Les forêts du bassin du Congo

État des Forêts 2021

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Éditeurs :

Richard Eba'a Atyi, François Hiol Hiol, Guillaume Lescuyer, Philippe Mayaux, Pierre Defourny, Nicolas Bayol, Filippo Saracco, Dany Pokem, Richard Sufo Kankeu et Robert Nasi
Les forêts du bassin du Congo

# État des Forêts 2021
© 2022 Centre de recherche forestière internationale (CIFOR)

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Le contenu de cette publication est soumis à une licence des Creative Commons Attribution 4.0
International (CC BY 4.0), http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

ISBN 978-602-387-178-0

DOI: 10.17528/cifor/008565

Eba'a Atyi R, Hiol Hiol F, Lescuyer G, Mayaux P, Defourny P, Bayol N, Saracco F, Pokem D, Sufo Kankeu R et Nasi R.
2022. *Les forêts du bassin du Congo : état des forêts 2021*. Bogor, Indonésie : CIFOR.

Photo de la couverture : Axel Fassio/CIFOR

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Nous tenons à remercier tous les donateurs qui ont soutenu cette recherche avec leurs contributions au Fonds du CGIAR. Liste des donateurs au Fonds : http://www.cgiar.org/about-us/our-funders/

Tous les points de vue figurant dans cet ouvrage sont ceux des auteurs. Ils ne représentent pas forcément les points de vue du CIFOR, des responsables de la rédaction, des institutions respectives des auteurs, des soutiens financiers ou des relecteurs.
Dédicace

À la mémoire de nos deux collègues

Dr. François HIOL HIOL

Et

Dr. Alain Marius NGOYA-KESSY

Qui nous ont quittés pour l'éternité alors qu'ils
contribuaient à la rédaction du présent ouvrage
# Table des matières

<table><tr><td>Acronymes</td><td>v</td></tr><tr><td>Liste des contributions</td><td>xvii</td></tr><tr><td>Avant-propos</td><td>xxii</td></tr><tr><td>Préface</td><td>xxiv</td></tr></table>

## Partie 1 : Les Forêts d'Afrique centrale : Etat des ressources et gestion 1

1 Répartition des types de forêts et évolution selon leur affectation 3

2 L'évolution des filières bois dans le bassin du Congo 37

3 Les plantations forestières en Afrique centrale 79

4 Pour une adéquation entre les flux financiers internationaux et la mise en œuvre du plan de convergence de la COMIFAC 117

5 Mise en œuvre d'activités REDD+ dans les pays d'Afrique centrale 145

## Partie 2 : Les forêts du bassin du Congo dans les débats internationaux 173

6 Intégration des objectifs de développement durable (ODD) à la gestion des forêts en Afrique centrale : état des lieux, défis et options d'amélioration 175

7 Les engagements internationaux des pays d'Afrique centrale en réponse aux changements climatiques 195

8 Lutte contre la déforestation importée et engagements en faveur de la zéro déforestation 225

## Partie 3 : Thématiques émergentes pour les forêts d'Afrique centrale 253

9 Les tourbières de la cuvette centrale du bassin du Congo : Réalités et perspectives 255

10 Émergence/réémergence d'agents infectieux et risques épidémiques dans les forêts d'Afrique centrale 283

## Partie 4 : Enjeux et défis pour les forêts du bassin du Congo 309

11 Aménagement du territoire et impacts sur la gestion durable des écosystèmes forestiers en Afrique centrale 311

12 La restauration des paysages forestiers (RPF) en Afrique centrale 339

13 Les droits des populations locales et autochtones à l'épreuve des politiques forestières et de conservation 361

## Etat des forêts du bassin du Congo en 2021 : conclusion 391

## Bibliographie 411
Acronymes

<table>
   <tr>
    <td>AC</td>
    <td>Afrique Centrale</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ADP</td>
    <td>Partenariat de la Déclaration d'Amsterdam</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AEF</td>
    <td>Afrique Equatoriale Française</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AFC</td>
    <td>Analyse Factorielle des Correspondances</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AfCFTA</td>
    <td>African Continental Free Trade Area</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AFD</td>
    <td>Agence Française de Développement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AfDB</td>
    <td>African Development Bank</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AFI</td>
    <td>Accountability Framework Initiative</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AFOLU</td>
    <td>Agriculture, Forestry and Other Land Use</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AFP</td>
    <td>Agence France Presse</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AFR100</td>
    <td>Initiative pour la restauration des paysages forestiers africains</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AFTF</td>
    <td>Adaptation Fund and other Trust Funds</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AGANOR</td>
    <td>Agence Gabonaise de Normalisation</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AGB</td>
    <td>Above Ground Biomass</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AGCD</td>
    <td>Administration Générale de la Coopération au Développement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ALOS 2</td>
    <td>Advanced Land Observing Satellite</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AMCC+</td>
    <td>Alliance Mondiale contre le Changement Climatique</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AMS</td>
    <td>Agroproduce Management Services</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ANAFOR</td>
    <td>Agence Nationale d'Appui au Développement Forestier</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ANOR</td>
    <td>Agence des Normes et de la Qualité</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ANPN</td>
    <td>Agence Nationale des Parcs Nationaux du Gabon</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ANUE</td>
    <td>Assemblée des Nations Unies pour l'environnement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AOF</td>
    <td>Afrique Occidentale Française</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AP</td>
    <td>Aires Protégées</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>APA</td>
    <td>Accès aux ressources génétiques et Partage juste et équitable des Avantages découlant de leur utilisation (Protocole de Nagoya)</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>APD</td>
    <td>Aide publique au développement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>APNC</td>
    <td>Avant-projets de Normes Camerounaises</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>APOI</td>
    <td>Initiative africaine pour l'Huile de Palme</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>APV</td>
    <td>Accord de Partenariat Volontaire</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>APV-FLEGT</td>
    <td>Accord de partenariat volontaire du processus FLEGT (application des réglementations forestières, gouvernance et échanges commerciaux)</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AR6</td>
    <td>Rapports du 6<sup>e</sup> cycle d'évaluation du GIEC</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ARLI</td>
    <td>African Resilient Landscapes Initiative</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ARN</td>
    <td>acide ribonucléique</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ARSO</td>
    <td>African Organisation for Standardisation</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ASD</td>
    <td>Association pour la Santé et le Développement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ASSECCAF</td>
    <td>Association des Exportateurs du Cacao &amp; Café de la RD Congo</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>AT</td>
    <td>Aménagement du Territoire</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ATIBT</td>
    <td>Association Technique Internationale des Bois Tropicaux</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>BAD</td>
    <td>Banque Africaine de Développement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>BAU</td>
    <td>Business As Usual</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>BCS</td>
    <td>Broad Community Support</td>
   </tr>
  </table>
<table>
   <tr>
    <td>BDBV</td>
    <td>Ebola Bundibugyo</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>BEAU</td>
    <td>Bureau d'Etudes d'Aménagement et d'Urbanisme</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>BGF</td>
    <td>Biodiversité et Gestion Durable des Forêts</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>BIOPAMA</td>
    <td>Programme pour la biodiversité et la gestion des aires protégées</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>BIP</td>
    <td>Budget d'Investissement Public</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>BM</td>
    <td>Banque Mondiale</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>BMEL</td>
    <td>Ministère fédéral allemand de l'Alimentation et de l'Agriculture</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>BMR</td>
    <td>Black Mountain Riders</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>BMU</td>
    <td>Ministère fédéral allemand de l'Environnement, de la Conservation de la nature et de la Sécurité nucléaire</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>BMZ</td>
    <td>Ministère fédéral allemand de la Coopération économique et du Développement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>BOMBV</td>
    <td>Ebola Bombali</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>BOOMING GREEN</td>
    <td>entreprise forestière</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CADHP</td>
    <td>Commission Africaine des Droits de l'Homme et des Peuples</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CAFI</td>
    <td>Initiative pour la forêt de l'Afrique centrale</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CAGR</td>
    <td>Compound Annual Growth Rate</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CAISTAB</td>
    <td>Caisses de Stabilisation et de Péréquation</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CAR</td>
    <td>Central African Republic</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CARPE</td>
    <td>Programme régional d'Afrique centrale pour l'environnement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CBD</td>
    <td>Convention on Biological Diversity</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CBSL IP</td>
    <td>Programme à impact sur les paysages durables du bassin du Congo</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CBSP</td>
    <td>Partenariat pour la conservation de la biodiversité</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CCC</td>
    <td>Convention Citoyenne sur le Climat</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CCF</td>
    <td>Communauté de Communes de la Forêt</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CCI</td>
    <td>Contribution communautaire d'intégration</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CCICED</td>
    <td>China Council for International Cooperation on Environment and Development</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CCM</td>
    <td>Carte et modèle du carbone</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CCNUCC</td>
    <td>Convention-cadre des Nations Unies sur les changements climatiques</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CCPA</td>
    <td>Companhia da Celulose e Papel de Angola</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CCR</td>
    <td>Centre Commun de Recherche de l'Union européenne</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CCUP</td>
    <td>Companhia de Celulose do Ultramar Portugues</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CDB</td>
    <td>Convention sur la diversité biologique</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CDC</td>
    <td>Commonwealth Development Corporation</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CDF</td>
    <td>Congolaise de Développement Forestier</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CDM</td>
    <td>Clean Development Mechanism</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CDN</td>
    <td>Contributions Déterminées au Niveau National</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CDP</td>
    <td>Carbon Disclosure Project</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CdP/COP</td>
    <td>Conférence des Parties/Conference of parties</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CEA</td>
    <td>Commission Économique pour l'Afrique</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CEB</td>
    <td>Compagnie Equatoriale des Bois</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CEBAT</td>
    <td>Corridor Ecologique des Batéké</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CED</td>
    <td>Centre pour le Développement et l'Environnement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CEEAC</td>
    <td>Communauté Économique des États de l'Afrique Centrale</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CEFDHAC</td>
    <td>Conférence sur les Ecosystèmes des Forêts Denses et Humides d'Afrique Centrale</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CEMAC</td>
    <td>Communauté Économique et Monétaire de l'Afrique Centrale</td>
   </tr>
  </table>
<table>
   <tr>
    <td>CF</td>
    <td>Concession Forestière</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CFA</td>
    <td>Collaboration for Forests and Agriculture</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CFCL</td>
    <td>Concessions Forestières des Communautés Locales</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CFRs</td>
    <td>Central Forest Reserves</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CFT</td>
    <td>Chartes Forestières de Territoire</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CGF</td>
    <td>Consumer Goods Forum</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CHIRPS</td>
    <td>Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CHP</td>
    <td>Combined Heat and Power</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CIB</td>
    <td>Congolaise Industrielle des Bois</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CICOS</td>
    <td>Commission internationale du Bassin Congo-Oubangui-Sangha</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CIF</td>
    <td>Climate Investment Fund</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CIFOR</td>
    <td>Centre de recherche forestière internationale</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CIRAD</td>
    <td>Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CIRMF</td>
    <td>Centre International de Recherches Médicales de Franceville</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CLD</td>
    <td>Comités locaux de développement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CLPA</td>
    <td>Communautés locales et populations autochtones</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CM</td>
    <td>Concessions Minières</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CNES</td>
    <td>Centre national d'études spatiales</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CNI</td>
    <td>Cadres d'Investissement Nationaux</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CNI</td>
    <td>Communication Nationale Initiale</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CNIAF</td>
    <td>Centre National D'Inventaire et d'Aménagement des Ressources Forestières et Fauniques</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CNULCD</td>
    <td>Convention des Nations Unies sur la lutte contre la désertification</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CODELT</td>
    <td>Conseil pour la Défense Environnementale par la Légalité et la Traçabilité</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CODHOD</td>
    <td>Comité des droits de l'Homme et Développement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>COFOR</td>
    <td>Congo Forest Plantation, filiale congolaise du groupe français Forest Ressources Management (FRM)</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>COMIFAC</td>
    <td>Commission des Forêts d'Afrique Centrale</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>COMTRADE</td>
    <td>base de données statistiques des Nations Unies sur le commerce international</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CONAREF</td>
    <td>Commission nationale des réformes foncières</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CORSIA</td>
    <td>Carbon Offsetting and Reduction Scheme for International Aviation</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>COVID 19/ SARS-CoV</td>
    <td>Corona Virus Disease 19</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CPDN</td>
    <td>Contributions Prévues et Déterminées au niveau National</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CRK</td>
    <td>Centre de Recherche de Karisoke</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CRTC</td>
    <td>Centre et Réseau des Technologies Climatiques</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CSO</td>
    <td>Civil Society Organization</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CSR</td>
    <td>Corporate Social Responsibility</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>CTD</td>
    <td>Communauté Territoriale Décentralisée</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>DA</td>
    <td>Données d'Activités</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>DAA</td>
    <td>Droit à une Alimentation Adéquate</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>DACEFI 2</td>
    <td>Développement d'Alternatives Communautaires à l'Exploitation Forestière Illégale.</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>DCRBL</td>
    <td>Domaine de la Chasse et Réserve de la Boumba Lumene</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>DECAT</td>
    <td>Ministère de la Décentralisation et Aménagement du Territoire de la RDC</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>DFID</td>
    <td>Ministère britannique du Développement international (Coopération britannique)</td>
   </tr>
  </table>
<table><tr><td>DFIs</td><td>Development Financial Institutions</td></tr><tr><td>DIAF</td><td>Direction Inventaire et Aménagement Forestiers</td></tr><tr><td>DIARF</td><td>Direction des Inventaires des Aménagements et de la Réglementation des Forêts</td></tr><tr><td>DNYF</td><td>Déclaration de New York sur les forêts</td></tr><tr><td>DSRP</td><td>Document de Stratégie de Réduction de la Pauvreté</td></tr><tr><td>EBO-SURSY</td><td>Renforcement des Capacités et surveillance des fièvres Hémorragiques Virales</td></tr><tr><td>EBOV</td><td>Ebola Virus</td></tr><tr><td>EBR</td><td>Equivalent Bois Rond</td></tr><tr><td>EBT</td><td>Evaluation des Besoins Technologiques</td></tr><tr><td>ECO</td><td>Eucalyptus du Congo</td></tr><tr><td>ECOFAC</td><td>Ecosystèmes d'Afrique Centrale</td></tr><tr><td>EEDD</td><td>Education à l'Environnement et au Développement Durable</td></tr><tr><td>EFC</td><td>Eucalyptus Fibre Congo</td></tr><tr><td>EFIR</td><td>Exploitation Forestière à Impact Réduit</td></tr><tr><td>EG</td><td>Equatorial Guinea</td></tr><tr><td>EIES</td><td>Étude d'impact environnemental et social</td></tr><tr><td>END</td><td>Entité Nationale Désignée</td></tr><tr><td>ENV</td><td>Examen National Volontaire</td></tr><tr><td>EODA</td><td>Environmental official development assistance (aide officielle au développement dans le domaine de l'environnement)</td></tr><tr><td>ER-P</td><td>Emission Reduction Program</td></tr><tr><td>ERPA</td><td>Emission Reductions Payment Agreement</td></tr><tr><td>ERPD</td><td>Emission Reduction Program Document</td></tr><tr><td>ER-PIN</td><td>Note d'Idée du Programme de Réduction d'Émissions</td></tr><tr><td>ESA</td><td>European Space Agency</td></tr><tr><td>ESIA</td><td>Environmental and Social impact assessment</td></tr><tr><td>ESMS</td><td>Environmental and Social Management System</td></tr><tr><td>ETF</td><td>Enhanced Transparency Framework</td></tr><tr><td>EU</td><td>Union Européenne</td></tr><tr><td>EUTR</td><td>European Union Timber Regulation</td></tr><tr><td>FAO</td><td>Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture</td></tr><tr><td>FEM</td><td>Fonds pour l'environnement mondial</td></tr><tr><td>FENSED</td><td>Femme Environnement, Santé et Education</td></tr><tr><td>FEODA</td><td>Forestry and Environmental Official Development Assistance (aide officielle au développement pour les forêts et l'environnement)</td></tr><tr><td>FFEM</td><td>Fonds Français pour l'Environnement Mondial</td></tr><tr><td>FH</td><td>Fièvres hémorragiques</td></tr><tr><td>FIC</td><td>Fonds d'Investissement pour le Climat</td></tr><tr><td>FIDA</td><td>Fond international de développement agricole</td></tr><tr><td>FLEGT</td><td>Forest Law Enforcement for Governance and Trade</td></tr><tr><td>FODER</td><td>Forêts et Développement Rural</td></tr><tr><td>FONAREDD</td><td>Fonds National REDD+ en RDC</td></tr><tr><td>FOREQUAL</td><td>Project on Forest inequality</td></tr><tr><td>FP</td><td>Forêt Primaire</td></tr><tr><td>FPHN</td><td>Forum Politique de Haut Niveau pour le Développement Durable</td></tr></table>
<table>
   <tr>
    <td>FPIC</td>
    <td>Fonds national de Péréquation des ressources Intercommunales et Communales</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>FPP</td>
    <td>Forêts Privées et Publiques</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>FRA</td>
    <td>Forest Ressources Assessment</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>FRMi</td>
    <td>Forest Ressources Management International</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>FSC</td>
    <td>Forest Stewardship Council</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>FTH</td>
    <td>Forêts Tropicales Humides</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>FVC</td>
    <td>Fonds vert climat</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GCLP</td>
    <td>Green Commodities Landscape programme</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GDP</td>
    <td>Gross Domestic product</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GE</td>
    <td>Guinée équatoriale</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GEDI</td>
    <td>Global Ecosystem Dynamics Investigation</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GEF</td>
    <td>Global Environment Facility</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GES</td>
    <td>Gaz à effet de serre</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GFC</td>
    <td>Global Forest Coalition</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GFG</td>
    <td>Global Forest Goals</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GFW</td>
    <td>Global Forest Watch</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GIEC</td>
    <td>Groupe d'Experts Intergouvernemental sur l'Evolution du Climat</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GIZ</td>
    <td>Coopération technique allemande/ Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GML</td>
    <td>Gouvernance des Paysages Multifonctionnels en Afrique Subsaharienne</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GMV</td>
    <td>Grande Muraille Verte</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GPFLR</td>
    <td>Global Partnership on Forest and Landscape Restoration</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GPI</td>
    <td>Initiative mondiale pour les tourbières</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GPSNR</td>
    <td>Global Platform for Sustainable Natural Rubber</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GRSB</td>
    <td>Global Roundtable for Sustainable Beef</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GSCCP</td>
    <td>Green Supply Chain Cooperation Platform</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GSEZ</td>
    <td>Gabon Special Economic Zone</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>GTZ</td>
    <td>Service Allemand de Coopération</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>HCR</td>
    <td>Haut-Commissariat pour les Refugiés</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>HCS</td>
    <td>High Carbon Stock</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>HCSA</td>
    <td>High Carbon Stock Approach</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>HCV</td>
    <td>High Conservation Value</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>HFHD</td>
    <td>High Forest High Deforestation countries</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>HFLD</td>
    <td>High Forest Low Deforestation countries</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>HTLV</td>
    <td>virus du lymphome T humain</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>HTP</td>
    <td>Humid Tropical Primary Forest</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>HTS</td>
    <td>Humid Tropical Secondary Forest</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ICC</td>
    <td>Conseil International du Café</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ICCN</td>
    <td>Institut Congolais pour la Conservation de la Nature</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ICENECDEV</td>
    <td>International Center for Environmental Education &amp; Community Development</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ICO</td>
    <td>International Coffee Organization</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ICRAF</td>
    <td>Centre International pour la Recherche en Agroforesterie</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>IDDRI</td>
    <td>Institut du Développement et des Relations Internationales</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>IDEV</td>
    <td>Evaluation Indépendante du Développement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>IDH</td>
    <td>Initiative pour un Développement durable</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>IDH</td>
    <td>Indice de Développement Humain</td>
   </tr>
  </table>
<table>
   <tr>
    <td>IDRC</td>
    <td>International Development Research Centre</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>IEC</td>
    <td>Information, Education and Communication</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>IFC</td>
    <td>Institut Forestier du Canada</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>IFCO</td>
    <td>Industrie Forestière du Congo</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>IFN</td>
    <td>Inventaire Forestier National</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>IFO</td>
    <td>Industrie Forestière de Ouesso</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>IGE</td>
    <td>Institut des Géosciences de l'Environnement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>IIP</td>
    <td>Integrated Industrial Platforms</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>IKI</td>
    <td>International Climate Initiative</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>INEAC</td>
    <td>Institut National pour l'Etude Agronomique du Congo Belge</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>IPBES</td>
    <td>Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>IPCC</td>
    <td>Intergovernmental Panel on Climate Change (Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat)</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>IRD</td>
    <td>Institut de recherche pour le développement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ISABU</td>
    <td>Institut des Sciences Agronomiques du Burundi</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ISAR</td>
    <td>Institut des Sciences Agronomiques du Rwanda</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ISCC</td>
    <td>International Sustainability and Carbon Certification</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ISO</td>
    <td>Organisation Internationale de Normalisation</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ISPO</td>
    <td>Indonesian Sustainable Palm Oil</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ITPC</td>
    <td>Centre International des Tourbières Tropicales</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>IWC</td>
    <td>International Woodland Company</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>IWGIA</td>
    <td>International Work Group For Indigenous Affairs</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>JAXA</td>
    <td>Japan Aerospace Exploration Agency</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>JICA</td>
    <td>Agence japonaise de coopération internationale</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>JRC</td>
    <td>Joint Research Center (Centre Commun de Recherche de l'Union européenne)</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>KFW</td>
    <td>Kreditanstalt für Wiederaufbau (banque de développement suivie par le ministère fédéral allemand des Finances)</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>LCCS</td>
    <td>Land Cover Classification System</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>LCN</td>
    <td>Loi pour la Conservation de la Nature</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>LDG</td>
    <td>Loundoungou</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>LDNF</td>
    <td>Land Degradation Neutrality Fund</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>LFHD</td>
    <td>Low Forest High Deforestation countries</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>LFLD</td>
    <td>Low Forest Low Deforestation countries</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>LiDAR</td>
    <td>Light Detection and Ranging</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>LKTS</td>
    <td>Lesser Known Timber Species</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>LLOV</td>
    <td>Lloviu virus</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>LSFLRA</td>
    <td>Large Scale Forest Landscape Restoration in Africa</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>MAAN/NAMA</td>
    <td>Mesures d'atténuation Appropriées au Niveau National/ Nationally Appropriate Mitigation Action</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>MANIEMA UNION</td>
    <td>concession forestière</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>MARV</td>
    <td>Marburg marburgvirus</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>MDF</td>
    <td>Medium Density Fiberboard</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>MDP</td>
    <td>Mécanisme de Développement Propre</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>MECNT</td>
    <td>Ministère de l'Environnement, Conservation de la Nature et Tourisme de la RDC</td>
   </tr>
  </table>
MEDDEFCP Ministère de l'Environnement, du Développement Durable, des Eaux, Forêts, Chasse et Pêche de la République centrafricaine

MEEATU Ministère de l'Eau, de l'Environnement, de l'AT et de l'Urbanisme du Burundi

MEOR Méthodologie d'Evaluation des Opportunités de Restauration

MIE Maladies infectieuses émergentes

MINADER Ministère de l'Agriculture et du Développement Rural du Cameroun

MINATE Ministère de l'Aménagement du Territoire, de l'Environnement et du Tourisme du Burundi

MINDCAF Ministère des Domaines, du Cadastre et des Affaires foncières du Cameroun

MINDDEVEL Ministère de la Décentralisation et du Développement local du Cameroun

MINEE Ministère des Mines, de l'Eau et de l'Energie du Cameroun

MINEPAT Ministère de l'Economie, de la Planification et de l'Administration Territoriale du Cameroun

MINEPDED Ministère de l'Environnement, de la Protection de la Nature et du Développement durable de la République du Cameroun

MINEPIA Ministère de l'Elevage, de la Pêche et de l'Industrie Animale du Cameroun

