Les projections du bilan de carbone (C) des forêts reposent sur des modèles décrivant les processus physiologiques des arbres pour évaluer la croissance des forêts. La représentation de certains processus, dont l'allocation du C et la xylogénèse, est encore une source d'incertitude dans ces projections. L'objectif de ce projet est d'améliorer les projections du bilan C de la forêt boréale en incluant explicitement l'allocation du C et les processus de formation du bois dans la modélisation. Nous utiliserons des données de suivi de xylogénèse provenant de micro-carottes et de dendromètres sur deux gradients : latitudinal et édaphique. Le gradient latitudinal est formé de cinq peuplements d'épinettes noires suivis depuis 2002. Le gradient édaphique comprend des données de deux saisons de croissance (2021-2022) pour l'épinette noire et le pin gris sur des sols sablonneux et argileux. Un dernier ensemble de données contient des mesures de flux écosystémiques prises à partir de tours à flux dans des peuplements d'épinettes noires (2010-2015). Toutes ces données (Québec, Canada) serviront à calibrer et valider la modélisation de la dynamique intra-annuelle du C avec MAIDEN, un modèle qui simule la photosynthèse, la phénologie et l'allocation. Pour cela, des approches de fusion données-modèles seront utilisées. Un nouveau module sera créé dans MAIDEN pour modéliser le contrôle direct de l'environnement sur l'allocation du C au tronc et l'accumulation de biomasse associée. Ce projet réduira les incertitudes sur les réponses de la croissance des arbres boréaux à la variabilité météorologique. Nous quantifierons l'impact de la variabilité environnementale sur le développement cellulaire pendant la xylogénèse, ce qui aura des répercussions sur le bilan C à l'échelle du peuplement dans l'est du Canada. Le nouveau modèle pourrait également être intégré dans des modèles de surface terrestre afin d'améliorer la représentation des flux de C à l'interface forêt-atmosphère.
