NIVEAU D’ÉMISSIONS DE RÉFÉRENCE DES FORÊTS
POUR LA RÉDUCTION DES ÉMISSIONSDUES À LA DÉFORESTATIONEN RÉPUBLIQUE DÉMOCRATIQUE DU CONGOSOUMISSION À LA CONVENTION-CADRE DES NATIONSUNIES SUR LES CHANGEMENTS CLIMATIQUESJANVIER 2018

PRÉAMBULE
Nul n’est besoin de présenter l’importance de la forêt de la République Démocratique du Congo dans lecontexte national ou international. Il est toutefois utile de rappeler que la RDC, précédemment catégorisé
comme pays couvert forestier important et faible déforestation, a entamé, depuis 2010 déjà, sa transitionvers un taux de déforestation important, la sortant de fait de cette catégorie. Cela représente un défi pour lepays qui s’est engagé, dans sa Stratégie-Cadre Nationale REDD+, à stabiliser le taux de couvert forestier à
63,5%, partant de 67% en 2000. Avec une population croissante et un taux de fécondité qui ne cessed’augmenter, les études préconisent que la RDC deviendrait, en 2050, le 11 e pays le plus peuplé de laplanète.
Touchée par le paradoxe de l’abondance, la RDC, malgré ses immenses richesses naturelles (comme lesréserves minières les plus importantes du monde - notamment en termes de minerais destinés aux industriesémergentes de la communication et des énergies renouvelables), présente toujours un taux de pauvreté
particulièrement élevé qui continue à dépasser 60% dans toutes les provinces du pays. Eu égard aux
richesses naturelles et au potentiel de développement, le défi auquel le pays fait face est bien de découpler
la croissance économique nécessaire de la déforestation.
Reconnaissant dans le mécanisme REDD+ un levier potentiel de développement durable, la RDC s’est
résolument engagée dans ce processus depuis 2009. En effet, au-delà de la mesure financière incitative
qu’elle représente, la REDD+ donne au pays l’opportunité de porter le domaine forestier au cœur des débats
et des décisions sur le développement économique et social du pays. Ce débat nécessite un outil d’aide à ladécision que le Système National de Surveillance des Forêts commence à pourvoir au pays. A cet effet,
l’opérationnalisation du SNSF a permis le renforcement de capacités pour la conduite du premier inventaire
forestier national complet et pour l’utilisation de la télédétection dans l’analyse de la déforestation et deschangements d’affectation des terres, notamment dans le but de construire le Niveau d’Émissions deRéférence des Forêts de la RDC.
En plus du renforcement des capacités techniques de la RDC pour la collecte et l’analyse d’informations
sur l’état et l’évolution des ressources forestières du pays en vue de favoriser leur gestion durable, leprocessus de construction et de validation du NERF a également permis de susciter une prise de consciencede la dynamique des forêts ainsi que des menaces qui pèsent sur cette richesse.
L’ensemble de ces efforts, menés par la Direction des Inventaires et Aménagements Forestiers, a étéeffectué en partenariat avec de nombreuses institutions dont notamment la FAO, JICA et WCS. La
structuration et la coordination de ce partenariat, à travers la mise en place de la Plateforme Technique deConcertation du SNSF sous l’égide de la Direction du Développement Durable du Ministère del’Environnement et Développement Durable, est une innovation fonctionnelle ayant permis l’affectation
des appuis techniques et financiers des différents partenaires de manière transparente et efficiente. Sonorganisation et son fonctionnement, constituant d’ailleurs un apprentissage, ont grandement contribué à lafinalisation du NERF après de longues années d’expérimentation et d’évaluation de différentes approches
méthodologiques.
En définitive, le développement du SNSF a permis d’établir que la RDC, longtemps considérée commepays à couvert forestier important et faible déforestation, a de fait commencé une transition vers uneidéforestation significative. De plus, la construction du NERF a contribué à la prise de conscience des acteurset des décideurs de l’ampleur de la menace et de la tâche qui nous incombe collectivement. C’est là lacontribution ultime du SNSF et du NERF, que les outils qui y sont associés – le système de surveillancedes terres par satellite, l’inventaire forestier national et l’inventaire des gaz à effet de serre – sous-tendent
l’aide à la décision et à l’orientation périodique de nos politiques et de nos investissements.
Sans attendre les prochaines évaluations, la RDC a entamé les investissements sur le terrain qui doivent
permettre d’infléchir la courbe de déforestation et de maintenir notre contribution en tant que poumon vert
de l’Afrique et de la planète.

