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MÉLANIE JEAN

Impact du couvert forestier sur le pergélisol des palses

boisées de la région de la rivière Boniface, Québec

subarctique

Mémoire présenté

à la Faculté des études supérieures et postdoctorales de l’Université Laval

dans le cadre du programme de maîtrise en biologie

pour l’obtention du grade de maître ès sciences (M. Sc.)

DÉPARTEMENT DE BIOLOGIE

FACULTÉ DES SCIENCES ET DE GÉNIE

UNIVERSITÉ LAVAL

QUÉBEC

2012

© Mélanie Jean, 2012

i

Résumé

Les palses sont des buttes de tourbe ou de sol minéral qui possèdent un noyau de pergélisol

et qui sont répandues dans la zone de pergélisol discontinu. Malgré la grande répartition de

forêts se maintenant sur des sols pergelés, les palses boisées se trouvent seulement en

Amérique du Nord. L’objectif de cette étude est de déterminer l’influence du couvert

forestier sur le régime thermique des palses boisées dans la région de la rivière Boniface

(57°45’ N, 76°00’ O) où elles sont colonisées par l’épinette noire (Picea mariana (Mill.)

B.S.P.). Afin d’atteindre cet objectif, la température du sol et l’épaisseur du mollisol de

palses boisées et de palses non boisées, organiques et minérales, ont été comparées en

2009, 2010 et 2011. L’épaisseur de neige, l’épaisseur de l’horizon organique, le couvert

végétal, les dimensions des palses et le dénivelé ont également été mesurés. De manière

générale, une couche de matière organique épaisse maintient une température du sol basse

et un mollisol mince. En été, le mollisol est moins épais et la température du sol est plus

basse dans les milieux forestiers que dans les milieux exposés à la radiation solaire. Par

contre, en hiver, le couvert nival plus épais chez les palses boisées favorise le maintien

d’une température du sol plus élevée que chez les palses non boisées. La matière organique

et le couvert arborescent semblent favoriser de longues périodes-zéro autant au printemps

qu’en automne. Cependant, l’effet du couvert forestier sur la température du sol dépend de

la température de l’air et du régime des précipitations nivales. La répartition de l’épaisseur

du mollisol sur une palse dépend de la topographie, de l’épaisseur de la matière organique

et de la présence d’arbres. Ainsi, le régime thermique des palses boisées est différent de

celui des palses non boisées. Le maintien et l’intégrité à long terme des palses boisées et

des palses non boisées vont dépendre des variations de température de l’air, mais également

du régime des précipitations nivales.

ii

Remerciements

Je ne peux commencer ce mémoire sans remercier sincèrement mon directeur de recherche,

Serge Payette, qui m’a accordé une grande confiance du début à la fin de ce projet de

maîtrise. Il a su partager sa passion de l’écologie et du Nord, sa passion de la

communication et de la recherche scientifique. Passer du temps en sa compagnie,

particulièrement sur le terrain, est une expérience exceptionnelle que je souhaite à tous ! Je

veux également remercier les membres de mon comité d’évaluation lors de ma présentation

de projet, Stéphane Boudreau et Richard Fortier, ainsi que les membres de mon comité

d’évaluation lors de mon séminaire et qui ont révisé ce manuscrit, Michel Allard et

Michelle Garneau.

Il aurait été impossible de réaliser ce projet sans la précieuse aide de tous ceux qui ont

travaillé sur le terrain : Jérémie Cormier-Tremblay, Francis St-Amour, Alexandre Truchon-

Savard, Marie-Pier Denis, Caroline Mercier et Sandra Angers-Blondin. Je remercie aussi

tous les habitants de Boniface des étés 2008 à 2011 avec qui j’ai passé des moments

exceptionnels, Marie-Pascale Villeneuve-Simard, Geneviève Dufour Tremblay, Pascale

Ropars, Charlotte Lin, Noémie Boulanger-Lapointe et Corinne Vézeau. Je veux remercier

Claude Tremblay pour son soutien très apprécié à partir de Kuujjuarapik. Je remercie les

étudiants des laboratoires Payette et Boudreau pour le soutien et l’ambiance stimulante

dans laquelle nous travaillons, Mathieu Frégeau, Vanessa Pilon, Guillaume de Lafontaine,

Pierre-Luc Couillard, Marianne White, Catherine Plasse, Joannie Savard, Mélanie

Veilleux-Nolin, Alice Schaffhauser, Catherine Dumais, Vanessa Duclos et Sébastien Cyr.

Je remercie les membres du Centre d’études nordiques, plus particulièrement Ann

Delwaide, Denis Sarrazin et Carl Barrette pour leur aide à différentes étapes de la

réalisation de ce projet. Merci à Denis Talbot et Anne-Sophie Julien du service d’aide en

statistiques de l’Université Laval et à Pierre Legendre pour leur aide en statistiques. Je tiens

aussi à remercier particulièrement, Vincent Fortin et Ross Brown d’Environnement Canada

pour leur aide avec la modélisation du couvert nival.

Merci à ma famille et à mes amis qui m’ont soutenue dans tous mes projets et qui ont su me

prodiguer aide, conseils et réconfort. Je veux remercier particulièrement mes parents qui

iii

m’ont transmis leur passion pour la science : ma mère, Claire Caron, pour son intérêt pour

la biologie végétale et mon père, Michel Jean, pour la météorologie et le climat. Merci papa

pour les bons conseils et les discussions scientifiques ! Je me dois également de remercier

mon copain, collègue et aide de terrain, Alexandre Truchon-Savard. Merci pour sa patience

et son sens de l’humour qui m’ont soutenue tout au long de ma maîtrise.

Pour terminer, ce projet a été réalisé en grande partie grâce au support financier du Conseil

de recherche en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG), du Fonds québécois pour

la nature et les technologies (FQRNT) et du programme de formation scientifique dans le

Nord (PFSN).

iv

Table des matières

Résumé .................................................................................................................................... i

Remerciements ..................................................................................................................... ii

Table des matières ............................................................................................................... iv

Liste des figures .................................................................................................................... vi

Liste des tableaux ................................................................................................................. ix

Liste des annexes ................................................................................................................... x

Introduction ........................................................................................................................... 1

Objectifs ................................................................................................................................. 9

Méthodes .............................................................................................................................. 10 Région d’étude .................................................................................................................. 10 Choix des sites .................................................................................................................. 11 Variables étudiées ............................................................................................................. 12

Suivi de l’épaisseur du mollisol ................................................................................ 12 Suivi de la température du sol ................................................................................... 13 Caractérisation des stations ....................................................................................... 13 Température de l’air .................................................................................................. 14 Couvert nival ............................................................................................................. 14 Cartographie .............................................................................................................. 14

Analyses statistiques ......................................................................................................... 17 Types de couvert ....................................................................................................... 17 Données climatiques ................................................................................................. 18 Couvert nival ............................................................................................................. 18 Pluie .......................................................................................................................... 19 Mollisol ..................................................................................................................... 19 Température du sol.................................................................................................... 19 Cas particuliers .......................................................................................................... 21 Analyse spatiale ........................................................................................................ 22

Résultats ............................................................................................................................... 24 Caractérisation des palses et des stations .......................................................................... 24

Cartographie .............................................................................................................. 24 Profils de sol.............................................................................................................. 24 Couvert végétal ......................................................................................................... 25

Conditions climatiques ..................................................................................................... 28 Température de l’air .................................................................................................. 28 Couvert nival ............................................................................................................. 29 Pluie .......................................................................................................................... 32

v

Régime thermique du sol .................................................................................................. 33 Mollisol ..................................................................................................................... 33 Température du sol.................................................................................................... 35 Stations exclues des analyses statistiques ................................................................. 44

Analyse spatiale ................................................................................................................ 47 Comparaison des échelles spatiales .......................................................................... 48 Variations dans le temps ........................................................................................... 52

Discussion ............................................................................................................................ 54 Influence des conditions climatiques ........................................................................ 57 Modélisation de la température du sol ...................................................................... 58

Analyse spatiale ................................................................................................................ 58 Sites et stations exclues des analyses ................................................................................ 60 L’effet du couvert forestier sur les palses boisées ............................................................ 60

Conclusion ........................................................................................................................... 63

Références ............................................................................................................................ 65

Annexes ................................................................................................................................ 74

vi

Liste des figures

Figure 1 : Région d’étude (étoile rouge) et répartition du pergélisol au Québec-Labrador.

A : zone de pergélisol continu. B : zone de pergélisol discontinu, B1 : plus de

50 % de la surface est sous régime pergélisolique, B2 : moins de 50 % de la

surface est sous régime pergélisolique, B3 : aire de concentration majeure de

buttes et de plateaux cryogènes formés dans les limons argileux laissés par la mer

de Tyrrell. C : zone de pergélisol sporadique où moins de 2 % de la surface est

sous régime pergélisolique. D : zone de gélisol annuel. Les monts Otish (1), les

monts Groulx (2), les monts Chic-Choc (3) et le mont du lac des Cygnes (4)

forment des enclaves de pergélisol de haut sommet (mise à jour de Payette

(2001) de la carte dressée par Allard et Séguin (1987a)). ...................................... 3

Figure 2 : Épaisseur de neige (gris), épaisseur maximale du mollisol (ligne pointillée) et

température du sol en été (symboles noirs) et en hiver (symboles gris) prédites en

fonction de la végétation. Les « + » indiquent une température du sol plus élevée

et les « - » une température du sol plus basse. ....................................................... 8

Figure 3 : Palses dans une vallée de la région de la rivière Boniface. .................................. 11

Figure 4 : A) Palse du site S1 sur l’image satellitaire de 2008 (Worldview-1). Les points

rouges représentent les 233 stations échantillonnées servant à l’analyse spatiale

de l’épaisseur du mollisol. Le trait noir représente la bordure de la palse. Le trait

pointillé jaune représente la limite du feu de 1750 sur la palse et la section non

boisée de la palse. La position de l’appareil photo est représentée par une étoile et

les tiges graduées par des croix. B) Exemple de photo prise sur laquelle les

quatre tiges graduées sont visibles dans les cercles rouges. ................................. 16

Figure 5 : Hauteur des palses (m) en fonction de la surface des palses (log10, m2). ............. 24

Figure 6 : Profil de sol des 35 stations échantillonnées. La couche de matière organique est

représentée en noir, la gyttja en hachuré, les dépôts sableux en gris pâle et les

dépôts d’argile en gris foncé. ............................................................................... 25

Figure 7 : Évolution du nombre de degrés jours cumulés de 2009 à 2011. Le trait gris

représente l’année 2009, le trait noir l’année 2010 et le trait pointillé l’année

2011. A) Degrés jours cumulés positifs (DJC+). B) Degrés jours cumulés

négatifs (DJC-). .................................................................................................... 29

Figure 8 : Épaisseur de neige en 2010 (A) et en 2011 (B). Les «x» représentent les mesures

effectuées sur la palse du site S1 et les lignes représentent l’épaisseur de neige

calculée par le modèle. Les symboles noirs représentent le milieu forestier et les

symboles gris le milieu ouvert. ............................................................................ 31

Figure 9 : Épaisseur de neige inférée chez les 35 stations d’échantillonnage en fonction du

type de couvert. Les épaisseurs de neige suivies de lettres différentes sont

significativement différentes à un seuil de probabilité de 0,05 selon le test LSD

de Fisher. .............................................................................................................. 32

vii

Figure 10 : Pluie cumulée (mm) en 2009 (ligne grise), 2010 (lignes noires) et 2011 (lignes

pointillées) obtenues à partir des mesures de la station météorologique

d’Inukjuak et de la rivière Boniface. En 2010 et 2011, la ligne épaisse représente

seulement les mesures d’Inukjuak et la ligne mince représente les mesures de la

rivière Boniface complétées avec celles d’Inukjuak. ........................................... 33

Figure 11 : Comparaison du taux de dégel du sol (pente de l’équation de Stefan, gris) et de

l’épaisseur maximale moyenne du mollisol (cm, noir) en 2009, 2010 et 2011.

Pour une année donnée, la pente moyenne et l’épaisseur moyenne du mollisol

suivies de lettres différentes sont significativement différentes à un seuil de

probabilité de 0,05 selon le test LSD de Fisher. ................................................... 34


l’épaisseur maximale du mollisol (cm, noir) selon le type de couvert. Pour un

type de couvert donné, les pentes moyennes et les épaisseurs moyennes

maximales du mollisol suivies de la même lettre ne sont pas significativement

différentes à un seuil de probabilité de 0,05 selon le test LSD de Fisher. ........... 35

Figure 13 : Température du sol à 50 cm en 2010 et 2011 chez une station de milieu forestier

(S1N1) représentée par la ligne grise et chez une station de milieu arbustif

(S1N4) représentée par la ligne noire. L’épaisseur de la matière organique chez

les deux stations est respectivement de 13 et 18 cm. ........................................... 36

Figure 14 : Comparaison du « seuil à l’automne » (degrés jours cumulés inférieurs à 0 °C

(DJC-), gris) et du « seuil au printemps » (degrés jours cumulés supérieurs à 0 °C

(DJC+), noir) selon le type de couvert. Pour un type de couvert donné, les

« seuils à l’automne et au printemps » suivis de la même lettre ne sont pas

significativement différents à un seuil de probabilité de 0,05 selon le test LSD de

Fisher. ................................................................................................................... 37

Figure 15 : Comparaison de la température du sol maximale (°C, gris) et des degrés jours

cumulés de fonte (DJCF, noir) selon le type de couvert. Pour un type de couvert

donné, les températures maximales et les DJCF suivis de la même lettre ne sont

pas significativement différents à un seuil de probabilité de 0,05 selon le test

LSD de Fisher. ...................................................................................................... 39

Figure 16 : Comparaison de la température du sol minimale (°C, gris) et des degrés jours

cumulés de gel (DJCG, noir) selon le type de couvert. Pour un type de couvert

donné, les températures minimales et les DJCG suivis de la même lettre ne sont

pas significativement différents à un seuil de probabilité de 0,05 selon le test

LSD de Fisher. ...................................................................................................... 40

Figure 17 : Comparaison de la température moyenne du sol (°C, gris) et du bilan thermique

annuel (somme des DJCG et des DJCF, noir) selon le type de couvert. Pour un

type de couvert donné, les températures moyennes et les bilans thermiques suivis

de la même lettre ne sont pas significativement différents à un seuil de

probabilité de 0,05 selon le test LSD de Fisher. ................................................... 41

Figure 18 : Comparaison des degrés jours cumulés de gel dans le sol (DJCG) selon le type

de couvert et selon l’année (2010 : noir, 2011 : gris). Les DJCG suivis de la

viii

même lettre ne sont pas significativement différents à un seuil de probabilité de

0,05 selon le test LSD de Fisher. .......................................................................... 42

Figure 19 : Comparaison entre les degrés jours cumulés de gel (DJCG) en 2010 (noir) et

2011 (gris) chez les stations où le couvert nival est de moins de 50 cm

d’épaisseur et les stations où le couvert nival est de plus de 50 cm d’épaisseur. 43

Figure 20 : (A) Température du sol (°C) à 50 cm (ligne noire) et à 100 cm (ligne grise) de

profondeur dans le sol de la station S2-T entre les mois de juin et novembre

2010. (B) Mesures de la pluie (mm) à la station météorologique d’Inukjuak et à

la rivière Boniface entre les mois de juin et novembre 2010. Les zones en gris

indiquent des périodes où la température du sol est influencée par de fortes

pluies. ................................................................................................................... 45

Figure 21 : Superficie de la palse S6 (%) entre juillet 2009 et septembre 2011 par rapport à

la première photo prise en juillet 2009. ................................................................ 46

Figure 22 : Photos de la palse S6. (A) Été 2006 (photo : S. Payette). (B) 21 juillet 2009. (C)

14 octobre 2010. (D) 1er

septembre 2011. ............................................................ 47

Figure 23 : Carte des valeurs ajustées sur le premier axe canonique (axe significatif à

p = 0,005). Les carrés noirs représentent des fonctions CPMV positives

(épaisseur du mollisol supérieure à la moyenne) et les carrés blancs représentent

des CPMV négatives (épaisseur du mollisol inférieure à la moyenne). La taille

des carrés est proportionnelle à la valeur des fonctions. (A) 2009. (B) 2010. ..... 49

Figure 24 : Diagrammes de Venn représentant la partition de la variation de l’épaisseur du

mollisol entre les variables environnementales ([a]) et les fonctions CPMV

sélectionnées ([c]). (A) 2009. (B) 2010. ............................................................... 50

ix

Liste des tableaux

Tableau 1 : Variables environnementales mesurées aux fins de l’analyse spatiale. ............. 17

Tableau 2 : Caractéristiques des palses et des stations étudiées et types de couvert associés

à chaque station d’échantillonnage par le groupement K-means ajustés pour

différencier les palses non boisées arbustives et les trouées. ............................... 27

Tableau 5 : Température moyenne annuelle (TMA), degrés jours cumulés au dessus de 0 °C

(DJC+) et degrés jours cumulés négatifs (DJC-) pour les années 2009, 2010 et

2011. ..................................................................................................................... 29

Tableau 6 : Nombre de jours d’enneigement et épaisseur de neige maximale en 2010 et

2011 en milieu forestier et en milieu ouvert. ....................................................... 31

Tableau 7 : Profondeur des thermomètres dans le sol, type de couvert, température

minimale (°C), maximale (°C), moyenne (°C), DJCG (°C < 0) et DJCF (°C > 0)

des stations en 2010 et en 2011. L’astérisque (*) indique une station où, à cause

du mollisol très mince, le thermomètre le plus près de la surface est à 25 cm de

profondeur et le plus profond est à 50 cm de profondeur. ................................... 38

Tableau 8 : Valeurs principales de la partition de la variation dans le temps. [a] Fraction de

la variation expliquée par les variables environnementales. [b] Fraction de la

variation expliquée conjointement par les variables environnementales et les

fonctions CPMV. [c] Fraction expliquée par les fonctions CPMV (zones

d’autocorrélation spatiale). [a+b+c] Fraction totale de la variation de l’épaisseur

du mollisol expliquée par toutes les variables. ..................................................... 52

x

Liste des annexes

Annexe 1 : Topographie et végétation des transects des 11 palses à l’étude. Un transect a été

placé le long du grand axe de la palse et un autre a été placé perpendiculairement

à ce dernier, en passant par le centre de la palse. Le trait noir représente la

surface de la palse et le trait gris l’épaisseur du mollisol mesurée entre le 24 et le

31 juillet 2010. Le trait gris pointillé indique les secteurs où la sonde n’a pas

atteint le plafond du pergélisol. La présence et la taille des épinettes noires et des

arbustes sont représentées par des symboles. Les lettres représentent l’orientation

des transects. ......................................................................................................... 74

Annexe 2 : Types de couvert définis par le groupement K-means et modifiés afin de

distinguer les secteurs arbustifs des palses boisées et des palses non boisées. Les

secteurs correspondent au pourcentage de recouvrement des groupes fonctionnels

de végétation. ....................................................................................................... 87

Annexe 3 : Évolution de la température de l’air dans la région de la rivière Boniface. A)

2009. B) 2010. C) 2011. ....................................................................................... 88

Annexe 4 : Table d’ANOVA des températures journalières enregistrées dans la région de la

rivière Boniface en fonction de l’année (2009, 2010 et 2011). Les corrélations

significatives sont indiquées par des astérisques pour les seuils α : 0.001 = ***,

0,01 = **, 0,05 = *. .............................................................................................. 89

Annexe 5 : Épaisseur du mollisol en fonction de la racine carrée du nombre de degrés jours

cumulés, pour toutes les années et pour toutes les stations d’échantillonnage. Les

points gris représentent les données de 2009, les points noirs les données de 2010

et les points blancs les données de 2011. ............................................................. 90

Annexe 6 : Test des effets fixes de la régression en modèle mixte pour la racine carrée du

taux de dégel (pente de la relation de Stefan). L’année, la station et la palse sont

les facteurs aléatoires. .......................................................................................... 95

Annexe 7 : Test des effets fixes de la régression en modèle mixte pour la racine carrée de

l’épaisseur maximale du mollisol. L’année, la station et la palse sont les facteurs

aléatoires. .............................................................................................................. 95

Annexe 8 : Évolution de la température du sol (°C) à 50 cm et 100 cm de profondeur chez les

10 stations d’échantillonnage. Le trait noir représente la température mesurée la

plus près de la surface (50 cm et moins) et le trait gris représente la température

mesurée la plus profonde (de plus de 50 cm à 100 cm). ...................................... 96

Annexe 9 : Test des effets fixes de la régression en modèle mixte pour le seuil à l’automne

(DJCG de l’air). La station et la palse sont les facteurs aléatoires. .................... 101

Annexe 10 : Test des effets fixes de la régression en modèle mixte pour le seuil au printemps

(DJCF de l’air). La station et la palse sont les facteurs aléatoires. .................... 102

Annexe 11 : Test des effets fixes de la régression en modèle mixte pour la température

maximale (°C). L’année, la station et la palse sont les facteurs aléatoires. ....... 103

xi

Annexe 12 : Test des effets fixes de la régression en modèle mixte pour les DJCF (°C > 0).

