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FRÉDÉRIQUE SAUCIER
DÉVELOPPEMENT D’UNE APPROCHE DE
PLANIFICATION SYSTÉMATIQUE POUR
L’ÉLABORATION DE RÉSEAUX DE
CONSERVATION REPRÉSENTATIFS FAITS
D’AIRES PROTÉGÉES QUI VISENT LA
PERSISTANCE DE LA BIODIVERSITÉ À LONG
TERME
Étude de cas au Moyen Nord du Québec
Mémoire présenté
à la Faculté des études supérieures de l‘Université Laval
dans le cadre du programme de maîtrise en sciences forestières
pour l‘obtention du grade de maître ès sciences (M.Sc.)
DÉPARTEMENT DES SCIENCES DU BOIS ET DE LA FORÊT
FACULTÉ DE FORESTERIE, GÉOGRAPHIE ET GÉOMATIQUE
UNIVERSITÉ LAVAL
QUÉBEC
2011
© Frédérique Saucier, 2011
II
III
« Il ne sert de rien à l'homme de gagner la Lune… s'il vient à perdre la Terre »
Mauriac, François (1885-1970)
« Au cœur de la forêt boréale » / survol du Moyen Nord septembre 2009
© Frédérique Saucier
IV
V
Préface
‘Organisation des Nations Unies a proclamé 2010 l‘Année Internationale de la
Diversité Biologique afin de mobiliser la communauté internationale sur la
richesse et la fragilité de la biodiversité. Cette année a été l‘occasion de
comprendre que la conservation de la biodiversité est un enjeu planétaire auquel fait face le
XXIe siècle et que nous devons poursuivre les efforts pour protéger notre patrimoine
écologique et maintenir notre héritage naturel à long terme.
Par ces travaux de recherche je souhaite participer à la réflexion générale et consolider les
acquis en matière de conservation de la biodiversité au Québec. En proposant des aires
protégées persistantes comme de grands témoins de la nature sauvage représentatifs de la
biodiversité, nous voulons contribuer à la qualité du réseau d‘aires protégées et amener le
Québec à se distinguer sur la scène internationale.
L‘année 2010 a laissé sa place à l‘année internationale des forêts 2011 où il est question de
la contribution des écosystèmes forestiers au développement durable; une autre thématique
abordée dans ce projet. Dans un contexte où le gouvernement du Québec met de l‘avant le
Plan Nord de développement économique, la protection de la forêt boréale est un volet
incontournable du développement durable du territoire.
Frédérique Saucier
L
VI
VII
Résumés
Résumé 1: Des aires protégées persistantes pour former des réseaux de
conservation représentatifs : une solution à la dualité de protection des
fonctions écologiques et de la biodiversité à long terme— Étude de cas au
Moyen Nord du Québec.
Les récents développements en planification systématique de la conservation intègrent la
notion de persistance à la représentation écologique afin de conserver la biodiversité à long
terme et protéger les processus à l‘origine même de ce qui génère la diversité. L‘approche
présentée dans cette étude propose des aires protégées persistantes qui sont 1) assez grandes
pour maintenir les processus naturels comme les feux, 2) les plus intactes possibles pour
servir de site de référence à l‘évolution des écosystèmes naturels et 3) qui favorisent la
connectivité hydrologique de manière à protéger les écosystèmes aquatiques. Ces aires
protégées persistantes peuvent être assemblées en réseaux de conservation qui sont dans
l‘ensemble représentatifs. Deux algorithmes automatiques ont ainsi été développés pour
modéliser des aires protégées persistantes sur le territoire (Builder) et pour configurer des
réseaux optimisant la représentation de la biodiversité (Ranker). La méthode a été testée
pour la première fois au Moyen Nord du Québec.
Abstract 1: Design persistent protected areas to form representative
conservation networks: solving the dual problem to protect ecosystem
functions and biodiversity on the long term —Case study: conservation
planning in Quebec’s Moyen Nord
Recent developments in conservation planning integrate persistence of biodiversity on the
long term with representation objective. To maintain biodiversity on the long-term and
VIII
keep its dynamic aspect, criteria of size, intactness and connectivity are identified as key
components in the design process. Our systematic conservation planning method considers
all three features through protected areas known as ecological benchmarks that 1) are big
enough to sustain large-scale ecological process such as fire, 2) are highly intact to be used
as reference sites and 3) are connected via the hydrological system using catchments as
planning units in order to protect freshwaters. Promoting persistence, ecological
benchmarks can be assembled to form networks that are in aggregate representative. We
developed two automated algorithms to build benchmarks (Builder) and to combine them
into potential networks that are ranked from most performing to worst according to their
representation (Ranker). The method was tested for the first time in the province of Quebec.
Résumé 2 : Développer la conciliation mines —aires protégées en utilisant
un système d’aide à la décision pour planifier des réseaux de conservation
représentatifs de la biodiversité
Reconnaissant d‘une part l‘importance socio-économique de l‘industrie minière et de
l‘autre l‘importance de conserver le patrimoine naturel, il est alors impératif de favoriser
une meilleure conciliation de ces deux éléments lors de l‘aménagement du territoire. Dans
cette étude, nous présentons un système d‘aide à la décision qui permet de comparer
plusieurs scénarios de conservation différents quant à leur capacité à représenter la
biodiversité. La méthode appliquée au Moyen Nord du Québec analyse des scénarios
agrandissant le réseau de conservation existant jusqu‘à 12 et 17% du territoire à l‘aide
d‘aires protégées persistantes. Ces scénarios on été évalués en excluant les zones réservées
à l‘industrie minière dans le but de vérifier s‘il était possible de constituer des réseaux
d‘aires protégées représentatifs qui maximisent le potentiel en conservation de la
biodiversité au Moyen Nord tout en minimisant les impacts sur l‘industrie minière.
IX
Abstract 2: Developing conciliation between mining and protected areas
using a decision making system to plan for representative conservation
networks
Recognizing the economic importance of the mining industry and the ecological
importance of safeguarding biodiversity, there is a need to develop better conciliation of
these two elements during land-use planning. In this study, we present a decision-making
system which allows the comparison of different conservation scenarios according to their
capacity to represent biodiversity. The method has been applied in Quebec‘s Moyen Nord
to analyze scenarios enlarging the existing conservation network until 12 and 17 % of the
territory is reached using persistent protected areas known as ecological benchmarks. These
scenarios excluded mining activity zones to verify if it is possible to establish a
representative protected areas network which maximizes the protection of biodiversity
while minimizing the impacts on the mining industry.
X
XI
Remerciements
Je tiens à remercier tous ceux qui ont participé à l‘élaboration de ce projet de maîtrise. Tout
d‘abord je souhaite dire merci à mes directeurs Louis Bélanger et Steve Cumming pour leur
implication tout au long de mes études. M. Bélanger m‘a grandement aidé à aiguiser mon
sens critique et à analyser le contexte de la planification de la conservation au Québec. M.
Cumming a été d‘un soutien hors pairs lors de la partie technique de manipulation de
données et de développement de l‘algorithme automatique Ranker pour l‘optimisation de la
représentation écologique des réseaux de conservation.
J‘aimerais remercier le groupe de recherche pancanadien BEACONs composé de Fiona
Schmiegelow, Steve Cumming, Kim Lisgo, Shawn Leroux, Pierre Vernier, Meg Krawchuk
et Lee Anderson pour leur implication dans le développement de la méthode de
planification systématique de la conservation présentée dans ce travail. Ce groupe de
recherche est également à l‘origine de l‘algorithme Builder pour le design d‘aires protégées
persistantes.
Je voudrais aussi souligner la collaboration avec le ministère du Développement durable, de
l‘Environnement et des Parcs dans mon cheminement. Les rencontres avec les membres de
la Direction du patrimoine écologique et des parcs ont suscité des échanges d‘idées et des
discussions très enrichissantes.
Merci également à la Direction de la recherche forestière du ministère des Ressources
naturelles et de la Faune qui a permis que je me joigne à leur équipe terrain lors du survol
du Moyen Nord.
Merci à mon copain Philippe-Antoine Lehoux pour m‘avoir aidé à démystifier le monde de
la programmation. Je souhaite également remercier ma famille et mes collègues de travail
pour leur soutien et leurs bons conseils. Merci à mon père, Jean-Pierre Saucier, ingénieur
forestier, de m‘avoir transmis sa passion et d‘avoir révisé mon mémoire.
XII
XIII
Avant-propos
Le mémoire de maîtrise de Frédérique Saucier comporte deux insertions d‘articles. Les
articles ont été rédigés par Mlle. Saucier et corrigés par les co-auteurs. Dans le premier
article intitulé Seeking out for representative and persistent conservation networks made of
ecological benchmarks la méthode présentée est l‘approche développée par le groupe de
recherche Boreal Ecosystems Analysis for Conservation Networks auquel appartient M.
Cumming. Les travaux de maîtrise de Mlle. Saucier ont permis de développer plus
particulièrement la portion de la méthode qui s‘intéresse à la mesure de la représentativité à
l‘échelle du réseau. Ainsi, Mlle. Saucier a programmé un algorithme automatique nommé
Ranker permettant de quantifier la représentativité de réseaux de conservation potentiels et
d‘identifier les configurations de réseaux les plus performantes pour représenter
adéquatement la biodiversité. L‘outil permet également de comparer plusieurs scénarios de
conservation différents selon leur capacité à représenter la diversité biologique. Afin de
tester le fonctionnement du Ranker et d‘appliquer la méthode BEACONS pour une
première fois en entier, Mlle. Saucier a mené une étude de cas au Moyen Nord du Québec
puisque cette portion de territoire présente des enjeux de planification de la conservation
importants.
Le second article s‘intéresse quant à lui à la problématique de conciliation mines-aires
protégées lors de la planification de l‘aménagement du territoire. Alors que la méthode a
été détaillée dans le premier article, ce deuxième article présente plutôt l‘approche
BEACONs comme un système d‘aide à la décision afin de guider nos choix pour la
planification de la conservation de vastes territoires. Cette fois, la méthode est appliquée à
une problématique bien réelle et ajoute les activités minières comme contrainte à
l‘instauration de nouvelles aires protégées. Dans cet article, toutes les recherches et
analyses ont été menées par Mlle Saucier.
À ce jour, les articles n‘ont pas encore été soumis pour publication. Le premier article vise
la revue Ecological Applications.
XIV
Présentation des co-auteurs :
Dr. Louis Bélanger est professeur d‘aménagement intégré à la faculté de Foresterie et de
Géomatique de l‘Université Laval. M. Bélanger agit également à titre de directeur
scientifique de la Forêt Montmorency d'enseignement et de recherche de l'Université Laval.
Ses travaux de recherche portent principalement sur les aspects fauniques, sylvicoles et
biophysiques de l'aménagement intégré de la forêt. Il étudie aussi l'application du concept
de la forêt mosaïque et de la compatibilité de ce concept avec l'aménagement intégré des
forêts.
Dr. Steve Cumming est professeur et titulaire de la chaire de recherche en modélisation
des écosystèmes boréaux à la faculté de Foresterie et de Géomatique de l‘Université Laval.
Il est également membre fondateur du groupe de recherche pancanadien Boreal Ecosystem
Analysis for Conservation Networks (BEACONs) qui a soutenu mes travaux de maîtrise.
M. Cumming est spécialisé en modèles statistiques et spatiaux s‘intéressant principalement
à la dynamique des forêts boréales, au régime des feux de forêts, aux habitats fauniques
ainsi qu‘à l‘aménagement forestier.
Dr. Fiona Schmiegelow est directrice du Northern Environmental and Conservation
Sciences Program du département des Ressources Renouvelables de l‘Université d‘Alberta.
Depuis 2004, elle réside au Yukon où elle mène des recherches sur la conservation de la
faune, en écologie du paysage et en stratégie d‘aménagement. Membre co-fondateur du
groupe Boreal Ecosystem Analysis for Conservation Networks (BEACONs), Fiona est
particulièrement intéressée dans les questions qui font le lien entre la science et la politique.
XV
Tables des matières
PRÉFACE .......................................................................................................................................... V
RÉSUMÉS ....................................................................................................................................... VII
Résumé 1: Des aires protégées persistantes pour former des réseaux de conservation représentatifs : une
solution à la dualité de protection des fonctions écologiques et de la biodiversité à long terme— Étude de
cas au Moyen Nord du Québec. ................................................................................................................. VII
Abstract 1: Design persistent protected areas to form representative conservation networks: solving the
dual problem to protect ecosystem functions and biodiversity on the long term —Case study:
conservation planning in Quebec’s Moyen Nord ....................................................................................... VII
Résumé 2 : Développer la conciliation mines —aires protégées en utilisant un système d’aide à la décision
pour planifier des réseaux de conservation représentatifs de la biodiversité ........................................... VIII
Abstract 2: Developing conciliation between mining and protected areas using a decision making system
to plan for representative conservation networks ...................................................................................... IX
REMERCIEMENTS ....................................................................................................................... XI
AVANT-PROPOS ....................................................................................................................... XIII
Présentation des co-auteurs : ................................................................................................................... XIV
TABLES DES MATIÈRES ........................................................................................................... XV
LISTE DES FIGURES ................................................................................................................. XIX
INTRODUCTION GÉNÉRALE ................................................................................................... 23
CHAPITRE 1 : ............................................................................................................................... 27
Design persistent protected areas to form representative conservation networks: solving the dual
problem to protect ecosystem functions and biodiversity on the long term.............................................. 27
Case study of conservation planning in Quebec’s Moyen Nord .................................................................. 27
Résumé ..................................................................................................................................................... 28
Abstract ..................................................................................................................................................... 29
XVI
Introduction .............................................................................................................................................. 30
BEACONs approach ................................................................................................................................... 35
General methodology .................................................................................................................................. 35
Ecological benchmark as protected areas designed for persistence ........................................................... 37
The Builder: a tool to construct hydrologically connected benchmarks ...................................................... 40
The Ranker: a tool to construct conservation networks made of ecological benchmarks that optimize
biodiversity representation .......................................................................................................................... 41
Four Environmental surrogates to represent biodiversity ........................................................................... 45
o 1- Gross Primary Productivity (GPP): ............................................................................................. 46
o 2- Climate Moisture Index (CMI): .................................................................................................. 47
o 3-Lake Edge Density (LED): ............................................................................................................ 48
o 4- Land cover classes (VEG): .......................................................................................................... 49
Case Study: Quebec’s Moyen Nord ............................................................................................................ 52
Results ....................................................................................................................................................... 55
Building candidate ecological benchmarks in Moyen Nord ......................................................................... 55
Scenario 1: Ecological representation of benchmarks networks. ................................................................ 56
Scenario 2: Extension of an existing protected area network ..................................................................... 59
Comparison of Scenarios 1 and 2 by representation ................................................................................... 61
Discussion ................................................................................................................................................. 63
Acknowledgments ..................................................................................................................................... 68
Literature Cited ......................................................................................................................................... 69
Annex 1: Description of land cover types .................................................................................................. 76
CHAPITRE 2 : ............................................................................................................................... 77
Développer la conciliation mines—aires protégées en utilisant un système d’aide à la décision pour
planifier des réseaux de conservation représentatifs de la biodiversité: le cas du Moyen Nord du Québec
.................................................................................................................................................................. 77
Est-il possible de concilier la présence des titres de prospection miniers et la création de grandes aires
protégées témoin de la nature sauvage qui sont représentatives de la diversité biologique du Moyen
Nord? ........................................................................................................................................................... 77
XVII
Résumé: .................................................................................................................................................... 78
Introduction .............................................................................................................................................. 79
Méthode ................................................................................................................................................... 85
Schématisation du système d’aide à la décision .......................................................................................... 85
Étape 1: Délimiter l’aire d’étude à l’aide des bassins versants .................................................................... 88
o Identifier les sites uniques ou exceptionnels à protéger ............................................................... 88
o Identifier les contraintes à l’instauration des aires protégées. ..................................................... 88
Étape 2: Définir les aires protégées candidates ........................................................................................... 89
o Les aires protégées initiales ........................................................................................................... 89
o Les aires protégées modélisées ..................................................................................................... 89
o Modélisation d’aires protégées persistantes ................................................................................ 90
Étape 3: Analyse de représentativité ........................................................................................................... 91
o Choisir les critères pour représenter la biodiversité ..................................................................... 92
o Choisir les modalités de confection des réseaux potentiels et le nombre à produire .................. 93
o Évaluer la représentativité ............................................................................................................. 94
Le cas du Moyen Nord ............................................................................................................................... 95
Écologie du territoire ................................................................................................................................... 96
Portrait minier du Moyen Nord ................................................................................................................... 98
Paramètres de l’étude de cas au Moyen Nord ........................................................................................... 99
Résultats ..................................................................................................................................................100
Les contraintes minières limitent le territoire adéquat à la planification de la conservation ................... 100
Les contraintes minières font diminuer la représentativité....................................................................... 103
Le réseau existant profite d’une meilleure représentativité que la moyenne de l’ensemble des scénarios
étudiés ....................................................................................................................................................... 104
La configuration des réseaux potentiels les plus représentatifs oriente la planification .......................... 106
La priorité de conservation des sites change en raison des contraintes ................................................... 109
La modélisation des aires protégées, un guide imparfait .......................................................................... 113
XVIII
Discussion ................................................................................................................................................114
Le cas du Moyen Nord : Est-ce possible de concilier la présence des titres de prospection miniers et la
création de grandes aires protégées témoin de la nature sauvage? ......................................................... 115
L’augmentation de la superficie à conserver n’augmente pas nécessairement la représentativité : un
résultat contre intuitif ................................................................................................................................ 118
La priorité de conservation : outil de dialogue avec les minières .............................................................. 119
L’ajout de contraintes multiples permet d’évaluer l’effet cumulatif actuel et aussi de prévoir l’effet de
futurs développements sur la représentativité des scénarios de planification de la conservation .......... 120
Le système d’aide à la décision n’assure pas la connectivité écologique entre les aires protégées ......... 121
Les critères de biodiversité comme filtre brut à compléter avec un filtre fin............................................ 122
Quelle utilité en vue du Plan Nord? ........................................................................................................... 123
Références ...............................................................................................................................................126
Annexe 1: Description des critères de biodiversité ...................................................................................133
XIX
Liste des figures
Figure 1: 10,000 km2 hexagons representing maximum estimated fire size (km
2) (derived from Cumming
2001). __________________________________________________________________________ 38
Figure 2: The 2nd
approximation of the Global Forest Watch Canada's Forest Landscape Fragments map depicts Canada's remaining forest landscape fragments within all eleven forest ecozones using specified size thresholds of 50 km
2 for boreal regions and 10 km
2 for temperate forest regions. __ 39
Figure 3: Starting from a catchment seed, the Builder grows a potential benchmark by selecting intact catchments and selecting headwaters in priority until the size criterion is reached. ____________ 41
Figure 4: The figure presents different scenarios to assemble conservation networks made of ecological benchmarks. The { } means that a random sample is taken from the concerned elements. Initial is a term to represent existing protected areas or other initial features that we want to incorporate to representation analysis. (Option 1) networks are made from random sample of EB only. (Option 2) Representation assessment of Initial only such as the existing protected areas network. (Option 3) networks made of random sample of combined EBs and initial which means the Ranker can either pick entities from the two sets, randomly. (Option 4) networks made of existing features and an additional random sample of EBs sufficient to reach target area. (Option 5) networks are made of determined number of randomly chosen benchmarks. (Option 6) networks are made of initial features extended by a determined number of benchmark. _______________________________ 42
Figure 5 : Gross Primary Productivity (GPP) ___________________________________________________ 46
Figure 6: Climate and Moisture Index (CMI) ___________________________________________________ 47
Figure 7: Lake Edge Density (LED) ___________________________________________________________ 48
Figure 8: LCC05 land cover types ____________________________________________________________ 49
Figure 9 : Pearson correlation between Gross primary productivity (gpp), climate and moisture index (cmi), lake edge density (led) and land cover type (veg). To analyze continuous data with binned land cover types, we use the distance metric issued from goodness-of-fit statistics, rescaled between 0 and 1. For a particular network configuration, two correlated surrogates would be either well or badly represented. _____________________________________________________________________ 51
Figure 10: Moyen Nord study area extends from 49th N to 55th N within Quebec province, Canada. Moyen Nord is the central region for Plan Nord developments. Boreal zone is delineated with catchment relevant boundaries according to Brandt’s boreal definition (Brandt 2009). __________________ 52
Figure 11 : Proportion of intact landscape in Moyen Nord catchments. _____________________________ 53
Figure 12: Summed area of all candidate benchmarks modeled by the Builder (blue). Forestry in the southern part of the Moyen Nord have altered the intactness level of the landscape henceforth unsuitable for benchmarking in the context of this study. The western portion of Moyen Nord is developed for hydroelectricity and the La Grande complex includes 8 dams that have affected ecological
XX
benchmarks modeling up to 650 km from the coast. In the East, hydroelectricity developments and transport energy lines also restrict ecological benchmarks around the Manicouagan reservoir. __ 56
Figure 13 : Empirical cumulative density function representing indices for 500 000 potential networks made only of random benchmarks (scenario 1). Left tail of the distribution contains best results and right tail, worst ones. When we move away from the mean, combination of benchmarks can either provide solutions systematically better than random or either systematically worst than average arbitrary amalgamated benchmarks. The locations of the minimum, mean and maximum values are marked with points 1, 2 and 3, respectively. ___________________________________________ 57
Figure 14 : Mapping irreplaceability (14a) and best network configuration (14b) for scenario 1 (network only made of random benchmarks). In Figure 14a and b, dark red catchments are the most irreplaceable and fading colors indicate the decreasing of importance in global representation. The irreplaceability index (Hn) is a continuous variable ranging from non active (0) the most irreplaceable catchment having the highest score (12.32). In total, 19 574 catchments are considered active, which means that they are selected at least one time among all potential networks. In Figure 14b, we can observe the mapping of the most representative potential network (representation index = 0.185) overlapping in blue the irreplaceability map of Figure 14a. Benchmarks (blue) offer a persistent design and their spatial configuration achieve best possible representation. __________________________________________________________________ 59
Figure 15 : Mapping irreplaceability (15a) and best network configuration (15b) for scenario 2 (networks made of existing features and an additional random sample of benchmarks). Figure 15a illustrates irreplaceability analysis for scenario 2. Existing protected areas are illustrated in dark green. In 15b, best extensions in orange cover three most irreplaceable spots in the south-west portion, in the center and in the top North of the Moyen Nord. ________________________________________ 60
Figure 16: Existing protected area (green) enlarged by adding ecological benchmarks (orange) to form best network solution in scenario 2.The best benchmark network from scenario 1 is overlapped in blue to show that both scenarios target comparable areas to achieve best representation. ____________ 62
Figure 17 : Comparison between representation index of current existing protected areas (existing network), networks only made of benchmarks (scenario 1) and best extensions to the existing conservation features until 12% (scenario 2). Best representation is reach by Index closer to 0. Violin plots presented in this Figure are a combination of a boxplot and a kernel density plot. _____________ 63
Figure 18 : Schématisation du système d’aide à la décision. Les trois étapes principales illustrent le cheminement de la méthode tandis que les composantes décrivent les sous-étapes et les paramètres qui doivent être déterminés en fonction du scénario de conservation à analyser. ____ 87
Figure 19 : Les options de configuration des réseaux par l’outil Ranker. _____________________________ 93
Figure 20 : Localisation du Moyen Nord entre le 49e et le 55e parallèle, localisation du réseau de conservation existant (vert foncé) et proportion de superficie intacte des bassins versants. _____ 96
Figure 21 : Présence des titres de prospection miniers au Moyen Nord (selon les données de Global Forest Watch Canada tel qu’en septembre 2007 et localisation des Monts Otish. ___________________ 99
Figure 22 : Les aires protégées candidates ne sont modélisées que pour les portions les plus intactes du paysage présentées en vert sur ces cartes. La proportion de paysage adéquat à la modélisation diminue en raison des contraintes minières dans le scénario avec contraintes (b) par rapport au scénario de référence (a). _________________________________________________________ 102
XXI
Figure 23 : Paysage des opportunités de conservation représentant la superficie cumulative couverte par les aires protégées modélisée (en vert). Le paysage des opportunités de conservation est moindre dans le scénario avec contraintes (b) que dans le scénario de référence en raison de la présence des nombreux titres miniers sur le territoire. _____________________________________________ 102
Figure 24 : Profil des index de représentativité obtenus pour les différents scénarios à l’étude. Comme l’index reflète la notion de distance entre la répartition des critères dans le réseau potentiel par rapport à leur répartition au sein de l’aire d’étude, plus cette distance est petite, plus l’index est près de 0 et meilleure est la représentativité. Le diagramme de boîte à moustache est entouré de la fonction de densité (en jaune) qui décrit la probabilité d’obtenir les différentes valeurs d’index. Ce graphique permet de comparer les différents scénarios quant à leur capacité à atteindre la meilleure représentativité possible selon les paramètres sélectionnés dans l’analyse. L’index de représentativité du réseau existant est aussi illustré pour faire état du niveau de représentativité initial. _________________________________________________________________________ 105
Figure 25 : Configuration des trois réseaux les plus représentatifs et le moins représentatif pour le scénario de 12% de référence et de 12% avec contraintes minière. Les aires protégées en noir constituent le réseau existant et les portions colorées, les propositions d’aires protégées modélisées pour l’agrandissement du réseau jusqu’à l’atteinte de 12% du territoire. Les zones teintées de vert foncé marque le territoire adéquat pour la modélisation en rapport avec les paramètres choisis pour chacun des deux scénarios. ________________________________________________________ 107
Figure 26 : Les cartes 26 a et b font état des priorités de conservation des scénarios de 12% de référence et de 12% avec contraintes. La carte 26c présente la priorité de conservation des sites retirés du scénario avec contraintes et la carte 26d illustre l’importance des changements de priorité entre les deux scénarios. __________________________________________________________________ 111
Figure 27 : L’outil Builder respecte bien la présence des contraintes pour la modélisation des aires protégées dans le scénario tenant compte des contraintes minières. Toutefois, l’évitement des contraintes occasionne parfois un contour irrégulier et des titres miniers enclavés. _____________________ 114
22
23
Introduction générale
L‘érosion de la biodiversité s‘accélère en raison de la perte d‘habitat et des changements
environnementaux causés par l‘homme; nous confrontant à une crise d‘envergure planétaire
(ONU 2010). La nécessité de créer davantage de réseaux d‘aires protégées représentatifs de
la biodiversité et persistants à long terme est de plus en plus pressante pour freiner ce
phénomène et préserver les fonctions écologiques associées à la diversité biologique
(Secrétariat de la CBD 2004). La récente Conférence des Parties à Nagoya au Japon a fixé
une nouvelle cible à atteindre d‘ici 2020 soit de représenter 17% des écosystèmes terrestres
du monde entier (CBD 2010).