Amy AMBATOBE NYONGOLO
Ministre de l'Environnement et Développement Durableii

RÉSUMÉ EXÉCUTIF
Pays à couvert forestier important, la République Démocratique du Congo s’est résolument engagée dansle processus de la REDD+ depuis l’année 2009, œuvrant dès lors à la mise en place des éléments du cadrede Varsovie et des décisions de Cancun sur les sauvegardes. Cet engagement du pays a abouti à la validationen conseil des Ministres de la Stratégie-Cadre Nationale REDD+ qui engage la RDC à contrôler ladéforestation afin de maintenir son couvert forestier à 63,5% d’ici 2030. Reconnaissant que, toutes choseségales par ailleurs, la croissance démographique seule (3% en zones rurales et 6% en zones urbaines) a un
effet multiplicateur sur la déforestation, la RDC s’est engagée dès le départ à tester des programmes pilotes
REDD+ puis à mobiliser dès 2013 un partenariat intersectoriel autour de son plan d’investissement REDD+
dont la mise en œuvre est estimée à plus d’1 Milliard US$. Afin de mobiliser les financements pour la miseen œuvre des politiques et réformes nécessaires à freiner la transition vers un statut de pays à couvert
forestier important et forte déforestation, le choix a été fait de produire un niveau de référence qui quantifie
clairement et projette géographiquement les défis auxquels est soumise la forêt.
Pour élaborer son Niveau d’Émissions de Référence pour les Forêts au titre de la Convention-Cadre desNations Unies sur le Changement Climatique en suivant les recommandations émises par le GIEC dans le
Guide des Bonnes Pratiques de l’année 2006, la RDC a initié un système national de suivi des forêts
opérationnel et complet. Ce système comprend un inventaire forestier national, un inventaire des gaz àeffet de serre du secteur forestier national et un système national de surveillance des terres par satellite. La
RDC a décidé de concentrer son premier NERF sur la déforestation, l’activité pour laquelle les donnéessont disponibles, transparentes et fiables. La période de référence du NERF s’étend de l’année 2000 à2014 et le pays a décidé que sa période d’actualisation ne peut être inférieure à cinq ans. Toutefois,
en fonction de la disponibilité de données plus précises, robustes et cohérentes, le pays pourrait actualiser
son NERF endéans une période inférieure à 5 ans. L’année 2000 a été choisie comme année de référence
car elle est un point de convergence de la grande majorité de produits cartographiques relatifs aux étendues
forestières de la RDC et elle est en outre l’année de référence choisie par la RDC pour sa CPDN au titre dela CCNUCC. L’année 2014 précède l’année charnière entre les phases de préparation et d’investissement
de la Stratégie-Cadre Nationale REDD+ de la RDC.
Le NERF se base sur la définition suivante de la forêt, qui a été considérée tout au long du développement
du NERF et qui sera également la définition appliquée à l’IGES et à l’Annexe Technique du BUR : la forêt
est l’ensemble des terres occupant une superficie de plus de 0,5 hectares, avec des arbres atteignant
une hauteur supérieure à trois mètres avec un couvert arboré de plus de 30%, ou avec des arbres
capables d’atteindre ces seuils in situ. La déforestation est quant à elle définie comme la conversion d’uneterre forestière vers une terre non forestière. Les terres forestières comprennent 4 types d’occupation du solà savoir la forêt dense humide sur terre ferme, la forêt dense humide sur sol hydromorphe, la forêt
secondaire et la forêt sèche ou forêt claire, tel que retenu dans la stratification nationale du pays. Celleci est basée sur le guide opérationnel de la stratification forestière en RDC et sur une comparaison
exhaustive des différentes cartes d’occupation du sol à l’échelle du territoire national.
L’analyse historique des données d’activités pour la période de référence 2000-2014 est basée surl’utilisation d’images satellites de type Landsat (30 m de résolution spatiale). Une définition
opérationnelle de la forêt a été retenue lors de l’estimation des données d’activités. La définition
opérationnelle de la forêt considère une superficie forestière de la taille d’un carré de 30 m de côté, soitiii

0,09 ha, pour être cohérent avec l’échelle à laquelle la déforestation est détectée sur les images Landsat
utilisées pour la cartographie de la forêt stable, de la non-forêt stable et de la déforestation. La définition
opérationnelle considère en outre une couverture de canopée de l’ordre de 50%, soit la règle de la majorité,
qui est plus aisée à identifier techniquement, par comparaison au seuil de 30%, lors de l’analyse visuelledes points de référence sur des images à haute et très haute résolution spatiale pour l’estimation dessuperficies forestières et de déforestation. Cette définition opérationnelle de la forêt ne prend pas en comptede manière explicite la hauteur des arbres. Cependant, la définition opérationnelle de la forêt qui a été
adoptée permet de réduire les erreurs d’estimation des données d’activités, ce qui améliore la
précision du NERF, au même moment qu’elle se révèle être plus pertinente pour le suivi de l’évolution
de la couverture forestière en RDC à l’échelle des principaux moteurs directs de la déforestation,
dans le cadre des efforts du pays pour la gestion durable des forêts. Il existe en effet un consensus
national sur les moteurs de la déforestation en RDC, dont les principales causes directes sontl’agriculture itinérante sur brulis, l’exploitation artisanale du bois, la carbonisation et le bois-énergie/boisde chauffe, des activités se déroulant à petite échelle d’un point de vue spatial.
La RDC a en outre décidé d’inclure la biomasse aérienne et la biomasse souterraine comme principaux
compartiments du carbone forestier dans la construction de son NERF. La biomasse souterraine a été
estimée à partir de la biomasse aérienne selon les recommandations du GIEC. Le CO2 est le seul gaz qui a
été retenu pour la construction du NERF de la RDC. Les estimations du stock de carbone forestier dans lesdifférentes strates forestières retenues s’appuient sur des équations allométriques permettant de convertir
les mesures biophysiques de terrain (dimensions des arbres, identification des espèces, etc.) en tonnesd’équivalent CO2. En l’absence d’équations allométriques nationales ou régionales disponibles pour lesforêts tropicales africaines, le pays a décidé d’utiliser l’équation pantropicale de Chave et al. (2014) pourla construction du NERF. Celle-ci a été préférée à l’équation Chave et al. (2005) car elle intègre desdonnées de biomasse de 1 006 arbres d’Afrique tropicale, y compris des essences forestières d’Afriquecentrale. Pour la RDC, les facteurs d’émissions sont calculés en prenant en compte l’état post
déforestation de l’occupation du sol. Les émissions de CO2 durant la période de référence ont été estiméesà 351,41 MtCO2e ± 38,23 MtCO2e pour la période 2000-2010 et à 829,56 MtCO2e ± 84,71 MtCO2e pourla période 2010-2014. Enfin, le NERF est construit grâce à une extrapolation des émissions de lapériode de référence. Celle-ci est une projection linéaire, simple, transparente, intuitive et facilement
reproductible. L’extrapolation pour les émissions issues de la déforestation est essentiellement liée à sescauses indirectes (la croissance démographique et le développement des infrastructures) qui ont un effet
multiplicateur sur les causes directes ; on anticipe que celles-ci évolueront selon un scénario de typebusiness-as-usual durant la période comptable du NERF (2015-2019). Le NERF extrapolé a ainsi été estiméà 1 042 MtCO2e pour l’année 2015, 1 113 MtCO2e pour l’année 2016, 1 184 MtCO2e pour l’année 2017, 1
255 MtCO2e pour l’année 2018 et 1 326 MtCO2e pour l’année 2019.
Le plan d’amélioration du NERF est décliné sous différentes perspectives dont (1) la réduction de l’erreur
autour de l’estimation des données d’activités, notamment l’erreur d’interprétation des échantillons liée à
la variabilité pouvant exister entre opérateurs dans l’attribution d’une classe d’occupation du sol à un mêmeéchantillon de référence. Cette source d’erreur sera ainsi estimée – et intégrée aux intervalles de confiance– en mettant en place une procédure de réinterprétation d’une certaine proportion des échantillons deréférence par l’ensemble des opérateurs ; (2) l’augmentation du nombre de parcelles de terrain pouraméliorer les estimations de biomasse par strate forestière, dans le cadre d’un inventaire forestier national
dont les résultats sont attendus en fin d’année 2018 ; (3) l’intégration d’autres réservoirs tels que la litière,iv

