Soil data and soil mapping are indispensable tools in sustainable forest management. In northern boreal ecosystems, paludification is defined as the accumulation of partially decomposed organic matter over saturated mineral soils, a process that reduces tree regeneration and forest growth. Given this negative effect on forest productivity, spatial prediction of paludification in black spruce stands is important in forest management. This paper provides a description of the soil database to predict organic layer thickness (OLT) as a proxy of paludification in northeastern Canada. The database contains 13,944 OLT measurements (in cm) and their respective GPS coordinates. We collected OLT measurements from georeferenced ground plots and transects from several previous projects. Despite the variety of sources, the sampling design for each dataset was similar, consisting of manual measurements of OLT with a hand probe. OLT measurements were variable across the study area, with a mean ± standard deviation of 21 ± 24?cm (ranging from a minimum of 0?cm to a maximum of 150?cm), and the distribution tended toward positive skewing, with a large number of low OLT values and fewer high OLT values. The dataset has been used to perform OLT mapping at 30-m resolution and predict the risk of paludification in northeastern Canada (Mansuy et al., 2018) [1]. The spatially explicit and continuous database is also available to support national and international efforts in digital soil mapping.

In northern boreal ecosystems, paludification is defined as the accumulation of partially decomposed organic matter over saturated mineral soils, a process that reduces tree regeneration and forest growth. Given this negative effect on forest productivity, spatial prediction of paludification in black spruce stands is important in forest management. Here, we used the Random Forest approach to predict organic layer thickness (OLT) as a proxy of paludification in northeastern Canada, where forests tend to paludify naturally. The RF approach involved regression and classification models using a suite of 20 environmental predictors derived from multiple sources. The performance of each model was evaluated using cross-validation and an independent dataset based on conventional ecological survey maps from a provincial forest inventory. Importance measures of the predictors indicated that slope, topographic position index, spectral bands 4 and 5 from Landsat, latitude, and PALSAR_HH were the most important variables explaining the spatial distribution of OLT for both models. Cross-validated relative root mean square error (± standard deviation) for the regression model was estimated at 20.66%?±?0.576, with R2 of 0.41?±?0.020, whereas the average out-of-bag error for the classification model was estimated at 44.75%. However, both models performed better in predicting high risk of paludification (OLT values >40?cm). With predicted OLT values averaging 44.07?±?16.80?cm (range 4.25–104.58?cm), the spatial patterns were in accordance with the results of previous studies at the national and landscape scale. These results highlight that ecological types such as black spruce–sphagnum on thin-to-thick organic deposit, with ombrotrophic drainage, are particularly prone to paludification (OLT depth?>?40?cm) throughout the study area. Limitations of the models and applications for decision-making in forest management are discussed.

On anticipe une augmentation de l’activité des feux de forêt au Canada à cause du changement climatique mais on ne tient généralement pas compte des rétroactions de la végétation. À l’aide de nouvelles informations concernant la sélectivité et l’évitement du feu en fonction de l’âge et de la composition des peuplements, nous avons utilisé des modèles de simulation simples qui tiennent compte des changements dans les matrices d’âge régional engendrés par le feu et la coupe pour prévoir les futurs taux de brûlage. Nous avons également prévu la vulnérabilité régionale estimée de l’approvisionnement en bois face aux feux de forêt en tenant compte de ces nouveaux taux de brûlage. L’inclusion de rétroactions reliées à l’âge devrait avoir un impact important sur l’augmentation prévue des taux de brûlage, surtout dans les zones soumises à un forçage climatique agressif où le feu est très actif. Les taux de brûlage devraient augmenter encore mais devraient être 50 % moins élevés en 2100 que s’ils étaient anticipés sans rétroaction biologique dans certaines zones. Les rétroactions négatives devraient être pratiquement inexistantes lorsque les taux de brûlage potentiels sont inférieurs à 1 %, tandis que les taux de brûlage effectifs devraient diminuer de plus de 0,5 point de pourcentage lorsque les taux potentiels de brûlage dépassent 2,5 %. L’inclusion des rétroactions entre le feu et la végétation n’a eu pratiquement aucun impact sur le volume total récolté. À mesure que le feu brûle davantage de vieux peuplements de conifères, des impacts légèrement négatifs sur les conifères récoltés sont prévus presque partout. Ces résultats font ressortir la nécessité d’incorporer les rétroactions entre le feu et la végétation lorsqu’on prévoit les taux futurs de brûlage. [Traduit par la Rédaction]