L’année, la station et la palse sont les facteurs aléatoires. ................................. 104


minimale (°C). L’année, la station et la palse sont les facteurs aléatoires. ........ 105

Annexe 14 : Test des effets fixes de la régression en modèle mixte pour les DJCG (°C < 0).

L’année, la station et la palse sont les facteurs aléatoires. ................................. 106


moyenne (°C). L’année, la station et la palse sont les facteurs aléatoires. ......... 107

Annexe 16 : Test des effets fixes des régressions en modèle mixte pour les variables liées à

l’été. La station et la palse sont les facteurs aléatoires. A) DJCF (°C > 0). B)

Température maximale (°C). .............................................................................. 108


l’hiver. La station et la palse sont les facteurs aléatoires. A) DJCG (°C < 0). B)

Température minimale (°C). .............................................................................. 110

Annexe 18 : Test des effets fixes des la régressions en modèle mixte pour le bilan thermique

annuel (°C) et la température moyenne (°C), puisque les résultats sont les mêmes.

La station et la palse sont les facteurs aléatoires. ............................................... 112

Annexe 19 : Signe de la relation (positive : + ou négative : -), valeur de p et valeur de t pour

les corrélations entre les variables présentées et la température du sol ou les DJC

de l’air pour chaque station. Les corrélations significatives sont indiquées par des

astérisques pour les seuils α : 0.001 = ***, 0,01 = **, 0,05 = *. ....................... 113

Annexe 20 : Répartition de l’épaisseur du mollisol et de certaines variables

environnementales utilisées dans le cadre de l’analyse spatiale sur la palse du site

S1. A) Épaisseur du mollisol mesurée le 10 août 2010. B) Dénivelé. C) épaisseur

de la matière organique. D) Épaisseur de neige inférée. E) Hauteur des arbres. F)

Types de couvert. ............................................................................................... 114

Annexe 21 : Cartes des fonctions CPMV significatives en 2009 et en 2010. Les carrés noirs

représentent des zones d’autocorrélation où l’épaisseur du mollisol est supérieure

à la moyenne et les carrés blancs représentent des zones d’autocorrélation où

l’épaisseur du mollisol est inférieure à la moyenne. La taille des carrés est

proportionnelle au degré d’autocorrélation. L’arrière plan de chaque fonction

CPMV indique l’échelle qui lui a été attribuée. Le gris foncé indique les

fonctions retenues pour l’analyse à grande échelle (zones d’autocorrélation de

plus 20 m de diamètre), le gris pâle pour l’analyse à moyenne échelle (zones

d’autocorrélation d’environ 10 m de diamètre) et le blanc pour l’analyse à fine

échelle (zones d’autocorrélation de moins de 10 m de diamètre). ..................... 118

Annexe 22 : [a] Fraction de la variation de l’épaisseur du mollisol expliquée par les variables

environnementales. [b] Fraction de la variation expliquée conjointement par les

variables environnementales et les fonctions CPMV. [c] Fraction expliquée par

les fonctions CPMV. [a+b+c] Fraction totale de la variation de l’épaisseur du

mollisol expliquée par toutes les variables. Les corrélations significatives sont

xii

indiquées par des astérisques pour les seuils α : 0.001 = ***, 0,01 = **, 0,05 = *.

............................................................................................................................ 120

Annexe 23 : Variables environnementales significativement corrélées au premier axe

canonique pour la variation à grande échelle. Les corrélations significatives sont


............................................................................................................................ 122

Annexe 24 : Variables environnementales significative Les corrélations significatives sont

indiquées par des astérisques pour les seuils α : 0.001 = ***, 0,01 = **,

0,05 = *.ment corrélées au premier axe canonique pour la variation à moyenne

échelle. ................................................................................................................ 122


canonique pour la variation à fine échelle. Les corrélations significatives sont


............................................................................................................................ 122

Annexe 26 : Variables environnementales significativement corrélées à la structure spatiale

de l’épaisseur du mollisol pour toutes les dates de mesures. Valeurs obtenues par

les régressions de l’axe canonique significatif sur le tableau des variables

environnementales. Les corrélations significatives sont indiquées par des

astérisques pour les seuils α : 0.001 = ***, 0,01 = **, 0,05 = *. ....................... 123

1

Introduction

Le pergélisol est défini comme tout dépôt terrestre minéral ou organique ou roche dont la

température est inférieure à 0 °C pendant au moins deux années consécutives (Washburn

1979, French 2007). Au-dessus de la limite supérieure du pergélisol se trouve une couche

soumise au cycle annuel de gel-dégel appelée mollisol ou couche active (Hamelin et Cook

1967, Washburn 1979, Payette 2001). On appelle période-zéro le moment, à l’automne et

parfois au printemps, où la température du sol demeure près de 0 °C en raison du temps

nécessaire à la perte de chaleur latente de l’eau lors du gel et du dégel (Harris et al. 1988,

Outcalt et al. 1990, French 2007). Puisque le climat est le principal facteur déterminant la

répartition du pergélisol, la superficie des zones pergelées et l’épaisseur du pergélisol

augmentent avec la latitude et l’altitude (Washburn 1979, Harris et al. 1988, Payette 2001,

Ling et Zhang 2007). La température moyenne annuelle (TMA) maximale pour la

formation et le maintien du pergélisol est de 0 °C à la surface du sol (Washburn 1979,

Payette 2001). Environ un tiers de la surface terrestre de la péninsule du Québec-Labrador

est occupée par du pergélisol (Figure 1). La région couverte par le pergélisol est subdivisée

en trois zones, soit la zone de pergélisol continu, la zone de pergélisol discontinu et la zone

de pergélisol sporadique (Allard et Séguin 1987a, Harris et al. 1988, Payette 2001, French

2007). Le pergélisol discontinu se trouve dans les régions où la TMA de l’air se situe entre

-1 et -7 °C (Allard et Séguin 1987a).

Le terme palse, d’origine finnoise, désigne une butte de tourbe s’élevant au-dessus de la

surface d’une tourbière et possédant un noyau de glace (Seppälä 1972). On définit

également les palses comme des buttes de pergélisol composées de couches de glace de

ségrégation dans la tourbe ou en alternance avec des couches de sol minéral (Harris et al.

1988). La glace de ségrégation se forme par cryosuccion. Dans les sols de texture fine

comme les argiles et les limons qui sont saturés en eau, la succion de l’eau vers le front de

gel favorise la formation de lentilles de glace (Burt et Williams 1976, Seppälä 1982). Les

palses sont abondantes dans la zone de pergélisol discontinu (Figure 1) (Zoltai et Tarnocai

1975, Seppälä 1982, Washburn 1983, Payette 2001). Elles ont un diamètre de moins de

100 m, mesurent de 1 à 7 m de hauteur et peuvent atteindre une hauteur de 10 m dans la

région de la rivière Boniface, située dans la toundra forestière au Québec subarctique

2

(Payette 2001). Dans cette région, l’épaisseur du pergélisol sous les palses est de 19 à 21 m

(Allard et Rousseau 1999). Les plateaux palsiques sont des formes semblables à des palses,

mais elles ne dépassent pas 1,2 m de hauteur et ont un diamètre de plus de 100 m (Zoltai

1972, Payette 2001). Dans le cadre de la présente étude, les palses et les plateaux palsiques

ne seront pas distingués, à cause de leur grande similarité (Payette et al. 1976, Payette

2001, Cyr et Payette 2010). Les palses sont généralement couvertes d’une couche de tourbe

et la glace se forme dans le sol jusque dans les horizons minéraux de texture fine (Zoltai

1972, Seppälä 1982). La hauteur maximale des palses dépend du soulèvement gélival dans

le sol minéral, qui est plus favorable à la formation des lentilles de glace de ségrégation que

la tourbe (Zoltai 1972, Seppälä 1986, Allard et Rousseau 1999). Les palses minérales, aussi

appelées lithalses, sont des buttes formées par les mêmes processus que les palses, mais ne

possèdent pas de couverture tourbeuse (Harris et al. 1988, Payette 2001, Calmels et al.

2008).

Une palse se forme lorsque, sous certaines conditions climatiques et édaphiques, le sol gèle

assez profondément pour qu’il ne dégèle pas complètement au cours de l’été suivant. Si ces

conditions se répètent au cours de plusieurs hivers consécutifs, une palse naissante est

soulevée par la formation de lentilles de glace de ségrégation dans le sol (Seppälä 1982).

Certaines conditions climatiques telles qu’une TMA inférieure à -1 °C, une température

moyenne inférieure à 0 °C pendant au moins 200 jours par année et moins de 500 mm de

précipitations par année sont nécessaires pour la formation et le maintien du pergélisol.

D’autres facteurs locaux comme l’épaisseur de tourbe, l’épaisseur de neige, le drainage et

la végétation modifient le régime thermique du sol (Seppälä 1982, Washburn 1983, Seppälä

1986, Payette 2001, French 2007). Selon Fries et Bergström (1910 in Seppälä 1986),

l’épaisseur de la neige serait le principal facteur provoquant la formation et la dégradation

des palses. Les milieux exposés où le vent balaie la neige sont propices à une plus grande

pénétration du froid dans le sol durant l’hiver. La végétation joue un rôle important dans la

dynamique des palses les plus méridionales où un changement de la végétation peut induire

la formation de palses (Zoltai 1972). Par exemple, le passage d’un couvert de sphaignes

vers un couvert de lichens augmente l’albédo et contribue à abaisser la température du sol.

Les conditions climatiques liées à la dégradation des palses sont des hivers doux et neigeux,

des étés pluvieux, ainsi qu’une TMA élevée (Sollid et Sørbel 1998, Luoto et al. 2004). La

3

formation de nouvelles palses dans le contexte actuel de réchauffement climatique semble

peu probable. Pourtant, des palses formées au cours du dernier quart du XXe siècle ont été

découvertes dans la région de la rivière Boniface au Québec (Allard et Rousseau 1999).

Figure 1 : Région d’étude (étoile rouge) et répartition du pergélisol au Québec-Labrador.

A : zone de pergélisol continu. B : zone de pergélisol discontinu, B1 : plus de 50 % de la

surface est sous régime pergélisolique, B2 : moins de 50 % de la surface est sous régime

pergélisolique, B3 : aire de concentration majeure de buttes et de plateaux cryogènes formés

dans les limons argileux laissés par la mer de Tyrrell. C : zone de pergélisol sporadique où

moins de 2 % de la surface est sous régime pergélisolique. D : zone de gélisol annuel. Les

monts Otish (1), les monts Groulx (2), les monts Chic-Choc (3) et le mont du lac des

Cygnes (4) forment des enclaves de pergélisol de haut sommet (mise à jour de Payette

(2001) de la carte dressée par Allard et Séguin (1987a)).

Le type de dépôt de surface modifie les conditions thermiques du pergélisol. La matière

organique, plus précisément la tourbe de sphaigne, isole le pergélisol de la chaleur estivale.

La tourbe sèche a une conductivité thermique très faible, semblable à celle de la neige

fraîchement tombée. La tourbe saturée en eau a une conductivité thermique 10 fois plus

4

élevée. Une fois gelée, elle atteint une conductivité thermique encore plus grande qui se

rapproche de celle de la glace (Brown 1963, French 2007). La formation et la répartition du

pergélisol sont aussi liées au drainage et à la teneur en eau du sol (Brown 1978, Ling et

Zhang 2003, Burn et Kokelj 2009). Ainsi, la tourbe réduit la pénétration de la chaleur en

été, tout en permettant au sol de se refroidir davantage en hiver (Brown 1963, Seppälä

1982, Kanigan et al. 2009). Les formes périglaciaires les plus méridionales se trouvent

souvent dans les tourbières où le pergélisol peut se maintenir malgré une TMA supérieure à

0 °C (Payette 2001, French 2007). Il est également à noter que la conductivité thermique

des matériaux grossiers est presque deux fois plus grande que celle des limons (French

2007).

La neige, surtout fraichement tombée au sol, a une conductivité thermique très faible et, par

conséquent, empêche la perte de chaleur latente du sol pendant l’hiver (French 2007). La

répartition de la neige au sol dépend, entre autres, du relief, de la végétation et de

l’exposition aux vents dominants (Payette et al. 1976). La durée de la période

d’enneigement et le régime de précipitations nivales influencent le régime thermique du

pergélisol. Un couvert de neige épais et de faible densité en automne et en hiver limite la

pénétration du gel saisonnier dans le sol (Burn et Kokelj 2009). Par contre, une fonte

tardive de la neige retarde le réchauffement du sol, ce qui favorise le maintien du pergélisol

(Yi et al. 2007). Cet effet de la neige sur le pergélisol est marqué dans la zone de pergélisol

discontinu, particulièrement à l’est de la baie d’Hudson, puisque les précipitations nivales y

sont plus importantes que dans la zone de pergélisol continu (French 2007). L’épaisseur de

neige maximale pouvant limiter la formation et le maintien du pergélisol varie dans

l’espace et dans le temps : 75-80 cm dans la région de Schefferville (Nicholson 1979), 60

cm dans la région des rivières Sheldrake et Nastapoca (Allard et Séguin 1987b) et 50 cm

dans la région d’Umiujaq (Ménard et al. 1998).

En Sibérie et en Amérique du Nord, environ la moitié de la superficie occupée par le

pergélisol est colonisée par les arbres, surtout dans la zone de pergélisol discontinu (Zoltai

1972, Payette et al. 1976, Van Cleve et al. 1990, Osterkamp et al. 2000, Yoshikawa et al.

2003, French 2007). Le type de végétation définit en grande partie l’albédo. Par exemple,

l’albédo de la toundra est plus élevé que celui de la forêt coniférienne (Burn et Kokelj

5

2009). Cependant, cette différence d’albédo semble compensée par l’ombre induite par le

couvert forestier qui réduit la radiation solaire incidente au sol. En forêt, la température du

sol demeure plus basse en été, puisque les arbres diminuent la radiation solaire atteignant le

sol (Zoltai et Tarnocai 1971, Dingman et Koutz 1974, Payette et al. 1976, Rouse 1984,

Bonan et Shugart 1989). L’ombre ainsi créée peut entraîner une diminution de 3 ºC de la

température des sols forestiers par rapport à celle des milieux ouverts en été. De plus,

l’épaisseur du mollisol semble plus mince dans les zones où la densité du couvert forestier

est plus importante, alors que le mollisol est plus épais dans les trouées (zones dépourvues

de végétation arborescente) colonisées par des arbustes et des lichens (Zoltai et Tarnocai

1971, Chindyaev 1987, Kanigan et al. 2009). En plus de limiter le réchauffement du sol,

l’ombre créée permet la colonisation du sol par les mousses hypnacées, composées à 70%

d’air, lesquelles ont un fort potentiel isolant (Yoshikawa et al. 2003, French 2007,

O'Donnell et al. 2009, Blok et al. 2011). Les arbres freinent la vitesse du vent, ce qui limite

les échanges de chaleur entre le sol et l’air (Zoltai 1972, Bonan et Shugart 1989, Yi et al.

2007).

La présence des arbres modifie la répartition de la neige. Un couvert forestier dense tel que

trouvé dans les forêts du nord du Manitoba intercepte les précipitations, ce qui permet de

maintenir un couvert nival mince. Le gel peut alors pénétrer plus profondément dans le sol

au cours de l’hiver (Zoltai et Tarnocai 1971, Zoltai 1972). Cyr et Payette (2010) ont noté

que les palses les plus densément boisées de la région de la rivière Boniface, dans le nord

du Québec, sont également celles qui ont le couvert nival inféré le plus épais. Les forêts de

cette région ne sont pas aussi denses que celles du nord du Manitoba. Dans les forêts

ouvertes et dans les trouées, l’accumulation de neige est importante, puisque le vent y est

ralenti et la neige piégée (Payette et al. 1985, Allard et Séguin 1987b, Kanigan et al. 2009).

Dans de tels cas, un couvert forestier plus ouvert limite les échanges thermiques entre l’air

et le sol, puisque les arbres piègent la neige, et permet le maintien d’une température du sol

plus élevée (Roche et Allard 1996).

Les relations existant entre le climat, le sol, la végétation, la neige et le pergélisol,

notamment les variations de l’épaisseur du mollisol, sont complexes et elles sont variables

dans le temps et l’espace (French 2007). L’épaisseur du mollisol varie localement et est

6

influencée, entre autres, par l’épaisseur de neige, les propriétés du sol, le drainage et le type

de végétation (Nelson et al. 1998, Nelson et al. 1999, Shiklomanov et Nelson 2002, Wright

et al. 2009). Ainsi, le mollisol devrait être plus épais en bordure des palses, dans les

dépressions où la neige et l’humidité s’accumulent et près des mares de thermokarst. Des

analyses spatiales précises sont nécessaires pour mieux comprendre les causes des

variations de l’épaisseur du mollisol et de la température du sol à l’intérieur et entre les

sites (Hinkel et Nelson 2003, Wright et al. 2009).

La majorité des forêts des zones de pergélisol en Amérique du Nord et en Sibérie sont

situées sur des terrains relativement plats possédant une microtopographie de buttes et de

dépressions (Cyr et Payette 2010). À notre connaissance, des palses boisées se trouvent

uniquement en Amérique du Nord. Elles sont absentes en Scandinavie et en Finlande et on

ne sait pas si les « tourbières boisées pergélisolées » trouvées en Sibérie correspondent à

des palses boisées (Botch et Masing 1983, Cyr et Payette 2010). Les seules études portant

sur la dynamique et l’origine de ces palses ont été faites en Amérique du Nord (Zoltai et

Tarnocai 1971, Zoltai 1972, Cyr et Payette 2010, Quinton et al. 2011). On connaît encore

relativement mal la dynamique actuelle et les variations du régime thermique dans le temps

et dans l’espace des palses boisées. La formation des palses boisées dans la région de la

rivière Boniface, au Québec subarctique, s’est effectuée principalement au cours de deux

périodes de refroidissement au Québec subarctique, soit entre 1500 et 1000 BP et entre 650

et 200 BP (Couillard et Payette 1985, Cyr et Payette 2010). Dans certains cas, le couvert

forestier est nécessaire à l’aggradation et au maintien du pergélisol des palses et des

plateaux palsiques (Zoltai et Tarnocai 1971, Zoltai 1972), alors que dans d’autres cas, le

couvert forestier induit la dégradation du pergélisol (Laberge et Payette 1995, Worsley et

al. 1995, Lloyd et al. 2003). Les palses boisées et les palses non boisées de la région de la

rivière Boniface se maintiennent depuis plusieurs centaines d’années au gré des épisodes de

refroidissement et de réchauffement (Cyr et Payette 2010).