le bois mort et le carbone organique du sol, dont les informations pour l’estimation de la biomasse seront
compilées durant l’inventaire forestier national en cours et (4) l’exploration des possibilités d’intégrationde la dégradation forestière, notamment occasionnée par l’exploitation industrielle du bois et la collecte dubois de chauffe.

v

DOCUMENTS DE RÉFÉRENCE
Bey, A., Sànchez-Paus Díaz, A., Maniatis, D., Marchi, G., Mollicone, D., Ricci, S., Bastin, J.-F., Moore, R., Federici,
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vii

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viii

ABRÉVIATIONS
AGB
APA
AT
BGB

:
:
:
:

Above Ground Biomass – Biomasse épigée
Argileux Peu Actifs
Autres Terres
Below Ground Biomass – Biomasse souterraine

BMUB

:

Ministère Fédéral Allemand de l’Environnement, de la Protection de la Nature, de la Construction
et de la Sûreté Nucléaire

CPDN
CAFI
CCNUCC
CIF
CM&M
CN-REDD
COS
CRCA
Cu
DA
DDD
De
DHC
DHM
DHP
DHS

:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:

Contribution nationale Prévue Déterminée au niveau National au titre de la CCNUCC
Central Africa Forest Initiative – Initiative pour la Forêt d’Afrique Centrale
Convention-Cadre des Nations Unies sur le Changement Climatique
Climate Investment Fund – Fonds d’Investissement Climat
Carbon Map and Model – Carte de Carbone et Modèle
Coordination Nationale REDD de la République Démocratique du Congo
Carbone Organique du Sol
Culture et Régénération de Culture Abandonnée
CultureDonnées d’Activités
Direction de Développement Durable
Terrain dénudé
Forêt dense Humide semi-CaducifoliéeForêt dense Humide de Hontagne
Diamètre à Hauteur de PoitrineForêt dense Humide Sempervirente de basse et moyenne altitude

DIAF
DS
DSCRP
DSM
Ea
ET

:
:
:
:
:
:

Direction des Inventaires et Aménagements ForestiersForêt dense Sèche de basse et moyenne altitude
Document Stratégique-Cadre pour la Réduction de la PauvretéForêt dense Sèche de Montagne
Eau
Établissement

ETM+

:

Enhanced Thematic Mapper Plus

FAO:

Food and Agriculture Organization – Organisation des Nations Unies pour l’Alimentation
et l’Agriculture

FC
FCPF
FDH

:
:
:

Fraction de carbone ou Forêt Claire
Forest Carbon Partnership Facility – Facilitation du partenariat pour le carbone forestierForêt Dense Humide

FDHSH
FDHTF
FE
FG

:
:
:
:

Forêt Dense Humide sur Sol HydromorpheForêt Dense Humide sur Terre Ferme
Facteur d’ÉmissionForêt GalerieFM:Forêt sur sol hydromorpheixFONAREDD
FSc
FSFC

:
:
:

Fonds National REDD de la RDC
Forêt SecondaireForêt Sèche ou Forêt Claire

GEE
GES
GFA
GFOI
GIEC
GTCR

:
:
:
:
:
:

Google Earth Engine
Gaz à Effet de SerreGFA Consulting Group
Global Forest Observation Initiative – Initiative Globale pour l’Observation de la Forêt
Groupe Intergouvernemental d’Experts sur l’Évolution du Climat
Groupe de Travail Climat REDD

