Où la diversité des arbres est-elle potentiellement la plus forte au Maroc ?

Une forêt de cèdres, une arganeraie et une formation de chênes peuvent posséder un couvert arboré comparable tout en abritant un nombre très différent d’espèces. Le couvert mesure la surface occupée par les arbres; la richesse spécifique compte combien d’espèces différentes sont présentes dans une unité d’échantillonnage.

La carte mondiale publiée par Liang et ses collègues estime la richesse locale moyenne en espèces d’arbres par hectare sur une grille de 0,025°, soit environ 2,5 km. Kharita en extrait le Maroc dans une emprise nationale continue, régions du Sud incluses.

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Ce que cette carte montre — et ce qu’elle ne montre pas

Chaque pixel estime un nombre moyen d’espèces d’arbres par hectare dans les conditions locales modélisées. Une valeur fractionnaire est normale : 4,7 ne signifie pas qu’un inventaire a trouvé « 0,7 espèce », mais que la valeur attendue du modèle est de 4,7 espèces par hectare.

La couche ne fournit aucun nom d’espèce. Elle ne permet pas d’affirmer qu’un pixel contient le cèdre de l’Atlas, l’arganier, le chêne-liège ou le thuya de Berbérie. Elle renseigne la diversité potentielle estimée, pas la composition taxonomique précise.

Cette distinction évite une confusion fréquente avec ForTy :

• ForTy classe de grands types de forêts à 10 m pour 2020;
• Hansen cartographie le couvert arboré 2000 et les pertes annuelles;
• cette couche estime la richesse locale en espèces à environ 2,5 km;
• aucune des trois ne constitue une carte nationale détaillée des espèces forestières du Maroc.

Comment le modèle mondial a été construit

L’étude scientifique a mobilisé une base mondiale d’environ 1,3 million de placettes d’inventaire forestier contenant des informations individuelles sur les arbres. Les auteurs ont relié la richesse observée à des variables bioclimatiques, topographiques, pédologiques et anthropiques, puis produit une prédiction continue mondiale.

La température moyenne annuelle apparaît comme un facteur dominant à l’échelle globale, mais elle n’explique pas seule la diversité. Le relief, les sols et les pressions humaines agissent avec le climat. Cette relation mondiale ne doit pas être transformée en règle locale déterministe : deux sites marocains ayant la même température peuvent conserver des histoires, des usages et des communautés arborées très différents.

Le jeu de données en bref

Propriété	Valeur
Producteurs	Liang et al. / Global Forest Biodiversity Initiative
Variable	richesse locale moyenne estimée en espèces d’arbres
Unité	espèces d’arbres par hectare
Résolution	0,025° × 0,025°, environ 2,5 km au Maroc
Type	valeur continue modélisée
Période	aucune année d’observation unique
Version	version 2 publiée en 2022
Couverture	Maroc complet et continu, régions du Sud incluses
Licence	CC BY 4.0
DOI du dataset	10.6084/m9.figshare.17232491.v2
Article	Nature Ecology & Evolution, 2022

Pourquoi 2022 n’est pas une date d’observation

Le dépôt Figshare porte une version publiée en 2022, mais les inventaires qui alimentent le modèle ne proviennent pas tous de cette année. Il serait faux de nommer la couche « richesse des espèces en 2022 » ou de la comparer comme un millésime annuel à une carte 2025.

La bonne interprétation est : carte modélisée contemporaine, version 2, fondée sur une compilation mondiale d’inventaires et de covariables. Elle ne possède pas de dimension temporelle exploitable pour calculer une évolution.

Cas d’usage pour le Maroc

Prioriser des inventaires de terrain

La couche peut aider à stratifier une campagne : échantillonner des pixels prédits comme faibles, moyens et élevés, puis vérifier les écarts dans les forêts du Rif, du Moyen Atlas, du Haut Atlas, de l’Anti-Atlas et des régions arides. Elle ne remplace pas la liste taxonomique relevée sur place.

