Principe de la standardisation des séries chronologiques de cernes

Classiquement, l'étude des effets des facteurs environnementaux sur la croissance radiale (climat, pollutions, parasites...) ne peut se faire qu'après élimination de l'effet dépressif de l'âge de l'arbre sur l'élaboration des cernes. Les méthodes d'extraction du signal âge dans les séries de cernes sont nombreuses et, à l'heure actuelle, le choix de l'une ou l'autre dépend en partie des objectifs de l'étude et de la stratégie d'échantillonnage adoptée (effectif d'arbres et de sites, répartition des classes d'âge, domaine climatique...). L'ensemble de ces méthodes est cependant fondé sur le même principe qui consiste, dans un premier temps, à ajuster les données initiales brutes (Rt où t est l'année de 1 à n) par une fonction mathématique qui fournit une série de valeurs prédites (Gt), puis à calculer des indices (Rt/Gt) ou des résidus (Rt-Gt) dégagés des effets indésirables du signal âge. A partir de ces valeurs standardisées (qui sont exprimées en % ou sans unité), on peut alors comparer valablement la croissance d'arbres d'âges différents, calculer une courbe représentative de la croissance moyenne du peuplement et analyser le signal " date " dans les séries de cerne. 
Les méthodes d'extraction du signal âge peuvent être regroupées en trois grandes classes : déterministe, stochastique et standardisation régionale " courbe âge ". Le principe des méthodes déterministes et stochastiques ont été amplement développées par Cook et al. (1990)

_{Cook, E.R., Briffa K., Shiyatov S., Mazepa V., 1990. Tree-Ring standardisation and growth trend estimation. in " Methods of dendrochronology : Applications in the environmental sciences ". Kluwer Academic Publishers. COOK E.R., KAIRIUKSTIS L.A. (eds.), 104-123].}

La première méthode consiste à ajuster chaque série individuelle de cernes par un modèle mathématique connu et défini a priori :  modèle linéaire, polynomial, exponentiel, hyperbolique, puissance, etc. La seconde méthode ajuste plus précisément le modèle mathématique aux données brutes et fait appel à des fonctions complexes définies a posteriori (lissage des courbes).

La troisième méthode est fondée sur la standardisation des données initiales à partir de la courbe régionale liant les largeurs (ou surfaces) des cernes à l'âge cambial (=âge de l'arbre au moment où le cerne a été élaboré) (courbe âge régionale). Les courbes «âge» régionales permettent d’éliminer l’effet de l’âge sur les largeurs des cernes annuels, c’est-à-dire de tenir compte de la décroissance biologique normale des largeurs de cernes quand l’arbre vieillit...

La construction de la courbe âge consiste à calculer la largeur moyenne (=« normale ») des cernes pour chaque âge cambial. Pour cela, il faut disposer d’un nombre d’arbres importants d’âges actuels variés...

Par rapport aux méthodes précédentes, cette standardisation est plus difficile à mettre en œuvre car, pour être statistiquement fiable, elle nécessite l'échantillonnage d'un très grand nombre d'arbres (généralement supérieur à 500) localisés dans un même domaine climatique ainsi que des classes d'âges actuels variées (20 à 200 ans et plus) le plus équilibrées possible. Après avoir calculé la largeur moyenne du cerne pour chaque âge cambial et tracé la relation, chaque largeur est transformée en indice de croissance en faisant le rapport de la largeur observée sur la largeur moyenne de référence pour l'âge cambial correspondant (figures ci-dessous). Par rapport aux méthodes précédentes, cette standardisation a l'avantage d'éliminer en grande partie et « sélectivement » le signal basse fréquence lié à l'âge et de conserver les autres signaux (haute, moyenne et basse fréquence) liés à la date.

Retour page personnelle François Lebourgeois