les périodes 2003-2009 et 2005-2014 ont été comparés aux stocks mesurés par l?IFN sur les mêmes périodes (soit respectivement les années centrales 2006 et 2010). Afin de rendre ces taux de coupes définis à partir des données AGRESTE comparables à ceux utilisés en entrée du modèle MARGOT, ces taux par région/essence/produit ont été convertis en taux par strate et classe de diamètre via une clé de répartition entre ces différents critères. 73 L?évolution des taux de coupe observée avec AGRESTE entre les périodes 2003-2009 et 2005-2014 a finalement été appliquée aux taux de prélèvement mesurés par l?IFN sur la période 2005-2014 pour estimer les taux de prélèvement sur la période de référence 2003- 2009. Ainsi, le FRL se base sur une continuation des pratiques forestières « normales » documentées pour la période de référence. Ces taux de prélèvement sont exprimés en nombre de tiges par classe de diamètre et par strate par rapport au stock sur pied. Ils sont ainsi compatibles avec le modèle de dynamique forestière, et appliqués tels quels aux différentes périodes de projection. L?analyse de la durabilité des pratiques de gestion forestière sur la période de référence a été faite à l?aune de l?indicateur de gestion durable « taux de prélèvement » [Forest Europe, 2015], qui consiste à rapporter les prélèvements sur la production biologique nette de la mortalité. Au niveau de l?ensemble des forêts françaises, ce taux est de l?ordre de 50%, et à l?échelle des strates, il est toujours inférieur à 100 %, indiquant que les prélèvements n?obèrent pas la production de la forêt. Seule fait exception la strate des peupleraies du Nord de la France où il atteint 102 %. Ces peuplements qui représentent moins de 1 % de la superficie forestière nationale souffrent en effet d?un déséquilibre des classes d?âge au profit des classes les plus âgées qui font actuellement l?objet de coupe. Le scénario de coupe de cette strate a été conservé en l?état. 2. Préciser comment les dynamiques d?âges ont été prises en compte Recommandation Demonstrate how dynamic age?related forest characteristics have been taken into account and revise the FRL, if applicable. Item Article 8(5) Principles. 1) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable La section 3.3.1.1 a été complétée. Des annexes sur les dynamiques forestières par strate ont été ajoutées. Explications détaillées La projection de l?évolution de la biomasse forestière a été effectuée via des modèles démographiques à large-échelle par classe de diamètre pour les 56 strates forestières et par classe d?âge pour les 2 strates de peupleraies [Wernsdörfer et al., 2012 ; Colin et al., 2017]. Les paramètres de dynamique forestière (croissance, mortalité, prélèvements) sont exprimés et appliqués par classe de diamètre ou par classe d?âge, reflétant ainsi les évolutions de dynamique liées au niveau de maturité des peuplements (cf. graphiques en annexe). Section 3.3.1.1 du PCFN : Le modèle de ressource MARGOT (MAtrix model of forest Resource Growth and dynamics On the Territory scale), mis en oeuvre par l?IGN pour les projections sur les ressources forêt-bois françaises [Wernsdörfer et al., 2012 ; Colin et al., 2017], est l?outil principal de simulation utilisé pour simuler l?évolution des 56 strates de forêts hors peupleraies. Il s?agit d?un modèle de dynamique de la ressource forestière par classe de diamètre, qui simule de manière itérative la croissance, la mortalité et la sylviculture (les prélèvements) à l?échelle de strates et pour des périodes successives de 5 ans. Il permet d?estimer l?état futur de la ressource (et du stock de carbone), et de simuler les prélèvements futurs en bois et la mortalité. Le modèle est générique, c?est-à-dire qu?il est paramétrable et applicable quel que soit le type de peuplement. Passant par une modélisation du diamètre (paramètre étant une variable clé de la croissance des arbres et de l?exploitation forestière), il peut être utilisé autant pour les peuplements équiens (futaies régulières) que pour les peuplements hétérogènes (futaies irrégulières), ces derniers étant majoritaires en France [Morneau et al., 2008]. Le modèle est de type matriciel, dans lequel la ressource et les paramètres sont décrits par strate, par classe de surface terrière à l?hectare et par classe de diamètre. L?ajustement de la production, du recrutement et de la mortalité par classe de surface terrière permet de prendre en compte l?effet de la densité des peuplements sur la variation de ces paramètres. Principe de fonctionnement d?une itération du modèle MARGOT (en effectif par classe de diamètre) 74 L?évolution des deux strates de peupleraies a été projetée via le modèle de dynamique forestière par classe d?âge développé par l?IGN [Colin et al., 2017], fonctionnant également par itérations de 5 ans. Ce modèle est particulièrement bien adapté aux plantations, dans lesquelles les arbres ont le même âge et présentent des caractéristiques de croissance homogènes. La ressource est décrite par strate grâce à une surface et un volume moyen à l?hectare par classe d?âge. Les dynamiques forestières sont représentées pour chaque classe d?âge par une production biologique à l?hectare, une mortalité naturelle à l?hectare, un taux de prélèvement du volume en éclaircie et un taux de surface passée en coupe rase sur la période de 5 ans. 75 3. Expliquer la raison de l?écart entre les gains de biomasse du modèle et de l?inventaire national d?émissions de gaz à effet de serre Recommandation Specifically, clarify why there is a discrepancy in biomass gain between model output and greenhouse gas inventory for the period 2010?2016. Describe how the model used input data and model calibration, thereby minimizing this gap. Item Article 8(5) Principles. 1) Modification du calcul du FRL Le modèle a été corrigé pour être plus réaliste. Modifications du plan Comptable Le paragraphe 4.2. du Plan Comptable a été revu et le paragraphe 3.3.1.1. a été complété. Explications détaillées Reparamètrage du modèle pour réduire l?écart avec les résultats de l?inventaire Dans une précédente version du calcul du FRL, soumis en 2018, sur la période 2010-2015, il y avait un écart d?environ 8 MtCO2/an entre l?inventaire GES historique et la projection. Cet écart était essentiellement dû à la production (gains dans la biomasse vivante), pour lequel les données historiques et la projection n?avaient ni la même valeur absolue initiale, ni la même tendance sur les années récentes. Certaines causes ont été identifiées et ont pu être prises en compte pour réviser le FRL : - la méthode pour convertir le nombre de tiges par classe de diamètre (unité de calcul dans le modèle) en volume et en carbone (unité pour le FRL) utilisée a été revue pour mieux correspondre aux données de l?inventaire forestier national. Concrètement, un volume unitaire moyen est calculé par classe de diamètre. Les corrections de ces volumes unitaires moyens portent sur la prise en compte d?un léger biais lié à la répartition inégale des tiges au sein d?une classe de diamètre, et sur celle de « l?effet technique » qui engendre un volume unitaire moyen spécifique et différent pour les arbres coupés. Ces corrections font baisser la production issue du modèle de l?ordre de 1,5 MtCO2/an ; - la méthode de calcul de la production en sortie du modèle a été modifiée pour plus de cohérence avec l?inventaire GES. Deux méthodes de calcul de la production (gains en biomasse) sont possibles avec les résultats de la modélisation : 1/ en réalisant la différence entre deux états de stock simulés et en y ajoutant les pertes ; 2/ en déterminant directement l?accroissement des arbres durant une période de projection. La première méthode avait été utilisée dans la précédente version du calcul du FRL mais la seconde méthode est plus cohérente avec la méthode utilisée dans le cadre l?inventaire GES qui se base sur des données d?accroissements mesurées sur les arbres. Ce point est la cause majeure de l?écart en absolu sur les gains dans la biomasse avec environ 5-6 MtCO2/an de différence. Ces évolutions permettent d?harmoniser un peu plus la projection du FRL avec l?inventaire GES, et consistent en une amélioration de la représentation de la dynamique forestière par le modèle. Nouveaux résultats, persistance d?un écart Le paramétrage du modèle a été modifié afin que les résultats soient le plus réaliste possible. Néanmoins, il reste un écart, en tendance et en niveau, sur les gains en biomasse entre les données historiques et projetées sur la période 2010-2017. Une projection débutant en 2000 a également été effectuée afin de prolonger l?analyse sur la période 2000-2009. Sur cette période (période de référence), les gains en biomasse projetés sont inférieurs de plus de 10 MtCO2/an par rapport aux données GES historiques. Les hypothèses d?explications de ce différentiel sont multiples : - la comparaison de résultats (historiques vs. projetés), qui sont issus d?échantillons de l?inventaire forestier national différents. Ces différences entraînent nécessairement un écart purement statistique qui s?avère être non négligeable. Notamment l?incertitude liée à l?échantillonnage, évaluée sur les données historiques de production ainsi que sur les résultats de projection (par approche « bootstrap ») est de l?ordre de ± 4MtCO2/an (cf. intervalles de confiance sur le graphique ci-dessous). En projection, une erreur liée aux effets de modélisation des paramètres de dynamique forestière augmenterait en théorie encore l?amplitude de l?incertitude autour des résultats. - l?absence de données IFN sur l?état de la forêt en 2000 rend les projections réalisées depuis ce point de départ particulièrement fragiles. Pour effectuer cette projection, l?état initial à l?année 2000 a été reconstitué à partir (1) de données d?inventaire forestier national de 2005, soit une seule campagne d?inventaire (c?est-à-dire relativement peu de point ce qui diminue la robustesse). (2) des mesures d?accroissement pour rétropoler les diamètres et des observations de souches pour déterminer les arbres récoltés (observations très imprécises avec une tendance à l?oubli de souches), et (3) en évaluant approximativement l?expansion forestière à partir de l?information de l?historique du peuplement sur les placettes d?inventaire (information difficile à apprécier et qui a tendance à sous-estimer l?expansion). Cette reconstitution, réalisée faute de données plus adaptées et plus précises, rend le point de départ des projections et les résultats sur la période 2000-2009 incertains. - les gains en biomasse historiques de l?inventaire GES sont issus des données de production de l?inventaire forestier national à partir de 2007, et d?interpolations pour la période comprise entre 1990 et 2007. Le paramètre de croissance du modèle est quant à lui calibré sur des données de l?inventaire forestier national correspondantes à la période de référence. Ces données IFN sont légèrement différentes de l?inventaire GES avant 2007 (cf. graphique ci-dessous), d?où également une part d?écart entre la production projetée et la production historique telle que décrite dans l?inventaire GES. - les paramètres de dynamiques forestières du modèle (et notamment le paramètre de croissance) représentent une moyenne des données de production sur l?ensemble de la période de référence. Par ailleurs, la projection fournit des résultats par période de 5 ans qui sont annualisés a posteriori. Cette méthode de projection a mécaniquement tendance à lisser les résultats et ne peut pas reproduire des variations interannuelles. - la prise en compte de l?expansion forestière a été réalisée via une projection à surface constante à partir de 2010, faute de connaissance de la réelle évolution de la surface forestière d?ici 2030. En supprimant a posteriori la contribution des jeunes boisements, cette méthode permet de se rapprocher des surfaces de forêts gérées prises en compte dans l?inventaire gaz à effet de serre. Cependant, les défrichements qui auront lieu d?ici 2030 ne sont pas comptabilisés (ils le seront dans les corrections techniques ultérieures) et la méthode diffère légèrement de ce qui est classiquement réalisé dans l?inventaire GES où l?évolution 76 réelle des surfaces forestières est connue. Cela peut avoir un léger impact, notamment sur la tendance de la courbe des gains dans la biomasse vivante. - le fait de « figer » les strates et le paramètre de croissance au cours du temps sont des hypothèses contraignantes du modèle qui engendrent un écart notamment sur la tendance de la courbe de production. Considérer que la croissance est stable dans le temps pour une strate, une classe de diamètre et une classe de surface terrière, est une simplification de la réalité entraînant un écart en projection. En effet, l?évolution du climat, des conditions de fertilité, les changements d?essences, etc. jouent aussi des rôles majeurs qui ne peuvent être pris en compte dans la version actuelle du modèle, faute de connaissances consolidées, mais qui ont certainement tendance à réduire la production réelle. L?assouplissement de ces hypothèses fait encore l?objet de travaux de recherche actuellement, et n?est donc pas opérationnel pour le moment. Cela nécessiterait sans doute une scénarisation. Ecarts pour les gains dans la biomasse vivante (croissance aérien+racinaire) entre les projections et les données historiques de l?inventaire GES (en tCO2eq/an) - 4. Démontrer comment l?objectif de neutralité carbone 2050 sera atteint Recommandation Demonstrate how the goal of achieving a balance between anthropogenic emissions and removals will be achieved in the second half of the century. Provide qualitative and quantitative information until at least 2050 consistent with the long?term strategy required under Regulation (EU) 2018/1999. Item Ann. IV, A. a) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable La section 2.3.1 du Plan Comptable a été revue. Explications détaillées Concernant l?atteinte de la neutralité carbone en 2050 telle que la France l?envisage dans sa stratégie nationale, il convient de se replacer dans une perspective plus globale, élargie à l?ensemble des secteurs d?activités et conforme aux exercices prospectifs les plus récents. L'objectif de neutralité carbone à l'horizon 2050, traduction ambitieuse de l?objectif de neutralité carbone de l?accord de Paris, a été introduit récemment dans la politique climatique française, notamment avec le Plan climat du 6 juillet 2017. La 2ème stratégie nationale bas-carbone (SNBC 2), dont le projet a été rendu public le 6 décembre 2018, vise l?atteinte d?un objectif de neutralité carbone en 2050 sur le territoire national et détaille les mesures et actions envisagées par le gouvernement pour la transition écologique et solidaire pour atteindre cet objectif. Ce projet a été soumis en 2019 à l?avis de l?Autorité environnementale, du Haut Conseil pour le Climat, du Conseil Economique, Social et Environnemental et fera l?objet d?une consultation publique début 2020 avant son adoption. Avec la Programmation Pluriannuelle de l?Énergie, la SNBC 2 est constitutive du plan national intégré énergie-climat de la France dont le projet a été présenté en février 2019 Lors du travail de révision en 2018 de la Stratégie Nationale Bas-Carbone, la France a conduit un exercice de scénarisation prospective. Le scénario dit « avec mesures supplémentaires » (AMS) vise à respecter les objectifs que la France s?est fixés en termes d?énergie et de climat, à court, moyen et long terme. Il dessine une trajectoire possible de réduction des émissions de gaz à effet de serre jusqu?à l?objectif structurant de neutralité carbone en 2050. 77 Le scénario repose sur une hypothèse de diminution drastique des émissions de gaz à effet de serre dans tous les secteurs (voir graphique et tableau ci-dessous). En termes quantitatifs, les réductions d?émissions attendues par rapport à l?année 2015 dépassent les 90% pour les trois secteurs du transport, du bâtiment résidentiel-tertiaire et de la production d?énergie. Le secteur de l?agriculture (hors UTCATF), du fait du caractère incompressible de ses émissions, serait celui pour lequel la diminution serait la moins forte. En complément de cette diminution des émissions, en matière de puits de carbone, la SNBC 2 cherche à améliorer l'efficacité du secteur forêt-bois. En effet, ce dernier est stratégique car il répond au besoin d'alimenter l?économie en énergie et produits biosourcés et renouvelables, et en même temps, contribue fortement au puits de carbone du secteur des terres via la séquestration du carbone en forêt et dans les produits bois. Ainsi, toujours dans le scénario AMS, une gestion intelligente et durable de la forêt permet d?optimiser la pompe à carbone tout en améliorant sa résilience face aux risques climatiques et en préservant mieux la biodiversité. La surface forestière s?accroît, encouragée par l?afforestation. La récolte augmente progressivement pour passer de 44 Mm³ en 2015 à 59 Mm³ en 2030 et 75 Mm³ en 2050, ce qui demande des efforts importants de mobilisation en rupture avec la tendance actuelle, notamment dans la forêt privée. L?usage du bois comme matériau est très fortement encouragé par rapport à l?usage énergétique pour le bois sortant de forêt. La production de produits bois à longue durée de vie (notamment utilisés dans la construction) triple entre 2015 et 2050, ce qui augmente le puits de carbone des produits bois. En aval, une meilleure collecte des produits bois en fin de vie permet d?améliorer la valorisation de ce type de biomasse au détriment de l'enfouissement. Au final, le puits de la filière forêt-bois est maintenu malgré une baisse du puits dans les forêts actuelles engendrée par l?augmentation de récolte, grâce au puits des produits bois et des nouvelles forêts. Le graphique ci-dessous indique l?évolution du puits du secteur des terres dans son ensemble englobant les terres forestières ainsi que les autres terres (cultures, prairies, terres artificialisées?). Grâce à la gestion forestière, l?hypothèse d?atteinte de l?objectif de zéro 78 artificialisation nette en 2050 et à la prise en compte du carbone stocké dans les terres agricoles, ce puits net augmente entre 2030 et 2050, après avoir peu évolué entre 2015 et 2030. La gestion forestière envisagée dans la SNBC est donc plus dynamique que celle envisagée dans le FRL de la France afin notamment de renouveler les forêts en les rendant plus résilientes aux changements climatiques, de diriger plus de matériaux biosourcés en direction de l?économie en profitant des effets associés de stockage temporaire et de substitution à des matériaux plus émetteurs et à des énergies fossiles. Elle permet de mieux préserver le carbone stocké dans les sols. Elle repose également sur une afforestation accrue et une réduction des défrichements afin de renforcer le puits du secteur des terres. Les différentes orientations de la nouvelle SNBC pour les forêts ne sont pas intégrées dans les pratiques de gestion utilisées pour construire le FRL car elles sont, par définition, postérieures à la date de 2009, Toutes ces orientations s'appliquent bien, en revanche, aux orientations sylvicoles actuelles. Enfin, le scénario AMS mobilise de manière modérée la technologie de capture et stockage du carbone (CSC) pour accroître le puits. En 2050, elles permettraient d?éviter environ 6 MtCO2/an dans l?industrie et de réaliser annuellement une dizaine de MtCO2 d?émissions négatives sur des installations de production d?énergie à partir de biomasse. L?ensemble de ces hypothèses seront développées dans le plan national intégré énergie climat de la France. 5. Fournir les données post?2010 utilisées pour le recalage Recommandation Provide data from the reference period to the dataset used for the ex?post adjustment, since this has an impact on the accuracy of the FRL. As France did not use the entire reference period consistently, additional available data from the reference period to the dataset used for the ex?post adjustment should be used. Item Ann. IV, A. c) Modification du calcul du FRL oui Modifications du plan Comptable Le Plan Comptable ainsi que les Annexes ont été revues. Explications détaillées Le différentiel entre les résultats du modèle et l?inventaire national ne reflète pas des différences de gestion forestière mais reflète la calibration du modèle. Ainsi, un recalage permet de mettre en cohérence ces deux résultats. Choix de la période utilisée pour le recalage Un recalage est alors réalisé pour remettre les résultats de la projection depuis 2010 en phase avec l?inventaire GES. Pour cela, le recalage aurait pu être réalisé sur 2000-2009 ou sur 2000-2017. Mais sur la période 2000-2009, les deux courbes, ayant des tendances opposées, sont trop incohérentes pour être utilisées comme base pour le recalage (voir point 9). En début de période, le modèle est en dessous des résultats de l?inventaire, puis au-dessus. Ainsi, l?écart moyen sur la période se compense et n?est plus que de 1%, alors que les deux courbes ne sont en réalité pas en accord. 79 Comparaison du bilan biomasse vivante entre la projection depuis 2000 et l?inventaire (en tCO2/an) Recalage sur la base de l?écart moyen sur la période 2010?2017 Le recalage choisi a donc été réalisé sur la période de recouvrement 2010-2017. Comparaison du bilan biomasse vivante entre la projection depuis 2010 et l?inventaire GES (en tCO2/an) Voir le tableau détaillé en Annexe sur le recalage. 