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Contexte : Le changement climatique menace les forêts métropolitaines françaises en raison del'augmentation du stress dû à la sécheresse et de la modification des régimes de perturbation. Cette étude a évalué comment des scénarios sylvicoles à grande échelle pourraient atténuer la mortalité des arbres prévue pour huit espèces forestières françaises majeures dans les conditions climatiques futures (2071-2100). Objectifs : Les objectifs sont d'identifier les principaux facteurs prédisant la mortalité des arbres à l'échelle de 1 km². Ainsi qu'évaluer comment différentes stratégies d'atténuation à grande échelle peuvent avoir un impact sur les schémas de mortalité en France dans le cadre du changement climatique. Matériel et méthodes : En utilisant les données de l'IFN (2009-2023) provena[...]

Contexte : Le changement climatique menace les forêts métropolitaines françaises en raison del'augmentation du stress dû à la sécheresse et de la modification des régimes de perturbation. Cette étude a évalué comment des scénarios sylvicoles à grande échelle pourraient atténuer la mortalité des arbres prévue pour huit espèces forestières françaises majeures dans les conditions climatiques futures (2071-2100). Objectifs : Les objectifs sont d'identifier les principaux facteurs prédisant la mortalité des arbres à l'échelle de 1 km². Ainsi qu'évaluer comment différentes stratégies d'atténuation à grande échelle peuvent avoir un impact sur les schémas de mortalité en France dans le cadre du changement climatique. Matériel et méthodes : En utilisant les données de l'IFN (2009-2023) provenant de 77 787 parcelles, nous avons développé des modèles d'apprentissage automatique pour prédire la mortalité en fonction des variables de peuplement, de climat et de sol. Quatre scénarios de gestion et deux modèles de changement climatique ont été comparés sous les trajectoires représentatives de concentration 7.0 et 8.5 : statu quo (BAU), réduction de la densité (FOR-ADAPT-Dens), adaptation au climat (FOR-ADAPT-Clim), et adaptation contextuelle multi-échelle (FOR-ADAPT-CoMu). Résultats : Les variables de peuplement expliquent 52 % de la variance de la mortalité, surpassant les facteurs climatiques (37 %) et édaphiques (11 %). Sans adaptation (c'est-à-dire BAU), la mortalité pourrait augmenter de plus de 150 % dans les régions montagneuses. La réduction de la densité à elle seule a permis de réduire la surmortalité de 50 %. Tandis que les stratégies globales combinant la diversification et l'adaptation structurelle se sont avérées plus efficaces en réduisant la surmortalité jusqu’à 100% par rapport à BAU. Conclusion : Une gestion sylvicole proactive peut atténuer la mortalité induite par le climat. Les stratégies optimales varient dans l'espace, ce qui nécessite des approches locales équilibrant la résilience écologique et les contraintes socio-économiques. Ces résultats fournissent des conseils pratiques pour la gestion adaptative des forêts en France.

Background: Climate change threatens metropolitan French forests through increased drought stress and altered disturbance regimes. This study evaluated how large-scale silvicultural scenarios could mitigate projected tree mortality for eight major French forest species under future climate conditions (2071-2100). Aims: The goals are to identify the key drivers predicting tree mortality at 1 km² scale and to assess how different large-scale mitigation strategies can impact mortality patterns in France under climate change. Material and Methods: Using French National Forest Inventory data (2009-2023) from 77,787 plots, we developed machine learning models to predict mortality based on stand, climatic, and soil variables. Four management scenarios and two climate warming scenarios were analyzed. These encompass representative concentration pathways 7.0 and 8.5, and management scenarios ranging from business-as-usual (BAU) to density reduction (FOR-ADAPT-Dens), climate-driven adaptation (FOR-ADAPT-Clim), and contextual multi-scale adaptation (FOR-ADAPT-CoMu). Results: Stand variables explained 52% of mortality variance, surpassing climatic (37%) and edaphic factors (11%). Without adaptation (i.e. BAU), mortality could increase >150% in mountainous regions. Density reduction alone decreased excess mortality by 50%, while comprehensive strategies combining diversification and structural adaptation proved most effective by decreasing excess mortality up to 100% compared to BAU. Conclusions: Proactive silvicultural management can mitigate climate-induced mortality. Optimal strategies vary spatially, requiring local approaches balancing ecological resilience with socio-economic constraints. These findings provide actionable guidance for adaptive forest management in France.