ICRAF
IGES
SPIAF
IKI
JAFTA
JICA

:
:
:
:
:
:

World Agroforestry Centre
Inventaire des Gaz à Effet de Serre
Service Permanent d’Inventaires et Aménagements Forestiers
Initiative Internationale pour le Climat de la BMUB
Japanese Forest Technology Association – Association Japonaise pour la Technologie Forestière
Japanese International Cooperation Agency – Agence Japonaise de Coopération Internationale

JRC
KfW

:
:

Joint Research Center – Centre Commun de Recherche de la Commission Européenne
Banque Allemande de Développement

LiDAR
Lo

:
:

Light Detection And Ranging
Localité

MECNT
MEDD
MOM
NDC
NDVI
NERF
OLI
OSFAC
PI
PIF
PRE
PRE-IFN

:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:

Ministère de l’Environnement Conservation de la Nature et Tourisme
Ministère de l’Environnement et Développement Durable
Matière Organique Morte
Nationally Determined Contribution – Contribution Déterminée Nationale
Normalized Difference Vegetation Index – Indice de végétation par différence normalisée
Niveau d’Émissions de Référence pour les Forêts
Operational Land Imager
Observatoire Satellital des Forêts d’Afrique Centrale
Plan d’Investissement
Programme d’Investissement Forestier
Programme de Réduction des Émissions
Pré-Iventaire Forestier National

PTC
R-PP
RSR
SA
SEPAL
SJ

:
:
:
:
:
:

Plateforme Technique de Concertation
Readiness Preparation Plan
Root-Shoot-Ratio – Ratio Tige-RacineForêt Secondaire Adulte
System for Earth Observation Data Access, Processing and Analysis for Land MonitoringForêt Secondaire Jeune

SMC
SNSF
SOS
TC

:
:
:
:

Southern Mapping Company
Système National de Surveillance des Forêts
Section d’Occupation du Sol
Terres Cultivées

TF
TH

:
:

Terres Forestières
Terres Humides
x

TM
tMS
UCLA

:
:
:

Thematic Mapper
Tonne de Matière Sèche
University of California at Los Angeles – Université de Californie à Los Angeles

UE
WCS
WWF

:
:
:

Unité d’Echantillonage
Wildlife Conservation Society – Société de Conservation de la Faune Sauvage
World Wildlife Fund – Fonds Mondial pour la Naturexi

TABLE DES MATIÈRES
PRÉAMBULE ............................................................................................................................. I
RÉSUMÉ EXÉCUTIF .................................................................................................................III
DOCUMENTS DE RÉFÉRENCE .............................................................................................. VIABRÉVIATIONS ....................................................................................................................... IX
TABLE DES MATIÈRES ......................................................................................................... XII
LISTE DES FIGURES.............................................................................................................. XVLISTE DES TABLEAUX ......................................................................................................... XVI
LISTE DES ANNEXES .......................................................................................................... XVII1INTRODUCTION .................................................................................................................1

1.1 La République Démocratique du Congo : Pays à couvert forestier important et à déforestation
croissante .............................................................................................................................................................. 1
1.2 Objectifs de la soumission du NERF ........................................................................................................... 3
1.3 Processus d’élaboration et partenaires ....................................................................................................... 3
1.4 Chronologie de la construction du NERF ................................................................................................... 4
1.5 Structure du document de soumission du NERF de la RDC ...................................................................... 4

2

EFFORTS REDD+ AU NIVEAU NATIONAL ET DÉFORESTATION ..................................6

2.1 Contexte de la REDD+ en RDC .................................................................................................................. 6
2.2 Moteurs de la déforestation en RDC ........................................................................................................... 7
2.3 Prospectives de la REDD+ en RDC............................................................................................................. 8
2.4 Initiatives nationales de construction des données d’activités et des facteurs d’émissions ...................... 12
2.4.1
Projet DIAF-JICA Forêts.................................................................................................................... 12
2.4.2
Programme de réduction des émissions du Maï-Ndombe ..................................................................... 12
2.4.3
Projet de cartographie de la biomasse forestière par LiDAR aéroporté (Carbon Map and Model)......... 12

3

DÉFINITIONS ...................................................................................................................13

3.1 Définition de la forêt.................................................................................................................................. 13
3.2 Opérationnalisation de la définition de la forêt pour l’estimation des données d’activités et des facteursd’émissions.......................................................................................................................................................... 14
3.3 Description des catégories d’utilisation des terres et des strates forestières nationales ........................... 15
3.3.1
Catégories d’utilisation des terres ....................................................................................................... 15
3.3.1.1
Forêt dense humide sur terre ferme (FDTF) ............................................................................... 16
3.3.1.2
Forêt dense humide sur sol hydromorphe (FDHSH) ................................................................... 16
3.3.1.3Forêt secondaire (FSc)............................................................................................................... 17
3.3.1.4Forêt sèche ou forêt claire (FSFC) ............................................................................................. 17
3.3.1.5
Savane ...................................................................................................................................... 17
3.3.1.6
Culture Pérenne (CP) ................................................................................................................ 18
3.3.1.7
Culture et régénération de culture abandonnée (CRCA) ............................................................. 18
3.3.1.8
Zone d’eau ................................................................................................................................ 18
3.3.1.9
Agglomération .......................................................................................................................... 18
xii