Seule, la représentativité ne suffit pas à maintenir la biodiversité dans le temps. Pour que
les aires protégées soient en mesure de conserver la diversité biologique à long terme, elles
doivent être persistantes en protégeant les processus naturels à l'origine même de ce qui
maintien et génère la biodiversité (Pressey et Cowling 2001). Plusieurs études ont identifié
la taille (Margules et Pressey 2000, Leroux et al. 2007, Cantù-Salazar and Gaston 2010), la
valeur intacte (Mittermeier et al. 2003, Cowling et al. 2003, Klein et al. 2009) et la
connectivité écologique (Soulé et al. 2004, Secrétariat de la CBD 2004, Van Teeffelen et al.
2006) comme les éléments clés du design d‘une aire protégée persistante.
Dans cette étude, nous présentons une approche qui cherche à identifier des réseaux de
conservation représentatifs composés d‘aires protégées persistantes. Cette approche se base
sur les principes de la conservation systématique, une méthode développée afin d‘allouer
plus efficacement les ressources disponibles pour protéger la biodiversité (Margules et
Pressey 2000, Margules and Sarkar 2007) et qui est considérée comme une des méthodes
les plus appropriée pour le design de réseaux d‘aires protégées (Pressey et Cowling 2001).
Les recherches qui combinent à la fois la persistance et la représentativité au cours d‘un
même exercice de planification sont rares (Klein et al. 2008), ce qui confère une valeur
particulière à l‘approche que nous avons élaborée.
24
Le premier article de ce projet de maîtrise présente la méthode et explique les composantes
clés d‘une aire protégée persistante ainsi que l‘approche statistique utilisée pour mesurer la
représentativité à l‘échelle du réseau de conservation. Le concept de témoin naturel tiré de
l‘anglais – ecological benchmarks– est mis de l‘avant pour justifier le design des aires
protégées persistantes qui doivent être assez grandes pour protéger les processus
écologiques inférent l‘aspect dynamique de la biodiversité, le moins altérées possible
puisque les zones les plus intactes du paysage possèdent davantage de leur intégrité
écologique (Noss 2004) et finalement, doivent être connecté via le réseau hydrographique
de manière à mieux protéger les écosystèmes aquatiques ainsi que la connectivité
écologique. Ainsi, les témoins naturels sont de grandes aires de nature sauvage persistantes
qui peuvent servir de sites de référence afin de mieux comprendre l‘évolution des
écosystèmes ainsi que la réponse de ces derniers aux activités humaines (Arcese et Sinclair
1997, Fulé et al. 1997, Schmiegelow 2007).
Les analyses sont effectuées à l‘aide d‘algorithmes automatiques dont les mécanismes sont
également présentés dans le contenu du premier article. Enfin, un index d‘irremplaçabilité
est détaillé afin de mettre en évidence les portions de territoire qui possèdent peu ou pas
d‘alternatives dans le paysage et qui sont essentielles à l‘atteinte d‘une bonne
représentativité, les rendant prioritaires à la conservation. Pour illustrer la méthode, une
étude de cas a été menée au Moyen Nord du Québec (portion de territoire située entre le 49e
et le 55e parallèle) où deux scénarios de conservation ont été analysés et comparés quant à
leur représentativité. Le premier scénario mesure la capacité de représenter adéquatement
la biodiversité pour des réseaux de conservation fait d‘une combinaison aléatoire de
témoins naturels atteignant 12% du Moyen Nord. Le second scénario inclus les aires
protégées existantes et propose plutôt un agrandissement du réseau pré-établi à l‘aide de
témoins naturels jusqu‘à l‘atteinte de 12% du territoire. À l‘issu de l‘analyse, il est possible
de visualiser la configuration des réseaux de conservation les plus représentatifs pour
chacun des deux scénarios ainsi que les sites les plus irremplaçables.
Le deuxième article s‘intéresse à la planification de la conservation dans un contexte multi-
usages du territoire. En effet, la planification de nouvelles aires protégées rencontre
25
plusieurs contraintes de nature sociales, politiques et économiques. Cette problématique
engendre un défi pour l‘aménagement du paysage afin de partager le territoire ou concilier
les usages entre différentes vocations qui ne peuvent pas toujours cohabiter sur un même
site. C‘est d‘ailleurs le cas des activités minières qui ont été identifiées par plusieurs
comme incompatibles avec la conservation à cause des incidences défavorables de
l‘industrie minière sur la diversité biologique ainsi que les autres valeurs naturelles et
culturelles que les aires de conservation sont censées sauvegarder (UICN 2000, ICMM
2006). En ce sens, l‘Union internationale pour la conservation de la nature (UICN) et le
Gouvernement du Québec interdisent l‘exploration et l‘exploitation minière dans les aires
protégées strictes de catégories UICN I à IV (UICN 2000, Gouvernement du Québec 2002).
Au Québec, les contraintes minières se rencontrent principalement sous forme de titres de
prospection miniers1. Le lancement en 2008 de la stratégie de développement économique
du Plan Nord par le gouvernement du Québec vise entre autre une intensification des
activités de prospection et des investissements miniers, surtout dans la zone du Moyen
Nord (Gouvernement du Québec 2009, Lavoie 2008). En s‘inscrivant dans une perspective
de développement durable, le Plan Nord prévoit également que 12% de territoires soient
consentis à la conservation sous forme d‘aires protégées strictes donc qui ne peuvent
contenir aucune activité d‘extraction ni d‘exploration.
C‘est dans ce contexte que le deuxième article présente la méthode et les outils élaborés
dans le premier chapitre sous forme d‘un système d‘aide à la décision nous permettant de
guider nos choix pour l‘aménagement du territoire. La stratégie que nous proposons
privilégie la conciliation des usages avec comme principe de base de maximiser la
représentativité tout en minimisant les impacts sur l‘industrie minière dans ce cas précis.
Afin d‘éviter les conflits d‘intérêt, notre approche évalue dans un premier temps la
possibilité de développer un réseau représentatif faits d‘aires protégées persistantes en
1 Aussi appelé titre d’exploration ou « claim », le titre de prospection minier est un droit minier qui donne à son titulaire le droit exclusif de rechercher, pour une période de deux ans, sur un territoire délimité, toutes les substances minérales qui font partie du domaine public à l’exception du pétrole, du gaz naturel, de la saumure, du sable ou de toute autre substance minérale de surface (MRNF 2005).
26
dehors des sites développés ou réservés aux compagnies minières sans compromettre la
représentativité. Cette stratégie est évaluée pour un réseau d‘aires protégées atteignant 12%
du Moyen Nord en lien avec l‘engagement du gouvernement du Québec à créer de
nouvelles aires protégées strictes et pour un réseau de 17% en lien avec la nouvelle cible
adoptée à Nagoya en 2010. Ces scénarios avec contraintes minières sont comparés à un
scénario de référence sans contraintes pour constater l‘effet des activités minières sur la
représentativité globale. La cartographie de l‘index d‘irremplaçabilité permet également
d‘identifier les sites les plus importants à l‘atteinte de la représentativité les rendant
prioritaires à la conservation.
27
Chapitre 1 :
Design persistent protected areas to form representative conservation
networks: solving the dual problem to protect ecosystem functions and
biodiversity on the long term
Case study of conservation planning in Quebec’s Moyen Nord
FRÉDÉRIQUE SAUCIER1, STEVE G. CUMMING
1, 2, FIONA SCHMIEGELOW
1
1 BEACONs Canadian Project, Wood and Forest Science Department, Laval University,
Québec, Québec, G1K 7P4, Canada
2 Département des sciences du bois et de la forêt, Université Laval, Québec, Québec, G1K
7P4, Canada
28
Résumé: Les récents développements en planification systématique de la conservation
intègrent la notion de persistance de la biodiversité à long terme à l‘objectif de
représentativité. Pour maintenir la biodiversité dans le temps, la méthode de planification
de la conservation présentée dans cette étude considère les trois éléments clés pour former
des aires protégées persistantes qui doivent être 1) assez grandes pour maintenir les
processus naturels comme les feux, 2) les plus intactes possibles pour servir de site de
référence à l‘évolution des écosystèmes naturels et 3) qui favorisent la connectivité
hydrologique de manière à protéger les écosystèmes aquatiques. Ces aires protégées
persistantes connues sous l‘appellation de « témoin naturels » peuvent être assemblées en
réseaux de conservation qui sont dans l‘ensemble représentatifs de la biodiversité. Deux
algorithmes automatiques ont été développés pour modéliser les témoins naturels dans un
premier temps (Builder) et pour créer des réseaux de conservation qui optimisent la
représentation de la diversité biologique dans un deuxième temps (Ranker). La
représentativité écologique est mesurée en regard de quatre critères environnementaux qui
sont complémentaires et qui décrivent la biodiversité. Les réseaux les plus représentatifs
sont ceux dont les distributions des critères environnementaux sont les plus proches de ce
qu‘on retrouve sur l‘ensemble du territoire. La méthode a été testée pour la première fois au
Québec dans un territoire appelé le Moyen Nord en amont des changements prévus par le
projet de développement économique du Nord de la province : le Plan Nord. Cet exercice
proactif cherche à identifier des aires prioritaires pour la conservation en respectant les
critères de design favorisant la persistance de la biodiversité et en optimisant la
représentativité. Deux scénarios de conservation ont été étudiés et comparés dans cette
étude selon leur capacité à représenter la biodiversité. Le premier scénario analyse la
représentativité de réseaux de conservation atteignant 12% du Moyen Nord qui sont
seulement composés d‘aires protégées persistantes. Le second scénario prend en compte les
aires protégées existantes du territoire et y ajoute des témoins naturels jusqu‘à l‘atteinte de
12% de l‘aire d‘étude. La comparaison des deux scénarios révèle que le scénario qui
comprend le réseau de conservation existant s‘est avéré plus représentatif en raison de la
présence d‘aires protégées préétablies dans les régions moins intactes du territoire qui ne
respectent pas les prérequis de design de persistance du premier scénario. Un indice
d‘irremplaçabilité a aussi été développé afin de cibler les zones qui contribuent le plus à
29
l‘atteinte de la représentativité et qui constituent une base de négociation avec les autres
parties prenantes du territoire.
Mots-clés : Témoin naturels, représentativité, persistance, planification systématique de la
conservation, processus écologiques, valeur intacte, connectivité hydrologique, Moyen
Nord, Plan Nord.
Abstract: Recent developments in conservation planning integrate the notion of
persistence of biodiversity on the long-term with representation objective. To maintain
biodiversity on the long-term and keep its dynamic aspect, criteria of size, intactness and
connectivity are identified as key components in the design process of persistent protected
areas. Our systematic conservation planning method consider all tree features through
protected areas known as ecological benchmarks that 1) are big enough to sustain large-
scale ecological process such as fire, 2) are highly intact to be used as reference sites and
3) are connected via the hydrological system using catchments as planning units in order to
protect freshwaters. Promoting persistence, ecological benchmarks can be assembled to
form networks that are in aggregate representative. We developed two automated
algorithms to build benchmarks in the first place (Builder) and to combine them into
potential networks that are ranked from most performing to worst according to their
representation (Ranker). Representation is measured using goodness-of-fit statistics in
regard of four complementary environmental surrogates. This method has been tested for
the first time in the province of Quebec in the region of Moyen Nord to plan for
conservation ahead of developments intended in forestry, mines and hydroelectric power.
This pro-active exercise aims to identify priority areas according to two different scenarios
in which potential conservation networks target 12% of the Moyen Nord and are whether
only made of benchmarks or made by expanding existing protected areas with additional
benchmarks. The comparison of the two scenarios revealed that the extension of the
existing network has a higher degree of biodiversity representation because existing
protected areas were established in areas otherwise inaccessible for benchmark
implementation because of lower intactness value. An irreplaceability index has also been
30
developed to identify sites that are most influent in the representation assessment providing
a basis for negotiation with other stakeholders. Conservation exercises that plan for
persistence, representation and freshwater protection at the same time are rare; which
confers a particularity to this method.
Key words: ecological benchmarks, representation, persistence, systematic conservation
planning, evolutionary processes, intactness, hydrological connectivity, Moyen Nord, Plan
Nord.
Introduction
Biodiversity is not static therefore conservation areas should not only consider
representation of spatial pattern but also the persistence of ecological and evolutionary
processes that generate and maintain biodiversity (Secretariat of the Convention on
Biological Diversity 2004, Pressey et al. 2007). Early approaches focused on finding
optimal solutions, such as identifying the smallest or lowest cost set of sites necessary to
represent a target group of natural features. However, the emphasis is now increasingly on
the long term persistence of conservation values such as ecosystem functions and
biodiversity (Margules and Pressey 2000, Cabeza and Moilanen 2001, Pressey et al. 2007,
Klein et al. 2008). Few existing methodologies have been challenged to integrate both
persistence and representation in the same planning exercise (Cowling et al. 1999, Cowling
et al. 2003, Rouget et al. 2003, Klein et al. 2008).
In this paper, we introduce a new methodology. We use protected areas designed for
persistence as the fundamental spatial units from which representative conservation
networks are constructed. In contrast to comparable optimization methods (Klein et al.
2008, Smith et al. 2010), persistence is assigned as a constraint instead of a term in the
objective function allowing solving the dual problem by assessing representation for
persistent features while others adjust persistency design components to representative sites
31
where possible. We make persistence a priority and find networks to reach best
representation in respect to possible ecological benchmarks across the landscape as the
others make representation their priority and persistence an added value.
To encompass persistence, several studies have identified size (Margules and Pressey 2000,
Leroux et al. 2007, Cantù-Salazar and Gaston 2010), intactness (Mittermeier et al. 2003,
Cowling et al. 2003, Klein et al. 2009) and ecological connectivity (Soulé et al. 2004,
Secretariat of the CBD 2004, Van Teeffelen et al. 2006) as key components to maintain
biodiversity and protect its dynamic aspect. Large size is a surrogate for many processes
(Pressey et al. 2003) happening at multiple spatial scales that interact or nest together in
complex configuration (Poiani et al. 2000). Intactness value or wilderness quality is one
useful surrogate for the long-term persistence of biodiversity and can be used to identify
spatial conservation priorities (Klein et al. 2009). Areas that remain intact or essentially
undisturbed by humans maintain most of their natural endowments of biodiversity and are
thus global priorities for protection (Secretariat of the Convention on Biological Diversity
2002, Noss 1999). Ecological connectivity refers to characteristics that facilitate biotic and
abiotic flows across space (Soulé et al. 2004). The protected areas designed for persistence
that we propose consider all three features and are therefore 1) big enough to contain and
perpetuate ecological processes, 2) highly intact to be used as reference site and 3)
connected via hydrological system using catchment as planning units in order to preserve
ecological connectivity, to provide ecologically meaningful boundaries and to integrate
freshwaters protection to the conservation planning.
Such protected areas are designated by the term ―ecological benchmark‖ that are thus
functional conservation areas (Poiani et al. 2000) that exhibit resilience (Gunderson 2000)
such that an ecosystem retains the capacity to reorganize itself after disturbance. This
capacity, it is assumed, will assure persistence of the systems characteristic biodiversity
(Walker 1995, Peterson et al. 1998). Fulé et al. (1997) referred to benchmarks as reference
sites providing ecological base-lines (Arcese and Sinclair 1997) for the surrounding
landscape in an ecosystem management context. By reflecting the range of historic or
natural variability in the physical and biotic conditions generated by ecological processes
32
(Fulé et al. 1997), ecological benchmarks serve as controls for detecting ecosystem
responses to external human activities (Schmiegelow 2007).
Benchmarks must be sufficiently large as independent of outside influences. Of relevance
to this application in boreal ecosystems, the required size of an ecological benchmark such
that persistence is maintained can be related to the characteristics of the natural disturbance
regime, specifically the size of the largest fire expected to occur in a given area (Leroux et
al. 2007). This idea derives from the Minimum Dynamic Areas of Picket and Thompson
(1978).
Benchmarks must also have a minimal degree and history of human alteration. Intactness is
particularly important if benchmarks are to act as controls to separate the effects of climate
from land use change on ecosystem function. High levels of intactness define the worlds
remaining frontier forests (Bryant et al. 1997, Potapov et al. 2008). The vast majority of the
planets remaining intact forest landscape can be found in the boreal biome: 43.8%
according to Potapov et al. (2008). Our approach is especially suited for frontier
ecosystems such as the circumpolar boreal forest where it remains possible to safeguard
large areas little impacted by humans.
Terrestrial connectivity is assumed to be integrated in ecological benchmarks design in
virtue of the size and intactness criteria. Preserving connected waterways protects aquatic
and riparian ecosystems that are unfortunately often neglected in conservation planning,
even though associated species are on average more at risk globally than their terrestrial
counterparts (Abell 2002). We impose hydrological connectivity as a benchmark condition,
to integrate conservation of freshwater systems and riparian areas with the conservation of
terrestrial systems; these components are usually treated independently (Abell et al. 2002,
Amis et al. 2009). Riparian habitats are the most dynamic portion of the landscape
(Swanson et al. 1988) sheltering a remarkable species richness (Naiman and Décamps
1997). Our approach to benchmark design ensures hydrological connectivity via a
hierarchical construction based on stream and river networks. This retains the upstream–
downstream linkage of watercourse as well as the interaction between uplands and aquatic
33
ecosystems both supporting important ecological processes such as fluxes of water, air
masses, redistribution of nutrients, movements of fish and other aquatic organism, dispersal
of wildlife and flora channeled into and along riparian habitats (Gregory et al. 1991, Poiani
et al. 2000 Pringle 2001). It also contributes to resiliency because it increase the adaptation
of environmental components to environmental change and their recovery following
disturbances (Saunders et al. 1991, Rosenberg et al. 1997, Poiani et al. 2000); which
enhance the global benchmark persistence capability.
Ecological representation is generally defined with respect to vast areas. A single
benchmark is unlikely to satisfy representation for large-scale conservation planning, at
least in boreal regions (Cumming et al. 1996). Thus, another key component of our
approach is the construction of networks of benchmarks that satisfy collectively
representation over great extents. In large planning regions, there may be a substantial
number of possible benchmarks from which a network could be constructed. An exhaustive
search of all the possible combinations is not always feasible (Pressey et al. 1994).
Therefore, we generate a large random sample of possible networks to provide a set of
solutions which are then ranked according to a representation index. Most representative
networks present high complementarities between conservation areas; respecting principles
of systematic conservation planning that is a structured approach to the efficient allocation
of the resources available to protect biodiversity (Margules and Pressey 2000, Margules
and Sarkar 2007).
We use a multivariate or composite index to measure ecological representation at the
network level. Representation is assessed regarding environmental surrogates that describe
ecological variation and that if measured correctly should be good indicators of biodiversity
(Faith and Walker 1996). These surrogates would usually be derived from remotely sensed
data. Compared to taxonomic approaches that directly characterizing biodiversity with
known or modelled species distribution, environmental surrogates can be selected that are
readily available, low-cost and offer complete geographic coverage (Hortal 2006, Sarkar
and al.2005, Araùjo 2001). As a coarse filter approach, our assumption is that by
adequately representing environmental variation inside reserve systems, we will also
34
capture the natural range of biodiversity. For individual environmental surrogates,
representation is assessed using goodness-of-fit statistics. Individual measures are then
combined in a single index with Euclidean distance.
We have developed two automated procedures to implement our approach to systematic
conservation planning: 1) The Builder to construct ecological benchmarks and 2) the
Ranker to combine ecological benchmarks into networks, calculate representation indices
and rank solutions accordingly. We also developed a new index of conservation priority
that is a function of the frequency and rank orders with which a given spatial unit
(catchment level) is included in a network solution. It can be mapped to assess which areas
are most important for achieving representation. It can therefore be considered an
irreplaceability index.