Un modèle conceptuel a été élaboré afin de schématiser l’épaisseur du mollisol et la

température du sol sur les palses selon le type de couvert végétal (Figure 2). D’abord,

l’épaisseur du mollisol et la température du sol devraient toujours être plus faibles en

présence d’une épaisse couche de matière organique et plus élevés en son absence. Les

7

conditions microclimatiques prévalant sur les palses boisées devraient différer de celles des

palses non boisées. Les palses non boisées sont couvertes principalement par des arbustes

comme le bouleau glanduleux (Betula glandulosa Michx.), des plantes herbacées, des

mousses, des lichens et du sol nu. Le couvert nival devrait y être assez mince, puisque le

vent y balaie la neige. Ainsi, la température du sol en hiver devrait être basse, alors qu’en

été le faible ombrage procuré par les arbustes induirait des températures du sol plus élevées

et un mollisol épais. Sur une palse boisée à couvert forestier très dense (pessière à

mousses), les arbres interceptent la neige. Le couvert nival devrait y être très mince et la

température du sol en hiver très basse. En été, l’ombre procurée par les arbres favoriserait

le maintien de températures basses et d’un très mince mollisol. Sur une palse boisée à faible

couvert forestier (pessière à lichens), l’accumulation de neige devrait être plus importante

qu’en forêt fermée; ainsi la température du sol en hiver devrait être une peu plus élevée. En

été, l’ombrage créé par les arbres, bien que moins nombreux qu’en forêt fermée, devrait

favoriser une température du sol basse et un mollisol mince. C’est dans les trouées et dans

les dépressions topographiques humides que le couvert de neige devrait être le plus épais.

La température du sol en hiver devrait demeurer assez élevée sous ces deux types de

couvert. En été, le couvert arbustif des ouvertures permet de maintenir la température du sol

plus basse que dans les dépressions colonisées par des sphaignes et un mollisol moins

épais. Cependant, c’est sous ces deux types de couvert que la température du sol en été

devrait être la plus élevée et l’épaisseur du mollisol plus grande. De plus, la présence d’une

couche de matière organique épaisse devrait permettre le maintien d’un mollisol plus mince

et de températures du sol plus basses en été.

8

Figure 2 : Épaisseur de neige (gris), épaisseur maximale du mollisol (ligne pointillée) et

température du sol en été (symboles noirs) et en hiver (symboles gris) prédites en fonction

de la végétation. Les « + » indiquent une température du sol plus élevée et les « - » une

température du sol plus basse.

9

Objectifs

L’objectif principal de cette étude est de déterminer l’influence du couvert forestier sur le

pergélisol des palses boisées au Québec subarctique et de développer un modèle de leur

régime thermique. L’étude vise de manière particulière à (1) décrire les palses boisées et les

palses non boisées de la région de la rivière Boniface, (2) comparer l’épaisseur du mollisol

et la température du sol en fonction de variables environnementales, (3) comparer

l’influence des conditions climatiques annuelles sur le mollisol et la température du sol,

(4) expliquer les variations de la température du sol en fonction de la température de l’air et

de variables environnementales et (5) vérifier la répartition spatiale de l’épaisseur du

mollisol sur une palse et les variables environnementales qui y sont associées. Un suivi de

l’épaisseur du mollisol et de la température du sol a été effectué et un modèle du régime

thermique des palses a été conçu à l’aide de données quantitatives, qualitatives et spatiales.

Les variables environnementales étudiées sont l’épaisseur de la matière organique, le type

de végétation et l’épaisseur de neige. Afin d’atteindre ces objectifs, six palses boisées et

cinq palses non boisées ont été étudiées.

10

Méthodes

Région d’étude

La région d’étude est située aux abords de la rivière Boniface (57°45’ N, 76°00’ O), à

30 km à l’est de la côte de la baie d’Hudson. La station météorologique fédérale la plus près

de Boniface se trouve à Inukjuak, à environ 130 km au nord-ouest de cette région (58° 28’

N, 78° 05’ O) (Figure 1). La TMA à cette station a été de -7 °C entre 1971 et 2000. Le mois

le plus froid est février avec une température moyenne de -25,8 °C et le mois le plus chaud

est juillet avec une température moyenne de 9,4 °C. Les précipitations annuelles sont

d’environ 460 mm, dont 45 % tombent sous forme de neige (Environnement Canada 2012).

Les données climatiques de cette station météorologique sont représentatives des conditions

climatiques de la région de la rivière Boniface (Wang et al. 2001). Deux stations

météorologiques sont installées à Boniface en milieu forestier et en milieu toundrique et

enregistrent des données depuis 1988. Entre 1988 et 2008, la TMA des deux stations a été

de -5,2 °C. Le mois le plus froid est février avec une moyenne de -25,1 °C et le mois le plus

chaud est juillet avec une moyenne de 12,7 °C.

La région de la rivière Boniface fait partie de la toundra forestière et est située à environ

10 km au sud de la limite nordique des arbres. L’épinette noire est l’espèce arborescente

dominante et le bouleau glanduleux domine la strate arbustive (Vallée et Payette 2007).

Depuis le dernier millénaire, une détérioration climatique accompagnée de feux fréquents a

résulté en une présence de l’épinette noire restreinte aux vallées humides et protégées.

Ainsi, les sommets des collines présentent une végétation de toundra dominée par les

lichens et les krummholz, alors que les vallées renferment des îlots de forêt (Arseneault et

Payette 1997).

La physiographie de la région d’étude est caractérisée par une alternance de plateaux, de

basses collines et de vallées dont l’altitude varie entre 100 m et 250 m au-dessus du niveau

moyen de la mer. Cette région est située sur le bouclier canadien, lequel est caractérisé

principalement par des affleurements granito-gneissiques d’âge précambrien (Allard et

Rousseau 1999, Bhiry et al. 2007). Dans cette région, la déglaciation a été suivie par la

transgression marine de la mer de Tyrrell vers 6 500 ans étal. BP (Bhiry et al. 2007). Ces

11

événements ont laissé des marques caractéristiques telles que de nombreux drumlins

orientés E-O, des moraines de De Geer, des plages soulevées sur les pentes des collines,

ainsi que des dépôts de sédiments fins dans les vallées et les dépressions (Allard et Séguin

1985, Allard et Rousseau 1999).

La région de la rivière Boniface fait partie de la zone de pergélisol discontinu (Figure 1); le

pergélisol se trouve d’ailleurs dans 50 % des sites, surtout dans les tourbières

minérotrophes (Vallée et Payette 2007). Puisque les dépôts argileux laissés par la mer de

Tyrrell sont favorables à la formation de buttes cryogènes, la région B3 (Figure 1) dont fait

partie la région de la rivière Boniface présente une grande abondance de palses organiques

et minérales (Payette 2001). Les palses de la région sont généralement de forme circulaire,

ont des diamètres de 20 à 70 m et mesurent entre 2 et 6 m de hauteur. Les vallées dans

lesquelles se forment les palses sont généralement assez étroites, ce qui explique la

répartition des palses sous forme de « chapelets » pouvant parfois atteindre 1 km de

longueur (Figure 3). Les plateaux palsiques se trouvent dans des milieux plus ouverts

(Allard et Rousseau 1999).

Figure 3 : Palses dans une vallée de la région de la rivière Boniface.

Choix des sites

L’examen des images satellitaires de juillet 2008 (Worldview-1) et des photographies

aériennes prises en juillet 1957 (1 : 40 000) de la région de la rivière Boniface ont servi à

repérer les champs de palses sur une section d’environ 10 km de longueur et 2 km de

largeur. Une validation sur le terrain en 2009 et 2010 a permis de sélectionner 11 palses et

12

plateaux palsiques en fonction de leur accessibilité et afin de représenter des palses

organiques boisées, des palses organiques non boisées, des palses minérales boisées et des

palses minérales non boisées. Sur chacune de ces palses, un nombre variable de points

d’échantillonnage (stations) a été placé en fonction de la taille de la palse et de

l’homogénéité de la végétation, pour un total de 35 stations d’échantillonnage. Une des

palses étudiées (site S1) a été affectée par un feu en l’an 1750. Ce feu a brûlé seulement une

partie du couvert forestier de la palse, laissant une limite franche entre la partie brûlée et la

partie épargnée. Cette situation permet d’évaluer plus directement l’influence des arbres sur

le pergélisol. Une autre palse (site S6) a été formée récemment, probablement au cours des

années 1950 à 1970 alors que le climat dans cette région était plus froid et sec (Payette et

Delwaide 1991).

Variables étudiées

Suivi de l’épaisseur du mollisol

Afin d’évaluer l’impact du couvert forestier sur le mollisol, un suivi de son épaisseur dans

tous les sites a été effectué tous les 3 à 8 jours, de la fin juin à la mi-août en 2009, 2010 et

2011. Des mesures ponctuelles ont été prises en octobre 2009 et 2010. À chaque station,

deux mesures étaient prises à l’aide d’une tige de métal graduée enfoncée dans le sol

jusqu’à l’atteinte d’une résistance. La profondeur de cette résistance correspond à la

position du plafond du pergélisol (Mackay 1977, Nelson et al. 1998).

Les données d’épaisseur du mollisol des trois années d’échantillonnage ont été modélisées

grâce à l’équation de Stefan (1890 in Hinkel et Nicholas 1995b). Cette équation permet

d’estimer l’épaisseur du mollisol en fonction du temps. L’utilisation d’une version

simplifiée de cette équation [1] permet de calculer l’épaisseur du mollisol en utilisant

seulement le nombre de degrés jours cumulés de fonte, soit la somme des moyennes

quotidiennes de températures positives de l’air (Hinkel et Nicholas 1995, Nicholas et

Hinkel 1996).

13

Des régressions ont été effectuées dans le logiciel R (R Development Core Team 2009) afin

de déterminer la pente et l’ordonnée à l’origine de la fonction pour chacune des 35 stations

d’échantillonnage pour les trois années de mesures. Comme on suppose nulle la profondeur

de dégel avant que la température de l’air ne dépasse 0 °C, la valeur maximale pouvant être

atteinte par l’ordonnée à l’origine était 0.

Suivi de la température du sol

Dix thermomètres (Hobo U23-003, HOBOware®, ± 0,2 °C à 25 °C) ont été placés dans des

stations caractérisées par un sol organique ou minéral et par des types de couvert tels

qu’une pessière, une trouée, une arbustaie ou un sol nu. Les sondes thermiques ont été

installées à 50 cm et à 100 cm de profondeur dans le sol. La température a été enregistrée

simultanément toutes les deux heures, de la fin août 2009 à la fin août 2011. Deux

thermomètres ont été endommagés ce qui a interrompu la prise de données dans les palses

des sites S3 et S6.

Caractérisation des stations

Le type de sol et le type de couvert ont été déterminés à chacune des 35 stations

d’échantillonnage. Un profil de sol a été creusé afin de déterminer l’épaisseur de l’horizon

organique, l’épaisseur du dépôt sableux et la profondeur des dépôts argileux. Un relevé de

végétation a été réalisé selon la méthode de la ligne intercepte dans un quadrat de 1 m2

(Mueller-Dombois et Ellenberg 1974). Pour ce faire, la végétation a été divisée en groupes

fonctionnels : arbres, arbustes, éricacées, mousses, lichens, sphaignes, litière et sol nu. La

hauteur moyenne des arbres a aussi été mesurée dans un rayon de 1,5 m autour des stations.

Pour des raisons logistiques et de qualité de l’instrumentation disponible, il n’a pas été

possible de procéder au suivi de l’humidité du sol.

[1]

où

Z = épaisseur du mollisol

DJC+ = degrés jours cumulés positifs de l’air

a = pente de la relation (taux de dégel du sol)

b = ordonnée à l’origine

Z a (DJC) b

14

Température de l’air

La température de l’air a été enregistrée dans les sites S1, S2 et S6 à une hauteur moyenne

de 180 cm, soit au-dessus du couvert de neige (HOBOware®, ± 0,47 °C à 25 °C). Les

mesures ont été prises simultanément à chaque deux heures entre la fin août 2009 et la fin

août 2011. Les données manquantes ont été comblées à l’aide des bases de données de la

station météorologique d’Inukjuak (Environnement Canada 2012).

Couvert nival

Deux méthodes ont été employées pour caractériser le couvert nival. La première permet

d’inférer l’épaisseur moyenne de la neige en mesurant la hauteur des premières branches

d’épinette noire sur lesquelles on observe un changement de couleur des aiguilles. La neige

et les cristaux de glace transportés par le vent endommagent les aiguilles et les méristèmes

apicaux. Les aiguilles protégées par la neige sont donc d’une couleur plus foncée que celles

exposées au vent pendant l’hiver (Lavoie et Payette 1992). Cette méthode est utilisée pour

mesurer l’épaisseur de neige dans toutes les stations. Des mesures de l’épaisseur de neige

ont été prises sur le terrain les 18 et 19 mars 2010 afin de valider ces estimations. La

deuxième méthode a été utilisée sur le site S1. Ce site a été choisi à cause de sa

configuration particulière permettant d’observer à la fois une palse boisée et une palse non

boisée. Un suivi de l’évolution du couvert nival, des premières chutes de neige à la fonte au

printemps, a été réalisé entre 2009 et 2011. Pour ce faire, un appareil photo relié à un

déclencheur automatisé (DigiSnap 2000, Harbortronics®) et alimenté par un panneau

solaire de 30 W a été installé dans une boîte étanche portée par un trépied. Le système a été

configuré pour prendre une photographie du site tous les jours vers midi. Quatre tiges

graduées à tous les 20 cm et servant d’échelle ont été installées sur la palse boisée et sur la

palse non boisée, afin de mesurer l’épaisseur de neige sur les photographies (Figure 4).

Cartographie

Toutes les palses ont été cartographiées à l’aide d’une station totale au laser T1010 et

TC805 (Leica Geosystems ©) afin de caractériser la topographie. Les palses S2 à S11 ont

été cartographiées à l’aide de deux transects perpendiculaires. Le long de chacun de ces

transects, l’épaisseur du mollisol a été mesurée tous les 5 m dans la dernière semaine du

15

mois de juillet 2010. La hauteur des arbres et arbustes ont aussi été notées à ces points. Une

régression linéaire a été effectuée entre la surface des palses (valeur transformée en log10) et

la hauteur des palses à l’aide du logiciel R (R Development Core Team 2009).

La palse du site S1 comprend des secteurs de sol minéral et de sol tourbeux, de même

qu’un secteur boisé et un secteur non boisé, ce qui donne un éventail représentatif des

palses de la région (Figure 4). Cette situation permet d’évaluer plus directement l’influence

du couvert forestier sur le pergélisol. La palse du site S1 a été cartographiée au cours de

l’été 2009 à l’aide d’une station totale (Leica T1010) afin de préciser la position

géographique de chacun des points en trois dimensions. Pour ce faire, 32 transects orientés

nord-sud et espacés d’environ 5 m ont été positionnés sur la palse. Une station

d’échantillonnage a été installée tous les 10 m sur les transects, pour un total de 233

stations (Figure 4).

Sur la palse du site S1, l’épaisseur du mollisol a été mesurée deux fois à chaque station au

cours de l’été 2009 (10 juillet et 9 août) et trois fois au cours de l’été 2010 (28 juin, 24

juillet et 10 août). Les variables environnementales mesurées à chaque station sont le

dénivelé (l’élévation par rapport au niveau de base de la palse), la hauteur des arbres,

l’épaisseur de neige inférée, l’épaisseur de la matière organique, la distance à la mare la

plus proche, la distance à la bordure de la palse, un indice de buttes et de dépressions et le

type de végétation (Tableau 1). La distance de chaque station à la bordure de la palse et à la

mare la plus près a été calculée à l’aide du logiciel ArcGIS (ESRI ® 2008). Pour obtenir

l’indice de buttes et de dépressions, une régression quadratique a été appliquée à chaque

transect afin d’obtenir une courbe moyenne de la topographie de la palse. L’écart entre la

valeur réelle du dénivelé et la valeur prédite a été utilisé pour donner un indice de buttes et

de dépressions. Les valeurs négatives correspondent à des dépressions, alors que les valeurs

positives correspondent à des buttes. Les types de végétation ont été déterminés à l’aide des

relevés de végétation effectués à chaque station selon la méthode de la ligne intercepte au

sein d’un quadrat de 1 m2 (Mueller-Dombois et Ellenberg 1974). La multicolinéarité entre

les différentes variables explicatives a été vérifiée.

16

Figure 4 : A) Palse du site S1 sur l’image satellitaire de 2008 (Worldview-1). Les points

rouges représentent les 233 stations échantillonnées servant à l’analyse spatiale de

l’épaisseur du mollisol. Le trait noir représente la bordure de la palse. Le trait pointillé

jaune représente la limite du feu de 1750 sur la palse et la section non boisée de la palse. La

position de l’appareil photo est représentée par une étoile et les tiges graduées par des croix.

B) Exemple de photo prise sur laquelle les quatre tiges graduées sont visibles dans les

cercles rouges.

A)

B)

17

Tableau 1 : Variables environnementales mesurées aux fins de l’analyse spatiale.

Variable Unité Description Transformation

Élévation m Dénivelé de la station par rapport à la

base de la palse. -

Épaisseur de neige

inférée

m Épaisseur moyenne de neige inférée

mesurée à partir de l’abrasion des

aiguilles de l’épinette noire.

-

Hauteur des arbres m Hauteur moyenne des arbres autour de la

station. -

Épaisseur de la matière

organique

cm épaisseur de la matière organique

(tourbe) mesurée. Racine carrée

Distance de la mare la

plus proche

m Distance de la mare la plus proche de la

station mesurée à l’aide du logiciel

ArcGIS.

Racine carrée

Distance à la bordure de

la palse

m Distance à la bordure de la palse

mesurée à l’aide du logiciel ArcGIS. Racine carrée

Topographie - Indice de buttes et de dépressions. -

Pessière à mousses 1/0 Présence/absence de ce type de couvert. -

Pessière à lichens 1/0 Présence/absence de ce type de couvert. -

Arbustes 1/0 Présence/absence de ce type de couvert. -

Sol nu 1/0 Présence/absence de ce type de couvert. -

Analyses statistiques

Types de couvert

Des types de couvert ont été définis chez les 35 stations d’échantillonnage réparties sur les

11 palses et chez les 233 stations d’échantillonnage de la palse S1. La méthode de

groupement par les k centroïdes (K-means) a été utilisée à cause de sa structure non

hiérarchique et de la possibilité de déterminer objectivement le nombre de groupes optimal.

L’algorithme de cette méthode utilise la distance euclidienne, laquelle n’est pas appropriée

dans le cas des tableaux d’abondance d’espèces à cause du problème du double zéro

(Legendre et Legendre 1998). Avant de procéder au groupement, une transformation de

Hellinger effectuée sur les données des relevés de végétation a permis de résoudre ce

problème (Legendre et Gallagher 2001). Le groupement K-means a été réalisé à l’aide du

logiciel R (R Development Core Team 2009), en utilisant la fonction cascadeKM() de la

bibliothèque vegan (Oksanen et al. 2008). Afin d’éviter le problème des minima locaux,

100 itérations ont été sélectionnées lors de l’analyse (Legendre et Legendre 1998). Le

critère d’arrêt choisi permettant de déterminer le nombre de groupes optimal est l’indice de

18

Calinski-Harabasz (statistique F) (Milligan et Cooper 1985). Des partitions de deux à dix

groupes ont été testées pour déterminer le nombre de groupes optimal.

Données climatiques

Afin de vérifier si la température de l’air en 2009, 2010 et 2011 a été significativement

différente, une analyse de variance a été réalisée à l’aide du logiciel R

(R Development Core Team 2009). À titre de comparaison, les degrés jours cumulés de

l’air positifs (DJC+ : somme des températures moyennes supérieures à 0 °C) et négatifs

(DJC- : somme des températures moyennes inférieures à 0 °C) ont été calculés, ainsi que le

bilan thermique annuel (somme des DJC+ et des DJC-). Les données de 2009 sont

comprises entre le 1er

septembre 2008 et le 31 août 2009, celles de 2010 entre le 1er

septembre 2009 et le 31 août 2010 et celles de 2011 entre le 1er

septembre 2010 et le 31

août 2011.

Couvert nival

La prise de photos a été interrompue entre octobre 2009 et février 2010, ainsi qu’entre

décembre 2010 et février 2011. Afin d’obtenir une épaisseur de neige à chaque jour malgré

les données manquantes, une modélisation du couvert nival a été réalisée à l’aide du

logiciel MATLAB® (The Mathworks 2010) sur la palse boisée et sur la palse non boisée à

l’aide d’un modèle estimant l’accumulation et la fonte de neige. Ce modèle s’appuie sur la

température de l’air et les précipitations. Comme des mesures de précipitations n’étaient

pas disponibles pour la région de la rivière Boniface, des données ont été extraites à partir

de la banque de données CaPA (Canadian precipitation analysis). Le modèle initial a été

ajusté afin de tenir compte de la redistribution de la neige dans le paysage (Brown et al.