6. Documenter le ratio entre usage solide et énergétique de la biomasse Recommandation Provide more detailed documentation of data source(s) used for the ratio between solid and energy use of forest biomass. Item Ann. IV, A. e) Modification du calcul du FRL Oui ? le calcul du ratio a été corrigé dans la nouvelle version du FRL. Modifications du plan Comptable le paragraphe 1.2.5 du Plan Comptable a été revu. Un tableau a été ajouté en Annexe. Explications détaillées La répartition entre usage solide et énergétique provient des résultats de l?inventaire national de GES. Ces données sont obtenues à partir des statistiques nationales. Ainsi, nous disposons, pour la période de référence, des données de récoltes de bois, en volume (m3 de bois), et en carbone, réparti selon l?usage solide (bois d?oeuvre et d?industrie) et l?usage énergétique (bois énergie). Le ratio moyen, pour la période de référence 2000-2009 entre ces deux usages, est calculé. Ce ratio est ensuite appliqué aux récoltes de bois issues du modèle. Section 1.2.5 du PCFN : « La répartition entre usage solide et énergétique du bois se base sur le ratio moyen, estimé dans l'inventaire national d'émission des GES, entre récolte de Bois d'oeuvre et d'Industrie (BO-BI) et de Bois Energie (BE), durant la période de référence (2000-2009). Ce ratio moyen observé durant la période de référence (2000-2009) est de 58% pour l?usage solide et 42% pour l?usage énergétique. Ce ratio entre usage solide et énergétique est ensuite appliqué directement à la projection, à partir de 2000, de la récolte de bois. Le tableau en Annexe présente les données historiques et le calcul de ce ratio. » 80 Annexe du PCFN : Calcul du ratio entre usage solide et énergétique du bois Récoltes de bois en volume (m3/an) ratio historique, en % ratio utilisé pour le FRL, en % Usage solide Usage énergie Usage solide Usage énergie Usage solide Usage énergie 1990 36 418 24 987 57% 43% 1991 35 518 27 304 54% 46% 1992 34 355 29 004 52% 48% 1993 31 176 29 912 48% 52% 1994 34 252 27 935 52% 48% 1995 35 458 26 453 55% 45% 1996 32 370 26 105 53% 47% 1997 33 928 25 902 54% 46% 1998 34 540 25 604 55% 45% 1999 35 061 24 079 56% 44% P ér io d e d e ré fé re n ce 2000 46 121 23 258 65% 35% 2001 39 859 22 568 62% 38% 2002 34 693 21 760 59% 41% 2003 32 264 21 897 57% 43% 2004 33 093 21 914 57% 43% 2005 33 097 22 294 55% 45% 2006 33 471 21 537 56% 44% 2007 34 955 20 496 58% 42% 2008 32 502 20 134 56% 44% 2009 34 792 20 680 58% 42% 2010 35 315 22 772 57% 43% 58% 42% 2011 33 181 23 366 56% 44% 58% 42% 2012 29 189 24 388 51% 49% 58% 42% 2013 28 238 23 970 51% 49% 58% 42% 2014 30 465 24 565 52% 48% 58% 42% 2015 29 614 24 890 51% 49% 58% 42% 2016 29 919 26 171 50% 50% 58% 42% 2017 30 221 27 255 49% 51% 58% 42% 2018 58% 42% 2019 58% 42% 2020 58% 42% FR L (1 ) 2021 58% 42% 2022 58% 42% 2023 58% 42% 2024 58% 42% 2025 58% 42% FR L (2 ) 2026 58% 42% 2027 58% 42% 2028 58% 42% 2029 58% 42% 2030 58% 42% 2000-2009 35 485 21 654 58% 42% 2021-2025 58% 42% 2026-2030 58% 42% Méthode de l?inventaire national (NIR éd. 2019) : Calcul des prélèvements de bois des forêts restant forêts (P_FFij) ? Métropole Dans l?inventaire français, il est considéré que tous les prélèvements ont lieu sur les forêts restant forêt, les prélèvements de bois ne sont donc pas répartis entre forêts restant forêts et terres devenant forêts. Méthode « directe » de mesure des prélèvements par l?IGN Les prélèvements sont estimés dans un premier temps avec une donnée issue de l?IGN : l?estimation des « prélèvements directs » en forêt [202], disponibles en volume (bois fort tige IGN), en biomasse totale et en carbone total (grâce à l?utilisation de tarifs de cubage (Vallet, 2006) et de facteurs de conversion spécifiques)., et sur des périodes de 5 ans. Méthodologie de l?IFN : mesure des prélèvements 81 « Pour estimer les prélèvements, l?IGN revient sur toutes les placettes « forêt » et « peupleraie » inventoriées cinq ans auparavant et sur lesquelles des arbres vivants avaient été observés. Le choix du pas de temps de cinq ans correspond à la période d?évaluation des autres flux (croissance des arbres et mortalité). [?] Sur les points où au moins un prélèvement de moins de 5 ans est signalé, chaque arbre qui était vivant et inventorié au passage précédent est noté comme coupé ou non. Un arbre est noté coupé, que la grume soit vidangée ou non et que la souche soit déracinée ou non. » [594] Cette donnée n?est disponible que depuis la mise à jour méthodologique de l?IFN de 2005, et donc est disponible pour des périodes de 5 ans (2005-2009, 2006-2010, 2007-2011, etc.). Elle comptabilise les arbres prélevés en forêt entre deux campagnes d?inventaire forestiers et permet d?évaluer, avec une incertitude faible, les volumes de bois récoltés en forêt. Ces données de prélèvement concernent à la fois les forêts restant forêt que les forêts qui seront finalement défrichées. La part des prélèvements issue défrichements (P_Défrichement IGN), d?environ 1,5 Mm3 de bois fort tige sur les années couvertes est ainsi retranchée de ce niveau de prélèvement général en forêt. Ainsi, la perte de biomasse n?est pas double-comptée avec celle des défrichements. Équation 1 (Forêts) P_Foret_IGN = P_Total_IGN - P_Défrichement_IGN Avec : P_Foret_IGN = Prélèvement dans les forêts, t C/an P_Total_IGN =Prélèvement dans les forêts et sur les terres défrichées selon l?IGN, t C/an P_Défrichement_IGN = Prélèvement sur les terres défrichées selon l?IGN, t C/an Ce niveau général de prélèvement (P_Foret_IGN) est utilisé en complément de données statistiques sur les récoltes de bois, obtenues via la méthode « modèle » (§ 2.3.3.1.2). En effet, cette donnée IGN sert uniquement, comme donnée de calage », à fixer le niveau général de prélèvement pour toutes les années disponibles depuis 2005, pour chacune des 5 interrégions (§2.2.2.2). Ce niveau général est calculé avec une moyenne pondérée, en prenant en compte le fait que les années centrales participent au calcul de plusieurs périodes quinquennales et donc « pèsent » davantage que les années extrêmes. Ces données ne sont donc pas encore utilisées pour estimer la tendance des prélèvements en forêt ni pour estimer le type de forêt dans lequel ont lieu les prélèvements. Méthode « modèle » ? approche générale En second temps, le niveau de prélèvement annuel est estimé à partir de différentes statistiques de vente de bois d?oeuvre et de consommation de bois énergie, via un modèle qui permet d?estimer la récolte de bois et sa destination. Cette approche « modèle » est ensuite recalée sur le niveau général de prélèvement mesuré en forêt via la méthode « directe » (§ 2.3.2.3.1.2). L?approche modèle est toujours nécessaire car elle permet d?estimer les prélèvements depuis 1990 et appréhender le devenir du bois prélevé (savoir s?il est récolté, brûlé sur site, laissé en décomposition), la méthode directe servant de valeur de référence pour les années les plus récentes. Les prélèvements de bois en forêt rapportés dans l?inventaire UTCATF sont donc cohérents avec les résultats de l?IGN obtenus par la méthode « directe », mais il est nécessaire de conserver la méthode « modèle » pour avoir un ensemble cohérent sur l?ensemble de la période inventaire et des données adaptées au rapportage dans les inventaires d?émissions. La méthode « modèle » correspond à la méthode GIEC d?estimation des prélèvements. Équation 2 (Forêts) (inspirée de l?équation 2.12 du GIEC 2006 [672]) Lwood-removals = H ? D ? BEFR ? (1+R) ? CF Avec : Lwood-removals = Perte annuelle de carbone due aux récoltes de bois commercial, tC/an H = Volume de bois commercial récolté annuellement, m3/an D = Densité du bois, t MS/m3 BEFR = Facteur d?expansion applicable aux volumes récoltés, sans unité R = ratio racine/aérien, sans unité fBL = fraction laissée en décomposition CF = Fraction en carbone de la matière sèche, t C/t MS Équation 3 (Forêts) (inspirée de l?équation 2.13 du GIEC 2006 [672]) Lfuelwood = FG ? D ? BEFR ?(1+R) ? CF Avec : Lfuelwood = Perte annuelle de carbone due aux récoltes de bois énergie, t C/an FG = Volume de bois énergie récolté annuellement, m3/an D = Densité du bois, t MS/m3 BEFR = Facteur d?expansion applicable aux volumes récoltés, sans unité R = ratio racine/aérien, sans unité CF = Fraction en carbone de la matière sèche, t C/t MS La méthode « modèle » est basée sur l?estimation de deux valeurs : les récoltes commerciales (bois d?oeuvre et d?industrie principalement) et les récoltes non commerciales (bois de feu principalement). Méthode « modèle » ? Récoltes commerciales ? Bois d?oeuvre et d?industrie 82 Les récoltes commerciales sont issues des statistiques de ventes de bois d?oeuvre et d?industrie. En métropole, l?enquête annuelle de branche sur « exploitation forestière et scierie » du SSP (EAB) fournit les volumes de récoltes commerciales de bois à l'échelle régionale [200]. Méthode « modèle » ? Récoltes non commerciales ? Bois énergie Il s?agit essentiellement de prélèvement pour le bois de feu, (soit une partie du prélèvement de bois énergie), qui doit spécifiquement être estimée, bien que l'évaluation des volumes transitant par cette filière soit difficile de par la nature diffuse de l'activité. Utilisation du bilan de l?énergie. L'utilisation de bilans de consommation de biomasse à des fins énergétiques (résidentiel, tertiaire, chauffage urbain, industrie, etc.) permet de disposer d'une estimation réaliste des volumes prélevés. Ainsi, la consommation globale de bois énergie est fournie par le SOeS [1] mais cette donnée doit être adaptée pour estimer la récolte de bois énergie sur les terres forestières. Retranchement du bois énergie provenant de produits bois recyclés Tout d?abord une partie du bois utilisé comme bois de feu provient d'une seconde vie d'un bois commercial (par exemple, brûlage d'une table en bois), une estimation du taux de recyclage des produits bois est donc prise en compte afin de ne pas effectuer de double comptage. Ce taux est estimé à 5% du bois énergie consommé dans le résidentiel sur la base d?une étude réalisée en 2000 pour l?Ademe [596]. Distinction entre bois de feu provenant de forêt et d?autres origines L?étude Andersen (1999) [596] estime également que 70% du bois de feu consommé par les ménages est issu de forêt, les 25% restant représentant un prélèvement sur une autre ressource (agriculture, etc.). Combinées avec des résultats de l?INESTENE [201], il a été possible de ventiler les quantités en fonction de leur provenance (forêts, bosquets ou haies, vergers et vignes) par région [493]. Retranchement du bois énergie consommé en industrie provenant de produits connexes de scieries Ensuite, dans le bilan de l?énergie, pour le bois-énergie consommé dans l?industrie, on distingue : - une part, majoritaire, correspondant à des produits connexes de scieries (écorces, sciures, copeaux, plaquettes de scierie?). On considère que la totalité du bois énergie consommé en industrie provient de cette source jusqu?en 2007. Ce bois n?est donc pas décompté de la récolte en forêt pour éviter un double compte. - une part correspondant à un prélèvement de bois en forêt, qui correspond à un surplus de consommation de bois énergie en industrie observée depuis 2007, due à l?usage croissant de plaquettes forestières. Correction de l?effet de décalage entre récolte et consommation de bois de feu Enfin il existe un décalage entre la consommation de bois dans le résidentiel et sa récolte en forêt. En moyenne on considère que le bois énergie est conservé entre 2 et 3 ans Méthode (non appliquée) d?estimation de la récolte de bois prenant en compte ce décalage La récolte de bois de feu d?une année i pourrait être estimée en fonction de la consommation de bois de feu des années suivante, selon l?équation ci-après : Équation 4 (Forêts) Récolte_BE(i) = (Frac1 ? Conso_BE(i+2) + Frac2 ? Conso_BE(i+3)) ? FCV Avec : Récolte_BE(i) = Récolte de bois énergie l?année i, m3 Frac1 = Part de la consommation de l?année i+2 correspondant à du bois récolté l?année i Frac2 = Part de la consommation de l?année i+3 correspondant à du bois récolté l?année i Conso_BE(i+2) = consommation de bois énergie de l?année i+2, tep Conso_BE(i+3) = consommation de bois énergie de l?année i+3, tep FCV = Facteur de conversion en volume, m3/tep Malheureusement, Il n?est pas possible aux exploitants forestiers de prévoir quelle sera la consommation de bois énergie dans les années futures i+2 ou i+3, cette méthode ne permet donc pas d?estimer la récolte de bois énergie de manière fiable. Par conséquent, une autre approche a été privilégiée. Il a été supposé que les exploitants forestiers constituent des stocks permettant d?assurer deux années successives avec des consommations de bois très fortes. Ces stocks leur permettent donc de satisfaire la demande en bois et de reconstituer ces derniers en fonction de la consommation de l?année en cours et de l?année précédente. Il a ainsi été estimé que la récolte annuelle de bois énergie pouvait être approchée en moyennant les deux dernières années de consommation de bois énergie. Équation 5 (Forêts) Récolte_BE(i) = (Conso_BE(i) + Conso_BE(i-1)) / 2 ? FCV Avec : Récolte_BE(i) = Récolte de bois énergie l?année i Conso_BE(i) = consommation de bois énergie de l?année i Conso_BE(i-1) = consommation de bois énergie de l?année i-1 FCV = Facteur de conversion en volume, m3/tep Dans l?inventaire actuel, le facteur de conversion en volume (FCV) est estimé à 4,5 m3/tep sur la base des estimations suivantes pour le bois énergie : 18GJ/t et 0.147 tep/stère et un facteur de densité moyen de 0.51 t/m3 obtenu à partir de CARBOFOR [204].Pour l?industrie la consommation de bois est supposée essentiellement composée de sous-produits de l?industrie du bois (déjà pris en compte dans les récoltes de bois (grumes et industrie) sauf sur les années récentes pour lesquelles le développement du bois énergie génère un prélèvement additionnel sur la ressource. ? les récoltes de bois d?oeuvre et le bois énergie ne sont pas indépendantes (une partie des arbres coupés pour produire du bois d?oeuvre ou d?industrie part en bois énergie) 83 ? les statistiques de récolte de bois ne différencient pas les récoltes de bois issues de terres forestières ou de terres défrichées, ? les statistiques de consommation de bois énergie ne distinguent pas la source du bois énergie consommé. Tableau 2 : Récoltes de bois matériau et de bois énergie en Métropole depuis 1990. rapportageUTCATF.xls /OMINEA ANNEE BOIS D'OEUVRE (feuillus) BOIS D'OEUVRE (résineux) BOIS D'INDUSTRIE (feuillus) BOIS D'INDUSTRIE (résineux) BOIS ENERGIE (ktep) (1000 m3) (1000 m3) (1000 m3) (1000 m3) 1990 10 156 15 260 5 194 5 808 7 965 1991 9 724 14 077 5 435 6 283 8 452 1992 9 043 13 340 5 459 6 513 9 231 1993 8 033 12 509 4 732 5 901 9 356 1994 8 131 13 767 5 479 6 876 8 807 1995 8 290 14 374 5 523 7 271 8 155 1996 7 771 13 649 4 820 6 130 8 100 1997 7 845 14 245 5 342 6 495 8 237 1998 7 863 15 107 5 228 6 342 7 899 1999 7 952 15 240 5 366 6 503 7 544 2000 9 598 22 619 5 342 8 561 7 245 2001 7 642 18 952 4 788 8 477 6 981 2002 6 002 16 631 4 913 7 146 6 826 2003 5 719 15 120 5 142 6 283 6 726 2004 5 671 15 240 5 355 6 826 6 851 2005 6 076 14 803 5 413 6 805 6 948 2006 5 854 15 633 5 166 6 818 6 977 2007 6 343 16 427 5 344 6 840 6 606 2008 6 086 15 048 4 983 6 384 6 677 2009 5 228 17 216 4 113 8 235 6 863 2010 5 164 15 922 4 411 9 819 7 514 2011 5 479 15 427 4 418 7 857 7 717 2012 4 924 13 216 4 636 6 414 7 328 2013 4 809 13 624 4 089 5 716 7 791 2014 5 209 14 135 4 726 6 395 8 195 2015 5 127 13 785 4 663 6 039 7 892 2016 5 393 13 696 4 615 6 215 8 200 2017 5 304 14 127 4 584 6 206 8 768 Les prélèvements sont estimés par la méthode « modèle » avec l?équation suivante. Équation 6 (Forêts) P_modèlei = Récoltes_SSPi ? BEF + Récolte_ BE(i) ? (1- %hors_forêt ? %houppiers) ? BEF_BE - R_ Défrichement_Modelei Avec : P_modèlei = Prélèvement de bois l?année i estimé par la méthode « modèle » Récoltes_SSPi = Récoltes commerciale de bois matériau estimée par le SSP pour l?année i BEF = Facteur d?expansion de biomasse applicable aux récoltes de bois matériau Récolte_BE(i) = Récolte de bois énergie estimée pour l?année i %hors_forêt = Part du bois énergie récolté en forêt %houppiers = Part des houppiers exploités pour du bois énergie BEF_BE = Facteur d?expansion de biomasse applicable aux récoltes de bois énergie R_ Défrichement_Modelei = Prélèvement de bois estimé pour l?année i sur les terres défrichées par la méthode basée sur les matrices de changement d?utilisation des terres Figure 6 : Représentation schématique de la méthode (dite « modèle ») d?estimation des émissions liées aux récoltes de bois) 84 Méthode « modèle » ? facteurs d?expansion et de conversion du bois Pour les résultats produits par l?IGN, les volumes de biomasse totale sont obtenus par des tarifs de cubage [595] à savoir des équations qui peuvent s?appliquer aux caractéristiques de chaque arbre (espèce, circonférence, hauteur). Dans la méthode « modèle » il n?est pas possible d?utiliser ces tarifs de cubage, le GIEC propose donc l?utilisation de facteurs d?expansion de biomasse (BEF). Malheureusement ces BEF sont très difficiles à appliquer en dehors de leur propre périmètre d?étude. Pour cette raison, dans la méthode « modèle » les BEF utilisés sont des BEF spécifiques à la forêt française calculés à partir de la ressource sur pied et des tarifs de cubage utilisés par l?IGN. Les facteurs actuellement utilisés dans l?inventaire sont fournis par l?IGN, ils sont très proches des résultats disponibles dans le rapport CARBOFOR [204]. Tableau 3 : Facteurs d?expansion utilisés pour les prélèvements de bois matériau PUREMENT FEUILLU MIXTE PUREMENT CONIFERE PEUPLERAIE CENTRE-EST 1.65 1.45 1.27 1,42 NORD-EST 1.56 1.47 1.25 1,42 NORD-OUEST 1.59 1.53 1.30 1,42 SUD-EST 1.94 1.62 1.39 1,42 SUD-OUEST 1.66 1.52 1.31 1,42 FRANCE 1.63 1.50 1.30 1,42 Pour les facteurs d'expansion souterraine, plusieurs classes sont également distinguées. Les valeurs de 1,28 et 1,30 ont respectivement été retenues pour les peuplements anciens de feuillus et de conifères et les valeurs de 1,48 et 1,37 pour les jeunes peuplements de feuillus et de conifères [204]. Dans le cas du bois de feu, dans la mesure où la composition des essences récoltées n'est pas connue, les facteurs d'expansion retenus sont une valeur moyenne pondérée des facteurs d'expansion pour les feuillus et les conifères. Ces valeurs sont sensiblement variables suivant les années et valent approximativement 1,5 pour le facteur d'expansion branches et 1,29 pour le facteur d'expansion racine. Il en est de même pour la valeur d'infradensité. Figure 7 : Conversion de volumes de bois commercialisés en carbone Les données sur l'infradensité de la biomasse sont spécifiques à chaque essence, aussi bien pour l'estimation de l'accroissement que pour les prélèvements. Tableau 4 : Infradensité utilisées pour les principales essences [598] Essence Densité en tMS/m3 Essence Densité en tMS/m3 FORET L?arbreentier estreconstitué grâceàdesBEF spécifiques Boisd?oeuvre etd?industrie récoltéenforêt (estiméparl?EAB) Boisdefeutotal (estimédansleBilan del?énergie) Boisdefeuissudesarbres récoltéspourdubois d?oeuvre oud?industrie (30%duhouppier) Boisdefeurécolté horsforêt (25%duboisde feutotal) = - ( + + ) Boisdefeuissude déchetsdebois (5%duboisdefeu total) Boistotal récoltéhorsforêtPRAIRIE?CULTURES Boistotal récolté enforêt (gestionforestière +défrichement) Boisdefeurécoltéenforêt spécifiquementpourfairedu boisdefeu L?arbreentier estreconstitué grâceàdesBEF spécifiques Estimation despertesde carboneliéeàlarécoltede boisd?oeuvre etd?industrie Estimation despertesde carboneliéeàlarécoltede boisdefeuenforêt Estimation despertesde carboneliéeàlarécolte deboisdefeuhorsforêt Représentationdelaméthode d?estimationdesémissions liées auxrécoltesdebois (sansdoublecompte) Biomasse aérienne (m3) Biomasse Totale (t de matière sèche) Biomasse Totale (t de carbone) Facteur d?expansion de la biomasse (BEF) Infradensité du bois (D) Taux de carbone (CF) Volume sous écorce (m3) Volume Sur écorce (m3) Taux d?écorce (B) Biomasse Totale (m3) Ratio racinaire/aérien (R) 85 chêne 0.56 sapin, épicéa 0.38 hêtre 0.56 douglas 0.41 châtaignier 0.50 pin maritime 0.44 peuplier 0.36 pin sylvestre 0.43 Les travaux conduits dans le cadre du projet CARBOFOR ont également permis de retenir une valeur de teneur en carbone de la biomasse ligneuse plus adaptée au cas français. La valeur retenue dans les inventaires est de 0,475 très poche de la valeur de 0.47 retenue par le GIEC 2006 par défaut. Combinaison de l?approche « modèle » et de l?approche « directe » Il existe donc deux méthodes pour estimer les prélèvements en forêt, la méthode « modèle » basée sur les lignes directrices du GIEC 2006 et la méthode « directe » de mesure des prélèvements par l?IGN. Ces deux méthodes sont combinées dans l?inventaire de GES actuel et les prélèvements sont estimés à partir de l?