Our approach and tools can provide to conservation and landscape planners a detailed
spatial view of conservation potential and conservation priorities within a target region. The
Builder map imprints the ―landscape of opportunity‖ where ecological benchmarks can be
established to protect most intact portion of territory and promote persistence, while the
Ranker identifies highly representative benchmark networks configuration. Different
parameters can also be specified to the tools such that planners can influence the
benchmark design or the network construction in order to analyze different conservation
scenarios and compare them on their capacity to achieve best representation. Our system
does not in essence identify a single unique solution. Rather, it identifies a sample of
possible solutions that are almost equally good based on available ecological criteria. These
solutions can serve as basis for planners who must always consider other factors such as
additional ecological criteria, the needs of stakeholders, or political and economic factors.
Networks of ecological benchmarks offer a conservation vision particularly adapted for
large intact biomes such as the boreal. The Canadian boreal is one of the last significant
wilderness areas of the world and contains more than a quarter of the world remaining
frontier forest (Bryant et al. 1997). It therefore offers a considerable conservation
opportunity. The methodology presented here was inspired by the need to realize these
opportunities. The Canadian boreal forest is under threat from agriculture, logging, mining
35
and energy developments (Hobson et al. 2002, Canadian boreal initiative 2005, Young et
al. 2006) that have already caused significant degradation and loss of formerly pristine
habitats (Lee et al. 2006).
Recently, the governments of the Canadian provinces of Ontario and Quebec have
recognized the importance of boreal conservation. They are each developing strategies to
integrate economic development of their northern regions with the permanent conservation
of 50% of the areas (Government of Ontario 2008, Government of Québec 2009). These
sustainable development exercises are historic opportunities to design and implement
conservation plans to achieve both ecological representation as well as persistence of
biodiversity. In this paper, we illustrate one of the first applications of our method in the
context of Québec‘s ―Plan Nord,‖ a real conservation planning problematic unfolding
within northern Québec. We develop and assess a suite of comprehensive and pro active
conservation plans, in advance of the industrial developments mining, forestry and power
industries that are also included in the Plan Nord.
BEACONs approach
General methodology
The method consists in delineating across study area candidate ecological benchmarks. The
benchmarks design criteria of intactness, size and hydrological connectivity are intended to
promote internal persistence of resident biota. Candidate ecological benchmarks are then
assembled randomly into networks up to some number or total area requirement. The
method of network assembly can be configured to include or expand upon existing
protected areas networks in various ways.
We generate a large number of randomly sampled network solutions. Each sample is
assigned a numeric index of ecological representation. At present this representation index
integrates four biodiversity surrogates, such as might appear in the constraints of the
optimisation problems that are (approximately) solved by Marxan (Possingham et al. 2000).
36
Smaller index values indicate greater representation or better performing network
configuration. A large sample size generates many almost equally good solutions as
measured by the index. There is no reason to be certain that the top ranked solutions is truly
the best, and there is no way in practice to identify the best solution because all the
indicators are approximate. Indeed, looking at a single network solution gives no indication
of the importance of each site in term of the potential to replace it with others in the region
(Pressey et al. 1994).
―Irreplaceability‖ has been defined as the relative contribution made by different areas to
reaching conservation goals, thus helping planners choose among alternative sites (Pressey
et al. 1994, Ferrier et al. 2000, Noss et al. 2002). Irreplaceability indices can be used to
determine priority locations for conservation (Trombulak et al. 2010, Cawardine et al.
2007). When highly irreplaceable locations are spatially clustred, they can form core areas
for conservation planning strategies (Pressey and cowling 2001, Noss et al. 2002). Good
network solutions frequently overlap spatially. The frequency of occurrence of locations
within good solutions can measure the relative contributions to representation.
The increasing worldwide use of reserve design tools has led to the development of various
indices of irreplaceability that attempt to rank locations by their likelihood of being
required to achieve conservation objectives Most common measurements of irreplaceability
are species based and identify plant, bird and terrestrial vertebrate endemism (Brooks et al.
2006). The greater the number of endemic species, the more biodiversity is lost if that
region is lost (Brooks et al. 2006). Different applications of irreplaceability are made
depending of the targets and the level set for each goal such as irreplaceability in the
context of the maximum set of species (Jacobi et al. 2007) or biophysical features (Ferrier
et al. 2000) or both species and habitats (Noss et al. 2002), the level of species endemism
(Myers et al.2000, Mittermeier et al. 2003),the rarity value based on frequency of sites with
rarest features (Pressey et al. 1994), the contribution of each site to fulfill targets such in C-
Plan (NSW NPWS 1999) or the frequency of selection such in Marxan (Ball and
Possingham 2000) or combined measure of both (Linke et al. 2008). In our approach,
irreplaceability assessment is similar to Ball and Possingham (2000) and Ferrier et al.
37
(2000) that infer site irreplaceability from the number of time they show up in conservation
solutions, but we also take into account the ranking of the network in which sites appear.
Ecological benchmark as protected areas designed for persistence
Ecological benchmarks are protected areas meant to maintain large-scale ecological
processes such as natural disturbances regimes, hydrological processes, nutrient cycles and
key biotic interactions such as predator-prey systems or post disturbance regeneration of
plants (Peterson et al. 1998, Margules & Pressey 2000, Poiani et al. 2000, Bengtsson et al.
2003). Pickett & Thompson (1978) proposed that reserves needed to be larger than the
largest disturbance event. The question is, how much larger?
Size: In most boreal forests, fire is the dominant natural disturbance (Gauthier et al. 2001).
This suggests that benchmark size should depend on the size of the largest fire that might
occur in the region being benchmarked. We used historical (1959-2002) records of wildfire
size in Canada (Stocks et al. 2002) to map estimates of the maximum fire size at a spatial
resolution of 10,000 km2 (Figure 1). The values were obtained by estimating the parameters
of a truncated Pareto model of the fire size distribution (Cumming 2001). We note that the
marked spatial variation in maximum fire size implies that benchmarks will have different
sizes according to their geographic location.
Maximum fire size is a lower bound for benchmark size. Many studies have attempted to
derive prescriptions for reserve size from this or other parameters describing fire regime
(Shugart and West 1981, Peters et al. 1997, Kneeshaw and Gauthier 2003). According to
our simulation studies reserve sizes of three times larger than the maximum fire size are
generally sufficient to maintain representation of broad vegetation and age classes within
protected areas (Leroux et al. 2007, Anderson 2009).
38
Figure 1: 10,000 km2 hexagons representing maximum estimated fire size (km
2) (derived from Cumming
2001).
Intactness: We consider areas that have experienced little or no direct effect of agricultural
or industrial civilisations to be ―intact‖. This excludes areas of managed forest lands,
agricultural lands, areas penetrated by road networks or other industrial infrastructure,
among other anthropogenic disturbances. The absence of these disturbances is associated
with ecological integrity (Noss 2004). Intact areas can be used to estimate the range of
natural variability in ecosystem characteristics (Arcese and Sinclair 1997). Thus, to be
effective at conserving natural variation and/or as controls in adaptive or ecosystem
management, benchmarks should be intact. We map and measure intactness at the
catchment-level (Figure 2) based on the Global Forest Watch Canada‘s 2nd
approximation
of Canada's Forest Landscape Fragments (Lee et al. 2006, 2010).
39
Figure 2: The 2nd
approximation of the Global Forest Watch Canada's Forest Landscape Fragments map depicts Canada's remaining forest landscape fragments within all eleven forest ecozones using specified size
thresholds of 50 km2 for boreal regions and 10 km
2 for temperate forest regions.
Hydrological connectivity: Preserving connected waterways protects aquatic and riparian
ecosystems that are unfortunately often neglected in conservation planning, even though
associated species are on average more at risk globally than their terrestrial counterparts
(Abell 2002). It also contributes to resiliency because it increases the adaptation of
environmental components to environmental change and their recovery following
disturbances (Saunders et al. 1991, Rosenberg et al. 1997, Poiani et al. 2000); which
enhance the global benchmark persistence capability. The connectivity and directional flow
of aquatic systems means that they are vulnerable to upstream disruptions (Dudgeon et al.
2005, Nel et al. 2008, Saunders et al. 2002). In order to reduce benchmark vulnerability to
illegal incursion in river systems (Pringle 2001) or sources of upstream contamination
(Saunders et al. 2002; Lowe and Likens 2005), benchmarks should prioritize inclusion of
intact headwaters.
40
We use hydrological catchments as the basic spatial units or locations in defining
benchmarks. We produced our own catchment coverage using a 1:250 000 digital elevation
model and a 1:250 000 directional drainage network. The stream order for every catchment
is determined according to the Strahler classification (Strahler 1952) where headwaters
belong to order 1. Full details of the construction are available on the BEACONs web page
(www.beaconsproject.ca). Ecological indicators used as surrogate for biodiversity are
measured at the catchment level as area weighted means for continuous covariates and as
vectors of counts or proportions for categorical covariates. For example, catchment
intactness is calculated as an aerial percentage by intersecting the catchment coverage with
the intactness map of Figure 2
The Builder: a tool to construct hydrologically connected benchmarks
We developed a software tool known as the Builder to construct hydrologically connected
areas from the catchment network. A catchment-level intactness level may be specified to
exclude highly modified individual catchments. The construction begins from a selected
―seed‖ catchment. Upstream catchments (if any) are then added by breadth-first search
(Anderson 2009; www.beaconsproject.ca/builder). Once no further upstream catchments
remain, the builder moves downstream one hydrological level and repeats the process
(Figure 3). The procedure terminates when a size criterion is satisfied, or when no further
catchments may be added (limit of study area, intactness level is too low, catchment not
connected by waterways). We set the size criterion as three times the local estimated
maximum fire size. If the resulting area is large enough, and also satisfies a benchmark-
level intactness criterion, it is considered to be a potential benchmark. Otherwise it is
dropped. By construction, the results of this procedure satisfy the three criteria for
ecological benchmarks. The construction favors inclusion of headwaters and also
guarantees that benchmark boundaries are also ecologically meaningful.
The procedure is repeated for each specified seed. Conventionally, the seed list includes all
intact first order catchments. Seeds can also be added to insure inclusion of existing
protected areas or special elements identified by planners. After the Builder has been run
41
for all seeds, duplicates are identified and removed. The final result is a potentially large set
of candidate ecological benchmark determined by the initial seed list.
Figure 3: Starting from a catchment seed, the Builder grows a potential benchmark by selecting intact catchments and selecting headwaters in priority until the size criterion is reached.
.
The Ranker: a tool to construct conservation networks made of ecological benchmarks that optimize biodiversity representation
The Ranker is a tool that creates potential networks from ecological benchmarks (EB)
produced by the Builder and quantifies their representation to classify them from most
performing to worst. Programmed in R language, the Ranker offers to users the opportunity
to choose among 6 different options to assemble networks (Figure 4). Options 1 to 4 are
parameterized to enlarge network until a target area is reached. For example, this area can
correspond for example to 12% of the entire study region. Options 5 and 6 construct
networks with a determined number of benchmarks (from 1 to maximum number of EB).
For example, we could assess representation and find the best set of 2 ecological
benchmarks. The difference between options is essentially based on how the random
selection of features is applied and how initial features such as existing protected areas are
considered. In some cases, Ranker only builds up networks from a random selection among
ecological benchmarks (option 1and 5) or can force in initial features (options 4 and 6).
Option 2 can assess independently representation of initial features while option 3 creates
networks made from a random sample of either EB or Initial merged into a single category.
42
Figure 4: The figure presents different scenarios to assemble conservation networks made of ecological benchmarks. The { } means that a random sample is taken from the concerned elements. Initial is a term to represent existing protected areas or other initial features that we want to incorporate to representation analysis. (Option 1) networks are made from random sample of EB only. (Option 2) Representation assessment of Initial only such as the existing protected areas network. (Option 3) networks made of random sample of combined EBs and initial which means the Ranker can either pick entities from the two sets, randomly. (Option 4) networks made of existing features and an additional random sample of EBs sufficient to reach target area. (Option 5) networks are made of determined number of randomly chosen benchmarks. (Option 6) networks are made of initial features extended by a determined number of benchmark.
The randomisation process of the Ranker is necessary since it is impossible to generate all
conceivable combinations for a large number of candidate ecological benchmarks. In such
case, we use N= 500,000 to generate half a million potential networks because previous
analysis demonstrated that better representation scores could be obtained with higher values
of N. Another reason to use half million trials is that it can be computed in a reasonable
time without causing memory size problem in R workspace. In case 500,000 potential
43
networks is not enough to identify without any doubt a unique network as being the best,
we can anyhow present a reliable set of good solutions. In the end, after running the
Ranker, a classification of all potential networks is provided. We can map best networks in
ArcGIS to look at their spatial distribution among the study area. The Ranker also proceeds
and outputs measures of the irreplaceability index that can also be read in ArcGIS to
analyze which sites present greatest conservation priority.
Some catchments influence a lot the ecological representation since they appear a large
number of times among good solutions; which means they affect the metrics and enhance
global representation. Our approach measures irreplaceability at the catchment level to
assess the potential contribution of a site to the achievement of best possible biodiversity
representation and the estimation of the marginal effect if this particular site is lost
(Cawardine et al. 2007). The irreplaceability index that we propose distinguishes itself from
the classic selection frequency measure such as the one used in Klein et al. (2008) by taking
into account the ranking of the networks in which they appear. This way, the counting
measures that BEACONs is using do not depend on an arbitrary cut-offs or number of trials
and enhanced the participation of sites constituting most performing networks.
We quantify biodiversity representation with respect to multiple environmental surrogates.
Most representative networks are the ones in which distribution of surrogates values are
closer from their natural repartition across the study area. We assess global network
representation by measuring the dissimilarity between distributions of surrogates among
benchmark networks and the remainder of the planning region for which it was built. We
use two-sample goodness-of-fit statistics to measure the dissimilarity. In this study, we use
two-sample Kolomogorov-Smirnov (KS) statistics as the dissimilarity metric for
continuous variables and Chi-squared statistic for categorical variables. The closer the
dissimilarity metric is to zero, the more representative is the network with respect to that
indicator. Multiple univariate metrics are rescaled between 0 and 1 by the maximum and
then used to calculate a multivariate distance metric based on the general Minkowski
distance of order p:
44
For each potential benchmark conservation network, multiple (n) univariate distance
metrics (xi) are combined in a single multivariate distance metric to form the representation
index. We use p=2 characterizing Euclidean distance to measure the global distance of all
surrogates from the ideal representation index (yi = 0) that would present most
representative solution with any dissimilarities between repartition of surrogate inside the
potential networks and their natural abundance in the study area. The Euclidean metric
defines the distance between two points as the length of the straight line
segment connecting them in a multidimensional n-space. Distances metrics in high-
dimensional spaces behave non-intuitively (Aggarwale et al. 2001). For large numbers of
environmental surrogates, say n>20, fractional values of p are recommended because they
increase the rate of absolute divergence between maximum and minimum values as the
fraction (1/p) gets smaller (Aggarwale et al. 2001). For smaller dimensions such as n=4 as
used in this study, the Euclidean distance (p = 2) is appropriate. This metric is commonly
used in classification methods (Legendre et Legendre 1998). It enhances influence of
outliers and thus penalizes extreme values in any single dimension n. Thus, networks
exhibiting a moderate dissimilarity with respect to each environmental surrogate may be
better ranked than networks with very low dissimilarity with respect to some criteria and
high dissimilarity in one or a few criteria.
Irreplaceability: We define a novel catchment-level irreplaceability index based on the
harmonic number (Hn) which is the sum of the reciprocals of n natural numbers:
45
For the n ranked network solutions we calculate irreplaceability for catchment i as the sum
of h (i,k) = 1/k if catchment i appears in the k-th ranked solution and 0 otherwise. This
index is <= Hn. The irreplaceability score increases with the number of solutions in which a
catchment appears, but also with the rank of these solutions. This score is highly correlated
with the number of times a catchment basin shows up in the best n networks, but does not
depend on the arbitrary choice of n. Catchments that appear frequently but only in low-
ranked solutions do not in practice achieve high scores. Applying such an index of large
spatial extents can help to determine priorities for action (Jacobi et al. 2007, Cawardine et
al. 2007) and to provide a decision-making support that can be complemented with other
information such as endangered species playing the role of a fine filter.
Four Environmental surrogates to represent biodiversity
The choice of biodiversity surrogates is not trivial (Margules and Pressey 2000).
Environmental surrogates were selected in this approach since traditional taxonomic
methods revealed limitations principally concerning difficulties to achieve representation
with commonly fragmentary or insufficient biological data (Hortal et al. 2006). Since our
objectives are national or continental in scope, we require quantitative surrogates that are
available at these extents, are public or free of charge, are well-documented and which are
also ecologically interpretable and clearly related to biodiversity. There are three main
categories of such data: remote sensed data, interpolated climate data and digital
topographic data maintained by national governments. On these considerations, we selected
four environmental surrogates as ecological representation criteria.
Representation is assessed respecting to 4 environmental criteria: gross primary
productivity (GPP), climate and moisture index (CMI), lake edge density (LED) and land
cover types (VEG). As a coarse filter approach, we assume that by representing variation of
these criteria we are likely to represent biodiversity inside the network.
Except for land cover types that are a binned data, our criteria are continuous variables.
Depending of the surrogate, grid cells of relevant resolution covers the whole territory.
46
Each catchment is then characterized with an area-weighted mean of the intersecting values
in case of continuous variables. For categorical variable of land cover types, cells of each
cover type that are centered in a catchment are counted.
o 1- Gross Primary Productivity (GPP):
Biodiversity has often been related to ecosystem primary productivity (Loreau et al. 2001,
Pollock et al. 1998). Productivity is a determinant of vegetation community design and has
been correlated with patterns of species distribution (Currie 1991, Loreau and al. 2001,
Nightingale and al. 2008). There are a number of productivity measurements of GPP
available from remote-sensed data. We adopted the Gross Primary Productivity (GPP)
derived by Running et al. (2004) based on MODIS land cover data. GPP measures of the
carbon being absorbed by living plants through photosynthesis. The units are g carbon per
square meter per year. Our GPP is a mean of 7 years (2000-2006) years of data. The spatial
resolution is 250m.
Figure 5 : Gross Primary Productivity (GPP)
47
o 2- Climate Moisture Index (CMI):
Globally, forest distribution is influenced by bioclimatic variables and humidity gradient
(Krishnaswamy et al. 2009). We selected Hogg‘s (1997) Climate Moisture Index (CMI) as
an integrator of composite measure of temperature and precipitation that is also directly
related to an ecological process, namely soil moisture regime. CMI is the annual sum of
monthly precipitation less potential evapotranspiration. CMI units are cm of water / year.
Negative values represent a soil moisture deficit. Hogg (1997) demonstrated the
relationship between CMI and vegetation distribution in western Canada. Our CMI is a 30
years normal (1961-1990) at roughly 100 km2
resolution (McKenney et al. 2006).
Figure 6: Climate and Moisture Index (CMI)
48
o 3-Lake Edge Density (LED):
Riparian zones are the ecotone or interface between terrestrial and aquatic habitats. They
support considerable species diversity (Naiman et al. 2002) with unique avian communities
(Hannon et al. 2002), unique forest stand types and unique shrub/herb communities (Harper
and MacDonald 2001). These habitats occur at finer spatial resolution than can be mapped
in most remote-sensed land-cover products of tractable size, and they are not represented at
all in any of the products we evaluated. We developed a novel index of lake edge density
(LED). This measures the density of riparian habitat in km/km2 at 100 km
2 resolution. The
index was derived from 1: 1 million polygon coverage of permanent water bodies and the
National Scale Frameworks Hydrology version 5.0 Drainage Networks data set (NRCAN
2009) and Canada3D digital elevation models. The index includes both the perimeters of all
mapped water bodies including lakes, ponds and so-called double-line streams or large
rivers, and the lengths of smaller mapped waterways. This allows us to incorporate the
habitats for wetland species such as waterfowl. This index varies significantly across
Canada (Figure 7). We postulate that this variability reflects the impact of large scale geo-
morphological processes
on geology and
landform, independent
of climate and upland
vegetation.
Figure 7: Lake Edge Density (LED)
49
o 4- Land cover classes (VEG):
Land cover types can feedback on natural processes since they are influenced by large-scale
processes like climate and natural disturbance regime (Mack and al. 2005). We used a
national 250m resolution land cover product developed from multispectral MODIS imagery
captured in 2005 (Latifovic et al. 2008) The product contains 39 classes characterized by
forest types distinguished by canopy species, density and ground cover (e.g. lichen and
mosses). Various classes of non forested (shrubs, grasses, tundra, recent burns) and non-
vegetated (urban, water bodies, snow/ice) are also recognized. The product was specifically
designed to support wildlife habitat modeling (Latifovic 2010 pers comm.). We used a
reclassification of the LCC05 product down to 18 classes (Annex 1) developed by the
Boreal Avian Modeling project (BAM) to support avian habitat modeling at national
extents (Cumming et al. 2010).
Figure 8: LCC05 land cover types
50
Complementarity: Components of an optimized reserve system should be complementary
in that each should add features not present elsewhere (Margules and Pressey 2000). A
minimum condition for this is that biodiversity surrogates selected for the design should
themselves be complementary. In our design methodology this implies that pairs of
indicators should not be highly correlated. The less correlated are environmental surrogates,
the more likely are our representation criteria to adequately sample the ecological variation
within a study region. On the other hand, if the surrogates studied have congruent patterns
of complementarity, the priority areas selected by a surrogate will result in an efficient
representation of other target biodiversity indicators (Howard et al, 1998). The four
environmental surrogates chosen in this approach present a great complementary
comportment (Figure 9). Higher correlation is observed between Gross Primary
Productivity and land cover type (R=0.79) and between Lake Edge Density and land cover
type (R=0.75).
51
Figure 9 : Pearson correlation between Gross primary productivity (gpp), climate and moisture
index (cmi), lake edge density (led) and land cover type (veg). To analyze continuous data with
binned land cover types, we use the distance metric issued from goodness-of-fit statistics, rescaled
between 0 and 1. For a particular network configuration, two correlated surrogates would be
either well or badly represented.
52
Case Study: Quebec’s Moyen Nord
The Québec Plan Nord covers the entire province north of the 49th
parallel. Our analysis is
restricted to the southern portion of this area, known as the Moyen Nord (Middle North). It
extends roughly from latitude 49th
N to 55th
N, covering ≈770 000 km2
(Figure 10). The
exact boundaries of our study area are modified to respect the boundaries of large
hydrological units, specifically sub-drainage basins of the Atlantic Ocean and Hudson Bay
drainages (www.beaconsproject.ca/rpu). The Moyen Nord as we delineated it contains
29 239 hydrological catchments. Catchment sizes range from 1 km2 to 900 km
2 with mean
size of 26 km2. It includes the core of the forested part of the Quebec‘s boreal regions,
where one can find the last remaining intact boreal forest fragments (IUCN and UNESCO
2004, Lee et al. 2006).
Figure 10: Moyen Nord study area extends from 49th N to 55th N within Quebec province, Canada. Moyen Nord is the central region for Plan Nord developments. Boreal zone is delineated with catchment relevant boundaries according to Brandt’s boreal definition (Brandt 2009).
53
Forestry had a considerable impact in the southern third of the region, as seen by the
relative absence of intact areas (Figure 11). Significant hydroelectric development has also
occurred north of the historical northern limit of forestry, and 6.7% of the area is subject to
mining claims. However, almost 65% of the total area remains intact, leaving more than
495 000 km2 of opportunity for benchmarking. This opportunity is time-sensitive.
Expansion of both the forestry mining and hydroelectric power are likely to occur in
presently intact areas.