2003, Mahfouf et al. 2007, Fortin et Roy 2011). Afin de déterminer si l’épaisseur de neige

diffère selon le type de couvert, une analyse de variance en procédure mixte a été réalisée à

l’aide du logiciel SAS® (SAS Institute Inc. 2009). Le type de couvert a été considéré

comme un effet fixe et la palse et la station comme des effets aléatoires. L’observation des

graphiques des résidus a permis de vérifier la normalité et l’homogénéité de la variance. Le

critère LSD à p < 0,05 a été utilisé comme seuil de signification.

19

Pluie

Les données de pluviométrie proviennent de la banque de données en ligne de la station

météorologique d’Inukjuak (Environnement Canada 2012). Des mesures de précipitation

ont été prises à l’aide d’un pluviomètre au camp de la rivière Boniface au cours des étés

2010 et 2011, afin de vérifier dans quelle mesure les données d’Inukjuak peuvent être

utilisées.

Mollisol

Trois régressions en procédure mixte ont été effectuées à l’aide du logiciel SAS

(SAS Institute Inc. 2009) afin de vérifier l’influence des facteurs environnementaux sur

l’évolution de l’épaisseur du mollisol. La pente (taux de dégel du sol) et l’ordonnée à

l’origine obtenues suite à la régression par la version simplifiée de l’équation de Stefan [1]

ainsi que l’épaisseur du mollisol maximum ont été sélectionnées comme variables

réponses. Les résultats de la régression de l’ordonnée à l’origine ne seront pas présentés.

L’épaisseur de la matière organique, l’épaisseur de neige et le type de couvert ont été

considérés comme des effets fixes. L’année (2009, 2010 ou 2011), la station

d’échantillonnage et la palse ont été considérés comme des effets aléatoires. La normalité et

l’homogénéité de la variance ont été vérifiées par l’observation des graphiques des résidus.

La pente et l’épaisseur du mollisol maximum ont été transformées à l’aide de la racine

carrée et quelques valeurs extrêmes ont dû être retirées des analyses afin de respecter les

postulats de normalité et d’homoscédasticité. La multicolinéarité des variables a aussi été

vérifiée. Le même tableau a été utilisé pour réaliser les trois analyses. Afin de vérifier si

l’année d’échantillonnage a un effet sur le régime du mollisol, nous avons refait les

régressions en procédure mixte, mais en incluant cette fois l’année dans les effets fixes. Le

critère LSD à p < 0,05 a été utilisé comme seuil de signification.

Température du sol

Deux régressions en procédure mixte ont été effectuées à l’aide du logiciel SAS

(SAS Institute Inc. 2009), afin de vérifier l’influence des facteurs environnementaux sur la

durée de la période-zéro au printemps et à l’automne. La durée de ces périodes est exprimée

en DJC de l’air, ce qui correspond au froid ou à la chaleur nécessaires pour faire geler ou

20

dégeler le sol. Ces variables ont été dénommées « seuil au printemps » et « seuil à

l’automne ». Lorsque le froid ou la chaleur n’ont pas été suffisants pour provoquer le gel ou

le dégel du sol, la valeur maximale des DJC de l’air en été ou en hiver a été utilisée. La

profondeur des thermomètres dans le sol, l’épaisseur de la matière organique, l’épaisseur de

neige, le type de couvert et l’année ont été considérés comme des effets fixes. La

profondeur des thermomètres dans le sol n’a pas été incluse dans les effets aléatoires

puisque c’est une variable continue. La station d’échantillonnage et la palse ont été

considérées comme des effets aléatoires. L’observation des graphiques des résidus a permis

de vérifier la normalité et l’homogénéité de la variance. La multicolinéarité des variables a

aussi été vérifiée. Le critère LSD à p < 0,05 a été utilisé comme seuil de signification.

Six régressions en procédure mixte ont été effectuées à l’aide du logiciel SAS

(SAS Institute Inc. 2009) afin de vérifier l’influence des facteurs environnementaux sur la

température du sol. La température minimale, la température maximale, la température

moyenne, le nombre de degrés jours cumulés de fonte (DJCF), le nombre de degrés jours

cumulés de gel (DJCG) et le bilan thermique annuel (somme des DJCG et DJCF) ont été

sélectionnés en tant que variables réponses de la température du sol. Puisque la température

moyenne et le bilan thermique annuel sont directement corrélés, seuls les résultats de l’une

de ces deux variables seront présentés. La profondeur des thermomètres dans le sol,

l’épaisseur de la matière organique, l’épaisseur de neige et le type de couvert ont été

considérés comme des effets fixes. L’année (2010 ou 2011), la station d’échantillonnage et

la palse ont été considérés comme des effets aléatoires. Étant donné le petit nombre de

répétition et les données manquantes, les effets fixes ont été testés deux à deux (profondeur

des thermomètres dans le sol et une autre variable). La normalité et l’homogénéité de la

variance ont été vérifiées en observant les graphiques des résidus. La multicolinéarité des

variables a aussi été vérifiée. Le même tableau a été utilisé pour réaliser les trois analyses.

Afin de vérifier s’il existe une différence entre les années de mesure et si l’influence des

variables environnementales change en fonction des années, les régressions en procédure

mixte ont été répétées, mais en incluant cette fois l’année ainsi que les interactions entre

l’année et la variable environnementale dans les effets fixes. Le critère LSD à p < 0,05 a été

utilisé comme seuil de signification.

21

Des régressions en modèle autorégressif ont été effectuées afin de vérifier le lien entre la

température du sol à chaque jour et l’épaisseur de neige (en milieu forestier et en milieu

ouvert), l’épaisseur de la matière organique, le type de couvert, la température de l’air et les

DJC de l’air. L’épaisseur de neige au sol utilisée provient des résultats obtenus par la

modélisation du couvert nival. Selon le type de couvert de chaque station, l’épaisseur de

neige en milieu forestier ou en milieu ouvert a été utilisée. Un modèle a été réalisé en

incluant 8 des 10 stations instrumentées à l’aide de thermomètres, puis un modèle par

station a été élaboré. Dans les deux cas, un modèle a été élaboré en utilisant la température

de l’air et un autre modèle a été fait en utilisant les degrés jours cumulés de l’air, afin de

déterminer la variable expliquant le mieux la température du sol. Un modèle autorégressif

et l’indice de Durbin-Watson ont été utilisés puisqu’il y avait une forte dépendance

temporelle entre les observations et que les résidus étaient fortement autocorrélés (Durbin

et Watson 1950). Les délais de la variable réponse utilisés varient entre 39 et 64 selon les

stations. Les tests sont très puissants, puisque le nombre d’observations utilisées est élevé,

ce qui veut dire que les valeurs de p sont sous-estimées. Pour limiter cet effet, les valeurs

du test de t ont été considérées en plus des valeurs de p, afin d’améliorer l’interprétation de

l’effet des variables explicatives sur l’évolution de la température du sol. Le meilleur

modèle expliquant la température du sol (DJC ou température de l’air) a été sélectionné par

la plus petite valeur du critère d’information d’Akaike (AIC) (Akaike 1973).

Cas particuliers

Dans le cadre des analyses concernant l’épaisseur du mollisol et la température du sol,

quelques valeurs extrêmes ont dû être retirées afin de respecter la normalité et

l’homoscédasticité de la variance postulées par les modèles utilisés. Dans les deux cas, les

stations représentant des dépressions à sphaignes (S2-T et S4-D) ont été retirées des

analyses. Dans le cas de l’analyse de température, les données provenant des stations S2-T

et S6-O ont aussi été retirées. Ces trois stations sont caractérisées par des régimes

thermiques différents des autres stations, puisqu’elles se trouvent dans des milieux saturés

en eau. Comme aucune variable relative à l’humidité du sol n’a été mesurée, il était

préférable d’inclure seulement des stations comparables dans les modèles statistiques. La

diminution de la superficie occupée par la palse du site S6 a été évaluée à l’aide de

22

photographies numériques obliques prises entre juillet 2009 et septembre 2011 et du

logiciel de traitement d’image ImageJ (Rasband 2011).

Analyse spatiale

L’analyse de la répartition de l’épaisseur du mollisol sur une palse en fonction de facteurs

environnementaux et spatiaux a été réalisée par une analyse par coordonnées principales de

matrices de voisinage (CPMV) (Borcard et Legendre 2002, Legendre 2005). Les CPMV

sont des fonctions représentant des sous-modèles de l’organisation spatiale du tableau des

variables réponses, dans le cas présent l’épaisseur du mollisol, à différentes échelles. Ces

fonctions sont sélectionnées en utilisant les valeurs des I de Moran qui sont des mesures

d’autocorrélation spatiale (Dray et al. 2006). Les variables réponses utilisées sont les

mesures de l’épaisseur du mollisol prises en 2009 et 2010 dans les 233 stations. Les

mesures de l’été 2010 ont été transformées par racine carrée afin d’améliorer la normalité

des distributions. Les deux années d’échantillonnage ont été analysées indépendamment,

avec la même méthode, puisqu’elles n’étaient pas directement comparables. En effet, la tige

utilisée en 2009 mesurait 130 cm, alors que celle utilisée en 2010 et en 2011 mesurait

300 cm. Les variables environnementales mesurées à chacune des stations ont été incluses

dans l’analyse (Tableau 1). Les types de couvert sont des variables qualitatives qui ont été

recodées à l’aide de variables muettes (0 ou 1 selon la présence ou l’absence du type de

couvert) (Borcard et al. 2004). Une partition de la variation de l’épaisseur du mollisol a été

effectuée afin de déterminer l’importance relative de la structure spatiale de l’épaisseur du

mollisol (fonctions CPMV), de la structure spatiale des variables environnementales et des

variables environnementales (Borcard et Legendre 2002).

Afin d’interpréter les sous-modèles obtenus par les fonctions CPMV, des analyses

canoniques de redondance (ACR) ont été effectuées. Ces analyses ont permis de déterminer

les variables environnementales ayant une influence sur la structure spatiale globale de

l’épaisseur du mollisol aux différentes dates de mesure (Borcard et al. 2004). Afin de

vérifier si l’échelle considérée affecte l’effet des variables environnementales sur la

répartition spatiale de l’épaisseur du mollisol, trois sous-groupes de fonctions CPMV

représentant la variation à grande, moyenne et fine échelles ont été définis à l’aide des

cartes des fonctions sélectionnées (Borcard et al. 2011). De plus, afin de dresser un portrait

23

des variations dans l’influence des variables environnementales sur le mollisol pendant la

saison estivale, nous avons converti les cinq dates auxquelles les mesures de mollisol ont

été prises en 2009 et 2010 en DJC+ de l’air. L’analyse CPMV a été effectuée par la

fonction quickPCNM() de la bibliothèque PCNM sur R (Dray et al. 2006). La partition de la

variation et l’analyse canonique ont été effectuées par les fonctions varpart() et rda() de la

bibliothèque vegan sur R (Oksanen et al. 2008).

24

Résultats

Caractérisation des palses et des stations

Cartographie

Les palses étudiées sont de dimensions variées, la surface occupée allant de 155,53 à

9570,00 m2 et la hauteur allant de 1,11 à 8,72 m (Tableau 2). Il existe une relation linéaire

significative entre la superficie des palses et leur hauteur (p = 0,0005). Ainsi, les palses de

grande superficie sont généralement plus hautes (Figure 5). Les palses les plus hautes sont

également celles qui présentent les versants les plus abrupts et, par conséquent, les versants

les plus propices aux éboulements de blocs de tourbe qui perturbent la surface du sol. La

topographie semble avoir une influence sur l’épaisseur du mollisol à la fin juillet dans tous

les sites. Le mollisol est plus épais dans les dépressions et en bordure des palses. Puisque

les vents dominants en hiver proviennent du sud-ouest, on observe une plus grande

accumulation de neige sur les versants nord et nord-est des palses. Nous n’avons pas

observé de tendances claires, le long des transects, en ce qui concerne la répartition du

degré de pente et l’épaisseur du mollisol en fonction des versants.

Figure 5 : Hauteur des palses (m) en fonction de la surface des palses (log10, m2).

Profils de sol

Les 35 stations échantillonnées se répartissent le long d’un gradient d’épaisseur de matière

organique représentatif de l’ensemble des palses de la région d’étude, passant de stations

25

sur sol minéral à des stations où l’épaisseur de la matière organique est supérieure à 1 m

(Figure 6). Les stations de la palse S6 sont caractérisées par un dépôt de gyttja, suite au

soulèvement du fond d’un lac par la glace de ségrégation. Les stations où la matière

organique est la plus épaisse n’ont pas de dépôt sableux entre la couche de matière

organique et la couche d’argile. Les profils de sol des 35 stations étudiées sont peu

perturbés. Les perturbations du sol sont davantage fréquentes en bordure des palses.

Figure 6 : Profil de sol des 35 stations échantillonnées. La couche de matière organique est

représentée en noir, la gyttja en hachuré, les dépôts sableux en gris pâle et les dépôts

d’argile en gris foncé.

Couvert végétal

Cinq types de couvert ont été définis grâce au partitionnement par les k centroïdes (indice

de Calinski-Harabasz maximum : 15,31). Les types définis en fonction du pourcentage

moyen de recouvrement des groupes fonctionnels de végétation sont respectivement

l’arbustaie, la pessière à mousses, la pessière à lichens, le sol nu et les sphaignes. Ces types

de couvert s’apparentent aux types de végétation utilisés dans le modèle conceptuel

(trouées, palses non boisées, dépressions humides, milieux forestiers et milieux forestiers

ouverts), ainsi qu’à ceux présentés par Zoltai et Tarnocai (1971) et Kanigan et al. (2009)

dans leurs travaux sur les palses et le pergélisol. Les stations définies par les arbustaies ont

26

été divisées en deux groupes, les palses non boisées arbustives (arbustaies) et les trouées

(Tableau 2 et Annexe 2). Puisque seulement 10 stations ont pu être utilisées pour les

analyses de la température du sol, quatre types de couvert ont été considérés : la pessière, la

trouée, l’arbustaie et le sol nu.

27

Tableau 2 : Caractéristiques des palses et des stations étudiées et types de couvert associés

à chaque station d’échantillonnage par le groupement K-means ajustés pour différencier les

palses non boisées arbustives et les trouées.

Palse

Type de

couvert

(palse)

Type de sol Superficie

(m2)

Hauteur

maximale

(m)

Stations

(mollisol)

Type de couvert

(station)

Mesures de

température

du sol

Années

étudiées

S1

Boisé /

Non

boisé

Organique

/ minéral 9570,00 8,72

S1-A Pessière à mousses -

2009-

2011

S1-D Trouée -

S1-K Pessière à lichens -

S1-N1 Pessière à lichens Oui

S1-N2 Trouée Oui

S1-N3 Arbustaie Oui

S1-N4 Arbustaie Oui

S1-O Trouée -

S2 Boisé Organique 3194,05 5,60

S2-A Pessière à mousses Oui

2009-

2011

S2-D Trouée -

S2-K Pessière à lichens -

S2-O Trouée Oui

S2-T Sphaignes Oui

S3 Boisé Minéral 1476,09 5,71 S3-A Pessière à mousses Oui 2009-

2011 S3-O Pessière à lichens -

S4 Boisé Organique 723,31 2,19


2009-

2011

S4-D Sphaignes -

S4-K Pessière à mousses -

S4-O Pessière à lichens -

S5 Non

boisé Organique 1764,24 4,34

S5-D Sol nu - 2009-

2011 S5-K Pessière à lichens -

S5-O Arbustaie -

S6 Non

boisé Minéral 155,53 1,11

S6-O Arbustaie Oui 2009-

2011 S6-T Sol nu -

S7 Non

boisé Minéral 388,35 2,12 S7-O Arbustaie Oui

2010-

2011

S8 +/-


S8-A Pessière à mousses - 2010-

2011 S8-K Pessière à lichens -

S8-O Sol nu -

S9 Boisé Organique

/ minéral 2101,61

3,31


2010-

2011

S9-AM Pessière à mousses -

S9-AO Pessière à mousses -

S9-O Pessière à lichens -

S10 Non


S10-D Arbustaie - 2010-

2011 S10-O Pessière à lichens -

S11 +/-

boisé Organique 481,51 4,13 S11-K Pessière à lichens -

2010-

2011

28

Conditions climatiques

Température de l’air

Les températures journalières moyennes enregistrées dans la région de la rivière Boniface

ont varié selon l’année (p = 0,03) (Annexes 3 et 4). La TMA a été la plus élevée en 2010,

soit -2,57 °C, alors que la TMA en 2009 a été la plus froide (-5,81 °C) et se rapproche de la

TMA à long terme des stations météorologiques d’Inukjuak (-7 °C) (Environnement

Canada 2012) et celles des stations météorologiques de la rivière Boniface (-5,88 °C)

(Tableau 3). En 2010, le nombre de degrés jours cumulés au dessus de 0 °C (DJC+) a été le

plus élevé et le nombre de degrés jours cumulés sous 0 °C (DJC-) a été le plus bas. Le

printemps 2010 a été hâtif, soit un mois plus tôt qu’en 2009 et en 2011 (Figure 7 et Tableau

3). L’année 2009 est celle où le nombre de DJC+ a été le plus bas et où le nombre de DJC-

a été le plus élevé. Le début de l’hiver 2011 a été relativement chaud en comparaison avec

celui les deux autres années, mais les températures se sont abaissées fortement à partir du

mois de février (Figure 7 et Tableau 3). En bref, si on compare le bilan thermique des trois

années, 2009 fut l’année la plus froide et 2010 l’année la plus chaude.

29

Figure 7 : Évolution du nombre de degrés jours cumulés de 2009 à 2011. Le trait gris

représente l’année 2009, le trait noir l’année 2010 et le trait pointillé l’année 2011. A)

Degrés jours cumulés positifs (DJC+). B) Degrés jours cumulés négatifs (DJC-).

Tableau 3 : Température moyenne annuelle (TMA), degrés jours cumulés au dessus de 0 °C

(DJC+) et degrés jours cumulés négatifs (DJC-) pour les années 2009, 2010 et 2011.

Année TMA (°C) DJC+ (°C > 0) DJC- (°C < 0) Bilan thermique

(DJC+)+(DJC-)

2009 -5,81 1207,56 -3343,10 -2135,54

2010 -2,57 1408,28 -2273,72 -865,43

2011 -3,66 1256,88 -2691,76 -1434,88

Couvert nival

Les résultats de la modélisation du couvert de neige pendant les hivers 2010 et 2011 par

l’utilisation du modèle de Brown (2003) et des données de CaPA (Mahfouf et al. 2007,

30

Fortin et Roy 2011) sont semblables aux données obtenues sur le terrain (Figure 8). Les

premières chutes de neige dans la région d’étude en 2010 et en 2011 ont eu lieu à la mi-

octobre. L’installation définitive du couvert nival a eu lieu le 22 octobre en 2010 et le 12

novembre en 2011. Le couvert nival s’installe à demeure simultanément en milieu forestier

et en milieu ouvert. Suite au réchauffement de l’air plus hâtif en 2010 qu’en 2011 (Figure

7), la neige a fondu presque trois semaines plus tôt. La différence entre les milieux

forestiers et les milieux ouverts est plus marquée au printemps lors de la fonte de la neige.

Autant en 2010 qu’en 2011, la neige a fondu environ 1 mois plus tôt en milieu ouvert qu’en

milieu forestier (Figure 8). Les années 2010 et 2011 ont enregistré le même nombre de

jours d’enneigement, autant en milieu forestier qu’en milieu ouvert (Tableau 4).

L’épaisseur de neige a été plus grande en 2011 qu’en 2010 et cette différence est plus

marquée en milieu forestier. En effet, la différence d’épaisseur de neige entre ces deux

années en milieu ouvert était de 3,03 cm, alors qu’en milieu forestier la différence était de

17,28 cm.

31

Figure 8 : Épaisseur de neige en 2010 (A) et en 2011 (B). Les «x» représentent les mesures

effectuées sur la palse du site S1 et les lignes représentent l’épaisseur de neige calculée par

le modèle. Les symboles noirs représentent le milieu forestier et les symboles gris le milieu

ouvert.