MINFI Ministère des Finances du Cameroun

MINFOF Ministère des Forêts et de la Faune du Cameroun

MINMIDT Ministère des Mines, de l'Industrie et du Développement Technologique du Cameroun

MNV Mesures, notification et vérification

MOU Mémorandum d'entente

MSPO Malaysian Sustainable Palm Oil

MVD Makacia Vert Durable

MVE Maladie à virus Ebola

NASA National Aeronautics and Space Administration

NBESA National Biodiversity and Ecosystem Services Assessment

NBSAP Stratégie et Plan d'Action National pour la Biodiversité

NDC Partnership partenariat pour les Contributions déterminées au niveau national

NDT Neutralité en matière de Dégradation des Terres

NEPAD Nouveau Partenariat pour le Développement de l'Afrique

NEPCON Organisme de certification

NER Réductions d'émissions nettes

NERF Niveau d'Émission de Référence pour les Forêts

NFA National Forest Authority

NICFI Norway International Climate and Forest Initiative

NRF Niveau de Référence pour les Forêts

NSCIAP Notice on Supply Chain Innovation and Application Pilot

NTSIO Nom d'un projet agroforestier en RDC

NVD Norme volontaire de durabilité

NWP Non Wood Product

NYDF New York Declaration on Forests

OACI Organisation de l'Aviation Civile Internationale

OBAPAC Observatoire des aires protégées en Afrique Centrale

OCDD Observatoire Congolais de Développement Durable

OCDH Observatoire Congolais des Droits de l'Homme

OCED Observatoire Consulaire des Entreprises en Difficulté
<table>
  <tr>
    <td>OCFSA</td>
    <td>Organisation pour la Conservation de la Faune Sauvage en Afrique</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>ODA</td>
    <td>Overseas Development Assistance</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>ODD</td>
    <td>Objectifs de développement durable</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>OFAC</td>
    <td>Observatoire des Forêts d'Afrique Centrale</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>OIBT</td>
    <td>Organisation Internationale des Bois Tropicaux</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>OIT</td>
    <td>Organisation Internationale du Travail</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>OLB</td>
    <td>Origine et Légalité des bois</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>OMD</td>
    <td>Objectif du Millénaire pour le Développement</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>OMM</td>
    <td>Organisation Météorologique Mondiale</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>ONC</td>
    <td>Office National du Café</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>ONG</td>
    <td>Organisation non gouvernementale</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>ONGE</td>
    <td>ONG environnementales</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>ONGEI</td>
    <td>ONG environnementales internationales</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>ONGEN</td>
    <td>ONG environnementales nationales</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>ONU</td>
    <td>Organisation des Nations Unies</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>ONUDI</td>
    <td>Organisation des Nations Unies pour le Développement Industriel</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>ONU-REDD</td>
    <td>Organisation des Nations Unies pour la REDD+</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>ORGE</td>
    <td>Office Rwandais de Gestion de l'Environnement</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>ORTPN</td>
    <td>Office Rwandais du Tourisme et des Parcs Nationaux</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>OSC</td>
    <td>Organisation de la société civile</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>OSFAC</td>
    <td>Observatoire satellital des forêts d'Afrique centrale</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>OSV</td>
    <td>Opération Sahel Vert</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>P3FAC</td>
    <td>Partenariat Public Privé pour gérer durablement les Forêts d'Afrique Centrale</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PACC</td>
    <td>Paris Agreement on Climate Change</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PACEBCo</td>
    <td>Programme d'appui à la conservation des écosystèmes du bassin du Congo</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PACL</td>
    <td>Populations Autochtones et Communautés Locales</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PADDI-DJA</td>
    <td>Programme d'Aménagement et de Développement Intégré de la boucle minière du Dja et de la zone frontalière</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PAFC</td>
    <td>Pan-African Forest Certification</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PAGPF</td>
    <td>Projet d'Appui à la Gestion du Paysage Forestier</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PALSAR-2</td>
    <td>The Phased Array-type L-band SAR-2</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PAN/LCD</td>
    <td>Programme d'action nationale de lutte contre la désertification</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PANA</td>
    <td>Programme d'Action National d'Adaptation</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PANARDC</td>
    <td>Programme d'Action National d'Adaptation au changement climatique</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PC</td>
    <td>Plan de Convergence</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PCD</td>
    <td>Plan Communal de Développement</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PCFN</td>
    <td>Projet de Conservation de la Forêt de Nyungwe</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PCIAB</td>
    <td>Puits de Carbone Agroforestier Ibi Batéké</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PDC/NDT</td>
    <td>Programme de Définition des Cibles de la neutralité en matière de dégradation des terres</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PDL</td>
    <td>Plan de Développement Local</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PDRSO</td>
    <td>Projet de Développement Régional du Sud-Ouest</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PEBO</td>
    <td>Permis d'Exploitation du Bois d'œuvre</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PEFC</td>
    <td>Programme de reconnaissance des certifications forestières</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PFBC</td>
    <td>Partenariat pour les Forêts du Bassin du Congo</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PFM</td>
    <td>Plantations Forestières de la Mvoum</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PFNL</td>
    <td>Produit Forestier Non Ligneux</td>
  </tr>
</table>
<table>
   <tr>
    <td>PGRN</td>
    <td>Plan Simple de Gestion des Ressources Naturelles</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PIB</td>
    <td>Produit National Brut</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PIF</td>
    <td>Programme d'Investissement Forestier</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PIREDD</td>
    <td>Programme intégré REDD</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PLADDT</td>
    <td>Plan Local d'Aménagement et de Développement Durable du Territoire</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PMA</td>
    <td>Pays les Moins Avancés</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PN</td>
    <td>Parc national</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PNA</td>
    <td>Parc National de l'Akagera</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PNA</td>
    <td>Plan National d'Adaptation</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PNAT</td>
    <td>Plan National d'Affectation des Terres</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PNAT</td>
    <td>Politique nationale d'aménagement du territoire</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PNC</td>
    <td>Plan National de Convergence</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PNDP</td>
    <td>Programme National de Développement Participatif</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PNDPF</td>
    <td>Programme National de Développement des Plantations Forestières</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PNEFEB</td>
    <td>Programme national sur l'environnement, les forêts, les eaux et la biodiversité</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PNG</td>
    <td>Papua New Guinea</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PNH</td>
    <td>Primates non humains</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PNR</td>
    <td>Parc Naturel Régional</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PNUD</td>
    <td>Programme des Nations Unies pour le développement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PNUE</td>
    <td>Programme des Nations Unies pour l'environnement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PPB</td>
    <td>Plan de Partage des Bénéfices</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PPP</td>
    <td>Partenariat public-privé</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PRE</td>
    <td>Programme juridictionnel de Réduction des Emissions</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PREDICT</td>
    <td>Reducing Pandemic Risk, promoting Global Health</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PRMK</td>
    <td>Pépinière de Reboisement de Madingo-Kayes</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PRONAR</td>
    <td>Programme National d'Afforestation de la République du Congo</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PRORENA</td>
    <td>Protection et Réhabilitation des Ressources naturelles de l'Akagera</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PRP</td>
    <td>Projet de Restauration des Paysages</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PSA</td>
    <td>Plan Simple d'Aménagement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PSE</td>
    <td>Paiements pour Services Environnementaux</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>PSG</td>
    <td>Plan Simple de Gestion</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RA</td>
    <td>Rainforest Alliance</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RA</td>
    <td>Rapport d'activités</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RAPAC</td>
    <td>Réseau des Aires Protégées d'Afrique Centrale</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RBA/BUR</td>
    <td>Rapport Biennial Actualisé/ Biennial Update Report</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RBUE</td>
    <td>Règlement sur le Bois de l'Union Européenne</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RC</td>
    <td>République du Congo</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RCA</td>
    <td>République centrafricaine</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RDC</td>
    <td>République démocratique du Congo</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>REAFOR</td>
    <td>Relance de la Recherche Agricole et Forestière</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>REDD+</td>
    <td>Réduction des Emissions provenant de la Déforestation et de la Dégradation des forêts et augmentation des stocks de carbone forestier</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RELUFA</td>
    <td>Réseau de Lutte Contre la Faim</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>REPALEF</td>
    <td>Réseau des populations autochtones</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RESTV</td>
    <td>Ebola Reston</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RFD</td>
    <td>Réserve de Faune du Dja</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RFUK</td>
    <td>Rainforest Foundation UK</td>
   </tr>
  </table>
<table>
   <tr>
    <td>RIL/EFI</td>
    <td>Reduced impact Logging/ Exploitation à Faible Impact</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RIOFAC</td>
    <td>Renforcement et Institutionnalisation de l'Observatoire des Forêts d'Afrique Centrale</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>ROC</td>
    <td>Republic of Congo</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RPF</td>
    <td>Restauration des paysages forestiers</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RPP</td>
    <td>Readiness preparation proposal (Proposition de préparation à la REDD+)</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RRI</td>
    <td>Rights Ressources Initiative</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RSE</td>
    <td>Responsabilité sociale et environnementale</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RSPO</td>
    <td>Roundtable for Sustainable Palm Oil</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RTA</td>
    <td>Agence Rwandaise du Tourisme</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RTRS</td>
    <td>Round Table on Responsible Soy</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>rVSV-ZEBOV</td>
    <td>Recombinant vesicular stomatitis virus-Zaire Ebola virus</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>RWA</td>
    <td>Agence Rwandaise de Conservation</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SAFACAM</td>
    <td>Société Africaine Forestière et Agricole du Cameroun</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SAILD</td>
    <td>Service d'Appui aux Initiatives Locales de Développement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SAR</td>
    <td>Synthetic Aperture Radar</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SARS-CoV</td>
    <td>Syndrome respiratoire aigu sévère coronavirus</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SCCF</td>
    <td>Least Developed Countries Fund and Special Climate Change Fund</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SCN</td>
    <td>Seconde Communication Nationale</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SDC</td>
    <td>Série de Développement Communautaire</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SEA (COMIFAC)</td>
    <td>Secrétaire Exécutif Adjoint</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SFV</td>
    <td>Simian Foamy Virus</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SIGIF</td>
    <td>Système Intégré de Gestion de l'Information Financière</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SIS</td>
    <td>Système d'Information sur les Sauvegardes</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SIV</td>
    <td>Virus de l'immunodéficience simienne</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SNADDT</td>
    <td>Schéma National d'Aménagement et de Développement Durable du Territoire (Cameroun)</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SNAT</td>
    <td>Schéma National d'Aménagement du Territoire</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SNDI</td>
    <td>Stratégie Nationale de lutte Contre la Déforestation Importée</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SNDS</td>
    <td>Stratégie Nationale de Développement de la Statistique</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SNL</td>
    <td>Sécurité au Niveau des Lignes</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SNPA/DB</td>
    <td>Stratégie nationale et plan d'action en matière de diversité biologique</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SNR</td>
    <td>Service National du Reboisement</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SNR-i</td>
    <td>Sustainable Natural Rubber Initiative</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SNSF</td>
    <td>Système National de Surveillance des Forêts</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SOCAPALM</td>
    <td>Société Camerounaise de Palmeraies</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SODEFOR</td>
    <td>Société de Développement des Forêts</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SoF</td>
    <td>State of Forests</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SOS NDD</td>
    <td>Société marocaine</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SP</td>
    <td>Sao Tomé-et-Principe</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SPF</td>
    <td>Société de Plantation Forestière</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SPGS</td>
    <td>Sawlog Production Grant Scheme</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SPOTT</td>
    <td>Sustainability Policy Transparency Toolkit</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>STP</td>
    <td>Sao Tomé et Principe</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>STUDI international</td>
    <td>Firme d'ingénierie en Afrique</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SUDV</td>
    <td>Ebola virus Soudan</td>
   </tr>
   <tr>
    <td>SVL</td>
    <td>Système de Vérification de la Légalité</td>
   </tr>
  </table>
<table><tr><td>SWAMP</td><td>Programme d'adaptation et d'atténuation pour la pérennité des zones humides</td></tr><tr><td>TA</td><td>Technical assistance</td></tr><tr><td>TAFV</td><td>Ebola Taï Forest</td></tr><tr><td>TCN</td><td>Troisième communication nationale</td></tr><tr><td>TESAF</td><td>Systèmes terrestres et agroforestiers</td></tr><tr><td>TFA</td><td>Tropical Forest Alliance</td></tr><tr><td>TFCA</td><td>Tropical Forest Conservation Reauthorization Act</td></tr><tr><td>TLAS</td><td>Timber traceability and legality assurance systems</td></tr><tr><td>TLTV</td><td>Timber Legality & Traceability Verification</td></tr><tr><td>TLV</td><td>Timber Legality Verification</td></tr><tr><td>TMF</td><td>Tropical Moist Forest</td></tr><tr><td>TNBS</td><td>Total Nature-based Solution</td></tr><tr><td>TPE</td><td>Très Petite Entreprise</td></tr><tr><td>UAIC</td><td>Unité d'Afforestation Industrielle du Congo</td></tr><tr><td>UCS</td><td>Union of Concerned Scientists</td></tr><tr><td>UE</td><td>Union européenne</td></tr><tr><td>UFA</td><td>Unité Forestière d'aménagement</td></tr><tr><td>UICN</td><td>Union Internationale pour la Conservation de la Nature</td></tr><tr><td>UMD</td><td>Université de Maryland</td></tr><tr><td>UNCCD</td><td>United Nations Convention to combat desertification</td></tr><tr><td>UN-DESA</td><td>United Nation Department of Economic and Social Affairs</td></tr><tr><td>UNDRIP</td><td>United Nations Declaration on the Rights of Indigenous Peoples (Déclaration des Nations Unies sur les droits des peuples autochtones)</td></tr><tr><td>UNESCO</td><td>United Nations Educational Scientific and Cultural Organization</td></tr><tr><td>UNGA</td><td>United Nations General Assembly</td></tr><tr><td>UNHCR</td><td>Haut-Commissariat des Nations Unies pour les Refugiés</td></tr><tr><td>UNIKIS</td><td>Université de Kisangani</td></tr><tr><td>UNREDD</td><td>United Nations agencies for REDD+</td></tr><tr><td>UNSPF</td><td>UN Strategic Plan for Forests</td></tr><tr><td>USAID</td><td>Agence des États-Unis pour le développement international</td></tr><tr><td>USFS</td><td>United States Forest Service (Service des forêts des États-Unis)</td></tr><tr><td>USFWS</td><td>United States Fish and Wildlife Service (Service de la faune et des poissons des États-Unis)</td></tr><tr><td>USLAB</td><td>Unité de Lutte Anti-Braconnage</td></tr><tr><td>UTCF</td><td>Utilisation des Terres, Changements et Foresterie</td></tr><tr><td>UTZ</td><td>Chaîne de traçabilité pour le Cacao, Café, Thé et Noisette</td></tr><tr><td>VCS</td><td>Verified Carbon Standard</td></tr><tr><td>VCUs</td><td>Unités de Carbone Vérifiées</td></tr><tr><td>VIH</td><td>virus de l'immunodéficience humaine</td></tr><tr><td>VLO/VLC</td><td>Verification of Legal Compliance</td></tr><tr><td>VPA</td><td>Voluntary partnership agreement</td></tr><tr><td>WCC/CMC</td><td>World Conservation Congress/Congrès Mondial de la Conservation</td></tr><tr><td>WCS</td><td>Wildlife Conservation Society</td></tr><tr><td>WDPA</td><td>World Database of Protected Areas</td></tr><tr><td>WHO</td><td>World Health Organization</td></tr><tr><td>WRI</td><td>World Resources Institute</td></tr></table>
<table><tr><td>WWF</td><td>Fonds mondial pour la nature</td></tr><tr><td>WWI</td><td>First World War</td></tr><tr><td>WWII</td><td>Second World War</td></tr><tr><td>ZEBOV</td><td>Ebola Zaïre</td></tr><tr><td>ZES</td><td>Zone Économique Spéciale</td></tr><tr><td>ZSL</td><td>Zoological Society of London</td></tr></table>
# Liste des contributions

## Éditeur principal

Eba'a Atyi Richard (CIFOR-ICRAF), Yaoundé, Cameroun

## Éditeurs

Hiol Hiol François (Département de foresterie, Université de Dschang), Yaoundé, Cameroun

Lescuyer Guillaume (CIRAD), Montpellier, France

Mayaux Philippe (Union Européenne), Bruxelles, Belgique

Defourny Pierre (Université Catholique de Louvain), Louvain-la-Neuve, Belgique

Bayol Nicolas (FRMi), Mauguio, France

Saracco Filippo (Commission européenne), Kinshasa, RDC

Pokem Dany (PFBC), Bad Krozingen, Allemagne

Sufo Kankeu Richard (Le Mans Université), Le Mans, France

Nasi Robert (CIFOR-ICRAF), Bogor, Indonésie

## Liste des coordonnateurs de chapitres

Bayol Nicolas (FRMi), Mauguio, France

Bourgarel Mathieu (CIRAD), Harare, Zimbabwe

Dalimier Juliette (Université Catholique de Louvain), Louvain-la-Neuve, Belgique

Eba'a Atyi Richard (CIFOR-ICRAF), Yaoundé, Cameroun

Guizol Philippe (CIRAD, CIFOR-ICRAF), Yaoundé, Cameroun

Hirsch Flore (FRMi), Mauguio, France

Husson Justine (FRMi), Mauguio, France

Ingram Verina (Wageningen University & Research), Wageningen, Pays Bas

Mbairamadji Jeremie (FAO), Kinshasa, RDC

Sufo Kankeu Richard (Le Mans Université), Le Mans, France

Itsoua Madzous Gervais (COMIFAC), Yaoundé, Cameroun

Sonwa Denis Jean (CIFOR-ICRAF), Yaoundé, Cameroun

## Liste des auteurs

Abanda Ngono Fernande (Université du Québec en Outaouais), Ottawa, Canada

Achard Frédéric (CCR-UE), Bruxelles, Belgique

Angulo Jessenia (FMO)

Assani Hassan (Coordination Nationale REDD+), Kinshasa, RDC

Assembe-Mvondo Samuel (Research Institute for Humanity and Nature), Yaoundé, Cameroun

Awono Abdon (CIFOR-ICRAF), Yaoundé, Cameroun

Baltzer Carla (Groupe FRM), Mauguio, France

Bambuta Jean-Jacques (Ministère de l'Environnement et Développement Durable), Kinshasa, RDC

Bele Youssoufa (Consultant indépendant), Canada

Bertaux Paul (Groupe FRM), Mauguio, France

Betbeder Julie (CIRAD), Montpellier, France
Bigot Sylvain (Université Grenoble Alpes-IGE), Grenoble, France
Bosworth Charlie (Miro Forestry & Timber Products), Londres, Royaume-Uni
Boundzanga Georges Claver (Coordination Nationale REDD+), Brazzaville, Congo
Bourgoin Clément (CCR-UE), Bruxelles, Belgique
Boutinot Laurence (CIRAD), Montpellier, France
Breumier Paloma (CIRAD), Montpellier, France
Bring Christophe (MINEPDED), Yaoundé, Cameroun
Burian Martin (Consultant for Low Carbon Development), Hamburg, Allemagne
Calmel Marie (ONFI), Cayenne, Guyane française
Carodenuto Sophia (Université de Victoria), Victoria, Canada
Caron Alexandre (CIRAD), Montpellier, France
Chia Eugene Loh (Université de Pretoria), Pretoria, Afrique du Sud - (FOKABS), Canada
Clinquart Pierre (Fondation Hanns Seide), Kinshasa, RDC
D'Annunzio Rémi (FAO), Rome, Italie
Dalimier Juliette (Université Catholique de Louvain), Louvain-la-Neuve, Belgique
Dargie Greta C. (Université de Leeds), Leeds, Royaume-Uni
De Nys Hélène (CIRAD), Montpellier, France
Defo Louis (PROFOREST), Yaoundé, Cameroun
Delhez Baptiste (Université Catholique de Louvain), Louvain-la-Neuve, Belgique
Desclée Baudouin (CCR-UE), Bruxelles, Belgique
Diakhite Mamadou (ENEF), Mbalmayo, Cameroun
Diangana Daniel (ex-ECO s.a.)
Djossi Donald (OFAC), Yaoundé, Cameroun
Doumenge Charles (CIRAD), Montpellier, France
Dubiez Émilien (CIRAD)
Duhesme Caroline (ATIBT), Nogent-sur-Marne, France
Eba'a Atyi Richard (CIFOR-ICRAF), Yaoundé, Cameroun
Ebuy Jérôme (Université de Kisangani), Kisangani, RDC
Essamba Lydie (CIFOR-ICRAF), Yaoundé, Cameroun
Eva Hugh (CCR-UE), Bruxelles, Belgique
Ewango Corneille (Université de Kisangani), Kisangani, RDC
Fleming Timothy (International Woodland Company), Copenhagen, Danemark
Fobissie Kalame (Université d'Ottawa,) Ottawa, Canada - (FOKABS), Canada
Freeman Olivia E. (USFS), Nairobi, Kenya
Freycon Vincent (CIRAD), Montpellier, France
Gally Michel (FRMi), Mauguio, France
Gapia Martial (Université de Bangui), Bangui, République centrafricaine
Ghomsi Hervis (SIRS/CLS), Ramonville Saint-Agne, France
Glannaz Stéphane (Precious Woods), Zoug, Suisse
Goma Maurice (Consultant)
Gond Valéry (CIRAD), Montpellier, France
Gourlet-Fleury Sylvie (CIRAD), Montpellier, France
Guizol Philippe (CIRAD), Yaoundé, Cameroun
Hansen Matthew (Université de Maryland), Maryland, États Unis d'Amérique
Harmand Jean-Michel (CIRAD), Montpellier, France
Henson Michael (PNG Biomass), Morobe, Papouasie-Nouvelle-Guinée
Herbinger Ilka (WWF), Berlin, Allemagne
Hervo Cécile (FRMI), Mauguio, France
Howard Mike (Fractal Forestry), Western Cape, Afrique du Sud
Hymas Olivier (Université de Lausanne), Lausanne, Suisse
Ifo Suspens Averti (Université Marien Ngouabi), Brazzaville, Congo
Istace Vincent (CIB OLAM), Pokola, Congo
Itsoua Madzous Gervais (COMIFAC), Yaoundé, Cameroun
Jori Ferran (CIRAD), Montpellier, France
Jungers Quentin (FRMi), Kinshasa, RDC
Kalenga Marie-Ange (FERN), Bruxelles, Belgique
Kamdem Toham Andre (PNUE), Brazzaville, Congo
Kenfack Chrislain Eric (University of Alberta), Edmonton, Canada
Kengoum Felicien (Brithway Consult), Yaoundé, Cameroun
Kevis Kossi Narcisse Landry (Université de Bangui), Bangui, République centrafricaine
Kibambe Jean-Paul (Université de Kinshasa, WCS), Kinshasa, RDC
Kone Youssouf (BAD), Yaoundé, Cameroun
Kopansky Dianna, (PNUE), Nairobi, Kenya
Lahann Petra (GIZ)
Lan Chih-Ching (consultante indépendante), Brème, Allemagne
Langevin Christine (PNUD), New York, États Unis d'Amérique
Langner Andreas (Joint Research Center), Roma, Italy
Lawson Ian T. (Université de St. Andrews), St. Andrews, Royaume-Uni
Lescuyer Guillaume (CIRAD), Montpellier, France
Lewis Simon L. (Université de Leeds), Leeds, Royaume-Uni
Liégeois Florian (IRD), Montpellier, France
Loyombo Willy (Organisation d'Accompagnement et d'Appui aux Pygmées), Kinshasa, RDC
Lungungu Prince (Juriste et chercheur en droit de l'environnement et des communautés locales), Kinshasa, RDC
Majambu Eliezer (Le Mans Université, Université de Mbujimayi), Le Mans, France
Marijnissen Chantal (FAO), Roma, Italy
Matkovich Shauna D. (International Woodland Company), Copenhagen, Danemark
Mbaya Christian (Coordination nationale REDD+), Brazzaville, République du Congo
Mbonayem Liboum (CIFOR-ICRAF), Yaoundé, Cameroun
Mbuyu Kimpesa Kasulo Roger (Université de Kinshasa), Kinshasa, RDC
Medjibe Vincent (ANPN), Libreville, Gabon
Milliken Kai (FAO), Rome, Italie
Mitchard Edward T.A. (Université d'Édimbourg), Édimbourg, Royaume-Uni
Mokpidie Damas (COMIFAC), Yaoundé, Cameroun
Momo Achile (GIZ), Bafoussam, Cameroun
Monsembula Raoul (Université de Kinshasa), Kinshasa, RDC
Mortier Frédéric (CIRAD), Montpellier, France
Moufouma-Okia Wilfran (OMM), Genève, Suisse
Mouinga-Ondémé Augustin (CIRMF), France-ville, Gabon
Moukini Régis (Groupe FRM), Mauguio, France
Mushiete Olivier (Projet Ibi et Domaine et réserve de la Bombo Lumene), Kinshasa, RDC
Nakoe Prosper (Ministère des Eaux et Forêts), Bangui, RCA
Ndabirorere Salvator (FAO), Bujumbura, Burundi
Ndikumagenge Cléto (FAO), Kinshasa, RDC
Ndjatsana Michel (COMIFAC), Yaoundé, Cameroun
Neves Silva Luis (WWF – New Generation Platform), Lisbonne, Portugal
Ngobieng Marie Ange (CIRAD), San José, Costa Rica
Ngoya Kessy Alain (Consultant forestier indépendant), Bangui, RCA
Nguinguiri Jean-Claude (FAO), Rome, Italie