Figure 11 : Proportion of intact landscape in Moyen Nord catchments.
The forests of the Moyen Nord are dominated by black spruce (Picea mariana) stands with
moss or lichen groundcover. Longitudinal gradients in moisture and altitude and a
pronounced latitudinal temperature gradient influence the distribution of plant
54
communities, the natural disturbance fire regime and insect defoliators (Saucier et al.
2009). According to the land cover data used in this study (Annexe 1) open coniferous
forest is the most abundant vegetation class (26.33%), followed by closed coniferous forest
occupy 11.08% of study area. Non-vegetated land cover types are also abundant mostly due
to the large area of water bodies (9.89%). Forest fire scars corresponding to recent (burned
within the last 5 years) and old burns (burned within the last 10 years) account for 5.5% or
more than 42 000 km2
of the Moyen Nord. Open mixed, closed deciduous forests and herb
dominated / annual graminoid or forb vegetation are rare in the Moyen Nord -occupying all
together less than 0.31% of the total area.
The Plan Nord is intended to implement a policy of sustainable development (Government
of Québec 2009). According to the Plan, 12 % of the territory will be allocated to strictly
protected areas (IUCN Category I to III) and a further 38% will be limited to recreational
uses and tourism (Government of Québec 2009). No extractive industrial activity will be
permitted in the 50% of total area to be protected under the Plan Nord. Because it is not
hard to find 50% of the area that presently has no commercial value, the majority of the
area covered by the Plan Nord is protected by default (Gerardin 2008, Leader-William et al.
1994). However, the least valuable 50% will not be ecologically representative. Much of
the area south of 51ºN is allocated to forest management, and has already been significantly
impacted by forestry such that benchmarks cannot be constructed there. Accordingly, the
challenge is to develop conservation plans that ensure representation of the region‘s
ecological variability, as well as persistence of conditions within individual protected areas.
We applied the BEACONs toolset of automated algorithms to construct ecologically
representative networks of ecological benchmarks within the Moyen Nord that met the 12%
areal target for strict protected areas. The benchmark size parameter was 3 times the largest
expected fire size. The minimum catchment-level intactness requirement was set at 99% to
remove the effects of various intersection and digitizing artifacts apparent at a criterion of
100% intactness. Benchmark intactness was not specified, but the catchment level threshold
implies a level higher than 99%.
55
We then used the Ranker to generate candidate networks of benchmarks that in aggregate
satisfied the 12% requirement (approximately 92 400 km2). We considered 2 different
scenarios: 1) networks only made of ecological benchmarks and 2) networks using
ecological benchmarks to enlarge the existing protected areas until 12% of Moyen Nord are
protected. These correspond to Options 1 and 4 in Figure 4, respectively. The source of our
protected areas coverage comes from the Government of Québec, and these collectively
covered 7.4% of the total area. We generated and ranked 500 000 random trials for each
scenario. Representation was assessed using the four surrogates described above. We
plotted the distribution of representation scores and compared these with the scores of the
best solution and of the existing protected areas network. We also calculated and mapped
the irreplaceability scores for each catchment according to both scenarios.
Results
Building candidate ecological benchmarks in Moyen Nord
There were 3040 intact first order catchments available as seeds to the Builder, out of a
total of 29 239 catchments. From these, 1 049 unique ecological benchmarks were
generated that satisfied the size and intactness criteria. These benchmarks covered in total
444 769 km2 or 57.8% of the entire Moyen Nord (Figure 12). This area included 19 574
catchments that are considered ―active‖ in that they are included in at least one benchmark.
There were 9 655 inactive catchments, covering 324 961 km2, that did not appear in any
benchmark. This occurs mainly when catchment-level intactness is too low (79% of the
catchments excluded here). Excluded catchments also occur in regions where benchmarks
cannot reach their size requirements or where catchments cannot be connected to any
benchmark because of lack of hydrological connectivity or isolation by non-intact
downstream catchments. These cases are illustrated in Figure 12 by the white-coloured
catchments adjacent to James Bay. In this region, the benchmark size criteria were as large
as 13 800 km2. The areal coverage of potential benchmarks yielded under Scenarios 1 and 2
did not differ markedly, although the number of benchmarks was larger in Scenario 2.
56
Figure 12: Summed area of all candidate benchmarks modeled by the Builder (blue). Forestry in the southern part of the Moyen Nord have altered the intactness level of the landscape henceforth unsuitable for benchmarking in the context of this study. The western portion of Moyen Nord is developed for hydroelectricity and the La Grande complex includes 8 dams that have affected ecological benchmarks modeling up to 650 km from the coast. In the East, hydroelectricity developments and transport energy lines also restrict ecological benchmarks around the Manicouagan reservoir.
Scenario 1: Ecological representation of benchmarks networks.
In the first scenario, we constructed a random sample of 500 000 benchmark networks that
each covered just over 12% of the total area of the Moyen Nord. The 12% target could not
be achieved exactly because of the size granularity of the candidate benchmarks.
Representation indices varied from 0.185 to 1.486 with a mean of 0.799 (Figure 13). The
best 50 out of 500 000 representation indices range from 0.185 to 0.276 while the best 500
57
networks goes up to 0.332. This indicates that there exist large numbers of solutions that
are almost as representative as the highest ranked solution. Efforts in conservation planning
should search for solutions on the extreme left tail of this distribution.
Figure 13 : Empirical cumulative density function representing indices for 500 000 potential networks made only of random benchmarks (scenario 1). Left tail of the distribution contains best results and right tail, worst ones. When we move away from the mean, combination of benchmarks can either provide solutions systematically better than random or either systematically worst than average arbitrary amalgamated benchmarks. The locations of the minimum, mean and maximum values are marked with points 1, 2 and 3, respectively.
To have a synthetic overview of the best networks configuration, the catchment level
irreplaceability analysis was summarized by mapping the modified Harmonic numbers
values (Figure 14a). High values indicate that a catchment often appears within highly
58
ranked networks. As expected, the mapped irreplaceability values are spatially clustered,
and indicate ―hot spots‖ which are in fact areas of overlap for highly ranked network
solutions. Catchments having a low irreplaceability index appear infrequently in highly
representative solutions. This doesn‘t mean that all such catchments are unimportant, it
rather means that they are in general less critical and can be replaced by many other
alternative catchments across the landscape.
The best single network solution (Figure 14b) captured most but not all of the zones of high
irreplaceability. This solution covers 12.2% of the area. It is composed of the 18
benchmarks ranging from 2 400 to 11 300 km2. Most of the components of this network are
individual benchmarks, except in the central region where the union of four overlapping
benchmarks creates a very large conservation kernel of more than 24 500 km2. This
solution illustrates the spatial variability in benchmark size within the study region, a
consequence of the spatial variation in fire regimes. Benchmarks are generally bigger in the
west than in the east, reflecting geographic trends in estimate maximum fire size (Figure 1).
Some benchmarks within the best network solution cover less irreplaceable catchments;
these benchmarks may be interpreted as having high complementarity, conditional on the
other benchmarks included in the network. The highest ranked network illustrates a
spatially well-distributed solution among the benchmarkable area defined in Figure 12. The
scattered longitudinal and latitudinal pattern of benchmark network reflects distributions of
surrogates across the study area that are influenced by the strong environmental gradients in
the Moyen Nord.
59
a) b)
Figure 14 : Mapping irreplaceability (14a) and best network configuration (14b) for scenario 1 (network only made of random benchmarks). In Figure 14a and b, dark red catchments are the most irreplaceable and fading colors indicate the decreasing of importance in global representation. The irreplaceability index (Hn) is a continuous variable ranging from non active (0) the most irreplaceable catchment having the highest score (12.32). In total, 19 574 catchments are considered active, which means that they are selected at least one time among all potential networks. In Figure 14b, we can observe the mapping of the most representative potential network (representation index = 0.185) overlapping in blue the irreplaceability map of Figure 14a. Benchmarks (blue) offer a persistent design and their spatial configuration achieve best possible representation.
Scenario 2: Extension of an existing protected area network
In Scenario 2, benchmarks were randomly added to the existing protected area network to
reach the 12% area target. As in Scenario 1, 500 000 such networks were created. The
existing protected area network (Figure 15a) accounts already for more than 56 800 km2 or
7.4% of study area. Only four existing protected areas cover more than 4 000 km2 in
Moyen Nord (Lac-Burton-Rivière-Roggan-et-la-Pointe-Louis-XIV (8 750 km2) and
Paakumshumwaau-Maatuskaau (4 200 km2) in the James Bay, Albanel-Témiscamie-Otish
(11 800 km2) in the center of study region and Vallée de la rivière Natashquan (4 089 km
2)
in the East). Small protected areas occur in the southern part of Moyen Nord where intact
catchments are rare because of a history of forest harvesting and other activities.
60
The best solution under Scenario 2 covers 12.54% of Moyen Nord. In this solution, seven
benchmarks were added to existing structure for an extension of 39 941 km2
(Figure 15b).
Additional benchmarks sometimes include all or part of existing protected areas, but the
areas are not counted twice. In some cases, the Ranker solutions effectively enlarge the size
of existing protected areas, making them part of an ecological benchmarks, and presumably
improving their effectiveness. Several examples can be seen in comparing Figures 15a and
15b.
a) b)
Figure 15 : Mapping irreplaceability (15a) and best network configuration (15b) for scenario 2 (networks made of existing features and an additional random sample of benchmarks). Figure 15a illustrates irreplaceability analysis for scenario 2. Existing protected areas are illustrated in dark green. In 15b, best extensions in orange cover three most irreplaceable spots in the south-west portion, in the center and in the top North of the Moyen Nord.
Irreplaceability analysis revealed a central hot spot (Figure 15a) roughly corresponding to a
conspicuous hotpot identified in Scenario 1 (Figure 14a). We can perhaps notice changes in
the relative importance of catchments compared to scenario 1 because of the forced
61
inclusion of existing protected areas into networks solutions. Many of the most
irreplaceable catchments are part of the best proposed extensions (Figure 15b).
Comparison of Scenarios 1 and 2 by representation
Under both scenarios candidate conservation networks are identified that satisfy the 12%
area requirement. All solutions are composed of units that satisfy the criteria for ecological
benchmarks, with the exception of the existing protected areas included under Scenario 2.
A meaningful comparison between the two Scenarios is in the degree of ecological
representation achieved. Both scenarios prioritise similar areas to achieve ecological
representation across the Moyen Nord (Figure 16). One of the benchmarks included in the
best network under Scenario 2 is exactly the same than its counterpart forming best
network solution in scenario 1 (red circle in Figure 16). The best solution under Scenario 1
and under Scenario 2 share 45 313 km2 of benchmark areas; which one of these two options
is the most representative?
The scenario 2 produced more highly representative solutions than did Scenario 1 (Figure
17). The most representative solution under Scenario 2 had an index of 0.13, compared to
0.19 for the best result under Scenario 1. The mean index declined from 0.799 to 0.51.
Even given their smaller total area (only 7.4%) existing protected areas had relatively high
representation index of 0.35, lower than the means under either Scenario. We may conclude
that the representation of the existing networks is markedly and significantly higher than
random. This high performance can be explained by the fact that the existing network
includes 49 widely distributed protected areas, including many small ones in the south that
are not available to the Builder. The sizes of the existing protected areas range from 1 to
12 000 km2 whereas networks made of benchmarks include only a mean of 8 reserves that
range from 1 400 to 27 000 km2 in size. The scattered pattern of the existing network
covers a larger span of environmental gradients and is rather able to capture rare features,
but is generally not designed for persistence. The presence of a number of small protected
areas in the southern, non-intact portion of the Moyen Nord which include e.g. mixed
62
coniferous and deciduous vegetation types that are not common within more northerly
intact areas can influence positively the global representation.
Figure 16: Existing protected area (green) enlarged by adding ecological benchmarks (orange) to form best network solution in scenario 2.The best benchmark network from scenario 1 is overlapped in blue to show that both scenarios target comparable areas to achieve best representation.
Of the 500 000 randomly generated extensions to the existing network generated under
Scenario 2, 60 272 (12%) increased representation relative to the existing network. Only
1 069 (0.21%) of the networks from Scenario 1 are able to do so. However, only 74 out of
500 000 (just over 1 in 10 000) networks under scenario 2 performed better than the best
network under scenario1. We note that most network configurations from both scenario 1
and 2 reduce representation relative to the existing network (higher value of representation
index). This emphasizes that adding area is not in itself sufficient to enhance representation
of biodiversity.
63
Figure 17 : Comparison between representation index of current existing protected areas (existing network), networks only made of benchmarks (scenario 1) and best extensions to the existing conservation features until 12% (scenario 2). Best representation is reach by Index closer to 0. Violin plots presented in this Figure are a combination of a boxplot and a kernel density plot.
Discussion
This study presents a method that simultaneously addresses the main issues in systematic
conservation planning: persistence of biodiversity, maintenance of large scale ecological
processes, priority protection of highly intact areas, ecological connectivity, the integrity of
aquatic systems and ecological representation. The methodology decomposes the problem
into two steps. Ecological benchmarks are constructed to be large, intact and hydrologically
connected. These criteria address in principal all the conservation planning design
64
challenges except representation. Representation is achieved by selecting networks of
benchmarks that collectively satisfy some area target and minimize dissimilarity between
distributions of ecological or biodiversity surrogates within and outside the network. The
problem of finding the optimal network cannot be clearly specified and is in any case
infeasible in all but the simplest cases. We use a randomization approach. In practice, this
yields fairly large samples of almost-equally good solutions. The results of our analysis can
thus be used as an initial assessment prior to actual delineation of new protected areas by
governments or others. They could be seen as a first approximation to a full solution that
could be refined by considering other specific information, for example the distribution of
endangered species or so-called ―special elements‖ (Schmiegelow et al. 2006) acting as a
fine filter. Our method can also be used to assess existing conservation features and to
systematically develop extensions that are most likely to improve enhance conservation
values such as global representation and persistence.
In this paper, we present our system using a case study in the Moyen Nord of Québec,
Canada. This region is the focus of a significant and extensive conservation planning
initiative by the Government of Québec, which aims to increase the extent of strictly
protected areas up to 12% over Plan Nord territory. These new areas have not yet been
identified and we identified a 12% in the Moyen Nord as a planning exercise. Because
Quebec‘s Moyen Nord is a vast area with a large proportion still intact, or unaltered by
measurable human impacts on the surface, we used fairly strict criteria in constructing
benchmarks. We allowed only hydrological catchments to be included that were at least
99% intact by area. The target size of benchmarks was set to 3 times the estimates
maximum fire size in the vicinity of the benchmark. We considered two scenarios: 1) we
sampled conservation networks totally 12% total areas using only our ecological
benchmarks; 2) we achieved the area target by adding ecological benchmarks to the
existing protected areas network. The two scenarios were assessed by degree of
representation achievable and by the spatial distribution of hydrological catchments. The
second scenario taking into account existing protected areas revealed to be more effective
to achieve representation than networks only made of benchmarks. The presence of small
existing conservation areas in the altered southern part of the Moyen Nord added
65
representation value that was otherwise unreachable through our benchmarking. Both
scenarios revealed to share similar regions to reach best possible representation and were
also presenting similar irreplaceable sites.
By relaxing the intactness criteria, the size multiplier or both, we could construct
benchmarks in southern part of the Moyen Nord, trading off elements of persistent design
for representation opportunities. This might be advisable. The best networks under Scenario
2 did provide better representation than could be obtained under Scenario 1 because the
method included protected areas in the south Moyen Nord that were unreachable for
benchmarking and that contained ecological conditions not found, or rarely found, in the
North. In practice, Scenario 1 is a more theoretical exercise as the study area does in fact
contain protected areas already.
Scenario 2 showed that we could extend the existing network up to a relevant 12% with
additional benchmarks while substantially improving representation. However the actual
existing network in the Moyen Nord was much more representative than would be expected
by chance, even though it covered only 7.15% of the study area. Quebec‘s government
conceived their conservation network to systematically represent natural regions defined by
geological formation (MDDEP 2002). The scattered pattern of existing protected areas
results from them being distributed along ecological gradients in order to capture
environmental variation within the region. In coniferous boreal forest, climate and enduring
geological features are the two factors that have the most influence on the distribution of
vegetation and associated ecosystems (Grondin et al. 2007). This may explain why the
existing protected areas network enhanced the representation of our construction.
Nevertheless, the existing networks do not address persistence because they are too small.
Of the 49 existing protected areas, 41 are smaller than 1400 km2 which is the size of the
smallest possible ecosystem benchmark that we constructed in the Moyen Nord. The
existing network also does not accommodate hydrological connectivity. Most (78%) of the
existing protected areas are highly intact (>99%) in Moyen Nord; reserves situated south of
latitude 52ºN have already been heavily modified by forestry and are no longer intact.
66
We presented a new index of the irreplaceability of spatial units with respect to achieving
representation. The index measures both the frequency with which a unit is selected in a
sample of solutions and the ranking of the networks in which it appears. Highly
irreplaceable catchments capture rare features or advantageous combinations of several
ecological surrogates. Highly irreplaceable units tend to be spatially concentrated in a few
―hot spots‖. Mapping irreplaceability indices can therefore help to set conservation
priorities and could be used to determine UICN category. Our case study was aimed at
designing networks of category I to III protected areas, but lower standards could be
accommodated in the methodology, for example by relaxing intactness or size criteria. In
such cases, maps of irreplaceability evaluated at different intactness criteria could reveal
areas where intactness might be relaxed in order to achieve better representation. The
catchment level analysis could be a valuable contribution to site-level negotiations among
participants in a regional planning process (Cawardine 2007). These or similar catchment
level indices could be used to re-evaluate or re-rank networks solutions to identify spatial
configurations that encompass most irreplaceability. It is also possible to contribute to an
interactive design process, where highly irreplaceable sites are used as seeds for subsequent
Builder runs. This view of catchment-level irreplaceability does not address the benchmark
level design criteria of connectivity and persistence; we have yet to develop benchmark-
level indices of irreplaceability.
Ecological benchmarks, by construction, satisfy size, intactness and hydrological
connectivity criteria. Size is regulated by a multiplier of the maximum expected fire size as
calculated at the seed or site where the constriction begins. Wildfires are the major large-
scale disturbance process in the western part of the study region, as in much of the
Canadian boreal. However, spruce budworm (Choristoneura fumiferana) outbreaks and
windthrow are more important than fire in some areas and could be more adapted for
eastern landscape of Moyen Nord (Gauthier et al. 2001). Our methodology could
accommodate these alternate disturbances once they have been sufficiently well quantified.
However, on a long time scales, fire remains the dominant natural disturbance in boreal
regions and large fires still are the primary forces structuring forest age structure and
species composition in most intact boreal forest (Gauthier et al. 2001). Because climate
67
change is likely to affect the fire regime (Gillet et al. 2004), further analysis should study
the adequacy of our current size criteria under projected future climates.
Maintaining the intactness of remaining frontier forests is a global challenge (Bryant et al.
1997) because the human footprint is increasing all around the world (WWF 2008). Canada
is one of only 7 countries that still have large portions of their original forest cover
remaining in an unthreatened state (Bryant et al. 1997). There remain, for the moment a
great opportunity to expand Canada‘s existing protected areas to include substantial areas
of ecological benchmarks that is of functioning, intact boreal ecosystems.
Concerning connectivity, ecological benchmarks specifically are designed to be
hydrologically connected internally. Our approach explicitly incorporates freshwater
distribution and flow into conservation planning. Our methodology does not provide for
connectivity between benchmarks within networks. In the best solutions for both scenarios
reported here, networks were rather spread out along environmental gradients. A next step
would be to integrate reserve networks into the larger spatial context of unprotected areas in
which they are embedded. The Conservation Matrix Model (CMM) as defined by
Schmiegelow et al. (2006) provides a framework for doing this. Under the CMM,
conservation lands are the supportive matrix within which industrial developments are
sustainable managed to maintain the integrity of and connectivity between system
benchmarks (Schmiegelow et al. 2006).
Complementarity among environmental surrogates should widen the range of biodiversity
that is captured during the representation assessment. Sarkar et al. (2004) assessed the
effectiveness of some environmental surrogates in Québec, and based on their work, we
expect that our four indicators are suitable for coarse-scale planning exercises such as this.
However, we have not yet tested this assumption yet. Future work will test the ability of
the four biodiversity surrogates used here, as well as others, to capture the full range of
species habitat use within the region. This will be possible using newly available predictive
models of boreal birds (Cumming et al. 2010), waterfowl (Ducks Unlimited Canada 2010)
and woodland caribou (Environment Canada 2008). Utility of additional surrogates will
68
also be tested in collaboration with N. Coops, Canada Research Chair in Remote Sensing,
which is leading a project to produce ―potential‖ cluster maps needed for the input of a
spatial conservation prioritization model.
Our method has been designed for flexibility. Data for new study areas can be easily
produced, and benchmark design parameters can be easily changed. Other and larger suites
of environmental surrogates can easily be substituted for the set of four considered here.
Network design parameters such as conservation area target and incorporation of existing
protected areas can also be changed.
This paper presents a new method for systematic conservation planning. In so doing, it
presents also a vision for boreal conservation. Adequately protecting this biome is also to
protect the wide range of environmental services that it provides. By establishing networks
of ecological benchmark across the North American boreal, we will create witnesses to the
evolution of a rapidly changing world; and safeguard large self-sustaining areas from
human development so that the intact web of biodiversity can naturally function for
generations to come. The Plan Nord commitment to preserve from any industrial
development 50% of Quebec north of latitude 49th is a significant step to safeguard
biodiversity and to reduce the impact of increasing human footprint. This growing footprint
and the associated habitat loss is the main cause of species extinction globally (Secretariat
of the Convention on Biological Diversity 2002, Pimm and Raven 2000). Planning
conservation for northern Quebec is an historic opportunity to act pro-actively over
meaningful spatial extents since a lot of research questions remain narrow in scope and
limited in scale (Olsen et al. 2002).
Acknowledgments
We thank the Boreal Ecosystems Analysis for Conservation Networks (BEACONs)
research team founded in 2003 to establish the foundations for systematic conservation
planning over large intact areas in highly dynamic systems.
69
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Boreal Mixwood and Aspen Parkland in Alberta, Canada. Forest Ecology and
Management 230: 151-161.
76
Annex 1: Description of land cover types
Table 1: Boreal Avian Modeling Project (BAM) reclassification rules for land cover types.
We removed urban areas from representation assessment (LCC33) since we do not want to
assess representation on it. Among reclassified land cover types, we can observe changes in
composition, structure and age of vegetated class. These elements are well known to have
great influence on associated biodiversity.
BAM
reclass LCC05 classes Description
Proportion of
Moyen Nord
(%)
0 36, 37, 38, 39 Vegetation not dominated 9.89
1 1 Closed Coniferous 11.08
2 6,7 Open coniferous 26.33
3 8, 13, 20 Sparse coniferous 10.85
4 9 Sparse coniferous shield 6.63
5 3 Closed mature mixed 3.63
6 4 Closed young mixed 0.84
7 5 Closed deciduous mixed 1.16
8 14 Open mixed 0.07
9 15 Open young mixed 6.03
10 2 Closed deciduous 0.15
11 11 Open mature deciduous 1.75
12 12, 16 Open young deciduous 1.81
13 10, 19 Poorly drained 5.67
14 17, 18 Open herb/grass 5.94
15 21, 22, 23, 24, 25, 30, 32, 31 Open northern 2.78
16 26, 27, 28, 29 Herb dominated / crop (annual
graminoid or forb vegetation) 0.09
17 34, 35 Burns 5.49
77
Chapitre 2 :
Développer la conciliation mines—aires protégées en utilisant
un système d’aide à la décision pour planifier des réseaux de
conservation représentatifs de la biodiversité: le cas du Moyen
Nord du Québec
Est-il possible de concilier la présence des titres de prospection miniers et la création de grandes aires protégées témoin de la
nature sauvage qui sont représentatives de la diversité biologique du Moyen Nord?