Tableau 4 : Nombre de jours d’enneigement et épaisseur de neige maximale en 2010 et

2011 en milieu forestier et en milieu ouvert.

Milieu forestier Milieu ouvert

2010 2011 2010 2011

Nombre de jours d’enneigement 227 226 223 217

Épaisseur de neige maximale

(cm) 71,31 88,59 22,16 25,19

32

L’épaisseur de neige varie selon le type de couvert. En effet, le couvert de neige est

significativement plus épais en milieu forestier (pessière à mousses et pessière à lichens) et

dans les dépressions à sphaignes qu’en milieu ouvert (arbustaie et sol nu) (p = 0,0001,

Figure 9). L’épaisseur de neige moyenne dans les pessières à mousses, les pessières à

lichens, les trouées, les dépressions à sphaignes, les arbustaies et les milieux de sol nu est

respectivement de 92 ± 9 cm, 75 ± 8 cm, 88 ± 11 cm, 100 ± 15 cm, 28 ± 13 cm et

26 ± 13 cm. L’évolution du couvert nival en milieu forestier et dans les dépressions à

sphaignes semble suivre la tendance observée sur la palse boisée du site S1 et l’évolution

du couvert nival en milieu ouvert suit la tendance observée sur la palse non boisée du site

S1.

Figure 9 : Épaisseur de neige inférée chez les 35 stations d’échantillonnage en fonction du

type de couvert. Les épaisseurs de neige suivies de lettres différentes sont significativement

différentes à un seuil de probabilité de 0,05 selon le test LSD de Fisher.

Pluie

Les précipitations liquides mesurées au camp de la rivière Boniface sont semblables à

celles de la station d’Inukjuak en 2010, mais elles ont été plus élevées en 2011 (Figure 10).

Les étés 2009, 2010 et 2011 ont connu un régime de précipitations semblable jusque vers la

33

mi-août. De fortes pluies se sont produites vers la fin de l’été 2010 et ce fut l’été le plus

pluvieux, soit environ 1,5 fois plus qu’en 2009 et près de deux fois plus qu’en 2011.

Figure 10 : Pluie cumulée (mm) en 2009 (ligne grise), 2010 (lignes noires) et 2011 (lignes

pointillées) obtenues à partir des mesures de la station météorologique d’Inukjuak et de la

rivière Boniface. En 2010 et 2011, la ligne épaisse représente seulement les mesures

d’Inukjuak et la ligne mince représente les mesures de la rivière Boniface complétées avec

celles d’Inukjuak.

Régime thermique du sol

Mollisol

Le taux de dégel du sol, soit la pente de la relation de Stefan, et l’épaisseur du mollisol

maximale varient selon les années (respectivement p = 0,0618 et p < 0,0001, Annexe 5). Le

taux de dégel et l’épaisseur du mollisol ont atteint leur valeur maximale au cours de 2010 et

leur valeur minimale au cours de 2009. Ainsi, en 2009, le dégel du sol a été plus lent et le

mollisol est demeuré plus mince qu’en 2010 et 2011. 2010 est l’année où le dégel a été le

plus rapide et le mollisol le plus épais (Figure 11).

34


l’épaisseur maximale moyenne du mollisol (cm, noir) en 2009, 2010 et 2011. Pour une

année donnée, la pente moyenne et l’épaisseur moyenne du mollisol suivies de lettres

différentes sont significativement différentes à un seuil de probabilité de 0,05 selon le test

LSD de Fisher.

L’épaisseur de neige inférée n’a pas d’effet significatif sur le taux de dégel du sol (pente de

l’équation de Stefan) (p = 0,3344, Annexe 6). Le taux de dégel du sol est inversement

corrélé à l’épaisseur de la matière organique (p < 0,0001). Ainsi, le dégel est moins rapide

dans les sols où la matière organique est épaisse que dans les sols minéraux. Le taux de

dégel diffère également selon le type de couvert (p < 0,0001, Figure 12). Les taux de dégel

les plus élevés se trouvent dans les ouvertures, puis dans les arbustaies. Les sols des

pessières à lichens, des sols nus et des pessières à mousses présentent un taux de dégel plus

faible.

L’épaisseur du mollisol maximale est liée à l’épaisseur de la matière organique

(p < 0,0001), à l’épaisseur de neige inférée (p = 0,0462) et au type de couvert (p < 0,0001)

(Annexe 7). L’épaisseur du mollisol maximale atteinte à la fin de l’été est moindre dans les

sols organiques que dans les sols minéraux et lorsque le couvert nival est mince.

L’épaisseur maximale atteinte par le mollisol est influencée par le type de végétation

(Figure 12). L’épaisseur du mollisol est supérieure dans les sols des trouées, des arbustaies

et des sols nus, alors qu’elle est moindre chez ceux des pessières à mousses et des pessières

à lichens.

35


l’épaisseur maximale du mollisol (cm, noir) selon le type de couvert. Pour un type de

couvert donné, les pentes moyennes et les épaisseurs moyennes maximales du mollisol

suivies de la même lettre ne sont pas significativement différentes à un seuil de probabilité

de 0,05 selon le test LSD de Fisher.

Tel que mentionné précédemment, l’épaisseur du mollisol a varié au cours des trois années

d’échantillonnage, probablement à cause des conditions climatiques. Par contre, l’influence

des variables environnementales demeure sensiblement la même pour le taux de dégel du

sol et l’épaisseur du mollisol maximale. Ainsi, le taux de dégel et l’épaisseur du mollisol

maximale sont moindres dans les sols organiques et dans les pessières, peu importe l’année.

En bref, une couche de matière organique épaisse retarde le dégel du sol et maintient un

mollisol plus mince. L’épaisseur de neige ne semble pas avoir d’effet sur le mollisol et le

taux de dégel du sol. L’effet des différents types de couvert change un peu selon la variable

réponse utilisée, mais les tendances générales des milieux forestiers et des milieux ouverts

sont distinctes. Les milieux ouverts tels que les ouvertures et les arbustaies favorisent un

dégel rapide du sol et maintiennent un mollisol plus épais qu’en milieu forestier.

L’évolution du dégel et de l’épaisseur du mollisol chez les sites à sol nu se situe

généralement à mi-chemin entre le milieu arbustif et le milieu forestier.

Température du sol

L’évolution de la température du sol chez les 10 stations sous observation en 2010 et en

2011 est présentée à l’Annexe 8. Chez toutes ces stations, on note une plus grande

36

amplitude thermique à 50 cm qu’à 100 cm de profondeur. La température près de la surface

du sol est plus élevée en été et plus basse en hiver. De manière générale, la température du

sol a été plus élevée en été en 2010 et plus basse en hiver en 2011 (Tableau 5). On observe

aussi une influence du type de couvert sur la température du sol. L’amplitude thermique a

été plus grande en milieu arbustif qu’en milieu forestier en 2010 et 2011 chez des stations

présentant la même épaisseur de matière organique (Figure 13). On remarque une

différence entre la température hivernale au cours de ces deux années. En milieu forestier,

l’année 2011 semble avoir été plus chaude que l’année 2010, alors que c’est le contraire en

milieu arbustif.

Figure 13 : Température du sol à 50 cm en 2010 et 2011 chez une station de milieu forestier

(S1N1) représentée par la ligne grise et chez une station de milieu arbustif (S1N4)

représentée par la ligne noire. L’épaisseur de la matière organique chez les deux stations est

respectivement de 13 et 18 cm.

À l’automne et au printemps, toutes les courbes présentent des périodes-zéro bien définies

où la température du sol à 50 cm et 100 cm de profondeur demeure près de 0 °C (Annexe

8). La durée de la période-zéro au printemps et à l’automne est respectivement de deux

mois et de trois mois environ. Tel que mentionné précédemment, la durée de la période-

zéro est présentée en fonction du nombre de DJC+ ou de DJC- de l’air nécessaire pour

induire le gel ou le dégel du sol (« seuil au printemps » et « seuil à l’automne »). Dans tous

37

les cas, la profondeur du thermomètre dans le sol a eu un effet significatif sur les seuils

obtenus (0,0006 < p < 0,0072) (Annexes 9 et 10). Les « seuils au printemps et à

l’automne » sont toujours plus élevés en profondeur que près de la surface. Le « seuil à

l’automne » n’est pas significativement corrélé avec l’épaisseur de la matière organique,

mais significativement corrélé à l’épaisseur de neige et au type de couvert (p < 0,0001)

(Annexe 9). Plus le couvert nival est épais, plus le nombre de DJC- nécessaires au gel du

sol est élevé. C’est pourquoi, en automne, les trouées et les pessières présentent des seuils

plus élevés que le sol nu et les arbustaies (Figure 14). En 2011, le « seuil à l’automne » a

été en moyenne 200 DJC- plus long qu’en 2010 (0,0738 < p < 0,0686). Le « seuil au

printemps » n’est pas significativement corrélé avec l’épaisseur de neige (p = 0,3057), mais

il l’est avec l’épaisseur de la matière organique (p = 0,0364) et le couvert végétal

(p < 0,0001) (Annexe 10). Plus l’épaisseur de la matière organique est grande, plus le seuil

de DJC+ nécessaires au dégel du sol est élevé. Pour ce qui est du type de couvert, les

trouées et les arbustaies présentent les seuils les plus faibles, alors que les pessières et le sol

nu ont des seuils plus élevés (Figure 14). L’année n’est pas significativement corrélée au

« seuil au printemps » (0,3057 < p < 0,7325).

Figure 14 : Comparaison du « seuil à l’automne » (degrés jours cumulés inférieurs à 0 °C

(DJC-), gris) et du « seuil au printemps » (degrés jours cumulés supérieurs à 0 °C (DJC+),

noir) selon le type de couvert. Pour un type de couvert donné, les « seuils à l’automne et au

printemps » suivis de la même lettre ne sont pas significativement différents à un seuil de

probabilité de 0,05 selon le test LSD de Fisher.

38

Tableau 5 : Profondeur des thermomètres dans le sol, type de couvert, température minimale (°C), maximale (°C), moyenne (°C),

DJCG (°C < 0) et DJCF (°C > 0) des stations en 2010 et en 2011. L’astérisque (*) indique une station où, à cause du mollisol très

mince, le thermomètre le plus près de la surface est situé à 25 cm de profondeur et le plus profond à 50 cm de profondeur.

Station

Profondeur des

thermomètres

dans le sol (cm)

Type de

couvert

Température

minimale (°C)

Température

maximale (°C)

Température

moyenne (°C) DJCG (°C < 0) DJCF (°C > 0)

2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011 2010 2011

S1N1 95 Pessière -2,10 -1,58 0,34 1,16 -0,18 -0,04 -71,29 -50,66 6,57 35,74

50 Pessière -4,07 -2,78 4,09 3,19 -0,04 0,21 -132,38 -108,24 117,98 184,85

S1N2 100 Trouée -0,03 -0,03 1,80 1,64 0,27 0,31 -1,76 -4,24 101,61 115,91

50 Trouée -0,06 -0,20 5,98 4,43 0,97 0,88 -0,24 -3,56 354,10 324,27

S1N3 60 Sol nu -4,23 -6,75 1,25 -0,03 -0,87 -1,56 -322,71 -566,04 5,20 0,00

30 Sol nu -6,06 -10,08 2,41 0,87 -0,94 -2,01 -407,10 -769,52 62,57 39,54

S1N4 100 Arbustaie -2,73 -6,39 4,94 4,70 0,41 -0,35 -93,09 -394,21 242,17 266,73

50 Arbustaie -5,33 -10,54 9,37 8,00 0,89 -0,18 -243,06 -659,23 566,93 593,07

S2A* 50 Pessière -2,38 -1,36 -0,02 0,05 -0,25 -0,18 -91,47 -65,90 0,00 0,85

25 Pessière -4,29 -2,87 4,30 3,25 -0,13 0,04 -182,56 -160,35 134,90 173,46

S2O 100 Trouée -0,06 -0,06 2,69 2,24 0,29 0,34 -8,01 -10,37 115,12 134,47

50 Trouée -0,12 -0,09 8,35 7,47 1,14 1,22 -0,90 -4,20 418,31 449,67

S2T 85 Sphaigne -0,06 -0,06 6,61 2,12 0,09 0,08 -16,27 -9,97 47,37 39,48

50 Sphaigne 0,08 0,08 7,84 4,83 0,82 0,85 0,00 0,00 301,07 309,11

S3A 100 Pessière -2,72 -2,10 1,99 - -0,28 - -179,04 -121,39 76,85

50 Pessière -6,44 -4,56 6,93 - -0,56 - -499,12 -349,15 293,16 186,45

S6O 100 Sol nu -0,28 - 6,68 - 0,52 - -30,36 - 219,03 -

50 Sol nu -2,51 - 10,34 - 0,81 - -159,26 - 455,54 -

S7O 100 Arbustaie -0,49 -2,10 7,18 6,31 0,93 0,73 -18,62 -109,60 357,75 376,63

50 Arbustaie -2,74 -5,72 11,65 9,20 1,62 1,08 -155,19 -392,45 745,13 787,14

Moyenne des thermomètres en surface

(≤ 50 cm) -3,15 -4,08 7,13 5,16 0,46 0,26 -177,98 -271,86 344,97 338,62

Moyenne des thermomètres en

profondeur (< 50 cm) -1,51 -2,27 3,35 2,27 0,09 -0,08 -83,26 -148,04 117,17 121,23

39

Les analyses effectuées sur la température du sol en été et en hiver ont été conduites sur les

données de température brute (température moyenne, minimale et maximale (°C)) et le

nombre de degrés jours cumulés (DJCF, DJCG et bilan thermique annuel). Dans tous les

cas, la profondeur du thermomètre dans le sol a eu un effet significatif sur la température du

sol (0,0001 < p < 0,0352) (Annexes 9 à 17). En hiver, les températures les plus basses sont

observées près de la surface du sol, alors qu’en été elles sont plus en profondeur.

En été, la température maximale et les DJCF sont significativement corrélés à l’épaisseur

de la matière organique (p = 0,0296 et p = 0,0278) et au type de couvert (p = 0,0061 et

p = 0,0011) (Annexes 11 et 12). Plus la matière organique est épaisse, plus la température

du sol et les DJCF sont bas. La température maximale du sol et les DJCF sont plus élevés

dans les sols des arbustaies que dans ceux des trouées et des pessières. Le sol nu présente la

température et les DJCF les plus faibles (Figure 15). La température maximale du sol et les

DJCF ne sont pas significativement liés à l’épaisseur de neige (p = 0,7826 et p = 0,8215).

Figure 15 : Comparaison de la température du sol maximale (°C, gris) et des degrés jours

cumulés de fonte (DJCF, noir) selon le type de couvert. Pour un type de couvert donné, les

températures maximales et les DJCF suivis de la même lettre ne sont pas significativement

différents à un seuil de probabilité de 0,05 selon le test LSD de Fisher.

En hiver, la température minimale du sol et les DJCG sont significativement corrélés à

l’épaisseur de neige (p < 0,0001 et p = 0,0001) et au type de couvert (p = 0,0231 et

p = 0,0272) (Annexes 13 et 14). La température du sol est positivement corrélée avec

40

l’épaisseur de neige : plus le couvert nival est épais, plus la température est élevée. Autant

pour la température minimale que pour les DJCG, les sols des trouées présentent les

températures les plus élevées et le sol nu correspond à la température la plus basse. La

température du sol en hiver chez les arbustaies et les pessières est intermédiaire. Le sol des

arbustaies est un peu plus froid que celui des pessières (Figure 16). La température

minimale du sol et les DJCG ne sont pas significativement corrélés à l’épaisseur de la

matière organique (p = 0,8441 et p = 0,8368).

Figure 16 : Comparaison de la température du sol minimale (°C, gris) et des degrés jours

cumulés de gel (DJCG, noir) selon le type de couvert. Pour un type de couvert donné, les

températures minimales et les DJCG suivis de la même lettre ne sont pas significativement

différents à un seuil de probabilité de 0,05 selon le test LSD de Fisher.

Les résultats obtenus pour la température moyenne annuelle du sol et le bilan thermique

annuel sont identiques, puisque ces deux variables sont directement proportionnelles. Ces

résultats sont similaires à ceux des DJCF et de la température maximale du sol (Annexe

15). La température moyenne annuelle est significativement corrélée à l’épaisseur de la

matière organique et au type de végétation (p = 0,0082 et p = 0,0003). Plus l’épaisseur de la

matière organique est grande, plus la température moyenne est faible. À l’échelle de

l’année, les sols les plus chauds se trouvent sous les arbustaies et les trouées. Les pessières

affichent une température du sol plus basse et le sol nu renferme le sol le plus froid (Figure

17). La température moyenne n’est pas significativement corrélée à l’épaisseur de neige

(p = 0,1238 et p = 0,1238).

41

Figure 17 : Comparaison de la température moyenne du sol (°C, gris) et du bilan thermique

annuel (somme des DJCG et des DJCF, noir) selon le type de couvert. Pour un type de

couvert donné, les températures moyennes et les bilans thermiques suivis de la même lettre

ne sont pas significativement différents à un seuil de probabilité de 0,05 selon le test LSD

de Fisher.

L’année n’a pas une influence marquée sur les DJCF (p = 0,2979), le bilan thermique

annuel (p = 0,0670), la température minimale (p = 0,1311) et la température moyenne

(p = 0,0669). Par contre, la température maximale a été significativement plus élevée en

2010 qu’en 2011 (p = 0,0107) et le nombre de DJCG significativement plus grand en 2011

qu’en 2010 (p = 0,0483). L’interaction entre les variables environnementales et l’année

permet de vérifier si l’effet des variables environnementales sur la température du sol

change en fonction de l’année considérée. Dans aucun cas il n’y avait d’interaction

significative entre l’épaisseur de la matière organique et l’année. Ainsi, l’effet de la matière

organique demeure toujours le même, peu importe les conditions climatiques (Annexes 16

à 18). En été, les interactions entre l’épaisseur de neige, le type de couvert et l’année ne

sont pas significatives (Annexe 16). Peu importe l’année et les conditions climatiques,

l’influence de l’épaisseur de la neige et du type de couvert reste la même durant la saison

estivale. En hiver, l’interaction entre l’épaisseur de neige et l’année est significative

(DJCG : p = 0,0009 et température minimale du sol : p = 0,0027). L’interaction entre le

type de couvert et l’année est aussi significative (DJCG : p = 0,0004 et température

minimale du sol : p = 0,0002) (Annexe 18). Comme l’épaisseur de neige dépend du couvert

42

végétal, ces deux variables présentent des résultats similaires. Les différences les plus

marquées entre les deux années se trouvent chez les milieux arbustifs et le sol nu, où la

température du sol en hiver a été plus basse en 2011 qu’en 2010. Dans les trouées, il n’y a

pas de différence notable entre la température du sol des deux années, alors que dans les

pessières, la température du sol a été légèrement plus élevée en 2011 qu’en 2010 (Figure

18). Les stations où le couvert nival est plus mince ont enregistré un nombre de DJCG plus

élevé en 2011, alors que les stations où le couvert nival est plus épais ont présenté un

nombre de DJCG légèrement plus faible en 2011 (Figure 19). Malgré la température de

l’air plus basse pendant l’hiver 2011, la température du sol sous couvert forestier est

demeurée légèrement plus élevée qu’en 2010.

Figure 18 : Comparaison des degrés jours cumulés de gel dans le sol (DJCG) selon le type

de couvert et selon l’année (2010 : noir, 2011 : gris). Les DJCG suivis de la même lettre ne

sont pas significativement différents à un seuil de probabilité de 0,05 selon le test LSD de

Fisher.

43

Figure 19 : Comparaison entre les degrés jours cumulés de gel (DJCG) en 2010 (noir) et

2011 (gris) chez les stations où le couvert nival est de moins de 50 cm d’épaisseur et les

stations où le couvert nival est de plus de 50 cm d’épaisseur.

Les variations quotidiennes de la température du sol pendant deux ans sont mieux

expliquées à l’aide d’un modèle autorégressif qui utilise les DJC plutôt que celui qui utilise

directement la température de l’air. Les DJC sont positivement corrélés à la température du

sol (t = 4,09 et p < 0,0001). Ainsi, plus il y a de chaleur cumulée, plus la température du sol

augmente. La température du sol est plus basse en profondeur que près de la surface

(t = -49,98 et p < 0,0001). La température du sol n’est pas significativement corrélée à

l’épaisseur de neige et à l’épaisseur de la matière organique (t = 1,18 et p = 0,2387;

t = -1,07 et p = 0,2845). La température du sol est aussi liée au type de couvert : elle est

plus élevée dans les sols des arbustaies, puis dans ceux des trouées et des pessières. Les

températures les plus basses se trouvent dans les sols nus (p < 0,0001).