Ntirumenyerwa Mihigo Blaise-Pascal (Université de Kinshasa), Kinshasa, RDC

Nuutinen Maria (FAO), Rome, Italie

Ouarzazi Leslie (PNUD), New York, États Unis d'Amérique

Oyono Phil René (Rights and Resources Initiative-RRI), Yaoundé, Cameroun

Pahkasalo Tapani (Forest Investment Professional), Karega, Burundi

Pasquier Alexandra (FRMI), Mauguio, France

Peltier Régis (CIRAD), Montpellier, France

Philippon Nathalie (Université Grenoble Alpes-IGE), Grenoble, France

Ploton Pierre (CIRAD), Montpellier, France

Pokem Dany (PFBC), Bad Krozingen, Allemagne

Ratiarison Sandra (FAO)

Réjou-Méchain Maxime (CIRAD), Montpellier, France

Roman-Cuesta Rosa (Wageningen University & Research), Wageningen, Pays-Bas

Sannier Christophe, (SIRS/CLS), Ramonville Saint-Agne, France

Sartoretto Eugenio (FAO), London, UK

Schmidt Lars (Consultant indépendant)

Seka Julien (ENEF), Mbalmayo, Cameroun

Serrano Olman (ATIBT), Rome, Italie

Smith Andries (CDC, Investment Director and Head of Forestry & Wood Products), Canada

Smith Colin (Paperbark Forestry Consulting), Durban, Afrique du sud

Sonwa Denis Jean (CIFOR-ICRAF), Yaoundé, Cameroun

Sufo Kankeu Richard, (Le Mans Université), Le Mans, France

Tabi Pamela (Université de Berne), Berne, Suisse

Tchoumba Belmond (WWF), Yaoundé, Cameroun

Tchuente Valérie (COMIFAC), Yaoundé, Cameroun

Tellro Wai Nadji (Ministère de l'Environnement, de la Pêche et du Développement durable),
Ndjamena, Tchad

Tieguhong Julius C. (BAD), Abidjan, Côte d'Ivoire

Tsanga Raphael (CIFOR-ICRAF), Nairobi, Kenya

Tsayem Demaze Moise (Le Mans université), Le Mans, France

Umuziranenge Gloriose (Protestant University of Rwanda), Huye, Rwanda

Van Der Plas Robert (Marge), Bruxelles, Belgique

van Loon Tom (Interholco), Baar, Suisse

Van Offelen Julie (PNUE), Nairobi, Kenya

Vancutsem Christelle (CCR-UE), Bruxelles, Belgique

Vermeulen Cédric (Université de Liège), Liège, Belgique

Villegas Laura (FAO), Rome, Italie

Waitkuwait Wolf Ekkehard (GIZ), Yaoundé, Cameroun

Walters Gretchen (Université de Lausanne), Lausanne, Suisse

Wardell David Andrew (CIFOR-ICRAF), Montpellier, France

## Liste des contributeurs

Berger Violaine (IDH), Amsterdam, Pays Bas

Harmand Jean-Michel (CIRAD), Montpellier, France

Tata-Ngome Precillia (IRAD), Yaoundé, Cameroun

Tiobo'o Sédric Edmond (Institut National de la Statistique du Cameroun), Yaoundé, Cameroun
## Relecture et révision des textes

Eba'a Atyi Richard (CIFOR-ICRAF), Yaoundé, Cameroun

Hiol Hiol François (Département de foresterie, Université de Dschang), Yaoundé, Cameroun

Lescuyer Guillaume (CIRAD), Montpellier, France

Mayaux Philippe (Union Européenne), Bruxelles, Belgique

Defourny Pierre (Université Catholique de Louvain), Louvain-la-Neuve, Belgique

Bayol Nicolas (FRMi), Mauguio, France

Saracco Filippo (Commission Européenne), Kinshasa, RDC

Pokem Dany (PFBC), Bad Krozingen, Allemagne

Sufo Kankeu Richard (Le Mans Université), Le Mans, France

Nasi Robert (CIFOR-ICRAF), Bogor, Indonésie

## Traduction des textes français en anglais

Alsruhe Eric

Whyte Holly-Anne

## Traduction des textes anglais en français et suivi éditorial de la version française

Beaudin Hélène, France

## Réalisation des cartes

Jungers Quentin (FRMi), Kinshasa, RDC

## Crédits Photos

Page de couverture : Axel Fassio

Chapitre 1 : UCLouvain-Geomatics

Chapitre 2 : Mokhamad Edliadi

Chapitre 3 : Paul Bertaux

Chapitre 4 : Pilar Valbuena

Chapitre 5 : Nicolas Bayol

Chapitre 6 : FAO

Chapitre 7 : Olivier Girard

Chapitre 8 : Olivier Girard

Chapitre 9 : Axel Fassio

Chapitre 10 : Axel Fassio

Chapitre 11 : G. Bouka et Charles Doumenge

Chapitre 12 : Philippe Guizol

Chapitre 13 : Axel Fassio

Conclusion : Joel Kouam
# Avant-propos

Il était plus que temps de s'investir pour produire un septième rapport de l'État des Forêts 2021 (EDF2021) après quelques années d'absence. La première édition de 2005 a porté sur l'évaluation préliminaire de l'état des lieux de la biodiversité alors que celle de 2006 s'est attelée à dégager une vision précise de l'état du massif forestier, indispensable à l'orientation des politiques et au développement de stratégies. L'édition produite en 2008 a permis de faire le point sur les types de forêt dans six pays, à savoir le Gabon, la République du Congo, la République démocratique du Congo, la Guinée équatoriale, le Cameroun et la République Centrafricaine alors que celle de 2010 livrait des informations sur la synthèse régionale des indicateurs de suivi, la gestion des paysages forestiers et les enjeux y afférents. L'État des Forêts 2013 est plus complet en raison des thématiques qui sont abordées (changement climatique, gestion des forêts, conservation de la biodiversité et affectation des terres). Enfin, celui de 2015, publié avant la 21e Conférence des Parties de la Convention-cadre des Nations-Unies sur les changements climatiques (CCNUCC) tenue à Paris, a porté sur les changements climatiques en se focalisant sur la dynamique des forêts et du climat, l'adaptation, la vulnérabilité et l'atténuation.

L'édition de 2021 est donc la bienvenue dans un contexte d'émergence de nouvelles thématiques qui suscitent un intérêt croissant des acteurs, contexte très influencé par la pandémie de la COVID-19. Organisé en 4 parties, ce document se compose de 13 chapitres. La première partie intitulée « Les forêts d'Afrique centrale : état des ressources et gestion » comporte cinq chapitres dont le premier porte sur la répartition des types forestiers (Chapitre 1) et le deuxième sur l'évolution des filières bois dans le bassin du Congo (Chapitre 2). Le troisième chapitre se penche sur les plantations en Afrique centrale (Chapitre 3) alors que le quatrième analyse l'adéquation entre les flux financiers internationaux et la mise en œuvre du plan de convergence de la COMIFAC (Chapitre 4), le dernier chapitre de cette partie porte sur la mise en œuvre d'activités REDD+ dans les pays d'Afrique centrale (Chapitre 5). La deuxième partie sur les forêts du bassin du Congo dans les débats internationaux est constituée de trois chapitres. Le premier chapitre de cette partie porte sur l'intégration des objectifs de développement durable à la gestion des forêts en Afrique centrale (Chapitre 6) et le second s'intéresse aux engagements internationaux des pays d'Afrique centrale en réponse aux changements climatiques (Chapitre 7). Le dernier chapitre de cette deuxième partie s'intéresse à la lutte contre la déforestation importée et aux engagements de l'Afrique centrale en faveur de la zéro déforestation (Chapitre 8). La partie 3 quant à elle analyse les thématiques émergentes pour les forêts d'Afrique centrale, notamment les tourbières de la cuvette centrale du bassin du Congo (Chapitre 9) et l'émergence/réémergence d'agents infectieux et risques (Chapitre 10). La quatrième et dernière partie sur les enjeux et défis pour les forêts du bassin du Congo est organisée en trois chapitres. Le premier chapitre analyse l'aménagement du territoire et les impacts sur la gestion durable des écosystèmes forestiers en Afrique centrale (Chapitre 11) alors que le suivant s'intéresse à la restauration des paysages forestiers (Chapitre 12). Le dernier chapitre se penche sur les droits des populations locales et autochtones à l'épreuve des politiques forestières et de conservation (Chapitre 13).

Ce rapport de l'EDF2021 est élaboré avec l'appui financier de l'Union Européenne grâce au projet Renforcement et Institutionnalisation de l'Observatoire des Forêts d'Afrique centrale (RIOFAC) mis en œuvre par un consortium d'organisations scientifiques et techniques (CIFOR-ICRAF, CIRAD, FRMi, UCL). Un appui financier complémentaire a été mobilisé par la coopération technique allemande
(GIZ) à travers le Partenariat pour les Forêts du Bassin du Congo (PFBC) pour la traduction des chapitres.

Ce rapport de l'EDF2021 a vu l'implication d'environ 152 auteurs recrutés parmi les experts des questions forestières du bassin du Congo. Ces auteurs sont issus des institutions de recherche, des partenaires techniques et financiers, des organisations internationales, des organisations de la société civile, des acteurs de développement, des acteurs étatiques et des chercheurs indépendants.

Nous remercions ces auteurs qui se sont largement investis sous le contrôle des coordonnateurs de chapitres afin de produire des documents de référence qui seront largement consultés dans les prochaines années.

Ce document s'adresse à tous les acteurs impliqués dans la conservation et la gouvernance des forêts tropicales en général et à ceux qui s'intéressent aux forêts d'Afrique centrale en particulier. Les décideurs politiques, les institutions de recherche, les organisations de la société civile, les partenaires techniques et financiers, et tous les autres acteurs intéressés par la gestion des forêts trouveront leur compte en consultant le présent document. Il a valeur de publication scientifique, car les données et les informations qui y figurent sont précises et d'actualité.

La réalisation de cette édition a donné lieu à de nombreux échanges et réunions entre tous les intervenants tant en présentiels qu'en ligne. Le décès d'un membre de l'équipe d'édition, le Dr Hiol Hiol François, a affaibli l'équipe et créé un vide incommensurable. Nous rendons un vibrant hommage à sa mémoire et au travail accompli dans cette édition de l'EDF 2021, mais aussi pour les éditions précédentes notamment 2010, 2013.

Richard Sufo Kankeu
# Préface

Le rapport sur l'État des Forêts (EdF) du bassin du Congo, publié par la Commission des Forêts d'Afrique Centrale (COMIFAC) à travers sa cellule technique qu'est l'Observatoire des Forêts d'Afrique Centrale (OFAC), est devenu au fil des années un document de référence au niveau régional et international, pour tous ceux qui s'intéressent à la gestion des écosystèmes forestiers d'Afrique centrale, leur rôle dans l'équilibre de la planète et les enjeux qui orientent leur avenir.

L'édition 2021, septième d'une série publiée depuis 2005, intervient dans un contexte où les forêts d'Afrique centrale et du monde entier attirent l'attention à plusieurs titres. D'abord la pandémie de Covid-19, qui a connu son paroxysme pendant la rédaction de l'ouvrage et en a affecté le processus, constitue un rappel de la fragilité et de la communauté de destin de l'humanité. Cette pandémie, une zoonose de plus, l'a mis en exergue : il est impératif d'accorder la plus grande importance aux relations entre l'homme et son environnement naturel et il est indispensable que les décideurs et gestionnaires des ressources y portent une attention particulière.

Ensuite, il existe une prise de conscience croissante sur la nécessité d'adopter des solutions basées sur la nature dans lesquelles la gestion des forêts naturelles ou de plantation occupe une place de choix. Cet intérêt renouvelé pour les solutions basées sur la nature remet progressivement les forêts du bassin du Congo au centre des travaux des chercheurs, des priorités politiques et des engagements des partenaires techniques et financiers. Ainsi, la 26e Conférence des Parties (COP) de la Convention-cadre des Nations Unies sur les changements climatiques (CCNUCC), tenue à Glasgow (Royaume-Uni) en novembre 2021, a servi de tribune pour des déclarations des bailleurs de fonds internationaux en faveur de la protection des forêts tropicales du monde en général, et celles du bassin du Congo en particulier, et surtout de leurs populations locales et autochtones.

De leur côté, les États membres de la COMIFAC ont franchi une étape supplémentaire dans leurs engagements en matière de gestion durable des forêts du bassin du Congo, sur lesquelles ils détiennent des droits, et qui constituent un bien commun pour l'humanité par les biens et services qu'elles procurent en rapport avec la régulation du climat mondial. Les engagements renouvelés et fort solennels des pays membres de la COMIFAC sont illustrés à travers la « Déclaration des pays de l'espace CEEAC/COMIFAC pour les forêts du bassin du Congo et leur périphérie » présentée au monde entier lors du symposium de Berlin de septembre 2021.

Il reste à la communauté internationale de trouver des compromis avec les États d'Afrique centrale en vue de l'élaboration de solutions justes et équitables pour la promotion de la gestion durable des forêts du bassin dans un contexte de quête légitime de développement économique et social.

Riche des dernières données scientifiques et techniques sur la situation des ressources forestières d'Afrique centrale et leur gestion, l'édition EDF 2021 traite de tous les enjeux autour de ces écosystèmes, et ouvre des perspectives pour une meilleure contribution de ceux-ci au bien-être humain.
La qualité des informations et des réflexions présentées dans cette édition est garantie par la réputation des experts qui en sont auteurs, lesquels proviennent d'institutions parmi les plus renommées du monde sous l'égide inédite de spécialistes africains.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Christian RUCK</figcaption></figure>

Facilitateur du Partenariat pour les
Forêts du Bassin du Congo

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Jules Doret NDONGO</figcaption></figure>

Ministre des Forêts et de la Faune, Cameroun
Président en Exercice du Conseil des Ministres
de la COMIFAC
<figure><img src="image_5.png" /></figure>
# Les Forêts d'Afrique centrale : Etat des ressources et gestion

## PARTIE 1
<figure><img src="image_6.png" /></figure>
# Répartition des types de forêts et évolution selon leur affectation

**Auteurs** : Juliette Dalimier<fnref n="1" />, Frédéric Achard², Baptiste Delhez<fnref n="1" />, Baudouin Desclée², Clément Bourgoin², Hugh Eva², Sylvie Gourlet-Fleury³, ⁸, Matthew Hansen⁴, Jean-Paul Kibambe<fnref n="5" />, ⁶, Frédéric Mortier³, ⁸, Pierre Ploton³, ⁹, Maxime Réjou-Méchain³, ⁹, Christelle Vancutsem², Andreas Langner², Christophe Sannier<fnref n="10" />, Hervis Ghomsi<fnref n="10" />, Quentin Jungers<fnref n="1" />, ⁷, Pierre Defourny<fnref n="1" />

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

<footnote n="1">¹Université Catholique de Louvain, ²CCR-UE, ³CIRAD, ⁴University of Maryland,</footnote>

<footnote n="5">⁵Université de Kinshasa, ⁶WCS, ⁷FRMi, ⁸Université de Montpellier, ⁹IRD,</footnote>

<footnote n="10">¹⁰Systèmes d'Information à Référence Spatiale (SIRS)/ Collecte Localisation Satellite (CLS)</footnote>
Introduction

Deuxième plus grand bloc de forêts denses humides après
l'Amazonie, les forêts d'Afrique centrale représentent un
réservoir exceptionnel de carbone et de biodiversité pour les pays
concernés et pour la planète entière. Ces forêts offrent des moyens
de subsistance à 60 millions de personnes et contribuent à en
nourrir 40 millions d'autres dans les centres urbains à proximité.
Elles jouent un rôle social et culturel essentiel pour les peuples
autochtones et les communautés locales. L'importance des forêts
d'Afrique centrale sur les plans écologique, économique, social et
culturel a placé celles-ci au cœur des discussions internationales
ayant comme objectif de préserver ces écosystèmes uniques et
indispensables au bon fonctionnement de la planète.

Les forêts constituent un réservoir dynamique de ressources forestières, de carbone et de biodiversité qui grandit à mesure qu'elles s'étendent et maturent, ou, au contraire, se réduit du fait de la déforestation et de la dégradation forestière. Une caractérisation précise des forêts tropicales humides et de leurs dynamiques de changement est nécessaire pour définir les politiques de gestion forestière et de conservation des écosystèmes, en permettant dans le même temps de quantifier la contribution de ces espaces boisés aux flux de carbone mondiaux et de répondre aux défis climatiques à venir. Les efforts nationaux et internationaux pour la protection de ces écosystèmes forestiers reposent notamment sur une planification durable de l'utilisation des terres tant pour l'exploitation forestière que pour la conservation de la nature. Le mécanisme international de réduction des émissions provenant de la déforestation et de la dégradation des forêts (REDD+) encadre les efforts nationaux visant à réduire les émissions de gaz à effet de serre (GES) et à renforcer l'absorption et le stockage pérenne de ces gaz. La performance des activités REDD+ est évaluée à partir d'un Niveau d'Émissions de Référence pour les Forêts (NERF) estimé à l'échelle nationale.

La nouvelle génération d'images satellitaires constitue une source de données précieuses pour suivre
à grande échelle les forêts tropicales souvent difficiles d'accès. Les données d'inventaire d'un grand
nombre de concessions forestières ont tout récemment permis de proposer une synthèse de la diversité
fonctionnelle des forêts tandis que l'inauguration de la première tour à flux en forêt naturelle augure
d'une meilleure compréhension de leur flux de carbone. Toutefois, la rareté des observations de terrain
continue de limiter la cartographie de la distribution spatiale des stocks de carbone forestier à l'échelle
du bassin.

Ce chapitre propose une synthèse des connaissances en matière de cartographie des forêts
tant sur le plan floristique, physionomique qu'au niveau du carbone, fait le point sur l'évolution
des dynamiques forestières et analyse l'impact de l'affectation des terres sur la préservation des
écosystèmes forestiers. La dernière section rapporte l'investissement des pays dans le processus
REDD+ après avoir introduit les mécanismes du NERF et sa mise en place opérationnelle à l'échelle
d'une province.
1.1 Cartographie des forêts

Depuis des décennies, les scientifiques ont tenté d'établir une typologie des formations forestières,
qui rende compte de toute la diversité observée dans les forêts d'Afrique centrale. Certaines typologies
ont catégorisé la végétation selon des zones phytogéographiques comme Lebrun and Gilbert (1954),
Monod (1957), Letouzey (1968) ou Troupin (1966) ou selon les grandes zones chorologiques comme
White (1986). Ces typologies traduisent souvent des divergences endémiques de compositions
floristiques. D'autres typologies comme celle dite de « Yangambi » (Aubréville 1957) distinguent les
différentes classes de végétation sur base d'éléments physionomiques. Aujourd'hui, la multiplication
des sources de données et la diversité des enjeux environnementaux encouragent la caractérisation
des écosystèmes forestiers selon des approches floristiques, physionomiques et de stock de carbone
afin de cartographier leur variété fonctionnelle ou structurelle, de délimiter les habitats naturels
menacés ou d'établir un bilan de carbone.

Les travaux se basant sur une étude phytogéographique des forêts s'intéressent à la composition
floristique sur base des individus inventoriés sur le terrain. C'est le cas de la synthèse exceptionnelle
de Réjou-Méchain et al. (2021) qui décrit les compositions floristiques et fonctionnelles des forêts
d'Afrique centrale. De manière complémentaire, les nouvelles données d'observation par satellites
à haute résolution spatiale ont permis d'appréhender la structure de la canopée à l'échelle du
peuplement forestier pour établir une nouvelle cartographie grâce à la collaboration étroite entre les
experts nationaux et l'université Catholique de Louvain. Enfin, une analyse critique des informations
cartographiques disponibles sur les stocks de carbone fait le point sur l'état des connaissances.

1.1.1 Composition floristique et fonctionnelle des forêts tropicales d'Afrique centrale

Les inventaires d'aménagement réalisés par 105 concessions forestières réparties sur toute l'Afrique centrale (excepté dans les zones de sols hydromorphes et les zones d'altitude) ont fourni de précieuses informations sur leur composition floristique et fonctionnelle. Un total de plus de 180 000 placettes d'inventaire (soit environ 90 000 ha cumulés) a permis l'analyse de 6 millions d'arbres de plus de 30 cm de diamètre appartenant à 193 taxons bien identifiés et représentant l'essentiel des individus présents dans ces placettes.

La distribution conjointe de l'abondance de l'ensemble de ces taxons, moyennée sur des mailles de
10x10 km², a été modélisée à partir de 24 variables climatiques, d'informations relatives aux types
de sols (sableux vs argileux) et d'un indice de pression anthropique, sur une zone couvrant 85 % des
forêts denses de terre ferme d'Afrique centrale.

Trois gradients floristiques majeurs ont été mis en évidence par une analyse factorielle des correspondances (AFC), réalisée sur les abondances prédites des taxons à l'échelle régionale : 1) le gradient floristique le plus prononcé est fortement corrélé au climat, qui sépare les zones à saison sèche fraîche et à faible intensité lumineuse (zone atlantique) et les zones ayant un taux élevé d'évapotranspiration (limite nord des forêts d'Afrique centrale) ; 2) le deuxième gradient floristique est fortement corrélé à la saisonnalité et à la température maximale, établissant un contraste entre les zones équatoriales à faible déficit en eau et les zones à fort déficit en eau vers les limites des tropiques ; 3) le troisième gradient floristique met en évidence des variations floristiques plus locales, principalement dues à l'impact de l'homme.
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 1.1 :** Composition fonctionnelle prédite des forêts d'Afrique centrale. A-C, valeurs prédites des traits fonctionnels pondérés par la communauté. La couleur grise représente les zones forestières en dehors du domaine de calibration.</figcaption></figure>

En remplaçant les compositions floristiques des peuplements par la valeur moyenne de trois grands traits fonctionnels, la densité du bois, la déciduité et la hauteur maximale potentielle des espèces d'arbres (voir la figure 1.1), plusieurs tendances apparaissent. La densité moyenne du bois (voir la figure 1.1A) est plus élevée sur les sols sableux, aux frontières du Cameroun, de la République du Congo et de la République centrafricaine – la zone bien connue des grès de Carnot/Bambio – où prédominent les espèces d'arbres ayant des stratégies d'utilisation conservatrice des ressources. Cette valeur moyenne est plus faible dans les zones où la pression anthropique est plus élevée, les peuplements concernés étant principalement composés de taxons à croissance rapide. Ces zones perturbées présentent également une forte proportion d'arbres pouvant atteindre un grand diamètre. Ces deux résultats indiquent que les forêts touchées par l'activité humaine sont dominées par des taxons pionniers à longue durée de vie, caractérisés par une faible densité de bois mais avec un grand volume potentiel. Par ailleurs, un gradient marqué de déciduité s'étend des forêts sempervirentes de la côte gabonaise à la limite nord des forêts d'Afrique centrale (voir la figure 1.1B), exception faite des sols sableux.