FRÉDÉRIQUE SAUCIER1, LOUIS BÉLANGER
2, STEVE G. CUMMING
1, 2
1 BEACONs Canadian Project, Wood and Forest Science Department, Laval University,
Québec, Québec G1K 7P4 Canada
2 Département des sciences du bois et de la forêt, Université Laval, Québec, Québec G1K
7P4 Canada
78
Résumé: Reconnaissant d‘une part l‘importance socio-économique de l‘industrie minière
et de l‘autre l‘importance de conserver le patrimoine naturel, il est alors impératif de
trouver un équilibre entre la protection de la biodiversité et les développements miniers en
proposant une meilleure conciliation de ces deux éléments lors de l‘aménagement du
territoire. Dans cette étude, nous présentons un système d‘aide à la décision polyvalent qui
permet de comparer plusieurs scénarios de conservation différents quant à leur capacité à
représenter la biodiversité. La méthode a été appliquée au Moyen Nord du Québec qui
présente une problématique réelle d‘harmonisation des usages entre mines et conservation.
Ainsi, nous avons mesuré la représentativité de scénarios de conservation proposant des
extensions au réseau d‘aires protégées existant jusqu‘à 12 et 17% du territoire à l‘aide de
grands espaces de nature sauvage concentrés dans les zones les plus intactes du paysage.
Ces scénarios on été évalués en excluant les zones réservées à l‘industrie minière dans le
but de vérifier dans un premier temps s‘il était possible de constituer des réseaux d‘aires
protégées représentatifs qui maximisent le potentiel en conservation de la biodiversité au
Moyen Nord tout en minimisant les impacts sur l‘industrie minière. Ces scénarios avec
contraintes minières ont été comparés avec des scénarios de référence sans contraintes afin
de mesurer l‘effet des contraintes minières sur l‘atteinte de la meilleure représentativité. Le
système à la décision propose ainsi une approche structurée qui permet de synthétiser une
quantité importante d‘information afin de guider nos choix en matière d‘aménagement du
territoire. Les résultats permettent de connaître la configuration des réseaux les plus
représentatifs en regard de chaque scénario ainsi que de mettre en lumière les sites
prioritaires à la conservation. Les résultats révèlent que les contraintes minières font
diminuer la représentativité des scénarios de 12 et 17% par rapport au scénario de référence
sans contraintes. Ce type d‘analyse du territoire permet de fournir des cartes de bases utiles
à la négociation pour le partage du territoire avec les autres parties prenantes (dans ce cas-ci
les mines) afin de favoriser une gestion plus intégrée des ressources naturelles conduisant
au respect des principes de développement durable; un incontournable en politique et en
aménagement du territoire (Gerardin et al. 2002).
Mots-clés: système d‘aide à la décision, conciliation, usages, mines, aires protégées,
planification de la conservation, Moyen Nord, Plan Nord.
79
Introduction
L‘érosion de la biodiversité s‘accélère en raison de la perte d‘habitat et des changements
environnementaux causés par l‘homme (ONU 2010). Devant cette crise de biodiversité
planétaire, la Conférence des Parties à Nagoya au Japon (2010) a réitéré la nécessité de
poursuivre la consolidation des réseaux d‘aires protégées en multipliant les efforts afin
d‘augmenter de 12 à 17% la protection des organismes et des écosystèmes terrestres à
travers le monde d‘ici 2020 (CBD 2010). Le fait de créer davantage d‘aires protégées n‘est
toutefois pas suffisant pour prévenir les futurs déclins de biodiversité (Ervin et al. 2010).
L‘élaboration de réseaux de conservation qui sont représentatifs et persistants est
considérée par la Convention sur la diversité biologique comme une stratégie fondamentale
pour protéger efficacement la biodiversité à long terme (Ervin et al. 2010).
Seule, la représentativité ne suffit pas à maintenir la biodiversité dans le temps. Pour que
les aires protégées soient en mesure conserver la diversité biologique à long terme, elles
doivent être persistantes en protégeant les processus naturels à l'origine même de ce qui
maintien et génère la biodiversité (Pressey et Cowling 2001). Plusieurs études ont identifié
la taille (Margules et Pressey 2000, Leroux et al. 2007, Cantù-Salazar and Gaston 2010), la
valeur intacte (Mittermeier et al. 2003, Cowling et al. 2003, Klein et al. 2009) et la
connectivité écologique (Soulé et al. 2004, Secrétariat de la CBD (2004), Van Teeffelen et
al. 2006) comme les éléments clés du design d‘une aire protégée persistante. Dans cette
étude, l‘approche présentée cherche à identifier des réseaux de conservation représentatifs
composés d‘aires protégées persistantes que l‘on nomme grands espaces de nature sauvage.
Les études qui combinent à la fois la persistance et la représentativité au cours d‘un même
exercice de planification sont rares (Klein et al. 2008), ce qui confère une valeur
particulière à l‘approche proposée.
La planification de nouvelles aires protégées fait face à de multiples contraintes de nature
sociales, politiques et économiques qui restreignent les opportunités de conservation dans
le paysage (Ervin et al. 2010). Les activités minières constituent un type de contrainte
puisque cette vocation du territoire entre en contradiction avec ce que les aires de
80
conservation sont censées sauvegarder (UICN 2000, ICMM 2006). En effet, plusieurs
considèrent que la cohabitation du secteur minier avec la protection de la nature peut
difficilement se révéler positive à cause des incidences défavorables de l‘industrie minière
sur la diversité biologique ainsi que les autres valeurs naturelles et culturelles (UICN 2000).
C‘est le cas de l‘Union internationale pour la conservation de la nature (UICN) qui
reconnaît ces problèmes de compatibilité et recommande à tous ces États membres
d‘interdire l‘exploration et l‘exploitation minière dans le cas des aires protégées strictes de
catégories UICN I à IV (UICN 2000).
D‘un autre côté, il faut reconnaître l‘importance du secteur minier comme ressource socio-
économique. En effet, l‘exploitation des ressources minières en ce qui a trait aux minéraux
(métaux, charbon, pierre, sable, gravier) et autres ressources naturelles souterraines
(pétrole, gaz naturel) est en demande croissante en réponse à une population grandissante, à
l‘urbanisation de nos sociétés, à l‘expansion industrielle et à une augmentation de la
consommation (WPC 2003, ICMM 2006). L‘industrie minière constitue également un
secteur d‘emploi notable à travers le monde (McMahon et Cervantes 2011). Lorsque le
même territoire est ciblé tant pour son potentiel minéral que pour sa valeur
environnementale, la dualité minières — aires protégées pose un problème d‘aménagement
qui confronte la légitimité de l‘industrie des ressources minérales à l‘engagement collectif
de conserver un ensemble représentatif de la biodiversité. Le défi consiste alors à planifier
de manière intégrée ces deux éléments pour un aménagement plus durable qui privilégie la
conciliation des usages.
Avec le deuxième potentiel minéral le plus important de la planète (McMahon et Vidler
2008), le Québec rencontre cette problématique d‘harmonisation des usages entre les
activités minières et le développement de nouvelles aires protégées. Dans la Belle province,
les contraintes minières se rencontrent principalement sous forme de titres de prospection
fminiers2. La présence de nombreux titres d‘exploration sur l‘ensemble du territoire ajoute
2 Aussi appelé titre d’exploration ou « claim », le titre de prospection minier est un droit minier qui donne à
son titulaire le droit exclusif de rechercher, pour une période de deux ans, sur un territoire délimité, toutes
81
de la complexité dans la planification d‘aires protégées strictes (réserves aquatiques,
réserves écologiques et réserves de biodiversité) qui n‘admettent aucune activité
d‘exploration ni d‘exploitation en vertu de la Loi sur la conservation du patrimoine naturel
(Gouvernement du Québec 2002). Bien que l‘enjeu de conciliation entre minières et
conservation soit reconnu par le gouvernement du Québec dans sa stratégie de
développement minéral (Gouvernement du Québec 2009b), la position de l‘industrie
minière sur le sujet se résume la plupart du temps à appuyer la création de nouvelles aires
protégées dans la mesure où ces dernières ne visent aucun potentiel minier intéressant et
que l‘aire protégée ne brime aucun droit de détenteur de titre minier. C‘est par exemple
l‘attitude que l‘association de l‘exploration minière du Québec (AEMQ), qui regroupe tous
les intervenants œuvrant dans le domaine de l'exploration minière au Québec, a démontré
au cours de la planification de l‘aire protégée Vaudray-Johanès en Abitibi (AEMQ 2005).
En 2010, l‘AEMQ a exprimé que le développement durable de nos sociétés futures passait
par un accroissement de l'exploration minière et que le gouvernement ne devrait pas
restreindre l‘accès de territoires aux activités de prospections (AEMQ 2010). Dans une
vision d‘aménagement durable du territoire, le statut de titre de prospection minier n‘a
pourtant pas préséance sur les autres utilisations du territoire —encore moins si celles-ci
s‘avèrent prioritaires.
La résistance de l‘industrie minière vient surtout du fait que la connaissance géoscientifique
d'une grande partie du territoire québécois est encore très limitée et que la mise en réserve
de territoires pour la conservation pourrait priver l‘économie québécoise d‘importantes
retombées. Cette situation entraîne un climat d‘incertitude qui, combiné à la hausse des prix
de certains métaux sur le marché mondial, favorise l‘acquisition de titres de prospection
miniers de manière spéculative –un comportement facilité par le régime minier du Québec
selon le principe de free mining qui s‘effectue sur la base du premier arrivé, premier servi
(Gerardin et al. 2002, Girard 2007, Duquette 2010). Cette compétition pour le partage du
territoire anime un débat de société contemporain d‘envergure pour le Québec qui cherche
les substances minérales qui font partie du domaine public à l’exception du pétrole, du gaz naturel, de la saumure, du sable ou de toute autre substance minérale de surface (MRNF 2005).
82
un meilleur équilibre entre économie, environnement et société. Depuis 2009, le
gouvernement propose des mesures pour faciliter l‘harmonisation des usages notamment
avec l‘inclusion d‘un volet environnemental à la stratégie minérale ainsi que des
propositions de modifications à la Loi sur les mines (projet de loi nº79) pour renforcer le
pouvoir du ministre afin de mieux allier l‘utilisation du sous-sol avec celle de la surface.
Ces orientations, qui souhaitent un développement minéral plus respectueux de
l‘environnement, s‘apparente au mouvement international vers le développement minier
durable (UICN et ICMM. 2004).
La récente émergence à l‘international du principe de développement minier durable
démontre l‘engagement de l‘industrie minière dans des démarches de protection de la
biodiversité. Depuis le 2e Congrès mondial de la nature d‘Amman en 2000 (UICN 2000),
plusieurs initiatives d‘envergure internationale ont été engagées afin d‘améliorer la
performance environnementales de cette industrie (l‘Initiative Énergie et Biodiversité (BP
& UICN 2003), la Revue des industries extractives (énergies fossiles et mines) menée par
la Banque mondiale (World Bank Group 2004), l‘Association minière du Canada (AMC
2010a), ainsi que le Dialogue entre l‘UICN-Union mondiale pour la nature et l‘ICMM—
l‘International Council on Mining and Metals (UICN 2008) qui date de 2002). Des
discussions concernant les conditions rendant l‘autorisation des activités minières au sein
des aires protégées acceptable font également partie des pourparlers. Parmi les nombreux
travaux issus de ces partenariats, plusieurs propositions ont entre autre identifié le besoin de
développer des outils d‘aide à la décision pour parler un langage commun, assurer une
meilleure allocation des ressources et mieux évaluer les coûts-bénéfices de chacune des
actions prévues durant la planification (Chape et al. 2008). En somme, le développement
minier durable encourage le dialogue entre l‘industrie minière et la conservation et ouvre
donc la porte à la collaboration pour trouver des terrains d‘entente quant à la mise en place
de nouvelles aires protégées.
Dans cette étude, nous présentons un système d‘aide à la décision proposant un processus
structuré qui favorise la conciliation entre les activités minières et la conservation sur de
vastes territoires. Avec comme principe de base de maximiser la représentativité des aires
83
protégées tout en minimisant les impacts sur l‘industrie minière, ce mécanisme
« transparent » cherche à réduire les conflits d‘intérêts. De plus, le fait de prendre en
compte des contraintes réelles dès le début de l‘horizon de planification rend les solutions
plus réalistes et donc plus facile à implanter par la suite (Smith et al. 2010). L‘élaboration
d‘une démarche sous la forme d‘un système d‘aide à la décision permet de gérer une masse
importante de données et d‘en synthétiser rapidement la complexité de manière à produire
des résultats qui supportent la prise de décision. Ainsi, l‘approche et les outils qui
composent le système nous permettent 1) de connaître quelles sont les configurations
spatiales des réseaux les plus représentatifs de la biodiversité pour différents scénarios de
conservation, 2) de les comparer pour apprécier l‘effet des contraintes sur la disposition des
aires protégées ainsi que sur la représentativité globale, et 3) nous permettent également
d‘identifier les priorités de conservation sur le territoire en indiquant les sites qui sont le
plus souvent sélectionnés parmi les réseaux les plus représentatifs. L‘ensemble des
éléments d‘information que le système d‘aide à la décision procure constitue une base de
négociation pour la planification de nouvelles aires protégées avec les autres parties
prenantes du territoire. La carte des priorités de conservation se révèle particulièrement
utile pour mettre en évidence les milieux naturels qui possèdent peu ou pas d‘alternatives
dans le reste du paysage et qui pourraient remettre en question la vocation présente minière
ou future de certains sites. Là où les intérêts miniers se superposent aux priorités de
conservation, des analyses supplémentaires détaillées devront être engagées afin de trouver
des mesures de mitigations entre les deux groupes d‘intérêts selon une procédure
d‘arbitrage. Comme l‘extraction minérale constitue une ressource non renouvelable, une
application plus rigoureuse des principes du développement durable est nécessaire pour un
aménagement de qualité à long terme (Lapointe 2008).
Le système à la décision a été appliqué au cas précis du Moyen Nord du Québec. Cette
portion de territoire entre le 49e et 55
e parallèle présente une problématique d‘aménagement
réelle puisqu‘elle est autant convoitée pour son grand potentiel minéral que pour la création
d‘aires protégées. En effet, le Moyen Nord est au centre des développements miniers
prévus par le Plan Nord qui est un projet national ayant pour but l‘ouverture d‘un nouvel
espace économique au-delà du 49e parallèle (Gouvernement du Québec 2009a). Toujours
84
en élaboration, le Plan Nord s‘inscrit dans une démarche de développement durable qui
prévoit l‘agrandissement du réseau de conservation existant jusqu‘à l‘atteinte de 12% de la
superficie du Plan Nord pour des aires protégées strictes. La présence au Moyen Nord de
plusieurs enjeux de conservation majeurs tels que la protection de la forêt boréale, du
caribou forestier et des derniers grands massifs de forêt intactes en fait un lieu indiqué pour
l‘ajout de grands espaces de nature sauvage dans ce secteur. Cependant, l‘existence de
nombreux titres miniers pourrait limiter l‘instauration de nouvelles aires protégées strictes
et représentatives de cette région. C‘est ce que nous avons vérifié en mesurant l‘impact des
activités de prospection sur la planification d‘un scénario de conservation visant 12% du
Moyen Nord et qui propose de grandes aires protégées concentrées dans les zones les plus
intactes du paysage en réponses aux enjeux du territoire.
Comme le Moyen Nord possède déjà 7% de sa superficie protégée au sens légal, ce sont
des agrandissements équivalant à 5% exempts de toute activité de prospection qui sont
proposés dans cette étude pour atteindre la meilleure représentativité écologique possible en
dehors des contraintes minières. Ce scénario de conservation prenant en compte les
contraintes minières est comparé à un scénario de référence sans contraintes afin de
mesurer l‘effet des titres de prospection miniers sur la performance globale du réseau
agrandi atteignant 12% du territoire à l‘étude. La même démarche a été réalisée pour un
réseau atteignant 17% afin de contextualiser l‘étude parmi les Objectifs d‘Aichi pour la
biodiversité 2020 du Pacte de Nagoya.
85
Méthode
Le système d‘aide à la décision élaboré au cours de ce projet s‘appui sur la méthodologie et
les outils développés par le consortium de recherche Boreal Ecosystem Analysis for
Conservation Networks (BEACONs), un groupe de recherche pancanadien dont la mission
est de proposer une méthode scientifique de planification de la conservation adaptée aux
grands écosystèmes largement restés intacts comme la forêt boréale canadienne. Cette
approche se base sur les principes de la conservation systématique, une méthode
développée afin d‘allouer plus efficacement les ressources disponibles pour protéger la
biodiversité (Margules et Pressey 2000, Margules and Sarkar 2007) et qui est considérée
comme une des méthodes les plus appropriée pour le design de réseaux d‘aires protégées
(Pressey et Cowling 2001).
Schématisation du système d’aide à la décision
Le système d‘aide à la décision se développe en trois étapes principales (Figure 18).
Ainsi, pour un territoire donné (étape 1), des aires protégées candidates (étape 2) sont
modélisées pour configurer de multiples réseaux de conservation potentiels qui sont
classés par ordre de performance suite à une analyse pour quantifier la représentativité
(étape 3). Il est également possible de tenir compte des aires protégées existantes ou
projetées dans la confection des réseaux de conservation potentiels. La persistance est prise
en compte dans le design individuel des aires protégées modélisées alors que la
représentativité se mesure à l‘échelle du réseau.
Pour chacune des étapes, l‘utilisateur doit faire des choix et définir des paramètres de
manière à préciser un scénario de conservation en particulier. Différents scénarios peuvent
être comparés sur leur capacité à représenter la variabilité écologique. En effet, le
changement de paramètres ou l‘inclusion de contraintes différentes à l‘instauration d‘aires
protégées sont autant de particularités qui permettent de mettre en contraste des scénarios
de conservation distincts dans le but de déterminer lesquels permettent la configuration des
86
réseaux les plus représentatifs, lesquels engendrent les pires solutions pour la représentation
de la biodiversité ou encore lesquels sont équivalents.
Sans nous donner la solution ultime, ce procédé permet de mesurer la portée de nos
décisions et guider nos choix vers un aménagement plus stratégique et plus optimisé. Les
détails relatifs au fonctionnement des outils du système et au calcul de représentativité se
trouvent au chapitre 1 de la présente thèse de maîtrise.
L‘unité de planification de base pour l‘ensemble des analyses est le bassin versant, une
unité de drainage qui s‘avère stratégique pour intégrer la connectivité hydrologique et
constituer des limites écologiques au design des aires protégées. De plus, le bassin versant
permet de mieux intégrer la protection des cours d‘eau à la protection des organismes
terrestre, deux sujets habituellement traités séparément (Abell et al. 2002, Amis et al.
2009). La cartographie de bassins versants utilisée pour cette analyse a été développée par
BEACONs en alliant la géographie du paysage, le réseau hydrographique (version 5 of the
Drainage Network Skeleton of the National Scale Frameworks HYDROLOGY) et un
modèle numérique d‘élévation de terrain. Les paragraphes suivants survolent chacune des
étapes de la méthode.
87
Figure 18 : Schématisation du système d’aide à la décision. Les trois étapes principales illustrent le cheminement de la méthode tandis que les composantes décrivent les sous-étapes et les paramètres qui doivent être déterminés en fonction du scénario de conservation à analyser.
88
Étape 1: Délimiter l’aire d’étude à l’aide des bassins versants
À la première étape, l‘aire d‘étude est définie en utilisant le basin versant comme unité de
planification afin d‘établir les limites de l‘analyse ainsi que les limites d‘interprétation des
résultats. L‘utilisation du bassin versant modifie les frontières administratives d‘une zone
de planification dans le but de rendre la délimitation plus écologique que bureaucratique.
Pour être en mesure de comparer différents scénarios de conservation sur des bases égales,
la même aire d‘étude doit être utilisée.
o Identifier les sites uniques ou exceptionnels à protéger
Il est possible d‘incorporer des sites dans le scénario de conservation pour des raisons en
dehors de l‘objectif de représentativité étant donné leur caractère uniques ou exceptionnels
par exemple une chute, l‘occurrence d‘une espèce en danger ou encore un site d‘importance
culturelle. Ces sites sélectionnés ad hoc sont alors pris en compte dans le calcul de
représentativité. Dans le système de BEACONs, ces sites sont inclus à l‘échelle des bassins
versants qui les contiennent.
o Identifier les contraintes à l’instauration des aires protégées.
Il est nécessaire d‘identifier et de localiser sur le territoire l‘ensemble des contraintes dont
on veut tenir compte dans l‘analyse afin de retirer les superficies concernées du processus
de modélisation d‘aires protégées candidates à la conservation. Par exemple, les activités
d‘exploitation et d‘exploration minière sont identifiées dans cette étude comme contrainte à
l‘instauration de nouvelles aires protégées.
89
Étape 2: Définir les aires protégées candidates
La seconde étape consiste à élaborer une banque d‘aires protégées qui servent de
composantes à l‘assemblage de réseaux de conservation potentiels de l‘étape 3. Les aires
protégées candidates se divisent en deux sous-catégories soient les aires protégées initiales
et les aires protégées modélisées.
o Les aires protégées initiales
Les aires protégées initiales contiennent les aires de conservation légales existant déjà sur le
territoire ainsi que les sites uniques et exceptionnels identifiés à l‘étape 1. Les aires
protégées initiales doivent être redécoupés en utilisant le bassin versant, l‘unité de
planification de base. Comme les aires protégées ne sont pas conçues en respectant les
limites des unités de drainage, les contours des aires initiales sont donc approximatifs.
Toutefois, la faible taille moyenne des bassins versant (30,8 km2 à l‘échelle canadienne)
permet tout de même une représentation réaliste.
o Les aires protégées modélisées
Les aires protégées modélisées sont générées par simulation informatique et constituent les
propositions d‘aires protégées pour former les réseaux de conservation potentiels. Ce type
d‘aire protégée est « fabriqué » par un algorithme automatique nommé Builder qui élabore
partout où il est possible de le faire sur le territoire des aires de conservation qui respectent
des critères de taille, de valeur intacte et de connectivité hydrologique tels que spécifiés par
l‘utilisateur. Le fait de pouvoir contrôler ces trois paramètres nous permet par exemple de
proposer de grandes aires protégées qui ciblent les portions les plus intactes du paysage.
À partir d‘un bassin versant de départ, c‘est en agglomérant les bassins versants adjacents
le long du réseau hydrographique qui respectent le seuil de valeur intact prescrit que l‘outil
fait « grandir » l‘aire protégée jusqu‘à l‘atteinte de la superficie prescrite. La priorité pour
l‘ajout d‘un bassin versant contigu est donnée aux unités de premier ordre (Strahler 1952)
90
afin de capter de préférence les eaux de tête (ordre 1)3, ce qui diminue la vulnérabilité du
réseau hydrographique face à des sources de contaminations pouvant survenir en amont.
