Nouvelle carte nationale de la biomasse forestière de la RDC

Le projet « Carbon Map and Model (CM&M) » exécuté par le WWF en collaboration avec le Gouvernement de la RDC et ses partenaires ont réalisé la première carte nationale de la biomasse forestière de la République Démocratique du Congo (RDC) par télédétection LiDAR aéroporté, grâce à l’appui de l’Initiative Internationale pour le Climat (IKI) du Ministère Fédéral Allemand de l’Environnement, de la Protection de la Nature,  de la Construction et de la Sȗreté Nucléaire (BMUB), et la Banque de Développement KFW.

La déforestation et dégradation des forêts représentent environ 20% des émissions totales de gaz à effet de serre (GES) mondial. En Afrique où plus de 60% des forêts du Bassin du Congo  se trouvent en RDC, le succès du mécanisme international de Réduction des Emissions dues à la Déforestation et la Dégradation des Forêts (REDD+)  dans le pays est donc essentiel pour soutenir les efforts visant à atténuer les changements climatiques mondiaux.

L’évaluation et la quantification des émissions nationales de carbone provenant de la déforestation et de la dégradation des forêts nécessitent des estimations précises et détaillées de la biomasse contenue dans la végétation arborée du pays, tout en tenant compte des différents types de forêts. Jusqu’à maintenant, les cartes de la biomasse forestière de la RDC n’avaient pas les précisions requises à la capitalisation de son stock de carbone.

C’est pour cette raison, que le Ministère de l’Environnement de la RDC (particulièrement représenté par la Direction de Développement Durable et du Département des Inventaires et Aménagement Forestier (DIAF), le WWF, avec le concours de ses partenaires,  l’Université de Californie à Los Angeles (UCLA), Southern Mapping Company (SMC) et  l’Observatoire Satellital des Forêts d’Afrique Centrale (OSFAC) ont lancé le projet CM&M : Cartographie de carbone et mise en œuvre des projets modèles REDD+, en 2012.

La réalisation de cette carte nationale de la biomasse forestière vient ainsi préciser pour chaque hectare de forêt les quantités de carbone stocké et par le fait même appuyer les efforts nationaux de surveillance de la couverture forestière tout en facilitant les évaluations des émissions annuelles de carbone provenant de la déforestation nécessaire au paiement éventuelle de la REDD+.

Le volet cartographique du projet a employé une méthode développé par Dr. Sassan Saatchi de UCLA,  avec une approche d’échantillonnage de données laser aérienne nommé LiDAR (Light Detection and Ranging – Détection et localisation par la lumière), choisie pour sa précision dans l’estimation de la structure de la forêt au-dessus du sol, ainsi que sur le coût et l’efficacité du temps à couvrir des zones vastes et inaccessibles de la DRC.

Cette technique a permis d’évaluer quantitativement le taux de carbone forestier dans l’ensemble des forêts du pays et plus particulièrement, celle de la province du Mai-Ndombe, où le premier programme de réduction d’émissions, en Afrique, a été accepté. Ce programme contribuera à la fois aux efforts contre les changements climatique, la réduction de la pauvreté et le développement durable.

Le système LiDAR est un outil de télédétection qui utilise la lumière sous forme d’un laser fonctionnant comme un radar. Il détermine la structure de la forêt et de sa canopée avec une précision inégalée. C’est cet instrument qui a été monté sur un avion de la compagnie Southern Mapping et a ainsi produit les données de base pour les analyses.

La campagne aérienne a été exécutée entre Juin 2014 et Février 2015 pour couvrir . En plus des 216 placettes d’échantillon LiDAR (pour un total de plus 430.000 ha), il y a eu également 150.000 ha de couverture de données LiDAR supplémentaires acquises en parcourant les placettes LiDAR. Ce qui fait un total global autour de 580.000 ha de couverture des données LiDAR. À la suite de cette approche de cartographie, la DRC possède ainsi  un ensemble de données LiDAR disponible pour un large éventail d’applications et de recherches.

Les données d’inventaires sur le terrain ont été compilées auprès de diverses parties prenantes, conformément aux partenariats de partage de données, y compris la Direction des Inventaires et Aménagements Forestiers (DIAF). Par ses travaux conjoints, la RDC est devenue le premier pays africain à avoir une carte nationale de biomasse aussi précise et basée sur cette méthode d’échantillonnage aléatoire systématique dérivée de l’approche LiDAR. Cette expérience pourra servir d’exemple à d’autres pays du Bassin du Congo qui désirent établir leurs niveaux de référence d’émission carbone forestier et renforcer leur système de suivi de la déforestation.

Bruno Perodeau, Directeur de Conservation  à WWF – RDC a déclaré : « Cette carte nationale de la biomasse forestière est une avancée importante pour la RDC. Elle vient renforcer les connaissances sur le deuxième plus grand massif forestier tropical au monde et le rôle qu’il joue par rapport au changement climatique. La réalisation concertée de cette carte constitue une étape remarquable en termes de méthode nouvellement mise en œuvre et de précision qui en résulte. Les résultats de ce projet permettent d’espérer bientôt des systèmes scientifiquement robuste pour le paiement à la performance des pays et leurs populations engagées dans le mécanisme REDD+ ».

Cette carte sera utile à plusieurs niveaux, tant local, provincial que national et même international.  Elle permet une compréhension du stock de carbone forestier à travers le pays ; elle pourra être utilisée comme base de référence pour d’autres activités de conservation, et développement de projets ainsi que pour l’aménagement du territoire dont la réforme a été lancée récemment. Elle va soutenir la démarche REDD + initié par le gouvernement de la RDC depuis 2009 tout en facilitant la poursuite des  travaux d’investissement au niveau juridictionnel par son appui à la stratégie nationale REDD +.

La carte de la biomasse forestière est une carte vivante qui peut être mise à jour et améliorée en intégrant de nouvelles données et informations (par exemple, les données de l’inventaire forestier national, l’information nationale sur la densité du bois et les équations allométriques nationales) afin que la RDC puisse continuer à améliorer la précision de ses données en utilisant les meilleurs pratiques dans la gestion de ses forêts.