Ces résultats combinés ont permis de caractériser 10 grands types floristiques présents dans la région (voir la figure 1.2). La plus forte dissimilarité floristique est apparue entre les forêts atlantiques (types 1 à 3) et les autres types de forêts (4 à 10), au sein desquelles les forêts semi-décidues ont été clairement distinguées (types 4 à 6). Des convergences fonctionnelles entre des types de forêts présentant une dissimilarité floristique importante, et vice versa, ont été observées. Par exemple, bien qu'elles possèdent un pool d'espèces régional similaire à celui des forêts semi-décidues (types 4 et 6), les forêts sur grès de Carnot/Bambio (type 5) ont une composition fonctionnelle plus proche des groupes forestiers éloignés (par exemple, les types 2, 3, 7 et 8), avec une forte densité de bois et une faible déciduité. Le type de sol modifie en effet l'abondance relative des espèces, les sols sableux pauvres favorisant certains traits fonctionnels. En revanche, si les forêts atlantiques (types 1 à 3) ont peu d'affinités taxonomiques avec les forêts du Centre-Est et du Sud (types 7 et 8), elles présentent une composition fonctionnelle similaire en raison de conditions climatiques plus proches. Cela confirme que si la composition taxonomique des peuplements est liée à la biogéographie, leur composition fonctionnelle peut converger dans des conditions environnementales similaires.

Les caractéristiques floristiques et fonctionnelles des peuplements les rendent plus ou moins vulnérables aux évolutions possibles du climat et des activités humaines dans les décennies à venir. Modélisée jusqu'en 2085, la vulnérabilité écologique des peuplements, combinant leur sensibilité, leur exposition et leur capacité d'adaptation au changement climatique, est apparue indépendante de la pression anthropique : cela signifie que les peuplements d'Afrique centrale cumulent de manière indépendante les deux risques liés au climat et à l'homme. Selon les résultats, cette vulnérabilité combinée sera élevée pour les forêts de la côte gabonaise, dans de vastes zones de la RDC et dans la marge nord du domaine forestier. Les
<figure><img src="image_9.png" /></figure>

**Figure 1.2** : Principaux types de forêts en Afrique centrale sur la base de leur composition fonctionnelle. A, Classification des types de forêts obtenue par regroupement hiérarchique des gradients floristiques prédits. Les couleurs traduisent les trois traits fonctionnels moyens des espèces correspondant à chaque type de forêt, à savoir la densité du bois (rouge), la déciduité (vert) et le diamètre maximum (bleu). Ainsi, des couleurs similaires illustrent une composition fonctionnelle similaire. B, Relations taxonomiques entre les types de forêts illustrées par un dendrogramme (en haut) et un boxplot de la composition fonctionnelle prédite standardisée (en bas), avec la densité du bois en rouge, la déciduité en vert et le diamètre maximum en bleu. Noms des types de forêts : (1) sempervirente des hauts plateaux atlantiques, (2) sempervirente côtière atlantique (3) sempervirente intérieure atlantique, (4) semidécidue marginale, (5) sempervirente-semidécidue sur grès, (6) semidécidue, (7) sempervirente centrale, (8) sempervirente mixte, (9) semidécidue dégradée (10) transition semidécidue-sempervirente. Le caractère de déciduité (perte simultanée des feuilles au cours d'une année) est un caractère botanique à l'échelle des individus. Les frontières des pays sont représentées en noir et les forêts en dehors du domaine de calibration sont en gris.

Source: Réjou-Méchain et al. (2021)

forêts du Cameroun et du Sud de la République du Congo semblent vulnérables principalement à cause
de la pression humaine élevée attendue d'ici 2085. En revanche, le complexe forestier transfrontalier
trinational de la Sangha et la partie nord-est du Gabon semblent être les zones les moins vulnérables
de la région. Selon les prédictions, la majorité des forêts en RDC, incluant donc la plupart des forêts
d'Afrique centrale, semblent vulnérables au changement climatique, à la pression anthropique ou aux
deux facteurs combinés.

1.1.2 Cartographie détaillée des types de forêts

L'ambition d'une cartographie à grande échelle des types de forêts a pour objectif d'appuyer un
ensemble d'applications nationales ou provinciales relatives à la gestion durable et la conservation
des écosystèmes forestiers du bassin du Congo. De 1999 à 2015, plusieurs cartes de végétation ont
été publiées à partir d'observations par satellite passant progressivement d'un kilomètre à 300 m de
résolution spatiale (Mayaux et al. 1999 ; Mayaux et al. 2004 ; Vancutsem et al. 2006 ; Verhegghen et
al. 2012 ; Gond et al. 2015) pour fournir une première vision synoptique du massif forestier à l'échelle
régionale. La nouvelle cartographie détaillée tant sur le plan spatial que sur le plan sémantique
améliore la connaissance spatiale des forêts grâce aux nouvelles capacités d'observation de la terre
disponibles depuis le lancement du programme européen Copernicus. Contrairement aux missions
satellitaires antérieures, ce programme Copernicus est opérationnel sur le long terme assurant
une redondance technologique (plusieurs satellites) et un accès libre. À la faveur d'une stratégie d'acquisition continue avec des résolutions spatiales de 10-20 m et temporelle de 5 à 12 jours respectivement, les satellites Sentinel 1 et 2 constituent les nouveaux instruments de référence pour un suivi régulier sur le long terme des écosystèmes forestiers. En parallèle, la disponibilité croissante de mosaïques de type Planet à très haute résolution spatiale, mais de qualité plus variable, constitue aussi une nouvelle source de données particulièrement adaptée à l'interprétation visuelle d'échantillons répartis sur l'ensemble du bassin.

Dans le cadre de l'Observatoire des Forêts d'Afrique Centrale, une typologie régionale harmonisée des types de forêts couvrant les 10 pays de la COMIFAC a été élaborée depuis 2018 grâce à plusieurs ateliers régionaux rassemblant les experts nationaux. Les 13 catégories forestières de cette typologie sont définies à l'aide du Land Cover Classification System (LCCS) relatif à la norme ISO 19144-1 et illustrées en partie à la figure 1.4.

Cette cartographie régionale réalisée à la faveur d'une bonne collaboration entre les experts nationaux et l'Université Catholique de Louvain fournit la répartition spatiale des différents types forestiers décrits sur base physionomique à partir de variables telles que le pourcentage de couvert végétal des différentes strates de végétation, la saisonnalité du couvert, le régime d'inondation ou encore l'altitude.

L'ensemble des données des satellites Sentinel-2 acquises en 2020 dans les différentes bandes spectrales ont permis la production d'un composite annuel cohérent grâce au développement d'une nouvelle méthode de correction des images et à un algorithme améliorant la détection des nuages (voir la figure 1.3). Les zones nuageuses ont été comblées par des observations de 2018 et 2019. Les observations des satellites Sentinel-1 de type radar, insensibles aux perturbations nuageuses, ont été utilisées en complément pour la classification des types de forêts là où les séries temporelles d'images Sentinel-2 se sont révélées très nuageuses.

L'étape de classification utilise des données collectées par les experts nationaux qui sont appliquées ensuite aux métriques spectro-temporelles issues des données Sentinel-1 et Sentinel-2 pour entraîner les algorithmes de classification. La cartographie des types de forêts produites à 20 m de résolution fournit une information sur les types forestiers à un niveau de détail spatial jamais atteint pour une telle couverture géographique. La figure 1.4 présente la cartographie régionale obtenue avec toute la diversité de classes forestières identifiées illustrée par 3 zooms sur la République du Congo.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 1.3 :** Mosaïque Sentinel-2 sans nuage sur la zone des forêts humides d'Afrique centrale pour l'année 2020. La composition colorée innovante permet de caractériser des types fonctionnels de forêt impossibles à identifier par satellite auparavant.</figcaption></figure>
Le bassin du Congo présente trois grands ensembles de forêts humides dont le plus caractéristique couvre le centre de la cuvette avec les forêts édaphiques. Les forêts édaphiques sont cartographiées entre forêts marécageuses inondées de manière permanente (voir la figure 1.5) (inondation > 9 mois), forêts marécageuses périodiquement inondées (inondation de 4 à 9 mois) et forêts ripicoles (voir la figure 1.6). Le couvert de la strate arborée des forêts marécageuses inondées périodiquement ou de manière permanente est supérieur à 60 % et celui des forêts ripicoles se situe entre 30 et 60 %. Les forêts ripicoles se trouvent en fond de vallée ou sur des pentes faibles en bordure de rivière. La

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 1.4 : Carte des types forestiers du bassin du Congo à 20 m de résolution dont le niveau de détail est illustré par 3 zooms sur la République du Congo.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 1.5 : Forêts inondées de manière permanente.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 1.6 : Forêts ripicoles.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 1.7 : Forêts denses humides à distribution en âge irrégulière.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 1.8 : Forêts denses humides à distribution en âge régulière.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 1.9 : Forêts ouvertes.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 1.10 : Forêts denses humides sempervirentes.</figcaption></figure>

grande majorité du bassin est couverte par des forêts denses humides avec une distribution en âge irrégulière (voir la figure 1.7). Ce type de forêts est défini par une strate arborée dense (> 60 %), riche en espèces, notamment décidues et présentant de nombreux arbres émergents à cime imposante. Dans la moitié est du bassin, des forêts denses humides avec une distribution en âge régulière (voir la figure 1.8) présentant moins de grandes cimes que les forêts à distribution en âge irrégulière semblent dominer davantage le paysage. Des îlots de forêts denses humides sempervirentes monospécifiques (voir la figure 1.10), le plus souvent de l'espèce *Gilbertiodendron dewevrei*, ponctuent ces grands massifs. Enfin, les forêts montagnardes et sub-montagnardes bordent la région des grands lacs marquée par des altitudes supérieures à 1100 m. Dans l'ensemble du bassin, des forêts ouvertes (voir la figure 1.9), caractérisées par une densité de couvert entre 30 et 60 %, sont également identifiées traduisant souvent un gradient de dégradation.

### 1.1.3 Répartition des stocks de carbone forestier en Afrique centrale

Les forêts d'Afrique centrale séquestrent environ 40 Gt de carbone (Saatchi et al. 2011). Ces forêts présentent des caractéristiques structurales qui les distinguent des forêts amazoniennes : la densité en arbres à l'hectare y est moins importante, mais les arbres de gros diamètre y sont plus nombreux et, à diamètre équivalent, les arbres y sont plus grands, ce qui résulte en une quantité de carbone – ou de biomasse – à l'hectare supérieure en moyenne à celle des forêts amazoniennes (Sullivan et al. 2017). Enfin, si la capacité d'absorption de carbone atmosphérique des forêts amazoniennes non perturbées est en déclin depuis une trentaine d'années, du fait d'une augmentation de la mortalité des arbres attribuée aux changements climatiques (Brienen et al. 2015), cette tendance n'est pas encore observée en Afrique centrale (Hubau et al. 2020). Actuellement, malgré leur superficie comparativement plus faible, les forêts non perturbées en Afrique absorbent donc désormais plus de
carbone que celles d'Amazonie. Une augmentation des pertes de carbone post-2010 est cependant observée (cf. section 1.2.3 Estimation des taux de changements) menant ainsi à une future saturation des capacités d'absorption des forêts intactes en Afrique centrale malgré leur stabilité observée jusqu'ici (Hubau et al. 2020).

Cependant, la distribution spatiale des stocks de carbone forestier à l'échelle de l'Afrique centrale reste largement méconnue, principalement du fait de la rareté des observations de terrain – notamment sur la moitié est de la région (www.afritron.org) – et des difficultés liées à l'extrapolation des stocks de carbone par télédétection.

En effet, aucun capteur satellitaire ne permet de « mesurer » directement le carbone ou la biomasse forestière. Les cartes produites par télédétection résultent donc de relations indirectes établies entre ce que les capteurs mesurent réellement (par exemple, la réflectance d'un peuplement forestier) et des estimations de biomasse de référence, souvent issues d'inventaires forestiers. Or, la grande majorité des signaux satellitaires actuels sont très peu sensibles aux variations de biomasse dès lors que celles-ci dépassent 100 à 200 t.ha⁻¹ (on parle de « saturation » du signal), ce qui représente la très large majorité des forêts d'Afrique centrale. Par ailleurs, la frange atlantique de l'Afrique centrale est caractérisée par une forte nébulosité qui pollue les signaux satellitaires optiques et complexifie davantage la cartographie à large échelle de la biomasse.

Ces difficultés n'ont pas été surmontées dans les études actuellement disponibles sur la répartition spatiale de la biomasse forestière dans la région. Ces études ont utilisé des données de télédétection satellitaire pour extrapoler des mesures de biomasse de référence estimées depuis le sol, excepté Santoro et al. (2020) qui se sont passés de mesures de référence en utilisant des modèles purement physiques. Malgré des approches similaires, les différentes cartes produites montrent des types de distribution très différents (voir la figure 1.11-a) menant à des estimations par pays radicalement différentes (voir la figure 1.11-b). Au Gabon, par exemple, la quantité de biomasse aérienne moyenne à l'hectare pour les forêts humides est d'environ 375 t.ha⁻¹ selon la carte de Avitabile et al. (2016), contre seulement 210 t.ha⁻¹ selon celle de Baccini et al. (2012), avec donc des estimations de biomasse totale variant du simple au double (10 gigatonnes dans un cas, 5,7 gigatonnes dans l'autre, voir la figure 1.11-b). Des cartes de biomasse locales très précises, réalisées à partir de LiDAR aérien, ont montré que l'ensemble de ces cartes ne prédisait que très mal les variations de biomasse observées (Réjou-Méchain et al. 2019). De manière similaire, ces cartes régionales ne reflètent pas les variations de biomasse obtenues à partir de données d'inventaires forestiers (Ploton et al. 2020). Ainsi, ces cartes doivent donc être considérées avec le niveau de précaution approprié.

En l'absence de données satellitaires appropriées pour extrapoler la biomasse forestière, seules les approches basées sur un échantillonnage statistique représentatif des différents types de forêts permettent actuellement de fournir des estimations fiables avec une incertitude associée. En outre, le LiDAR aérien fournit des estimations fiables de la biomasse. A l'aide d'un échantillonnage large et aléatoire et en utilisant des données LiDAR, Xu et al. (2017) ont pu cartographier la distribution du carbone à l'échelle nationale en RDC. En utilisant les données LiDAR collectées en RDC pour la zone d'Afrique Centrale ainsi qu'en les combinant à d'autres échantillons, à l'échelle mondiale, provenant de diverses études, Xu et al. (2021) ont fait le suivi global de l'AGB entre 2000 et 2019. Ces différentes estimations de la biomasse gagnent probablement en qualité du fait de l'utilisation d'un échantillonnage large et de données LiDAR. L'ensemble de ces approches, basées sur un échantillonnage statistique représentatif des différents types de forêts et sur l'utilisation de données LiDAR, montrent que l'utilisation des cartes de biomasses basées uniquement sur des données optiques permet, malgré leurs importantes erreurs systémiques, d'améliorer de manière
<figure><img src="image_18.png" /></figure>

Figure 1.11 : Comparaison de la biomasse aérienne (AGB, en t.ha-1) des forêts humides d'Afrique centrale issue des cartes de Avitabile et al. (2016), Baccini et al. (2012), Saatchi et al. (2011) et Santoro et al. (2020). a. Distribution spatiale de la biomasse. b. Histogrammes de densité représentant les valeurs de biomasse aérienne à l'hectare par pays (axe X) et par carte (code couleur). La moyenne de chaque distribution est représentée par un point de couleur, et la biomasse cumulée (en Gt) sur l'ensemble des forêts humides de chaque pays est donnée (quadrant haut-droit).

substantielle la précision des estimations moyennes de hauteur et de biomasse aérienne au niveau local (par exemple Næsset et al. 2020). Par ailleurs, une carte mondiale des hauteur des canopées forestières a été produite à 30 m en utilisant conjointement les satellites GEDI et Landsat (Potapov et al. 2021).

La fiabilité des cartes de biomasse aérienne à large échelle devrait fortement s'améliorer grâce à la mission spatiale GEDI de la NASA (2020-2022) et au lancement attendu du satellite radar BIOMASS (bande P) par l'ESA en 2022. Contrairement aux données satellitaires précédentes, ces nouveaux capteurs ont été spécifiquement conçus pour cartographier la biomasse forestière. Ils sont notamment sensibles à la biomasse même dans les valeurs les plus élevées (Minh et al. 2016). Les données LiDAR GEDI, qui sont en cours d'acquisition et d'analyse, fournissent notamment des mesures de hauteur des canopées sur l'ensemble des tropiques, avec une densité d'échantillonnage telle que plusieurs mesures devraient être disponibles par kilomètre carré (Patterson et al. 2019). La relation forte liant la hauteur et la biomasse des forêts va permettre d'établir des modèles de cartographie de la biomasse très probablement plus performants que les modèles régionaux.

Afin d'exploiter au mieux ces nouvelles données satellitaires, un enjeu fort pour les pays d'Afrique centrale réside dans l'établissement de « super-sites » de mesure, où la biomasse forestière est estimée de façon très précise (Chave et al. 2019), permettant ainsi de mieux ajuster et évaluer localement les cartes produites.

### 1.1.4 Complémentarité des différentes approches

L'articulation des trois approches de caractérisation, à savoir floristique actuellement à 10x10 km², physionomique à 20x20 m² et de carbone, devrait progressivement se mettre en place en raison de leur évidente complémentarité.
Ainsi, on peut observer qu'au centre de la République du Congo la classe floristique 7 (sempervirente centrale) correspond à la classe « forêt dense humide ouverte » de la carte physionomique détaillée. La forêt avec une densité de couvert entre 30 et 60 % semble correspondre aux taxons à diamètre maximum potentiel faible, mais avec une densité de bois élevée. L'utilisation conjointe des deux produits permet d'identifier une forêt dégradée, mais composée d'espèces à densité de bois élevée témoignant d'une croissance lente et d'un stockage important en carbone dans les arbres restants.

De la même manière, la classe floristique 6 (semidécidue) se superpose dans le Nord Congo aux classes « forêt dense humide avec distribution en âge régulière » et « forêt dense humide avec distribution en âge irrégulière » de la cartographie physionomique détaillée. Cette classe 6 est définie par des espèces ayant une densité de bois intermédiaire, par un diamètre maximal dans la moyenne et par un mélange entre espèces décidues et sempervirentes. Les caractéristiques de cette classe montrent un équilibre dans les espèces qui la constituent entre des taxons à croissance rapide avec des densités en bois plus faibles, mais des volumes potentiels élevés et des taxons à croissance lente possédant les caractéristiques inverses. L'approche physionomique converge avec cette description tout en distinguant deux classes dans cette région selon la présence plus importante d'arbres à grandes cimes dans la forêt à distribution en âge irrégulière par rapport à celle ayant une distribution en âge régulière.

La richesse respective des informations produites aux différentes échelles montre l'importance et la complémentarité des différentes approches pour la gestion de l'utilisation des sols opérée à une échelle locale et la conservation des forêts face aux défis régionaux et mondiaux. Combinant scénarios de changement climatique, projections de pression humaine et répartition spatiale détaillée de la forêt, la vulnérabilité des communautés forestières aux changements peut être prédite pour guider les stratégies de conservation. Ainsi, le fait de préserver les potentiels évolutifs et fonctionnels des forêts actuelles, ou du moins, maintenir leur connectivité pourra limiter les impacts régionaux et mondiaux qu'auront les changements attendus.

## 1.2 Dynamique des forêts denses humides

Au-delà de la caractérisation de chaque type de forêts, le suivi régulier du couvert forestier est essentiel pour quantifier et localiser les processus de changements observés comme la déforestation, la dégradation et la reforestation. L'importance relative des moteurs de changements de ces différentes dynamiques est discutée et l'impact de l'affectation du sol sur ces dynamiques est ensuite analysé.

La cartographie exhaustive à haute résolution spatiale des forêts tropicales humides (TMF en anglais) sur les 30 dernières années (de l'an 1990 à 2020) nous a livré de nouvelles données sur ces espaces forestiers (voir la figure 1.12). Leur étendue, les perturbations qu'ils subissent (déforestation et dégradation), puis la régénération qui leur fait suite sont documentées tous les ans (Vancutsem et al. 2021). Ces données annuelles sur les forêts denses humides (ou produit TMF) et celles de Global Forest Watch (Hansen et al. 2013), disponibles depuis 2013, sont les seules informations cohérentes et à jour pour suivre la déforestation des forêts d'Afrique centrale depuis l'an 2000. La cohérence de la méthode est un élément déterminant du suivi des forêts et la couverture annuelle et globale des produits de GFW et du CCR est un avantage majeur de ces produits. Les informations du produit TMF de Vancutsem et al. (2021) sont très détaillées sur le plan thématique ; c'est un document sans précédent sur la déforestation en Afrique centrale, qui présente la déforestation après la dégradation et la déforestation suivie d'une régénération, qui identifie une conversion précise des forêts au profit
de commodités ou de l'eau et expose aussi l'évolution des mangroves. Cela a été possible grâce à l'analyse de chaque observation valide des images d'archives Landsat qui permet de constater les perturbations de courte durée telles que la coupe sélective et les phénomènes météorologiques extrêmes. Actuellement, le produit TMF et les données de GFW sont les principales sources qui nous alertent sur les activités responsables de la déforestation et sont utiles pour la stratification d'un plan d'échantillonnage sur le terrain. Le principal avantage de l'échantillonnage est la possibilité de quantifier les incertitudes dans les estimations.

1.2.1 Stades évolutifs des forêts dans le bassin du Congo

Même si aucun écosystème ne peut être considéré comme véritablement non perturbé, parce que l'impact de l'humain est partout, quelle que soit son ampleur (Sanderson et al. 2002), les **forêts humides non perturbées** sont définies, dans le produit TMF, comme couvert forestier tropical humide sans perturbation (dégradation ou déforestation) observée dans l'ensemble de l'historique des images Landsat depuis 1983.

Un espace déboisé désigne la conversion permanente d'un couvert forestier humide au profit d'une autre occupation des sols tandis qu'une **forêt dégradée** est un couvert forestier humide où des perturbations (ouvertures de la canopée dans un pixel Landsat de 0,09 ha) ont été observées sur une courte durée. Ici, la durée de la perturbation (et par conséquent de la période au cours de laquelle cette perturbation est détectée sur les images satellite) sert d'indicateur de l'impact de celle-ci, c.-à-d. que plus la durée de la perturbation détectée est longue, plus l'impact sur le couvert forestier est important et plus fort est le risque de conversion permanente de la forêt dense humide. Toutes les perturbations dont les effets ont été observés sur plus de 2,5 ans (ou 900 jours) ont été considérées comme des processus de déforestation. Dans les perturbations de courte durée sont inclus les travaux d'exploitation forestière, les incendies et les phénomènes naturels dommageables tels que les tempêtes de vent et les périodes d'extrême sécheresse. Cette définition se rapproche de celle de la dégradation de la forêt adoptée par Thompson et al. (2013) qui tient compte des critères suivants : perte de productivité, appauvrissement de la biodiversité, perturbations inhabituelles (sécheresse, chablis), et réduction du stockage du carbone.