équation suivante. Équation 7 (Forêts) Prélèvementi = P_modèlei ? P_Foret_IGN2005/20xx/ P_modèle2005/20xx Avec : Prélèvementi = Prélèvement de bois estimé pour l?année i P_modèlei = Prélèvement de bois estimé pour l?année i à partir des données commerciales de bois matériau et des consommations de bois énergie P_Foret_IGN2005/20xx = Prélèvement de bois estimé sur la période 2005-20xx par la méthode directe de l?IGN P_modèle2005/20xx = Prélèvement de bois estimé sur la période 2005-20xx à partir des données commerciales de bois matériau et des consommations de bois énergie. Figure 8 : Représentation de l?ajustement sur la base des données de prélèvement direct issues de l?IFN Équation 8 (Forêts) P_FFij = Prélèvementij Avec : P_FFij = Prélèvement de bois estimé en forêt restant forêt, par type de forêt (i = 1 to n) et par zone climatique (j = 1 to m) Prélèvementij = Prélèvement de bois estimé, par type de forêt (i = 1 to n) et par zone climatique (j = 1 to m) 16000 17000 18000 19000 20000 21000 22000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 kt C /a n Aprèsajustementsurl'IFN Avantajustement Inventaire(Moyennesur5ans) IFN(Moyennesur5ans) 86 7. Démontrer la cohérence entre les projections et le FRL Recommandation Demonstrate the consistency with the national projections of anthropogenic greenhouse gas emissions reported under Regulation (EU) No 525/2013. Provide explanations for possible differences between national projections and the proposed FRL Item Ann. IV, A. g) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable le Plan Comptable a été revu. Explications détaillées Cohérence méthodologique Du point de vue méthodologique, le calcul de projections établies dans le cadre du règlement UE n° 525/2013 et le calcul d?un niveau de référence forestier (FRL) établi dans le cadre du règlement UE n° 2018/841 sont deux exercices très différents. Le FRL repose sur un modèle forestier. Les projections ne reposent pas sur un modèle, mais sur des hypothèses à dire d?experts sur l?évolution de la forêt, des pratiques sylvicoles et sur des scénarios. Les projections d?émissions et d?absorptions de GES réalisées dans le cadre du règlement (UE) 525/2013 sont réalisées selon deux scenarios : avec mesures existantes et avec mesures additionnelles. Dans les deux cas, la part de Forêt (périmètre différent de celui utilisé pour le FRL qui ne concerne que la forêt restant forêt) est projetée jusqu?en 2035, à partir d?un point de départ connu en 2015. Ce point de départ est donc différent de celui du FRL (2010). Aucun modèle forestier n?est utilisé pour le calcul des projections. En revanche, les données de base utilisées pour les projections et pour le FRL sont les mêmes : données de croissance, mortalité et prélèvement de l?IGN. Cohérence des résultats Dans l?élaboration des projections des hypothèses fortes ont été prises en compte et notamment une hypothèse de stabilité de la production brute et de la mortalité jusqu?en 2035. Ce choix permet de se focaliser sur les effets des pratiques de récoltes. Dans le cadre des travaux sur le FRL le modèle utilisé par l?IGN donne une augmentation conjointe de la production brute et de la mortalité sur la période modélisée jusqu?en 2030. Les dynamiques de production et de mortalité demeurent incertaines car très dépendantes des conditions météorologiques non modélisées pour ces travaux. Ce choix explique en grande partie la tendance à la baisse du puits dans le cadre des projections tandis que le puits demeure à la hausse dans le cadre du FRL. Ensuite, dans le scenario de projection avec mesures existantes, sont intégrées des politiques visant une récolte forestière accrue. Ce n?est pas le cas pour le FRL dans lequel les pratiques sylvicoles sont celles observées sur la période 2000-2009. Par conséquent, la hausse de la récolte prise en compte dans les projections est plus forte que celle modélisée dans le cadre du FRL. 8. Utiliser la surface en Forêt gérée telle qu?indiquée dans l?Annexe IV, Part B (e) i. Recommandation Estimate the FRL based on the area under forest management as indicated in Annex IV, Part B (e) i. [The total area of managed forest land included under the accounting category (as defined in Art 2(1) of the LULUCF Regulation) must be consistent with the latest national GHG inventory. Member States may choose to provide a dynamic development of managed forest land area taking into account afforested and deforested land moving between accounting categories during the compliance period] Item Ann. IV, A. h) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable La section 3.2.2 du Plan Comptable a été complétée. Explications détaillées Section 3.1.1 du PCFN : « Le FRL n'est calculé que pour les terres forestières gérées. Pour la France, une forêt est gérée au sens de la CCNUCC lorsqu?elle fait l?objet d?opérations de gestion forestière visant à administrer ses fonctions écologiques, économiques et sociales. Le terme « opération de gestion forestière » recouvre les actions de coupes ou de travaux forestiers mais également les actions de planification forestière, d?accueil du public en forêt ou de protection des écosystèmes forestiers. Seules les forêts exclusivement soumises aux processus naturels, en raison notamment d?une accessibilité limitée, sont considérées comme non gérées, elles sont estimées à partir des surfaces des « autres forêts » définies par l?IGN qui représentent environ 5% des forêts métropolitaines. Le FRL de la France métropolitaine est estimé sur la base d?une surface évolutive, prenant en compte une estimation des boisements ayant eu lieu pendant la période de référence (2000-2009) qui entraînent une hausse de la superficie forestière, ces boisements arrivant à plus de 20 ans progressivement chaque année au cours des périodes de 2021 à 2030. Cette surface évolutive n?intègre pas les éventuels déboisements, qui, sitôt qu?ils seront connus, seront intégrés a posteriori lors de corrections. » Section 3.2.2 du PCFN : « L?inventaire forestier national fournit une estimation de la superficie des forêts disponibles pour la production de bois au début de l?année 2010. Cette superficie inclut les boisements de moins de 20 ans qui ne répondent pas à la définition des forêts gérées au sens de la CCNUCC. Pour le calcul du FRL, les projections étant effectuées en considérant tous les peuplements de 2010, sans expansion ni 87 régression forestière, il convient d?exclure de la superficie de 2020 les boisements qui avaient moins de 10 ans en 2010, de celle de 2025 les boisements qui avaient moins de 5 ans en 2010, et plus aucun pour la superficie de 2030. Un traitement spécifique visant à exclure la part des jeunes boisements de moins de 20 ans dans le puits de carbone projeté a été mis en place. Figure 9 : Contribution des forêts de moins de 20 ans au calcul des projections L?enquête sur l?occupation du sol du ministère de l?agriculture (enquête Teruti-Lucas) donne chaque année les flux de surfaces forestières en distinguant les boisements, les défrichements et les forêts restant forêts. Cette matrice permet de connaître la part des boisements de moins de 20 ans en 2010 c?est-à-dire de tous les boisements qui sont intervenus depuis 1990, dans la surface boisée 2010 de Teruti-Lucas. Les jeunes boisements représentent ainsi 7,9 % de la surface en 2010. La matrice Teruti-Lucas donne également l?évolution des superficies boisées pour toutes les années comprises entre 1990 et 2010. On en dérive la surface annuelle d?incorporation des boisements dans la catégorie des forêts gérées. Le trait plein dans le graphique de droite montre la décroissance du pool de surface des jeunes boisements au cours des temps. La contribution de ces jeunes boisements au puits de CO2 dans la biomasse vivante est estimée selon la méthode définie par le CITEPA pour l?inventaire CCNUCC de la France. L?écart entre la production à l?hectare des jeunes boisements et celle des forêts gérées est considéré comme stable sur toute la période. Connaissant cet écart et la proportion annuelle des jeunes boisements, il est possible de calculer la contribution de ces boisements dans la production totale annuelle. Cette contribution des boisements de moins de 20 ans à l?année X est finalement retranchée au gain de carbone total projeté pour cette même année X. Concernant les pertes en carbone, la même méthode est appliquée pour la mortalité, en revanche la part des jeunes boisements dans les prélèvements est considérée comme nulle dans l?inventaire GES de la France (pas de coupes dans ce type de peuplement). 9. Démontrer la capacité du modèle à reproduire l?historique de l?inventaire GES Recommandation Demonstrate the ability of the model used to construct the FRL to reproduce historical data from the national GHG inventory. Item Ann. IV, A. h) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable le paragraphe 4.2. du Plan Comptable a été revu. Explications détaillées Afin d?évaluer la « capacité du modèle à reproduire les données historiques de l?inventaire GES sur la période de référence », une reconstitution de l?état en 2000 (estimation peu robuste), puis une projection à partir de cette date ont été réalisées. Si la projection donne un puits forestier moyen à peu près équivalent au puits historique sur la période 2000-2009, cette moyenne cache des désaccords sur la tendance dans l?évolution du puits et sur la contribution des différents phénomènes (croissance, mortalité, prélèvement) à ce puits dans la biomasse vivante. 88 Bilans dans la biomasse vivante projetés et historiques (en tCO2eq/an) Gains dans la biomasse vivante (croissance) projetés et historiques (en tCO2eq/an) Pertes dans la biomasse vivante (prélèvements et mortalité) projetés et historiques (en tCO2eq/an) Plus spécifiquement, les gains dans la biomasse vivante projetés sont plus de 10MtCO2/an inférieurs à ceux de l?inventaire GES historique entre 2000-2009. Les causes de cet écart sont décrites au point 3 du présent document. 89 Certaines de ces causes d?écart sont également valables pour les pertes dans la biomasse vivante (mortalité et prélèvements). Notamment, l?incertitude liée à l?utilisation de données issues d?un échantillonnage statistique, la fragilité de la reconstitution du point de départ en 2000, le lissage produit par la projection qui travaille sur des périodes de 5 ans sont également importantes dans la différence entre données de pertes projetées et historiques. A ces raisons, s?ajoutent : - la non prise en compte des tempêtes Lothar et Martin de décembre 1999. Ces tempêtes ont eu un effet majeur sur la dynamique des prélèvements des années suivant la tempête (2000 à 2002) avec des récoltes supplémentaires liées à cette crise exceptionnelle augmentant d?autant les pertes dans la biomasse vivante. L?effet de cette tempête n?est pas pris en compte dans la simulation puisque cette dernière se base sur un point de départ post-tempête et que le scénario de référence qui lui est appliqué est calculé sans ces années. Pour la tempête Klaus, des prélèvements exceptionnels ont été simulés sur l?année 2009 de la projection partant de 2000 uniquement. - le fonctionnement du paramètre de prélèvement en taux dans le modèle. Le scénario de référence est exprimé dans la projection sous la forme d?un taux de prélèvement dépendant du stock. Alors que les stocks de bois sur pied augmentent sur la période 2000-2009, les volumes récoltés observés diminuent légèrement, le geste de coupe n?étant pas uniquement lié au stock de bois disponible. L?application d?un scénario sous forme d?un taux de prélèvement fixe ne permet donc pas de reproduire la tendance de l?évolution des prélèvements sur la période 2000-2009. 10. Démontrer la cohérence entre l?historique et le FRL Recommandation Demonstrate the consistency between historical data from the national GHG inventory and modelled data for estimating the FRL for the reference period. Item Ann. IV, A. h) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable le paragraphe 4.2. du Plan Comptable a été revu. Explications détaillées L?analyse de la cohérence entre données historiques et projetées est fournie dans les points 3 et 10 du présent document. La proximité des courbes issues de la projection depuis le point de départ 2000 et celle utilisée pour le FRL depuis le point de départ 2010 rend l?analyse valable pour les deux projections. 11. Cohérence sur la comptabilisation des compartiments carbone Recommandation Ensure consistent modelling of carbon pools, in particular across the time series and between Metropolitan France and Overseas Territories. Item Ann. IV, B. b) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable Le Plan Comptable a été revu. Explications détaillées Cohérence générale sur la cohérence entre compartiments carbone L?approche de comptabilisation mise en oeuvre pour le calcul du FRL reprend les mêmes règles et hypothèse que pour l?inventaire national de GES. Les flux de carbone sont comptabilisés pour chaque compartiment, sans double compte : Biomasse vivante : croissance, mortalité de fond, mortalité exceptionnelle (tempêtes, feux), prélèvements (récolte de bois et pertes d?exploitation). Bois mort : gains exceptionnels lors de chablis de tempête (l?année de la tempête) ; pertes exceptionnelles lors de la décomposition des chablis (pertes étalées sur plusieurs années). Litière et sol : hypothèse de neutralité : équilibre entre pertes et gains. Produits bois : gains via les récoltes de bois, et pertes via la fin de vie des produits. Cohérence générale sur la cohérence du traitement des compartiments carbone entre la France métropolitaine et les régions d?Outre?mer. Pour l?outre-mer, l?hypothèse qui est faite dans l?inventaire, et qui est appuyée par des dires d?experts et de la littérature scientifique, est celle de la neutralité de la biomasse vivante, du bois mort, de la litière et des sols en forêt restant forêt ; à l?exception de pertes exceptionnelles liées aux feux de forêt et au brûlage de résidus de récolte ; phénomènes pour lesquels des gaz autres que le CO2 sont aussi émis. Extrait du NIR 2019 : En Outre-mer (zone Kyoto), il n?existe pas de résultats similaires issus d?inventaires forestiers en raison de la faible exploitation forestière et du type de forêt. Des estimations ont donc été produites à partir des données par défaut du GIEC sur les accroissements forestiers. Ces résultats donnent un accroissement supérieur aux pertes dans tous les territoires, il a donc été choisi de manière conservative de conserver une hypothèse de stabilité de la biomasse forestière dans ces territoires en considérant que l?accroissement permet seulement de compenser les récoltes et ne génère pas de puits supplémentaire. 90 Cette hypothèse de neutralité s?appuie sur l?expertise de Guitet et al. (2006) [328]. L?accroissement est donc indirectement estimé à partir du taux de prélèvement, et s?élève à 0.02tC/ha (aérien + racinaire). Pour les terres ayant été boisées depuis moins de 20 ans, la valeur de 1tC/ha comme en métropole est utilisée, en cohérence avec Guitet et al. 2006 (valeur d?accroissement après récolte entre 1.5tC et 2tC/ha). Incertitudes le rôle de puits de la forêt guyanaise Le bilan carbone de l?écosystème forestier en Amazonie est incertain. Certaines études tendent à montrer que la forêt amazonienne en général aurait un rôle de puits, d?autres montrent qu?il s?agirait plutôt d?une source. Ces résultats dépendent de multiples paramètres (périmètre, mesure ou estimation, région, échantillonnage, période?). La prise en compte des phénomènes de surmortalité liée à la variabilité pluvio-climatique ainsi qu?à la dégradation forestière (au-delà de la déforestation) induit des estimations qui remettent parfois en question le rôle de puits de carbone de la forêt amazonienne. Au niveau mondial, à partir de mesures satellitaires couplées aux données de terrain, Baccini et al. (2017) concluent que les espaces forestiers tropicaux seraient une légère source, et non un puits. La croissance ne compenserait pas la déforestation ni la dégradation et perturbation (69% des pertes). L?analyse des données forestières historiques montre que si l?Amazonie joue un rôle de puits de carbone, une tendance au déclin de cette accumulation est observée à long terme (Brienen et al., 2015). Le taux d?accroissement dans la biomasse aérienne a diminué de 2/3 entre les années 1990 et les années 2010. On observer un récent phénomène de stagnation (atteinte d?un plateau) dans la croissance, alors que la mortalité a continué d?augmenter. D?après Philips et Brienen (2017), en Amazonie, la forêt constitue un puits persistant, même s?il s?est affaibli depuis les années 2000. En Guyane, ce puits serait d?ampleur à compenser l?intégralité des émissions générées, y compris par la déforestation et les changements d?occupation des terres. Les forêts de Guyane n?ont pas forcément la même sensibilité aux hausses de mortalité que celles du reste de la région amazonienne. Cette sensibilité reste corrélée à la quantité de biomasse aérienne présente (Johnson, et al. 2016). 12. Fournir les tableaux de résultats Recommandation Provide complete data on historical and projected harvest levels. Provide more detailed description of sustainable forest management practices used in the determination of the FRL. Item Ann. IV, B. c) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable Les tableaux en Annexe ont été ajoutés au Plan Comptable. Explications détaillées Les tableaux fournis en Annexe présentent les informations détaillées, par compartiment, par flux, pour chaque année, en CO2e. Les mêmes informations sont fournies pour l?inventaire de GES historique (1990-2017) et pour la projection (2010-2030). 13. Fournir des informations détaillées sur les surfaces forestières Recommandation Provide the area under forest management consistent with Table 4.A (?Forest land remaining Forest land?) from the latest national GHG inventory using the year preceding the starting point of the projection. Given the use of the dynamic area approach, provide a detailed disaggregated calculation of the managed forest land area at annual time steps for the entire time series since, at least, year 2000. Provide more complete information regarding managed and unmanaged forest area to guarantee that the same information is used for the FRL and the national GHG inventory. Item Ann. Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable La section 3.2.2 a été complétée et un tableau fournit les données de surface. Explications détaillées Section 3.2.2 du PCFN : Forêt non-gérée (non disponible pour la production de bois) Forêt gérée (au sens CCNUCC, prises en compte dans le FRL) Boisements de moins de 20 ans Forêt devenant non- forêt In ve nt ai re G ES é d. d éc . 2 01 8 po ur la F ra nc e m ét ro po lit ai ne se ul em en t 2000 761 873 ha 13 413 124 ha 1 213 478 ha 733 718 ha 2001 761 873 ha 13 422 079 ha 1 225 938 ha 728 614 ha 2002 761 873 ha 13 431 471 ha 1 230 535 ha 723 104 ha 2003 761 873 ha 13 447 249 ha 1 220 304 ha 711 241 ha 2004 761 873 ha 13 483 619 ha 1 197 340 ha 697 201 ha 2005 761 873 ha 13 488 185 ha 1 214 210 ha 704 652 ha 2006 761 873 ha 13 487 371 ha 1 244 308 ha 713 530 ha 91 2007 761 873 ha 13 471 799 ha 1 298 230 ha 732 586 ha 2008 761 873 ha 13 467 855 ha 1 294 220 ha 751 020 ha 2009 761 873 ha 13 480 715 ha 1 277 447 ha 763 291 ha 2010 761 873 ha 13 517 020 ha 1 237 771 ha 760 942 ha Pr oj ec ti on p ou r la F ra nc e m ét ro po lit ai ne s eu le m en t 2011 Non estimé en projection 13 590 524 ha Seule la part des boisements antérieurs à 2010 est estimée pour les soustraire de la projection (les boisements apparaissant entre 2010 et 2030 ne sont pas estimés) Non estimé en projection 2012 13 675 213 ha 2013 13 764 056 ha 2014 13 847 257 ha 2015 13 918 569 ha 2016 13 989 221 ha 2017 14 044 367 ha 2018 14 097 799 ha 2019 14 153 973 ha 2020 14 190 274 ha 2021 14 241 227 ha 2022 14 284 451 ha 2023 14 312 971 ha 2024 14 359 129 ha 2025 14 422 053 ha 2026 14 500 655 ha 2027 14 594 346 ha 2028 14 645 784 ha 2029 14 693 461 ha 2030 14 726 526 ha * En 2010, la forêt gérée (dans le sens CCNUCC, prises en compte dans le FRL) représente 8 183 858 ha pour les départements d?outre-mer inclus dans l?UE. La section 3.2.2 a également été complétée par un paragraphe relatif aux régions d?Outre-mer pour préciser les surfaces considérées. 3.2.2.2 Régions ultrapériphériques françaises (Régions d?Outre?mer) Dans les régions ultrapériphériques (Guyane, Guadeloupe, Martinique, Réunion, Mayotte), toute la superficie est considérée comme gérée au regard de la définition de la CCNUCC. En 2010, la superficie totale de « forêt restant forêt » dans les régions ultrapériphériques considérées dans le PCFN est de 8 183 858 ha, dont la superficie «forêt restant forêt» de Guyane représente 7 982 688 ha. 3.2.2.3 Surface totale couverte par les forêts gérées En 2010, la superficie gérée « forêt restant forêt » utilisée dans le PCFN est de 21 700 878 ha. Elle correspond à la zone déclarée dans l'inventaire national des GES à la CCNUCC sur le périmètre du Protocole de Kyoto, c?est-à-dire la France métropolitaine et les régions d?Outre-mer dites ultrapériphériques (qui correspondent à la partie de la France incluse dans l'UE). Les superficies non gérées ne sont pas prises en compte dans le PCFN et elles ne sont pas considérées comme des superficies associées à des émissions dans le rapport d'inventaire des GES. Les superficies forestières des territoires d'Outre-mer qui ne font pas partie de l'UE (Nouvelle Calédonie, Polynésie Française, Terres Australes et Antarctiques françaises, Wallis et Futuna, Saint-Pierre et Miquelon) ne sont pas non plus prises en compte dans le NFAP (ces territoires représentent 982 000 ha de forêts gérées). 92 14. Fournir des données détaillées sur les dynamiques forestières Recommandation Provide data on increments, dynamic age?characteristics and rotation length. Provide a more detailed description on the share of even and uneven?aged forests and the related information for the strata. Item Ann. Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable Les tables et graphiques en Annexe ont été ajoutés au Plan Comptable. Explications détaillées Les paramètres de dynamiques forestières sont synthétisés dans les tables par strate forestière, et illustrés dans les graphiques pour quelques strates. Les paramètres de dynamiques forestières sont les suivants : - le taux de passage et le recrutement (ou la production à l?hectare pour les peupleraies) représentant le paramètre de croissance ; - le taux de mortalité (ou la mortalité à l?hectare pour les peupleraies) représentant le paramètre de mortalité ; - le taux de prélèvement (global pour la plupart des strates ou en éclaircie et en coupe rase pour les peupleraies) représentant le paramètre de récolte. Extrait des annexes du PCFN : ??? 