Explication des données du Global Forest Watch sur la perte de la couverture arborée en 2024  

Les nouvelles données sur la perte de couverture arborée, produites par le laboratoire GLAD de l’Université du Maryland (UMD) et publiées sur la plateforme Global Forest Watch (GFW), révèlent qu’en 2024, les incendies ont été à l’origine d’une hausse record de la perte de forêt tropicale primaire humide. Cette année, des divergences ont été constatées entre les estimations de l’UMD et d’autres sources, notamment les systèmes nationaux de surveillance forestière. Nous analysons ici les différences entre les données pour le Brésil, l’Indonésie et l’ensemble des tropiques. Que mesurent les données de l’UMD ? Quelles différences ont été observées cette année ? Et comment ces résultats se comparent-ils aux estimations officielles des gouvernements ? Voici ce que ces nouvelles données nous apprennent. 

Qu’est-ce que la mesure de perte de la couverture arborée et en quoi est-elle différente de la déforestation ? 

Les données UMD des pertes de la couverture arborée rendent compte des perturbations affectant la végétation boisée d’au moins cinq mètres de haut pour chaque année civile entre 2001 et 2024. Elles incluent la mortalité ou la destruction d’arbres dans les forêts naturelles ainsi que dans les plantations de fibres de bois ou de cultures arborées. Cependant, les données sur les forêts tropicales primaires humides que nous utilisons pour filtrer la perte sous les tropiques comprennent la forêt tropicale naturelle mature et excluent les plantations, les cultures d’arbres et les jeunes forêts secondaires, ce qui concentre notre analyse sur la perte liée aux cycles de récolte ou de gestion. La perte de la couverture arborée peut être due à des causes humaines ou naturelles et peut être permanente ou temporaire. 

La déforestation diffère en ce sens qu’elle ne fait référence qu’à un changement à long terme, causé par l’homme, lorsqu’une forêt est utilisée pour travailler la terre. Certaines formes de perte de la couverture arborée, comme la conversion d’une forêt naturelle en terres agricoles, sont largement considérées comme de la déforestation, tandis que d’autres formes de perte de couverture arborée, comme la récolte de bois dans les forêts de plantation ou les perturbations naturelles, ne le sont souvent pas — pour en savoir plus sur les différences, cliquez ici.  La perte de couverture arborée, qu’elle résulte ou non de la déforestation, peut être soit légale, soit illégale. 

Dans certains cas, comme avec le Targets Tracker, l’outil de suivi de la déforestation et de la restauration utilisé par Global Forest Review, nous utilisons une approximation pour estimer la déforestation. Cette approximation utilise des données sur les facteurs de perte de la couverture arborée et inclut les pertes dues à l’agriculture itinérante dans les forêts primaires tropicales humides et toutes les pertes de la couverture arborée (à l’intérieur et à l’extérieur des forêts primaires tropicales humides) dues à l’agriculture permanente, aux matières premières brutes (infrastructure minière ou énergétique) et aux installations et infrastructures humaines. Les pertes temporaires, telles que les incendies ou les activités d’exploitation forestière, ne sont pas incluses.  

En quoi consiste la perte de la couverture arborée résultant d’incendies?

Les données UMD des pertes de la couverture arborée dues aux incendies distinguent les pertes dues aux incendies de toutes les autres pertes de la couverture arborée en utilisant un modèle pour classer la probabilité de perte due aux incendies pour chaque pixel de 30 mètres de perte de la couverture arborée. Les données de perte de la couverture arborée due aux incendies incluent les feux d’origine naturelle ou humaine entraînant une perte directe du couvert arboré. Les données capturent les feux de forêt, les feux utilisés pour défricher la terre à d’autres fins et les incendies intentionnels entraînant une perte de la couverture arborée (ce qui inclut les feux allumés par des humains à des fins liées à l’agriculture, à la chasse, aux loisirs ou aux incendies criminels et qui se sont propagés). Les cas où les arbres sont d’abord abattus et où la végétation résiduelle est ensuite brûlée ne sont pas inclus puisque le facteur initial de perte est l’enlèvement mécanique.  

Ces données nous permettent de mieux comprendre l’impact des incendies sur les données de perte de la couverture arborée en 2024. Par exemple, il s’agissait de l’année la plus chaude jamais enregistrée et l’Amérique latine a connu une sécheresse généralisée, ce qui a créé des conditions chaudes et sèches qui ont alimenté la propagation des incendies dans toute la région. En dehors des tropiques, le Canada et la Russie ont subi des pertes importantes dues aux incendies. Pour en savoir plus sur nos résultats à partir des données de 2024, cliquez ici 

Sous les tropiques humides, les incendies ne se produisent pas naturellement et sont presque toujours causés par l’homme. Souvent, les incendies n’entraînent pas de changement permanent dans l’utilisation des terres et les forêts peuvent se régénérer après. Cependant, les effets combinés du changement climatique et de la conversion des forêts à d’autres utilisations des terres comme l’agriculture (avec des conditions plus chaudes et plus sèches) peuvent rendre ce rétablissement plus difficile et augmenter le risque d’incendies futurs. 