Deux niveaux de dégradation ont été identifiés de façon empirique : **dégradation avec impacts de courte durée** (observés sur une durée maximum d'un an), qui comprend la majorité des travaux d'exploitation forestière, et **dégradation avec impacts de longue durée** (entre 1 et 2,5 ans) qui correspond principalement aux grands incendies (forêts brûlées). 50 % des effets de la dégradation s'observent sur moins de six mois. En ce qui concerne les perturbations dont les impacts ont été observés sur plus de 2,5 ans et qui ont donc été considérés comme des processus de déforestation, 68 % de ceux-ci ont été observés sur plus de 5 ans.

La **régénération forestière** est une transition en deux phases, de la forêt humide (i) à une étendue déboisée et ensuite (ii) à un recrû. Il est nécessaire d'observer la présence d'une forêt humide permanente sur une durée minimum de trois ans pour classer un pixel en régénération forestière (afin d'éviter une confusion avec des cultures).

La collection de 30 cartes issues des données Landsat fournit la superficie de la forêt dense humide et les catégories de perturbations pour chaque année, de 1990 à 2020 (voir figure 1.12).
<figure><img src="image_19.png" /></figure>

Figure 1.12 : Carte des forêts tropicales humides non perturbées d'Afrique centrale (haut) avec trois vues rapprochées ; Nord de la République du Congo (gauche), Guinée équatoriale/ Gabon (milieu) et Est de la RDC (droite) pour 1990 (haut) et 2019 (bas).
Ces cartes servent à documenter les perturbations annuelles sur la totalité de la période, avec neuf catégories de transition pour chaque statistique annuelle : (i) dégradation survenant avant la déforestation, (ii) dégradation de courte durée non suivie de déforestation, (iii) dégradation de longue durée non suivie de déforestation, (iv) déforestation directe (sans dégradation préalable) non suivie de régénération forestière, (v) déforestation directe suivie d'une régénération forestière, (vi) déforestation après dégradation suivie d'une régénération forestière, (vii) déforestation après dégradation non suivie d'une régénération forestière, (viii) conversion de la forêt au bénéfice d'étendues d'eau et (ix) conversion de la forêt au profit de plantations d'arbres.

## 1.2.2 Méthode de suivi de la dynamique forestière

Afin de tenir compte des discontinuités géographiques et temporelles dans les archives Landsat et de la présence persistante de nuages au-dessus de certaines zones comme le golfe de Guinée, on détermine au niveau du pixel (i) une période de référence initiale pour la cartographie de la superficie de la forêt tropicale humide et (ii) une période de suivi pour la détection des changements. Par ailleurs, grâce à des jeux de données complémentaires, on réduit les erreurs de commission sur la carte de référence des forêts tropicales humides en tenant compte d'une confusion possible avec les commodités, les zones humides, les bambouseraies et la forêt décidue.

Les perturbations sont surveillées à date unique avec une classification sur chaque image de l'archive Landsat. Cela permet (i) de détecter les perturbations qui sont visibles de l'espace uniquement sur une courte période, comme les travaux d'exploitation forestière et (ii) d'enregistrer pour ces perturbations la période concernée et leur nombre. Une « perturbation observée » désigne l'absence de couverture arborée sur un pixel Landsat. Le nombre de perturbations observées constitue un indicateur de l'intensité de la perturbation.

Enfin, pour obtenir une carte plus conservative des forêts non perturbées en excluant les zones impactées par l'exploitation forestière et éventuellement non décelées, on crée des zones tampons de perturbation à une distance seuil de 120 m autour des pixels indiquant une perturbation. Cette distance correspond à la distance moyenne observée entre deux parcs à bois et est cohérente avec les distances utilisées dans des études précédentes destinées à évaluer les forêts intactes (Qie et al. 2017).

## 1.2.3 Estimation des taux de changement

La superficie des forêts sempervirentes et semi-décidues d'Afrique centrale était estimée à environ 200 millions ha en janvier 2020, dont 184,7 millions ha sans aucun signe visible de perturbation (Vancutsem et al. 2020). Dans l'ensemble, ce sont près de 9 % de la superficie des forêts tropicales humides d'Afrique centrale qui ont disparu depuis l'an 2000, c.-à-d. 18 millions ha.

Ces résultats soulignent l'importance du processus de dégradation dans ces écosystèmes qui aboutit à deux constatations : les forêts dégradées en Afrique centrale représentent environ 7 % de la surface restante de TMF (jusqu'à 30 % si l'on considère les forêts situées en bordure des zones perturbées), et environ 40 % de toutes les perturbations forestières (déforestation, régénération et dégradation).

L'analyse de l'évolution montre une augmentation considérable du taux annuel de perturbation dans les forêts tropicales humides d'Afrique centrale au cours des cinq dernières années (2015-2020) : il est en effet de 1,79 million ha par an alors qu'il n'était que de 1,36 million ha au cours de la décennie précédente (2005-2015) (voir la figure 1.13).
Avec 105,8 millions ha, la République démocratique du Congo est le pays d'Afrique qui présente la plus vaste superficie restante de forêt tropicale humide non perturbée, et c'est le deuxième du monde tropical, après le Brésil et avant l'Indonésie. Le Gabon, le Cameroun et la République du Congo affichent des superficies similaires de forêts intactes (entre 19,8 et 23,4 millions ha en 2019). En République du Congo et au Gabon, le déclin est peu marqué pour la période 2000-2019 (0,03-0,1 million ha/an) par rapport au chiffre de la RDC (1,4 million ha/an) (Vancutsem et al. 2020). Depuis 2009, le taux annuel des perturbations a augmenté dans tous les pays d'Afrique centrale. Si le taux actuel des perturbations se poursuit (celui des 10 dernières années), la République démocratique du Congo aura perdu d'ici 2050 22 % de ses forêts humides (leur surface passant de 116,9 millions ha en 2020 à 91 millions ha en 2050) et 33 % de ses forêts humides non perturbées (qui régresseront de 105,8 à 71,4 millions ha).

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 1.13 : Évolution annuelle de la déforestation (barre rouge) et de la dégradation (barre jaune) de 2001 à 2019 dans les forêts tropicales humides d'Afrique centrale.</figcaption></figure>

Source : Vancutsem et al. 2020
<table><caption>Tableau 1.1 : Taux annuels de pertes de forêts non perturbées selon TMF entre 2000 et 2020 sur des périodes de 5 ans par pays (taux annuels en %). Les taux des autres pays ne sont pas disponibles dans l'étude.</caption><thead><tr><th>Étude</th><th>Période</th><th>Cameroun</th><th>RCA</th><th>Congo</th><th>RDC</th><th>Gabon</th></tr></thead><tbody><tr><td>TMF</td><td>2000-2005</td><td>-0,25</td><td>-1,63</td><td>-0,25</td><td>-1,05</td><td>-0,12</td></tr><tr><td>Vancutsem et al. 2021</td><td>2005-2010</td><td>-0,08</td><td>-0,93</td><td>-0,25</td><td>-1</td><td>-0,08</td></tr><tr><td>(forêts tropicales humides non perturbées)</td><td>2010-2015</td><td>-0,12</td><td>-0,98</td><td>-0,56</td><td>-1,3</td><td>-0,13</td></tr><tr><td></td><td>2015-2020</td><td>-0,21</td><td>-2,1</td><td>-0,71</td><td>-1,46</td><td>-0,21</td></tr></tbody></table>

D'une étude provenant des principales sources de données à l'autre, les taux annuels de déforestation sont extrêmement variables (voir le tableau 1.2). TMF a été choisi comme référence parce qu'il s'agit de la seule étude cohérente et actualisée qui fait la différence entre déforestation et dégradation depuis l'an 2000. D'une part, les données transmises par un pays pour l'évaluation des ressources forestières mondiales de la FAO correspondent aux statistiques nationales officielles. D'autre part, GFC et TMF sont des sources de données mondiales basées sur une méthode standardisée. GFC et TMF publient des taux annuels à partir des relevés de télédétection, tandis que l'évaluation des ressources forestières mondiales s'appuie sur des statistiques nationales évaluant les superficies forestières tous les cinq ans pour en déduire la surface de forêt détruite à l'échelle nationale. Le tableau 1.1 fournit des informations sur le taux annuel de perte de forêt humide tropicale non perturbée de 2000 à 2020 par pays. D'autres études nationales des relevés de télédétection donnent des évaluations du recul de la forêt. Cependant, compte tenu des méthodes disparates, des mesures non reproductibles, des couverts forestiers concernés qui sont différents et de la palette de définitions de la forêt, il est indispensable de réfléchir à une stratégie adaptée pour comparer les résultats au fil du temps et entre divers pays.

La figure 1.14 présente la proportion de forêt non perturbée, de forêt dégradée et de non-forêt au niveau sous-national. Les territoires administratifs ayant moins de forêts non perturbées présentent habituellement une plus forte proportion de forêts dégradées, ce qui révèle la fragilité de ces zones.

Enfin, la plus grande partie des zones boisées converties en plantations d'arbres au cours de ces trente années en Afrique se situent en RDC, au Cameroun, et au Gabon (80 000 ha, 70 000 ha et 40 000 ha respectivement).
<table><caption>Tableau 1.2 : Taux annuels de pertes forestières par pays selon différentes sources (taux annuels en % et intervalle de confiance entre parenthèses).</caption><thead><tr><th>Étude</th><th>Période</th><th>Burundi</th><th>Cameroun</th><th>RCA</th><th>Tchad</th><th>Congo</th><th>RDC</th><th>Guinée éq.</th><th>Gabon</th><th>Rwanda</th><th>Sao Tomé-et-P.</th></tr></thead><tbody><tr><td>GFC by Hansen et al 2013 (couvert forestier) (forêt primaire)</td><td>2001-2019</td><td>-0,27 /</td><td>-0,22 -0,17</td><td>-0,089 -0,11</td><td>-0,6 /</td><td>-0,16 -0,079</td><td>-0,38 -0,24</td><td>-0,23 -0,14</td><td>-0,093 -0,058</td><td>-0,36 -0,032</td><td>-0,029 /</td></tr><tr><td>FAO. (2015). FAO Forestry Paper No. 1. Global forest resources assessment 2015.</td><td>2000-2005</td><td>-1,78</td><td>-1,02</td><td>-0,07</td><td>-0,59</td><td>-0,08</td><td>-0,2</td><td>-0,67</td><td>0</td><td>2,28</td><td>0</td></tr><tr><td></td><td>2005-2010</td><td>6,93</td><td>-1,07</td><td>-0,07</td><td>-2,15</td><td>-0,05</td><td>-0,2</td><td>-0,71</td><td>0</td><td>2,99</td><td>-0,87</td></tr><tr><td></td><td>2010-2015</td><td>1,76</td><td>-1,13</td><td>-0,07</td><td>-2,41</td><td>-0,07</td><td>-0,2</td><td>-0,72</td><td>-0,89</td><td>1,48</td><td>0</td></tr><tr><td>Études nationales (Tritsch et al. 2020)</td><td>2000-2010</td><td></td><td>-0,176</td><td>-0,273</td><td></td><td>-0,082</td><td></td><td></td><td>-0,022</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Études nationales (de Wasseige et al. 2014)</td><td>2000-2005</td><td></td><td></td><td>-0,175</td><td></td><td>-0,052</td><td></td><td></td><td>-0,01</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>2005-2010</td><td></td><td></td><td>-0,175</td><td></td><td>-0,096</td><td></td><td></td><td>-0,01</td><td></td><td></td></tr><tr><td>de Wasseige et al. 2014 (Forêts tropicales humides)</td><td>2000-2010</td><td></td><td>-0,06 (±0,04)</td><td>-0,05 (±0,02)</td><td></td><td>-0,07 (±0,02)</td><td>-0,19 (±0,04)</td><td>0,01 (±0,02)</td><td>-0,01 (±0,01)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Tyukavina et al. 2018 (Tous types de forêts)</td><td>2000-2014</td><td></td><td>-0,53</td><td>-0,39</td><td></td><td>-0,43</td><td>-0,52</td><td>-0,46</td><td>-0,25</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Potapov et al., 2012 (HTP+HTS**)</td><td>2000-2005</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>-0,25</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>2005-2010</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>-0,272</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Tyukavina et al. 2013 (HTP+HTS**)</td><td>2000-2010</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>-0,47 (±0,4)</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

HTP**: Humid Tropical Primary Forest (Forêt tropicale humide primaire)

HTS**: Humid Tropical Secondary Forest (Forêt tropicale humide secondaire)
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 1.14 : Proportion de forêts intactes (vert foncé), forêts dégradées (vert clair) et non-forêts (orange) par second niveau administratif (districts, sous-préfectures, départements ou communes) selon le produit Tropical Moist Forest pour l'année 2019. Dans la représentation, les zones déforestées avant 2019 sont classées en non-forêt.</figcaption></figure>

1.2.4 Moteurs de la déforestation

À la différence d'autres régions tropicales, ce sont surtout des processus à petite échelle, plus que l'agriculture intensive, qui sont à l'origine de la déforestation et la dégradation des forêts en Afrique. La déforestation y est davantage liée à l'agriculture de subsistance, à la petite production de charbon de bois et au ramassage du bois de chauffe. Selon Curtis et al. (2018), l'agriculture itinérante est une cause fréquente de perturbation des forêts en Afrique subsaharienne. Environ 60 % des terres mises en culture dans les années 1980 et 1990 étaient auparavant des forêts intactes qui ont été dévolues à l'agriculture et à l'élevage de subsistance ou à petite échelle (Gibbs et al. 2010). La dégradation des forêts n'est pas toujours un précurseur de la déforestation, en particulier dans de nombreuses zones boisées d'Afrique où ses principaux moteurs sont le ramassage de bois de chauffe et la production de charbon de bois (Brink et al. 2014).

La progression des surfaces cultivées, la croissance démographique et le développement des infrastructures urbaines réduisent la distance qui sépare les forêts humides d'Afrique et les zones urbaines, ce qui accroît la pression humaine qu'elles subissent – en fait, ces trois facteurs sont les principaux moteurs de la déforestation (Mayaux et al. 2013). La déforestation augmente considérablement lorsque la densité de la population rurale dépasse 8,5 personnes par km2, et recule quand s'allonge le temps de déplacement vers les villes.
Analyse de l'évolution du couvert forestier selon
les types d'affectation des terres par pays et à l'échelle
régionale.

Les politiques d'affectation des terres constituent un véritable instrument de gestion de la pression anthropique sur les ressources forestières via la création d'aires protégées, l'établissement de concessions forestières, la conversion de celles-ci en concessions de conservation et la mise en place de forêts communautaires. Compte tenu des moyens limités et de l'importance des forêts d'Afrique centrale pour la conservation de la biodiversité, il est urgent de prioriser les importantes zones à protéger et de concentrer les efforts de conservation en étudiant les paysages localement et en analysant leurs forces et faiblesses. L'étude de Grantham et al. (2020) a mis en place une approche identifiant des zones de conservation prioritaires qui maximisent les bénéfices en termes de biodiversité compte tenu des efforts investis. Pour définir ces zones de conservation prioritaire, malgré une résilience plus importante des forêts intactes face aux forêts dégradées, il est important de ne pas tenir compte uniquement de cet aspect « intact » des forêts dans l'ordre de priorité, car une grande partie des écosystèmes essentiels pourraient alors ne pas être considérés. La biodiversité présente est un deuxième indicateur de la priorité de conservation d'un écosystème. La taille des patchs et la connectivité sont également prises en compte dans la priorité de conservation. Selon leurs résultats, la RDC présente le nombre le plus important de zones prioritaires dans la région ; elle est suivie par le Gabon, le Congo et le Cameroun. La participation des populations aux efforts de conservation est une condition nécessaire pour mener à bien les objectifs. À la fois pour un travail commun de lutte contre l'exploitation illégale, l'expansion de l'agriculture de subsistance ou le défrichement pour l'habitation, mais également pour une sensibilisation à la nécessité de conserver la ressource. De plus, l'expansion des zones de conservation va diminuer la quantité de ressources disponibles pour les populations locales. C'est pourquoi il est indispensable de leur assurer un bénéfice dans l'établissement de mesures de conservation. Investir la population dans la gestion des forêts à proximité des villages, en lui assurant la perception d'une partie des crédits carbone et l'exclusivité de l'exploitation de la forêt et de l'accès aux produits non ligneux, est un exemple de bénéfices partagés pour le développement économique des villages isolés et pour la conservation forestière (Djomo et al. 2018).

En Afrique centrale, le principe de forêts communautaires existe depuis la fin des années 1990 initié par le Cameroun. La reconnaissance des droits coutumiers des communautés forestières, incluant leurs droits fonciers, est considérée comme l'une des meilleures solutions pour protéger efficacement les forêts tout en luttant contre la pauvreté (Rainforest Foundation UK 2019). Malheureusement, les résultats au Cameroun ne sont pas très convaincants, notamment en raison de la bureaucratie et de la difficulté de mettre en place des actions collectives au sein des villages camerounais. Le Gabon, qui a autorisé ce type d'affectations il y a quelques années, rencontre les mêmes difficultés. La RDC a finalisé le texte relatif aux forêts communautaires en 2016 autorisant les communautés à gérer leurs forêts conformément à leurs coutumes ancestrales et ce, à perpétuité assurant selon Ewango et al. (2019) une meilleure gestion forestière. En RCA, la première forêt communautaire a vu le jour en 2019 couvrant une superficie d'environ 15 000 hectares. La Guinée équatoriale a des catégories particulières de titularisation, mais celles-ci ne donnant pas le privilège d'exploiter des ressources spécifiques, elles ne sont pas considérées comme forêts communautaires. La République du Congo n'a quant à elle toujours pas autorisé les forêts communautaires. Cependant, des « Séries de Développement Communautaire » ont été mises en place autour des villages enclavés dans les concessions afin de permettre une activité agricole, la chasse et la collecte de bois d'œuvre pour les besoins locaux (Karsenty and Vermeulen 2016). Les compagnies peuvent toujours exploiter ces espaces moyennant un payement envers les communautés.
Afin de diminuer la pression sur les forêts, de préserver les écosystèmes riches en faune et flore et d'en faire bénéficier les populations avoisinantes, de nombreuses aires protégées ont été créées en Afrique centrale durant les deux dernières décennies (Bowker et al. 2016). Cependant, le manque de financements, les faibles ressources techniques et humaines, l'instabilité politique, la corruption et les conflits existants dans de nombreux pays de cette région rendent la bonne gestion de ces aires protégées difficile. La question de l'efficacité des aires protégées pour diminuer la déforestation est au cœur de nombreuses réflexions (Aubréville 1957 ; Troupin 1966 ; White 1986 ; Bowker et al. 2016 ; Vancutsem et al. 2020). Il est difficile de conclure sur le rôle que jouent les aires protégées dans la conservation de la forêt. Certaines études (Joppa and Pfaff 2011 ; Bowker et al. 2016 ; Bruggeman et al. 2018) montrent qu'elles sont en général situées dans des zones à faible risque de conversion en une autre utilisation des terres et présentent donc un faible risque de déforestation de par leurs caractéristiques. Bowker et al. (2016) exposent qu'une grande divergence existe au sein d'un même pays dans l'efficacité de protection des forêts des différentes aires protégées. Ainsi, malgré l'importance d'une bonne gouvernance dans la gestion de ces aires protégées, ce n'est pas le seul élément déterminant leur efficacité en termes de protection de la forêt. La taille et l'accessibilité sont en effet d'autres caractéristiques décisives. Les plus grands parcs, sans doute grâce à leur faible ratio limite/superficie, sont plus efficaces que les plus petits. En effet, les possibilités de violations des limites sont plus faibles à superficie protégée égale. En RDC notamment, les parcs plus isolés affichent un plus grand potentiel de conservation. Certaines aires protégées sont performantes principalement grâce à leur terrain accidenté alors que d'autres sont particulièrement menacées et difficiles à protéger de par leur facilité d'accès et leur proximité des lieux habités (Joppa and Pfaff 2011). Ces résultats mettent en avant la nécessité d'optimiser les zones à protéger en tenant compte de leur risque éventuel de dégradation et du coût de leur protection (Joppa and Pfaff 2011).

L'établissement de concessions forestières certifiées ou non permet de définir les zones d'exploitation forestière et de limiter les exploitations illégales. Les forêts de production, si elles sont gérées de manière durable et établies en périphérie de zones à haute valeur de conservation, peuvent jouer un rôle crucial dans la conservation de la biodiversité (Duveiller et al. 2008). Il a également été montré que les exploitations forestières sélectives avaient un faible impact sur la perte de biodiversité et qu'en se tenant à une intensité d'exploitation conforme à la certification FSC, la majorité des groupes taxonomiques pouvait être résiliente (Lhoest et al. 2020). Cependant, les perturbations locales (exploitation, chasse, braconnage), favorisées par l'augmentation de l'accessibilité à des zones reculées, peuvent impacter la conservation.

La dernière affectation rapportée ici n'a aucun objectif de conservation de la biodiversité ni de protection de la ressource forestière ; au contraire, les concessions minières susceptibles de transformer radicalement le paysage mettent en danger les forêts de manière significative.

Les informations de surface totale calculée ici à une échelle nationale (voir la figure 1.15) pour les différentes affectations ont été extraites des données WDPA de l'UICN de 2020 pour les aires protégées et extraites du recensement fait en 2019 pour les concessions forestières. Les données des forêts communautaires et forêts communales du Cameroun ainsi que les données des forêts nationales et communales de la Guinée équatoriale sont issues du WRI. Les données de permis miniers proviennent de la base de données SNL Métaux et Mines (consultée le 02/12/2020). Le niveau de perturbation forestière des différentes affectations a été calculé sur base du produit TMF du CCR (Vancutsem et al. 2021) qui cartographie les forêts denses humides intactes, forêts n'ayant jamais été dégradées sur la période d'observation (2000-2019), ainsi que les forêts denses humides dégradées, forêts ayant subi une dégradation visible sur un maximum de 2,5 années consécutives sur la période étudiée.
<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>**Figure 1.15 : Couvert forestier (intact et dégradé) par affectation par pays (ha).**</figcaption></figure>

Remarque: attention que comme il y a des recouvrements entre certaines affectations, certains pays ont un total de couvert forestier qui est supérieur à 100%

Les perturbations forestières par type d'affectation et par pays (voir les tableaux 1.3 à 1.6) mettent en avant l'importance de la dégradation forestière et de la déforestation au sein des concessions forestières en RDC et en RCA par rapport à celles observées au Cameroun ou au Gabon. Les différences entre pays s'expliquent en partie par des contextes démographiques différents. En effet, en RDC, la densité de population élevée à proximité des concessions provoque un empiétement entre les zones de collecte de bois du secteur industriel et du secteur informel au sein des concessions (Karsenty 2016). Les concessions en RDC sont généralement très vastes, ce qui entraîne une gestion difficile et un grignotage de la forêt par la petite agriculture, les exploitants illégaux et les charbonniers (Karsenty 2016). Les modalités de délimitation peuvent dans certains cas également être responsables d'une telle différence entre les pays. En effet, le Cameroun a une politique d'affectation des concessions excluant les zones proches des lieux habités, ce qui n'existe pas en RDC. Les résultats les plus récents présentés ici sur base d'une résolution de 30 m concordent avec l'étude de Davis et al. (2020) qui conclut à un bénéfice pour la conservation des forêts dû au statut de concession forestière dans la majorité des pays forestiers d'Afrique centrale, à l'exception non vérifiée ici de la République centrafricaine et la République du Congo (Davis et al. 2020). Sur le littoral camerounais où la pression sur les forêts est importante en raison de la proximité avec la ville portuaire de Douala, l'étude de Panlasigui et al. (2018) montre comment la présence de concessions forestières a significativement diminué la perte de couvert forestier. À l'inverse, l'étude de Karsenty and Hardin (2017) mentionne que dans des régions où la pression de la population sur les forêts est déjà importante, la présence de concessions forestières peut être un facteur aggravant. De plus, l'ouverture des forêts dans le cadre d'activités industrielles facilitera également l'accès à des zones initialement inaccessibles à l'agriculture de subsistance, au braconnage ou à la chasse (Karsenty and Hardin 2017 ; Tyukavina et al. 2018). Il est probable donc que des biais cachés influencent localement l'effet positif ou négatif des concessions forestières.
Les taux de déforestation et de dégradation au sein des aires protégées (voir le tableau 1.4) montrent les mêmes tendances qu'au sein des concessions forestières avec à nouveau des perturbations forestières plus importantes en RCA et en RDC en opposition aux autres pays forestiers. Entre 2010 et 2020, malgré une augmentation générale des taux de déforestation dans les deux affectations, la Guinée équatoriale et la RDC ont des taux de déforestation plus de deux fois supérieurs en concessions forestières qu'en aires protégées. La RCA maintient des taux de déforestation très légèrement plus importants au sein des aires protégées qu'en concessions forestières. Les taux de dégradation sont cependant moindres au sein des aires protégées que ceux observés en concessions forestières excepté en RCA et ce, pour les deux périodes étudiées.