15. Désagréger les (récoltes historiques et projetées) en fonction de l?usage énergétique et non?énergétique Recommandation Provide historical and future harvesting rates disaggregated between energy and non?energy uses. Item Ann. IV, B. e) iv Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable Le tableau en Annexe a été ajouté au Plan Comptable. Explications détaillées Voir Annexes. INVALIDE) (ATTENTION: OPTION tCO2e) 1 0 1 0 0 0 0 1 1 50 4.3.5 Outre?Mer : Mayotte Mayotte 2021?2025 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 732 0 732 NE NE NE NE 732 732 CH4 (en tCO2e) 52 0 52 NE NE NE NE 52 52 N2O (en tCO2e) 76 0 76 NE NE NE NE 76 76 total (en tCO2e) 859 0 859 0 0 0 0 859 859 Mayotte 2026?2030 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 732 0 732 NE NE NE NE 732 732 CH4 (en tCO2e) 52 0 52 NE NE NE NE 52 52 N2O (en tCO2e) 76 0 76 NE NE NE NE 76 76 total (en tCO2e) 859 0 859 0 0 0 0 859 859 4.3.6 Outre?Mer : la Réunion La Réunion 2021?2025 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 11 599 0 11 599 NE NE NE NE 11 599 11 599 CH4 (en tCO2e) 826 0 826 NE NE NE NE 826 826 N2O (en tCO2e) 545 0 545 NE NE NE NE 545 545 total (en tCO2e) 12 970 0 12 970 0 0 0 0 12 970 12 970 La Réunion 2026?2030 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 11 599 0 11 599 NE NE NE NE 11 599 11 599 CH4 (en tCO2e) 826 0 826 NE NE NE NE 826 826 N2O (en tCO2e) 545 0 545 NE NE NE NE 545 545 total (en tCO2e) 12 970 0 12 970 0 0 0 0 12 970 12 970 51 4.3.7 Outre?Mer : total Total Outre?mer 2021?2025 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 160 665 0 160 665 0 0 0 0 160 665 160 665 CH4 (en tCO2e) 17 582 0 17 582 0 0 0 0 17 582 17 582 N2O (en tCO2e) 4 288 0 4 288 0 0 0 0 4 288 4 288 total (en tCO2e) 182 535 0 182 535 0 0 0 0 182 535 182 535 Total Outre?mer 2026?2030 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 160 665 0 160 665 0 0 0 0 160 665 160 665 CH4 (en tCO2e) 17 582 0 17 582 0 0 0 0 17 582 17 582 N2O (en tCO2e) 4 288 0 4 288 0 0 0 0 4 288 4 288 total (en tCO2e) 182 535 0 182 535 0 0 0 0 182 535 182 535 4.3.8 France entière (métropole et Outre?mer) France entière 2021?2025 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 -42 197 829 -12 193 153 -54 390 982 1 106 878 0 0 -3 106 740 ?56 390 844 ?53 284 104 CH4 (en tCO2e) 652 327 0 652 327 0 0 0 0 652 327 652 327 N2O (en tCO2e) 339 227 0 339 227 0 0 0 0 339 227 339 227 total (en tCO2e) -41 206 275 -12 193 153 -53 399 428 1 106 878 0 0 -3 106 740 ?55 399 290 ?52 292 549 France entière 2026?2030 biomasse vivante aérienne biomasse vivante souterraine total biomasse vivante bois mort litière carbone organique du sol produits ligneux récoltés FRL FRL avec oxy. Instantanée des PLR tCO2 -43 337 282 -12 516 519 -55 853 801 671 356 0 0 -3 386 830 ?58 569 275 ?55 182 445 CH4 (en tCO2e) 684 381 0 684 381 0 0 0 0 684 381 684 381 N2O (en tCO2e) 355 988 0 355 988 0 0 0 0 355 988 355 988 total (en tCO2e) -42 296 913 -12 516 519 -54 813 432 671 356 0 0 -3 386 830 ?57 528 906 ?54 142 076 52 ANNEXES Références Listedes58stratesforestièresetleurtauxdeprélèvement Exemplesdeparamètresdedynamiquesforestièrespourquelquesstrates Résultatsdétaillésparcompartiment,parfluxetcomparaisonentrel?inventaireetlesprojections Calculduratioentreusagesolideeténergétiquedubois Détaildesrécoltesdeboisparusage Détaildurecalage 53 RÉFÉRENCES Agreste(2018).ChiffresetDonnéesAgriculturen°249? Récoltedeboisetproductiondesciagesen2017. BDIFF:basededonnéessurlesfeuxdeforêt.bdiff.ifn.fr Citepa, 2017 Rapport National d?Inventaire pour la France au titre de la Convention cadre des Nations UniessurlesChangementsClimatiquesetduProtocole deKyoto Colin, A., and Thivolle?Cazat, A. (2016). 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Wernsdörfer,H.,Colin,A.,Bontemps, J.?D.,Chevalier, H.,Pignard,G.,Caurla,S.,Leban,J.?M.,Hervé,J.?C.,and Fournier, M. (2012). Large?scale dynamics of a heterogeneous forest resource are driven jointly by geographicallyvaryinggrowthconditions,treespecies compositionandstandstructure.Ann.For.Sci.69,829? 844. 54 LISTE DES 58 STRATES FORESTIÈRES ET LEUR TAUX DE PRÉLÈVEMENT Caractéristiques,ressourceinitiale,paramètresduscénarioderéférence Nom Lienavecles116strates desétudesnationales précédentes Typedeforêt Essenceobjectif Propriété GRECO Modèleutilisé FEU_01 FF01?FF02 Ferméefeuillue Châtaignier Privé A&B&C&D&E&G(Est) parclassede diamètre FEU_02 FF03 Ferméefeuillue Châtaignier Privé F&G(Ouest) FEU_03 FF04?FF05?FF06 Ferméefeuillue Robinier Privé A&B&C&D&E&F&G FEU_04 FF07?FF08?FF10?FF67 Ferméefeuillue Autresfeuillus Public A&B&C&F FEU_05 FF09?FF17 Ferméefeuillue Autresfeuillus Public&Privé D&E FEU_06 FF10?FF19?FF66 Ferméefeuillue Autresfeuillus Public&Privé G FEU_07 FF11?FF12?FF20?FF21 Ferméefeuillue Autresfeuillus Public&Privé H&I FEU_08 FF13?FF22?FF44 Ferméefeuillue Autresfeuillusetchênepubescent Public&Privé J FEU_09 FF14?FF15?FF65 Ferméefeuillue Autresfeuillus Privé A&B(Centre) FEU_10 FF15?FF65 Ferméefeuillue Autresfeuillus Privé B(Nord) FEU_11 FF16?FF65 Ferméefeuillue Autresfeuillus Privé C FEU_12 FF18?FF66 Ferméefeuillue Autresfeuillus Privé F FEU_13 FF23?FF45?FF48 Ferméefeuillue Tousfeuillus Public&Privé K FEU_14 FF24?FF25?FF30 Ferméefeuillue Chênesnobles Domanial A&B&F&G(saufBourgogne) FEU_15 FF26?FF29 Ferméefeuillue Chênesnobles Public C&D&E&G(Bourgogne) FEU_16 FF27?FF28?FF30 Ferméefeuillue Chênesnobles Communal A&B&F&G(saufBourgogne) FEU_17 FF31 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé A FEU_18 FF32 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé B(Centre) FEU_19 FF33 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé B(Nord) FEU_20 FF34 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé C&D FEU_21 FF35?FF38?FF39?FF43 Ferméefeuillue Chênesnoblesetpubescent Privé E&H&I FEU_22 FF36 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé F FEU_23 FF37 Ferméefeuillue Chênesnobles Privé G FEU_24 FF40?FF42 Ferméefeuillue Chênepubescent Privé A&B&F(Nord)&G FEU_25 FF41 Ferméefeuillue Chênepubescent Privé F(Sud) FEU_26 FF46?FF47 Ferméefeuillue Chênevert Public&Privé G&H&I&J FEU_27 FF49?FF50?FF67 Ferméefeuillue Frênecommun Public&Privé A&B&C FEU_28 FF51?FF53 Ferméefeuillue Hêtre Public C FEU_29 FF52?FF54 Ferméefeuillue Hêtre Public D&E 55 FEU_30 FF55?FF59 Ferméefeuillue Hêtre Public&Privé A&B FEU_31 FF56?FF62 Ferméefeuillue Hêtre Public&Privé F&G FEU_32 FF57?FF63 Ferméefeuillue Hêtre Public&Privé H FEU_33 FF58?FF64 Ferméefeuillue Hêtre Public&Privé I FEU_34 FF60?FF61 Ferméefeuillue Hêtre Privé C&D&E RES_01 FR01?FR05?FR29 Ferméerésineuse Autresrésineuxetpinsylvestre Public&Privé A&B parclassede diamètre RES_02 FR01?FR06?FR27?FR30 Ferméerésineuse Autresrésineuxetpinsylvestre Public&Privé C&D&E RES_03 FR01?FR03?FR07?FR10 Ferméerésineuse Autresrésineux Public&Privé F&I RES_04 FR01?FR08?FR25?FR28 Ferméerésineuse Autresrésineux Public&Privé G RES_05 FR02?FR09?FR17?FR25 Ferméerésineuse Autresrésineux Public&Privé H RES_06 FR04?FR11?FR33?FR34 Ferméerésineuse Autresrésineux Public&Privé J&K RES_07 FR12?FR13?FR14 Ferméerésineuse Douglas Public&Privé A&B&C&D&E RES_08 FR12?FR15 Ferméerésineuse Douglas Public&Privé F&G&I RES_09 FR18?FR19 Ferméerésineuse Pind'alep Public&Privé H&I&J&K RES_10 FR20?FR23 Ferméerésineuse Pinslaricioetmaritime Privé A&B RES_11 FR21?FR22?FR26?FR28 Ferméerésineuse Pinsmaritimeetsylvestre Public A&B&F RES_12 FR24 Ferméerésineuse Pinmaritime Privé F RES_13 FR31 Ferméerésineuse Pinsylvestre Privé F&G RES_14 FR32 Ferméerésineuse Pinsylvestre Privé H RES_15 FR35?FR36?FR38 Ferméerésineuse Sapinetépicéa Public D&E RES_16 FR37?FR41 Ferméerésineuse Sapinetépicéa Public&Privé A&B&C RES_17 FR39?FR44 Ferméerésineuse Sapinetépicéa Public&Privé F&G RES_18 FR42?FR43 Ferméerésineuse Sapinetépicéa Privé D&E RES_19 FR10?FR16?FR40?FR45?FR46 Ferméerésineuse Sapinetépicéa Public&Privé H&I OUV_01 OF01 Ouvertefeuillue Feuillus Public&Privé A&B&C&F parclassede diamètre OUV_02 OF02 Ouvertefeuillue Feuillus Public&Privé D&E&G&H&I OUV_03 OR01 Ouverterésineuse Résineux Public&Privé A&B&C&D&E&F&G&H&I PEU_01 Peupleraie Peuplier Public&Privé A&F&G&I&J parclassed'âge PEU_02 Peupleraie Peuplier Public&Privé B&C&D&E Nom Ressourceinitialeen2010 Paramètresduscénarioderéférence Tauxde prélèvement projeté (en%dela productionentre 2010et2030) Nombre de points Répartitiondespointspar classedesurfaceterrière (sous?strates<20/20?30/ >30m²/ha)** Volumeen2010 (enmilliersdem3 boisforttige) Répartitiondu volumepar structure (équien/inéquien) *** Param.moy. deproduction (en%destiges ouenm3/ha)* Param.moy. de recrutement (entiges/ ha/5ans)* Param.moy. demortalité (en%destiges ouenm3/ha)* Param.moy. de prélèvement (en%destiges, duvolumeoude lasurface)* FEU_01 770 29%/24%/48% 68886 42%/58% 33% 160 4% 4% 50% 56 FEU_02 653 38%/25%/37% 49376 43%/57% 36% 234 3% 7% 56% FEU_03 428 52%/26%/22% 26473 47%/53% 37% 162 2% 8% 50% FEU_04 828 57%/28%/15% 46432 54%/46% 33% 116 1% 9% 65% FEU_05 368 48%/26%/26% 22899 44%/56% 33% 149 2% 8% 31% FEU_06 573 53%/23%/24% 34237 40%/58% 31% 137 3% 3% 29% FEU_07 478 52%/24%/24% 31487 47%/51% 30% 118 4% 1% 9% FEU_08 735 69%/20%/12% 31519 48%/48% 22% 79 4% 1% 17% FEU_09 548 57%/22%/22% 27542 50%/50% 38% 205 3% 4% 29% FEU_10 578 55%/23%/22% 31342 56%/44% 48% 175 1% 5% 32% FEU_11 531 53%/24%/23% 31811 46%/53% 41% 141 2% 5% 39% FEU_12 400 58%/21%/21% 20992 50%/50% 44% 157 2% 2% 18% FEU_13 403 53%/22%/25% 26153 39%/59% 24% 130 3% 0% 7% FEU_14 618 38%/37%/25% 57039 84%/16% 34% 94 1% 10% 88% FEU_15 1350 39%/40%/21% 105673 69%/31% 32% 90 1% 10% 83% FEU_16 313 41%/36%/22% 24784 58%/42% 35% 91 1% 7% 57% FEU_17 533 41%/29%/30% 37025 64%/36% 38% 108 2% 4% 36% FEU_18 1744 42%/34%/24% 140794 43%/57% 35% 91 2% 6% 46% FEU_19 846 38%/36%/26% 71621 71%/29% 37% 80 1% 8% 68% FEU_20 896 39%/32%/29% 70565 59%/41% 34% 92 1% 5% 45% FEU_21 516 49%/29%/22% 31166 53%/47% 28% 80 3% 1% 24% FEU_22 841 51%/28%/22% 59359 69%/31% 35% 87 2% 6% 48% FEU_23 1212 35%/30%/35% 101576 55%/44% 33% 87 2% 5% 44% FEU_24 503 57%/25%/18% 24640 43%/57% 19% 79 2% 5% 32% FEU_25 860 56%/24%/20% 49128 59%/41% 23% 77 1% 4% 34% FEU_26 701 71%/19%/10% 20558 65%/33% 16% 104 1% 1% 21% FEU_27 803 45%/28%/27% 58099 62%/38% 41% 141 2% 7% 43% FEU_28 596 52%/33%/15% 41341 86%/14% 37% 94 1% 13% 78% FEU_29 368 36%/34%/30% 35878 86%/14% 36% 91 1% 13% 84% FEU_30 375 48%/30%/22% 28805 88%/12% 44% 66 1% 12% 92% FEU_31 575 29%/21%/50% 62095 59%/41% 29% 73 2% 5% 46% FEU_32 340 21%/26%/52% 39706 69%/30% 31% 82 3% 2% 23% FEU_33 406 29%/30%/41% 39795 64%/35% 27% 67 1% 1% 12% FEU_34 403 31%/28%/41% 41816 82%/17% 36% 60 1% 6% 49% RES_01 390 36%/24%/40% 33197 92%/8% 46% 83 2% 10% 83% RES_02 369 34%/26%/40% 33883 91%/9% 34% 113 2% 8% 77% RES_03 242 45%/19%/36% 16580 63%/37% 30% 70 3% 1% 21% RES_04 313 36%/22%/41% 34023 82%/18% 36% 78 3% 10% 52% 57 RES_05 507 45%/28%/28% 37970 74%/25% 17% 57 3% 1% 24% RES_06 324 57%/18%/25% 24861 47%/50% 27% 78 2% 2% 15% RES_07 332 34%/24%/41% 35077 96%/4% 59% 86 2% 12% 69% RES_08 698 41%/18%/41% 77704 93%/7% 68% 82 2% 10% 58% RES_09 372 69%/18%/12% 16235 53%/43% 35% 50 2% 2% 20% RES_10 451 37%/29%/34% 36680 89%/11% 47% 86 1% 7% 49% RES_11 299 56%/28%/16% 18874 94%/6% 43% 63 1% 10% 70% RES_12 1133 72%/17%/11% 73471 95%/5% 48% 55 2% 20% 82% RES_13 473 40%/22%/38% 40088 87%/12% 28% 56 2% 5% 44% RES_14 347 45%/27%/27% 21881 76%/23% 11% 61 3% 1% 23% RES_15 593 21%/22%/56% 77640 84%/16% 50% 110 1% 14% 88% RES_16 333 29%/26%/45% 35296 93%/7% 48% 104 2% 14% 77% RES_17 772 20%/17%/63% 114666 89%/10% 50% 97 2% 15% 96% RES_18 388 22%/17%/61% 57997 80%/20% 51% 109 1% 14% 91% RES_19 666 16%/20%/64% 102044 63%/37% 38% 88 2% 5% 50% OUV_01 220 nonconcerné 2184 nondéterminé 29% 58 2% 5% 37% OUV_02 235 nonconcerné 2136 nondéterminé 16% 45 5% 2% 18% OUV_03 263 nonconcerné 4905 nondéterminé 44% 40 2% 4% 35% PEU_01 387 nonconcerné 8941 100%/0% 15m3/ha/an nonconcerné 0,6m3/ha/an 1%/18% 69% PEU_02 1011 nonconcerné 20619 100%/0% 14m3/ha/an nonconcerné 1,6m3/ha/an 11%/29% 102% Précisionssurlestablesparstrates: *Lesvaleursprésentéescorrespondentàlamoyennedesparamètresdedynamiqueforestièredel'ensembledesclassesdediamètreoud'âgeetdesurfaceterrière.Lesunitésdeces paramètresdépendentdutypedemodèleutilisé: ?Pourlemodèleparclassedediamètre,leparamètredeproductioncorrespondàuntauxdepassagedestigesdanslaclassedediamètresupérieuresurunepériodede5ans(en%);le paramètrederecrutementàunnombredetigesarrivantdanslapremièreclassedediamètreparhectaresur5ans;leparamètredemortalitéàlaproportiondetigesmourantsurune périodede5ans(en%);etleparamètredeprélèvementàlaproportiondetigescoupéessurunepériodede5ans(en%). ?Pourlemodèleparclassed'âge,leparamètredeproductionestexpriméenm3/ha/anboisforttige,demêmepourleparamètredemortalité;leparamètredeprélèvementestconstitué de2valeurs:enpremier,letauxdeprélèvementenéclaircie(en%duvolumesur5ans)etensecond,letauxdeprélèvementencouperase(en%delasurfacesur5ans). **Lasous?stratificationen3classesdesurfaceterrière (inférieurà20m²/ha,de20à30m²/haetsupérieurà30m²/ha)permetdeprendreencompte l'effetde ladensitésur les paramètresdeproduction,derecrutementetdemortalité.Larépartitiondespointsdanslesdifférentessous?stratesévolueaucoursdelaprojection(seulelarépartitioninitialeest indiquéeici). ***Lecaractèreéquien/inéquienaétéapprochéavecunindicateurdestructureforestièredupeuplement.Yontétéconsidéréscommeéquienslespeuplementsdetaillisetlesfutaies régulièresausensd'unefaiblehétérogénéitédeshauteursdesarbres(desâgesdifférentspeuventyco?exister). 58 EXEMPLES DE PARAMÈTRES DE DYNAMIQUES FORESTIÈRES POUR QUELQUES STRATES 59 60 61 RÉSULTATS DÉTAILLÉS a é rie n ra c ina ire a é rie n ra c ina ire année tCO2e tCO2 e tCO2 e tCO2 e 1990 -100 144 395 -28 631 629 1991 -100 767 933 -28 812 751 1992 -101 423 098 -29 002 516 1993 -102 109 628 -29 200 862 1994 -102 772 945 -29 391 736 1995 -103 462 937 -29 592 496 1996 -104 181 409 -29 800 581 1997 -104 922 933 -30 014 894 1998 -105 669 467 -30 230 058 1999 -106 345 066 -30 425 615 2000 -107 155 844 -30 658 792 2001 -107 924 117 -30 880 609 2002 -108 661 804 -31 092 793 2003 -109 493 835 -31 332 068 2004 -110 497 017 -31 619 507 2005 -111 262 097 -31 837 339 2006 -111 999 658 -32 046 316 2007 -112 676 538 -32 235 136 2008 -113 812 426 -32 564 416 2009 -116 414 251 -33 274 161 2010 -113 131 331 -32 382 510 -107 286 062 -30 635 967 2011 -109 655 121 -31 381 325 -108 673 831 -31 036 154 2012 -109 076 361 -31 194 331 -110 061 601 -31 436 341 2013 -110 222 569 -31 538 106 -111 449 371 -31 836 527 2014 -108 751 100 -31 143 879 -112 837 141 -32 236 714 2015 -110 617 942 -31 659 743 -114 224 911 -32 636 901 2016 -110 742 896 -31 696 490 -114 925 716 -32 834 415 2017 -110 808 768 -31 715 986 -115 626 521 -33 031 929 2018 -116 327 326 -33 229 443 2019 -117 028 132 -33 426 958 2020 -117 728 937 -33 624 472 2021 -118 853 450 -33 947 083 2022 -119 977 963 -34 269 695 2023 -121 102 476 -34 592 306 2024 -122 226 989 -34 914 918 2025 -123 351 502 -35 237 529 2026 -124 276 534 -35 500 285 2027 -125 201 566 -35 763 042 2028 -126 126 597 -36 025 798 2029 -127 051 629 -36 288 554 2030 -127 976 661 -36 551 310 -110 989 759 -31 754 114 -121 102 476 -34 592 306 -126 126 597 -36 025 7982026-2030 2021-2025 croissance P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n IGN no v 2019. po int de départ 2010 a v a nt re c a la g e 2000-2009 62 a é rie n ra c ina ire a é rie n ra c ina ire année tCO2 e tCO2e tCO2 e tCO2 e 1990 9 107 572 2 593 723 1991 9 149 795 2 605 748 1992 9 194 294 2 618 421 1993 9 240 938 2 631 705 1994 9 294 355 2 646 917 1995 9 357 588 2 664 925 1996 9 413 868 2 680 953 1997 9 471 923 2 697 486 1998 9 526 836 2 713 125 1999 9 578 035 2 727 705 2000 9 648 005 2 747 632 2001 9 711 437 2 765 697 2002 9 772 892 2 783 198 2003 9 840 024 2 802 317 2004 9 926 849 2 827 044 2005 9 989 125 2 844 779 2006 10 049 662 2 862 019 2007 10 096 486 2 875 354 2008 11 420 195 3 252 330 2009 11 287 257 3 214 471 2010 10 746 797 3 060 554 12 798 506 3 646 078 2011 12 744 261 3 629 407 12 945 109 3 687 616 2012 12 610 499 3 591 314 13 091 712 3 729 154 2013 12 563 029 3 577 795 13 238 314 3 770 693 2014 13 176 349 3 752 461 13 384 917 3 812 231 2015 12 418 950 3 536 763 13 531 520 3 853 770 2016 12 430 639 3 540 092 13 750 327 3 916 129 2017 12 436 021 3 541 625 13 969 134 3 978 488 2018 14 187 941 4 040 847 2019 14 406 748 4 103 206 2020 14 625 555 4 165 566 2021 14 762 952 4 204 478 2022 14 900 349 4 243 390 2023 15 037 746 4 282 302 2024 15 175 143 4 321 214 2025 15 312 540 4 360 126 2026 15 494 973 4 411 955 2027 15 677 405 4 463 784 2028 15 859 838 4 515 614 2029 16 042 270 4 567 443 2030 16 224 703 4 619 272 10 174 193 2 897 484 15 037 746 4 282 302 15 859 838 4 515 614 mortalité de fond inventaire GES éd. déc . 2018 (1) pro jec tio n IGN no v 2019. po int de départ 2010 a v a nt re c a la g e 2000-2009 2021-2025 2026-2030 P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) 63 mortalité exceptionnelle inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n Citepa a é rie n ra c ina ire é m is s io ns (a é rie n) é m is s io ns (a é rie n) année tCO2 e tCO2 e tCO2e tCO2 e 1990 1 782 375 1991 288 827 1992 388 511 1993 430 189 1994 445 078 1995 589 250 1996 501 507 1997 685 973 1998 600 527 1999 51 437 381 14 648 728 349 781 2000 549 786 2001 396 758 2002 1 408 393 2003 1 490 670 2004 318 425 2005 519 343 2006 181 975 2007 201 264 2008 176 924 2009 16 519 501 4 704 549 479 616 2010 343 734 2011 333 812 2012 293 684 2013 98 992 2014 241 060 2015 488 555 2016 387 667 2017 491 572 2018 454 388 2019 454 388 2020 454 388 2021 454 388 2022 454 388 2023 454 388 2024 454 388 2025 454 388 2026 454 388 2027 454 388 2028 454 388 2029 454 388 2030 454 388 1 651 950 470 455 572 316 454 388 454 388 feux de forêt P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) inventaire GES éd. déc . 2018 (1) tempête 2000-2009 2021-2025 2026-2030 64 R é c o lte s , a é rie n R é c o lte s , ra c ina ire pe rte s : dé c o m po s it io n pe rte s : brûla g e in s itu (a é rie n) to ta l pré lè v e m e nts do nt pe rte s année tCO2e tCO2 e tCO2 e tCO2 e tCO2 e 1990 48 370 755 19 149 214 6 576 305 8 154 992 82 251 267 1991 49 968 164 19 749 045 6 782 328 8 705 001 85 204 538 1992 50 953 486 20 096 992 6 899 601 8 906 052 86 856 131 1993 49 447 547 19 460 137 6 675 598 8 618 354 84 201 636 1994 49 617 587 19 603 432 6 723 641 8 506 859 84 451 518 1995 50 014 374 19 801 776 6 790 416 8 561 551 85 168 117 1996 46 788 922 18 501 635 6 344 354 8 024 952 79 659 863 1997 47 742 004 18 898 432 6 481 296 8 172 536 81 294 268 1998 48 208 894 19 104 225 6 549 236 8 215 819 82 078 175 1999 45 815 337 18 206 756 6 243 701 7 767 048 78 032 842 2000 56 329 274 22 480 228 7 689 616 8 999 005 95 498 123 2001 49 441 142 19 763 036 6 753 947 7 903 187 83 861 311 2002 44 409 449 17 733 221 6 060 940 7 200 416 75 404 026 2003 43 022 231 17 118 902 5 858 113 7 132 188 73 131 434 2004 42 608 647 16 977 607 5 809 342 7 006 268 72 401 864 2005 41 971 479 16 721 114 5 725 984 6 959 133 71 377 709 2006 40 500 125 16 192 674 5 539 966 6 573 436 68 806 202 2007 39 928 146 16 008 251 5 478 410 6 433 167 67 847 973 2008 37 747 221 15 126 511 5 178 821 6 165 358 64 217 912 2009 40 884 117 16 490 879 5 621 202 6 401 986 69 398 185 2010 44 310 492 17 782 385 6 063 681 7 021 933 75 178 491 2011 44 018 329 17 569 275 6 000 857 7 158 150 74 746 611 2012 41 883 184 16 621 552 5 686 155 7 029 419 71 220 311 2013 40 712 721 16 172 230 5 529 317 6 790 497 69 204 765 2014 43 287 025 17 197 064 5 882 372 7 214 334 73 580 796 2015 42 910 525 17 029 250 5 826 270 7 195 819 72 961 864 2016 44 109 120 17 494 259 5 986 690 7 472 625 75 062 694 2017 45 287 520 17 959 804 6 143 430 7 652 825 77 043 578 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 43 684 183 17 461 242 5 971 634 7 077 414 74 194 474 2026-2030 inventaire GES éd. déc . 