Comment la perte de la couverture arborée à partir des données UMD se compare-t-elle aux autres estimations ? 

Brésil – PRODES

PRODES — le système officiel de suivi des forêts amazoniennes de l’Institut national de recherche spatiale (INPE) du Brésil — et les données UMD présentent des différences dans leurs définitions et leurs méthodologies qu’il est important de comprendre lorsque l’on veut les comparer.  

Le système PRODES mesure la déforestation par coupes rases à partir de superficies supérieures à 6,25 hectares (ha). De son côté, l’UMD enregistre tout type de perte — naturelle ou d’origine humaine — sur des parcelles de plus de 0,09 ha, concernant des arbres de plus de cinq mètres de hauteur. Ces deux mesures sont complémentaires et essentielles pour l’evolution des forêts. La déforestation, les feux de forêt et les petites perturbations du couvert forestier peuvent tous avoir des répercussions sur le climat, la biodiversité et les services des écosystèmes.  

Une autre différence importante est que les deux ensembles de données couvrent des périodes d’observation différentes. Alors que PRODES inclut les 12 mois entre août et juillet de chaque année (la dernière année d’observation étant août 2023-juillet 2024), les données UMD incluent l’année civile (janvier-décembre 2024).  

En outre, l’INPE dispose de systèmes qui surveillent et signalent spécifiquement les incendies (à l’intérieur et à l’extérieur des forêts). Par exemple, le programme Queimadas de l’INPE suit les incendies actifs et les zones brûlées. Les alertes DETER de l’INPE, qui suivent quotidiennement la déforestation et la dégradation, séparent les alertes liées aux feux de forêt des autres formes de dégradation et de déforestation. 

Pour comparer les résultats des deux ensembles de données, nous avons pris quelques mesures pour tenir compte de ces différences. Tout d’abord, nous avons séparé la perte de la couverture arborée due aux incendies dans les données UMD de perte de forêt primaire, qui par définition ne seraient pas incluses dans les données PRODES. Cela a permis de rapprocher les estimations entre les deux ensembles de données, bien qu’elles montrent encore des tendances différentes pour la dernière année de données : alors que PRODES estime une diminution de 31 % de la déforestation en Amazonie brésilienne entre 2023 et 2024, la perte de forêts primaires non liée aux incendies selon l’UMD montre une augmentation de 13 %.  

Deuxièmement, nous avons pris en compte l’unité de cartographie minimale de 6,25 ha utilisée par PRODES. Nous avons appliqué une unité de cartographie de 6,25 ha minimum à la perte annuelle de forêt primaire non liée aux incendies selon l’UMD pour séparer les zones de perte en zones de moins de 6,25 ha et supérieures ou égales à 6,25 ha. Lorsque l’on tient compte de la taille des parcelles, les pertes de forêts primaires non incendiées selon l’UMD supérieures ou égales à 6,25 ha ont diminué de 2 % entre 2023 et 2024, affichant une tendance à la baisse comme les données PRODES. Inversement, les pertes de forêts primaires non liées aux incendies inférieures à 6,25 ha ont augmenté de 30 % entre 2023 et 2024.  

Données UMD et PRODES dans l’Amazonie officielle 

D’autres différences entre les deux ensembles de données sont probablement dues aux différences de méthodologie utilisées pour détecter les changements et aux différences dans les périodes d’observation. En ce qui concerne les différences méthodologiques, les données UMD sont produites en utilisant un algorithme automatisé pour détecter les changements à l’échelle du pixel de 30 mètres, tandis que les données PRODES sont produites par une interprétation visuelle manuelle de l’imagerie satellitaire. En ce qui concerne les différentes périodes d’observation, la période PRODES se termine en juillet, juste avant le pic de la saison sèche en Amazonie, qui s’étend de juin à novembre et tend à voir augmenter le défrichement des forêts et l’activité des incendies. Les données PRODES peuvent donc ne pas inclure les pertes mesurées dans les données UMD plus tard dans l’année. Par exemple, les alertes DETER du gouvernement brésilien (qui suivent la déforestation et la dégradation au jour le jour) mettent en évidence les pics de déforestation, de dégradation des forêts et d’activité des incendies (à l’intérieur et à l’extérieur des forêts) pendant la saison sèche.  