3.4

3.3.1.10
Autres terres.............................................................................................................................. 18
Définitions des activités REDD+ pour le NERF........................................................................................ 19

4

ÉCHELLE ET PORTÉE ....................................................................................................21

4.1 Échelle du NERF ....................................................................................................................................... 21
4.2 Portée des activités REDD+ ...................................................................................................................... 21
4.3 Portée des réservoirs de carbone ............................................................................................................... 24
4.3.1
Biomasse vivante ............................................................................................................................... 24
4.3.2
Matière organique morte .................................................................................................................... 24
4.3.2.1
Le bois mort.............................................................................................................................. 24
4.3.2.2
La litière ................................................................................................................................... 24
4.3.3
Sols.................................................................................................................................................... 24
4.4 Portée des gaz pris en compte ................................................................................................................... 25

5

PÉRIODE DE RÉFÉRENCE ET DE VALIDITÉ DU NERF ................................................26

5.1
5.2

Période de référence du NERF.................................................................................................................. 26
Période de validité ..................................................................................................................................... 276

LES DONNÉES D’ACTIVITÉS..........................................................................................28

6.1 Approche générale..................................................................................................................................... 28
6.2 Sources des données .................................................................................................................................. 29
6.3 ÉTAPE 1: Composition des mosaïques ..................................................................................................... 29
6.3.1
Sélection des scènes ........................................................................................................................... 30
6.3.2
Assemblage des scènes ....................................................................................................................... 30
6.4 ÉTAPE 2: Établissement du modèle de changement ................................................................................ 31
6.5 ÉTAPE 3 : Génération de la carte des changements ................................................................................ 32
6.5.1
Carte forêt / non-forêt ......................................................................................................................... 32
6.5.2
Carte des changements entre les années 1 et 2 ..................................................................................... 32
6.6 ÉTAPE 4 : Établissement du système de réponse ..................................................................................... 32
6.6.1
Unité d’évaluation spatiale ................................................................................................................. 32
6.6.2
Sources des données de référence ....................................................................................................... 33
6.6.3
Protocole d’assignation des classes aux points de référence ................................................................. 33
6.6.4
Règles d’accord entre échantillons de référence et valeur carte ............................................................ 33
6.7 ÉTAPE 5 : Système d’échantillonnage...................................................................................................... 34
6.8 ÉTAPE 6 : Interprétation des échantillons de référence .......................................................................... 35
6.9 ÉTAPE 7 : Production des statistiques ..................................................................................................... 35
6.9.1
Estimation des surfaces de forêt stable, de non-forêt stable et de déforestation ..................................... 35
6.9.2
Désagrégation de la déforestation en données d’activités ..................................................................... 35
6.10 Analyse des incertitudes ............................................................................................................................ 36
6.10.1 Incertitude sur les estimations de déforestation.................................................................................... 36
6.10.2 Incertitude sur les proportions des transitions ...................................................................................... 37
6.10.3 Incertitude totale sur les données d’activités........................................................................................ 37
6.11 Résultats des données d’activités .............................................................................................................. 38

7

LES FACTEURS D’ÉMISSIONS .......................................................................................40

7.1 Sources des données .................................................................................................................................. 40
7.2 ÉTAPE 1 : Compilation des données ........................................................................................................ 41
7.3 ÉTAPE 2 : Estimation de la biomasse....................................................................................................... 42
7.3.1
Distribution des UE par classe d’occupation du sol ............................................................................. 42xiii

7.3.2Estimation de la densité de bois .......................................................................................................... 42
7.3.3
Estimation des hauteurs d'arbres ......................................................................................................... 43
7.3.4
Estimation de l’AGB des arbres.......................................................................................................... 43
7.3.5
Estimation de l’AGB des classes d’occupation du sol .......................................................................... 43
7.3.6
Estimation de la biomasse souterraine................................................................................................. 44
7.3.7
Estimation de la biomasse totale ......................................................................................................... 44
7.4 ÉTAPE 3 : Calcul des facteurs d’émissions .............................................................................................. 46
7.5 ÉTAPE 4 : Analyse de l’incertitude .......................................................................................................... 46
7.5.1
Erreur sur les estimations d’AGB moyennes des classes d’occupation du sol ....................................... 46
7.5.1.1
Sources d’erreurs ...................................................................................................................... 46
7.5.1.2
Procédure d’estimation de l’erreur totale.................................................................................... 47
7.5.2
Conversion des AGB10cm moyennes des classes d’occupation du sol en facteur d’émission .................. 47
7.5.2.1
Erreur sur la conversion d’AGB10cm en AGB1cm ......................................................................... 47
7.5.2.2
Erreur sur l’estimation de la biomasse souterraine ...................................................................... 47
7.5.2.3
Erreur sur l’estimation de la biomasse totale .............................................................................. 47
7.5.2.4
Erreur sur la conversion de la biomasse totale en stock de carbone ............................................. 48
7.5.2.5
Erreur sur la conversion de stock de carbone en équivalent CO2 ................................................. 48
7.6 Résultats des estimations des facteurs d’émissions ................................................................................... 48

8

LES ÉMISSIONS HISTORIQUES .....................................................................................50

8.1
8.2
8.3

Calcul des émissions .................................................................................................................................. 50
Analyse de l’incertitude ............................................................................................................................. 51
Résultats des estimations des émissions .................................................................................................... 52