2018 prélèvement (récoltes+pertes) (en forêt) P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) 2000-2009 2021-2025 65 P ré lè v e m e nt a é rie n (do nt pe rte s ) P ré lè v e m e nt ra c ina ire (do nt pe rte s ) to ta l (do nt pe rte s ) do nt pe rte s : brûla g e in s itu (a é rie n) (2 ) do nt pe rte s : dé c o m po pe rte s to ta le s IGN année tCO2 e tCO2 e tCO2 e tCO2e tCO2e tCO2 e 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 50 278 453 14 400 945 64 679 398 801 463 8 493 945 13 887 618 2011 50 936 463 14 588 692 65 525 155 811 943 8 423 417 13 887 618 2012 51 594 473 14 776 440 66 370 913 822 423 8 352 889 13 887 618 2013 52 252 483 14 964 187 67 216 670 832 903 8 282 360 13 887 618 2014 52 910 493 15 151 934 68 062 427 843 383 8 211 832 13 887 618 2015 53 568 503 15 339 682 68 908 185 853 863 8 141 303 13 887 618 2016 54 206 634 15 522 420 69 729 054 864 035 8 072 850 13 887 618 2017 54 844 766 15 705 158 70 549 924 874 207 8 004 397 13 887 618 2018 55 482 897 15 887 897 71 370 794 884 378 7 935 944 13 887 618 2019 56 121 028 16 070 635 72 191 664 894 550 7 867 491 13 887 618 2020 56 759 160 16 253 373 73 012 533 904 722 7 799 038 13 887 618 2021 57 345 439 16 421 235 73 766 674 914 067 7 736 149 13 887 618 2022 57 931 718 16 589 097 74 520 815 923 411 7 673 261 13 887 618 2023 58 517 996 16 756 959 75 274 955 932 756 7 610 373 13 887 618 2024 59 104 275 16 924 820 76 029 096 942 101 7 547 484 13 887 618 2025 59 690 554 17 092 682 76 783 236 951 446 7 484 596 13 887 618 2026 60 320 521 17 273 085 77 593 606 961 487 7 417 018 13 887 618 2027 60 950 488 17 453 488 78 403 976 971 529 7 349 441 13 887 618 2028 61 580 455 17 633 890 79 214 345 981 570 7 281 863 13 887 618 2029 62 210 422 17 814 293 80 024 715 991 612 7 214 286 13 887 618 2030 62 840 389 17 994 696 80 835 085 1 001 653 7 146 708 13 887 618 58 517 996 16 756 959 75 274 955 932 756 7 610 373 13 887 618 61 580 455 17 633 890 79 214 345 981 570 7 281 863 13 887 618 pro jec tio n IGN no v 2019. po int de départ 2010 a v a nt re c a la g e P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) 2000-2009 2021-2025 2026-2030 prélèvement (récoltes+pertes) (en forêt) 66 a é rie n ra c ina ire to ta l a é rie n + ra c ina ire a é rie n ra c ina ire a é rie n + ra c ina ire année tCO2e tCO2e tCO2 e tCO2 e tCO2 e tCO2 e 1990 -26 152 396 -6 888 691 -33 041 087 1991 -25 873 818 -6 457 958 -32 331 776 1992 -25 081 154 -6 287 103 -31 368 257 1993 -27 697 001 -7 109 021 -34 806 022 1994 -28 185 425 -7 141 387 -35 326 813 1995 -28 149 758 -7 125 795 -35 275 553 1996 -33 107 805 -8 617 994 -41 725 799 1997 -32 369 201 -8 418 976 -40 788 177 1998 -32 568 153 -8 412 709 -40 980 862 1999 14 846 217 5 157 574 20 003 791 2000 -23 940 158 -5 430 931 -29 371 089 2001 -33 717 645 -8 351 876 -42 069 522 2002 -39 809 714 -10 576 374 -50 386 088 2003 -42 150 609 -11 410 850 -53 561 459 2004 -44 827 486 -11 814 857 -56 642 343 2005 -46 097 033 -12 271 446 -58 368 479 2006 -49 154 494 -12 991 623 -62 146 117 2007 -50 539 065 -13 351 532 -63 890 597 2008 -53 123 906 -14 185 575 -67 309 480 2009 -35 220 571 -8 864 263 -44 084 833 2010 -44 644 694 -11 539 571 -56 184 265 -38 292 059 -11 230 118 -49 522 178 2011 -39 399 712 -10 182 643 -49 582 355 -38 875 059 -11 400 618 -50 275 677 2012 -41 573 421 -10 981 465 -52 554 885 -39 488 256 -11 571 128 -51 059 384 2013 -44 528 013 -11 788 082 -56 316 095 -40 256 006 -11 741 648 -51 997 653 2014 -38 949 959 -10 194 354 -49 144 313 -40 686 986 -11 912 177 -52 599 163 2015 -41 777 823 -11 093 731 -52 871 554 -41 012 531 -12 082 716 -53 095 247 2016 -40 356 156 -10 662 139 -51 018 295 -40 946 874 -12 035 373 -52 982 247 2017 -38 797 401 -10 214 557 -49 011 957 -40 676 422 -11 988 032 -52 664 454 2018 -40 547 057 -11 940 692 -52 487 749 2019 -40 380 507 -11 893 354 -52 273 861 2020 -40 213 955 -11 846 018 -52 059 973 2021 -40 605 576 -11 961 726 -52 567 303 2022 -40 997 195 -12 077 438 -53 074 633 2023 -41 388 812 -12 193 151 -53 581 963 2024 -41 780 427 -12 308 866 -54 089 293 2025 -42 172 039 -12 424 584 -54 596 623 2026 -42 274 508 -12 455 229 -54 729 738 2027 -42 376 978 -12 485 875 -54 862 852 2028 -42 479 448 -12 516 520 -54 995 967 2029 -42 581 918 -12 547 164 -55 129 082 2030 -42 684 389 -12 577 807 -55 262 197 -41 858 068 -10 924 933 -52 783 001 -41 388 810 -12 193 153 -53 581 963 -42 479 448 -12 516 519 -54 995 967 bilan biomasse vivante après recalage P ér io d e d e ré fé re n ce inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n 2000-2009 2021-2025 2026-2030 FR L (1 ) FR L (2 ) 67 tempête inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n IGN inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n IGN inventaire GES éd. déc . 2018 inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n Citepa inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n IGN inventaire GES éd. déc . 2018 pro jec tio n to ta l a é rie n + ra c ina ire to ta l a é rie n + ra c ina ire a é rie n + ra c ina ire a é rie n + ra c ina ire a é rie n + ra c ina ire é m is s io n s (a é rie n) é m is s io n s (a é rie n) to ta l pré lè v e m e nts do nt to ta l (do nt pe rte s ) to ta l a é rie n + ra c ina ire a é rie n + ra c ina ire année tCO2 e tCO2 e tCO2 e tCO2e tCO2e tCO2e tCO2e tCO2 e tCO2 e tCO2e tCO2e 1990 -128 776 02 4 11 701 295 1 78 2 375 8 2 251 2 67 -33 0 41 08 7 1991 -129 580 68 4 11 755 54 3 28 8 8 27 85 2 04 538 -32 3 31 776 1992 -130 4 25 6 13 11 812 715 388 511 8 6 856 131 -31 368 257 1993 -13 1 3 10 49 0 11 872 64 3 43 0 189 84 2 01 6 36 -3 4 80 6 02 2 1994 -132 164 68 2 11 9 41 272 44 5 0 78 8 4 451 518 -35 326 813 1995 -133 0 55 43 3 12 0 22 513 58 9 2 50 85 16 8 117 -35 2 75 553 1996 -133 9 81 99 0 12 0 94 821 50 1 507 79 6 59 8 63 -41 725 79 9 1997 -134 9 37 82 6 12 16 9 40 9 68 5 9 73 81 2 94 2 68 -40 788 177 1998 -135 8 99 525 12 2 39 961 60 0 527 8 2 078 175 -4 0 98 0 86 2 1999 -13 6 770 6 81 12 3 05 74 0 6 6 08 6 10 9 34 9 78 1 78 0 32 842 20 0 03 79 1 2000 -13 7 8 14 635 12 3 95 63 7 54 9 786 9 5 4 98 123 -29 3 71 08 9 2001 -138 8 04 725 12 4 77 13 4 39 6 758 8 3 86 1 311 -42 06 9 52 2 2002 -139 754 59 8 12 556 09 0 1 4 08 3 93 75 4 04 0 26 -50 38 6 08 8 2003 -140 8 25 90 3 12 64 2 34 0 1 49 0 6 70 73 131 434 -53 561 459 2004 -14 2 116 52 4 12 753 89 3 318 4 25 72 4 01 864 -56 64 2 34 3 2005 # # # # # # # # 12 83 3 90 4 519 3 43 71 3 77 709 -58 36 8 479 2006 -144 0 45 974 12 911 681 18 1 975 68 8 06 202 -6 2 146 117 2007 -14 4 911 674 12 9 71 84 0 20 1 2 64 6 7 8 47 9 73 -63 890 59 7 2008 -146 3 76 8 41 14 6 72 52 5 176 9 24 6 4 217 9 12 -67 30 9 48 0 2009 -149 6 88 4 12 14 501 72 8 2 1 22 4 04 9 479 616 6 9 3 98 185 -4 4 08 4 83 3 2010 -14 5 513 8 41 -137 9 22 029 13 8 07 3 51 16 44 4 58 4 34 3 734 75 178 4 91 64 6 79 39 8 -56 184 26 5 -49 522 178 2011 -141 036 44 6 -139 709 985 16 373 66 8 16 632 72 5 33 3 812 74 74 6 611 6 5 52 5 155 -49 582 355 -50 2 75 677 2012 -140 2 70 69 2 -141 4 97 942 16 2 01 812 16 82 0 86 6 2 93 6 84 71 22 0 311 66 3 70 9 13 -52 554 88 5 -51 059 38 4 2013 -14 1 760 6 75 -143 2 85 899 16 14 0 82 3 17 00 9 00 7 98 9 92 69 2 04 765 6 7 2 16 670 -56 3 16 09 5 -51 99 7 653 2014 -139 8 94 978 -14 5 0 73 8 55 16 92 8 80 9 17 197 14 8 24 1 0 60 73 580 796 68 0 62 427 -49 144 313 -52 59 9 16 3 2015 -142 2 77 685 -14 6 8 61 8 12 15 9 55 712 17 38 5 28 9 48 8 555 72 9 61 864 68 9 08 185 -52 8 71 554 -53 09 5 24 7 2016 # # # # # # # # -14 7 76 0 131 15 9 70 73 0 17 666 455 38 7 6 67 75 0 62 6 94 69 729 054 -51 0 18 29 5 -52 98 2 24 7 2017 -142 524 754 -148 6 58 450 15 9 77 64 6 17 94 7 62 2 49 1 572 77 0 43 578 70 549 92 4 -4 9 0 11 957 -52 66 4 454 2018 -14 9 556 770 18 22 8 78 8 4 54 3 88 71 3 70 79 4 -52 48 7 74 9 2019 -150 4 55 089 18 50 9 954 4 54 3 88 72 191 66 4 -52 273 86 1 2020 -151 3 53 409 18 791 12 1 4 54 3 88 73 0 12 53 3 -52 059 973 2021 -152 8 00 53 3 18 96 7 43 0 4 54 3 88 73 766 674 -52 56 7 30 3 2022 -154 2 47 658 19 14 3 73 9 4 54 3 88 74 520 8 15 -53 074 63 3 2023 -155 6 94 782 19 32 0 04 8 4 54 3 88 75 2 74 9 55 -53 58 1 96 3 2024 -157 141 907 19 496 357 4 54 3 88 76 029 09 6 -54 08 9 29 3 2025 -158 589 03 2 19 672 66 6 4 54 3 88 76 783 23 6 -54 59 6 62 3 2026 -159 776 8 19 19 90 6 92 8 4 54 3 88 77 593 60 6 -54 72 9 73 8 2027 -160 9 64 6 07 2 0 141 19 0 4 54 3 88 78 4 03 976 -54 86 2 852 2028 -16 2 152 3 95 20 3 75 451 4 54 3 88 79 2 14 345 -54 99 5 96 7 2029 -163 3 40 18 3 20 6 09 713 4 54 3 88 8 0 0 24 715 -55 12 9 08 2 2030 -16 4 52 7 9 71 20 843 975 4 54 3 88 80 8 35 085 -55 262 19 7 -142 743 872 13 0 71 677 2 12 2 40 5 572 316 74 194 4 74 -52 783 001 -155 6 94 782 19 32 0 04 8 4 54 3 88 75 2 74 9 55 -53 58 1 96 3 -16 2 152 3 95 20 3 75 451 4 54 3 88 79 2 14 345 -54 99 5 96 72026-2030 P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) 2000-2009 2021-2025 bilan netcroissance mortalité de fond feux de forêt prélèvements 68 CALCUL DU RATIO ENTRE USAGE SOLIDE ET ÉNERGÉTIQUE DU BOIS Usage Usage Usage Usage Usage Usage 1990 36 418 24 987 57% 43% 1991 35 518 27 304 54% 46% 1992 34 355 29 004 52% 48% 1993 31 176 29 912 48% 52% 1994 34 252 27 935 52% 48% 1995 35 458 26 453 55% 45% 1996 32 370 26 105 53% 47% 1997 33 928 25 902 54% 46% 1998 34 540 25 604 55% 45% 1999 35 061 24 079 56% 44% 2000 46 121 23 258 65% 35% 2001 39 859 22 568 62% 38% 2002 34 693 21 760 59% 41% 2003 32 264 21 897 57% 43% 2004 33 093 21 914 57% 43% 2005 33 097 22 294 55% 45% 2006 33 471 21 537 56% 44% 2007 34 955 20 496 58% 42% 2008 32 502 20 134 56% 44% 2009 34 792 20 680 58% 42% 2010 35 315 22 772 57% 43% 58% 42% 2011 33 181 23 366 56% 44% 58% 42% 2012 29 189 24 388 51% 49% 58% 42% 2013 28 238 23 970 51% 49% 58% 42% 2014 30 465 24 565 52% 48% 58% 42% 2015 29 614 24 890 51% 49% 58% 42% 2016 29 919 26 171 50% 50% 58% 42% 2017 30 221 27 255 49% 51% 58% 42% 2018 58% 42% 2019 58% 42% 2020 58% 42% 2021 58% 42% 2022 58% 42% 2023 58% 42% 2024 58% 42% 2025 58% 42% 2026 58% 42% 2027 58% 42% 2028 58% 42% 2029 58% 42% 2030 58% 42% 35 485 21 654 58% 42% 58% 42% 58% 42% Pé ri od e de r éf ér en ce FR L (1 ) FR L (2 ) 2000-2009 2021-2025 2026-2030 R é c o lte s de bo is e n v o lum e (m 3 / a n) ra t io his to rique , e n % ra t io ut ilis é po ur le F R L, e n % 69 DÉTAIL DES RÉCOLTES DE BOIS PAR USAGE usage solide usage énergétique total usage solide usage énergétique total usage solide usage énergétique total année m3 m3 m3 tC tC tC tCO2 tCO2 tCO2 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 33 857 968 24 229 756 58 087 725 -8 074 182 -5 778 122 -13 852 304 29 605 334 21 186 446 50 791 780 2011 34 168 311 24 451 847 58 620 158 -8 208 629 -5 874 336 -14 082 965 30 098 306 21 539 231 51 637 537 2012 34 478 654 24 673 937 59 152 591 -8 343 076 -5 970 550 -14 313 626 30 591 278 21 892 017 52 483 295 2013 34 788 997 24 896 027 59 685 024 -8 477 523 -6 066 764 -14 544 287 31 084 250 22 244 802 53 329 052 2014 35 099 340 25 118 118 60 217 458 -8 611 970 -6 162 978 -14 774 948 31 577 222 22 597 587 54 174 809 2015 35 409 683 25 340 208 60 749 891 -8 746 417 -6 259 192 -15 005 609 32 070 194 22 950 372 55 020 566 2016 35 870 648 25 670 088 61 540 736 -8 876 907 -6 352 575 -15 229 483 32 548 660 23 292 776 55 841 436 2017 36 331 613 25 999 969 62 331 581 -9 007 398 -6 445 958 -15 453 356 33 027 125 23 635 180 56 662 306 2018 36 792 578 26 329 849 63 122 426 -9 137 888 -6 539 341 -15 677 230 33 505 591 23 977 585 57 483 176 2019 37 253 543 26 659 729 63 913 271 -9 268 379 -6 632 724 -15 901 103 33 984 057 24 319 989 58 304 045 2020 37 714 508 26 989 609 64 704 117 -9 398 870 -6 726 107 -16 124 977 34 462 522 24 662 393 59 124 915 2021 38 008 987 27 200 347 65 209 333 -9 518 753 -6 811 899 -16 330 652 34 902 093 24 976 962 59 879 056 2022 38 303 466 27 411 084 65 714 550 -9 638 636 -6 897 691 -16 536 326 35 341 664 25 291 532 60 633 196 2023 38 597 945 27 621 822 66 219 767 -9 758 519 -6 983 482 -16 742 001 35 781 235 25 606 102 61 387 337 2024 38 892 424 27 832 560 66 724 984 -9 878 402 -7 069 274 -16 947 676 36 220 806 25 920 672 62 141 478 2025 39 186 902 28 043 298 67 230 200 -9 998 285 -7 155 066 -17 153 350 36 660 377 26 235 242 62 895 618 2026 39 599 685 28 338 697 67 938 382 -10 127 106 -7 247 254 -17 374 360 37 132 722 26 573 266 63 705 988 2027 40 012 467 28 634 096 68 646 563 -10 255 927 -7 339 443 -17 595 370 37 605 067 26 911 290 64 516 357 2028 40 425 250 28 929 495 69 354 745 -10 384 749 -7 431 631 -17 816 380 38 077 413 27 249 314 65 326 727 2029 40 838 032 29 224 894 70 062 926 -10 513 570 -7 523 820 -18 037 390 38 549 758 27 587 339 66 137 097 2030 41 250 814 29 520 294 70 771 108 -10 642 392 -7 616 008 -18 258 400 39 022 104 27 925 363 66 947 466 38 597 945 27 621 822 66 219 767 -9 758 519 -6 983 482 -16 742 001 35 781 235 25 606 102 61 387 337 40 425 250 28 929 495 69 354 745 -10 384 749 -7 431 631 -17 816 380 38 077 413 27 249 314 65 326 727 en tC en tCO2 Projection récoltes en m3 récoltés 2021-2025 2026-2030 P ér io d e d e ré fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) 2000-2009 70 Détaildurecalage inventaire GESéd. déc.2018 projection Citepa aérien racinaire totalaérien +racinaire aérien racinaire aérien+ racinaire aérien racinaire aérien+ racinaire émissions (aérien) émissions (aérien) aérien racinaire aérien+ racinaire année tC tC tC tC tC tC annuel moyen correction tC tC tC tC tC tC tC tC 1990 7406988 1878734 9285722 ?434730 1991 7336816 1761261 9098077 ?70446 1992 7128954 1714664 8843618 ?94760 1993 7834365 1938824 9773188 ?104925 1994 7965189 1947651 9912840 ?108557 1995 7961713 1943399 9905112 ?143721 1996 9294016 2350362 11644378 ?122320 1997 9102529 2296084 11398613 ?167312 1998 9156153 2294375 11450528 ?146472 1999 ?3796229 ?1406611 ?5202840 ?85313 2000 6827422 1481163 8308585 ?134096 2001 9456570 2277784 11734354 ?96771 2002 11125292 2884466 14009758 ?343514 2003 11762648 3112050 14874698 ?363582 2004 12455146 3222234 15677380 ?77666 2005 12805348 3346758 16152106 ?126671 2006 13618065 3543170 17161234 ?44385 2007 13992059 3641327 17633386 ?49089 2008 14687243 3868793 18556036 ?43153 2009 9823962 2417526 12241489 ?116981 2010 12409700 3147156 15556856 12057028 3433349 15490376 ?66480 1672002 10755615 3062760 13818375 ?83838 10671777 3062760 13734536 2011 10980925 2777084 13758009 12216071 3479958 15696029 1938019 1672002 10914768 3109259 14024027 ?81419 10833349 3109259 13942609 2012 11566652 2994945 14561597 12375114 3526567 15901681 1340084 1672002 11073917 3155762 14229679 ?71631 11002286 3155762 14158048 2013 12359403 3214931 15574334 12534156 3573177 16107333 532999 1672002 11233064 3202268 14435332 ?24145 11208919 3202268 14411187 2014 10855048 2780278 13635326 12693199 3619786 16312985 2677659 1672002 11392208 3248776 14640984 ?58796 11333412 3248776 14582188 2015 11632476 3025563 14658039 12852242 3666395 16518638 1860599 1672002 11551350 3295286 14846636 ?119161 11432189 3295286 14727475 2016 11250123 2907856 14157979 12809660 3653418 16463079 2305099 1672002 11508703 3282374 14791077 ?94554 11414149 3282374 14696523 2017 10833698 2785788 13619486 12767079 3640441 16407519 2788034 1672002 11466055 3269463 14735518 ?119897 11346158 3269463 14615621 2018 12724497 3627463 16351960 1672002 11423406 3256552 14679959 ?113853 11309554 3256552 14566106 2019 12681915 3614486 16296401 1672002 11380758 3243642 14624400 ?113853 11266905 3243642 14510547 2020 12639333 3601509 16240842 1672002 11338109 3230732 14568841 ?113853 11224256 3230732 14454988 2021 12748653 3633101 16381754 1672002 11447463 3262289 14709752 ?113853 11333610 3262289 14595899 2022 12857972 3664693 16522665 1672002 11556817 3293847 14850663 ?113853 11442964 3293847 14736811 2023 12967291 3696285 16663576 1672002 11666170 3325405 14991575 ?113853 11552317 3325405 14877722 2024 13076610 3727877 16804488 1672002 11775522 3356964 15132486 ?113853 11661670 3356964 15018633 2025 13185929 3759469 16945399 1672002 11884875 3388523 15273397 ?113853 11771022 3388523 15159545 2026 13216647 3767794 16984442 1672002 11915559 3396881 15312440 ?113853 11801707 3396881 15198587 2027 13247365 3776119 17023484 1672002 11946244 3405239 15351483 ?113853 11832391 3405239 15237630 2028 13278083 3784444 17062527 1672002 11976929 3413596 15390525 ?113853 11863076 3413596 15276673 2029 13308801 3792769 17101569 1672002 12007614 3421954 15429568 ?113853 11893761 3421954 15315715 2030 13339519 3801093 17140612 1672002 12038299 3430311 15468610 ?113853 11924447 3430311 15354758 moy 2000?2009 11655376 2979527 14634903 ?139591 moy 2021?2025 12853438 3696285 16549724 11666169 3325405 14991575 ?113853 11552317 3325405 14877722 moy 2026?2030 13164230 3784444 16948674 11976929 3413596 15390525 ?113853 11863077 3413596 15276673 bilanbiomassesansfeux feuxdeforêt bilanbiomasseavecfeux inventaireGESéd.déc.2018 projectionIGNnov2019. pointdedépart2010 projectionIGNnov2019.recalée pointdedépart2010 projectionIGNnov2019.recalée pointdedépart2010+projectionfeux foret P é ri o d e d e r é fé re n ce FR L (1 ) FR L (2 ) écartàappliquerenvaleurabsolue 1672002 bilanbiomassevivantesanslesfeux 71 NOTE EXPLICATIVE SUR LA PRISE EN COMPTE DES RECOMMANDATIONS Récapitulatif Principe de cette note explicative La France a soumis dans le cadre de l'article 8 du Règlement 2018/841 une première version de son Plan National Comptable Forestier réalisé en 2018. Ce document et le calcul du Niveau de Référence Forestier (Forest Reference Level ou FRL) ont été revus par des experts et par la Commission européenne en 2019. Des recommendations ont été formulé dans le Staff Working Document SWD(2019) 213 final - Assessment of the national forestry accounting plans, 18/06/2018. France: pages 19-208. Ce document de la Commission reprend, synthétise et complète les évaluations du groupe d?expert (Synthèse du 5 avril 2019. France : pages 48-589). Le Plan National Comptable Forestier et le FRL qui y figurent ont été mis à jour pour tenir compte de ces recommandations. La présente note explicite les paragraphes où des modifications apportées, et à quelles recommandations ces modifications répondent. Il s?agit à la fois de points de transparence et de points techniques qui mettent à jour aussi bien le texte du plan comptable que les valeurs chiffrées qui y figurent. Ce nouveau Plan comptable modifié seul fait foi. 8 https://ec.europa.eu/energy/sites/ener/files/documents/staff_working_documet_en_212.pdf 9 http://ec.europa.eu/transparency/regexpert/index.cfm?do=groupDetail.groupMeetingDoc&docid=30965 72 Prise en compte des recommandations 1. Démontrer que le FRL se base sur une continuation des pratiques forestières documentées pour 2000?2009. Recommandation Demonstrate that the approach used in the determination of the FRL ensures the continuation of forest management practices as documented in the period 2000?2009 and revise the FRL if applicable. Item Article 8(5) Principles. 1) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable La section 3.2.3.1 du Plan Comptable a été complétée. Explications détaillées Section 3.2.3.1 du PCFN : « Le règlement UTCATF/LULUCF précise que le FRL doit être élaboré sur la base des pratiques de gestion durable des forêts telles que documentées sur la période 2000 -2009. Compte tenu des caractéristiques du modèle MARGOT utilisé pour les projections, le scénario de gestion forestière de la période de référence est défini comme un taux de prélèvement en effectif par classe de diamètre. Depuis 2010, l?IGN mesure les prélèvements dans les forêts disponibles pour la production de bois en ré-inventoriant tous les points IFN qui ont été visités 5 ans auparavant [Hervé et al., 2014]. Les prélèvements sont connus par strate et par classe de diamètre, et ils sont conformes avec tous les autres estimateurs dendrométriques de l?IFN. Toutefois, ces données ne sont pas directement exploitables pour définir le scénario de référence car la première période de mesure directe des prélèvements de bois dans les forêts françaises concerne la période 2005-2010. De plus, ces résultats restent fragiles sur le plan statistique car ils reposent sur un seul échantillon de mesure. En revanche, des taux de prélèvements utilisables par le modèle MARGOT peuvent être calculés de façon robuste grâce aux observations IFN par strate et par classe de diamètre sur la période 2005- 2014. Une méthode originale a été mise au point pour définir un scénario de gestion forestière sur la période de référence à partir de ces données IFN compatibles avec le modèle MARGOT. Elle consiste à utiliser les évolutions temporelles et géographiques observées dans les données AGRESTE comme un proxy pour recaler les taux de prélèvement IFN de la période 2005-2014 sur la période de référence. Le ministère de l?agriculture réalise chaque année depuis 1948 une enquête sur l?exploitation forestière [Agreste, 2018]. Tous les exploitants y déclarent chaque année les volumes de bois récoltés et commercialisés en distinguant les essences, les catégories de produits et les régions d?origine. Ces données ont été complétées par une valeur de bois énergie non commercialisé par région et essence issue de la comparaison des données AGRESTE avec la récolte totale observée en forêt par l?IGN. Depuis 2000, la récolte de bois énergie (commercialisée et non commercialisée) est estimée stable. Au cours de la période de référence la récolte de bois dans les forêts françaises a été sévèrement affectée par les tempêtes Lothar et Martin de décembre 1999. Ces tempêtes ont balayé la quasi-totalité du pays et le volume des chablis a été estimé à plus de 140 millions de m3 [IFN, 2003]. Cet évènement climatique d?une ampleur inédite ayant eu un impact significatif sur la récolte des années 2000, 2001 et 2002, il a été décidé d?exclure ces 3 années exceptionnelles du calcul des récoltes totales sur la période de référence. De même, en janvier 2009, le massif Aquitain a été de nouveau frappé par la tempête Klaus. Pour cette tempête plus récente et plus localisée, les données Agreste distinguent les volumes issus de récoltes « normales » et ceux issus des produits accidentels. Les produits accidentels ont été exclus du calcul des taux de prélèvement. Ces choix permettent de définir un scénario reflétant les pratiques de gestion usuelles sur la période de référence et non des pratiques liées à une gestion de crise exceptionnelle. Les volumes de récolte observés par AGRESTE sur les périodes 2003-2009 et 2005-2014 ont été comparés aux stocks mesurés par l?IFN sur les mêmes périodes (soit respectivement les années centrales 2006 et 2010). Afin de rendre ces taux de coupes définis à partir des données AGRESTE comparables à ceux utilisés en entrée du modèle MARGOT, ces taux par région/essence/produit ont été convertis en taux par strate et classe de diamètre via une clé de répartition entre ces différents critères. 73 L?