Indonésie – SIMONTANA

Comme pour PRODES, il existe plusieurs différences clés entre les données officielles de déforestation fournies par le ministère indonésien des Forêts via le système national de suivi des forêts (SIMONTANA) et les données UMD, qu’il est important de prendre en compte lors de la comparaison des deux. SIMONTANA définit la déforestation comme la conversion d’une forêt primaire, secondaire ou d’une plantation (p. ex., pâte à papier) en une forêt non forestière, en utilisant une superficie minimale de 6,25 ha. Les données sont produites par une inspection visuelle manuelle des images satellites. SIMONTANA utilise une période d’observation de juillet à juin (la dernière année d’observation étant de juillet 2023 à juin 2024) plutôt que l’année civile. 

Pour 2024, SIMONTANA a estimé la déforestation brute à 216 200 ha, soit une augmentation par rapport aux 133 800 ha de 2023. Les données tiennent également compte de la reforestation (40 800 ha) pour rapporter une déforestation nette de 175 400 hectares en 2024.  Les données UMD, quant à elles, estiment à 258 800 la perte de forêts primaires en 2024, soit une estimation plus élevée que celle de SIMONTANA et une diminution de 11 % par rapport à 2023.  

Pour mieux comparer les données UMD et SIMONTANA, nous avons utilisé la carte SIMONTANA de l’occupation des sols de 2021 comme référence et appliqué une unité cartographique minimale de 6,25 ha aux données UMD sur la perte de forêt primaire tropicale. La perte totale de forêts primaires tropicales selon l’UMD en 2024 dans les classes forestières de SIMONTANA était de 189 500 hectares, ce qui est plus proche mais légèrement inférieur à l’estimation de déforestation brute de SIMONTANA de 216 200 ha, mais toujours en baisse par rapport à 2023.  

La différence entre les périodes d’observation peut expliquer la différence de tendances entre 2023 et 2024 dans les deux ensembles de données. L’examen des alertes intégrées de déforestation disponibles sur GFW dans les forêts tropicales primaires d’Indonésie donne une indication du calendrier et de l’ampleur des perturbations tout au long de l’année. Les alertes intégrées de déforestation de GFW ont montré une augmentation de 6 % du nombre total d’alertes entre juillet 2022 et juin 2023 par rapport à celles entre juillet 2023 et juin 2024 (correspondant aux périodes d’observation de SIMONTANA), mais une diminution de 10 % du nombre total d’alertes entre les années civiles 2023 et 2024 (correspondant à la période d’observation de l’UMD).  

Alertes intégrées de déforestation dans la forêt primaire tropicale en Indonésie 

Indonésie – Auriga Nusantara

Auriga Nusantara est une organisation environnementale à but non lucratif en Indonésie qui surveille les changements de couverture forestière en Indonésie et coordonne l’initiative MapBiomas  suit et signale la perte de couverture forestière naturelle, qui comprend les forêts primaires et secondaires, mais exclut les plantations de bois et les forêts de plantation. Les données sont produites en combinant les suspicions de déforestation à partir des alertes de déforestation de l’UMD et la détection des changements via l’imagerie satellite Planet à 5 mètres et en effectuant une inspection visuelle des polygones de plus de 1 ha pour vérifier si la déforestation a eu lieu.  

Comme les autres ensembles de données présentés dans ce blog, les données Auriga Nusantara et les données UMD utilisent des méthodes différentes et, dans ce cas, des sources d’imagerie satellitaire différentes qui ont des résolutions spatiales différentes, ce qui peut entraîner des différences dans les estimations. 

Les estimations des données d’Auriga Nusantara et des données UMD sont généralement alignées : Auriga Nusantara a estimé la déforestation à 261 600 ha, soit un peu plus que les 258 800 ha de perte de forêt tropicale primaire détectés par les données UMD. Cependant, Auriga Nusantara signale une augmentation de 2 % de la déforestation entre 2023 et 2024, tandis que les données UMD montrent une baisse de 11 %.  Les différentes tendances peuvent être dues aux différentes méthodes qui entraînent de légères différences dans les estimations d’une année à l’autre. Par exemple, il existe des variations entre les deux ensembles de données en ce qui concerne l’année d’attribution pour les mêmes événements de perte : nous avons superposé les deux ensembles de données et constaté qu’environ 10 % de la zone de déforestation d’Auriga Nusantara 2024 a été détectée comme une perte en 2023 par les données UMD, tandis qu’environ 6 % de la zone de déforestation d’Auriga Nusantara 2023 a été détectée comme une perte en 2024 par les données UMD.  