Suite à la sélection des modèles pour chaque station à l’aide du critère AIC, seules les

températures du sol de deux stations (S2-A et S3-A) semblent légèrement mieux expliquées

par le modèle utilisant la température de l’air plutôt que les DJC (Annexe 19). Chez

presque toutes les stations, la profondeur du thermomètre dans le sol est inversement

corrélée à la température du sol. Chez les stations S2-A et S3-A, la température du sol est

inversement corrélée à la température de l’air. Plus la température de l’air est élevée, plus la

température du sol est basse. Cette relation pourrait être due au décalage créé, entre autres,

par les périodes-zéro. La température du sol n’est pas significativement corrélée à

44

l’épaisseur de neige. Les stations S2-A et S3-A sont des pessières dont le couvert est

relativement fermé et dont le sol est colonisé par des mousses hypnacées (Tableau 2). La

température du sol est positivement corrélée aux DJC de l’air chez les stations S1-N1, S1-

N3, S1-N4 et S7-O, mais cette relation n’est pas significative chez les stations S1-N2 et S2-

O (Annexe 19). Ces deux dernières stations sont situées dans des trouées et présentent un

épais couvert nival. Cela pourrait expliquer pourquoi la température du sol y demeure

toujours près de 0 °C en hiver (Annexe 8). Puisque la température du sol ne varie presque

pas pendant la majeure partie de l’année, il est difficile d’en expliquer la variation à l’aide

d’un modèle. La température du sol est inversement corrélée à l’épaisseur de neige chez les

stations S1-N4 et S7-O, mais pas chez S1-N1 et S1-N3 (Annexe 19).

Stations exclues des analyses statistiques

Dépressions à sphaignes (S2-T et S4-D)

Les stations exclues des analyses statistiques peuvent être classées en deux catégories : les

dépressions à sphaignes (S2-T et S4-D) et une palse naissante en voie de dégradation (S6-

O). Les dépressions à sphaignes sont situées sur des palses boisées au dépôt organique

généralement épais. L’épaisseur de tourbe est de 113 cm chez S2-T et 91 cm chez S4-D.

Ces épaisses couches de tourbe reposent directement sur le dépôt argileux (Figure 6).

L’épaisseur de neige mesurée le 17 mars 2010 était de 72 cm chez S2-T et de 50 cm chez

S4-D, alors que l’épaisseur de neige était respectivement de 115 cm et de 110 cm. Dans le

cas de S2-T, lors des premières mesures en 2010 et en 2011, le mollisol était déjà

relativement épais (environ 80 cm) et la profondeur maximale du mollisol atteinte était de

100 cm. Cela laisse supposer que les dépôts argileux en profondeur demeurent gelés. On

n’observe pas cette tendance dans le cas de la station S4-D et la profondeur maximale

atteinte par le mollisol est grande, soit près de 200 cm (Annexe 5). Chez la station S2-T, la

température du sol semble influencée par la pluie. En effet, les augmentations de

température sont presque toujours reliées à de fortes précipitations, ce qui suggère des

épisodes de saturation en eau du sol pendant lesquels la température mesurée serait celle de

l’eau et non celle du sol (Figure 20).

45

Figure 20 : (A) Température du sol (°C) à 50 cm (ligne noire) et à 100 cm (ligne grise) de

profondeur dans le sol de la station S2-T entre les mois de juin et novembre 2010. (B)

Mesures de la pluie (mm) à la station météorologique d’Inukjuak et à la rivière Boniface

entre les mois de juin et novembre 2010. Les zones en gris indiquent des périodes où la

température du sol est influencée par de fortes pluies.

Dégradation d’une palse naissante (S6-O et S6-T)

Cette palse (S6) est la plus petite des palses étudiées, autant en superficie qu’en hauteur

(Tableau 2). Les deux stations situées sur cette palse sont les seules dont le substrat est un

dépôt de gyttja. Cela laisse supposer que la palse a été formée par la formation de glace de

ségrégation dans le fond du lac lors d’une période de bas niveau d’eau. Cette palse forme

désormais une île. Un forage a été effectué le 8 août 2009 afin de mesurer la profondeur du

pergélisol sous-jacent. Sous les 90 cm de gyttja superficielle, le dépôt argileux est riche en

lentilles de glace de ségrégation jusqu’à une profondeur de 4,20 m, profondeur maximale

atteinte lors du forage. L’épaisseur des lentilles de glace augmente avec la profondeur et, à

4,20 m, elles occupent un plus grand volume que les sédiments argileux.

Les courbes de dégel du sol chez les stations du site S6 suivent des tendances similaires à

celles des autres stations (Annexe 5). Cependant, le mollisol est très épais à la fin de l’été

46

par rapport à la hauteur de la palse (1,1 m). L’épaisseur maximale atteinte par le mollisol a

été de 1,78 m chez S6-O et de 0,93 m chez S6-T en 2010, ce qui suggère que la profondeur

maximale de dégel se trouve sous le niveau actuel du lac. Le régime thermique de la station

S6-O est également particulier (Annexe 8). La température enregistrée pendant 1 an à cette

station est demeurée élevée (température du sol minimale d’environ -2 °C) et le gel a été

tardif (vers la mi-février) malgré le faible couvert de neige durant l’hiver (22 cm). La

température maximale atteinte pendant l’été 2010 est l’une des plus élevées enregistrées

dans toutes les stations. Malheureusement, aucune donnée n’est disponible à partir de

décembre 2010, étant donné le bris du thermomètre. Il n’a donc pas été possible de mesurer

la température du sol en fonction des conditions climatiques en 2011. Au cours des étés

2009, 2010 et 2011, on a observé une importante diminution de la superficie de la palse.

L’aire occupée par la palse en septembre 2011 couvre environ 30 % de l’aire occupée en

juillet 2009 (Figures 21 et 22).

Figure 21 : Superficie de la palse S6 (%) entre juillet 2009 et septembre 2011 par rapport à

la première photo prise en juillet 2009.

47

Figure 22 : Photos de la palse S6. (A) Été 2006 (photo : S. Payette). (B) 21 juillet 2009.

(C) 14 octobre 2010. (D) 1er

septembre 2011.

Analyse spatiale

L’épaisseur du mollisol, autant que le dénivelé, l’épaisseur de la matière organique,

l’épaisseur de neige, la hauteur des arbres et le type de couvert présentent une répartition

spatiale hétérogène sur la palse du site S1 (Annexe 20). La répartition des variables

explicatives semble, a priori, expliquer en partie l’épaisseur du mollisol. Par exemple, le

mollisol est plus mince dans les secteurs où la matière organique est mince, où il y a de

grands arbres et vers le centre de la palse. Certaines variables présentent aussi des

répartitions semblables. Par exemple, il y a plus épais de neige dans les secteurs où les

arbres sont plus grands et la matière organique est plus mince en bordure de la palse.

Les zones d’autocorrélation spatiale du mollisol à diverses échelles sur la palse du site S1

ont été schématisées à l’aide des coordonnées principales des matrices de voisinage

(fonctions CPMV). Cela permet de déterminer les variables environnementales et spatiales

48

influençant l’épaisseur du mollisol. Les variations de l’épaisseur du mollisol maximale ont

d’abord été considérées à l’aide d’un modèle spatial global, puis à différentes échelles

spatiales. Les variations de l’épaisseur du mollisol ont aussi été considérées à une échelle

temporelle, en comparant les résultats du modèle global entre le début de l’été (données du

28 juin 2010), le milieu de l’été (données du 10 juillet 2009 et du 24 juillet 2010) et la fin

de l’été qui correspond à l’épaisseur du mollisol maximale (données du 9 août 2009 et du

10 août 2010). Ces trois périodes ont été déterminées sur la base des degrés jours cumulés

positifs de l’air (DJC+) pour 2009 et 2010 (Tableau 6).

Comparaison des échelles spatiales

À partir des 100 fonctions CPMV qui ont un I de Moran supérieur à la valeur attendue et

qui représentent des zones d’autocorrélation, 10 fonctions ont été retenues pour représenter

l’épaisseur du mollisol maximale le 9 août 2009 et le 10 août 2010 (p < 0,05). Ces

fonctions représentent la variabilité spatiale de l’épaisseur du mollisol maximale à plusieurs

échelles, de la variation à grande échelle (CPMV 5) à la variation à fine échelle (CPMV 96)

(Annexe 21). Le modèle spatial global représentant les zones d’autocorrélation spatiale de

l’épaisseur maximale du mollisol en 2009 et en 2010 a été déterminé à partir de l’axe

canonique significatif de l’ACR (p = 0,005) (Figure 23).

49

A)

B)

Figure 23 : Carte des valeurs ajustées sur le premier axe canonique (axe significatif à

p = 0,005). Les carrés noirs représentent des fonctions CPMV positives (épaisseur du

mollisol supérieure à la moyenne) et les carrés blancs représentent des CPMV négatives

(épaisseur du mollisol inférieure à la moyenne). La taille des carrés est proportionnelle à la

valeur des fonctions. (A) 2009. (B) 2010.

50

La partition de la variation de l’épaisseur du mollisol maximale en 2009 et en 2010 a

permis de déterminer les fractions de la variation expliquée par les variables

environnementales (dénivelé, épaisseur de neige inférée, hauteur des arbres, épaisseur de la

matière organique, distance à la mare la plus proche, distance à la bordure de la palse,

topographie et type de végétation), les zones d’autocorrélation spatiale de l’épaisseur du

mollisol (10 fonctions CPMV sélectionnées) et la fraction expliquée conjointement par ces

deux types de variable. En 2009, 30 % de la variation de l’épaisseur du mollisol maximale

a été expliquée ([a+b+c]) (Figure 24A, Annexe 22). La fraction correspondant aux

variables environnementales ([a+b]) est de 22 % et celle correspondant à l’autocorrélation

spatiale de l’épaisseur du mollisol ([b+c]) est de 20 %. La portion de la variation expliquée

par la structure spatiale des variables environnementales ([b]) est de 12 %. En 2010, 32 %

de la variation de l’épaisseur du mollisol a été expliquée ([a+b+c]) (Figure 24B, Annexe

22). Les variables environnementales ([a+b]) expliquent 23 % de la variation et les 9

CPMV sélectionnées ([b+c]) expliquent 20 % de la variation. La structure des variables

environnementales ([b]) explique 11 % de la variation. Pour les deux années, toutes les

fractions testables expliquent la variation de manière significative (p = 0,005) (Annexe 22).

Figure 24 : Diagrammes de Venn représentant la partition de la variation de l’épaisseur du

mollisol entre les variables environnementales ([a]) et les fonctions CPMV sélectionnées

([c]). (A) 2009. (B) 2010.

Les variables environnementales qui ont une influence significative (p < 0,05) ou

marginalement significative (p < 0,1) sur la structure spatiale globale de l’épaisseur du

mollisol maximale en 2009 et en 2010 sont les mêmes (Annexe 26). L’épaisseur du

mollisol est inversement corrélée au dénivelé (2009 : p = 0,0076; 2010 : p = 0,0023), à

51

l’épaisseur de neige (2009 : p = 0,0202; 2010 : p = 0,0823) et à l’épaisseur de la matière

organique (2009 : p = 0,0088; 2010 : p = 0,0743). Ainsi, le mollisol est plus épais dans les

secteurs les plus bas de la palse, dans ceux où le couvert de neige est mince et dans ceux où

la matière organique est mince. En 2009, le mollisol était moins épais en milieu forestier,

donc sous les épinettes des pessières à mousses et des pessières à lichens (p = 0,0003 et

p = 0,0211).

La variation de l’épaisseur maximale du mollisol a été considérée à différentes échelles

spatiales. Pour ce faire, trois catégories ont été déterminées arbitrairement parmi les

fonctions CPMV sélectionnées : la grande échelle où la variation de l’épaisseur a été

considérée dans des secteurs d’environ 20 m de diamètre, l’échelle moyenne où la variation

de l’épaisseur du mollisol a été considérée dans des secteurs d’environ 10 m de diamètre et

l’échelle fine où l’épaisseur du mollisol a été considérée sur des secteurs de moins de 10 m

de diamètre (Annexe 21). Pour représenter la variation à grande échelle, les CPMV 7, 12 et

13 ont été retenues en 2009 et les CPMV 5, 8, 10, 12, et 13 ont été retenues en 2010

(Annexe 21). En 2009 et en 2010, la répartition de l’épaisseur du mollisol à grande échelle

était inversement corrélée au dénivelé (2009 : p = 0,0022; 2010 : p = 0,0009), à l’épaisseur

de neige inférée (2009 : p = 0,0068; 2010 : p = 0,0069) et à l’épaisseur de la matière

organique (2009 : p = 0,0047; 2010 : p = 0,0152). Ces résultats s’accordent avec ceux

obtenus lors de la régression du modèle global. En 2009, la structure spatiale était aussi

positivement corrélée à la topographie (p = 0,0426), et inversement corrélée à la présence

de pessière à mousses (p = 0,0002), de pessière à lichens (p = 0,0295) et d’arbustes

(p = 0,0665) (Annexe 23). La variation à moyenne échelle est représentée par les CPMV

28, 37, 39 et 40 en 2009 et par les CPMV 34 et 40 en 2010 (Annexe 21). En 2009 et 2010,

la répartition de l’épaisseur du mollisol à moyenne échelle était inversement corrélée au

dénivelé (2009 : p = 0,0555; 2010 : p = 0,05256). En 2010, la répartition de l’épaisseur du

mollisol était également positivement corrélée à la topographie (p = 0,003) (Annexe 24). La

variation à petite échelle est représentée par les CPMV 43, 77 et 96 en 2009 et par les

CPMV 46 et 75 en 2010 (Annexe 21). À cette échelle, la répartition de l’épaisseur du

mollisol était faiblement inversement corrélée à la hauteur des arbres en 2010 (p = 0,0588)

(Annexe 25).

52

Variations dans le temps

Le pourcentage total de variation expliqué par les variables environnementales et les

variables spatiales (fonctions CPMV) semble augmenter avec le nombre de degrés jours

cumulés de fonte. Cette augmentation est de l’ordre de 6,8 % entre le début et la fin de

l’été. Pour ce qui est des fractions individuelles, les fractions liées seulement aux variables

environnementales ([a]) et aux variables spatiales ([c]) ne semblent pas varier dans le

temps. Par contre, la fraction liée à la structure spatiale des variables environnementales

([b]) semble connaître une légère augmentation dans le temps de l’ordre de 7,7 % (Tableau

6). Ainsi, à l’échelle d’une palse, les variables environnementales et spatiales expliquent

mieux la répartition de l’épaisseur du mollisol vers la fin de l’été.

Tableau 6 : Valeurs principales de la partition de la variation dans le temps. [a] Fraction de

la variation expliquée par les variables environnementales. [b] Fraction de la variation

expliquée conjointement par les variables environnementales et les fonctions CPMV. [c]

Fraction expliquée par les fonctions CPMV (zones d’autocorrélation spatiale). [a+b+c]

Fraction totale de la variation de l’épaisseur du mollisol expliquée par toutes les variables.

Date

Nombre de degrés jours

cumulés de fonte

(°C > 0)

[a] [b] [c] [a+b+c]

28-juin-10 154,8 0,100 0,045 0,083 0,228

10-juil-09 317,8 0,128 0,101 0,045 0,274

24-juil-10 501,5 0,116 0,080 0,070 0,266

10-août-10 757 0,124 0,108 0,087 0,319

09-août-09 759,3 0,098 0,122 0,068 0,296

Malgré l’apparente stabilité de l’importance des variables environnementales dans le temps,

il est possible que le rôle des différentes variables impliquées change au cours de l’été. À

toutes les dates de mesures, les résultats des ACR ont été utilisés pour déterminer les

variables environnementales ayant une influence sur la structure spatiale globale de

l’épaisseur du mollisol. Au début de l’été, l’épaisseur du mollisol était inversement corrélée

à la hauteur des arbres (p = 0,0003) et positivement corrélée à la distance à la mare la plus

proche (p = 0,0733) (Annexe 26). Au milieu de l’été, plusieurs variables environnementales

sont corrélées avec la répartition spatiale de l’épaisseur de mollisol. Cependant, l’effet de

ces variables sur l’épaisseur du mollisol diffère selon les années, sauf dans le cas des

53

pessières à mousses sous lesquelles le mollisol était plus mince en 2009 et en 2010

(p = 0,0171 et p = 0,0595) (Annexe 26).

54

Discussion

Les palses de la région de la rivière Boniface présentent une grande diversité de forme, de

type de sol et de type de couvert, diversité qui a été observée ailleurs dans les régions

subarctiques d’Amérique du Nord et de Scandinavie (Zoltai 1972, Cyr et Payette 2010,

Quinton et al. 2011, Seppälä 2011). L’épaisseur de la matière organique des sols des

stations étudiées varie entre 0 et 113 cm d’épaisseur, ce qui est représentatif des palses de la

région d’étude. En effet, les palses se sont formées dans des tourbières minérotrophes dont

l’épaisseur de tourbe est en moyenne de 130 cm (Lavoie et Payette 1997), ou dans des

sédiments minéraux riverains exposés lors de périodes de bas niveau d’eau (Vallée et

Payette 2007). Les arbustaies et le sol nu caractérisent le couvert des palses non boisées,

alors que les pessières à mousses, les pessières à lichens et les trouées colonisent les palses

boisées. Des cuvettes de sphaignes ont aussi été recensées dans des dépressions surtout

chez les palses boisées. Comme l’ont souligné Cyr et Payette (2010), les palses boisées sont

celles où le couvert nival est le plus épais, soit environ 60 cm de plus que celui des palses

non boisées. Cela suggère que le couvert forestier des palses de cette région est moins

dense que celui des palses boisées du nord du Manitoba où la neige est interceptée par le

couvert forestier (Zoltai et Tarnocai 1971, Zoltai 1972). Ainsi, les arbres ralentissent le vent

et piègent la neige, ce qui favorise une plus grande accumulation de neige que dans les

milieux où elle est constamment balayée par le vent (Payette et al. 1976, Payette et al.

1985, Allard et Séguin 1987b, Kanigan et al. 2009).

L’accumulation de neige sur les versants sous le vent est plus importante, ce qui devrait

rendre les palses davantage susceptibles à la dégradation. Par ailleurs, les versants au vent

sont plus sujets à l’érosion nivéo-éolienne de la tourbe et à la formation de fentes de

contraction thermique étant donné le mince couvert de neige (Harris et al. 1988, Seppälä

2003). Pourtant, en raison de la forte hétérogénéité des conditions biotiques et abiotiques

sur les palses, la topographie des palses et l’épaisseur du mollisol ne semblent pas dépendre

de l’exposition des versants.

55

Régime thermique des palses boisées et des palses non boisées

En présence d’une épaisse couche de matière organique, le mollisol est mince et la

température du sol demeure basse pendant l’été. En effet, ces résultats sont corroborés par

la très faible conductivité thermique de la tourbe sèche, ce qui réduit la pénétration de la

chaleur dans le sol en été (Farouki 1981, Williams et Smith 1989, Payette 2001, French

2007). De plus, étant donné la forte conductivité thermique des dépôts grossiers (French

2007) observés dans les sols minéraux, leur quasi absence sous la matière organique

favorise un mollisol plus mince et une température du sol plus basse.