Les taux de déforestation similaires pour certains pays entre aires protégées et concessions forestières sont surprenants étant donné l'absence de routes d'exploitation dans les aires protégées, principale source de perturbations forestière au sein des concessions. Cela signifie qu'une part de la forêt en aires protégées est dégradée de manière illégale. Afin de saisir la diversité des réalités des aires protégées, la plateforme analytique de l'Observatoire des Forêts (https://www.observatoire-comifac.net/analytical_platform) prolonge cette analyse pour chaque aire protégée.

Sur l'ensemble du bassin du Congo, 5 % des aires protégées sont chevauchées par des titres miniers dont 65 % sont occupés par de la forêt (intacte ou dégradée). Bien que le Cameroun l'interdise actuellement, le recouvrement de titres miniers et de zones de conservation était possible dans le passé, ce qui explique en partie que l'on trouve des concessions minières sur 24 % des aires protégées de ce pays. Au Congo, c'est 7 % des aires protégées qui sont chevauchés par des titres miniers, ce pourcentage étant de 6 % au Gabon et de 3 % en RDC.

Pour les deux périodes couvertes, les taux calculés ici montrent que la dégradation forestière et la déforestation sont plus importantes dans les zones non affectées qu'en concessions minières pour l'ensemble des pays forestiers, excepté pour la RDC qui montre une tendance opposée. Les taux de régénération forestière vont dans le sens inverse et sont même plus élevés en zones non affectées pour l'ensemble des pays et sur les deux périodes, excepté en RDC. La RDC montre en effet une recrudescence forestière favorable en concessions minières. Toutefois, sans information sur l'activité des permis miniers, il est difficile de quantifier son impact sur la perturbation forestière. Selon le rapport du WWF de 2018, très peu de sites ont déjà initié l'étape de production. Ainsi, si des réserves conséquentes sont découvertes, de gros dégâts environnementaux pourraient en découler (Grantham and Tibaldeschi 2018).

La RDC et la RCA subissent les dégradations forestières et déforestations les plus importantes liées au secteur minier (voir le tableau 1.5). En excluant les exploitations artisanales, il convient de noter que 11,6 % du territoire congolais (RDC) est couvert par des titres miniers, dont 35 % de forêts, soit presque 10 milliards d'hectares. L'impact de la mine artisanale et à petite échelle est difficile à mesurer et à surveiller. À l'échelle de l'exploitation individuelle, les dégâts sont généralement faibles, car de courte durée et sur des espaces très restreints localement, mais l'effet cumulatif d'impacts locaux négatifs augmente significativement la pression sur les forêts. Outre l'impact de la déforestation, l'extraction artisanale alimente également les conflits de l'Est de la RDC et entretient l'insécurité présente dans cette partie du pays (Hund et al. 2017).

Une étude de 2017 du WWF portant sur le Cameroun, la République démocratique du Congo, le Gabon et la République du Congo a analysé la situation actuelle de l'exploitation minière et l'impact de celle-ci sur la conservation de la biodiversité dans le bassin du Congo (Noiraud et al. 2017).
L'activité minière est davantage présente en région forestière que l'extraction de gaz et de pétrole (Hund et al. 2017). Les pays de la sous-région voient l'activité minière comme un levier important pour le développement économique de leur pays. Les risques directs et indirects de l'exploitation minière sur l'environnement sont la déforestation principalement pour la mise en place des infrastructures nécessaires, la perte de biodiversité et la pollution des milieux aquatiques. Cette exploitation à grande échelle provoque généralement un déplacement de masses de populations voulant bénéficier des actifs économiques de cette activité qui engendre dans le même temps le développement du braconnage et de l'agriculture de subsistance (Hund et al. 2017 ; Noiraud et al. 2017). Le secteur minier industriel au Cameroun est encore à l'état embryonnaire et la dégradation qu'il occasionne est majoritairement due à l'exploration ou à l'exploitation non industrielle déjà bien répandue.

La mise en place de plan d'aménagement du territoire aux échelles nationales des différents pays permettrait une coordination des différents secteurs afin d'éviter les conflits d'usages entre la production et la conservation, les concessions minières et forestières, le développement de l'agro-industrie et la protection des moyens de subsistance des populations locales.

<table><caption>Tableau 1.3 : Les taux nationaux annuels de déforestation, dégradation et régénération au sein des concessions forestières dans les zones de forêts denses d'Afrique centrale entre 2000 et 2010 et entre 2010 et 2020.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Pays</th><th colspan="3">2000-2010</th><th colspan="3">2010-2020</th></tr><tr><th>Taux de déforestation (%)</th><th>Taux de dégradation (%)</th><th>Taux de régénération (%)</th><th>Taux de déforestation (%)</th><th>Taux de dégradation (%)</th><th>Taux de régénération (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Cameroun</td><td>0.02</td><td>0.05</td><td>0.00</td><td>0.04</td><td>0.16</td><td>0.01</td></tr><tr><td>Congo</td><td>0.04</td><td>0.11</td><td>0.00</td><td>0.13</td><td>0.30</td><td>0.01</td></tr><tr><td>Gabon</td><td>0.01</td><td>0.06</td><td>0.00</td><td>0.02</td><td>0.07</td><td>0.00</td></tr><tr><td>Guinée éq.</td><td>0.01</td><td>0.10</td><td>0.00</td><td>0.06</td><td>0.24</td><td>0.01</td></tr><tr><td>RCA</td><td>0.25</td><td>0.17</td><td>0.00</td><td>0.27</td><td>0.33</td><td>0.03</td></tr><tr><td>RDC</td><td>0.19</td><td>0.32</td><td>0.00</td><td>0.46</td><td>0.54</td><td>0.05</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 1.4 : Les taux nationaux annuels de déforestation, dégradation et régénération au sein des aires protégées dans les zones de forêts denses d'Afrique centrale entre 2000 et 2010 et entre 2010 et 2020.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Pays</th><th colspan="3">2000-2010</th><th colspan="3">2010-2020</th></tr><tr><th>Taux de déforestation (%)</th><th>Taux de dégradation (%)</th><th>Taux de régénération (%)</th><th>Taux de déforestation (%)</th><th>Taux de dégradation (%)</th><th>Taux de régénération (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Cameroun</td><td>0.01</td><td>0.03</td><td>0.00</td><td>0.04</td><td>0.08</td><td>0.01</td></tr><tr><td>Congo</td><td>0.04</td><td>0.06</td><td>0.00</td><td>0.08</td><td>0.00</td><td>0.13</td></tr><tr><td>Gabon</td><td>0.01</td><td>0.04</td><td>0.00</td><td>0.01</td><td>0.06</td><td>0.00</td></tr><tr><td>Guinée éq.</td><td>0.02</td><td>0.06</td><td>0.00</td><td>0.03</td><td>0.08</td><td>0.01</td></tr><tr><td>RCA</td><td>0.27</td><td>0.22</td><td>0.02</td><td>0.28</td><td>0.43</td><td>0.06</td></tr><tr><td>RDC</td><td>0.17</td><td>0.13</td><td>0.03</td><td>0.18</td><td>0.25</td><td>0.07</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 1.5 : Les taux nationaux annuels de déforestation, dégradation et régénération au sein des concessions minières dans les zones de forêts denses d'Afrique centrale entre 2000 et 2010 et entre 2010 et 2020.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Pays</th><th colspan="3">2000-2010</th><th colspan="3">2010-2020</th></tr><tr><th>Taux de déforestation (%)</th><th>Taux de dégradation (%)</th><th>Taux de régénération (%)</th><th>Taux de déforestation (%)</th><th>Taux de dégradation (%)</th><th>Taux de régénération (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Cameroun</td><td>0.11</td><td>0.22</td><td>0.00</td><td>0.19</td><td>0.45</td><td>0.03</td></tr><tr><td>Congo</td><td>0.04</td><td>0.20</td><td>0.00</td><td>0.19</td><td>0.44</td><td>0.01</td></tr><tr><td>Gabon</td><td>0.01</td><td>0.09</td><td>0.00</td><td>0.03</td><td>0.12</td><td>0.00</td></tr><tr><td>Guinée éq.</td><td>0.02</td><td>0.25</td><td>0.00</td><td>0.14</td><td>0.74</td><td>0.02</td></tr><tr><td>RCA</td><td>0.39</td><td>0.46</td><td>0.02</td><td>0.32</td><td>0.65</td><td>0.08</td></tr><tr><td>RDC</td><td>0.65</td><td>0.60</td><td>0.04</td><td>0.70</td><td>0.93</td><td>0.23</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 6 : Les taux nationaux annuels de déforestation, dégradation et régénération au sein des zones non affectées dans les zones de forêts denses d'Afrique centrale entre 2000 et 2010 et entre 2010 et 2020.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Pays</th><th colspan="3">2000-2010</th><th colspan="3">2010-2020</th></tr><tr><th>Taux de déforestation (%)</th><th>Taux de dégradation (%)</th><th>Taux de régénération (%)</th><th>Taux de déforestation (%)</th><th>Taux de dégradation (%)</th><th>Taux de régénération (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Cameroun</td><td>0.23</td><td>0.34</td><td>0.01</td><td>0.53</td><td>0.95</td><td>0.05</td></tr><tr><td>Congo</td><td>0.22</td><td>0.00</td><td>0.00</td><td>0.35</td><td>0.48</td><td>0.04</td></tr><tr><td>Gabon</td><td>0.05</td><td>0.00</td><td>0.00</td><td>0.12</td><td>0.00</td><td>0.27</td></tr><tr><td>Guinée éq.</td><td>0.05</td><td>0.28</td><td>0.00</td><td>0.16</td><td>0.49</td><td>0.01</td></tr><tr><td>RCA</td><td>0.64</td><td>0.61</td><td>0.06</td><td>0.65</td><td>0.13</td><td>1.22</td></tr><tr><td>RDC</td><td>0.51</td><td>0.42</td><td>0.02</td><td>0.61</td><td>0.65</td><td>0.15</td></tr></tbody></table>

# 1.3 Niveau d'émissions de référence sur les forêts (NERF) des pays de la sous-région

## 1.3.1 Qu'est-ce qu'un NERF ?

### Contexte

La Convention-cadre des Nations Unies sur les changements climatiques (CCNUCC) encourage les pays à participer à l'atténuation des changements climatiques en mettant en place, à titre volontaire, des interventions visant à réduire les émissions de gaz à effet de serre (GES) et à renforcer l'absorption et le stockage pérenne de ces gaz. Un mécanisme de réduction des émissions provenant de la déforestation et de la dégradation des forêts (REDD+) encadre ces efforts dans le secteur forestier en ciblant cinq activités spécifiques : la réduction des émissions liées à la déforestation (1) et à la dégradation des forêts (2), la conservation des stocks de carbone (3), la gestion durable des forêts (4) et le renforcement des stocks de carbone forestier (5). Les pays participants à la REDD+ peuvent, par ailleurs, prétendre à des compensations financières s'ils démontrent l'efficacité (ou « la performance ») des activités REDD+ mises en œuvre.
## Encadré 1.1 : REDD+ et Land Copernicus service

Baudouin Desclée, Andreas Langner, Hugh Eva (JRC), Hervis Ghomsi, Christophe Sannier (SIRS)

Afin de faire évoluer le programme européen Copernicus pour intégrer le suivi des forêts, un projet REDDCopernicus (https://www.reddcopernicus.info) a été lancé en 2019 dans le cadre du programme Horizon 2020 de l'Union Européenne (UE). Ce projet de recherche et développement vise à coordonner et à consolider les capacités existantes de l'UE en matière de surveillance forestière fondée sur l'Observation de la Terre dans les Services Copernicus notamment en vue d'appuyer les processus REDD+.

Une première conception de ce futur volet « services REDD+ » de Copernicus a été préparée avec les principaux éléments techniques et organisationnels. Une procédure d'évaluation comparative a été appliquée à une liste de produits/méthodes/données potentiellement appropriés pour la surveillance des forêts et neufs produits ont été sélectionnés couvrant 4 concepts: (1) des données satellitaires prêtes pour l'analyse (composites S2GM et JRC-L1C-S2), (2) des cartes d'état du couvert forestier / arboré (produits TCD, FTY et TMF) 3) des cartes de changement du couvert forestier (produits TMF et BFAST) et 4) des cartes de perturbations forestières et d'alerte (produits FCDM et BAYTS). Outre les concepts de données ci-dessus, des solutions de plate-forme et de service pour le traitement, le téléchargement et l'analyse des données sont également prises en compte.

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>RADAR Forest
Cover Loss Alerts
(BAYTS)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Forest Canopy
Disturbance
Monitoring
(FCDM)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Breaks For
Additive Season
and Trend
(BFAST)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_26.png" /></figure>

<figure><img src="image_27.png" /></figure>

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

### Données & produits sélectionnés dans la conception initiale et présentés lors des ateliers REDDCopernicus.

Deux ateliers en ligne ont été organisés pour les utilisateurs du Bassin du Congo en septembre-octobre 2020 afin de consolider cette conception initiale de ce volet Copernicus REDD+ et de collecter les retours des utilisateurs. Initialement planifiés sous la forme de

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## Encadré 1.1 : suite

réunions physiques, les ateliers ont été organisés avec succès sous la forme de webinaires en ligne avec des sessions interactives à l'aide d'outils en ligne spécialisés combinant le géoportail et des enquêtes d'experts. Parmi les participants figuraient de nombreux acteurs nationaux actifs dans la surveillance et la gestion des forêts (ONACC, STREDD+, CNC, AGEOS, CNIAF, UMNG/LGETA, DIAF, ERAIFT) et certaines institutions régionales ou internationales (OFAC/COMIFAC, FAO, WRI).

Des études de cas ont été présentées lors de ces ateliers pour les sites d'études au moyen d'un géoportail, développé spécialement dans le cadre de ce projet REDDCopernicus. Afin d'évaluer la pertinence de ces produits pour la surveillance et la déclaration des forêts nationales REDD+ un questionnaire en ligne a permis de collecter le retour d'information des utilisateurs.

Grâce aux nombreux retours positifs des utilisateurs collectés au cours de ces ateliers en ligne, la définition des produits et services conçus pour une composante potentielle REDD + du service Land du programme Copernicus sera affinée afin de mieux répondre aux besoins nationaux en matière de rapports.

## Objectifs

La performance des activités REDD+ est évaluée à partir d'une ligne de base dénommée le NERF (Niveau d'Emissions de Référence pour les Forêts) lorsque ne sont comptabilisées que les émissions de GES, ou le NRF (Niveau de Référence des Forêts) lorsque sont comptabilisées à la fois les émissions et les absorptions de GES. Cette évaluation de la performance des activités REDD+ nécessite ainsi de mesurer l'écart entre les flux de carbone forestier observés après la mise en œuvre des interventions visant la réduction des émissions de GES, comparativement aux flux qui auraient eu lieu en l'absence de ces interventions (scénario du « statu quo » ou du « business-as-usual »). C'est l'objectif du NERF, qui constitue donc un pilier majeur du mécanisme REDD+. L'élaboration d'un NERF permet ainsi à un pays de (1) mesurer sa contribution à l'atténuation des changements climatiques, par le biais de ses interventions pour limiter l'impact négatif des activités humaines sur les ressources forestières, (2) exprimer cette contribution dans le cadre de la CCNUCC, (3) évaluer l'efficacité des politiques et mesures mises en œuvre, ou encore (4) bénéficier de paiements basés sur les résultats de réduction des émissions de GES ($CO_2$, $CH_4$, $N_2O$).

## Aperçu sur les aspects techniques

L'élaboration d'un NERF soulève une multitude de considérations techniques plus ou moins complexes, souvent interdépendantes, et seuls certains aspects très généraux seront évoqués à la suite (le lecteur intéressé se référera à la littérature dédiée, p. ex. Sandker et al. 2016). La méthodologie d'élaboration d'un NERF est laissée à la discrétion des pays, mais doit répondre à des critères de **transparence** (p. ex. concernant les méthodes et données employées), **d'exactitude** et de ** précision** (suivant notamment les bonnes pratiques du GIEC (GIEC 2003 ; IPCC 2006 ; GFOI 2016)) et de **complétude** (permettant une reconstitution indépendante du NERF, p. ex. Sandker et al. 2016). La méthodologie de construction du NERF/NRF doit en outre impérativement contenir certaines informations permettant d'en délimiter les contours, notamment sur les **critères de définition de la forêt**, la **portée** (p. ex. quelles activités REDD+ sont considérées, quels réservoirs de carbone et de gaz sont pris en compte), **l'échelle** (p. ex. le NERF/ NRF couvre-t-il l'ensemble du pays, une province, un biome, etc.), **la période de référence** (ou période historique) et **la période comptable**. Ces informations permettent de poser un cadre au sein duquel sera
<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure 1.16 : Exemple de NERF.</figcaption></figure>

développée une méthode de suivi des flux de GES, souvent restreints aux émissions de CO2. La méthode est employée pour quantifier les émissions « historiques » au cours de la période de référence (2000-2014 dans le NERF illustratif en figure 1.16), qui précède la mise en œuvre des interventions visant la réduction des émissions de GES issus du secteur forestier. Les émissions historiques servent de repère pour estimer quelle aurait été l'ampleur des émissions sur la période comptable – c'est-à-dire la période suivant la mise en œuvre des interventions, si ces dernières n'avaient pas eu lieu (scénario du « statu quo »). Cette projection des émissions sur la période comptable peut être réalisée en utilisant la moyenne des émissions historiques (comme en figure 1.16). Si des pays estiment que le passé est un mauvais indicateur prévisionnel de l'avenir du pays en termes d'émissions de GES issus du secteur forestier, notamment lorsque des émissions sont planifiées avant l'élaboration du NERF (p. ex. entrée en exploitation de concessions forestières, plan de développement au niveau national, local, etc.), un « ajustement » du NERF peut être considéré. On parle d'un « ajustement » du NERF lorsque sont pris en compte des critères autres que les émissions historiques.

Le NERF établi sur la période comptable, et exprimé en tonnes d'équivalent CO2 par année, permet ainsi par la suite d'évaluer la performance des activités REDD+ en le comparant aux émissions effectives.

## Calcul des données d'activité et des facteurs d'émissions

La méthode utilisée pour calculer les émissions, pour chaque « point de données historiques » (points bleus en figure 1.16), est l'élément central d'un NERF qui conditionne directement la fiabilité des estimations. Le nombre de points de données historiques correspond au nombre d'évaluations de changement sur la période étudiée. Le calcul des émissions comporte généralement deux composantes : les données d'activité (DA) et les facteurs d'émissions (FE). Les DA correspondent aux superficies concernées par un changement d'occupation du sol dans un intervalle de temps donné (par exemple, une forêt humide devenue une culture). Les DA sont généralement obtenues à partir d'analyses d'images satellitaires permettant de détecter ces changements et de les qualifier (de forêt humide vers culture, dans l'exemple précédent) en considérant un certain nombre de classes d'occupation du sol. Les FE sont une estimation de la différence entre le stock de carbone dans la biomasse forestière et le stock de carbone dans l'occupation du sol résultant de la conversion de la forêt, et sont typiquement estimés à partir de données d'inventaire (Sandker et al 2016). La multiplication des DA par les FE associés permet d'obtenir une estimation du flux de carbone sur l'intervalle de temps considéré, qui peut être directement convertie en équivalent CO2. Un enjeu fort de l'établissement d'un NERF consiste à minimiser les incertitudes sur les DA et les FE, qui déterminent conjointement l'erreur sur les estimations d'émissions.
<table><caption>Tableau 1.7 : Synthèse des NERF d'Afrique centrale.</caption><thead><tr><th>Pays</th><th></th><th>Congo</th><th>Gabon</th><th>Guinée équatoriale</th><th>Rép. dém. Congo</th><th>Rép. centrafricaine</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="3">Définition de la forêt</td><td>Superficie</td><td>Officielle & Technique</td><td>Officielle & Technique</td><td>Officielle</td><td>Officielle</td><td>Officielle & Technique</td></tr><tr><td>Hauteur</td><td>0,5 ha</td><td>1 ha</td><td>0,5 ha</td><td>0,5 ha</td><td>0,81 ha</td></tr><tr><td>Couverture de canopée</td><td>30 %</td><td>5 m</td><td>5 m</td><td>3 m</td><td>5 m</td></tr><tr><td rowspan="3">Activités</td><td>Déforestation</td><td>Déforestation</td><td>Déforestation</td><td>Déforestation</td><td>Déforestation</td><td>Déforestation</td></tr><tr><td>Dégradation</td><td>Dégradation</td><td>Dégradation</td><td>Dégradation</td><td>Dégradation</td><td>Dégradation</td></tr><tr><td>biomasse aérienne</td><td>biomasse aérienne</td><td>biomasse aérienne</td><td>biomasse aérienne</td><td>biomasse aérienne</td><td>biomasse aérienne</td></tr><tr><td rowspan="3">Réservoirs</td><td>biomasse souterraine</td><td>biomasse souterraine</td><td>biomasse souterraine</td><td>biomasse souterraine</td><td>biomasse souterraine</td><td>biomasse souterraine</td></tr><tr><td>biomasse du bois mort</td><td>biomasse du bois mort</td><td>biomasse du bois mort</td><td>-</td><td>-</td><td>biomasse du bois mort</td></tr><tr><td></td><td>Carbone organique du sol et litière</td><td></td><td></td><td></td><td>Carbone organique du sol et litière</td></tr><tr><td rowspan="3">Portée</td><td>Gaz</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>Produits ligneux récoltés</td></tr><tr><td></td><td>CO<sub>2</sub></td><td></td><td>CO<sub>2</sub></td><td>CO<sub>2</sub></td><td>CO<sub>2</sub>, CH<sub>4</sub>, N<sub>2</sub>O</td></tr><tr><td></td><td>Nationale</td><td></td><td>Nationale</td><td>Nationale</td><td>Nationale</td></tr><tr><td rowspan="2">Périodes</td><td>Période de référence</td><td>2000-2012</td><td>2000-2009</td><td>2014-2018</td><td>2000-2014</td><td>2011-2018</td></tr><tr><td>Période comptable</td><td>2015-2020</td><td>2010-2018</td><td>-</td><td>2015-2019</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="2">Données d'Activité</td><td>Méthode</td><td>Sample-based (870 points) &amp; Bookkeeping (archivage de pixels)</td><td>Sample-based (665 points (PSU))</td><td>Sample-based (1 832 points)</td><td>Sample-based (21 323 points)</td><td>Sample-based (1 200 points)</td></tr><tr><td>Points de données</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td>4</td></tr><tr><td rowspan="2">Facteurs d'Emission</td><td>Source</td><td>IFN</td><td>IFN</td><td>IPCC (2006)</td><td>pre-IFN</td><td>IFN</td></tr><tr><td>Nombre de strates</td><td>5</td><td>7</td><td>7</td><td>6</td><td>4</td></tr><tr><td rowspan="2">NERF</td><td>Approche pour l'établissement</td><td>Moyenne historique</td><td>Moyenne historique</td><td>Moyenne historique</td><td>Projection linéaire</td><td>Moyenne historique</td></tr><tr><td>Ajustement</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>-</td><td>Oui</td><td>-</td></tr></tbody></table>
1.3.2 État des lieux des soumissions de NERF en
Afrique centrale

À la date de rédaction de ce document, quatre pays d'Afrique centrale ont soumis un NERF à la CCNUCC : le Congo (en 2016), la R. D. Congo (en 2018), le Gabon (en 2021) et la Guinée équatoriale (en 2020). Le NERF RCA a été finalisé en 2020, mais n'a pas été déposé à la CCNUCC. Ces deux dernières rédactions n'ayant pas encore fait l'objet d'une évaluation technique, elles ne sont pas commentées ci-après, mais apparaissent, à titre informatif, dans le tableau 1.3. Les NERF du Congo, du Gabon et de la R.D. Congo présentent des points de rapprochements, mais aussi, et surtout des différences saillantes, tant en termes de définitions utilisées que de méthodes et données employées.