9

LE NIVEAU D’ÉMISSIONS DE RÉFÉRENCE POUR LES FORÊTS ................................54

9.1
9.2
9.3

Justification de l’approche d’extrapolation .............................................................................................. 54
Extrapolation des émissions historiques ................................................................................................... 56
Le NERF.................................................................................................................................................... 58

10

PLAN D’AMÉLIORATION DU NERF ................................................................................59

11

ANNEXES .........................................................................................................................62

Annexe 1- Établissement du système de réponse pour l’encodage et l’interprétation des points de référence. ..... 63
Annexe 2 - Nombre d’échantillons théorique, pratique et répartition des échantillons à l’échelle des provinces .. 68
Annexe 3 - Calcul des données d’activités et des erreurs associés entre 2000 et 2010 pour la province du Kwango
74
Annexe 4 - Méthodologie de l'inventaire forestier du Projet DIAF-JICA Forêts................................................. 78
Annexe 5 - Document technique de construction du NERF des provinces de Mai-Ndombe, Kwilu et Kwango... 89
Annexe 6 - Programme de Réduction des Émissions du Maï-Ndombe ............................................................. 125
Annexe 7 - Projet Carbon Map and Model de WWF pour la cartographie de la biomasse forestière LiDAR par
Télédétection LiDAR aéroporté...................................................................................................................... 133
Annexe 8 - Méthodologie de production de la carte de stratification nationale ................................................. 149
Annexe 9 - Méthodologie du Pré-Inventaire Forestier National ....................................................................... 150

xiv

LISTE DES FIGURES
Figure 1-1 : Courbe de transition forestière – Adaptée de Conrad (2007) (Plan d’Investissement REDD+ RDC, 2015). 2
Figure 2-1 : Causes directes et indirectes de la perte de couverture forestière en RDC (Adapté de Geist et Lambin,
2002).
7
Figure 2-2 : Points chauds de la déforestation au niveau national (Plan d’Investissement REDD+ RDC, 2015).

10

Figure 6-1 : Approche méthodologique générale pour la production des données d’activités.

29

Figure 6-2 : Blocs de saisonnalité homogène des forêts congolaises.

31

Figure 6-3 : Organisation hiérarchique des classes d’occupation du sol attribuées aux points de référence à chaqueannée d’interprétation.
33
Figure 7-1 : Approche méthodologique générale pour le calcul des facteurs d’émissions.

40

Figure 9-1 : Extrapolation du NERF.

57

xv

LISTE DES TABLEAUX
Tableau 3-1 : Stratification nationale de la RDC.

16

Tableau 3-2 : Matrice de conversion d’affectation des terres. Accronymes des classes d’occupation du sol : FDHSH(forêt dense humide sur sol hydromorphe), FDHTF (forêt dense humide sur terre ferme), FSFC (forêt sèche ou forêt
claire), FSc (forêt secondaire), CRCA (culture et régénération de culture abandonnée).
20
Tableau 4-1 : Justification des sources et puits comptabilisés dans les activités REDD+ pour le NERF.

22

Tableau 6-1 : Scènes utilisées pour la génération des mosaïques des années 2000, 2010 et 2014 (LT5 = Landsat 5
TM, LE 7 : Landsat 7 ETM+, LC 8 : Landsat 8.
30
Tableau 6-2 : Nombre de points collectés dans Google Earth Engine pour calibrer les modèles de détection dechangement pour chaque grand bloc du pays (Nord, Centre et Sud) et chaque période d’analyse.

31

Tableau 6-3 : Synthèse nationale de l’allocation des échantillons de référence aux strates i des cartes deschangements. L’échantillonnage étant réalisé à l’échelle provinciale, le détail des allocations par province est fourni
en Annexe 2-C.
34
Tableau 6-4 : Estimation des données d’activités (en ha/an) pour la province de Kwango entre 20002010. « DEPUIS » et « VERS » designent les classes de départ et d’arrivée des transitions, respectivement.
Accronymes des classes d’occupation du sol : FDHSH (forêt dense humide sur sol hydromorphe), FDHTF (forêt dense
humide sur terre ferme), FSFC (forêt sèche ou forêt claire), FSc (forêt secondaire), CRCA (culture et régénération de
culture abandonnée).
36
Tableau 6-5 : Estimation des données d’activités (en ha/an) au niveau national entre 2000-2010 et 20102014. « DEPUIS » et « VERS » désignent les classes de départ et d’arrivée des transitions, respectivement.
Accronymes des classes d’occupation du sol : FDHSH (forêt dense humide sur sol hydromorphe), FDHTF (forêt dense
humide sur terre ferme), FSFC (forêt sèche ou forêt claire), FSc (forêt secondaire), CRCA (culture et régénération de
culture abandonnée).
39
Tableau 7-1 : Sources de données

41

Tableau 7-2 : Superficies inventoriées et nombre de SOS par classe d’occupation du sol. Accronymes des classesd’occupation du sol : FDHSH (forêt dense humide sur sol hydromorphe), FDHTF (forêt dense humide sur terreferme), FSFC (forêt sèche ou forêt claire), FSc (forêt secondaire), CRCA (culture et régénération de culture
abandonnée).

42

Tableau 7-3 : Estimation des valeurs de biomasse par strate. Accronymes des classes d’occupation du sol : FDHSH(forêt dense humide sur sol hydromorphe), FDHTF (forêt dense humide sur terre ferme), FSFC (forêt sèche ou forêt
claire), FSc (forêt secondaire), CRCA (culture et régénération de culture abandonnée).
45
Tableau 7-4 : Facteurs d’émissions par type de transition entre classes d’occupation du sol.