Mettre en contexte les pertes Hansen

En croisant richesse estimée et pertes annuelles de couvert arboré, on peut repérer des pertes situées dans des contextes potentiellement plus diversifiés. Cela ne suffit pas à calculer le nombre d’espèces perdues : un pixel Hansen de 30 m et un pixel de richesse de 2,5 km n’ont ni la même échelle ni la même variable.

Comparer aux types forestiers ForTy

ForTy distingue forêt humide, saisonnièrement humide, sèche, tropicale montagnarde, boréale ou de mangrove. Le croisement avec la richesse peut documenter les variations internes à un type, mais la nomenclature mondiale ForTy ne remplace pas les formations forestières marocaines définies par les inventaires nationaux.

Étudier le rôle du relief et du climat

Le Maroc présente de forts gradients d’altitude, de pluie et de température. On peut résumer la richesse estimée selon l’altitude du MNT, l’exposition des versants, la pluie CHIRPS et la température ERA5-Land. Les corrélations obtenues restent descriptives : elles ne démontrent pas que l’une de ces variables cause à elle seule le nombre d’espèces.

Biodiversité urbaine et agricole : prudence

À 2,5 km, un pixel peut mélanger forêt, vergers, habitat, cultures et sols nus. La carte n’est pas adaptée à l’inventaire des arbres d’une ville, d’une ferme ou d’un jardin. Une richesse modélisée élevée ne signifie pas non plus que toutes les espèces sont indigènes ou en bon état de conservation.

Comment la croiser correctement avec le couvert forestier

La richesse est exprimée par hectare local, tandis que le pixel couvre plusieurs kilomètres carrés. Pour limiter les interprétations abusives :

1. conserver la richesse sur sa grille source;
2. agréger les rasters plus fins vers 0,025° plutôt que d’interpoler la richesse à 10 ou 30 m;
3. calculer la proportion de couvert arboré ou de chaque classe dans le grand pixel;
4. exclure les pixels sans prédiction plutôt que de les convertir en zéro;
5. comparer des groupes de pixels et présenter l’incertitude, pas seulement une moyenne nationale;
6. vérifier les résultats par des inventaires et des données floristiques.

Une interpolation vers 10 m produirait une image plus détaillée visuellement, mais aucune nouvelle information scientifique.

Utilisation dans QGIS

1. Ajoutez le COG et choisissez Pseudo-couleur à bande unique.
2. Utilisez une palette séquentielle et l’étirement robuste fourni dans les métadonnées.
3. Conservez le rééchantillonnage bilinéaire pour l’affichage de la valeur continue.
4. Pour comparer à Hansen ou Esri, créez une grille d’analyse de 0,025° et résumez les couches fines par proportion ou surface.
5. Reprojetez dans un système adapté avant de calculer des surfaces.
6. N’arrondissez les valeurs que pour la présentation; gardez les nombres décimaux lors des analyses statistiques.

Limites à respecter

• La couche est un modèle mondial, pas une carte issue d’un inventaire forestier exhaustif au Maroc.
• Elle estime un nombre d’espèces mais ne fournit aucun nom d’espèce.
• La résolution d’environ 2,5 km mélange plusieurs types d’occupation du sol.
• La densité et la représentativité des placettes d’inventaire varient selon les régions du monde; la qualité locale peut donc varier.
• La carte ne possède pas d’année d’observation uniforme et ne mesure aucune évolution annuelle.
• Une richesse élevée ne renseigne ni l’abondance, ni la rareté, ni le statut de conservation, ni le caractère indigène des espèces.
• Les zones sans valeur ne signifient pas automatiquement absence d’arbres ou absence de diversité.
• Toute décision de conservation locale exige des relevés taxonomiques, des informations sur les habitats et une validation de terrain.

Sources et attribution

• Dataset mondial version 2 sur Figshare
• DOI du dataset
• Article scientifique : Co-limitation towards lower latitudes shapes global forest diversity gradients
• Global Forest Biodiversity Initiative

Attribution recommandée : Liang et al., The global map of tree species richness, version 2, CC BY 4.0, DOI 10.6084/m9.figshare.17232491.v2. La figure provient de l’article de Liang et al. dans Nature Ecology & Evolution.