Contours des soumissions NERF

Si les trois NERF couvrent toute l'étendue du territoire des pays, le NERF national de la R.D. Congo présente une particularité majeure : il résulte de l'agrégation des DA estimées pour chacune des 26 provinces du pays. Le calcul des DA par province se justifie en R.D. Congo par la superficie importante du pays, et par la volonté de pouvoir évaluer l'impact des différentes politiques et interventions de réduction d'émissions mises en œuvre à l'échelle des provinces, en fonction de leur contexte propre. Ce choix a néanmoins de lourdes implications sur la charge de travail nécessaire pour le calcul des DA. De même, pour le Congo et le Gabon, les définitions officielles et techniques de la forêt sont les mêmes, mais la R.D. Congo introduit une définition « opérationnelle » différente de la définition officielle de la forêt pour des raisons techniques (voir le tableau 1.3), laquelle permet d'ajuster la superficie des échantillons de référence qui définit, dans ce contexte méthodologique, la notion de forêt, à la résolution spatiale de la carte des changements (c.-à-d., 30 x 30 m). Contrairement au Congo et au Gabon, la R.D. Congo ne considère pas la dégradation forestière. Cependant, la définition opérationnelle de la forêt en RDC implique que les émissions associées à des pertes de couverture arborée beaucoup plus faibles que celles considérées au Congo ou au Gabon seront prises en compte, ce qui devrait permettre de mieux apprécier les émissions d'origine forestière du pays qui sont souvent liées à des changements d'occupation du sol à petite échelle (agriculture itinérante sur brûlis, notamment). Par ailleurs, au-delà de la biomasse aérienne et souterraine, les NERF du Congo et du Gabon intègrent le bois mort comme réservoir de carbone. Pour le calcul du NERF, le Congo et le Gabon se basent sur la moyenne historique tandis que la RDC utilise une projection linéaire. Conformément au cadre méthodologique du Fonds de Partenariat sur le Carbone Forestier (FPCF), un ajustement annuel à la hausse de 0,1 % maximum basé sur les stocks de carbone existants est autorisé. Le Congo, le Gabon et la RDC procèdent tous trois à un ajustement.

Calcul des données d'activités

Deux grandes approches méthodologiques peuvent être distinguées pour calculer les données d'activité. Une première méthode basée sur l'interprétation d'échantillons de référence distribués aléatoirement sur le territoire – et utilisant la carte des changements par pixel pour stratifier l'échantillonnage – est généralement considérée comme l'état de l'art (Olofsson et al. 2014). Cette approche, par échantillonnage (c.-à-d., 'sample-based'), a été utilisée dans les NERF du Congo, du Gabon et de la R.D. Congo, avec respectivement 870, 665 et 21 323 échantillons interprétés sur base d'images satellitaires. Le très grand nombre d'échantillons utilisé en R.D. Congo découle directement du choix de quantifier les données d'activité pour chacune des 26 provinces qui découpent le territoire national.
Une méthode alternative, non retenue à ce stade, consiste à cartographier les changements d'occupations des terres à partir d'images satellitaires, afin de générer une carte des changements. Les données d'activité sont alors obtenues en faisant la somme de la surface des pixels associés aux transitions considérées (de forêt dense humide vers culture, par exemple). Cette approche procédant par « comptage de pixel » (c.-à-d., 'pixel-based') sur base des données du Global Forest Watch, mène à des résultats fortement biaisés, avec une sous-estimation de l'ordre de 90 % des pertes de couvert forestier en Afrique tropicale humide (Tyukavina et al. 2015).

Calcul des facteurs d'émission

Les facteurs d'émission des NERF sont basés, dans les trois cas, sur des données d'inventaires forestiers. Dans le cas du Congo, ces données sont tirées de l'Inventaire Forestier National (IFN) réalisé entre 2007 et 2015, et couvrent l'ensemble du territoire à l'exception des zones marécageuses à l'Est du pays. Ces données sont converties en biomasse à l'aide d'une équation allométrique pantropicale qui néglige les variations d'allométrie hauteur-diamètre, ce qui est noté comme un point d'amélioration possible dans le document du NERF. Pour le Gabon, la collection des nouvelles données d'inventaire a commencé en 2017 pour rassembler, en 2020, 104 sites forestiers hors mangroves. L'équation allométrique pantropicale utilisée convertit le diamètre des arbres en biomasse aérienne intégrant des termes pour la densité du bois et la hauteur des arbres. Dans le cas de la R.D. Congo, les données d'inventaire sont issues du pré-IFN, la mise en œuvre du premier IFN national n'ayant débuté qu'en 2018. Quand bien même une équation allométrique de biomasse intégrant la hauteur des arbres, donc les variations d'allométrie hauteur-diamètre, a été utilisée pour calculer les facteurs d'émission, l'utilisation des données du premier IFN représente une perspective d'amélioration importante pour ces estimations.

1.3.3 NERF à l'échelle provinciale : cas de la province de Maï-Ndombe en R.D. Congo

Les données d'activité et les émissions associées ont été estimées pour la province du Maï-Ndombe en R.D. Congo, pour la période de référence 2005-2014 et pour une période comptable initiale 2018-2019 conformément au Document du Programme et à l'Accord d'Achat de Réduction des Émissions de la R.D. Congo. La date finale de la période de référence est cohérente avec celle du NERF national, mais vu que le cadre méthodologique du Fond Carbone exige une durée autour de 10 ans, la date de début est fixée à 2005. Une méthode basée sur les bonnes pratiques recommandées par le GIEC a été mise en œuvre. De telles approches utilisent des estimateurs statistiquement non biaisés ayant une incertitude connue. Le travail consistait à développer des strates à partir des cartes produites par télédétection pour allouer un échantillonnage aléatoire stratifié pour l'analyse probabiliste des données de référence de séries chronologiques Landsat et Google Earth. Les cartes produites ciblaient les transitions du couvert forestier pertinentes, en particulier les dynamiques de pertes de forêt dense humide et les dynamiques de pertes et de gains de forêt secondaire. L'imagerie Landsat a été utilisée pour cartographier la province. Les données de référence interprétées ont été utilisées pour calculer les données d'activité nette pour les changements forestiers avec un objectif d'incertitude de ± 20 % au 90e percentile de l'intervalle de confiance par classe d'activité, objectif atteint en utilisant 2 000 échantillons de référence. Les estimations des superficies résultantes ont été combinées aux facteurs nationaux d'émissions et d'absorptions pour estimer les émissions et absorptions à l'échelle de la province. Un niveau de référence a été calculé pour les émissions et un autre pour les absorptions afin de prendre en considération les effets inhérents des absorptions.
Le niveau d'émission de référence a été déduit à partir de la moyenne des deux sous-périodes, 2005-2009 et 2010-2014, et a été calculé sur base des émissions annuelles de 28 917 393 tCO₂/an et des absorptions annuelles de -1 680 533 tCO₂/an, ce qui aboutit à une moyenne de 27 236 859 tCO₂/an. À ce total, 5 788 886 tCO₂/an ont été ajoutées résultants de l'ajustement de 0,1 % (cf. *Contours des soumissions NERF*) pour un total de 33 025 746 tCO₂/an (voir les tableaux 1.4 à 1.7 et la figure 1.17 pour tous les résultats ci-mentionnés). Au cours de la période de référence, il a été noté une tendance significative à la hausse des émissions, justifiant l'inclusion d'un niveau d'émissions de référence alternatif basé sur un scénario « statu quo ». Ainsi, le niveau d'émissions 2005-2009 était de 18 092 216 tCO₂/an, doublant à 36 971 610 tCO₂/an pour 2010-2014. Bien que de nombreux ajustements statu quo soient possibles, un scénario conservateur par rapport à d'autres options a été élaboré en utilisant la droite reliant les émissions moyennes des sous-périodes à la première et la dernière année de la période de référence. Toute autre droite entre les deux périodes serait moins conservatrice.

Les émissions nettes estimées pour les deux premières années de la période comptable, 2018-2019, ont été calculées sur base des émissions, s'établissant à 42 854 387 tCO₂/an et des absorptions, calculées à partir des taux projetés de gain forestier, atteignant -2 855 028 tCO₂/an. Les émissions nettes résultantes sont égales à 39 999 359 tCO₂/an, nettement supérieures au niveau de référence du FCPF, mais inférieures à l'ajustement conservateur statu quo de 44 523 368 tCO₂/an pour la même période. Le scénario statu quo a abouti à une réduction des émissions de plus de 4 M tCO₂/an en utilisant la période comptable 2018-2019. En conclusion, les résultats qui indiquent une tendance d'augmentation des émissions au sein de la période de référence pourraient justifier un ajustement statu quo dans l'évaluation des performances du programme de réduction des émissions dans la province du Maï-Ndombe, en R.D. Congo.

<table><caption>Tableau 1.8 : Données d'activité révisées de l'Université de Maryland pour la période de référence (2005-2014).</caption><thead><tr><td>Changement d'utilisation des terres</td><td>Données d'activité [ha]</td><td>Intervalle de confiance 90% [+/- ha]</td><td>Incertitude</td></tr></thead><tbody><tr><td>Déforestation F. Primaire</td><td>154 643</td><td>18 685</td><td>12,1%</td></tr><tr><td>Déforestation F. Secondaire</td><td>381 344</td><td>47 602</td><td>12,5%</td></tr><tr><td>Dégradation</td><td>144 756</td><td>23 176</td><td>16,0%</td></tr><tr><td>Régénération F. Primaire</td><td>s.o.</td><td>s.o.</td><td>s.o.</td></tr><tr><td>Régénération F. Secondaire</td><td>239 234</td><td>31 151</td><td>13,0%</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 1.9 : Facteurs d'émissions nationaux (soumission à la CCNUCC).</caption><thead><tr><td>Changement d'utilisation des terres</td><td>Facteurs d'émissions [tCO₂/ha]<br/>Facteurs d'absorptions [tCO₂/ha/an]</td><td>Intervalle de confiance 90% [+/- tCO₂/ha]</td><td>Incertitude</td></tr></thead><tbody><tr><td>Déforestation F. Primaire</td><td>688,30</td><td>58,74</td><td>8,5%</td></tr><tr><td>Déforestation F. Secondaire</td><td>351,23</td><td>104,14</td><td>29,6%</td></tr><tr><td>Dégradation</td><td>337,07</td><td>61,64</td><td>18,3%</td></tr><tr><td>Régénération F. Primaire</td><td>s.o.</td><td>s.o.</td><td>s.o.</td></tr><tr><td>Régénération F. Secondaire</td><td>-17,56</td><td>5,21</td><td>29,6%</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 1.10 : Niveau d'émission de référence révisé basé sur les données d'activité de l'Université de Maryland et les facteurs d'émissions nationaux.</caption><thead><tr><th>Changement d'utilisation des terres</th><th>Émissions / Absorptions [tCO<sub>2</sub>/an]</th><th>Intervalle de confiance 90% [+/- tCO<sub>2</sub>/an]</th><th>Incertitude</th></tr></thead><tbody><tr><td>Déforestation F. Primaire</td><td>10 644 095</td><td>1 574 557</td><td>14,8 %</td></tr><tr><td>Déforestation F. Secondaire</td><td>13 394 055</td><td>4 308 914</td><td>32,2 %</td></tr><tr><td>Dégradation</td><td>4 879 243</td><td>1 185 873</td><td>24,3 %</td></tr><tr><td>Régénération F. Primaire</td><td>s.o.</td><td>s.o.</td><td>s.o.</td></tr><tr><td>Régénération F. Secondaire</td><td>-1 680 533</td><td>524 297</td><td>-31,2 %</td></tr><tr><td>Niveau de Référence (NRF)</td><td>27 236 859</td><td>4 767 300</td><td>17,5 %</td></tr><tr><td>Ajustement</td><td>5 788 886</td><td>569 825</td><td>9,84 %</td></tr><tr><td>NRF ajusté</td><td>33 025 746</td><td>4 801 234</td><td>14,54 %</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 1.11 : Performance du Programme de réduction d'émissions pour la première période de rapportage.</caption><thead><tr><th>NERF/NRF et émissions 1er intervalle de suivi</th><th>Émissions / Absorptions [tCO<sub>2</sub>/an]</th><th>Intervalle de confiance 90% [+/- tCO<sub>2</sub>/an]</th><th>Incertitude</th></tr></thead><tbody><tr><td>FCPF NERF - émissions</td><td>34 706 279</td><td>4 801 234</td><td>14,5 %</td></tr><tr><td>FCPF - Baseline Absorptions 1re période comptable (2018-2019)</td><td>-1 680 533</td><td>524 297</td><td>31,2 %</td></tr><tr><td>FCPF NRF</td><td>33 025 746</td><td>4 829 776</td><td>14,6 %</td></tr><tr><td>Émissions 1re période comptable (2018-2019)</td><td>42 854 387</td><td>18 814 673</td><td>43,9 %</td></tr><tr><td>Absorptions 1re période comptable (2018-2019)</td><td>-2 855 028</td><td>738 285</td><td>-25,9 %</td></tr><tr><td>Émissions nettes 1re période comptable (2018-2019)</td><td>39 999 359</td><td>18 829 152</td><td>47,1 %</td></tr><tr><td>Émissions sous scénario « statu quo » (BAU) (2018-2019)</td><td>44 523 368</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Réductions émissions 1re période comptable (2018-2019) avec ajustement FCPF</td><td>-6 973 613</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Réductions émissions 1re période comptable (21 sept. 2018 - 30 juillet 2019) avec ajustement FCPF</td><td>-5 977 382</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Réductions émissions 1re période comptable (2018-2019) avec ajustement BAU</td><td>4 524 009</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Réductions émissions 1re période comptable (21 sept. 2018 - 30 juillet 2019) avec ajustement BAU</td><td>3 877 723</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_30.png" /></figure>

**Figure 1.17 :** Graphique des niveaux d'émissions de référence et de la période de performance (= période comptable) pour la province du Maï-Ndombe, République démocratique du Congo. Les niveaux d'émissions de référence sont indiqués sous forme de barres noires, les émissions estimées de la période de performance (= période comptable) en bleu et les niveaux d'émissions de référence ajustés du FCPF et du statu quo en vert et violet, respectivement. Les émissions brutes annuelles sont représentées en gris par intervalles de deux ans et illustrent le taux croissant d'émissions au cours de la période de référence.

## Conclusion et perspectives pour la surveillance des forêts dans le bassin du Congo

Depuis l'an 2000, la perte de forêts intactes s'est accélérée dans l'ensemble des pays d'Afrique centrale avec un taux de déforestation maximale durant les cinq dernières années. Si le rythme de déforestation et de dégradation forestière se poursuit, 27 % des forêts humides non perturbées d'Afrique centrale (incluant l'Angola et l'Ouganda) présentes en 2020 auront disparu d'ici 2050.

Les politiques d'affectation des terres sont une aide précieuse dans la lutte contre la déforestation et la dégradation forestière. Les aires protégées, les concessions forestières et les forêts communautaires permettent en effet de diminuer considérablement les pertes forestières et d'impliquer les populations locales dans la conservation des forêts tout en assurant leur subsistance.

Dans le cadre du suivi de la déforestation et de la dégradation à une échelle nationale ou sous-nationale, des améliorations du suivi du couvert forestier et de la biodiversité qu'il protège vont forcément s'observer. L'arrivée des satellites Sentinel-1 et Sentinel-2 il y a quelques années et la mise à disposition gratuite des données Planet par le Norway's International Climate and Forest Initiative (NICFI) offrent de nouvelles opportunités de surveillance des écosystèmes forestiers. En effet, leur résolution spatiale et temporelle appropriée permet un suivi précis des forêts tropicales d'Afrique centrale. La redondance du système d'observation et la mission à long terme des satellites
Sentinel positionnent la télédetection comme la principale source opérationnelle d'informations
pour surveiller les changements forestiers au cours des prochaines décennies.

Les satellites GEDI et Biomass vont quant à eux permettre une amélioration de la cartographie de la biomasse qui rencontre encore de nombreuses limitations. Le développement de réseaux de collecte de données de terrain restera essentiel pour ajuster et évaluer les relations entre les mesures issues de capteurs et les estimations de biomasse de référence faites au sol.

Finalement, il est important d'augmenter significativement la transparence et la traçabilité dans les systèmes de surveillance et d'assurer l'indépendance des autorités nationales pour leur propre rapportage. La déconnexion entre les personnes qui surveillent les forêts et les pays qui les conservent affecte négativement la légitimité, l'efficacité et la prise de conscience de l'information. Il est donc important de confier le leadership du suivi des forêts du bassin du Congo aux experts nationaux des pays membres de la COMIFAC tout en harmonisant les méthodes et les définitions des types de forêts dans la région.
CHAPITRE 2

# L'évolution des filières bois dans le bassin du Congo

**Coordonnateur** : Nicolas Bayol<fnref n="1" />

**Auteurs** : Caroline Duhesme², Michel Gally<fnref n="1" />, Stéphane Glannaz³, Cécile Hervo<fnref n="1" />, Youssouf Kone⁴, Guillaume Lescuyer⁵, Liboum Mbonayem⁵, Prosper Nakoe⁶, Alain Ngoya Kessy⁷, Petra Lahann⁸, Alexandra Pasquier<fnref n="1" />, Olman Serrano², Tom van Loon⁹

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

Photo Mokhamad Edliadi/CIFOR

<footnote n="1">¹FRMi, ²ATIBT, ³Precious Woods, ⁴BAD, ⁵CIFOR-ICRAF, ⁶CDE, Ministère centrafricain des Eaux et Forêts, ⁷Consultant forestier indépendant, ⁸CIZ, ⁹Interholco</footnote>
# 2.1 État des lieux : données chiffrées et tendances

## 2.1.1 La gestion des forêts de production en Afrique centrale

### Superficies et concessions

#### Les superficies forestières

Sur les 200 millions d'hectares de forêts denses humides en Afrique centrale (Vancutsem et al. 2020), un peu moins de 30 millions d'hectares sont classés en aire protégée et près de 54 millions (27 %) sont classés en forêt de production de divers types, mais principalement sous forme de concessions forestières<fnref n="1" />.

Ainsi, plus de 100 millions d'hectares de forêts en Afrique centrale ne sont affectés à aucun usage, pour l'essentiel en RDC, mais aussi au Cameroun. Les politiques d'aménagement du territoire devront statuer sur l'affectation de ces vastes superficies afin de concilier autant que possible la préservation des écosystèmes forestiers, une valorisation durable de leurs ressources, la satisfaction des différentes demandes locales et le développement économique.

En RDC au cours des dernières années, de nombreuses concessions de conservation ont été créées, soit par transformation de concessions forestières de production (réduisant la superficie annoncée dans le tableau 2.1), soit par création de nouvelles concessions. Il n'existe pas de données exhaustives publiques sur ces concessions qui couvriraient plusieurs millions d'hectares à fin 2021 (plus de 6 millions d'hectares selon une estimation faite par FRMi). La vocation de ces concessions est de valoriser des réductions d'émissions de gaz à effet de serre.

<table><caption>Tableau 2.1 : Affectation des forêts denses humides dans le bassin du Congo</caption><thead><tr><td>Pays</td><td>Surface totale de forêt dense humide (ha)<fnref n="1" /></td><td>Surface de couvert forestier affecté à la production<fnref n="2" /></td><td>Surface de couvert forestier affecté à la conservation<fnref n="3" /></td><td>Surface de couvert forestier non affecté</td></tr></thead><tbody><tr><td>Cameroun</td><td>21 500 000</td><td>8 740 404</td><td>2 938 825</td><td>9 820 771</td></tr><tr><td>Congo</td><td>23 300 000</td><td>13 411 074</td><td>2 995 833</td><td>6 893 093</td></tr><tr><td>Gabon</td><td>23 900 000</td><td>15 722 201</td><td>3 570 894</td><td>4 606 905</td></tr><tr><td>Guinée équatoriale</td><td>3 300 000</td><td>1 035 921</td><td>502 030</td><td>1 762 049</td></tr><tr><td>RCA</td><td>8 700 000</td><td>3 084 409</td><td>1 687 578</td><td>3 928 013</td></tr><tr><td>RDC</td><td>116 900 000</td><td>11 743 873</td><td>15 760 600</td><td>89 395 527</td></tr><tr><td>Total région</td><td>197 600 000</td><td>53 737 883</td><td>27 455 760</td><td>116 406 358</td></tr></tbody></table>

<footnote n="1">1 Vancutsem et al. 2020</footnote>

<footnote n="2">2 Estimation basée sur données OFAC</footnote>

<footnote n="3">3 WPDA – UICN 2020</footnote>

<footnote n="1">1 https://www.iucn.org/fr/theme/aires-protegees</footnote>
Les concessions forestières

Dans le bassin du Congo, à l'exception de la Guinée équatoriale, la gestion des forêts naturelles affectée à la production industrielle de bois d'œuvre repose sur un même modèle avec cinq principes similaires :

* Les forêts naturelles sont la propriété de l'État;

* L'État concède à des opérateurs privés le droit d'exploitation, sur 20 à 35 ans<fnref n="2" />, des bois de superficies forestières couvrant entre quelques dizaines de milliers et un million d'hectares, en moyenne de 116 000 ha ;

* Le concessionnaire forestier a l'obligation de gérer sa forêt et de préserver l'intégrité de la concession conformément à des normes et en accord avec un plan d'aménagement qui précise les règles d'exploitation et de gestion forestière ;

* Le concessionnaire élabore les plans d'aménagement en se basant sur des inventaires d'aménagement (multiressources) et des études socio-économiques. L'administration valide les documents et assure le suivi de sa mise en œuvre ;

* Le concessionnaire est tenu de contribuer au développement local de la région où il opère.

Ainsi, les normes d'aménagement, qui découlent de ce modèle, sont sensiblement les mêmes. Elles ont été pensées dans les années 1990 avec l'appui de projets financés par l'aide internationale :

* Planification de l'exploitation forestière basée sur des études et relevés de terrain;

* Découpage de la concession en séries d'aménagement;

* Parcours en exploitation de l'ensemble de la superficie sur une rotation de 20 à 35 ans;

* Fixation de Diamètres Minimums d'Exploitabilité pour chaque essence, conditionnée par un renouvellement satisfaisant de la ressource entre deux passages en exploitation ;

* Intégration des aspects de durabilité sociale et environnementale et non seulement de la production de bois soutenable.

Depuis les années 2000, le processus d'aménagement, devenu une obligation, se généralise. La dynamique se poursuit avec près de 70 % des concessions forestières dotées d'un plan d'aménagement. Le défi aujourd'hui, au-delà de finaliser le processus d'aménagement sur les 30 % restant, est de s'assurer de la correcte application des plans d'aménagement sur l'ensemble des concessions forestières. Celle-ci n'est pas garantie dans les conditions de gouvernance des États de la région, qui n'assurent pas leur mission de contrôle du respect des documents d'aménagement.

