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Grant: CCI Applied Research and Development Grants

Cégep de Sainte-Foy

$40,000.00

Modélisation des données de matière ligneuse non utilisée (MLNU) des opérations forestières de la Gaspésie

FY 2023-24

Summary
Les inventaires de la matière ligneuse non utilisée (MLNU) permettent au ministère de la Forêt, de la Faune et des Parcs (MFFP) de réévaluer les attributions forestières en fonction du volume marchand (sections de tiges > 9 cm de diamètre) laissé sur les sites forestiers à la suite des opérations de récolte. Une telle approche incite l'industrie forestière à prélever un maximum du volume marchand attribué, évitant ainsi de futures diminutions de l’approvisionnement. Cependant, selon le partenaire Groupe GDS, le protocole d'échantillonnage actuellement utilisé, bien qu’éprouvé, est difficile à implémenter et coûteux. De plus, les résultats d’analyses préliminaires suggèrent que les méthodes existantes ont des limites importantes, impliquant de grandes variabilités sur les volumes estimés. Considérant le contexte de manque de main-d’œuvre, Groupe GDS représentant désigné des intervenants de la Gaspésie, veut parvenir à réduire significativement les besoins en inventaire de la MLNU en se basant sur les bases de données existantes pour la région. Ce dernier a fait appel aux CERFO dans ce but. Pour y parvenir, ce projet d'une durée de trois ans se divise en cinq objectifs généraux : 1) à partir de la base de données MLNU existante, développer un modèle de prédiction des volumes de la MLNU de strates non inventoriées d’une manière suffisamment précis dans l’optique de réduire l’effort d’échantillonnage et déterminer le nombre de parcelles à réaliser annuellement pour maintenir la base de données à jour; 2) déterminer les limites du protocole d'échantillonnage existant et le bonifier avec l’intégration des nouvelles technologies dans la préparation des plans de sondage; 3) développer un outil de compilation automatique des données de la MLNU qui comprend un algorithme de calcul des résultats adapté et facilement utilisable; 4) bonifier la démarche de planification des plans de sondage par l’intégration des avancements technologiques; 5) former les équipes du partenaire sur les méthodes d’amélioration de l'évaluation de la MLNU (utilisation des nouvelles technologies et du compilateur), suivre la mise en application opérationnelle et évaluer les résultats. Cette approche veut diminuer l'effort d'échantillonnage dans le futur pour Groupe GDS et sécuriser l'approvisionnement par des estimations plus exactes et accessibles, améliorant ainsi l'efficacité, la performance et la durabilité de l’exploitation forestière.
Program
CCI Applied Research and Development Grants
Location
Quebec, Canada
Recipient Type
Academia
Type
Grant
Source
NSERC's Awards Data

As published

Application id
CCARD-2022-00212
Name nom
Landry, Marie-Claire
Department département
Recherche - Cégep de Sainte-Foy
Organization id
2318
Institution établissement
Cégep de Sainte-Foy
Province en
Québec
Province fr
Québec
Country en
CANADA
Country fr
CANADA
Fiscal year exercice financier
2023
Competition year année de concours
2022
Award amount
40000
Program id
CCARD
Program name en
CCI Applied Research and Development Grants
Program name fr
ICC Subventions de recherche et développement appliquée
Group en
RESEARCH PARTNERSHIPS
Group fr
PARTENARIATS DE RECHERCHE
Area of application code
10000
Area of application group en
The socioeconomic objective available
Area of application group fr
L'objectif socioéconomique disponible
Area of application en
The socioeconomic objective available
Area of application fr
L'objectif socioéconomique disponible
Research subject code
10000
Research subject group en
The field of research available
Research subject group fr
The field of research available
Research subject en
Le domaine de recherche disponible
Research subject fr
Le domaine de recherche disponible
Field of research list codes
RDF4010402
Field of research list names en
Forestry biomass and bioproducts
Field of research list names fr
Biomasse et bioproduits forestiers
Socioeconomic objective list codes
RDS10801
Socioeconomic objective list names en
Forestry
Socioeconomic objective list names fr
Foresterie
Application title
Modélisation des données de matière ligneuse non utilisée (MLNU) des opérations forestières de la Gaspésie
Keyword
MLNU; Matière ligneuse non utilisée ; Échantillonnage; Plan de sondage; Transect linéaire; Parcelle circulaire; Volume de bois; Opération de récolte; Industrie forestière; Volume marchand attribué
Application summary
Les inventaires de la matière ligneuse non utilisée (MLNU) permettent au ministère de la Forêt, de la Faune et des Parcs (MFFP) de réévaluer les attributions forestières en fonction du volume marchand (sections de tiges > 9 cm de diamètre) laissé sur les sites forestiers à la suite des opérations de récolte. Une telle approche incite l'industrie forestière à prélever un maximum du volume marchand attribué, évitant ainsi de futures diminutions de l’approvisionnement. Cependant, selon le partenaire Groupe GDS, le protocole d'échantillonnage actuellement utilisé, bien qu’éprouvé, est difficile à implémenter et coûteux. De plus, les résultats d’analyses préliminaires suggèrent que les méthodes existantes ont des limites importantes, impliquant de grandes variabilités sur les volumes estimés. Considérant le contexte de manque de main-d’œuvre, Groupe GDS représentant désigné des intervenants de la Gaspésie, veut parvenir à réduire significativement les besoins en inventaire de la MLNU en se basant sur les bases de données existantes pour la région. Ce dernier a fait appel aux CERFO dans ce but. Pour y parvenir, ce projet d'une durée de trois ans se divise en cinq objectifs généraux : 1) à partir de la base de données MLNU existante, développer un modèle de prédiction des volumes de la MLNU de strates non inventoriées d’une manière suffisamment précis dans l’optique de réduire l’effort d’échantillonnage et déterminer le nombre de parcelles à réaliser annuellement pour maintenir la base de données à jour; 2) déterminer les limites du protocole d'échantillonnage existant et le bonifier avec l’intégration des nouvelles technologies dans la préparation des plans de sondage; 3) développer un outil de compilation automatique des données de la MLNU qui comprend un algorithme de calcul des résultats adapté et facilement utilisable; 4) bonifier la démarche de planification des plans de sondage par l’intégration des avancements technologiques; 5) former les équipes du partenaire sur les méthodes d’amélioration de l'évaluation de la MLNU (utilisation des nouvelles technologies et du compilateur), suivre la mise en application opérationnelle et évaluer les résultats. Cette approche veut diminuer l'effort d'échantillonnage dans le futur pour Groupe GDS et sécuriser l'approvisionnement par des estimations plus exactes et accessibles, améliorant ainsi l'efficacité, la performance et la durabilité de l’exploitation forestière.
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