Improving biodiversity indicators of sustainable forest management: Tree genus abundance rather than tree genus richness and dominance for understory vegetation in French lowland oak hornbeam forests

摘要

Deux indicateurs de biodiversité associés à la diversité du peuplement arboré sont utilisés en France et en Europe, en l'absence de validation scientifique forte: (1) la richesse en essences ou en genres d'essences, comme un indicateur positif; et (2) l'abondance relative de l'essence dominante ("dominance") comme un indicateur négatif. Nous avons testé le caractère indicateur de ces indicateurs vis-à-vis de la biodiversité floristique du sous-bois, en les comparant à d'autres modèles écologiques, principalement associés à la composition et l'abondance des essences. Nous avons utilisé des modèles statistiques Bayésiens des données d'abondance et de richesse de groupes écologiques, définis sur la base du statut successionnel des espèces ou de leur tolérance à l'ombrage. Les distributions de probabilités utilisées dans les modèles sont nouvelles en écologie. Nous avons étudié la magnitude des effets avec des tests d'équivalence. 49 placettes adultes situées dans la région IFN de la Brie Francilienne ont été étudiées. Sur notre jeu de données, les indicateurs basés sur la richesse en genres ou la dominance étaient plus mauvais que les indicateurs basés sur l'abondance des genres d'essences. La magnitude des effets et l'identité du meilleur modèle indicateur variaient d'un groupe écologique à l'autre. Nos résultats montrent par ailleurs l'influence négative de la surface terrière des essences de demi-ombre sur le recouvrement de tous les groupes écologiques d'herbacées et de ligneux et sur la richesse des groupes non-forestiers et péri-forestiers de ligneux et d'herbacées. Comparé aux études du même genre, notre échantillonnage contrôlait fortement le type de station, éliminant ainsi partiellement la confusion potentielle entre les influences de la gestion et du type de station sur la biodiversité. / Two different biodiversity indicators based on tree species diversity are being used, in Europe and France respectively, without strong prior scientific validation: (1) tree species or genus richness as a positive indicator, and (2) relative abundance of the main species (dominance') as a negative indicator. We tested the relevance of these ecological models as indicators of understory vegetation biodiversity by comparing them to other ecological models, mainly related to tree species composition and abundance. We developed Bayesian statistical models for richness and abundance of ecological groups of understory vegetation species, classified according to successional status or shade tolerance. The count data probability distributions in the models were new to ecology. These models were fitted using data from 49 plots in mature lowland forests in the center of France (Bassin Parisien) with similar site conditions. We used equivalence and inequivalence tests to detect negligible and non-negligible effects. Tree genus richness and dominance resulted in models that were worse than ones based on the abundance of tree genus groups. Furthermore, the only significant results for dominance and tree genus richness were opposite to the ones implicitly assumed in the indicator system. However, the magnitude of the effects and which indicator provided the best statistical model varied among ecological groups of plants. Our results show the negative non-negligible effect of the basal area of undergrowth tree species on the cover of all ecological groups of herbaceous and woody species, and on the species richness of non-forest and peri-forest herbaceous and woody species. Compared to the literature, our sampling design strongly controlled forest and site type, thus removing to some degree the potential confusion between influences on biodiversity of management specific variables and other ecological variables. We discuss our results from both an ecological perspective and in terms of the value of these models as indicators of sustainable management. For example, the best-performing model was a multivariate model, which may be more difficult to explain to forest managers or policy-makers than an indicator simply based on tree genus richness.