49

Tableau 8-1 : Emissions annuelles par activité, intervalle de confiance et erreur relative pour les périodes 2000-2010
et 2010-2014.
53
Tableau 9-1 : Table de calcul du NERF.

58

xvi

LISTE DES ANNEXES
Annexe 1- Établissement du système de réponse pour l’encodage et l’interprétation des points de référence.

63

Annexe 2 - Nombre d’échantillons théorique, pratique et répartition des échantillons à l’échelle des provinces

68

Annexe 3 - Calcul des données d’activités et des erreurs associés entre 2000 et 2010 pour la province du Kwango 74
Annexe 4 - Méthodologie de l'inventaire forestier du Projet DIAF-JICA Forêts

78

Annexe 5 - Document technique de construction du NERF des provinces de Mai-Ndombe, Kwilu et Kwango

89

Annexe 6 - Programme de Réduction des Émissions du Maï-Ndombe

125

Annexe 7 - Projet Carbon Map and Model de WWF pour la cartographie de la biomasse forestière LiDAR par
Télédétection LiDAR aéroporté

133

Annexe 8 - Méthodologie de production de la carte de stratification nationale

149

Annexe 9 - Méthodologie du Pré-Inventaire Forestier National

150

xvii

1 INTRODUCTION
Le présent document récapitule de manière détaillée les aspects fondamentaux de la construction et de laquantification du Niveau d’Émissions de Référence des Forêts (NERF) de la République Démocratique duCongo (RDC), ainsi que de ses différentes composantes. La construction du NERF de la RDC est guidée
par les Lignes Directrices du GIEC 2006. La RDC a décidé, sur une base volontaire, de soumettre son
NERF à la Convention-Cadre des Nations Unies sur le Changement Climatique (CCNUCC) en 2018.
Le NERF de la RDC couvre l’ensemble du territoire national, avec une période de référence comprise entre
les années 2000 et 2014. L’unique activité visée par ce NERF est la déforestation et les données d’activités
y relatives sont calculées au niveau des provinces, pour ensuite être agrégées au niveau national. Lesfacteurs d’émissions sont quant à eux dérivés à l’échelle nationale à partir des transitions des classes
forestières vers des classes non forestières. Les réservoirs considérés dans le NERF sont la biomasseaérienne et la biomasse souterraine et le CO2 est le seul gaz pris en compte. Les justifications de la portéedes activités, des réservoirs et des gaz pris en compte sont présentées au Chapitre 4.

1.1 La République Démocratique du Congo : Pays à couvert forestier
important et à déforestation croissante
La République Démocratique du Congo est un vaste pays au cœur de l’Afrique, couvrant une superficie
estimée à 2 345 409 km2, soit une étendue équivalente à celle de l’Europe de l’Ouest. La RDC est ainsi leplus grand pays au Sud du Sahara et le plus peuplé d’Afrique Centrale, avec une population estimée à plusde 80 millions d’habitants, dont près de 70% dépendant quasi exclusivement des ressources forestières pourleur survie. Environ 67% du territoire national de la RDC est couvert de forêts tropicales, représentant 60%
des forêts du Bassin du Congo et près de 10% de cette ressource au niveau mondial. La RDC est ainsi lesecond pays forestier tropical au monde.
Les forêts congolaises sont réparties de part et d’autre de la ligne équatoriale et comprennent ainsi desécosystèmes variés. Les forêts humides sempervirentes et semi-décidues occupent une bonne partie desrégions du centre et de l’ouest, de vastes étendues de forêts édaphiques poussent dans le nord-ouest, le long
du fleuve Congo et de ses affluents, tandis que des forêts de pré-montagne et de montagne s’étendent surles plateaux de l’est et sur les versants des Monts Mitumba. Le massif forestier le plus riche et d’un seultenant (environ 100 millions d’hectares) est circonscrit dans la cuvette centrale (Communication nationale#3, 2015).
Le taux de déforestation sur les 30 dernières années en RDC a toujours été considéré comme étant
relativement faible en comparaison à celui d’autres pays forestiers tropicaux. Pour la période 1990-2000,
le taux annuel de déforestation a été estimé à 0,4% par la FAO (2001), à 0,25% ± 0,06% par Duveiller etal. (2008) et à 0,15 % ± 0,02% par Ernst et al. (2013). Entre 2000 et 2005, Ernst et al. (2013) rapportent cetaux à 0,32% ± 0,05%, soit deux fois plus que durant la décennie précédente. Sur la même période, Potapov
et al. (2012) rapportent une déforestation annuelle de 0,22%, et de 0,25% pour la période 2005-2010, soit
une augmentation de 14% entre les 2 périodes. Sur l’ensemble de la période 2000 – 2010, Potapov et al.
1