Pendant l’été, la température du sol est plus basse et le mollisol est plus mince chez les sols

des milieux forestiers plus ombragés comme les pessières à mousses. Au contraire, les sols

des milieux plus exposés, comme ceux qu’on trouve sous les arbustaies et les trouées, se

caractérisent par un mollisol plus épais et une température du sol plus élevée. Ces résultats

corroborent les théories selon lesquelles la présence d’un couvert forestier réduit la

radiation solaire au sol, permet la colonisation du sol par des mousses hypnacées et ralentit

le vent, ce qui permet le maintien de températures du sol plus basses (Zoltai et Tarnocai

1971, Zoltai 1972, Dingman et Koutz 1974, Payette et al. 1976, Rouse 1984, Bonan et

Shugart 1989, French 2007, Yi et al. 2007, O'Donnell et al. 2009). Selon le modèle

présenté précédemment, la température des sols nus devrait être plus élevée en été. Au

contraire, ce type de couvert présente la plus longue période-zéro au printemps et la

température la plus basse en été. Cette situation est peut-être due au fait que la station

caractérisée par le sol nu possède une couche de matière organique plus épaisse que la

moyenne (50 cm). En raison du faible albédo de la tourbe à nu, elle sèche plus rapidement

que les surfaces végétalisées à la suite d’un épisode de pluie, ce qui permet le maintien

d’une température du sol plus basse (Seppälä 1982, Rönkkö et Seppälä 2003, Seppälä

2003).

La fonte de la neige se produit tôt, alors que la somme des températures au-dessus de 0 °C

de l’air est faible (environ 8 DJC+ en milieu ouvert et 30 DJC+ en milieu forestier)

(Figures 7 et 8), ce qui réduit l’impact de la neige sur le régime thermique du sol pendant

l’été. À l’exclusion de l’épaisseur du mollisol maximale, l’épaisseur de neige en hiver ne

56

semble pas, en effet, influencer l’épaisseur du mollisol de même que la température du sol

en été.

Alors que la tourbe sèche est très isolante, la conductivité thermique de la matière

organique saturée et gelée augmente à la suite d’abondantes pluies, ce qui favorise la perte

de chaleur latente dans le sol en automne et en hiver (Brown 1963, Farouki 1981, Williams

et Smith 1989, Payette 2001, French 2007). Ainsi, la tourbe qui est sèche en été réduit la

pénétration de la chaleur, tout en permettant au sol de se refroidir davantage en hiver alors

que les pluies d’automne l’ont saturée. C’est pourquoi on n’observe pas de lien entre la

température du sol en hiver et l’épaisseur de la matière organique.

Le couvert nival est environ 60 cm plus épais en moyenne chez les pessières et les trouées

des palses boisées que chez les arbustaies et le sol nu des palses non boisées. Étant donné la

faible conductivité thermique de la neige (Payette et al. 1976, French 2007), la température

du sol a été plus basse en hiver dans les milieux ouverts que dans les milieux forestiers. On

dénote également une différence chez les palses boisées en fonction de la structure du

couvert forestier. L’accumulation de neige a été plus grande dans les trouées que dans les

pessières, peut-être en raison de leur relief généralement concave et du peu d’interception

de la neige par le couvert forestier (Zoltai et Tarnocai 1971, Zoltai 1972). Par conséquent,

les trouées présentent les températures les plus élevées, demeurant toujours près du point de

congélation pendant l’hiver.

L’incidence de périodes-zéro en automne est un phénomène fréquent dans les sols sous

régime pergélisolique. En revanche, il n’en est pas de même des périodes-zéro au printemps

(Outcalt et al. 1990, Hinkel et Outcalt 1994, Hinkel et Nicholas 1995, Outcalt et Hinkel

1996, Kane et al. 2001, French 2007). Les longues périodes-zéro observées sont

probablement attribuables à des pluies abondantes en automne, surtout en 2010. La grande

quantité d’eau dans le sol favorise une durée plus longue de la période-zéro à l’automne,

alors que l’abondance de glace dans le sol rallonge la durée de la période de dégel au

printemps. Ce phénomène, de même que la présence d’un couvert forestier, explique en

partie l’observation inhabituelle de longues périodes-zéro au printemps.

57

En automne, la période-zéro n’a pas été influencée par l’épaisseur de la matière organique,

peut-être parce qu’elle était saturée et avait une meilleure conductivité thermique (Farouki

1981, Williams et Smith 1989, Payette 2001, French 2007). Cependant, l’arrivée précoce

d’un couvert de neige épais limite la perte de chaleur latente du sol, ce qui retarde le gel du

sol et favorise une plus longue période-zéro.

La durée de la période-zéro au printemps a été influencée par l’épaisseur de la matière

organique. Comme la durée de la période-zéro dépend de la teneur en eau et en glace du

sol, l’effet de la matière organique devrait être considéré en fonction de la quantité d’eau

qu’elle contient, plutôt qu’en fonction de ses propriétés isolantes (Boelter 1969, Harris et

al. 1988, Outcalt et al. 1990, French 2007). De plus, l’ombre et l’atténuation des variations

de température créées par la présence d’un couvert forestier permettent le maintien d’une

plus longue période-zéro au printemps que dans les milieux ouverts (arbustaies et trouées).

Enfin, la durée de la période-zéro au printemps ne semble pas influencée par l’épaisseur de

neige, suggérant que la durée de cette période n’est pas directement associée à la fonte de la

neige (Outcalt et al. 1990, Hinkel et Outcalt 1994, Kane et al. 2001).

Influence des conditions climatiques

L’effet du type de couvert végétal sur la température du sol en hiver n’a pas été le même en

2010 qu’en 2011. En effet, 2010 a été une année caractérisée par un épisode El Niño

modéré, alors que la température de l’air a été plus élevée et les précipitations moindres.

Par contre, 2011 a été caractérisée par un épisode La Niña modéré alors que la température

de l’air a été plus basse et les précipitations plus abondantes (OMM 2011,

Environnement Canada 2012). Dans les milieux ouverts où l’accumulation de neige est

faible, la température du sol en hiver a été plus basse en 2011 qu’en 2010, en réponse aux

conditions climatiques plus froides et neigeuses. Au contraire, dans les milieux forestiers

où l’accumulation de neige est plus grande, la température du sol est demeurée la même au

cours des deux années malgré une température de l’air plus basse en 2011. Un couvert nival

de plus de 70 cm d’épaisseur pourrait être déterminant pour la formation et le maintien du

pergélisol puisqu’il inhiberait les échanges de chaleur entre le sol et l’air (Nicholson 1979,

Allard et Séguin 1987b, Ménard et al. 1998). Un tel seuil critique n’a jamais été atteint en

milieu ouvert. Par contre, en milieu forestier, l’épaisseur de neige a dépassé 70 cm durant 4

58

jours en 2010 et durant 76 jours en 2011. L’effet isolant d’un tel couvert de neige explique

les variations de la température du sol l’hiver en 2010 et en 2011. Du fait que l’épaisseur de

neige change selon le type de couvert végétal, l’effet du type de couvert sur la température

du sol dépend de la température de l’air et du régime de précipitations.

Modélisation de la température du sol

La température quotidienne du sol n’a pas pu être estimée précisément par le modèle

autorégressif employé. Les températures minimales du sol sont atteintes en mars, à peu près

au même moment où la neige atteint son épaisseur maximale, ce qui explique la corrélation

positive entre ces deux variables. Les DJC permettraient de mieux estimer la température

du sol, puisque c’est un indice de chaleur cumulée pouvant refléter le mieux le temps

nécessaire à la pénétration et à la perte de la chaleur dans le sol, mais les longues périodes-

zéro au printemps et en automne compliquent la modélisation. L’application d’un modèle

relativement simple de transfert de chaleur dans le sol pourrait donner de meilleurs

résultats. Toutefois, il faudrait alors tenir compte de la conductivité thermique du sol, des

perturbations des horizons du sol, de la quantité d’eau ou de glace à différentes profondeurs

et de la densité de la neige (Goodrich 1982, Karunaratne et Burn 2004, Ling et Zhang 2004,

Rankinen et al. 2004). La pluie est également une variable importante à inclure dans un tel

modèle, puisqu’elle exerce une influence sur les variations de la température du sol à court

et à long terme (Hinkel et Nicholas 1995, Zuidhoff et Kolstrup 2000, Seppälä 2011).

Analyse spatiale

Peu de travaux ont documenté la variabilité interannuelle de l’épaisseur du mollisol dans

l’espace et la plupart de ces études ont été réalisées à l’échelle kilométrique (Nelson et al.

1998, Shiklomanov et Nelson 2002, Hinkel et Nelson 2003). Pourtant, les processus de

transfert de chaleur dans le sol varient sur de très courtes distances horizontales et

verticales de l’ordre de moins de 3 m (Nelson et al. 1985, Nelson et al. 1999, Gomersall et

Hinkel 2001, Wright et al. 2009). La grande hétérogénéité à l’échelle métrique des types de

couvert, de la neige, de l’épaisseur de la matière organique et de la topographie sur les

palses rend complexe l’analyse de leur régime thermique (Annexe 19). Alors que la

répartition de variables comme la matière organique semblent, a priori, bien expliquer la

59

répartition de l’épaisseur du mollisol, la répartition comparable de certaines variables peut

mener à des conclusions contradictoires. Par exemple, l’épaisseur de neige maximale est

trouvée dans le même secteur que l’épaisseur de la matière organique maximale et où les

arbres sont grands. La hauteur des arbres peut aussi dépendre de la topographie et de leur

exposition au vent. En plus de la répartition hétérogène de ces variables sur la palse du site

S1, elles présentent une variabilité importante : l’épaisseur de la matière organique est de

15 ± 10 cm, l’épaisseur de neige de 85 ± 30 cm, la hauteur des arbres de 1,8 ± 1,3 m et le

couvert forestier occupe environ 75 % de la surface. La répartition spatiale de l’épaisseur

du mollisol à une échelle de plus de 10 m ou à l’échelle d’une palse est principalement

corrélée à l’épaisseur de la matière organique et au dénivelé à l’échelle de la palse. À une

échelle de l’ordre de quelques mètres, les arbres et un couvert forestier (pessières à lichens

et pessières à mousses) favorisent le maintien d’un mollisol mince. Cependant, en 2009,

l’épaisseur maximale du mollisol pouvant être mesurée était de 130 cm (versus 300 cm en

2010), et cette valeur a été atteinte 57 fois chez 233 stations. Cela suggère qu’une partie de

la variation spatiotemporelle à une échelle plus fine n’a pas été détectée en 2009.

Environ 30 % de la variation spatiale de l’épaisseur du mollisol maximale chez la palse du

site S1 a été expliquée, ce qui implique que d’autres variables qui n’ont pas été mesurées

influencent également le régime thermique du sol. Dans le nord de l’Alaska, l’humidité est

un des éléments les plus importants influençant le patron de répartition de l’épaisseur du

mollisol (Nelson et al. 1997, Nelson et al. 1998, Nelson et al. 1999, French 2007). La

variation de l’épaisseur du mollisol sur la palse semble être légèrement mieux expliquée

vers la fin qu’au début de l’été. Il est possible que l’humidité du sol, variable qui n’a pas été

mesurée, puisse jouer un rôle plus important au début qu’à la fin de l’été. Avec la

progression de la saison estivale, on observe d’ailleurs un assèchement graduel des mares

des environs de la palse S1, ce qui limite l’impact de cette variable sur l’épaisseur du

mollisol. Un mollisol plus mince est associé à un couvert forestier en début d’été, peut-être

en raison de la persistance du couvert de neige au printemps et au début de l’été. Le

contexte environnant les palses doit aussi être tenu en compte. Par exemple, la palse du site

S1 est située près de la rivière Boniface et entourée de mares de thermokarst, ce qui

favorise le transfert de chaleur de l’eau vers le noyau de pergélisol. L’épaisseur et la densité

du couvert nival varient à une échelle métrique, dans l’espace et dans le temps, selon le

60

relief, la végétation et l’exposition aux vents dominants (Payette et al. 1976). Des effets

collatéraux associés à cette forte hétérogénéité dans la répartition des différentes variables

influençant le régime thermique du sol expliquent en partie la difficulté d’interprétation de

certaines données, particulièrement celles qui se rapportent à l’analyse spatiale.

Sites et stations exclues des analyses

Un plus grand nombre de stations d’échantillonnage dans des dépressions colonisées par les

sphaignes et des mesures de l’humidité du sol permettraient de mieux comprendre leur

dynamique. La température du sol en hiver demeure près de 0 °C, ce qui peut expliquer

l’augmentation rapide de l’épaisseur du mollisol en début d’été. Par contre, l’épaisse

couche de tourbe de sphaignes, lorsqu’elle est sèche, assure le maintien du pergélisol dans

le dépôt argileux.

La formation de la palse du site S6 est récente et date probablement des années 1960-1970,

alors que le climat était plus froid et le niveau d’eau des lacs et des mares plus bas (Payette

et Delwaide 1991). Cette palse de petite taille forme une île, ce qui explique sa dégradation

rapide. En effet, l’eau favorise la conduction de la chaleur dans le sol (French 2007), ce qui

permet le transfert de chaleur de l’eau vers le noyau de pergélisol. De plus, la limite

supérieure du pergélisol à la fin de l’été se trouve sous le niveau de l’eau, et les

températures observées demeurent élevées en hiver malgré le mince couvert de neige.

Malheureusement, le bris du thermomètre sur cette palse au début décembre 2010 n’a pas

permis de vérifier si ces tendances se sont maintenues en 2011.

L’effet du couvert forestier sur les palses boisées

Dans certains cas, la colonisation des palses par les arbres favorise l’accumulation de la

neige et l’isolation du sol en hiver et, par conséquent, entraîne une dégradation du

pergélisol qui devrait s’accentuer avec l’ouverture et le vieillissement de la forêt (Laberge

et Payette 1995, Worsley et al. 1995, Payette 2001, Lloyd et al. 2003). D’ailleurs, les

premiers signes de la dégradation du pergélisol dans la région de la Baie de James, à la

limite méridionale du pergélisol, sont ceux de la dégradation des palses boisées (Thibault et

Payette 2009). Bien que les palses boisées de la région de la rivière Boniface soient celles

où le couvert nival est le plus épais, elles se maintiennent depuis plusieurs centaines

61

d’années au gré des épisodes de refroidissement et de réchauffement (Payette et Delwaide

1991, Cyr et Payette 2010). Cela suggère que leur maintien résulte d’une TMA

suffisamment basse et d’un équilibre entre plusieurs variables biotiques et abiotiques.

La structure de la végétation est un élément déterminant du régime thermique des palses.

Par exemple, sur une palse boisée, les conditions changent entre les pessières et les trouées.

Les milieux arbustifs présentent les plus grandes amplitudes thermiques, puisqu’ils sont

moins ombragés et que l’accumulation de neige y est moindre. Le sol des milieux forestiers

est colonisé par des mousses hypnacées et des sphaignes lorsque le couvert forestier est

fermé et par des lichens lorsqu’il est ouvert. Au contraire, la surface du sol sous les

bouleaux glanduleux et les éricacées est principalement couverte de litière qui restreint la

colonisation du sol par les mousses et les lichens (Cornelissen et al. 2001, Natalia et al.

2008, Joly et al. 2009, Dawes et al. 2011). Dans les arbustaies, l’absence de mousses

hypnacées à potentiel isolant et de lichens à albédo élevé pourrait favoriser une température

du sol plus élevée qu’en milieu forestier (Yoshikawa et al. 2003, French 2007, O'Donnell et

al. 2009, Wright et al. 2009). Il semble donc que les palses de la région de la rivière

Boniface soient sensibles à la fois aux conditions climatiques et aux processus ayant cours

en été et en hiver.

Lorsque la température du sol est analysée sur une base annuelle, on constate qu’elle est

plus basse dans les sols possédant une épaisse couche de matière organique et dans les sols

plus ombragés des milieux forestiers. Au contraire, les sols des milieux plus exposés

comme les arbustaies et les trouées se caractérisent par un mollisol plus épais et une

température du sol plus élevée. Il semble que les processus en cours pendant l’été

déterminent en grande partie le régime thermique annuel des sols des palses de la région de

Boniface. En bref, chez les palses à l’étude, la présence d’un couvert forestier semble

favoriser le maintien des palses boisées dans la région de la rivière Boniface, contrairement

à ce qui a souvent été observé dans d’autres études (Laberge et Payette 1995, Worsley et al.

1995, Payette 2001, Lloyd et al. 2003). Cependant, il convient de rappeler que la

température de l’air et le régime de précipitations régissent la dynamique des palses et le

régime thermique du pergélisol. L’effet du couvert forestier changera donc selon les

années. De plus, dans un contexte de changements climatiques, on prévoit des changements

62

de température et de précipitations (IPCC 2007). Le maintien des palses boisées et des

palses non boisées différera selon la nature de ces changements, comme une augmentation

ou une diminution des précipitations et les saisons pendant lesquelles la température sera

différente. Peu importe le type de végétation, le type de sol et la présence de tourbe sont des

éléments importants influençant la température du sol des palses. Un suivi à long terme du

régime thermique des palses est nécessaire afin de mieux comprendre leur dynamique et

leur résilience face à un climat changeant.

63

Conclusion

Les suivis de l’épaisseur du mollisol et de la température du sol ont été utilisés afin de

déterminer l’influence du couvert forestier sur le régime thermique des palses boisées. La

région de la rivière Boniface renferme de nombreuses palses de forme, de sol et de couvert

végétal différents. Les suivis de l’épaisseur du mollisol et de la température du sol ont été

faits pendant trois années, afin de tenir compte des processus influençant le régime

thermique du sol durant toute l’année. Le suivi de l’épaisseur de neige dans la région a

permis également de mieux cerner son influence sur le régime thermique des palses.

Le régime thermique des palses boisées et des palses non boisées diffère fortement,

notamment à cause de la présence d’un couvert d’épinettes noires. En effet, le couvert

forestier ainsi que sa structure (pessières versus trouées) jouent un rôle primordial, surtout à

une échelle de quelques mètres, en modifiant les conditions microclimatiques et le régime

nival. À une échelle de quelques dizaines de mètres, l’épaisseur de la matière organique et

la topographie influencent le régime thermique du sol des palses boisées et des palses non

boisées. Les variables qui déterminent le régime thermique du sol des palses diffèrent selon

les saisons. De plus, l’effet du couvert forestier sur la température du sol change selon le

régime de précipitations nivales propre à chaque année.

Malgré une analyse des palses faites au cours de trois années, un suivi à long terme de la

température du sol et de l’épaisseur du mollisol s’avère nécessaire afin de mieux

comprendre la dynamique de ces écosystèmes. La dégradation récente des palses et du

pergélisol a été observée dans plusieurs sites de l’hémisphère nord, probablement en lien

avec des conditions plus chaudes et humides et des précipitations nivales plus abondantes

(Seppälä 1982, Sollid et Sørbel 1998, Payette et Delwaide 2000, Zuidhoff et Kolstrup 2000,

Lloyd et al. 2003, Payette et al. 2004, Vallée et Payette 2007, Thibault et Payette 2009). Il

est cependant difficile de lier directement la formation ou la dégradation des palses à des

changements de la température de l’air, alors que beaucoup d’autres facteurs entrent en jeu,

comme les précipitations ou l’évolution des stades morphologiques des palses (Seppälä

2011). Une meilleure compréhension de ces écosystèmes paraît nécessaire dans le contexte

actuel du réchauffement climatique (IPCC 2007). Bien que la hausse des températures

risque d’entraîner la dégradation des palses, la vitesse de réaction des palses à ces

64

changements pourrait dépendre en partie du couvert végétal et du régime de précipitations.

Advenant une augmentation des précipitations nivales, l’intégrité des palses boisées

pourrait être menacée par rapport aux palses non boisées, alors qu’une réduction des

précipitations nivales favorisait davantage le maintien des palses boisées.

65

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74

Annexes

Annexe 1 : Topographie et végétation des transects des 11 palses à l’étude. Un transect a

été placé le long du grand axe de la palse et un autre a été placé perpendiculairement à ce

dernier, en passant par le centre de la palse. Le trait noir représente la surface de la palse et

le trait gris l’épaisseur du mollisol mesurée entre le 24 et le 31 juillet 2010. Le trait gris

pointillé indique les secteurs où la sonde n’a pas atteint le plafond du pergélisol. La

présence et la taille des épinettes noires et des arbustes sont représentées par des symboles.

Les lettres représentent l’orientation des transects.

Annexe 1.1 : A) Transect transversal dans le secteur boisé de la palse du site S1.

B) Transect transversal dans le secteur non boisé de la palse du site S1. C) Transect

longitudinal de la palse du site S1.

A)

75

B)

76

C)

77

Annexe 1.2 : A) Transect longitudinal et B) transect transversal de la palse du site S2.

