L'exploitation forestière dans le premier maillon de la chaîne d'approvisionnement en bois et est l'activité responsable de l'extraction et du transport du bois de la forêt vers les autres industries. La planification se fait par le biais de la gestion forestière qui, au Québec, a une approche écosystémique. Les stratégies de gestion forestière qui sont appliquées s'inspirent donc des perturbations naturelles qui se produisent dans chaque type de forêt, y compris l'organisation spatiale des récoltes et la pratique de la récolte qui suit un gradient nord-sud. Les perturbations naturelles les plus fréquentes dans le sud sont caractérisées par de petites brèches créées par les chablis et les chutes d'arbres. Le principal agent de perturbation au nord est le feu qui couvre de grandes surfaces du territoire.

L'objectif de cette étude est de comparer les stratégies d'aménagement forestier actuelles axées sur l'organisation spatiale de la récolte effectuée dans les différentes unités d'aménagement forestier (latitudes) de l'ouest du Québec, en se basant sur une méthode de mesure de l'efficacité appelée Data Envelopement Analysis (DEA), et en mettant l'accent sur l'efficacité. Les stratégies d'aménagement forestier ont été décrites en termes de variables spatiales telles que la superficie, la forme des sites de récolte et la dispersion des peuplements récoltés, de variables non spatiales telles que les pratiques de récolte (coupe partielle ou coupe à blanc) et le volume récolté par espèce, et d'autres variables associées au secteur forestier telles que les kilomètres de routes construites, entre autres. L'efficacité du régime de gestion sera évaluée en fonction du coût de l'approvisionnement en bois ($/m3). Plus précisément, 1) nous documentons et sélectionnons des variables non spatiales et d'autres variables associées (intrants) qui affectent l'efficience (par exemple, le coût d'approvisionnement en bois); 2) nous identifions les variables spatiales (par exemple, l'indice de forme, la taille des parcelles, la juxtaposition) sur la base des empreintes spatiales des pratiques forestières sur un an dans un gradient nord-sud; et 3) nous identifions les variables qui affectent l'efficience dans le cadre du gradient.

Les résultats montrent 3 valeurs d'efficacité calculées pour 50 sites de récolte dans l'est du Canada. La valeur d'efficacité globale ou agrégée est de 72% avec une variation élevée de (±23%), tandis que pour la pure efficacité technique la valeur est de 89% (±9%), et pour l'efficacité à l'échelle elle est de 79% (±19%), valeurs similaires à celles rapportées dans la littérature pour la province de Québec. Il a été prouvé que les variables spatiales sont importantes pour déterminer l'efficacité de la récolte de bois à faible coût, parmi les variables évaluées, celles liées aux chemins forestiers (distance aux usines et kilomètres de routes construites) et la dispersion (indice de proximité) des sites de récolte se sont avérées les plus importantes. D'après nos résultats, nous pouvons voir à la fois des sites efficaces et inefficaces dans tout le gradient de données, les zones de récolte ne présentant pas un schéma unique en fonction de la latitude dans laquelle elles se trouvent comme le suggère la gestion écosystémique des forêts. Pour cette raison, l'efficacité n'est pas déterminée par la localisation de la forêt, mais par les variables spatiales associées à chaque site de récolte. Lorsque l'efficacité est divisée en fonction des différentes latitudes, il y a une tendance à des valeurs plus élevées dans le sud mais avec plus de variation des mesures en fonction de la valeur commerciale du bois, de la densification du réseau routier de la zone, et des taxes. Enfin, la méthode permet d'identifier des objectifs de réduction dans chacune des variables afin que les unités inefficaces atteignent un niveau efficace. Pour la variable des routes construites, il y a une réduction de 37%, ce qui représente 2.8 km de moins de nouveaux chemins, pour la distance aux usines de transformation de 29% (41 km), et la dispersion (indice de proximité) de 21%.