évolution des taux de coupe observée avec AGRESTE entre les périodes 2003-2009 et 2005-2014 a finalement été appliquée aux taux de prélèvement mesurés par l?IFN sur la période 2005-2014 pour estimer les taux de prélèvement sur la période de référence 2003- 2009. Ainsi, le FRL se base sur une continuation des pratiques forestières « normales » documentées pour la période de référence. Ces taux de prélèvement sont exprimés en nombre de tiges par classe de diamètre et par strate par rapport au stock sur pied. Ils sont ainsi compatibles avec le modèle de dynamique forestière, et appliqués tels quels aux différentes périodes de projection. L?analyse de la durabilité des pratiques de gestion forestière sur la période de référence a été faite à l?aune de l?indicateur de gestion durable « taux de prélèvement » [Forest Europe, 2015], qui consiste à rapporter les prélèvements sur la production biologique nette de la mortalité. Au niveau de l?ensemble des forêts françaises, ce taux est de l?ordre de 50%, et à l?échelle des strates, il est toujours inférieur à 100 %, indiquant que les prélèvements n?obèrent pas la production de la forêt. Seule fait exception la strate des peupleraies du Nord de la France où il atteint 102 %. Ces peuplements qui représentent moins de 1 % de la superficie forestière nationale souffrent en effet d?un déséquilibre des classes d?âge au profit des classes les plus âgées qui font actuellement l?objet de coupe. Le scénario de coupe de cette strate a été conservé en l?état. 2. Préciser comment les dynamiques d?âges ont été prises en compte Recommandation Demonstrate how dynamic age?related forest characteristics have been taken into account and revise the FRL, if applicable. Item Article 8(5) Principles. 1) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable La section 3.3.1.1 a été complétée. Des annexes sur les dynamiques forestières par strate ont été ajoutées. Explications détaillées La projection de l?évolution de la biomasse forestière a été effectuée via des modèles démographiques à large-échelle par classe de diamètre pour les 56 strates forestières et par classe d?âge pour les 2 strates de peupleraies [Wernsdörfer et al., 2012 ; Colin et al., 2017]. Les paramètres de dynamique forestière (croissance, mortalité, prélèvements) sont exprimés et appliqués par classe de diamètre ou par classe d?âge, reflétant ainsi les évolutions de dynamique liées au niveau de maturité des peuplements (cf. graphiques en annexe). Section 3.3.1.1 du PCFN : Le modèle de ressource MARGOT (MAtrix model of forest Resource Growth and dynamics On the Territory scale), mis en oeuvre par l?IGN pour les projections sur les ressources forêt-bois françaises [Wernsdörfer et al., 2012 ; Colin et al., 2017], est l?outil principal de simulation utilisé pour simuler l?évolution des 56 strates de forêts hors peupleraies. Il s?agit d?un modèle de dynamique de la ressource forestière par classe de diamètre, qui simule de manière itérative la croissance, la mortalité et la sylviculture (les prélèvements) à l?échelle de strates et pour des périodes successives de 5 ans. Il permet d?estimer l?état futur de la ressource (et du stock de carbone), et de simuler les prélèvements futurs en bois et la mortalité. Le modèle est générique, c?est-à-dire qu?il est paramétrable et applicable quel que soit le type de peuplement. Passant par une modélisation du diamètre (paramètre étant une variable clé de la croissance des arbres et de l?exploitation forestière), il peut être utilisé autant pour les peuplements équiens (futaies régulières) que pour les peuplements hétérogènes (futaies irrégulières), ces derniers étant majoritaires en France [Morneau et al., 2008]. Le modèle est de type matriciel, dans lequel la ressource et les paramètres sont décrits par strate, par classe de surface terrière à l?hectare et par classe de diamètre. L?ajustement de la production, du recrutement et de la mortalité par classe de surface terrière permet de prendre en compte l?effet de la densité des peuplements sur la variation de ces paramètres. Principe de fonctionnement d?une itération du modèle MARGOT (en effectif par classe de diamètre) 74 L?évolution des deux strates de peupleraies a été projetée via le modèle de dynamique forestière par classe d?âge développé par l?IGN [Colin et al., 2017], fonctionnant également par itérations de 5 ans. Ce modèle est particulièrement bien adapté aux plantations, dans lesquelles les arbres ont le même âge et présentent des caractéristiques de croissance homogènes. La ressource est décrite par strate grâce à une surface et un volume moyen à l?hectare par classe d?âge. Les dynamiques forestières sont représentées pour chaque classe d?âge par une production biologique à l?hectare, une mortalité naturelle à l?hectare, un taux de prélèvement du volume en éclaircie et un taux de surface passée en coupe rase sur la période de 5 ans. 75 3. Expliquer la raison de l?écart entre les gains de biomasse du modèle et de l?inventaire national d?émissions de gaz à effet de serre Recommandation Specifically, clarify why there is a discrepancy in biomass gain between model output and greenhouse gas inventory for the period 2010?2016. Describe how the model used input data and model calibration, thereby minimizing this gap. Item Article 8(5) Principles. 1) Modification du calcul du FRL Le modèle a été corrigé pour être plus réaliste. Modifications du plan Comptable Le paragraphe 4.2. du Plan Comptable a été revu et le paragraphe 3.3.1.1. a été complété. Explications détaillées Reparamètrage du modèle pour réduire l?écart avec les résultats de l?inventaire Dans une précédente version du calcul du FRL, soumis en 2018, sur la période 2010-2015, il y avait un écart d?environ 8 MtCO2/an entre l?inventaire GES historique et la projection. Cet écart était essentiellement dû à la production (gains dans la biomasse vivante), pour lequel les données historiques et la projection n?avaient ni la même valeur absolue initiale, ni la même tendance sur les années récentes. Certaines causes ont été identifiées et ont pu être prises en compte pour réviser le FRL : - la méthode pour convertir le nombre de tiges par classe de diamètre (unité de calcul dans le modèle) en volume et en carbone (unité pour le FRL) utilisée a été revue pour mieux correspondre aux données de l?inventaire forestier national. Concrètement, un volume unitaire moyen est calculé par classe de diamètre. Les corrections de ces volumes unitaires moyens portent sur la prise en compte d?un léger biais lié à la répartition inégale des tiges au sein d?une classe de diamètre, et sur celle de « l?effet technique » qui engendre un volume unitaire moyen spécifique et différent pour les arbres coupés. Ces corrections font baisser la production issue du modèle de l?ordre de 1,5 MtCO2/an ; - la méthode de calcul de la production en sortie du modèle a été modifiée pour plus de cohérence avec l?inventaire GES. Deux méthodes de calcul de la production (gains en biomasse) sont possibles avec les résultats de la modélisation : 1/ en réalisant la différence entre deux états de stock simulés et en y ajoutant les pertes ; 2/ en déterminant directement l?accroissement des arbres durant une période de projection. La première méthode avait été utilisée dans la précédente version du calcul du FRL mais la seconde méthode est plus cohérente avec la méthode utilisée dans le cadre l?inventaire GES qui se base sur des données d?accroissements mesurées sur les arbres. Ce point est la cause majeure de l?écart en absolu sur les gains dans la biomasse avec environ 5-6 MtCO2/an de différence. Ces évolutions permettent d?harmoniser un peu plus la projection du FRL avec l?inventaire GES, et consistent en une amélioration de la représentation de la dynamique forestière par le modèle. Nouveaux résultats, persistance d?un écart Le paramétrage du modèle a été modifié afin que les résultats soient le plus réaliste possible. Néanmoins, il reste un écart, en tendance et en niveau, sur les gains en biomasse entre les données historiques et projetées sur la période 2010-2017. Une projection débutant en 2000 a également été effectuée afin de prolonger l?analyse sur la période 2000-2009. Sur cette période (période de référence), les gains en biomasse projetés sont inférieurs de plus de 10 MtCO2/an par rapport aux données GES historiques. Les hypothèses d?explications de ce différentiel sont multiples : - la comparaison de résultats (historiques vs. projetés), qui sont issus d?échantillons de l?inventaire forestier national différents. Ces différences entraînent nécessairement un écart purement statistique qui s?avère être non négligeable. Notamment l?incertitude liée à l?échantillonnage, évaluée sur les données historiques de production ainsi que sur les résultats de projection (par approche « bootstrap ») est de l?ordre de ± 4MtCO2/an (cf. intervalles de confiance sur le graphique ci-dessous). En projection, une erreur liée aux effets de modélisation des paramètres de dynamique forestière augmenterait en théorie encore l?amplitude de l?incertitude autour des résultats. - l?absence de données IFN sur l?état de la forêt en 2000 rend les projections réalisées depuis ce point de départ particulièrement fragiles. Pour effectuer cette projection, l?état initial à l?année 2000 a été reconstitué à partir (1) de données d?inventaire forestier national de 2005, soit une seule campagne d?inventaire (c?est-à-dire relativement peu de point ce qui diminue la robustesse). (2) des mesures d?accroissement pour rétropoler les diamètres et des observations de souches pour déterminer les arbres récoltés (observations très imprécises avec une tendance à l?oubli de souches), et (3) en évaluant approximativement l?expansion forestière à partir de l?information de l?historique du peuplement sur les placettes d?inventaire (information difficile à apprécier et qui a tendance à sous-estimer l?expansion). Cette reconstitution, réalisée faute de données plus adaptées et plus précises, rend le point de départ des projections et les résultats sur la période 2000-2009 incertains. - les gains en biomasse historiques de l?inventaire GES sont issus des données de production de l?inventaire forestier national à partir de 2007, et d?interpolations pour la période comprise entre 1990 et 2007. Le paramètre de croissance du modèle est quant à lui calibré sur des données de l?inventaire forestier national correspondantes à la période de référence. Ces données IFN sont légèrement différentes de l?inventaire GES avant 2007 (cf. graphique ci-dessous), d?où également une part d?écart entre la production projetée et la production historique telle que décrite dans l?inventaire GES. - les paramètres de dynamiques forestières du modèle (et notamment le paramètre de croissance) représentent une moyenne des données de production sur l?ensemble de la période de référence. Par ailleurs, la projection fournit des résultats par période de 5 ans qui sont annualisés a posteriori. Cette méthode de projection a mécaniquement tendance à lisser les résultats et ne peut pas reproduire des variations interannuelles. - la prise en compte de l?expansion forestière a été réalisée via une projection à surface constante à partir de 2010, faute de connaissance de la réelle évolution de la surface forestière d?ici 2030. En supprimant a posteriori la contribution des jeunes boisements, cette méthode permet de se rapprocher des surfaces de forêts gérées prises en compte dans l?inventaire gaz à effet de serre. Cependant, les défrichements qui auront lieu d?ici 2030 ne sont pas comptabilisés (ils le seront dans les corrections techniques ultérieures) et la méthode diffère légèrement de ce qui est classiquement réalisé dans l?inventaire GES où l?évolution 76 réelle des surfaces forestières est connue. Cela peut avoir un léger impact, notamment sur la tendance de la courbe des gains dans la biomasse vivante. - le fait de « figer » les strates et le paramètre de croissance au cours du temps sont des hypothèses contraignantes du modèle qui engendrent un écart notamment sur la tendance de la courbe de production. Considérer que la croissance est stable dans le temps pour une strate, une classe de diamètre et une classe de surface terrière, est une simplification de la réalité entraînant un écart en projection. En effet, l?évolution du climat, des conditions de fertilité, les changements d?essences, etc. jouent aussi des rôles majeurs qui ne peuvent être pris en compte dans la version actuelle du modèle, faute de connaissances consolidées, mais qui ont certainement tendance à réduire la production réelle. L?assouplissement de ces hypothèses fait encore l?objet de travaux de recherche actuellement, et n?est donc pas opérationnel pour le moment. Cela nécessiterait sans doute une scénarisation. Ecarts pour les gains dans la biomasse vivante (croissance aérien+racinaire) entre les projections et les données historiques de l?inventaire GES (en tCO2eq/an) - 4. Démontrer comment l?objectif de neutralité carbone 2050 sera atteint Recommandation Demonstrate how the goal of achieving a balance between anthropogenic emissions and removals will be achieved in the second half of the century. Provide qualitative and quantitative information until at least 2050 consistent with the long?term strategy required under Regulation (EU) 2018/1999. Item Ann. IV, A. a) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable La section 2.3.1 du Plan Comptable a été revue. Explications détaillées Concernant l?atteinte de la neutralité carbone en 2050 telle que la France l?envisage dans sa stratégie nationale, il convient de se replacer dans une perspective plus globale, élargie à l?ensemble des secteurs d?activités et conforme aux exercices prospectifs les plus récents. L'objectif de neutralité carbone à l'horizon 2050, traduction ambitieuse de l?objectif de neutralité carbone de l?accord de Paris, a été introduit récemment dans la politique climatique française, notamment avec le Plan climat du 6 juillet 2017. La 2ème stratégie nationale bas-carbone (SNBC 2), dont le projet a été rendu public le 6 décembre 2018, vise l?atteinte d?un objectif de neutralité carbone en 2050 sur le territoire national et détaille les mesures et actions envisagées par le gouvernement pour la transition écologique et solidaire pour atteindre cet objectif. Ce projet a été soumis en 2019 à l?avis de l?Autorité environnementale, du Haut Conseil pour le Climat, du Conseil Economique, Social et Environnemental et fera l?objet d?une consultation publique début 2020 avant son adoption. Avec la Programmation Pluriannuelle de l?Énergie, la SNBC 2 est constitutive du plan national intégré énergie-climat de la France dont le projet a été présenté en février 2019 Lors du travail de révision en 2018 de la Stratégie Nationale Bas-Carbone, la France a conduit un exercice de scénarisation prospective. Le scénario dit « avec mesures supplémentaires » (AMS) vise à respecter les objectifs que la France s?est fixés en termes d?énergie et de climat, à court, moyen et long terme. Il dessine une trajectoire possible de réduction des émissions de gaz à effet de serre jusqu?à l?objectif structurant de neutralité carbone en 2050. 77 Le scénario repose sur une hypothèse de diminution drastique des émissions de gaz à effet de serre dans tous les secteurs (voir graphique et tableau ci-dessous). En termes quantitatifs, les réductions d?émissions attendues par rapport à l?année 2015 dépassent les 90% pour les trois secteurs du transport, du bâtiment résidentiel-tertiaire et de la production d?énergie. Le secteur de l?agriculture (hors UTCATF), du fait du caractère incompressible de ses émissions, serait celui pour lequel la diminution serait la moins forte. En complément de cette diminution des émissions, en matière de puits de carbone, la SNBC 2 cherche à améliorer l'efficacité du secteur forêt-bois. En effet, ce dernier est stratégique car il répond au besoin d'alimenter l?économie en énergie et produits biosourcés et renouvelables, et en même temps, contribue fortement au puits de carbone du secteur des terres via la séquestration du carbone en forêt et dans les produits bois. Ainsi, toujours dans le scénario AMS, une gestion intelligente et durable de la forêt permet d?optimiser la pompe à carbone tout en améliorant sa résilience face aux risques climatiques et en préservant mieux la biodiversité. La surface forestière s?accroît, encouragée par l?afforestation. La récolte augmente progressivement pour passer de 44 Mm³ en 2015 à 59 Mm³ en 2030 et 75 Mm³ en 2050, ce qui demande des efforts importants de mobilisation en rupture avec la tendance actuelle, notamment dans la forêt privée. L?usage du bois comme matériau est très fortement encouragé par rapport à l?usage énergétique pour le bois sortant de forêt. La production de produits bois à longue durée de vie (notamment utilisés dans la construction) triple entre 2015 et 2050, ce qui augmente le puits de carbone des produits bois. En aval, une meilleure collecte des produits bois en fin de vie permet d?améliorer la valorisation de ce type de biomasse au détriment de l'enfouissement. Au final, le puits de la filière forêt-bois est maintenu malgré une baisse du puits dans les forêts actuelles engendrée par l?augmentation de récolte, grâce au puits des produits bois et des nouvelles forêts. Le graphique ci-dessous indique l?évolution du puits du secteur des terres dans son ensemble englobant les terres forestières ainsi que les autres terres (cultures, prairies, terres artificialisées?). Grâce à la gestion forestière, l?hypothèse d?atteinte de l?objectif de zéro 78 artificialisation nette en 2050 et à la prise en compte du carbone stocké dans les terres agricoles, ce puits net augmente entre 2030 et 2050, après avoir peu évolué entre 2015 et 2030. La gestion forestière envisagée dans la SNBC est donc plus dynamique que celle envisagée dans le FRL de la France afin notamment de renouveler les forêts en les rendant plus résilientes aux changements climatiques, de diriger plus de matériaux biosourcés en direction de l?économie en profitant des effets associés de stockage temporaire et de substitution à des matériaux plus émetteurs et à des énergies fossiles. Elle permet de mieux préserver le carbone stocké dans les sols. Elle repose également sur une afforestation accrue et une réduction des défrichements afin de renforcer le puits du secteur des terres. Les différentes orientations de la nouvelle SNBC pour les forêts ne sont pas intégrées dans les pratiques de gestion utilisées pour construire le FRL car elles sont, par définition, postérieures à la date de 2009, Toutes ces orientations s'appliquent bien, en revanche, aux orientations sylvicoles actuelles. Enfin, le scénario AMS mobilise de manière modérée la technologie de capture et stockage du carbone (CSC) pour accroître le puits. En 2050, elles permettraient d?éviter environ 6 MtCO2/an dans l?industrie et de réaliser annuellement une dizaine de MtCO2 d?émissions négatives sur des installations de production d?énergie à partir de biomasse. L?ensemble de ces hypothèses seront développées dans le plan national intégré énergie climat de la France. 5. Fournir les données post?2010 utilisées pour le recalage Recommandation Provide data from the reference period to the dataset used for the ex?post adjustment, since this has an impact on the accuracy of the FRL. As France did not use the entire reference period consistently, additional available data from the reference period to the dataset used for the ex?post adjustment should be used. Item Ann. IV, A. c) Modification du calcul du FRL oui Modifications du plan Comptable Le Plan Comptable ainsi que les Annexes ont été revues. Explications détaillées Le différentiel entre les résultats du modèle et l?inventaire national ne reflète pas des différences de gestion forestière mais reflète la calibration du modèle. Ainsi, un recalage permet de mettre en cohérence ces deux résultats. Choix de la période utilisée pour le recalage Un recalage est alors réalisé pour remettre les résultats de la projection depuis 2010 en phase avec l?inventaire GES. Pour cela, le recalage aurait pu être réalisé sur 2000-2009 ou sur 2000-2017. Mais sur la période 2000-2009, les deux courbes, ayant des tendances opposées, sont trop incohérentes pour être utilisées comme base pour le recalage (voir point 9). En début de période, le modèle est en dessous des résultats de l?inventaire, puis au-dessus. Ainsi, l?écart moyen sur la période se compense et n?est plus que de 1%, alors que les deux courbes ne sont en réalité pas en accord. 79 Comparaison du bilan biomasse vivante entre la projection depuis 2000 et l?inventaire (en tCO2/an) Recalage sur la base de l?écart moyen sur la période 2010?2017 Le recalage choisi a donc été réalisé sur la période de recouvrement 2010-2017. Comparaison du bilan biomasse vivante entre la projection depuis 2010 et l?inventaire GES (en tCO2/an) Voir le tableau détaillé en Annexe sur le recalage. 