Forêt tropicale humide selon le JRC 

Les ensembles de données de la forêt tropicale humide (Tropical Moist Forest, TMF) établis par le Centre commun de recherche (JRC) de la Commission européenne surveillent l’évolution des forêts sous les tropiques. Comme les données UMD sur la perte de la couverture arborée, les données JRC TMF utilisent l’imagerie Landsat pour cartographier les perturbations forestières chaque année à l’échelle d’un pixel de 30 mètres. Cependant, il existe quelques différences clés entre les ensembles de données : lisez notre comparaison approfondie ici.  

En général, les données JRC TMF détectent une plus grande superficie de perturbations que les données UMD sur la perte de forêts tropicales primaires, car leur classification de dégradation inclut des perturbations qui ne répondent pas à la définition de perte utilisée dans les données de l’UMD, telles que le défrichement de moins de la moitié de la couverture arborée dans un pixel de 30 mètres ou des perturbations détectées sur une très courte période.  

Après avoir séparé la perte de forêt primaire tropicale selon l’UMD due aux incendies (puisque les incendies sont classés comme dégradation forestière dans les données JRC TMF), l’estimation de la perte de forêt primaire tropicale non liée aux incendies selon l’UMD en 2024 (3,5 millions d’hectares) est plus élevée mais d’une ampleur similaire à l’estimation de la déforestation totale du JRC TMF (3,1 millions d’hectares). Il est toutefois important de noter que la distinction entre les données du JRC TMF sur la dégradation et la déforestation pour 2024 n’est pas encore totalement consolidée, car il ne s’est pas écoulé suffisamment de temps pour confirmer la régénération des forêts après les perturbations ou la permanence des perturbations.  

Malgré cela, les tendances des deux ensembles de données sont généralement alignées au cours des dernières années, y compris en 2024. La comparaison des perturbations forestières totales entre les deux ensembles de données montre que les deux estiment une forte augmentation des perturbations entre 2023 et 2024 : les données JRC TMF ont vu une augmentation de 78 % des perturbations forestières totales dans les tropiques, similaire à l’augmentation de 80 % observée dans les données UMD sur la perte de forêt primaire.  

Perturbations forestières selon l’UMD et le JRC dans les zones tropicales humides 

Pourquoi nous concentrons-nous sur les tropiques ? 

Dans notre analyse des données UMD, nous nous concentrons principalement sur la perte de la couverture arborée dans les forêts primaires tropicales humides, car les forêts tropicales subissent la grande majorité (94 %) de la déforestation dans le monde, et la perte dans ces zones a des répercussions considérables sur la biodiversité et le stockage du carbone. Même si ces pertes sont finalement inversées, il faudra des décennies pour que ces habitats et ces stocks de carbone se reconstituent, et une perte permanente de biodiversité pourrait se produire. 

L’amélioration des données au fil du temps peut affecter la comparabilité entre les années 

Les ajustements des algorithmes et de meilleures données satellitaires ont amélioré les données de perte de la couverture arborée au cours du temps. L’algorithme original utilisé pour cartographier la perte de la couverture arborée a été amélioré dans les mises à jour ultérieures pour les années 2011 à 2014 et 2015, et Landsat 8 a été incorporé en 2013, avec un capteur amélioré qui peut mieux détecter les caractéristiques au sol. L’ensemble de ces améliorations a permis d’accroître la sensibilité de la détection de changements tels que la coupe sélective, la culture itinérante à petite échelle et les incendies. Les variations dans la disponibilité des images satellites (qui a généralement augmenté au fil du temps) signifient également qu’il y a des incohérences dans la qualité et le nombre d’images disponibles comme source de données chaque année.  

Pour gérer ces incohérences, nous : 

• Concentrons notre analyse sur les tendances postérieures à 2015, étant donné que les méthodes et les données satellitaires n’ont subi que des changements minimes depuis lors 
• Évaluons la moyenne mobile sur trois ans pour interpréter les tendances à long terme 
• Ignorons l’augmentation des pertes après 2012 dans les régions susceptibles d’être touchées par ces changements, comme l’Afrique centrale 

Cette année, comme l’an dernier, l’ensemble de données sur les perturbations des terres DIST-ALERT a été intégré à l’algorithme de détection des pertes utilisé par l’Université du Maryland pour produire les données sur la perte de couverture arborée. 

Les changements observés en fin de saison ne figurent parfois pas dans les données de perte de la couverture arborée en raison d’un manque de données satellitaires ou de la couverture nuageuse. Ils sont alors attribués à l’année suivante. Les composites annuels DIST-ALERT ont montré des zones de perte de la couverture arborée qui, à l’origine, n’avaient pas été relevées dans les données sur la perte de la couverture arborée, notamment les incendies de fin de saison dans les forêts boréales et les exploitations minières récentes, et ces zones ont été étudiées et incluses manuellement dans les estimations de 2024.