Effet du changement climatique et de la phénologie de l’arbre hôte sur l’étendue spatiale des épidémies de la tordeuse des bourgeons de l’épinette : une approche à base d’agents

Abstract

Le changement climatique continue d'affecter la dynamique des paysages forestiers à grande échelle. Cependant, il demeure incertain comment ces changements affecteront les forêts futures et en particulier les épidémies des insectes ravageurs forestiers. Le changement climatique affecte l’émergence des insectes, en perturbant notamment la synchronisation phénologique entre les insectes herbivores et leurs arbres hôtes. De telles perturbations peuvent avoir des conséquences importantes sur le moment de l’émergence, l'étendue et la gravité de l'épidémie. Cette étude vise à comprendre comment le changement climatique pourrait affecter la synchronie phénologique entre la tordeuse des bourgeons de l'épinette (Choristoneura fumiferana), un défoliateur indigène, et ses espèces hôtes (Abies balsamea et Picea mariana) et comment cela pourrait affecter l'étendue des épidémies de la tordeuse des bourgeons de l'épinette dans la région de la Côte-Nord au Québec, Canada. Nous avons exploré les effets de deux facteurs expérimentaux sur l'étendue des épidémies à l'aide d'un modèle de simulation stochastique spatialement explicite à base d’agents (MBA): (1) la température quotidienne représentée selon deux niveaux d'augmentation (+2°C et +4°C) relative à une base de référence 2016 et (2) la variation de la phénologie des arbres hôtes correspondant aux différents niveaux d'incertitude (SD) concernant le moment du débourrement des bourgeons. Nous avons évalué comment ces facteurs ont affecté la variation de l'étendue des épidémies de la tordeuse des bourgeons de l'épinette et la complexité spatiale du patch épidémique sur un horizon de simulation de 20 ans. Nos résultats de simulation indiquent que la synchronisation phénologique arbres hôtes-insectes est fortement affectée par les changements de température, mais de manière non linéaire. Une augmentation de 2°C a permis de réduire l'étendue de l'épidémie en raison de la faible survie des larves, tandis qu'une augmentation de 4°C a entraîné une survie plus élevée des insectes et des épidémies plus importantes. Notre modèle peut aider à prévoir la dynamique future des forêts et faciliter l'élaboration de meilleures stratégies de gestion pour réduire l'effet des épidémies sur les paysages forestiers.

Climate change continues to affect forest landscape dynamics at a global scale. However, it remains uncertain how these changes will affect future forests and in particular outbreaks of forest insect pests. Climate change can affect outbreaking insects by disrupting phenological synchrony between herbivorous insects and their host trees. Such disruptions can have important consequences for outbreak timing, extent, and severity. This study aims to understand how climate change could affect the phenological synchrony between the spruce budworm (Choristoneura fumiferana), a native outbreaking defoliator, and its host trees (Abies balsamea and Picea mariana), and how this might affect the extent of spruce budworm outbreaks in the Côte-Nord region in Quebec, Canada. We explored the effects of two experimental factors on outbreak extent using a spatially explicit stochastic agent-based simulation model (ABM): (1) daily temperature represented as two levels of increase (+2°C and +4 °C) relative to a 2016 baseline, and (2) variation in host phenology represented as four different levels of uncertainty (SD) around the timing of budburst. We assessed how these factors affected variation in spruce budworm outbreak extent and outbreak patch spatial complexity over a 20-year simulation horizon. Our simulation results indicate that host trees-insect phenological synchrony is strongly affected by temperature changes, but in a non-linear way. An increase of 2°C was found to reduce outbreak extent due to poor larval survival, while an increase of 4°C resulted in higher insect survival and larger outbreaks. Our model can help to forecast future forest dynamics and facilitate the development of better management strategies to reduce the effect of outbreaks on forest landscapes.