Le modèle d'aménagement des forêts d'Afrique centrale a montré sa capacité à apporter une réponse adéquate à la problématique de gestion durable des ressources et a su partiellement compenser l'absence d'affectation globale des terres et les faibles capacités des États en matière de gestion forestière. Pour autant, les États définissent les règles en matière d'aménagement et ont pour mission de contrôler que les plans d'aménagement respectent ces règles.

Parallèlement se sont développés des standards de certification qui permettent à certains producteurs, sur une base volontaire, d'obtenir une labellisation de leurs productions et de garantir la conformité avec les principes de gestion forestière définis par les États.

<footnote n="2">2 Seule la législation centrafricaine octroie les permis d'exploitation et d'aménagement pour une période égale à la durée de vie de la société attributaire</footnote>
<table><caption>Tableau 2.2 : Synthèse des surfaces des concessions dans le bassin du Congo</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Toutes Concessions forestières</th><th colspan="5">Concessions forestières attribuées</th><th colspan="2">Concessions amenagées</th><th colspan="2">Concessions certifiées</th></tr><tr><th>Superficie (ha)</th><th>Nombre</th><th>Superficie moyenne (ha)</th><th>Superficie (ha)</th><th>Nombre</th><th>% de S productive</th><th>Superficie productive</th><th>Superficie moyenne (ha)</th><th>Superficie (ha)</th><th>%</th><th>Superficie (ha)</th><th>%</th></tr></thead><tbody><tr><td>Cameroun</td><td>8 354 856</td><td>192</td><td>43 515</td><td>8 017 016</td><td>169</td><td>90 %</td><td>7 220 957</td><td>47 438</td><td>7 647 610</td><td>95 %</td><td>3 163 340</td><td>39 %</td></tr><tr><td>UFA</td><td>6 732 048</td><td>120</td><td>56 100</td><td>6 620 388</td><td>117</td><td>90 %</td><td>5 963 992</td><td>56 585</td><td>6 250 982</td><td>94 %</td><td>3 163 340</td><td>48 %</td></tr><tr><td>Forêts communales</td><td>1 622 808</td><td>72</td><td>22 539</td><td>1 396 628</td><td>52</td><td>90 %</td><td>1 256 965</td><td>26 858</td><td>1 396 628</td><td>100 %</td><td>0</td><td>0 %</td></tr><tr><td>Congo</td><td>14 800 000</td><td>59</td><td>250 847</td><td>14 471 917</td><td>56</td><td>65 %</td><td>9 377 387</td><td>258 427</td><td>8 597 046</td><td>59 %</td><td>3 380 692</td><td>23 %</td></tr><tr><td>Nord / Centre Congo</td><td>9 523 777</td><td>21</td><td>453 513</td><td>9 523 777</td><td>21</td><td>71 %</td><td>5 724 725</td><td>453 513</td><td>6 145 321</td><td>65 %</td><td>2 989 168</td><td>31 %</td></tr><tr><td>Sud Congo</td><td>5 264 497</td><td>38</td><td>138 539</td><td>4 948 140</td><td>35</td><td>74 %</td><td>3 652 662</td><td>141 375</td><td>2 451 725</td><td>50 %</td><td>391 524</td><td>8 %</td></tr><tr><td>Gabon</td><td>15 999 498</td><td>116</td><td>137 927</td><td>14 688 311</td><td>108</td><td>92 %</td><td>13 513 246</td><td>136 003</td><td>13 800 000</td><td>94 %</td><td>3 023 140</td><td>21 %</td></tr><tr><td>Guinée équatoriale</td><td>1 064 900</td><td>98</td><td>10 866</td><td>1 064 900</td><td>98</td><td>90 %</td><td>958 410</td><td>10 866</td><td>0</td><td>0 %</td><td>0</td><td>0 %</td></tr><tr><td>RCA</td><td>3 706 106</td><td>14</td><td>264 722</td><td>3 249 505</td><td>12</td><td>68 %</td><td>2 201 449</td><td>270 792</td><td>3 249 505</td><td>100 %</td><td>0</td><td>0 %</td></tr><tr><td>RDC</td><td>17 410 017</td><td>182</td><td>209 952</td><td>14 124 506</td><td>132</td><td>55 %</td><td>7 809 267</td><td>225 336</td><td>8 500 000</td><td>60 %</td><td>749 753</td><td>5 %</td></tr><tr><td>Concessions forestières</td><td>15 370 392</td><td>81</td><td>189 758</td><td>12 780 086</td><td>62</td><td>55 %</td><td>7 065 954</td><td>206 130</td><td>8 500 000</td><td>67 %</td><td>749 753</td><td>6 %</td></tr><tr><td>Forêts communautaires</td><td>2 039 625</td><td>101</td><td>20 194</td><td>1 344 420</td><td>70</td><td>55 %</td><td>743 313</td><td>19 206</td><td>0</td><td>0 %</td><td>0</td><td>0 %</td></tr><tr><td>Total</td><td>61 335 377</td><td>661</td><td>92 792</td><td>55 616 155</td><td>575</td><td>74 %</td><td>41 080 716</td><td>96 724</td><td>40 397 533</td><td>73 %</td><td>10 316 925</td><td>19 %</td></tr><tr><td>Dont concessions de longue durée</td><td>57 672 944</td><td>488</td><td>910 221</td><td>52 875 107</td><td>453</td><td>74 %</td><td>39 080 438</td><td>116 722</td><td>40 397 533</td><td>76 %</td><td>10 316 925</td><td>20 %</td></tr></tbody></table>

Sources des données :

* Sur les concessions certifiées : ATIBT 2021

* Cameroun : WRI 2020

* Congo : FRMi 2022

* Gabon : FRMi 2022

* RCA : PDRSO 2020

* RDC : AGEDUFOR 2018. Mise à jour FRMi 2021

* Guinée équatoriale : FRMi-BAD 2018
Ce modèle d'aménagement des forêts d'Afrique centrale n'est pas à remettre en question, même si des évolutions restent souhaitables et se feront progressivement. Il constitue un atout majeur pour la préservation de ces forêts et leur exploitation durable. Cependant, plus de 15 ans après la validation des premiers plans d'aménagement, une évaluation de la mise en œuvre de ces documents reste cruciale.

## Encadré 2.1 : Le contrat de partage de production des bois en grumes : les nouveaux défis de la filière forêt-bois au Congo

La nouvelle loi forestière du Congo (n° 33-2020 du 8 juillet 2020) introduit une évolution majeure et innovante dans les contrats liant l'État, propriétaire des forêts, aux concessionnaires forestiers.

Le régime de concession tel qu'il a été appliqué jusqu'à maintenant ne sera plus qu'un régime transitoire débouchant, dans les trois ans, sur un nouveau régime dit « de partage de production » (PdP), inspiré des contrats signés dans le secteur pétrolier.

Le code forestier indique que « les modalités d'organisation du PdP sont déterminées par la loi » et prévoit par ailleurs des contrats PdP négociés par le ministre en charge des forêts puis entérinés par l'État (Conseil des ministres puis Parlement). Le passage en régime de PdP sera associé à une exonération de certaines taxes forestières, qui devra être compensée par les revenus tirés par l'État de la vente des grumes.

L'objectif principal de ce régime PdP est d'augmenter significativement la contribution du secteur forestier au PIB national (actuellement 5-6 %) et d'assurer un élargissement des revenus de l'État. Afin d'atteindre ces objectifs, le régime de PdP vise à partager la production de grumes entre l'État et l'exploitant forestier, les grumes revenant à l'État étant destinées à alimenter de nouvelles industries spécialisées, qui pourront s'implanter dans des Zones Économiques Spéciales, pôles industriels offrant des conditions attractives pour de nouveaux investissements, qui sont un autre pilier de la politique forestière congolaise.

Les dispositions juridiques concernant ce régime de partage de production restent à préciser.

Lors du passage au régime de partage de production, il faudra veiller à ne pas mettre en péril les investissements industriels déjà réalisés par les concessionnaires, investissements voués à la valorisation d'essences bien connues et dont la mobilisation est déjà parfois optimale.

Il conviendra aussi de reconnaître et de préserver le rôle de gestionnaire forestier alloué aux concessionnaires.

Si les défis évoqués ci-dessous sont surmontés, la mise en place de ce nouveau type de contrat est une opportunité pour la filière bois congolaise d'évoluer vers une diversification des prélèvements, une meilleure valorisation des ressources disponibles dans le cadre d'une gestion durable, un meilleur approvisionnement du marché intérieur en bois légal et in fine un accroissement des retombées économiques de cette filière.
Autres modes de gestion des forêts de production : forêts communautaires et communales

La plupart des pays du bassin du Congo disposent de textes réglementaires qui encadrent le développement de la foresterie communautaire, évoluant récemment dans certains cas, comme en RDC avec sa stratégie nationale relative à la foresterie communautaire adoptée en 2018, ou au Congo avec la révision du code forestier en 2020 qui clarifie la définition de la forêt communautaire. Les spécificités de la législation restent toutefois très différentes entre les pays (voir l'encadré 2.3).

Encadré 2.2 : Le modèle de gestion forestière communautaire mis en place dans le Maniema avec l'appui de la GIZ

Sur la base juridique du code forestier, de la réglementation concernant les Concessions Forestières des Communautés Locales (CFCL) de 2014 et au travers de son Programme de Maintien de la Biodiversité et Gestion durable des Forêts (BGF), la GIZ travaille dans la province du Maniema (RDC) sur la thématique de la foresterie communautaire depuis 2011. À ce jour, une CFCL, de 47 013 ha de forêt naturelle, a été mise en place et formalisée dans le groupement Bisemulu, en mode cogestion impliquant la population riveraine au parc national de la Lomami.

Les activités préparatoires à la mise en place de cette CFCL sont la cartographie participative, les inventaires forestiers, la demande d'attribution de la concession, l'élaboration du Plan Simple de Gestion (PSG), ainsi que la fondation des organes de gestion de la concession. La communauté a ensuite constitué une coopérative s'occupant en particulier de l'abattage, du transport et de la vente des arbres. Ainsi depuis 2019, deux exploitations ont été réalisées et les revenus placés dans un Fonds de Développement Communautaire. Ces fonds seront utilisés pour la réalisation des projets communautaires identifiés et inscrits dans le Plan de Développement Local (PDL).

Sur la base de cette expérience, la création de neuf autres CFCL est prévue pour la période 2021-2026. Quatre sites potentiels ont déjà été identifiés sur base d'une analyse des images satellitaires. Une campagne de sensibilisation des communautés locales sera menée pour s'assurer de la motivation de la population et expliquer le processus de création d'une CFCL. À la fin de cette campagne, l'objectif est d'obtenir un accord officiel des communautés locales et de recueillir leurs premiers avis sur la vocation à donner à la concession. À partir de là, se mettront en place une cartographie participative des limites de la forêt de la communauté locale et de celle de la CFCL, ainsi que les inventaires des ressources disponibles (ligneuses, non ligneuses et fauniques). Enfin, la confirmation de la vocation de la CFCL sera recherchée avec toutes les parties prenantes importantes.

Cette expérience a mis en exergue plusieurs points importants :

* L'implication des populations dans la cartographie diminue les conflits sur les limites territoriales ;

* Les capacités des administrations provinciales, locales et des communautés doivent être renforcées ;

* L'implication des autres acteurs doit être maintenue pour lutter contre l'exploitation illégale, et pour réhabiliter les routes.
## Encadré 2.3 : Cadre réglementaire des forêts des collectivités locales dans le bassin du Congo

Au Cameroun, la loi forestière n° 94/01 du 20 janvier 1994 fixe les modalités de gestion de la foresterie communale, base de la décentralisation forestière. À celle-ci s'ajoute la loi n° 2004/019 établissant les règles au niveau des régions. Ces deux lois s'accompagnent d'un cadre réglementaire qui précise leur assise foncière et les modalités de gestion applicables. Le Cameroun est le seul pays du bassin du Congo qui a vu sa superficie de forêts communales augmenter depuis les années 2000, pour atteindre en 2019 près de 2 356 807 hectares.

Au Congo, la loi n° 33-2020, établissant le code forestier, définit la création des forêts des collectivités locales en ses articles 24 à 26. Les décrets d'application restent à écrire, mais la majorité des forêts étant déjà affectées, la création effective de telles forêts reste incertaine. Ces forêts entreront dans le domaine privé des collectivités locales.

Le code forestier de la République centrafricaine crée un domaine forestier des collectivités publiques, mais le statut de ces forêts classées y est assez mal défini. Bien qu'il n'en existe pas encore, les décrets de classement devraient permettre de les classer dans le domaine privé de la collectivité publique et de préciser les règles de gestion à appliquer.

La RDC a institué en septembre 2015 le statut d'Unité Forestière Artisanale, d'une surface maximale de 500 hectares prise dans le domaine des forêts protégées, avec une maîtrise d'ouvrage assurée par une Entité Territoriale Décentralisée (secteur/chefferie/commune) et une convention établie avec la communauté locale détentrice de droits de possession coutumière. Une partie des revenus tirés de l'exploitation du bois est versée à l'Entité Territoriale Décentralisée pour financer le développement local.

Au Rwanda, la politique forestière, énoncée dans la loi n° 47/1988, prévoit que les collectivités décentralisées doivent faciliter l'implication des communautés locales dans la gestion des ressources forestières. Elles doivent notamment établir des partenariats avec le secteur privé en vue de faciliter les investissements. Le code de l'environnement assigne aux districts la mission de protéger, reboiser et gérer les forêts (Art. 61 de la loi organique n° 04/2005 du 8 avril 2005).

Au Tchad, c'est dans le cadre de la décentralisation que les premiers droits de création et de gestion des forêts d'intérêt départemental ou communal ont été attribués aux collectivités territoriales. La loi forestière reprend à son compte le concept de gestion décentralisée des ressources naturelles. Les forêts domaniales sont ainsi constituées des forêts de l'État et de celles des collectivités territoriales décentralisées, chacune faisant partie de leur domaine privé respectif.

Ainsi, la foresterie des collectivités locales dans le bassin du Congo demeure majoritairement limitée à une évocation légale sans effectivité (Congo, RCA, Tchad), ou à un cadre juridique inadapté (Rwanda, Burundi) et balbutiant (RDC). Il y a toutefois une volonté de faire évoluer ou d'appliquer les réglementations dans plusieurs pays (Congo, RDC). Le Cameroun, pays le plus avancé dans la création et l'aménagement des forêts des collectivités territoriales, a amélioré l'utilisation des ressources financières issues de l'exploitation du bois dans la réalisation des infrastructures de développement local, en l'encadrant notamment par l'arrêté n° 76/2012 et les lois de finances. On peut espérer que la contribution de cette activité à l'économie locale soit plus perceptible dans le futur et que l'ensemble des pays d'Afrique centrale s'engage de façon plus dynamique dans le processus.
Si le processus de foresterie communautaire semble aujourd'hui se développer dans toute la sous-région, c'est au Cameroun qu'il a démarré il y a 20 ans. Cette première expérience montre des difficultés de mise en œuvre avec comme conséquence un volume de bois illégal important issu des forêts communautaires et donc une faible contribution à l'économie nationale associée à une gestion forestière peu durable. Ces difficultés, couplées à des stratégies d'accaparement des terres et de captation des revenus, n'ont pas permis d'atteindre l'objectif attendu par la législation d'une amélioration du bien-être des populations locales.

La foresterie communautaire reste cependant l'un des moyens pour les communautés de garantir leur accès à la terre, d'avoir l'opportunité d'y réaliser les activités coutumières, d'exploiter le bois d'œuvre pour des besoins locaux et de collecter du bois de chauffe et des produits forestiers non ligneux. Certains de ces usages sont également possibles à l'intérieur de concessions forestières.

L'expérience a montré, comme au Cameroun, que l'exploitation de bois d'œuvre dans ce contexte de foresterie communautaire faisait face à de nombreux défis aussi bien techniques qu'organisationnels. D'autres usages sont aussi possibles et potentiellement porteurs de développement durable.

La conservation est un choix possible même s'il ne peut être accepté par les communautés que s'il s'inscrit dans un projet plus global de développement rural. D'autres activités productives peuvent également être identifiées au sein des communautés comme les plantations d'arbres, la récolte de PFNL, l'agroforesterie ou des projets REDD+ communautaires. Cependant, le défi à relever reste d'inscrire ces activités dans des modèles économiques viables permettant le financement de la gestion forestière et garantissant des revenus aux communautés.

Une exploitation artisanale de bois d'œuvre communautaire peut alimenter un marché local de bois légal. Cette exploitation artisanale pourrait faciliter le développement d'une chaîne de valeur du bois artisanal avec la possibilité d'une plus-value socio-économique locale profitable aux besoins de première nécessité des communautés (construction de maison, bois de chauffe, revenus complémentaires pour les ménages). Requérant une grande technicité, elle implique de doter les communautés de capacités adéquates de gestion et d'exploitation ou de nouer des partenariats avec des gestionnaires et des exploitants forestiers. Les marchés ciblés seront avant tout des marchés très locaux, tournés vers les villes situées à proximité, du fait des contraintes logistiques fortes liées à l'approvisionnement de marchés plus lointains. Des méthodologies de mise en œuvre doivent être adaptées comme cela a été proposé dans le projet DACEFII2 au Gabon. La gestion durable de la forêt est assurée par les populations rurales qui exploitent légalement les ressources et verront leurs revenus augmenter. L'affectation des terres de la forêt communautaire est décidée par la communauté avec des zones dédiées à l'agriculture, à l'exploitation forestière et à la conservation.

Même si aujourd'hui le bilan de la foresterie communautaire dans le bassin du Congo est mitigé et l'objectif initial de permettre aux communautés locales de bénéficier directement de la gestion forestière n'est pas encore une réalité, ce modèle continue de se développer dans la sous-région. Son potentiel pour renforcer les moyens de subsistance des communautés, contribuer à la protection des forêts ainsi qu'à la réalisation des objectifs climatiques est en effet annoncé, mais reste donc à valider effectivement. Toutes les parties concernées ont un rôle à jouer pour que le contrôle exercé par les communautés sur les forêts puisse contribuer à la bonne santé des espaces boisés et soutenir un développement inclusif (FERN 2019).
# Certifications et mécanismes de contrôle de la légalité des productions (notamment FLEGT)

## Les initiatives en faveur d'une gestion forestière légale et responsable

Sensibilisés par les campagnes d'information et les grands débats internationaux, les distributeurs et certains États importateurs se soucient désormais de l'origine des bois qu'ils achètent et des conditions dans lesquelles ces bois ont été produits. Pour s'assurer que les producteurs adhèrent à une démarche de gestion légale et durable, des mécanismes d'incitation à une meilleure gestion des forêts ont été mis en place, dont les certifications privées et des mécanismes institutionnels tels que le FLEGT<fnref n="3" />.

## La certification forestière tierce partie

Le concept de certification de gestion durable des forêts émergea au début des années 1990 en tant qu'outil novateur de promotion de la gestion durable des forêts mettant en présence différentes parties prenantes.

La certification forestière s'est développée tardivement et difficilement en Afrique, et en particulier en Afrique centrale, alors que les forêts du bassin du Congo constituent pourtant le deuxième massif de forêts tropicales du monde.

Après une première expérience en 1996 au Gabon, c'est en 2004 que des entreprises se sont vraiment tournées vers la certification forestière, tout d'abord vers des certifications de légalité (type OLB, TLTV, VLO/VLC<fnref n="4" />), puis vers la certification de gestion durable, telle que le FSC dont les premiers certificats ont été émis en 2005. Parallèlement à ces avancées, un système de certification plus proche des réalités de l'exploitation en Afrique centrale s'est développé au travers des PAFC nationaux (reconnu par le système PEFC), et un premier certificat a été émis au Gabon en 2018.

Après un développement soutenu entre 2004 et 2010, la certification forestière a rencontré quelques difficultés se traduisant par un ralentissement des nouvelles démarches de certification, en raison notamment de coûts de mise en œuvre élevés, de marchés peu rémunérateurs, de la pression des parties prenantes, d'une gouvernance inadaptée, ou des difficultés à se conformer aux exigences réglementaires. L'année 2018 a marqué un tournant dans la dynamique de certification. Deux groupes leaders dans la certification ont arrêté leurs activités au Cameroun, terminant leurs certificats FSC, et parallèlement le premier certificat PAFC Gabon a été émis, suivi de mesures incitatives dans les différents pays (voir le tableau 2.3).

Depuis lors, et grâce également au soutien du PPECF au travers de son programme d'accompagnement à la certification, la tendance repart timidement à la hausse, la RDC rejoignant le mouvement avec deux certificats de légalité, et avec de belles perspectives pour 2021, notamment au Gabon. Cette dynamique est également soutenue par différentes mesures ou décisions incitatives en faveur de la certification.

<footnote n="3">³ Forest Law Enforcement, Governance and Trade</footnote>

<footnote n="4">⁴ OLB de Bureau Veritas - TLTV était proposé par SGS et s'est retiré par la suite - VLO/VLC a été remplacé par Legal Source de Preferred by Nature (Ex-Nepcon).</footnote>
Encadré 2.4 : L'initiative PAFC Bassin du Congo

Depuis 2019, un projet visant à développer un système de certification PAFC pour le bassin du Congo et à le faire reconnaître par le Conseil PEFC est mis en œuvre par l'ATIBT<fnref n="1" />.

Cette approche régionale permettra de minimiser les coûts de la certification PEFC, en mutualisant son développement dans les trois pays ciblés au travers des PAFC nationaux<fnref n="2" />. Cela facilitera sa mise en œuvre et permettra de diminuer ces coûts pour les entreprises.

La première phase a permis de constituer et de soumettre le dossier de candidature auprès du PEFC International en vue de la reconnaissance du système PAFC.

Le document central du dossier est la norme de gestion forestière qui a été approuvée en
novembre 2020 par les parties prenantes. Ce document de référence, qui a suscité de vifs débats,
propose des exigences innovantes, telles qu'un système de gestion, des plans de gestion sociale
et de la faune, des bilans des gaz à effet de serre ou l'évaluation des stocks de carbone.

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>Figure 2.1 : Évolution des surfaces certifiées FSC, PAFC, et légalité dans le bassin du Congo<sup>a</sup></figcaption></figure>

a Les surfaces certifiées légalité incluent les certificats OLB (Bureau Veritas), VLO/VLC puis LegalSource (Prefered by Nature, ex-Nepcon), TLV (Control Union), CW/FSC (Bois contrôlé FSC Gestion forestière). Source : ATIBT, 2021

<table><caption>Tableau 2.3 : Évolution des superficies des forêts certifiées FSC en hectares</caption>
  <thead>
    <tr>
      <th>Pays</th>
      <th>2009</th>
      <th>2010</th>
      <th>2011</th>
      <th>2012</th>
      <th>2014</th>
      <th>2015</th>
      <th>2017</th>
      <th>2018</th>
      <th>2020</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Cameroun</td>
      <td>564241</td>
      <td>705064</td>
      <td>818726</td>
      <td>639560</td>
      <td>1013374</td>
      <td>870647</td>
      <td>1130301</td>
      <td>341703</td>
      <td>341708</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>RC</td>
      <td>1907843</td>
      <td>1907843</td>
      <td>2430996</td>
      <td>2478943</td>
      <td>2053205</td>
      <td>2443186</td>
      <td>2478943</td>
      <td>2410693</td>
      <td>2989168</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Gabon</td>
      <td>1873505</td>
      <td>1873505</td>
      <td>1873505</td>
      <td>1873505</td>
      <td>2053505</td>
      <td>282494</td>
      <td>2042616</td>
      <td>1165365</td>
      <td>2061190</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

Source : https://fsc.org/en/facts-figures

<footnote n="1">1 Financé par le PPECF, PEFC International et IDH.</footnote>

<footnote n="2">2 Actuellement, il y a 3 initiatives PAFC nationales : PAFC Gabon, PAFC Cameroun et PAFC Congo.</footnote>