Chacun des bassins versants de l‘aire d‘étude doit donc être caractérisé selon sa proportion
de paysage intact ainsi que sa position hiérarchique dans le réseau hydrographique pour que
le programme fonctionne. La valeur intacte de chacune des unités de drainage est calculée à
partir d‘une étude menée par Global Forest Watch Canada en 2008 (Lee et al. 2006, Lee et
al. 2010) qui a cartographié les fragments non perturbés par l‘homme de plus de 50 km2 en
zone boréale et de plus de 10 km2en zone tempérée. À l‘issu de l‘exercice de modélisation,
seules les aires protégées uniques (qui ne se recoupent sur moins de 25% de leur superficie)
sont conservées pour l‘ensemble de solutions final. Les aires protégées modélisées reflètent
en quelque sorte le paysage des opportunités (tiré de l‘anglais «landscape of opportunity »)
d‘où les scénarios de conservation sont issus.
Les contraintes à l‘instauration des aires protégées sont prises en compte au cours de
l‘exercice de modélisation. Il est possible de tolérer la présence de la/des contrainte(s) sur
une certaine proportion du bassin versant ou encore d‘exclure tout bassin versant contenant
une/des contrainte(s) du processus de modélisation. Dans le cas de l‘exclusion systématique
des unités dès la présence de contraintes, c‘est le « scénario du pire » qui est analysé.
o Modélisation d’aires protégées persistantes
Pour être persistantes, les aires protégées doivent être grandes, le plus intact possible et
favoriser la connectivité écologique. La grande taille d‘une aire protégée est un critère
déterminant qui permet d‘englober plusieurs processus naturels (Pressey et al. 2003)
survenant à de multiples échelles spatiales et qui interagissent de façon complexe (Poiani et
al.2000). Les recherches de Pickett et Thompson (1978) avancent que les aires protégées
devraient être plus vastes que la perturbation naturelle la plus grande de manière à préserver
des sources de recolonisation interne qui favorisent la résilience et améliorent la
3 La classification de Strahler qualifie d’ordre 1 tout drain qui n'a pas d'affluent.
91
persistance. Ceci suggère qu‘en forêt boréale, la taille des aires protégées devrait être
calibrée en fonction de la taille des feux qui sont la perturbation naturelle dominante de cet
écosystème (Gauthier et al. 2001). Chaque bassin versant est donc aussi caractérisé selon la
taille du plus grand feu de la région à laquelle il appartient. La taille du plus grand feu
provient d‘une étude de Cumming (2001) qui régionalise la taille estimée des plus grands
feux d‘origine naturelle pour des unités spatiale de 10 000 km2 pour la zone boréale
canadienne.
La valeur intacte d‘un écosystème permet quant à elle de sélectionner en priorité les
portions du paysage les moins altérées puisque les écosystèmes intacts possèdent une
meilleure intégrité écologique (Noss 2004) et sont plus à même de contenir l‘ensemble de
leur biodiversité d‘origine (Secrétariat de la CBD 2002).
Finalement, en utilisant le bassin versant et respectant la structure du réseau
hydrographique, l‘outil Builder assure la connectivité écologique à l‘intérieur de l‘aire
protégée candidate qui facilite notamment le déplacement des organismes dans le paysage
ainsi que les flux biotiques et abiotiques (Soulé et al. 2004). La protection des mécanismes
dynamiques de la biodiversité favorise le maintien d‘écosystèmes fonctionnels rendant la
biodiversité moins vulnérable et plus persistante.
Étape 3: Analyse de représentativité
Au cours de la troisième étape, une multitude de réseaux de conservation potentiels sont
assemblés à partir des aires protégées candidates. La représentativité de chacun de ces
réseaux est ensuite calculée en regard des critères de biodiversité retenus, ce qui permet de
les classifier du plus représentatif au moins performant. Cette étape est effectuée par un
second outil : le Ranker. Par la suite, la configuration spatiale des meilleurs réseaux peut
être visualisée dans ArcGIS et une carte synthèse permet d‘identifier les points chauds
prioritaires à la conservation. En fait, ces zones prioritaires reflètent les sites les plus
souvent sélectionnés parmi les réseaux les plus représentatifs. En effet, les meilleurs
réseaux de conservation entrecoupent souvent les mêmes espaces ce qui permet de
92
constater que plus un site est sélectionné parmi les meilleures solutions et plus le rang des
réseaux au sein desquels il apparaît est élevé, plus ce site participe au calcul de
représentativité et devient stratégique à conserver.
o Choisir les critères pour représenter la biodiversité
Les critères de biodiversité sélectionnés doivent être en mesure d‘agir à titre de filtre brut
afin de représenter la variation de l‘ensemble des écosystèmes. Selon ce principe, la
représentation adéquate de ces critères au sein du réseau de conservation permet de
préserver la biodiversité qui y est associée. L‘utilisateur doit choisir des critères de
biodiversité qui sont des variables quantifiables (variables continues ou catégoriques),
complémentaires et disponibles pour toute l‘aire d‘étude dans des délais raisonnables ainsi
qu‘à des coûts abordables. Autant de critères peuvent être utilisés tant que ces derniers
restent complémentaires, c‘est-à-dire qu‘ils ne caractérisent pas les mêmes éléments de
biodiversité. De plus, un trop grand nombre pourrait causer une lourdeur d‘analyse et
ralentir la vitesse d‘exécution du programme.
Le groupe de recherche BEACONs a identifié quatre critères complémentaires comme
subrogés à la diversité : l‘indice d‗humidité climatique, la productivité primaire brute, la
densité d‘habitat riverain ainsi que le type de couvert. Contrairement aux données
taxonomiques classiques, ces variables sont obtenues par télédétection et décrivent la
variation environnementale qui, si mesurée correctement, devrait être un bon indicateur de
biodiversité (Faith et Walker 1996). Dans tous les cas, les résultats obtenus pour la mesure
de la représentativité sont tributaires des critères de biodiversité sélectionnés. Le choix de
ces éléments n‘est certes pas trivial et les raisons qui expliquent la préférence de ces quatre
variables environnementales sont plus amplement détaillées au chapitre 1 ainsi qu‘à
l‘annexe 1.
93
o Choisir les modalités de confection des réseaux potentiels et le nombre à
produire
À partir de la banque d‘aires protégées candidates élaborée à l‘étape 1, l‘outil Ranker
procède à l‘assemblage des réseaux de conservation potentiels dont la modalité de
confection doit être choisie parmi 6 options préprogrammées (Figure 19). Les réseaux de
conservation peuvent être construits avec un nombre déterminé d‘aires protégées (ex : 1, 2,
3, …, n) ou encore dans le but d‘atteindre une superficie-cible (ex : 12%, 50 000 km2, …,
n). Différents mode de construction peuvent ensuite être sélectionnés.
Figure 19 : Les options de configuration des réseaux par l’outil Ranker. {APM} Les réseaux de conservation potentiels sont issus d’un échantillon aléatoire de l’ensemble des aires protégées modélisées (APM). Cette option se révèle intéressante si on souhaite analyser un territoire qui n’abrite aucune aire de conservation au préalable ou encore pour forger un scénario de référence. API Toutes les aires protégées initiales (API) sont inclues dans les réseaux de conservation potentiel. En fait, cette option correspond à analyser la représentativité du réseau d’aires protégées existant en regard des critères de biodiversité choisis pour l’analyse. Si des aires protégées proposées font partie de l’ensemble des aires protégées initiales, elles seront aussi inclues dans la mesure de représentativité. {APM + API} Les réseaux de conservation potentiels sont issus d’un échantillon aléatoire pouvant provenir de l’un et l’autre des ensembles des aires protégées modélisées et/ou initiales. On peut ainsi remarquer laquelle ou lesquelles des aires protégées initiales sont les plus souvent sélectionnées parmi les meilleurs réseaux et se révèlent être les plus influentes pour le calcul de représentativité. API + {APM} Cette option construit des réseaux potentiels contenant obligatoirement l’ensemble des aires initiales et qui doit ajouter soit un nombre déterminé d’aires protégées modélisées tirées au hasard soit des aires modélisées jusqu’à l’atteinte d’une superficie-cible. Cette option est la plus couramment utilisée puisqu’elle permet de tenir compte des structures de conservation déjà en place (API) et de trouver l’agrandissement du réseau existant qui favoriserait la meilleure représentativité globale.
94
Comme la réalisation de toutes les combinaisons d‘extension du réseau n‘est pas rendue
possible lorsque le nombre d‘aires protégées modélisées est grand, il est recommandé d‘en
produire au moins N=500 000 puisqu‘il a été démontré qu‘une meilleure représentativité
pouvait être obtenue avec de grandes valeurs de N. La confection de 500 000 réseaux
potentiels permet également de produire les analyses à l‘intérieur de délais raisonnables,
sans causer de problèmes de mémoire au système d‘exploitation.
o Évaluer la représentativité
Programmé en langage R, le Ranker est un algorithme automatique dont la tâche est
d‘analyser les combinaisons d‘aires protégées et d‘identifier les solutions optimales de sorte
que la biodiversité soit la mieux échantillonnée possible. Les réseaux jugés les plus
représentatifs sont ceux qui reproduisent le plus fidèlement possible la répartition naturelle
des critères de biodiversité dans l‘aire d‘étude. L‘outil Ranker fait appels à des tests de
vraisemblance statistique pour quantifier la représentativité de chaque critère à l‘intérieur
des réseaux potentiels. Ensuite, les différentes mesures de représentativité sont combinées
dans un seul et même index sur la base duquel la classification des réseaux est effectuée.
Plus l‘index tend vers zéro, plus la répartition de l‘ensemble des critères à l‘intérieur du
réseau se rapproche de leur distribution naturelle dans la zone de planification.
95
Le cas du Moyen Nord
Le Moyen Nord est une expression que l‘on utilise pour désigner la portion du Québec qui
se situe entre le 49e et le 55
e parallèle (Figure 20). Bien que le Plan Nord prévu par le
gouvernement Charest s‘étende à toute la portion de territoire au Nord du 49e parallèle, nos
analyses seront concentrées dans cette région qui est particulièrement ciblée par les
développements industriels puisque le Plan Nord «touchera davantage les portions Sud des
territoires nordiques que les régions éloignées comme Kuujuaq au Nunavik. La Côte-Nord
de même que les portions les plus éloignées de l’Abitibi seront également concernées en
raison des secteurs miniers» (Lavoie 2008). Le Moyen Nord présente également des
valeurs de conservation menacées comme l‘habitat du caribou forestier (Courtois et al.
2003) qui est une espèce désignée en péril par le gouvernement fédéral depuis 2003 et aussi
sous la protection de la Loi provinciale sur les espèces menacées ou vulnérables depuis
2005 (MRNF 2008) ainsi que les derniers grands massifs de forêt intacte (UICN et
UNESCO 2004, Lee et al. 2006), ce qui en fait un endroit privilégié pour la planification de
grandes aires protégées persistantes.
La limite sud du Moyen Nord (49e parallèle) correspond à la même que celle du Plan Nord.
Quant à la limite septentrionale, le 55e parallèle marque le début de ce qu‘on appelle le
Grand-Nord (Nunavik). Cette définition du Moyen Nord est propre à notre groupe de
recherche puisqu‘il n‘existe pas de définition légale de ce terme. Le contour de l‘aire
d‘étude est délimité par les unités de drainages qui sont en fait des sous-unités des bassins
océaniques de la Baie d‘Hudson et de l‘Atlantique. Chacune de ces unités de drainage
contiennent plusieurs milliers de bassins versants, 29 239 au total d‘une superficie moyenne
de 26 km2 pour le territoire à l‘étude. La superficie totale de l‘aire d‘étude est de
769 730 km2, ce qui correspond à un peu plus de la moitié du Québec (51%).
On retrouve au Moyen Nord la présence d‘aires protégées existantes sur 56 820 km2 ou
7,4% de la superficie (en vert sur Figure 20). L‘ensemble de ces aires protégées forment les
aires protégées initiales à partir desquelles les scénarios de conservation se basent pour y
ajouter des aires protégées modélisées jusqu‘à l‘atteindre de 12% et 17% du Moyen Nord.
96
La majorité (~65%) de l‘aire d‘étude se caractérise par des bassins versants intacts sur plus
de 99% de leur superficie, les zones les plus altérées étant l‘ouest en raison des
développements hydroélectriques de la Baie-James et le sud à cause de la foresterie.
Figure 20 :
Écologie du territoire
D‘importants gradients environnementaux caractérisent l‘écologie du Moyen Nord. Le
gradient longitudinal influence l‘humidité ainsi que la topographie tandis que le gradient
latitudinal influence principalement la température. Le gradient d‘humidité d‘Ouest en Est,
va d‘un milieu plus sec de 800 mm de précipitations annuelle à la Baie-James vers un
milieu plus humide (1 200 à 1 400 mm) sur la Côte-Nord (Saucier et al. 2009). Les
97
variations de températures s‘effectuent quant à elles sur un gradient Nord-Sud. À la hauteur
du Lac-Saint-Jean au Sud de l‘aire d‘étude, la température annuelle est évaluée à 0oC. Plus
on monte vers le Nord, plus les températures s‘abaissent si bien que la température annuelle
baisse à -2,5oC au 52
e parallèle, puis à -5
oC au 56
e (Saucier et al. 2009). En ce qui concerne
la topographie, l‘Ouest du Moyen Nord se situe à une altitude de 250 à 50 m selon la
latitude qui augmente vers l‘Est pour atteindre des sommets entre 800 et 1 000 m entre les
méridiens 68o et 60
o (Saucier et al. 2009). Tous ces gradients jouent un rôle important
notamment sur la répartition des écosystèmes, sur le régime de perturbations naturelles
ainsi que sur les processus écologiques (Robitaille et Saucier 1998, Abella et al. 2003,
Grondin et al. 2003). Le Moyen Nord est au cœur de la zone boréale et est principalement
occupé par les domaines bioclimatiques (Gouvernement du Québec 2003) de la pessière à
mousse et de la pessière à lichen au nord. À sa limite sud, on retrouve une petite portion du
domaine de la sapinière à bouleau blanc et de la sapinière à bouleau jaune. Près du 55e
parallèle, la présence du domaine de la toundra forestière marque l‘amenuisement de la
sous-zone de la taïga caractérisée par la pessière à lichen pour faire place à la toundra
forestière qui est composée de paysages dominés par les landes arbustives (Gouvernement
du Québec 2003). En raison de l‘étendue du Moyen Nord, la zone d‘étude comprend une
grande diversité de milieux, d‘élévation, de températures et de précipitations. À leur tour,
ces éléments influencent le pattern des espèces et la biodiversité associée. L‘effet de ces
gradients se reflète par le biais des critères de biodiversité sélectionnés.
Le régime des feux varie au Moyen Nord d‘ouest en est passant d‘un cycle de feux très
court (<100 ans) caractérisé par de grands feux à un cycle très long (jusqu‘à >1 100 ans)
caractérisé par des feux de plus petite taille (Chabot et al. 2009, Gauthier et al. 2001). Dans
l‘est, comme les feux sont plus petits et moins fréquents, d‘autres types de perturbations
telles que les épidémies de tordeuses de bourgeons de l‘épinette et les chablis deviennent
les principaux moteurs de la dynamique forestière, alors caractérisée par une dynamique à
plus petite échelle (Gauthier et al. 2001). Les études de BEACONs sur la régionalisation de
la taille des feux en utilisant les données de Stocks et al. (2002) suggèrent que les feux
pourraient atteindre jusqu‘à 4 500 km2 dans la région de la Baie-James (à l‘ouest) et entre
1 000 et 800 km2 en se déplaçant vers l‘est. Comme la taille des aires protégées modélisées
98
se base sur la taille estimée du plus grand feu, leur superficie variera en conséquence à
travers l‘aire d‘étude.
Portrait minier du Moyen Nord
Le Québec possède le deuxième potentiel minier le plus intéressant de la planète et offre un
endroit de choix pour les investissements miniers selon le classement de l‘institut Fraser
désignant les endroits les plus propices à l‘investissement minier à travers 79 juridictions
dans le monde (1ere
position de 2007 à 2010, 3e en 2011) (McMahon et Cervantes 2011). La
production de minéraux au Québec a généré plus de 6 milliards de dollars en 2009, ce qui
représente 19,3% de la production canadienne et place le Québec au second rang juste
derrière l‘Ontario (AMC 2010b). La présence de métaux précieux ainsi qu‘un régime de
droit minier favorable contribuent certainement à la présence de nombreux titres de
prospection miniers qui auraient plus que doublé au Québec entre 2004 et 2008 (IBCC
2008).
On dénombre plus d‘une dizaine de mines ainsi que de projets miniers en développement
au Moyen Nord exploitant ou visant l‘exploitation de l‘or, du cuivre, du zinc, du diamant,
du fer, de l‘ilménite (oxyde minéral de fer et de titane) et de l‘uranium. C‘est en 2001 après
la découverte de kimberlitiques diamantifères dans la région des Monts Otish (Figure 21)
que le Moyen Nord a été envahi par « la plus importante ruée au jalonnement de l‘histoire
du Québec (3,2 millions d‘hectares) » aux dires de la Stornoway Diamond Corporation
(2007).
Selon les données de Global Forest Watch Canada (GFWC) qui présentent la situation de
septembre 2007 (IBCC 2008), les titres de prospection miniers occupent 6,7% du Moyen
Nord couvrant plus de 51 000 km2 (Figure 21). On peut supposer que la proportion du
nombre de titre de prospection minière a augmenté depuis, mais les données exactes ne sont
pas librement disponibles. Notre scénario avec contraintes utilise toutefois les données
numérisées par GFWC datant de 2007 pour exclure les sites occupés par les titres de
prospection miniers de cette partie d‘analyse.
99
Figure 21 :
Paramètres de l’étude de cas au Moyen Nord
Dans cette étude, l‘impact des activités minières est observé sur la planification d‘un réseau
de conservation atteignant 12% du Moyen Nord en comparant ce scénario qui tient compte
des contraintes minières avec un scénario de référence sans contrainte. Les scénarios avec
et sans contraintes minières ont aussi été réalisés jusqu‘à l‘atteinte de 17% du Moyen Nord
en lien avec les « Objectifs d‘Aichi » adoptée pour le Plan stratégique 2011-2020 de la
Convention sur la diversité biologique.
L‘ensemble des scénarios sont réalisés selon l‘option 4 qui propose des agrandissements au
réseau existant à l‘aide d‘aires protégées modélisées favorisant la persistance. Pour
maintenir la biodiversité à long terme, les aires protégées sont modélisées pour atteindre
trois fois la taille du plus grand feu (Leroux et al. 2007) dans les portions les plus intactes
100
du paysage (bassins versants intacts sur plus de 99% de leur superficie, autorisant 1% de
latitude en cas d‘irrégularités numériques). Ces paramètres stricts visent à rendre les aires
protégées persistantes et fonctionnelles (Poiani et al. 2000) jusqu‘à en faire de véritables
témoins de la nature sauvage. Ce concept de témoin de la nature sauvage, traduit de
l‘anglais ecological benchmarks, permet de protéger des sites de référence afin de mieux
comprendre l‘évolution des écosystèmes ainsi que la réponse de ces derniers aux activités
humaines (Arcese et Sinclair 1997, Fulé et al. 1997, Schmiegelow 2007). Le monitoring de
la biodiversité dans ces aires protégées témoins peut également permettre de suivre les
modifications écologiques causés par les changements climatiques.
Les paramètres de modélisation des aires protégées persistantes sont les mêmes dans le cas
du scénario de référence sans contraintes (12 et 17%) et du scénario avec contraintes
minières (12 et 17%). Par contre, dans le scénario avec contraintes, les aires protégées sont
modélisées en dehors des bassins versants qui contiennent plus de 1% de superficie
occupée par des activités minières. En excluant systématiquement tous les bassins versants
jugés contraignants, les scénarios avec contraintes (12 et 17%) font donc état du pire. Un
total de N= 500 000 réseaux potentiels est élaboré pour chacun des scénarios. L‘index de
représentativité est calculé selon les 4 critères de biodiversité de BEACONs.
Résultats
Les contraintes minières limitent le territoire adéquat à la planification de la conservation
La prise en compte des contraintes minières dans la planification de la conservation
restreint le territoire disponible pour la programmation des aires protégées modélisées qui
sont utilisées comme aires candidates pour agrandir le réseau existant. La Figure 22a
montre l‘état de référence de la valeur intacte du Moyen Nord. Les portions de territoire
représentées en vert sont les zones suffisamment intactes (en haut du seuil minimal de
99%) pour être admissibles à la modélisation. En tout, 495 966 km2 soit 64,4% du Moyen
Nord répond à ce critère pour l‘élaboration du scénario sans contraintes (Figure 22a). Pour
ce qui est de la Figure 22b, elle permet de visualiser l‘impact du retrait des superficies
101
réservées par l‘industrie minière. En retirant les bassins versants intacts à la Figure 22a qui
contiennent des titres de prospection miniers (en gris foncé), le territoire « accessible » à
l‘exercice de modélisation diminue de 90 672 km2 (18.3%) par rapport au scénario de
référence. On remarque aussi que le territoire devient beaucoup plus morcelé, ce qui rend la
modélisation de grandes aires protégées plus difficile.
À l‘issue du processus de modélisation mené par l‘outil Builder, 1 049 aires protégées
candidates ont pu être modélisées dans le scénario de référence sans contraintes. La
superficie cumulative de l‘ensemble des solutions engendrées totalise 461 056 km2 (Figure
23a) soit 93% de la superficie couverte par les bassins versants au minimum 99% intacts.
Dans le cas du scénario avec contraintes minières, la réduction du territoire alloué à la
modélisation a permis de confectionner 760 aires protégées candidates soit 289 de moins
que pour le scénario sans contraintes. La portion de territoire pouvant faire partie de la
planification de la conservation est moindre en raison des contraintes minières (différence
de 86 012 km2), offrant moins d‘alternatives pour l‘élaboration de réseaux de conservation
potentiels (Figure 23b). Il reste à savoir si cette perte de superficie occasionne une baisse de
représentativité globale entre les réseaux prévus dans le scénario avec contraintes et ceux
du scénario de référence.
102
a) b)
Figure 22 : Les aires protégées candidates ne sont modélisées que pour les portions les plus intactes du paysage présentées en vert sur ces cartes. La proportion de paysage adéquat à la modélisation diminue en raison des contraintes minières dans le scénario avec contraintes (b) par rapport au scénario de référence (a).
a) b)
Figure 23 : Paysage des opportunités de conservation représentant la superficie cumulative couverte par les aires protégées modélisée (en vert). Le paysage des opportunités de conservation est moindre dans le scénario avec contraintes (b) que dans le scénario de référence en raison de la présence des nombreux titres miniers sur le territoire.
103
Les contraintes minières font diminuer la représentativité
L‘analyse de représentativité permet de classifier les réseaux potentiels pour chacun des
deux scénarios en fonction de leur capacité à capter la variation combinée des quatre
critères de biodiversité. La Figure 24 présente la ventilation de l‘index de représentativité
pour les 500 000 réseaux potentiels de chaque scénario de conservation. Les résultats issus
de simulations distinctes sont redimensionnés en fonction du scénario de référence de 12%
sans contraintes, ce qui permet la comparaison de tous les scénarios entre eux sur une base
commune. L‘index de représentativité du réseau d‘aires protégées existant est aussi indiqué
de manière à évaluer la performance des aires protégées initiales et apprécier l‘effet des
aires protégées persistantes ajoutées jusqu‘à l‘atteinte de 12% ou 17% de la superficie du
territoire.