6. Documenter le ratio entre usage solide et énergétique de la biomasse Recommandation Provide more detailed documentation of data source(s) used for the ratio between solid and energy use of forest biomass. Item Ann. IV, A. e) Modification du calcul du FRL Oui ? le calcul du ratio a été corrigé dans la nouvelle version du FRL. Modifications du plan Comptable le paragraphe 1.2.5 du Plan Comptable a été revu. Un tableau a été ajouté en Annexe. Explications détaillées La répartition entre usage solide et énergétique provient des résultats de l?inventaire national de GES. Ces données sont obtenues à partir des statistiques nationales. Ainsi, nous disposons, pour la période de référence, des données de récoltes de bois, en volume (m3 de bois), et en carbone, réparti selon l?usage solide (bois d?oeuvre et d?industrie) et l?usage énergétique (bois énergie). Le ratio moyen, pour la période de référence 2000-2009 entre ces deux usages, est calculé. Ce ratio est ensuite appliqué aux récoltes de bois issues du modèle. Section 1.2.5 du PCFN : « La répartition entre usage solide et énergétique du bois se base sur le ratio moyen, estimé dans l'inventaire national d'émission des GES, entre récolte de Bois d'oeuvre et d'Industrie (BO-BI) et de Bois Energie (BE), durant la période de référence (2000-2009). Ce ratio moyen observé durant la période de référence (2000-2009) est de 58% pour l?usage solide et 42% pour l?usage énergétique. Ce ratio entre usage solide et énergétique est ensuite appliqué directement à la projection, à partir de 2000, de la récolte de bois. Le tableau en Annexe présente les données historiques et le calcul de ce ratio. » 80 Annexe du PCFN : Calcul du ratio entre usage solide et énergétique du bois Récoltes de bois en volume (m3/an) ratio historique, en % ratio utilisé pour le FRL, en % Usage solide Usage énergie Usage solide Usage énergie Usage solide Usage énergie 1990 36 418 24 987 57% 43% 1991 35 518 27 304 54% 46% 1992 34 355 29 004 52% 48% 1993 31 176 29 912 48% 52% 1994 34 252 27 935 52% 48% 1995 35 458 26 453 55% 45% 1996 32 370 26 105 53% 47% 1997 33 928 25 902 54% 46% 1998 34 540 25 604 55% 45% 1999 35 061 24 079 56% 44% P ér io d e d e ré fé re n ce 2000 46 121 23 258 65% 35% 2001 39 859 22 568 62% 38% 2002 34 693 21 760 59% 41% 2003 32 264 21 897 57% 43% 2004 33 093 21 914 57% 43% 2005 33 097 22 294 55% 45% 2006 33 471 21 537 56% 44% 2007 34 955 20 496 58% 42% 2008 32 502 20 134 56% 44% 2009 34 792 20 680 58% 42% 2010 35 315 22 772 57% 43% 58% 42% 2011 33 181 23 366 56% 44% 58% 42% 2012 29 189 24 388 51% 49% 58% 42% 2013 28 238 23 970 51% 49% 58% 42% 2014 30 465 24 565 52% 48% 58% 42% 2015 29 614 24 890 51% 49% 58% 42% 2016 29 919 26 171 50% 50% 58% 42% 2017 30 221 27 255 49% 51% 58% 42% 2018 58% 42% 2019 58% 42% 2020 58% 42% FR L (1 ) 2021 58% 42% 2022 58% 42% 2023 58% 42% 2024 58% 42% 2025 58% 42% FR L (2 ) 2026 58% 42% 2027 58% 42% 2028 58% 42% 2029 58% 42% 2030 58% 42% 2000-2009 35 485 21 654 58% 42% 2021-2025 58% 42% 2026-2030 58% 42% Méthode de l?inventaire national (NIR éd. 2019) : Calcul des prélèvements de bois des forêts restant forêts (P_FFij) ? Métropole Dans l?inventaire français, il est considéré que tous les prélèvements ont lieu sur les forêts restant forêt, les prélèvements de bois ne sont donc pas répartis entre forêts restant forêts et terres devenant forêts. Méthode « directe » de mesure des prélèvements par l?IGN Les prélèvements sont estimés dans un premier temps avec une donnée issue de l?IGN : l?estimation des « prélèvements directs » en forêt [202], disponibles en volume (bois fort tige IGN), en biomasse totale et en carbone total (grâce à l?utilisation de tarifs de cubage (Vallet, 2006) et de facteurs de conversion spécifiques)., et sur des périodes de 5 ans. Méthodologie de l?IFN : mesure des prélèvements 81 « Pour estimer les prélèvements, l?IGN revient sur toutes les placettes « forêt » et « peupleraie » inventoriées cinq ans auparavant et sur lesquelles des arbres vivants avaient été observés. Le choix du pas de temps de cinq ans correspond à la période d?évaluation des autres flux (croissance des arbres et mortalité). [?] Sur les points où au moins un prélèvement de moins de 5 ans est signalé, chaque arbre qui était vivant et inventorié au passage précédent est noté comme coupé ou non. Un arbre est noté coupé, que la grume soit vidangée ou non et que la souche soit déracinée ou non. » [594] Cette donnée n?est disponible que depuis la mise à jour méthodologique de l?IFN de 2005, et donc est disponible pour des périodes de 5 ans (2005-2009, 2006-2010, 2007-2011, etc.). Elle comptabilise les arbres prélevés en forêt entre deux campagnes d?inventaire forestiers et permet d?évaluer, avec une incertitude faible, les volumes de bois récoltés en forêt. Ces données de prélèvement concernent à la fois les forêts restant forêt que les forêts qui seront finalement défrichées. La part des prélèvements issue défrichements (P_Défrichement IGN), d?environ 1,5 Mm3 de bois fort tige sur les années couvertes est ainsi retranchée de ce niveau de prélèvement général en forêt. Ainsi, la perte de biomasse n?est pas double-comptée avec celle des défrichements. Équation 1 (Forêts) P_Foret_IGN = P_Total_IGN - P_Défrichement_IGN Avec : P_Foret_IGN = Prélèvement dans les forêts, t C/an P_Total_IGN =Prélèvement dans les forêts et sur les terres défrichées selon l?IGN, t C/an P_Défrichement_IGN = Prélèvement sur les terres défrichées selon l?IGN, t C/an Ce niveau général de prélèvement (P_Foret_IGN) est utilisé en complément de données statistiques sur les récoltes de bois, obtenues via la méthode « modèle » (§ 2.3.3.1.2). En effet, cette donnée IGN sert uniquement, comme donnée de calage », à fixer le niveau général de prélèvement pour toutes les années disponibles depuis 2005, pour chacune des 5 interrégions (§2.2.2.2). Ce niveau général est calculé avec une moyenne pondérée, en prenant en compte le fait que les années centrales participent au calcul de plusieurs périodes quinquennales et donc « pèsent » davantage que les années extrêmes. Ces données ne sont donc pas encore utilisées pour estimer la tendance des prélèvements en forêt ni pour estimer le type de forêt dans lequel ont lieu les prélèvements. Méthode « modèle » ? approche générale En second temps, le niveau de prélèvement annuel est estimé à partir de différentes statistiques de vente de bois d?oeuvre et de consommation de bois énergie, via un modèle qui permet d?estimer la récolte de bois et sa destination. Cette approche « modèle » est ensuite recalée sur le niveau général de prélèvement mesuré en forêt via la méthode « directe » (§ 2.3.2.3.1.2). L?approche modèle est toujours nécessaire car elle permet d?estimer les prélèvements depuis 1990 et appréhender le devenir du bois prélevé (savoir s?il est récolté, brûlé sur site, laissé en décomposition), la méthode directe servant de valeur de référence pour les années les plus récentes. Les prélèvements de bois en forêt rapportés dans l?inventaire UTCATF sont donc cohérents avec les résultats de l?IGN obtenus par la méthode « directe », mais il est nécessaire de conserver la méthode « modèle » pour avoir un ensemble cohérent sur l?ensemble de la période inventaire et des données adaptées au rapportage dans les inventaires d?émissions. La méthode « modèle » correspond à la méthode GIEC d?estimation des prélèvements. Équation 2 (Forêts) (inspirée de l?équation 2.12 du GIEC 2006 [672]) Lwood-removals = H ? D ? BEFR ? (1+R) ? CF Avec : Lwood-removals = Perte annuelle de carbone due aux récoltes de bois commercial, tC/an H = Volume de bois commercial récolté annuellement, m3/an D = Densité du bois, t MS/m3 BEFR = Facteur d?expansion applicable aux volumes récoltés, sans unité R = ratio racine/aérien, sans unité fBL = fraction laissée en décomposition CF = Fraction en carbone de la matière sèche, t C/t MS Équation 3 (Forêts) (inspirée de l?équation 2.13 du GIEC 2006 [672]) Lfuelwood = FG ? D ? BEFR ?(1+R) ? CF Avec : Lfuelwood = Perte annuelle de carbone due aux récoltes de bois énergie, t C/an FG = Volume de bois énergie récolté annuellement, m3/an D = Densité du bois, t MS/m3 BEFR = Facteur d?expansion applicable aux volumes récoltés, sans unité R = ratio racine/aérien, sans unité CF = Fraction en carbone de la matière sèche, t C/t MS La méthode « modèle » est basée sur l?estimation de deux valeurs : les récoltes commerciales (bois d?oeuvre et d?industrie principalement) et les récoltes non commerciales (bois de feu principalement). Méthode « modèle » ? Récoltes commerciales ? Bois d?oeuvre et d?industrie 82 Les récoltes commerciales sont issues des statistiques de ventes de bois d?oeuvre et d?industrie. En métropole, l?enquête annuelle de branche sur « exploitation forestière et scierie » du SSP (EAB) fournit les volumes de récoltes commerciales de bois à l'échelle régionale [200]. Méthode « modèle » ? Récoltes non commerciales ? Bois énergie Il s?agit essentiellement de prélèvement pour le bois de feu, (soit une partie du prélèvement de bois énergie), qui doit spécifiquement être estimée, bien que l'évaluation des volumes transitant par cette filière soit difficile de par la nature diffuse de l'activité. Utilisation du bilan de l?énergie. L'utilisation de bilans de consommation de biomasse à des fins énergétiques (résidentiel, tertiaire, chauffage urbain, industrie, etc.) permet de disposer d'une estimation réaliste des volumes prélevés. Ainsi, la consommation globale de bois énergie est fournie par le SOeS [1] mais cette donnée doit être adaptée pour estimer la récolte de bois énergie sur les terres forestières. Retranchement du bois énergie provenant de produits bois recyclés Tout d?abord une partie du bois utilisé comme bois de feu provient d'une seconde vie d'un bois commercial (par exemple, brûlage d'une table en bois), une estimation du taux de recyclage des produits bois est donc prise en compte afin de ne pas effectuer de double comptage. Ce taux est estimé à 5% du bois énergie consommé dans le résidentiel sur la base d?une étude réalisée en 2000 pour l?Ademe [596]. Distinction entre bois de feu provenant de forêt et d?autres origines L?étude Andersen (1999) [596] estime également que 70% du bois de feu consommé par les ménages est issu de forêt, les 25% restant représentant un prélèvement sur une autre ressource (agriculture, etc.). Combinées avec des résultats de l?INESTENE [201], il a été possible de ventiler les quantités en fonction de leur provenance (forêts, bosquets ou haies, vergers et vignes) par région [493]. Retranchement du bois énergie consommé en industrie provenant de produits connexes de scieries Ensuite, dans le bilan de l?énergie, pour le bois-énergie consommé dans l?industrie, on distingue : - une part, majoritaire, correspondant à des produits connexes de scieries (écorces, sciures, copeaux, plaquettes de scierie?). On considère que la totalité du bois énergie consommé en industrie provient de cette source jusqu?en 2007. Ce bois n?est donc pas décompté de la récolte en forêt pour éviter un double compte. - une part correspondant à un prélèvement de bois en forêt, qui correspond à un surplus de consommation de bois énergie en industrie observée depuis 2007, due à l?usage croissant de plaquettes forestières. Correction de l?effet de décalage entre récolte et consommation de bois de feu Enfin il existe un décalage entre la consommation de bois dans le résidentiel et sa récolte en forêt. En moyenne on considère que le bois énergie est conservé entre 2 et 3 ans Méthode (non appliquée) d?estimation de la récolte de bois prenant en compte ce décalage La récolte de bois de feu d?une année i pourrait être estimée en fonction de la consommation de bois de feu des années suivante, selon l?équation ci-après : Équation 4 (Forêts) Récolte_BE(i) = (Frac1 ? Conso_BE(i+2) + Frac2 ? Conso_BE(i+3)) ? FCV Avec : Récolte_BE(i) = Récolte de bois énergie l?année i, m3 Frac1 = Part de la consommation de l?année i+2 correspondant à du bois récolté l?année i Frac2 = Part de la consommation de l?année i+3 correspondant à du bois récolté l?année i Conso_BE(i+2) = consommation de bois énergie de l?année i+2, tep Conso_BE(i+3) = consommation de bois énergie de l?année i+3, tep FCV = Facteur de conversion en volume, m3/tep Malheureusement, Il n?est pas possible aux exploitants forestiers de prévoir quelle sera la consommation de bois énergie dans les années futures i+2 ou i+3, cette méthode ne permet donc pas d?estimer la récolte de bois énergie de manière fiable. Par conséquent, une autre approche a été privilégiée. Il a été supposé que les exploitants forestiers constituent des stocks permettant d?assurer deux années successives avec des consommations de bois très fortes. Ces stocks leur permettent donc de satisfaire la demande en bois et de reconstituer ces derniers en fonction de la consommation de l?année en cours et de l?année précédente. Il a ainsi été estimé que la récolte annuelle de bois énergie pouvait être approchée en moyennant les deux dernières années de consommation de bois énergie. Équation 5 (Forêts) Récolte_BE(i) = (Conso_BE(i) + Conso_BE(i-1)) / 2 ? FCV Avec : Récolte_BE(i) = Récolte de bois énergie l?année i Conso_BE(i) = consommation de bois énergie de l?année i Conso_BE(i-1) = consommation de bois énergie de l?année i-1 FCV = Facteur de conversion en volume, m3/tep Dans l?inventaire actuel, le facteur de conversion en volume (FCV) est estimé à 4,5 m3/tep sur la base des estimations suivantes pour le bois énergie : 18GJ/t et 0.147 tep/stère et un facteur de densité moyen de 0.51 t/m3 obtenu à partir de CARBOFOR [204].Pour l?industrie la consommation de bois est supposée essentiellement composée de sous-produits de l?industrie du bois (déjà pris en compte dans les récoltes de bois (grumes et industrie) sauf sur les années récentes pour lesquelles le développement du bois énergie génère un prélèvement additionnel sur la ressource. ? les récoltes de bois d?oeuvre et le bois énergie ne sont pas indépendantes (une partie des arbres coupés pour produire du bois d?oeuvre ou d?industrie part en bois énergie) 83 ? les statistiques de récolte de bois ne différencient pas les récoltes de bois issues de terres forestières ou de terres défrichées, ? les statistiques de consommation de bois énergie ne distinguent pas la source du bois énergie consommé. Tableau 2 : Récoltes de bois matériau et de bois énergie en Métropole depuis 1990. rapportageUTCATF.xls /OMINEA ANNEE BOIS D'OEUVRE (feuillus) BOIS D'OEUVRE (résineux) BOIS D'INDUSTRIE (feuillus) BOIS D'INDUSTRIE (résineux) BOIS ENERGIE (ktep) (1000 m3) (1000 m3) (1000 m3) (1000 m3) 1990 10 156 15 260 5 194 5 808 7 965 1991 9 724 14 077 5 435 6 283 8 452 1992 9 043 13 340 5 459 6 513 9 231 1993 8 033 12 509 4 732 5 901 9 356 1994 8 131 13 767 5 479 6 876 8 807 1995 8 290 14 374 5 523 7 271 8 155 1996 7 771 13 649 4 820 6 130 8 100 1997 7 845 14 245 5 342 6 495 8 237 1998 7 863 15 107 5 228 6 342 7 899 1999 7 952 15 240 5 366 6 503 7 544 2000 9 598 22 619 5 342 8 561 7 245 2001 7 642 18 952 4 788 8 477 6 981 2002 6 002 16 631 4 913 7 146 6 826 2003 5 719 15 120 5 142 6 283 6 726 2004 5 671 15 240 5 355 6 826 6 851 2005 6 076 14 803 5 413 6 805 6 948 2006 5 854 15 633 5 166 6 818 6 977 2007 6 343 16 427 5 344 6 840 6 606 2008 6 086 15 048 4 983 6 384 6 677 2009 5 228 17 216 4 113 8 235 6 863 2010 5 164 15 922 4 411 9 819 7 514 2011 5 479 15 427 4 418 7 857 7 717 2012 4 924 13 216 4 636 6 414 7 328 2013 4 809 13 624 4 089 5 716 7 791 2014 5 209 14 135 4 726 6 395 8 195 2015 5 127 13 785 4 663 6 039 7 892 2016 5 393 13 696 4 615 6 215 8 200 2017 5 304 14 127 4 584 6 206 8 768 Les prélèvements sont estimés par la méthode « modèle » avec l?équation suivante. Équation 6 (Forêts) P_modèlei = Récoltes_SSPi ? BEF + Récolte_ BE(i) ? (1- %hors_forêt ? %houppiers) ? BEF_BE - R_ Défrichement_Modelei Avec : P_modèlei = Prélèvement de bois l?année i estimé par la méthode « modèle » Récoltes_SSPi = Récoltes commerciale de bois matériau estimée par le SSP pour l?année i BEF = Facteur d?expansion de biomasse applicable aux récoltes de bois matériau Récolte_BE(i) = Récolte de bois énergie estimée pour l?année i %hors_forêt = Part du bois énergie récolté en forêt %houppiers = Part des houppiers exploités pour du bois énergie BEF_BE = Facteur d?expansion de biomasse applicable aux récoltes de bois énergie R_ Défrichement_Modelei = Prélèvement de bois estimé pour l?année i sur les terres défrichées par la méthode basée sur les matrices de changement d?utilisation des terres Figure 6 : Représentation schématique de la méthode (dite « modèle ») d?estimation des émissions liées aux récoltes de bois) 84 Méthode « modèle » ? facteurs d?expansion et de conversion du bois Pour les résultats produits par l?IGN, les volumes de biomasse totale sont obtenus par des tarifs de cubage [595] à savoir des équations qui peuvent s?appliquer aux caractéristiques de chaque arbre (espèce, circonférence, hauteur). Dans la méthode « modèle » il n?est pas possible d?utiliser ces tarifs de cubage, le GIEC propose donc l?utilisation de facteurs d?expansion de biomasse (BEF). Malheureusement ces BEF sont très difficiles à appliquer en dehors de leur propre périmètre d?étude. Pour cette raison, dans la méthode « modèle » les BEF utilisés sont des BEF spécifiques à la forêt française calculés à partir de la ressource sur pied et des tarifs de cubage utilisés par l?IGN. Les facteurs actuellement utilisés dans l?inventaire sont fournis par l?IGN, ils sont très proches des résultats disponibles dans le rapport CARBOFOR [204]. Tableau 3 : Facteurs d?expansion utilisés pour les prélèvements de bois matériau PUREMENT FEUILLU MIXTE PUREMENT CONIFERE PEUPLERAIE CENTRE-EST 1.65 1.45 1.27 1,42 NORD-EST 1.56 1.47 1.25 1,42 NORD-OUEST 1.59 1.53 1.30 1,42 SUD-EST 1.94 1.62 1.39 1,42 SUD-OUEST 1.66 1.52 1.31 1,42 FRANCE 1.63 1.50 1.30 1,42 Pour les facteurs d'expansion souterraine, plusieurs classes sont également distinguées. Les valeurs de 1,28 et 1,30 ont respectivement été retenues pour les peuplements anciens de feuillus et de conifères et les valeurs de 1,48 et 1,37 pour les jeunes peuplements de feuillus et de conifères [204]. Dans le cas du bois de feu, dans la mesure où la composition des essences récoltées n'est pas connue, les facteurs d'expansion retenus sont une valeur moyenne pondérée des facteurs d'expansion pour les feuillus et les conifères. Ces valeurs sont sensiblement variables suivant les années et valent approximativement 1,5 pour le facteur d'expansion branches et 1,29 pour le facteur d'expansion racine. Il en est de même pour la valeur d'infradensité. Figure 7 : Conversion de volumes de bois commercialisés en carbone Les données sur l'infradensité de la biomasse sont spécifiques à chaque essence, aussi bien pour l'estimation de l'accroissement que pour les prélèvements. Tableau 4 : Infradensité utilisées pour les principales essences [598] Essence Densité en tMS/m3 Essence Densité en tMS/m3 FORET L?arbreentier estreconstitué grâceàdesBEF spécifiques Boisd?oeuvre etd?industrie récoltéenforêt (estiméparl?EAB) Boisdefeutotal (estimédansleBilan del?énergie) Boisdefeuissudesarbres récoltéspourdubois d?oeuvre oud?industrie (30%duhouppier) Boisdefeurécolté horsforêt (25%duboisde feutotal) = - ( + + ) Boisdefeuissude déchetsdebois (5%duboisdefeu total) Boistotal récoltéhorsforêtPRAIRIE?CULTURES Boistotal récolté enforêt (gestionforestière +défrichement) Boisdefeurécoltéenforêt spécifiquementpourfairedu boisdefeu L?arbreentier estreconstitué grâceàdesBEF spécifiques Estimation despertesde carboneliéeàlarécoltede boisd?oeuvre etd?industrie Estimation despertesde carboneliéeàlarécoltede boisdefeuenforêt Estimation despertesde carboneliéeàlarécolte deboisdefeuhorsforêt Représentationdelaméthode d?estimationdesémissions liées auxrécoltesdebois (sansdoublecompte) Biomasse aérienne (m3) Biomasse Totale (t de matière sèche) Biomasse Totale (t de carbone) Facteur d?expansion de la biomasse (BEF) Infradensité du bois (D) Taux de carbone (CF) Volume sous écorce (m3) Volume Sur écorce (m3) Taux d?écorce (B) Biomasse Totale (m3) Ratio racinaire/aérien (R) 85 chêne 0.56 sapin, épicéa 0.38 hêtre 0.56 douglas 0.41 châtaignier 0.50 pin maritime 0.44 peuplier 0.36 pin sylvestre 0.43 Les travaux conduits dans le cadre du projet CARBOFOR ont également permis de retenir une valeur de teneur en carbone de la biomasse ligneuse plus adaptée au cas français. La valeur retenue dans les inventaires est de 0,475 très poche de la valeur de 0.47 retenue par le GIEC 2006 par défaut. Combinaison de l?approche « modèle » et de l?approche « directe » Il existe donc deux méthodes pour estimer les prélèvements en forêt, la méthode « modèle » basée sur les lignes directrices du GIEC 2006 et la méthode « directe » de mesure des prélèvements par l?IGN. Ces deux méthodes sont combinées dans l?inventaire de GES actuel et les prélèvements sont estimés à partir de l?équation suivante. Équation 7 (Forêts) Prélèvementi = P_modèlei ? P_Foret_IGN2005/20xx/ P_modèle2005/20xx Avec : Prélèvementi = Prélèvement de bois estimé pour l?année i P_modèlei = Prélèvement de bois estimé pour l?année i à partir des données commerciales de bois matériau et des consommations de bois énergie P_Foret_IGN2005/20xx = Prélèvement de bois estimé sur la période 2005-20xx par la méthode directe de l?IGN P_modèle2005/20xx = Prélèvement de bois estimé sur la période 2005-20xx à partir des données commerciales de bois matériau et des consommations de bois énergie. Figure 8 : Représentation de l?ajustement sur la base des données de prélèvement direct issues de l?IFN Équation 8 (Forêts) P_FFij = Prélèvementij Avec : P_FFij = Prélèvement de bois estimé en forêt restant forêt, par type de forêt (i = 1 to n) et par zone climatique (j = 1 to m) Prélèvementij = Prélèvement de bois estimé, par type de forêt (i = 1 to n) et par zone climatique (j = 1 to m) 16000 17000 18000 19000 20000 21000 22000 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 kt C /a n Aprèsajustementsurl'IFN Avantajustement Inventaire(Moyennesur5ans) IFN(Moyennesur5ans) 86 7. Démontrer la cohérence entre les projections et le FRL Recommandation Demonstrate the consistency with the national projections of anthropogenic greenhouse gas emissions reported under Regulation (EU) No 525/2013. Provide explanations for possible differences between national projections and the proposed FRL Item Ann. IV, A. g) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable le Plan Comptable a été revu. Explications détaillées Cohérence méthodologique Du point de vue méthodologique, le calcul de projections établies dans le cadre du règlement UE n° 525/2013 et le calcul d?un niveau de référence forestier (FRL) établi dans le cadre du règlement UE n° 2018/841 sont deux exercices très différents. Le FRL repose sur un modèle forestier. Les projections ne reposent pas sur un modèle, mais sur des hypothèses à dire d?experts sur l?