Fire is a dominant mechanism of forest renewal in most of Canada’s forests and its activity is predicted to increase over the coming decades. Individual fire events have been considered to be non-selective with regards to forest properties, but evidence now suggests otherwise. Our objective was therefore to quantify the effect of forest properties on fire selectivity or avoidance, evaluate the stability of these effects across varying burn rates, and use these results to map local fire risk across the forests of Canada. We used Canada-wide MODIS-based maps of annual fires and of forest properties to identify burned and unburned pixels for the 2002–2011 period and to bin them into classes of forest composition (% conifer and broadleaved deciduous), above-ground tree biomass and stand age. Logistic binomial regressions were then used to quantify fire selectivity by forest properties classes and by zones of homogeneous fire regime (HFR). Results suggest that fire exhibits a strong selectivity for conifer stands, but an even stronger avoidance of broadleaved stands. In terms of age classes, fire also shows a strong avoidance for young (0 to 29 year) stands. The large differences among regional burn rates do not significantly alter the overall preference and avoidance ratings. Finally, we combined these results on relative burn preference with regional burn rates to map local fire risks across Canada.

Les prédictions courantes suggèrent une augmentation de la fréquence des feux au Canada, ce qui pourrait affecter la disponibilité en bois pour des fins industrielles. Nous avons donc évalué la vulnérabilité de l’approvisionnement en bois au risque de feux actuel et futur grâce à des calculs simplifiés impliquant les taux de récolte et la croissance historiques de la forêt, ainsi que les régimes de feux actuels et projetés. Les calculs ont été effectués au niveau des unités d’aménagement forestier (UAF) compris dans les écozones boréales et montagnardes du Canada. Pour certaines UAF, l’analyse suggère une vulnérabilité élevée à extrême de l’approvisionnement en bois au feu d’ici le milieu du siècle. Pour ces UAF, les augmentations de croissance des arbres nécessaires à atténuer ces risques sont généralement irréalistes. Une diminution modeste de la croissance de l’arbre au fil du tempsserait cependant suffisante pour augmenter de faible à modérée la vulnérabilité de nombreuses autres UAF. Des biais connus dans l’analyse suggèrent que notre évaluation pourrait sous-estimer le niveau de vulnérabilité dans toutes les UAF. Les autres perturbations naturelles ne sont pas incluses dans l’analyse, mais leurs impacts sur l’approvisionnement en bois pourraient être additifs à celui du feu. Certaines mesures d’adaptation pour faire face à ces risques croissants sont présentées.

Une classification multi temporelle d'images Landsat a été utilisée afin d’évaluer l’état de la forêt sur une période de 20 ans (1985–2005) dans une grande région (11,6 millions ha) de la forêt boréale de l'est du Canada à l'aide de quatre critères. La méthode de classification améliorée ECM a été utilisée pour cette étude. Quarante-huit classes thématiques basées sur l'inventaire forestier national ont été identifiées et regroupées en treize indicateurs selon quatre critères: (i) forêt non-forêt; (ii) stade de développement forestier; (iii) type de couvert forestier; (iv) densité du couvert forestier. La précision globale à l'aide de 2973 photos couleur à haute résolution pour les images classifiées en 2005 selon les quatre critères a été de 83%, 68%, 58% et 62% respectivement. Les changements observés pour chaque indicateur entre 1985 et 2005 peuvent être décrits comme suit: (i) une diminution de la superficie de forêt productive de 0,4% (~43000 ha); (ii) une diminution de 4,6% de la superficie des peuplements matures et une augmentation de la superficie des zones revégétées (1.3%) et régénérées (3,4%); (iii) une diminution de la superficie des peuplements résineux et mixtes respectivement de 8,2% et 0,8% et une augmentation du couvert feuillu due principalement à la succession végétale suite à la récolte forestière et (iv) une augmentation de la superficie des peuplements ouverts (3,1%) et une diminution des peuplements denses (8,3%). Ces résultats démontrent que les outils de la télédétection multi-spectrale à moyenne résolution (30 m) peuvent être utilisés à la fois pour faire un suivi opérationnel de l’état de la forêt et pour produire des indicateurs clés extraits à partir des images satellites classifiées.