Les agrandissements à l‘aide de grandes aires protégées persistantes ont amélioré la
représentativité globale du réseau existant dans le cas des scénarios de référence (12 et
17%) comme dans le cas des scénarios avec contraintes (12 et 17%). En effet, le scénario
de référence procure 33 070 configurations réseaux permettant d‘optimiser l‘ajout au réseau
existant d‘aires protégées modélisées tandis que le scénario de 17% en fournit 7 670, 12%
avec contraintes minières 32 585 et le scénario de 17% avec contraintes 5 686. On constate
qu‘il est plus difficile d‘offrir un grand nombre de réseaux de conservations potentiels
améliorant la représentativité du réseau existant pour l‘atteinte de 17% que pour l‘atteinte
de 12% du territoire, que ce soit avec ou sans contraintes. De plus, on remarque que les
scénarios visant 17% génèrent des index de représentativité inférieurs (0,25 et 0,31) que les
scénarios de 12% (0,21 et 0,27). En effet, comme le paysage des opportunités pour la
modélisation est restreinte par les paramètres de valeur intacte et/ou les contraintes
minières, l‘atteinte de 17% de la superficie tend à surreprésenter des éléments de
biodiversité dans les réseaux de conservation potentiels et ne procure pas de gains pour la
représentativité globale. Dans une optique d‘optimisation, pour améliorer la représentativité
des réseaux de 17%, il faudrait agrandir le paysage des opportunités pour la conservation
par exemple en abaissant le seuil de valeur intact ce qui permettrai de modéliser des aires
protégées candidates dans la portion sud du Moyen Nord. En offrant des alternatives plus
au sud, la représentativité des éléments de biodiversité caractéristiques de cette zone
104
pourrait certainement être améliorée. Cette situation est accentuée dans le cas des scénarios
avec contraintes où l‘exclusion des bassins versants contenant des activités minières
restreint davantage le paysage des opportunités.
Le réseau existant profite d’une meilleure représentativité que la moyenne de l’ensemble des scénarios étudiés
On remarque sur la Figure 24 qu‘en moyenne, les scénarios à l‘étude ont procuré des
réseaux de conservation potentiels moins représentatifs (0,77; 0,9; 0,8 et 0,92) que le réseau
déjà existant (0,48) malgré que ce dernier ne couvre que 7,4% de l‘aire d‘étude. Mais
comment se fait-il qu‘en ajoutant des aires protégées candidates on puisse abaisser le score
de représentativité? C‘est pourtant bien le cas de tous les réseaux de conservation potentiels
dont l‘indice de représentativité est supérieur à 0,48. D‘abord, il faut savoir qu‘il ne suffit
pas d‘augmenter la superficie d‘un réseau d‘aires protégée pour le rendre plus représentatif.
Encore faut-il que les sites d‘agrandissement permettent de capter des éléments de
biodiversité complémentaires à ce qu‘on retrouve déjà dans le réseau en place. Autrement
dit, il faut éviter de sous représenter ou de surreprésenter les critères de biodiversité en se
basant sur leur abondance relative dans l‘ensemble du territoire à l‘étude. Le concept de
complémentarité nous amène donc à rechercher l‘équilibre dans la représentativité en
respectant la répartition naturelle des variables utilisées comme subrogé à la biodiversité.
Par exemple, comme le type de couvert caractérisant les forêts résineuses ouvertes est en
grande proportion dans le Moyen Nord, on s‘attend donc à le retrouver en grande
proportion dans le réseau d‘aires protégées. À l‘opposé, les éléments naturellement plus
rares au sein de l‘aire d‘étude seront peu représentés dans le réseau. Ainsi, les réseaux
capables de respecter l‘abondance naturelle des critères de biodiversité auront une
représentativité plus performante que les réseaux qui les représente en trop grande quantité
ou pas du tout.
105
Figure 24 : Profil des index de représentativité obtenus pour les différents scénarios à l’étude. Comme l’index reflète la notion de distance entre la répartition des critères dans le réseau potentiel par rapport à leur répartition au sein de l’aire d’étude, plus cette distance est petite, plus l’index est près de 0 et meilleure est la représentativité. Le diagramme de boîte à moustache est entouré de la fonction de densité (en jaune) qui décrit la probabilité d’obtenir les différentes valeurs d’index. Ce graphique permet de comparer les différents scénarios quant à leur capacité à atteindre la meilleure représentativité possible selon les paramètres sélectionnés dans l’analyse. L’index de représentativité du réseau existant est aussi illustré pour faire état du niveau de représentativité initial.
Si on compare la représentativité des scénarios de référence par rapport aux scénarios avec
contraintes (Figure 24), on remarque que les scénarios sans contraintes permettent
d‘atteindre un meilleur index de représentativité (0,21 et 0,25 versus 0,27 et 0,31). L‘écart
entre le meilleur réseau de 12% référence (0,21) et celui de 12% avec contraintes (0,27) ne
représente que 36 configurations potentielles. Entre le meilleur réseau de 12% avec
contraintes (0,27) et celui du scénario de 17% avec contraintes (0,31), la différence est de
39 réseaux potentiels. En comparant les scénarios de référence entre eux, on apprend que
17 réseaux de conservation potentiels séparent le meilleur index du scénario de 12% (0,21)
106
et celui de 17% (0,25). Quant aux scénarios avec contraintes, la différence entre les
meilleurs index du scénario de 12% (0,27) et de 17% (0,31) se traduit par un écart de 39
configurations réseaux. Ces différences sont minces sur un ensemble de 500 000 solutions
proposées, mais comme le montre les diagrammes en boîte à moustaches ainsi que les
fonctions de densité (Figure 24), les solutions représentatives sont beaucoup moins
nombreuses et également moins probables.
La configuration des réseaux potentiels les plus représentatifs oriente la planification
Il est possible de visualiser la configuration des meilleurs réseaux afin de guider nos choix
en matière d‘aménagement. La Figure 25 démontre la configuration des 3 réseaux les plus
représentatifs ainsi que le pire réseau pour le scénario de 12% de référence et de 12% avec
contraintes minières. De manière générale, il est possible de remarquer pour ces deux
scénarios que les réseaux les plus représentatifs ont un pattern de disposition mieux répartis
dans l‘espace comparé au pire scénario qui se concentre dans le Nord de l‘aire d‘étude.
107
Figure 25 : Configuration des trois réseaux les plus représentatifs et le moins représentatif pour le scénario de 12% de référence et de 12% avec contraintes minière. Les aires protégées en noir constituent le réseau existant et les portions colorées, les propositions d’aires protégées modélisées pour l’agrandissement du réseau jusqu’à l’atteinte de 12% du territoire. Les zones teintées de vert foncé marque le territoire adéquat pour la modélisation en rapport avec les paramètres choisis pour chacun des deux scénarios.
Ce pattern est également observé pour les scénarios de 17%. En effet, la dispersion des
aires protégées le long des différents gradients écologiques du Moyen Nord permet de
mieux échantillonner la variété d‘écosystèmes. Dans le cas des meilleurs réseaux potentiels,
108
les ajouts au réseau existant semblent répondre au gradient de température dans l‘axe Nord-
Sud et au gradient d‘humidité à l‘influence Est-Ouest. Il faut savoir que cet ensemble de
bonnes solutions présentent les configurations réseau les plus équilibrées pour la
représentation combinée des 4 critères de biodiversité. Ainsi, plus on descend dans le
classement, moins les ajouts au réseau existant sont complémentaires et optimaux comme il
est possible de constater dans le cas du pire scénario de la Figure 25.
On observe également que certaines des aires protégées modélisées sont en contact avec
des aires protégées existantes. Dans ce cas, la superficie n‘est pas comptabilisée en double
et l‘aire protégée modélisée devient une proposition d‘agrandissement non seulement du
réseau, mais également d‘une aire protégée individuelle déjà établie.
En comparant ces deux scénarios de 12% avec et sans contraintes, on constate que certaines
zones semblent être priorisées pour l‘atteinte d‘une bonne représentativité dans un scénario
comme dans l‘autre. Sous contraintes, la diminution du territoire disponible à l‘instauration
d‘aires protégées complémentaires nécessite de trouver des alternatives ailleurs. Par
exemple, des solutions plus à l‘ouest ont dues être envisagées dans le scénario avec
contraintes pour compenser la perte de l‘aire protégée modélisée au sud-ouest de l‘aire
d‘étude qui est présente dans les 3 meilleurs réseaux du scénario de référence. La réduction
de territoire adéquat en raison des contraintes minières restreint les opportunités de
réarrangement spatial et change par le fait même l‘importance relative des sites dans leur
contribution à l‘atteinte de la représentativité. Cette observation nous amène vers la Figure
25 suivante qui rend plus clairement perceptible les changements encourus.
109
La priorité de conservation des sites change en raison des contraintes
La cartographie de la priorité de conservation permet de visualiser de manière synthétique
les endroits où les réseaux de conservation potentiels les plus représentatifs se recoupent le
plus souvent (Figure 26a et b). Il est alors possible d‘identifier les sites qui participent
davantage à la représentativité des critères de biodiversité et qui constituent des points
d‘intérêts. La priorité de conservation est identifiée à l‘échelle du bassin versant. Ainsi,
plus un bassin versant est sélectionné et meilleur est le classement des réseaux dans lequel
il se retrouve, plus sa priorité de conservation est grande. La contribution d‘un site à
l‘atteinte de la représentativité est une forme d‘évaluation de son irremplaçabilité; c‘est-à-
dire de l‘effet marginal engendré si cette portion de territoire en particulier est perdue
(Pressey et al. 1994). En d‘autres termes, un site hautement prioritaire possède peu ou pas
d‘alternatives dans le paysage et doit faire partie d‘un réseau potentiel pour que ce dernier
figure en bonne position du classement de représentativité. En ce qui concerne les zones
représentées en vert (Figure 26a et 26b), le fait qu‘elles soient moins fréquemment
sélectionnées dans les meilleurs réseaux ne signifie pas qu‘elles sont sans importance. Cela
signifie simplement qu‘elles possèdent plus d‘alternatives dans le reste de l‘aire d‘étude ce
qui les rend moins primordiales à conserver.
Les points chauds (en jaune, orange et rouge) qui se dégagent des cartes présentées à la
Figure 26 démontrent bien les zones autour desquelles la planification de la conservation
devrait se concentrer pour un scénario en particulier. Certains bassins versants parmi les
plus irremplaçables sont retirés du scénario avec contraintes en raison de la présence des
titres de prospection miniers (Figure 26c). L‘exclusion de ces secteurs explique entre autre
que la représentativité du meilleur réseau de conservation potentiel du scénario avec
contraintes ne puisse égaler celui du scénario de référence. En effet, les zones prioritaires
peuvent abriter des fréquences rares des critères de biodiversité ou peuvent posséder une
très grande valeur complémentaire de ce qui ne se retrouve pas déjà dans les aires protégées
établies. Comme la représentativité intègre les quatre critères de biodiversité en une seule et
même mesure, il faut une étude plus approfondie de la composition des bassins versants
pour connaître les valeurs du ou des critères qui contribuent davantage à leur
irremplaçabilité.
110
111
Figure 26 : Les cartes 26 a et b font état des priorités de conservation des scénarios de 12% de référence et de 12% avec contraintes. La carte 26c présente la priorité de conservation des sites retirés du scénario avec contraintes et la carte 26d illustre l’importance des changements de priorité entre les deux scénarios.
La différence relative entre les deux scénarios a été mesurée en calculant le logarithme
naturel du ratio entre la valeur de la priorité de conservation du scénario de référence et la
valeur de priorité du scénario avec contraintes pour chaque bassin versant. Lorsque la
priorité de conservation est plus grande dans le scénario avec contraintes, la valeur
résultante est positive. À l‘inverse, si la valeur du scénario de conservation de référence est
plus grande, le résultat est négatif. Si la valeur reste la même dans les deux scénarios, on
ne dénote aucun changement.
112
La diminution de territoire adéquat à la conservation pour de grandes aires protégées
persistantes entre le scénario de 12% avec contraintes et le scénario de 12% de référence
engendre une augmentation de l‘importance relative de certains sites puisque moins
d‘options pour leur représentation peuvent être trouvées dans le reste du paysage (Figure 26
d). De manière générale, les secteurs qui sont les plus irremplaçables dans le scénario de
référence restent importants dans le scénario avec contraintes et même davantage. Ainsi, la
majorité des unités ont vu leur irremplaçabilité augmenter. Certains bassins versants
semblent même avoir fait un bond phénoménal. Il n‘en reste pas moins que cet essor est
relatif au scénario de base et qu‘une très grande augmentation de la priorité de conservation
ne se solde pas toujours par un degré d‘irremplaçabilité élevé au final.
La cartographie de la priorité de conservation guide la planification en mettant en lumière
les secteurs importants pour assurer la représentativité de la biodiversité. En se concentrant
sur les sites les plus souvent sélectionnés parmi les meilleurs réseaux, nous sommes plus à
même de reproduire la répartition naturelle des critères de biodiversité dans les projets
d‘agrandissement du réseau existant. Comme l‘effet combiné de ces critères influence la
diversité des écosystèmes, la présence équilibrée de ces derniers dans le réseau de
conservation permet de respecter l‘abondance de ce que l‘on retrouve dans le paysage.
Cette cartographie peut également constituer une plateforme de négociation avec les autres
parties prenantes du territoire afin d‘éviter les zones prioritaires à la conservation dans les
projets de développements industriels. C‘est donc en complémentarité avec l‘étude de la
configuration spatiale des réseaux les plus représentatifs de la figure précédente que cette
carte soutien les décisions en vue de l‘agrandissement du réseau existant.
113
La modélisation des aires protégées, un guide imparfait
L‘outil de modélisation Builder « dessine » des aires protégées qui respectent les critères de
taille, de valeur intacte minimale et de connectivité hydrologique tout en évitant les
contraintes spécifiées. Le design des aires protégées ainsi modélisées s‘adapte à la réalité
du territoire, mais peut parfois engendrer des irrégularités. Par exemple, la Figure 27 fait
état de deux des aires protégées du meilleur réseau de conservation du scénario avec
contraintes minières (en jaune). L‘instauration d‘une aire protégée ayant trois fois la taille
du plus grand feu tout en visant le territoire 99% intact est rendue difficile dans cette région
en raison des titres de prospection (orange) qui sont en très grand nombre et qui morcellent
le territoire adéquat à la planification de la conservation (vert). Il en résulte des aires
protégées aux contours dentelés qui enclavent parfois des bassins versants contraignants.
La méthodologie du Builder ne peut pas encore éviter ces situations. Le patron spatial des
perturbations anthropiques brise les liens entre connectivité hydrologique et connectivité
terrestre qui sont en général trouvés dans les paysages naturels. Dans l‘éventualité où l‘on
voudrait faire de cette aire candidate à la conservation une véritable aire protégée au sens
légal, la délimitation peut être raffinée par les aménagistes en se basant sur le résultat de la
modélisation qui constitue un guide néanmoins imparfait. La compétition pour les
différents usages pourrait entraîner dans ce cas-ci la cohabitation mines-aires protégées sur
certaines portions de l‘aire protégée, l‘ajustement du contour de l‘aire protégée,
l‘application des politiques de claims enclavés (article 997 du Code civil du Québec) ou
encore la révocation du titre minier par le gouvernement.
114
Figure 27 : L’outil Builder respecte bien la présence des contraintes pour la modélisation des aires protégées dans le scénario tenant compte des contraintes minières. Toutefois, l’évitement des contraintes occasionne parfois un contour irrégulier et des titres miniers enclavés.
Discussion
La synthèse d‘une grande quantité d‘information en données facilement utilisables à des
fins d‘aménagement du réseau d‘aires protégées est un incontournable pour un dialogue
entre la planification de la conservation et les autres utilisateurs du territoire. Le système
d‘aide à la décision présenté dans cette étude répond à ce besoin de pouvoir mesurer
l‘impact de nos choix sur la représentativité de différents scénarios de conservation. En
effet, il est possible de quantifier les conséquences de la sélection des paramètres de
planification (pourcentage de territoire à conserver, taille des aires protégées modélisées,
seuil de valeur intacte pour la modélisation, critères pour représenter la biodiversité) ainsi
que des contraintes sur l‘index de représentativité dans le but d‘appuyer ou de révoquer
certaines décisions d‘aménagement du territoire. Les résultats permettent également de
connaître la configuration spatiale des meilleures solutions réseaux et d‘identifier les sites
prioritaires à la conservation d‘un échantillon représentatif de la biodiversité. La
115
localisation des sites prioritaires à la conservation est un premier pas vers la conciliation
mines-aires protégées en ce sens qu‘il faut d‘abord reconnaître où se situent les enjeux
comme tel. Étant donné que le système d‘aide à la décision n‘a pas été conçu pour fournir
une seule et unique réponse, on identifie plutôt un ensemble de bonnes configurations
réseaux dont la représentativité diminue avec la position du classement. L‘index de
représentativité d‘un réseau est quelquefois très proche du réseau précédent dans le
classement, permettant de dire que ces configurations sont effectivement équivalentes.
L‘utilisateur peut alors puiser dans les arrangements spatiaux des réseaux les plus
représentatifs pour orienter le plan de conservation de sa région.
Bien entendu, les résultats sont valides à l‘intérieur des limites de l‘aire d‘étude, en regard
des critères de biodiversité sélectionnés et des paramètres spécifiés. Le fait d‘utiliser une
analyse structurée permet la répétabilité de l‘exercice, facilite les comparatifs entre
scénarios et offre une base de négociation transparente. Le système d‘aide à la décision est
aussi très flexible et laisse à l‘utilisateur la possibilité de choisir les paramètres de
modélisation ainsi que les critères de biodiversité. Il est possible de choisir autant de
critères de biodiversité que jugé nécessaire en autant qu‘ils soient disponibles pour
l‘ensemble de l‘aire d‘étude.
Le groupe de recherche BEACONs est à même de mettre au point des présentations en
ligne sur son site web (http://www.beaconsproject.ca) pour apprendre à utiliser les outils du
système d‘aide à la décision ainsi que la manipulation des données nécessaires pour
accomplir des analyses personnalisées cadrant avec les besoins spécifiques des utilisateurs.
Le cas du Moyen Nord : Est-ce possible de concilier la présence des titres de prospection miniers et la création de grandes aires protégées témoin de la nature sauvage?
L‘étude menée au Moyen Nord du Québec a permis de chercher des pistes à cette question.
La situation a été évaluée en lien avec les engagements du Gouvernement du Québec et le
Pacte de Nagoya en comparant des scénarios de conservation avec ou sans contraintes
116
minières qui visent l‘agrandissement du réseau d‘aires protégées existant jusqu‘à 12 et 17%
de la superficie du Moyen Nord. Les paramètres très stricts d‘analyse proposent des
agrandissements faits d‘aires protégées modélisées seulement dans les zones les plus
intactes du paysage et atteignant 3 fois la taille du plus grand feu caractéristique du paysage
concerné. De plus, l‘exclusion automatique de l‘entière superficie des bassins versants
contenant des activités d‘exploitation et d‘exploration minière illustre le scénario du
« pire ». Les situations présentées comportaient donc des paramètres sévères menant à des
scénarios de conservation parmi les plus rigoureux.
Nos résultats démontrent qu‘au Moyen Nord la prise en compte des contraintes minières
réduit le paysage des opportunités de conservation ayant pour effet de diminuer la
représentativité par rapport aux scénarios de référence sans contraintes. Peu de différences
(en nombre de réseaux de conservation potentiels) séparent toutefois les scénarios avec
contraintes de leurs scénarios de référence respectifs. Cette observation laisse présager
qu‘une baisse du seuil minimal en deçà de 99% de valeur intacte des bassins versants ou
encore une diminution de la taille des aires protégées modélisées pourrait permettre
d‘atteindre plus facilement avec les scénarios de contraintes une représentativité
comparable à celle des scénarios de référence. En effet, en abaissant le seuil minimal de
valeur intacte, une plus grande proportion du Moyen Nord serait admis pour la
modélisation des aires protégées candidates, notamment au sud de l‘aire d‘étude où
l‘empreinte humaine est plus grande en raison de l‘industrie forestière. De plus, la
modélisation de plus petites aires protégées candidates permettrait de les disperser
davantage pour capter la variation des gradients écologiques à travers le territoire. Tout est
une question d‘objectifs de conservation ainsi que des compromis entre la taille et la valeur
intacte que nous sommes prêts à accepter pour la planification du réseau. Dans cette étude,
seules des grandes aires protégées intactes et persistantes ont été considérées, ce qui est en
soit une contrainte lors de la planification des agrandissements du réseau existant. Cette
notion de compromis ouvre la voie vers des scénarios de conservation mixtes qui prévoient
en plus des témoins de la nature sauvage 1) de plus petites aires protégées qui peuvent
parfaire la représentativité et la protection des éléments ponctuels, 2) des aires protégées
117
moins intactes ou encore 3) des aires protégées multi-catégories qui sont formées de
différents niveaux de protection selon la classification de l‘UICN.
De plus, l‘exclusion entière d‘un bassin versant contenant un titre de prospection minier
s‘avère peut être trop restrictive. Il serait d‘autant plus réaliste de trouver une méthode pour
exclure seulement les portions du bassin versant couvertes par les titres de prospection
miniers. La superficie d‘un titre de prospection minier varie de quelques hectares à plus de
100 ha (1 km2) dépendamment des zones d‘exploration minières. La taille des bassins
versants du Moyen Nord peut atteindre jusqu'à 900 km2, 26 km
2 en moyenne. La
disqualification définitive de tout bassin versant comprenant plus de 1% de superficie
consacré à des activités minières restreint d‘autant plus le paysage des opportunités pour la
conservation. Un découpage plus précis des contraintes pourrait permettre une gestion plus
fine et peut-être même améliorer la représentativité globale.
À toutes fins pratiques, il semble rester au Moyen Nord des opportunités de concilier la
présence des titres de prospection miniers et la création de grandes aires protégées tout en
minimisant les impacts sur la présente industrie minière. Pour l‘atteinte d‘une
représentativité plus optimale, une gestion plus fine des contraintes et la planification de
scénarios mixtes est certainement une avenue à explorer. Le fait de relaxer les paramètres
de valeur intacte et de taille des aires protégées pourrait certainement permettre une
meilleure représentativité. D‘un autre côté, il reste que les contraintes minières restreignent
la sélection de sites prioritaires à la conservation comme le démontrent les résultats des
scénarios de 12% à la Figure 26c et empêchent ainsi l‘atteinte de la meilleure
représentativité possible. Plus les projets miniers se multiplieront, plus les impacts sur la
représentativité seront grands. Ainsi, la concentration des aires protégées exclusivement
dans les zones non convoitées par l‘industrie minière est une stratégie qui a ses limites et
qui occasionne à terme des baisses de représentativité. Pour maximiser la représentativité, il
faut donc identifier les zones ou se superposent les intérêts de conservation de la
biodiversité aux intérêts miniers. Ces sites de conflits d‘intérêt nécessiteront des compromis
de part et d‘autre. L‘utilité du système à la décision est donc d‘identifier ces sites afin de
pouvoir négocier leur potentielle mise en réserve avec l‘industrie minière.