A)

B)

78


A)

B)

79


A)

B)

80


A)

B)

81

Annexe 1.6 : A) Transect longitudinal et B) transect transversal de la palse du site S6. Le

trait sous forme de vagues représente la présence d’eau sur la palse.

A)

B)

82


A)

B)

83


A)

B)

84


A)

B)

85


A)

B)

86


A)

B)

87

Annexe 2 : Types de couvert définis par le groupement K-means et modifiés afin de

distinguer les secteurs arbustifs des palses boisées et des palses non boisées. Les secteurs

correspondent au pourcentage de recouvrement des groupes fonctionnels de végétation.

88

Annexe 3 : Évolution de la température de l’air dans la région de la rivière Boniface. A)

2009. B) 2010. C) 2011.

89

Annexe 4 : Table d’ANOVA des températures journalières enregistrées dans la région de la

rivière Boniface en fonction de l’année (2009, 2010 et 2011). Les corrélations significatives

sont indiquées par des astérisques pour les seuils α : 0.001 = ***, 0,01 = **, 0,05 = *.

Somme des

carrés

Degrés de

liberté

Moyenne des

carrés

Valeur du test

de F

P

Année 840 1 840,01 4,8462 0,02791 *

Résidus 189453 1093 173,33 - -

90

Annexe 5 : Épaisseur du mollisol en fonction de la racine carrée du nombre de degrés jours

cumulés, pour toutes les années et pour toutes les stations d’échantillonnage. Les points gris

représentent les données de 2009, les points noirs les données de 2010 et les points blancs

les données de 2011.

95

Annexe 6 : Test des effets fixes de la régression en modèle mixte pour la racine carrée du

taux de dégel (pente de la relation de Stefan). L’année, la station et la palse sont les facteurs

aléatoires.

Effet

Degrés de

liberté

(numérateur)

Degrés de

liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Épaisseur de la

matière organique

(cm)

1 48 36,39 < 0,0001

Épaisseur inférée de

neige (cm) 1 48 0,95 0,3344

Type de végétation 4 48 15,31 < 0,0001

Annexe 7 : Test des effets fixes de la régression en modèle mixte pour la racine carrée de

l’épaisseur maximale du mollisol. L’année, la station et la palse sont les facteurs aléatoires.

Effet

Degrés de

liberté

(numérateur)

Degrés de

liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Épaisseur de la

matière organique

(cm)

1 48 30,86 < 0,0001

Épaisseur inférée de

neige (cm) 1 48 4,19 0,0462

Type de végétation 4 48 13,85 < 0,0001

96

Annexe 8 : Évolution de la température du sol (°C) à 50 cm et 100 cm de profondeur chez

les 10 stations d’échantillonnage. Le trait noir représente la température mesurée la plus

près de la surface (50 cm et moins) et le trait gris représente la température mesurée la plus

profonde (de plus de 50 cm à 100 cm).

Annexe 8.1 : Station S1-N1.


97



98

Annexe 8.5 : Station S2-A.

Annexe 8.6 : Station S2-O.

99

Annexe 8.7 : Station S2-T.

Annexe 8.8 : Station S3-A.

100



101

Annexe 9 : Test des effets fixes de la régression en modèle mixte pour le seuil à l’automne

(DJCG de l’air). La station et la palse sont les facteurs aléatoires.

Effet Degrés de liberté

(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 22 15,82 0,0006

Épaisseur de la

matière organique

(cm)

1 22 0,45 0,5093

Année 1 22 3,52 0,0738


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 22 14,42 0,0010

Épaisseur de

neige (cm) 1 22 22,63 < 0,0001

Année 1 22 3,53 0,0735


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 22 15,05 0,0008

Type de

végétation 3 22 23,30 < 0,0001

Année 1 22 3,67 0,0686

102

Annexe 10 : Test des effets fixes de la régression en modèle mixte pour le seuil au

printemps (DJCF de l’air). La station et la palse sont les facteurs aléatoires.


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 21 9,23 0,0063

Épaisseur de la

matière

organique (cm)

1 21 5,00 0,0364

Année 1 21 0,17 0,6881


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 21 8,86 0,0072

Épaisseur de

neige (cm) 1 21 1,10 0,3057

Année 1 21 0,15 0,7000


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 21 9,42 0,0057

Type de

végétation 3 21 23,20 < 0,0001

Année 1 21 0,12 0,7325

103


maximale (°C). L’année, la station et la palse sont les facteurs aléatoires.


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 20 151,62 < 0,0001

Épaisseur de la

matière organique

(cm)

1 20 5,49 0,0296


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 20 150,81 < 0,0001

Épaisseur de

neige (cm) 1 20 0,08 0,7826


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 20 151,05 < 0,0001

Type de

végétation 3 20 13,85 0,0061

104

Annexe 12 : Test des effets fixes de la régression en modèle mixte pour les DJCF (°C > 0).

L’année, la station et la palse sont les facteurs aléatoires.


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 20 155,80 < 0,0001

Épaisseur de la

matière organique

(cm)

1 20 5,63 0,0278


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 20 154,30 < 0,0001

Épaisseur de

neige (cm) 1 20 0,05 0,8215


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 20 152,76 < 0,0001

Type de

végétation 3 20 7,95 0,0011

105


minimale (°C). L’année, la station et la palse sont les facteurs aléatoires.


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 22 12,92 0,0016

Épaisseur de la

matière organique

(cm)

1 22 0,04 0,8441


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 22 10,38 0,0039

Épaisseur de

neige (cm) 1 22 28,63 < 0,0001


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 22 11,15 0,0030

Type de

végétation 3 22 3,87 0,0231

106

Annexe 14 : Test des effets fixes de la régression en modèle mixte pour les DJCG (°C < 0).

L’année, la station et la palse sont les facteurs aléatoires.


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 22 9,36 0,0057

Épaisseur de la

matière organique

(cm)

1 22 0,04 0,8368


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 22 8,05 0,0096

Épaisseur de

neige (cm) 1 22 21,07 0,0001


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 22 7,70 0,0111

Type de

végétation 3 22 3,369 0,0272

107


moyenne (°C). L’année, la station et la palse sont les facteurs aléatoires.


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 20 7,07 0,0151

Épaisseur de la

matière organique

(cm)

1 20 8,60 0,0082


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 20 7,17 0,0144

Épaisseur de

neige (cm) 1 20 2,58 0,1238


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans

le sol (cm)

1 20 8,24 0,0094

Type de

végétation 3 20 10,33 0,0003

108


l’été. La station et la palse sont les facteurs aléatoires. A) DJCF (°C > 0). B) Température

maximale (°C).

A)


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du

thermomètre dans le

sol (cm)

1 19 149,25 < 0,0001

Épaisseur de la

matière organique

(cm)

1 19 5,81 0,0262

Année 1 19 1,05 0,3173

Interaction épaisseur

de la matière

organique et année

1 19 0,26 0,6174


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du


sol (cm)

1 19 146,72 < 0,0001

Épaisseur de neige

(cm) 1 19 0,05 0,8206

Année 1 19 0,09 0,7718

Interaction Épaisseur

de neige et année 1 19 0,03 0,8552


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du


sol (cm)

1 17 135,37 < 0,0001

Type de végétation 3 17 7,37 0,0023

Année 1 17 0,47 0,5037

Interaction type de

végétation et année 3 17 0,19 0,9030

109

B)


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du


sol (cm)

1 19 144,26 < 0,0001

Épaisseur de la

matière organique

(cm)

1 19 5,42 0,0310

Année 1 19 2,61 0,1224


de la matière

organique et année

1 19 0,01 0,9040


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du


sol (cm)

1 19 148,24 < 0,0001

Épaisseur de neige

(cm) 1 19 0,08 0,7831

Année 1 19 3,86 0,0643




(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du


sol (cm)

1 17 142,34 < 0,0001


Année 1 17 8,41 0,0099

Interaction type de


110


l’hiver. La station et la palse sont les facteurs aléatoires. A) DJCG (°C < 0). B)

Température minimale (°C).

A)


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du


sol (cm)

1 21 9,05 0,0067

Épaisseur de la

matière organique

(cm)

1 21 0,04 0,8376

Année 1 21 0,64 0,4323


de la matière

organique et année

1 21 0,24 0,6304


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du


sol (cm)

1 21 13,58 0,0014

Épaisseur de neige

(cm) 1 21 20,91 0,0002

Année 1 21 21,33 0,0001




(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du

test F Pr > |t|

Profondeur du


sol (cm)

1 19 18,31 0,0004


Année 1 19 18,97 0,0003

Interaction type de


111

B)


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du


sol (cm)

1 21 12,36 0,0021

Épaisseur de la

matière organique

(cm)

1 21 0,04 0,8439

Année 1 21 0,76 0,3941


de la matière

organique et année

1 21 0,00 0,9777


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du


sol (cm)

1 21 16,20 0,0006

Épaisseur de neige

(cm) 1 21 27,91 < 0,0001

Année 1 21 15,05 0,0009




(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du


sol (cm)

1 19 27,60 < 0,0001


Année 1 19 13,56 0,0016

Interaction type de


112

Annexe 18 : Test des effets fixes des la régressions en modèle mixte pour le bilan

thermique annuel (°C) et la température moyenne (°C), puisque les résultats sont les

mêmes. La station et la palse sont les facteurs aléatoires.


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du


sol (cm)

1 19 6,70 0,0180

Épaisseur de la

matière organique

(cm)

1 19 8,61 0,0085

Année 1 19 0,72 0,4070


de la matière

organique et année

1 19 0,05 0,8233


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du


sol (cm)

1 19 12,33 0,0023

Épaisseur de neige

(cm) 1 19 2,57 0,1252

Année 1 19 19,26 0,0003


de neige et année 1 19 13,49 0,00016


(numérateur)

Degrés de liberté

(résidus)

Valeur du test

F Pr > |t|

Profondeur du


sol (cm)

1 17 14,44 0,0014


Année 1 17 10,91 0,0042

Interaction type de


113

Annexe 19 : Signe de la relation (positive : + ou négative : -), valeur de p et valeur de t pour

les corrélations entre les variables présentées et la température du sol ou les DJC de l’air

pour chaque station. Les corrélations significatives sont indiquées par des astérisques pour

les seuils α : 0.001 = ***, 0,01 = **, 0,05 = *.

Station Épaisseur de

neige

Profondeur du

thermomètre

Degrés jours

cumulés de l’air

Température de

l’air

S1-N1

(-)

(p = 0,8346,

t = -0,21)

(-)

(p = 0,1544,

t = -1,43)

(+) **

(p = 0,005,

t = 2,81)

X

S1-N2

(-) *

(p = 0,0122,

t = -2,51)

(-) ***

(p < 0,0001,

t = -16,83)

(+)

(p = 0,3408,

t = 0,95)

X

S1-N3

(-)

(p = 0,1723,

t = -1,37)

(-) ***

(p < 0,0001,

t = -7,82)

(+) **

(p = 0,0060,

t = 2,75)

X

S1-N4

(-) **

(p = 0,008,

t = -2,66)

(-) ***

(p < 0,0001,

t = -2,66)

(+) **

(p = 0,0037,

t = 2,91)

X

S2-A

(-)

(p = 0,0791,

t = -1,76)

(-) ***

(p < 0,0001,

t = -13,87)

X

(-) **

(p = 0,0018, t = -

3,13)

S2-O

(-) *

(p = 0,0123 ,

t = -2,51)

(-) ***

(p < 0,0001,

t = -30,55)

(+)

(p = 0,3382,

t = 0,96)

X

S3-A

(-)

(p = 0,3187,

t = -1,00)

(+)

(p = 0,9459, t = 0,07) X

(-) **

(p = 0,0068, t = -

2,71)

S7-O

(-) *

(p = 0,0212,

t = -2,31)

(-) ***

(p < 0,0001,

t = -5,20)

(+) *

(p = 0,0489,

t = 1,97)

X

114

Annexe 20 : Répartition de l’épaisseur du mollisol et de certaines variables

environnementales utilisées dans le cadre de l’analyse spatiale sur la palse du site S1. A)

Épaisseur du mollisol mesurée le 10 août 2010. B) Dénivelé. C) épaisseur de la matière

organique. D) Épaisseur de neige inférée. E) Hauteur des arbres. F) Types de couvert.

A) Épaisseur du mollisol mesurée le 10 août 2010.

115

B) Dénivelé.

C) Épaisseur de la matière organique

116

D) Épaisseur de neige

E) Hauteur des arbres

117

F) Types de couvert

118

Annexe 21 : Cartes des fonctions CPMV significatives en 2009 et en 2010. Les carrés noirs

représentent des zones d’autocorrélation où l’épaisseur du mollisol est supérieure à la

moyenne et les carrés blancs représentent des zones d’autocorrélation où l’épaisseur du

mollisol est inférieure à la moyenne. La taille des carrés est proportionnelle au degré

d’autocorrélation. L’arrière plan de chaque fonction CPMV indique l’échelle qui lui a été

attribuée. Le gris foncé indique les fonctions retenues pour l’analyse à grande échelle

(zones d’autocorrélation de plus 20 m de diamètre), le gris pâle pour l’analyse à moyenne

échelle (zones d’autocorrélation d’environ 10 m de diamètre) et le blanc pour l’analyse à

fine échelle (zones d’autocorrélation de moins de 10 m de diamètre).

A) 2009

119

B) 2010

120

Annexe 22 : [a] Fraction de la variation de l’épaisseur du mollisol expliquée par les

variables environnementales. [b] Fraction de la variation expliquée conjointement par les

variables environnementales et les fonctions CPMV. [c] Fraction expliquée par les

fonctions CPMV. [a+b+c] Fraction totale de la variation de l’épaisseur du mollisol

expliquée par toutes les variables. Les corrélations significatives sont indiquées par des

astérisques pour les seuils α : 0.001 = ***, 0,01 = **, 0,05 = *.

10 juillet 2009 Degrés de liberté R2 R

2 ajusté Pr( > F)

[a+b] = X1 10 0,26 0,23 0,005 **

[b+c] = X2 7 0,17 0,15 0,005 **

[a+b+c] =

X1+X2 17 0,33 0,27 0,005 **

Fractions individuelles

[a] 10 - 0,13 0,005 **

[b] 0 - 0,10 -

[c] 7 - 0,04 0,005 **

[d] = résidus - - 0,73 -

9 août 2009 Degrés de liberté R2 R

2 ajusté Pr( > F)

[a+b] = X1 10 0,25 0,22 0,005 **

[b+c] = X2 10 0,23 0,20 0,005 **

[a+b+c] =

X1+X2 20 0,36 0,30 0,005 **


[a] 10 - 0,10 0,005 **

[b] 0 - 0,12 -

[c] 10 - 0,07 0,005**

[d] = résidus - - 0,70 -

28 juin 2010 Degrés de liberté R2 R

2 ajusté Pr( > F)

[a+b] = X1 10 0,18 0,15 0,005 **

[b+c] = X2 5 0,15 0,13 0,005 **

[a+b+c] =

X1+X2 15 0,28 0,23 0,005 **


[a] 10 - 0,10 0,005 **

[b] 0 - 0,04 -

[c] 5 - 0,08 0,005 **

[d] = résidus - - 0,77 -

24 juillet 2010 Degrés de liberté R2 R

2 ajusté Pr( > F)

[a+b] = X1 10 0,23 0,20 0,005 **

[b+c] = X2 7 0,18 0,15 0,005 **

[a+b+c] =

X1+X2 17 0,32 0,27 0,005 **


[a] 10 - 0,12 0,005 **

[b] 0 - 0,08 -

[c] 7 - 0,07 0,005 **

[d] = résidus - - 0,73 -

121

10 août 2010 Degrés de liberté R2 R

2 ajusté Pr( > F)

[a+b] = X1 10 0,27 0,23 0,005 **

[b+c] = X2 10 0,23 0,19 0,005 **

[a+b+c] =

X1+X2 20 0,37 0,32 0,005 **


[a] 10 - 0,12 0,005 **

[b] 0 - 0,11 -

[c] 10 - 0,09 0,005**

[d] = résidus - - 0,68 -

122


canonique pour la variation à grande échelle. Les corrélations significatives sont indiquées

par des astérisques pour les seuils α : 0.001 = ***, 0,01 = **, 0,05 = *.

2009 Estimation Erreur standard Valeur du test

T Pr ( > F)

Élévation sur la palse -0,15 0,05 -3,09 0,0022 **

Épaisseur inférée de neige -0,08 0,03 -2,73 0,0068 **

épaisseur de la matière

organique -0,07 0,03 -2,86 0,0047 **

Topographie 0,06 0,03 2,04 0,0426 *

Pessière à mousses -0,35 0,09 -3,73 0,0002 ***

Pessière à lichens -0,21 0,09 -2,19 0,0295 *

Arbustes -0,17 0,09 -1,84 0,0665 ‘

2010 Estimation Erreur standard Valeur du test

T Pr ( > F)

Élévation sur la palse -0,06 0,02 -3,37 0,0009 ***

Épaisseur inférée de neige -0,03 0,01 -2,73 0,0069 **


organique -0,027 0,01 -2,45 0,0152 *

Annexe 24 : Variables environnementales significative Les corrélations significatives sont

indiquées par des astérisques pour les seuils α : 0.001 = ***, 0,01 = **, 0,05 = *.ment

corrélées au premier axe canonique pour la variation à moyenne échelle.

2009 Estimation Erreur

standard

Valeur du test

T Pr ( > F)

Élévation sur la palse -0,10 0,05 -1,92 0,0555 ‘


standard

Valeur du test

T Pr ( > F)

Élévation sur la palse -0,02 0,01 -1,95 0,0526 ‘

Topographie 0,02 0,01 3,01 0,003 **


canonique pour la variation à fine échelle. Les corrélations significatives sont indiquées par

des astérisques pour les seuils α : 0.001 = ***, 0,01 = **, 0,05 = *.


standard

Valeur du test

T Pr ( > F)

Hauteur des arbres -0,01 0,01 -1,90 0,0588 ‘

123

Annexe 26 : Variables environnementales significativement corrélées à la structure spatiale

de l’épaisseur du mollisol pour toutes les dates de mesures. Valeurs obtenues par les

régressions de l’axe canonique significatif sur le tableau des variables environnementales.

Les corrélations significatives sont indiquées par des astérisques pour les seuils

α : 0.001 = ***, 0,01 = **, 0,05 = *.

10 juillet 2009 Estimation Erreur

standard

Valeur du test

T Pr ( > F)

Élévation sur la palse (m) 0,22 0,06 3,99 0,00009 ***

Épaisseur inférée de neige (cm) -0,08 0,03 -2,35 0,0197 *


organique (cm) -0,08 0,03 -2,695 0,0076 **

Topographie -0,09 0,03 -2,66 0,0084 **

Pessière à mousses -0,27 0,11 -2,40 0,01707 *

9 août 2009 Estimation Erreur

standard

Valeur du test

T Pr ( > F)

Élévation sur la palse (m) -0,22 0,08 -2,69 0,0076 **

Épaisseur inférée de neige (cm) -0,11 0,05 -2,34 0,0202 *


organique (cm) -0,11 0,43 -2,64 0,0088 **

Pessière à mousses -0,58 0,16 -3,66 0,0003 ***

Pessière à lichens -0,37 0,16 -2,32 0,0211 *

28 juin 2010 Estimation Erreur

standard

Valeur du test

T Pr ( > F)

Hauteur des arbres -0,04 0,01 -4,24 0,00003 ***

Distance à la mare la plus près 0,01 0,01 1,80 0,0733 ‘

24 juillet 2010 Estimation Erreur

standard

Valeur du test

T Pr ( > F)

Élévation sur la palse -0,09 0,02 -3,98 0,00009 ***

Distance à la bordure de la palse 0,04 0,02 2,04 0,0425 *

Topographie 0,03 0,01 1,99 0,0481 *

Pessière à mousses -0,09 0,05 -1,89 0,0595 ‘

10 août 2010 Estimation Erreur

standard

Valeur du test

T Pr ( > F)

Élévation sur la palse (m) -0,08 0,03 -3,09 0,0023 **

Épaisseur inférée de neige (cm) -0,03 0,01 -1,75 0,0823 ‘


organique (cm) -0,02 0,01 -1,79 0,0743 ‘