évolution de la forêt, des pratiques sylvicoles et sur des scénarios. Les projections d?émissions et d?absorptions de GES réalisées dans le cadre du règlement (UE) 525/2013 sont réalisées selon deux scenarios : avec mesures existantes et avec mesures additionnelles. Dans les deux cas, la part de Forêt (périmètre différent de celui utilisé pour le FRL qui ne concerne que la forêt restant forêt) est projetée jusqu?en 2035, à partir d?un point de départ connu en 2015. Ce point de départ est donc différent de celui du FRL (2010). Aucun modèle forestier n?est utilisé pour le calcul des projections. En revanche, les données de base utilisées pour les projections et pour le FRL sont les mêmes : données de croissance, mortalité et prélèvement de l?IGN. Cohérence des résultats Dans l?élaboration des projections des hypothèses fortes ont été prises en compte et notamment une hypothèse de stabilité de la production brute et de la mortalité jusqu?en 2035. Ce choix permet de se focaliser sur les effets des pratiques de récoltes. Dans le cadre des travaux sur le FRL le modèle utilisé par l?IGN donne une augmentation conjointe de la production brute et de la mortalité sur la période modélisée jusqu?en 2030. Les dynamiques de production et de mortalité demeurent incertaines car très dépendantes des conditions météorologiques non modélisées pour ces travaux. Ce choix explique en grande partie la tendance à la baisse du puits dans le cadre des projections tandis que le puits demeure à la hausse dans le cadre du FRL. Ensuite, dans le scenario de projection avec mesures existantes, sont intégrées des politiques visant une récolte forestière accrue. Ce n?est pas le cas pour le FRL dans lequel les pratiques sylvicoles sont celles observées sur la période 2000-2009. Par conséquent, la hausse de la récolte prise en compte dans les projections est plus forte que celle modélisée dans le cadre du FRL. 8. Utiliser la surface en Forêt gérée telle qu?indiquée dans l?Annexe IV, Part B (e) i. Recommandation Estimate the FRL based on the area under forest management as indicated in Annex IV, Part B (e) i. [The total area of managed forest land included under the accounting category (as defined in Art 2(1) of the LULUCF Regulation) must be consistent with the latest national GHG inventory. Member States may choose to provide a dynamic development of managed forest land area taking into account afforested and deforested land moving between accounting categories during the compliance period] Item Ann. IV, A. h) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable La section 3.2.2 du Plan Comptable a été complétée. Explications détaillées Section 3.1.1 du PCFN : « Le FRL n'est calculé que pour les terres forestières gérées. Pour la France, une forêt est gérée au sens de la CCNUCC lorsqu?elle fait l?objet d?opérations de gestion forestière visant à administrer ses fonctions écologiques, économiques et sociales. Le terme « opération de gestion forestière » recouvre les actions de coupes ou de travaux forestiers mais également les actions de planification forestière, d?accueil du public en forêt ou de protection des écosystèmes forestiers. Seules les forêts exclusivement soumises aux processus naturels, en raison notamment d?une accessibilité limitée, sont considérées comme non gérées, elles sont estimées à partir des surfaces des « autres forêts » définies par l?IGN qui représentent environ 5% des forêts métropolitaines. Le FRL de la France métropolitaine est estimé sur la base d?une surface évolutive, prenant en compte une estimation des boisements ayant eu lieu pendant la période de référence (2000-2009) qui entraînent une hausse de la superficie forestière, ces boisements arrivant à plus de 20 ans progressivement chaque année au cours des périodes de 2021 à 2030. Cette surface évolutive n?intègre pas les éventuels déboisements, qui, sitôt qu?ils seront connus, seront intégrés a posteriori lors de corrections. » Section 3.2.2 du PCFN : « L?inventaire forestier national fournit une estimation de la superficie des forêts disponibles pour la production de bois au début de l?année 2010. Cette superficie inclut les boisements de moins de 20 ans qui ne répondent pas à la définition des forêts gérées au sens de la CCNUCC. Pour le calcul du FRL, les projections étant effectuées en considérant tous les peuplements de 2010, sans expansion ni 87 régression forestière, il convient d?exclure de la superficie de 2020 les boisements qui avaient moins de 10 ans en 2010, de celle de 2025 les boisements qui avaient moins de 5 ans en 2010, et plus aucun pour la superficie de 2030. Un traitement spécifique visant à exclure la part des jeunes boisements de moins de 20 ans dans le puits de carbone projeté a été mis en place. Figure 9 : Contribution des forêts de moins de 20 ans au calcul des projections L?enquête sur l?occupation du sol du ministère de l?agriculture (enquête Teruti-Lucas) donne chaque année les flux de surfaces forestières en distinguant les boisements, les défrichements et les forêts restant forêts. Cette matrice permet de connaître la part des boisements de moins de 20 ans en 2010 c?est-à-dire de tous les boisements qui sont intervenus depuis 1990, dans la surface boisée 2010 de Teruti-Lucas. Les jeunes boisements représentent ainsi 7,9 % de la surface en 2010. La matrice Teruti-Lucas donne également l?évolution des superficies boisées pour toutes les années comprises entre 1990 et 2010. On en dérive la surface annuelle d?incorporation des boisements dans la catégorie des forêts gérées. Le trait plein dans le graphique de droite montre la décroissance du pool de surface des jeunes boisements au cours des temps. La contribution de ces jeunes boisements au puits de CO2 dans la biomasse vivante est estimée selon la méthode définie par le CITEPA pour l?inventaire CCNUCC de la France. L?écart entre la production à l?hectare des jeunes boisements et celle des forêts gérées est considéré comme stable sur toute la période. Connaissant cet écart et la proportion annuelle des jeunes boisements, il est possible de calculer la contribution de ces boisements dans la production totale annuelle. Cette contribution des boisements de moins de 20 ans à l?année X est finalement retranchée au gain de carbone total projeté pour cette même année X. Concernant les pertes en carbone, la même méthode est appliquée pour la mortalité, en revanche la part des jeunes boisements dans les prélèvements est considérée comme nulle dans l?inventaire GES de la France (pas de coupes dans ce type de peuplement). 9. Démontrer la capacité du modèle à reproduire l?historique de l?inventaire GES Recommandation Demonstrate the ability of the model used to construct the FRL to reproduce historical data from the national GHG inventory. Item Ann. IV, A. h) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable le paragraphe 4.2. du Plan Comptable a été revu. Explications détaillées Afin d?évaluer la « capacité du modèle à reproduire les données historiques de l?inventaire GES sur la période de référence », une reconstitution de l?état en 2000 (estimation peu robuste), puis une projection à partir de cette date ont été réalisées. Si la projection donne un puits forestier moyen à peu près équivalent au puits historique sur la période 2000-2009, cette moyenne cache des désaccords sur la tendance dans l?évolution du puits et sur la contribution des différents phénomènes (croissance, mortalité, prélèvement) à ce puits dans la biomasse vivante. 88 Bilans dans la biomasse vivante projetés et historiques (en tCO2eq/an) Gains dans la biomasse vivante (croissance) projetés et historiques (en tCO2eq/an) Pertes dans la biomasse vivante (prélèvements et mortalité) projetés et historiques (en tCO2eq/an) Plus spécifiquement, les gains dans la biomasse vivante projetés sont plus de 10MtCO2/an inférieurs à ceux de l?inventaire GES historique entre 2000-2009. Les causes de cet écart sont décrites au point 3 du présent document. 89 Certaines de ces causes d?écart sont également valables pour les pertes dans la biomasse vivante (mortalité et prélèvements). Notamment, l?incertitude liée à l?utilisation de données issues d?un échantillonnage statistique, la fragilité de la reconstitution du point de départ en 2000, le lissage produit par la projection qui travaille sur des périodes de 5 ans sont également importantes dans la différence entre données de pertes projetées et historiques. A ces raisons, s?ajoutent : - la non prise en compte des tempêtes Lothar et Martin de décembre 1999. Ces tempêtes ont eu un effet majeur sur la dynamique des prélèvements des années suivant la tempête (2000 à 2002) avec des récoltes supplémentaires liées à cette crise exceptionnelle augmentant d?autant les pertes dans la biomasse vivante. L?effet de cette tempête n?est pas pris en compte dans la simulation puisque cette dernière se base sur un point de départ post-tempête et que le scénario de référence qui lui est appliqué est calculé sans ces années. Pour la tempête Klaus, des prélèvements exceptionnels ont été simulés sur l?année 2009 de la projection partant de 2000 uniquement. - le fonctionnement du paramètre de prélèvement en taux dans le modèle. Le scénario de référence est exprimé dans la projection sous la forme d?un taux de prélèvement dépendant du stock. Alors que les stocks de bois sur pied augmentent sur la période 2000-2009, les volumes récoltés observés diminuent légèrement, le geste de coupe n?étant pas uniquement lié au stock de bois disponible. L?application d?un scénario sous forme d?un taux de prélèvement fixe ne permet donc pas de reproduire la tendance de l?évolution des prélèvements sur la période 2000-2009. 10. Démontrer la cohérence entre l?historique et le FRL Recommandation Demonstrate the consistency between historical data from the national GHG inventory and modelled data for estimating the FRL for the reference period. Item Ann. IV, A. h) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable le paragraphe 4.2. du Plan Comptable a été revu. Explications détaillées L?analyse de la cohérence entre données historiques et projetées est fournie dans les points 3 et 10 du présent document. La proximité des courbes issues de la projection depuis le point de départ 2000 et celle utilisée pour le FRL depuis le point de départ 2010 rend l?analyse valable pour les deux projections. 11. Cohérence sur la comptabilisation des compartiments carbone Recommandation Ensure consistent modelling of carbon pools, in particular across the time series and between Metropolitan France and Overseas Territories. Item Ann. IV, B. b) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable Le Plan Comptable a été revu. Explications détaillées Cohérence générale sur la cohérence entre compartiments carbone L?approche de comptabilisation mise en oeuvre pour le calcul du FRL reprend les mêmes règles et hypothèse que pour l?inventaire national de GES. Les flux de carbone sont comptabilisés pour chaque compartiment, sans double compte : Biomasse vivante : croissance, mortalité de fond, mortalité exceptionnelle (tempêtes, feux), prélèvements (récolte de bois et pertes d?exploitation). Bois mort : gains exceptionnels lors de chablis de tempête (l?année de la tempête) ; pertes exceptionnelles lors de la décomposition des chablis (pertes étalées sur plusieurs années). Litière et sol : hypothèse de neutralité : équilibre entre pertes et gains. Produits bois : gains via les récoltes de bois, et pertes via la fin de vie des produits. Cohérence générale sur la cohérence du traitement des compartiments carbone entre la France métropolitaine et les régions d?Outre?mer. Pour l?outre-mer, l?hypothèse qui est faite dans l?inventaire, et qui est appuyée par des dires d?experts et de la littérature scientifique, est celle de la neutralité de la biomasse vivante, du bois mort, de la litière et des sols en forêt restant forêt ; à l?exception de pertes exceptionnelles liées aux feux de forêt et au brûlage de résidus de récolte ; phénomènes pour lesquels des gaz autres que le CO2 sont aussi émis. Extrait du NIR 2019 : En Outre-mer (zone Kyoto), il n?existe pas de résultats similaires issus d?inventaires forestiers en raison de la faible exploitation forestière et du type de forêt. Des estimations ont donc été produites à partir des données par défaut du GIEC sur les accroissements forestiers. Ces résultats donnent un accroissement supérieur aux pertes dans tous les territoires, il a donc été choisi de manière conservative de conserver une hypothèse de stabilité de la biomasse forestière dans ces territoires en considérant que l?accroissement permet seulement de compenser les récoltes et ne génère pas de puits supplémentaire. 90 Cette hypothèse de neutralité s?appuie sur l?expertise de Guitet et al. (2006) [328]. L?accroissement est donc indirectement estimé à partir du taux de prélèvement, et s?élève à 0.02tC/ha (aérien + racinaire). Pour les terres ayant été boisées depuis moins de 20 ans, la valeur de 1tC/ha comme en métropole est utilisée, en cohérence avec Guitet et al. 2006 (valeur d?accroissement après récolte entre 1.5tC et 2tC/ha). Incertitudes le rôle de puits de la forêt guyanaise Le bilan carbone de l?écosystème forestier en Amazonie est incertain. Certaines études tendent à montrer que la forêt amazonienne en général aurait un rôle de puits, d?autres montrent qu?il s?agirait plutôt d?une source. Ces résultats dépendent de multiples paramètres (périmètre, mesure ou estimation, région, échantillonnage, période?). La prise en compte des phénomènes de surmortalité liée à la variabilité pluvio-climatique ainsi qu?à la dégradation forestière (au-delà de la déforestation) induit des estimations qui remettent parfois en question le rôle de puits de carbone de la forêt amazonienne. Au niveau mondial, à partir de mesures satellitaires couplées aux données de terrain, Baccini et al. (2017) concluent que les espaces forestiers tropicaux seraient une légère source, et non un puits. La croissance ne compenserait pas la déforestation ni la dégradation et perturbation (69% des pertes). L?analyse des données forestières historiques montre que si l?Amazonie joue un rôle de puits de carbone, une tendance au déclin de cette accumulation est observée à long terme (Brienen et al., 2015). Le taux d?accroissement dans la biomasse aérienne a diminué de 2/3 entre les années 1990 et les années 2010. On observer un récent phénomène de stagnation (atteinte d?un plateau) dans la croissance, alors que la mortalité a continué d?augmenter. D?après Philips et Brienen (2017), en Amazonie, la forêt constitue un puits persistant, même s?il s?est affaibli depuis les années 2000. En Guyane, ce puits serait d?ampleur à compenser l?intégralité des émissions générées, y compris par la déforestation et les changements d?occupation des terres. Les forêts de Guyane n?ont pas forcément la même sensibilité aux hausses de mortalité que celles du reste de la région amazonienne. Cette sensibilité reste corrélée à la quantité de biomasse aérienne présente (Johnson, et al. 2016). 12. Fournir les tableaux de résultats Recommandation Provide complete data on historical and projected harvest levels. Provide more detailed description of sustainable forest management practices used in the determination of the FRL. Item Ann. IV, B. c) Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable Les tableaux en Annexe ont été ajoutés au Plan Comptable. Explications détaillées Les tableaux fournis en Annexe présentent les informations détaillées, par compartiment, par flux, pour chaque année, en CO2e. Les mêmes informations sont fournies pour l?inventaire de GES historique (1990-2017) et pour la projection (2010-2030). 13. Fournir des informations détaillées sur les surfaces forestières Recommandation Provide the area under forest management consistent with Table 4.A (?Forest land remaining Forest land?) from the latest national GHG inventory using the year preceding the starting point of the projection. Given the use of the dynamic area approach, provide a detailed disaggregated calculation of the managed forest land area at annual time steps for the entire time series since, at least, year 2000. Provide more complete information regarding managed and unmanaged forest area to guarantee that the same information is used for the FRL and the national GHG inventory. Item Ann. Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable La section 3.2.2 a été complétée et un tableau fournit les données de surface. Explications détaillées Section 3.2.2 du PCFN : Forêt non-gérée (non disponible pour la production de bois) Forêt gérée (au sens CCNUCC, prises en compte dans le FRL) Boisements de moins de 20 ans Forêt devenant non- forêt In ve nt ai re G ES é d. d éc . 2 01 8 po ur la F ra nc e m ét ro po lit ai ne se ul em en t 2000 761 873 ha 13 413 124 ha 1 213 478 ha 733 718 ha 2001 761 873 ha 13 422 079 ha 1 225 938 ha 728 614 ha 2002 761 873 ha 13 431 471 ha 1 230 535 ha 723 104 ha 2003 761 873 ha 13 447 249 ha 1 220 304 ha 711 241 ha 2004 761 873 ha 13 483 619 ha 1 197 340 ha 697 201 ha 2005 761 873 ha 13 488 185 ha 1 214 210 ha 704 652 ha 2006 761 873 ha 13 487 371 ha 1 244 308 ha 713 530 ha 91 2007 761 873 ha 13 471 799 ha 1 298 230 ha 732 586 ha 2008 761 873 ha 13 467 855 ha 1 294 220 ha 751 020 ha 2009 761 873 ha 13 480 715 ha 1 277 447 ha 763 291 ha 2010 761 873 ha 13 517 020 ha 1 237 771 ha 760 942 ha Pr oj ec ti on p ou r la F ra nc e m ét ro po lit ai ne s eu le m en t 2011 Non estimé en projection 13 590 524 ha Seule la part des boisements antérieurs à 2010 est estimée pour les soustraire de la projection (les boisements apparaissant entre 2010 et 2030 ne sont pas estimés) Non estimé en projection 2012 13 675 213 ha 2013 13 764 056 ha 2014 13 847 257 ha 2015 13 918 569 ha 2016 13 989 221 ha 2017 14 044 367 ha 2018 14 097 799 ha 2019 14 153 973 ha 2020 14 190 274 ha 2021 14 241 227 ha 2022 14 284 451 ha 2023 14 312 971 ha 2024 14 359 129 ha 2025 14 422 053 ha 2026 14 500 655 ha 2027 14 594 346 ha 2028 14 645 784 ha 2029 14 693 461 ha 2030 14 726 526 ha * En 2010, la forêt gérée (dans le sens CCNUCC, prises en compte dans le FRL) représente 8 183 858 ha pour les départements d?outre-mer inclus dans l?UE. La section 3.2.2 a également été complétée par un paragraphe relatif aux régions d?Outre-mer pour préciser les surfaces considérées. 3.2.2.2 Régions ultrapériphériques françaises (Régions d?Outre?mer) Dans les régions ultrapériphériques (Guyane, Guadeloupe, Martinique, Réunion, Mayotte), toute la superficie est considérée comme gérée au regard de la définition de la CCNUCC. En 2010, la superficie totale de « forêt restant forêt » dans les régions ultrapériphériques considérées dans le PCFN est de 8 183 858 ha, dont la superficie «forêt restant forêt» de Guyane représente 7 982 688 ha. 3.2.2.3 Surface totale couverte par les forêts gérées En 2010, la superficie gérée « forêt restant forêt » utilisée dans le PCFN est de 21 700 878 ha. Elle correspond à la zone déclarée dans l'inventaire national des GES à la CCNUCC sur le périmètre du Protocole de Kyoto, c?est-à-dire la France métropolitaine et les régions d?Outre-mer dites ultrapériphériques (qui correspondent à la partie de la France incluse dans l'UE). Les superficies non gérées ne sont pas prises en compte dans le PCFN et elles ne sont pas considérées comme des superficies associées à des émissions dans le rapport d'inventaire des GES. Les superficies forestières des territoires d'Outre-mer qui ne font pas partie de l'UE (Nouvelle Calédonie, Polynésie Française, Terres Australes et Antarctiques françaises, Wallis et Futuna, Saint-Pierre et Miquelon) ne sont pas non plus prises en compte dans le NFAP (ces territoires représentent 982 000 ha de forêts gérées). 92 14. Fournir des données détaillées sur les dynamiques forestières Recommandation Provide data on increments, dynamic age?characteristics and rotation length. Provide a more detailed description on the share of even and uneven?aged forests and the related information for the strata. Item Ann. Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable Les tables et graphiques en Annexe ont été ajoutés au Plan Comptable. Explications détaillées Les paramètres de dynamiques forestières sont synthétisés dans les tables par strate forestière, et illustrés dans les graphiques pour quelques strates. Les paramètres de dynamiques forestières sont les suivants : - le taux de passage et le recrutement (ou la production à l?hectare pour les peupleraies) représentant le paramètre de croissance ; - le taux de mortalité (ou la mortalité à l?hectare pour les peupleraies) représentant le paramètre de mortalité ; - le taux de prélèvement (global pour la plupart des strates ou en éclaircie et en coupe rase pour les peupleraies) représentant le paramètre de récolte. Extrait des annexes du PCFN : ??? 15. Désagréger les (récoltes historiques et projetées) en fonction de l?usage énergétique et non?énergétique Recommandation Provide historical and future harvesting rates disaggregated between energy and non?energy uses. Item Ann. IV, B. e) iv Modification du calcul du FRL non Modifications du plan Comptable Le tableau en Annexe a été ajouté au Plan Comptable. Explications détaillées Voir Annexes. INVALIDE)

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