118
L’augmentation de la superficie à conserver n’augmente pas nécessairement la représentativité : un résultat contre intuitif
Le réseau existant au Moyen Nord profite déjà d‘une représentativité plus élevée que la
moyenne des réseaux potentiels issus de l‘ensemble des scénarios analysés et ce, même en
couvrant une superficie moindre. Le pattern dispersé du réseau préétabli lui permet à la
base de capter une bonne portion de la variabilité des critères de biodiversité présents sur le
territoire. Les résultats de l‘index de représentativité nous démontrent qu‘il ne suffit pas
d‘ajouter de la superficie au réseau existant pour en améliorer la représentativité globale.
En effet, les ajouts doivent être optimisés en ciblant les zones prioritaires à la conservation.
Un autre exemple provient de la comparaison des scénarios de 12% avec ceux de 17% qui
indiquent que l‘ajout de grandes aires protégées témoin de la nature sauvage jusqu‘à 17%
du Moyen Nord n‘engendre pas de gain en termes de représentativité par rapport aux
scénarios de 12%. Ce résultat plutôt contre-intuitif s‘explique par le fait que l‘augmentation
de superficie du réseau de conservation est restreinte puisque les paramètres de
modélisation ainsi que les contraintes minières ne permettent pas de consacrer le 5% de
conservation supplémentaire à capter les éléments des critères de biodiversité n‘étant pas
déjà représentés dans le 12% avec contraintes. En effet, ajouter davantage d‘aires protégées
en pessière à mousse ne contribue pas à la représentativité des éléments de biodiversité
associés à la sapinière à bouleau blanc qui se situe dans le sud de l‘aire d‘étude. Cette
portion sud du territoire a en effet été altéré par la présence de l‘industrie forestière rendant
la valeur intacte du paysage insuffisante pour la modélisation d‘aires protégées candidates
sous les paramètres stricts de BEACONs. Dans une perspective d‘optimisation, la
surreprésentation de certains éléments de biodiversité pénalise l‘index de représentativité
qui cherche à reproduire le plus fidèlement possible le schéma de répartition naturel des
critères de biodiversité. Ainsi, même si les index de représentativité des scénarios de 17%
sont quantitativement moins représentatifs que ceux des scénarios de 12%, il ne s‘agit pas
d‘une perte de représentativité mais plutôt d‘un apport nul d‘éléments de biodiversité
complémentaires. Ce résultat appuie donc l‘observation précédente que de condenser les
aires protégées uniquement dans les endroits n‘étant de toute manière pas menacés par
l‘industrie ne constitue pas une stratégie d‘optimisation de la représentativité.
119
Ce résultat ne remet pas du tout en question les objectifs d‘Aichi (17%) puisque la
représentativité n‘est pas le seul objectif d‘une stratégie de conservation. Même en
n‘améliorant pas l‘index de représentativité, l‘ajout de superficie à conserver procure bien
d‘autres avantages pour la protection de la biodiversité. Par exemple, cette superficie peut
servir à augmenter la taille d‘aires protégées existantes pour favoriser la persistance et la
protection de nombreux services écologiques associés à des écosystèmes fonctionnels. Au
Moyen Nord, 41 des 49 aires protégées existantes sont plus petites que 1 400 km2 qui est la
taille de la moins grandes aires protégée candidate modélisée dans cette étude. Une
augmentation de la superficie des plus petites entités pourrait améliorer leur persistance afin
de les rendre moins vulnérables et plus résilientes pour une protection améliorée de la
biodiversité à long terme. Seule l‘aire protégée Albanel-Témiscamie-Otish (11 800 km2) en
plein centre de l‘aire d‘étude rencontre le critère de taille de 3 fois la superficie du plus
grand feu qui caractérise sa région. Cette aire protégée abrite également des portions de
paysage majoritairement intactes. En préservant davantage la connectivité de son réseau
hydrologique, cette aire protégée possède presque toutes les caractéristiques d‘un grand
témoin naturel.
La priorité de conservation : outil de dialogue avec les minières
Les cartes de priorité de conservation sont le véritable outil de base pour le dialogue avec
les autres parties prenantes du territoire, dans ce cas-ci les mines. En effet, ces cartes font la
synthèse de la contribution de chaque bassin versant à l‘atteinte de la représentativité
optimale. Les points chauds qui se dégagent de cette analyse mettent en évidence les sites
qui feront l‘objet de négociation avec les autres utilisateurs pour prioriser leur mise en
réserve.
La présence des contraintes augmente de manière générale la priorité de conservation des
bassins versants. En effet, moins le paysage d‘opportunité pour la conservation est vaste,
moins il existe d‘alternatives pour la représentation des critères de biodiversité et plus la
priorité de conservation de certains site tend à augmenter. En observant les changements
120
relatifs dans les priorités de conservation, cela fournit des arguments pour alimenter le
processus de négociation. Par exemple, dans un esprit de dialogue, si une portion de
territoire est allouée au développement, l‘augmentation de l‘importance relative peut rendre
un site ailleurs dans l‘aire d‘étude d‘autant plus prioritaire à la conservation favorisant son
statut de protection.
Dans le cas du Moyen Nord, un prochain scénario de conservation sans aucune restrictions
(aucune contrainte, aucun seuil minimal de valeur intact) devrait être analysé pour fixer les
priorités de conservation initiales dans un monde idéal. Cette analyse serait également
l‘occasion de déterminer les priorités dans le sud du territoire présentement exclu des
analyses de la présente étude. Comparé aux autres scénarios, cela permettrait de mesurer le
référentiel de base pour la répartition des noyaux de conservation et de constater les effets
de l‘ajout de contraintes ainsi que de la sévérité des paramètres de modélisation des aires
candidates sur la représentativité optimale.
L’ajout de contraintes multiples permet d’évaluer l’effet cumulatif actuel et aussi de prévoir l’effet de futurs développements sur la représentativité des scénarios de planification de la conservation
Le système d‘aide à la décision élaboré se prête aussi à l‘ajout de contraintes multiples dans
les scénarios de conservation. Seules les contraintes minières ont été envisagées dans cette
étude, toutefois d‘autres utilisations contraignantes ou encore d‘autres raisons sociales ou
politiques pourraient également restreindre la planification de nouvelles aires vouées à la
conservation. Par exemple, les développements hydroélectriques sont un autre enjeu
d‘envergure au Nord qui restreint l‘implantation des aires protégées. Il serait
particulièrement intéressant de mesurer l‘impact de futurs développements de ce secteur
économique sur l‘objectif de représentativité. En concentrant la modélisation des aires
protégées candidates dans les zones les plus intactes du paysage, les installations
hydroélectriques existantes ont été prises en compte indirectement étant donné l‘empreinte
humaine abaissant leur valeur intacte. La construction de routes, de ports, d‘aéroports,
l‘exploitation forestière ainsi que les ententes avec les peuples autochtones sont aussi à
121
prévoir dans le cadre du Plan Nord. Il serait donc intéressant d‘évaluer l‘implication de ces
éléments pour la représentativité dans l‘analyse de prochains scénarios de conservation.
Comme ces contraintes ne seront pas mises en place d‘un seul coup sur le territoire,
l‘utilisation du système d‘aide à la décision permet d‘évaluer les effets des nouveaux
développements sur la représentativité au fur et à mesure qu‘ils sont prévus ou se déploient.
La priorité de conservation peut également être réévaluée en fonctions des modifications
puisque les résultats montrent un changement relatif de la priorité de conservation avec
l‘ajout de contraintes. De cette manière, il est possible de concerter la planification, de
réajuster les discussions, de réévaluer les priorités de conservation ou de développement et
de trouver des mesures de mitigations.
Le système d’aide à la décision n’assure pas la connectivité écologique entre les aires protégées
On remarque en observant la disposition des meilleurs réseaux dans un scénario comme
dans l‘autre que les aires protégées modélisées proposées pour compléter le réseau sont très
éparpillées. Si ce pattern de répartition semble favorable à la captation des différents
écosystèmes le long des gradients environnementaux, il ne favorise toutefois pas de
connectivité écologique entre les aires protégées du réseau. Cette préoccupation de
préserver un lien entre les éléments éco-paysager est devenu une priorité des grands
organismes internationaux pour la confection de réseau de conservation fonctionnels (Ervin
et al. 2010, UICN 2009). La planification de corridors biologiques pour relier des entités
physiquement disjointes est un aspect de design qui n‘est pas pris en compte dans le
système d‘aide à la décision présenté dans cette étude. La connectivité est seulement traitée
dans le design des aires protégées individuelles à l‘aide du maintien de la liaison du réseau
hydrographique. Une étape complémentaire à la confection d‘un réseau de conservation
représentatif doit donc être envisagée afin de mettre en application les recommandations de
la convention mondiale sur la biodiversité pour protéger le rôle des continuums
écologiques. Les Européens ont fait beaucoup de démarches en ce sens dans le but de
conserver une trame verte interconnectée dans le paysage à l‘aide du concept de réseau
122
écologique (Bonnin 2008). Dans le contexte du Plan Nord, la conservation stricte est
prévue sur 12% du territoire, mais une portion équivalant à 38% de la superficie est
également soustraite de toute activité industrielle pour atteindre 50% de conservation.
L‘utilisation de ce 38% pourrait ainsi être mise au service de la planification de corridors
écologiques qui contribuent à la persistance de la biodiversité en privilégiant la connectivité
écologique à l‘échelle du territoire. Assurer la liaison entre les aires protégées est peut-être
moins pressant que dans le sud du Québec puisque la matrice de base au Nord demeure peu
fragmentée. Cette préoccupation demeure toutefois importante pour un aménagement
fonctionnel à long terme et devrait donc figurer dans la stratégie de planification de la
conservation du Plan Nord.
Les critères de biodiversité comme filtre brut à compléter avec un filtre fin
Les critères utilisés comme subrogés à la biodiversité agissent comme filtre brut pour la
représentativité de la vaste gamme d‘écosystèmes. Par la méthode utilisée, les meilleurs
réseaux proposent des configurations permettant une représentation optimisée et équilibrée
des critères par rapport à leur répartition dans l‘aire d‘étude. Dans certains cas, il peut
arriver que les fréquences rares soient plus difficiles à représenter en quantité suffisante
dans le réseau de conservation pour le simple fait qu‘elles sont moins abondantes dans le
paysage ou parce qu‘elles se situent dans des portions de territoires exclues de l‘analyse par
exemple en raison des contraintes. Il est donc recommandé d‘utiliser une approche par filtre
fin pour combler les carences ponctuelles. L‘utilisation d‘un filtre fin additionnel peut aussi
se révéler une stratégie intéressante pour la protection d‘espèces rares et menacées. En
effet, le fait d‘utiliser des critères environnementaux pour représenter la biodiversité ne
permet pas d‘assurer l‘occurrence des espèces.
Le système d‘aide à la décision permet d‘inclure des sites uniques ou exceptionnels dans la
configuration des réseaux potentiels et dans le calcul de représentativité. De cette manière,
il est possible de sélectionner par exemple des occurrence d‘espèces rares ou tout autre
123
élément naturel ou culturel exceptionnel, de les incorporer au processus d‘analyse et de
faire compter leur contribution au parachèvement de la meilleure représentation.
Les quatre critères environnementaux utilisés par BEACONs participent à la répartition de
la diversité biologique dans le paysage. L‘efficacité de ces critères à représenter la
biodiversité selon le principe de filtre brut sera prochainement testée à l‘aide de différents
modèles d‘habitat pour déterminer si cet ensemble de critères est suffisant pour capter la
variation des écosystèmes servant d‘habitat aux espèces concernées. La validité d‘autres
indicateurs pourra également être testée lors de cette prochaine étude. Le système d‘aide à
la décision est conçu pour permettre l‘ajout et le changement des critères de biodiversité.
Quelle utilité en vue du Plan Nord?
Dans un contexte comme celui du Plan Nord, l‘utilisation d‘un tel système peut être utile pour
guider la planification de la conservation de concert avec les volets économiques et sociaux
d‘une stratégie d‘aménagement durable. L‘application de la méthode dans le cas du Moyen
Nord du Québec démontre que le système est fonctionnel et permet d‘effectuer des analyses à
l‘échelle de vastes territoires. Le système d‘aide à la décision serait pertinent pour proposer des
agrandissements qui sont les plus complémentaires et qui comblent les carences de
représentativité afin de consolider le réseau de conservation existant. Bien entendu, différentes
stratégies de planification de la conservation devront être adoptées pour le nord du Québec et la
portion aménagée plus au sud puisque ces deux zones font face à des réalités territoriales
différentes. En pouvant incorporer de multiples contraintes, le système permet de créer des
scénarios complexes qui fournissent des résultats plus proches de la réalité et constitue plus
qu‘un simple exercice théorique. L‘identification des réseaux les plus représentatifs cherche à
optimiser la configuration du plan de conservation afin de systématiquement échantillonner la
vaste gamme d‘écosystèmes qui supporte la biodiversité, la pierre angulaire de toute stratégie
de conservation.
Le Plan Nord offre une opportunité de planifier de grandes aires protégées témoin de la nature
sauvage. Le ministère du Développement durable, de l‘Environnement et des Parcs a d‘ailleurs
124
identifié la création de « sanctuaires de la nature », un terme qui s‘apparente à la définition que
l‘on donne des témoins de la nature sauvage, comme une des priorités pour la prochaine
planification stratégique du Québec en matière d‘aires protégées d‘ici 2015 (Brassard et al.
2010). De plus, la mise en place de grandes aires protégées dans cette portion de la forêt
boréale répond à des enjeux de conservation des derniers grands massifs de forêt intacte et de
l‘habitat du caribou forestier.
Le système d‘aide à la décision permet de tenir compte de composantes de design reconnus
pour favoriser la persistance des aires protégées soient la taille, la valeur intacte et la
connectivité hydrologique. En pouvant sélectionner les paramètres, les utilisateurs du système
peuvent modéliser des aires protégées candidates qui visent le maintien de la biodiversité à long
terme ainsi que la protection des mécanismes écologiques et des processus naturels. Le choix
de variables strictes comme celles utilisées dans l‘étude de cas au Moyen Nord mène à la
modélisation de grandes aires protégées témoin de la nature sauvage. En effet, en ciblant les
zones vierges de la nature, les plans de conservation engendrés protègent des sites possédant
une grande intégrité écologique (Noss 2004). Les aires protégées peuvent alors agir comme
sites de référence pour suivre l‘évolution des écosystèmes n‘ayant subit aucune empreinte
humaine ou pour leur monitoring en vue des changements climatiques. La grande taille des
aires protégées modélisée dans cette étude est considérée comme un moyen pour la protection
des patterns environnementaux et des processus naturels à l‘origine même de ce qui maintien et
génère la biodiversité (Pressey et Cowling 2001). La mise en réserve d‘un échantillon
fonctionnel d‘écosystèmes fait partie des stratégies d‘adaptation aux changements climatiques
(Dudley et al. 2010) et réduit la vulnérabilité des aires protégées aux facteurs causant l‘érosion
de la biodiversité.
L‘engagement de développement durable dans le cadre du Plan Nord du Québec amène le
respect de toutes les sphères de développement pour un aménagement équilibré du territoire. La
dualité mines-conservation devra ainsi faire place à la collaboration pour se partager de part et
d‘autre la vocation du territoire. L‘émergence d‘une industrie minière durable depuis le début
des années 2000 pourrait faciliter les pourparlers. Par exemple, l‘Association Minière du
Canada (AMC) participe à l‘amélioration du rendement de l‘industrie minière en alignant ses
125
actions sur les priorités et les valeurs des Canadiens (VDMD 2010). La composante sur la
conservation de la biodiversité a été admise dans les principes directeurs de l‘initiative que très
récemment (2007) et a pris effet en 2010 lors de l‘année internationale de la biodiversité. Les
membres de l‘AMC s‘engagent entre autre à reconnaître que les aires protégées contribuent à la
conservation de la biodiversité; s‘engagent à respecter les exigences visant les aires protégées
réglementées et sont résolus à collaborer avec les communautés d‘intérêts locales afin
d‘élaborer des processus décisionnels transparents, inclusifs, avisés et équitables pour
l‘établissement d‘aires protégées. Il n‘en reste pas moins que ce ne sont pas la majorité des
entreprises qui sont membres de cette association et certaines proviennent d‘intérêts étrangers.
Pour que le développement minier durable ne reste pas qu‘un élément conceptuel dans le but de
donner une bonne image ou bonne conscience environnementale à l‘industrie extractive, il est
du devoir du gouvernement du Québec de tisser des liens entre son ministère du
Développement durable, de l‘Environnement et des Parcs, son ministère des Ressources
naturelles et de la Faune ainsi que les compagnies minières présentes au Québec pour concilier
mines et aires protégées. Pour être permanente, les voies de conciliation doivent être rendues
légales et ne pas servir uniquement d‘orientations aux multiples stratégies. Les principes du
free mining devront donc être revus puisque pour l‘instant, les minières possèdent une longueur
d‘avance sur la conservation pour s‘approprier des droits sur les ressources. Ces droits ne sont
pas irrévocables, certes, mais permettent tout de même d‘accorder une vocation minière à un
site en un seul clic de souris indépendamment de sa valeur écologique. À quand les titres de
conservation de la nature?!?
Des choix de société s‘imposeront sur les sites conflictuels à savoir si l‘on doit exploiter ou
conserver les ressources. Il ne suffit pas de conserver ce qui n‘est de toute façon pas menacé
par le développement industriel puisque cela ne permet pas forcément de conserver les sites
prioritaires à la représentativité de l‘ensemble de la biodiversité. Il est toutefois préférable de
minimiser les conflits dans la mesure du possible, comme il a été tenté de faire dans l‘étude de
cas au Moyen Nord. Cependant, tôt ou tard des négociations seront à prévoir entre les minières
et la conservation puisque les sites qui ne présentent actuellement pas d‘intérêt pour l‘industrie
126
minière deviendront tôt ou tard une source de potentiel minéral. Le Gouvernement doit alors
prévoir et structurer les tractations en amont des problématiques à venir.
Pour conclure, les développements prévus par le Plan Nord pourraient constituer un modèle
pour la coexistence de l‘industrie minière et la conservation. Des occasions se présentent au
Moyen Nord pour planifier de concert le développement minier et la conservation sans
avantager un secteur d‘intérêt au détriment de l‘autre. Alors qu‘à plusieurs endroits dans le
monde la conservation est confinée dans les endroits délaissés par les intérêts de
développement économiques (Branquart et al. 2008), le Québec possède une opportunité
historique d‘inclure la conservation comme faisant partie intégrante de la matrice en
développement et de donner une véritable signification écologique à son objectif de 50% de
conservation.
Références
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Abella, S. R., V. B. Shelburne & N. W. MacDonald. 2003. Multifactor classification of
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l‘exploration minière du Québec réagit aux propos de Richard Desjardins. [En
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AEMQ (Association de l‘exploration minière du Québec). 2010. L'exploration minière,
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AMC (Association Minière du Canada). 2010a. Rapport d‘étape 2010 -Vers le
développement minier durable. [En ligne] URL:
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Annexe 1: Description des critères de biodiversité
Indice d’Humidité Climatique (IHC) : Cette
variable combine les effets de précipitation et de
température. En fait, c‘est une mesure de déficit (ou
de surplus) d‘eau du sol en terme de différence entre
les précipitations mensuelles totales et
l‘évapotranspiration potentielle mensuelle totale (P-
PET) (Hogg 1994). Les travaux de Hogg (1994) ont
démontré la relation entre l‘indice d‘humidité
climatique et la distribution de la végétation dans les
provinces des prairies canadiennes. Globalement, les
forêts sont influencées par les variables de bioclimat
et de gradient d‘humidité (Krishnaswamy et al.
2009). Il a été démontré que le climat avait une
influence non négligeable sur la végétation (Mack et al. 2005), surtout dans la forêt boréale où les
grands massifs de forêt intacts sont encore modelés par les processus naturels comme le climat et
les perturbations naturelles. La carte interprétée des valeurs de IHC est fournit par le service
canadien des forêts à une résolution au 100km2.
Productivité Primaire brute (PPB): La productivité
primaire brute, quant à elle, est une mesure de la
quantité de carbone absorbé par les plantes vivantes ou
durant la photosynthèse. De concert avec l‘indice
d‘humidité climatique (IHC), la productivité primaire
brute est un grand déterminant du design des
communautés végétales, des écosystèmes associés et
du pattern de distribution des espèces (Currie 1991,
Loreau et al. 2001, Nightingale et al. 2008). De plus,
cette mesure d‘absorption de CO2 est en soit une
analyse source et puits de carbone, un aspect important
de la stratégie de lutte aux changements climatiques
(NASA 2008). La couverture de PPB est la moyenne
sur 7 années de compilations de données MODIS à une résolution de 250m pour des unités
mesurées en g de carbone par m2 par année (Running et al. 2004).
134
Densité d’habitat riverain (DHR): L‘ajout d‘un
indice de densité d‘habitat riverain nous permet une
meilleure estimation des habitats liés aux espèces de
milieux humides comme la sauvagine. La densité
d‘habitat riverain est aussi un indicateur de
connectivité hydrologique. La densité des habitats
riverains varie énormément à travers la forêt boréale
canadienne et résulte d‘un effet cumulatif de grands
processus tels que les glaciations et la formation du
sol. On observe un gradient le long de la zone
riveraine qui se caractérise par une riche composition
en espèces, une différence de structure à mesure
qu‘on s‘éloigne du cours d‘eau ainsi qu‘un potentiel
de croissance particulier (Hannon et al. 2002, Harper
et MacDonald 2001). La densité de cours d‘eau a été dérivée d‘une couverture électronique des
lacs et rivières qui proviennent du Gouvernement canadien (NRCAN 2009). La résolution est au
100 km2 et la mesure attribuée à chaque bassin versant se détaille en km riverain/km
2.
Type de couvert (TC) : Les types de couvert sont
influencés par la dynamique des processus à grande
échelle comme le climat ou encore les
perturbations naturelles, ainsi ils peuvent nous
renseigner sur ces processus (Mack et al. 2005).
Plusieurs sources d‘images satellites sont
disponibles pour la représentation du type de
couvert. Dans cette étude, l‘image de base est la
Land Cover Classification (LCC05) utilisée par
Ressources Naturelles Canada. Pour cette
couverture, le type de couvert est issu d‘image
satellites MODIS qui est capable de connaître la
signature spectrale de 39 types de couvert
différents (Latifovic et al. 2008). Ces 39 classes
comprennent les plantes/ arbres/ arbustes/ herbes/ graminées/ lichen, les cours d‘eau, les terrains
humides, le roc, la glace et la neige et les zones urbaines. Comme nous ne voulons pas représenter
les zones urbaines dans notre analyse, celles-ci doivent être enlevées des classes de couvert. Nous
avons utilisé une reclassification de LCC05 pour réduire le nombre de classes à 18 développées
pour l‘analyse de modèles d‘habitat d‘oiseaux boréaux (Cumming et al.2010).. Ce critère de
biodiversité nous permettra de veiller à ce les différents type de couvert soit représenté à l‘intérieur
du réseau d‘aires protégées. Si une classe est présente en trop faible abondance, ce qui pourrait
biaiser nos tests statistiques, elle est jumelée avec toutes les autres classes qui sont en présence très
faible en formant une seule catégorie de types de couvert plus rares au sein de l‘aire d‘étude.
135
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