(2012) rapportent une déforestation annuelle de 0,23% (soit 3 711,8 Kha). La même équipe de recherche
rapportera, l’année suivante, un taux de déforestation de 0,27% (soit 5 896,3 kha) pour la période 2000 –2012 (Hansen et al., 2013), laissant présager une accélération substantielle de la déforestation entre 2010et 2012. Enfin, dans sa 3ème communication nationale en 2015, la RDC a indiqué que le rythme de ladéforestation et de la dégradation des forêts s’est maintenu en dessous des moyennes mondiales, soit entre
0,2% et 0,3% sur les 20 dernières années, contre 0,6% de moyenne mondiale.
En 2015, Tyukavina et al. ont revu à la hausse les estimations publiées dans Hansen et al. (2013) et ont
rapporté une déforestation annuelle de l’ordre de 9 680 kha entre 2000 et 2012 (soit 65% d’augmentation).
Cette augmentation importante est résultante d’un basculement d’ordre méthodologique de l’état de l’art
relatif au suivi de la déforestation par satellite suite à l’introduction des bonnes pratiques décrites dans
Olofsson et al. (2013). Ce changement ne remet pas fondamentalement en cause la position de la RDC par
rapport à celle des autres pays quant au taux de déforestation relativement bas, mais permet de corriger unbiais dans l’estimation des surfaces concernées par la déforestation. À l’échelle de l’Afrique Tropicale
Humide, Tyukavina et al. (2015) montrent par exemple que la déforestation est près de deux fois supérieure(+92%) aux estimations publiées deux années plus tôt dans Hansen et al. (2013).
Les différentes estimations de la déforestation en RDC durant les dernières décennies positionnent donc lepays comme un pays à couvert forestier important et à déforestation croissante. Cette évolution pointe vers
un risque de glissement du pays dans la courbe de transition forestière, ce qui se traduirait par une
accélération très forte des dynamiques de perte de couverture forestière dans les années à venir, à l’image
d’autres pays tropicaux (Figure 1-1).

Figure 1-1 : Courbe de transition forestière – Adaptée de Conrad (2007) (Plan d’Investissement REDD+ RDC, 2015).

2

A l’instar de nombreux pays d’Afrique, la RDC vise à devenir un pays émergent à l’horizon 2030. Un enjeu
majeur pour le pays dans les années à venir sera ainsi de réussir à capitaliser sur son gigantesque capitaléconomique et humain tout en minimisant l’impact de ce développement sur les forêts. C’est donc à justetitre que le pays renseigne dans son plan d’investissement REDD+ pour la période 2015-2020, que la RDC
souhaite faire de la REDD+ un levier important de son engagement vers un itinéraire de développement
vert, sobre en carbone, alliant efficacité économique, durabilité et intégrité environnementale, équité sociale
et progrès humain.

1.2 Objectifs de la soumission du NERF
La RDC étant un pays à couvert forestier important et ayant eu des taux de déforestation historiquementbas mais en croissance au fil des dernières décennies, les efforts consentis à la réduction des émissions
pourraient être difficilement notables, surtout au vu des ambitions de développement économique du pays,
du maintien de la croissance démographique à l’horizon 2050 et des investissements en moyens decommunication visant à désenclaver le territoire. Ainsi, la soumission du NERF de la RDC poursuit desobjectifs plus larges décrits ci-après.
1.

Permettre la sollicitation de paiements basés sur les résultats

La RDC a décidé de soumettre ce NERF sur une base volontaire et en suivant les lignes directrices duGIEC, dans le but d’être dotée d’un repère pour mesurer les performances du pays dans la réduction desémissions de Gaz à Effet de Serre (GES) issues du secteur forestier. Dans la mesure où des résultats seraientatteints, l’un des objectifs de cette soumission est de pouvoir notifier des réductions d’émissions en vue demobiliser des paiements basés sur les résultats, mesure incitative ultime de l’initiative REDD+.
2.

Mobiliser des financements pour infléchir la tendance de la déforestation

Les analyses quantitatives entreprises pour la construction du NERF viennent compléter les études sur les
moteurs de la déforestation et permettent ainsi de mieux apprécier les efforts d’investissements qui doiventêtre réalisés afin d’éviter que la RDC ne s’engage sur la voie typique des pays forestiers en quête dedéveloppement économique. Les fonds mobilisés devront permettre de renforcer l’opérationnalisation dela stratégie-cadre nationale REDD+ et de son plan d’investissement, afin d’accroitre la capacité financièredu pays pour la mise en œuvre des mesures d’atténuation et d’adaptation au changement climatique.
3.

Poursuivre les efforts du pays dans la lutte contre le changement climatique

Pays pionnier du processus REDD+ sous la CCNUCC, la RDC se devait de présenter son NERF dans unevolonté de transparence vis-à-vis de la communauté internationale. Aussi, la RDC ne pouvait reporter
davantage cette soumission, notamment afin d’initier un dialogue avec la communauté internationale autourde sa Contribution Déterminée Nationale (NDC) et des investissements requis pour sa réalisation.

1.3 Processus d’élaboration et partenaires
Les travaux relatifs à la construction du NERF ont été conduits par le biais d’une série de consultations
techniques et stratégiques pilotées par le Ministère de l’Environnement et Développement Durable(MEDD) de la RDC, à travers ses Directions de Développement Durable (DDD) et d’Inventaires etd’Aménagements Forestiers (DIAF). Ces consultations ont rassemblé différents profils d’acteurs
3intervenant dans le secteur forestier de la RDC et réunis dans le cadre d’une Plateforme Technique deConcertation (PTC).
La PTC est chargée d’accompagner la mise en œuvre opérationnelle du Système National de Surveillance
des Forêts (SNSF) de la RDC ainsi que du suivi du processus de soumission du NERF à la CCNUCC. La
PTC assure ainsi un rôle de coordination des concertations entre les parties prenantes, pour assurer
l’harmonisation méthodologique, le suivi et l’évaluation des politiques, des interventions et des activités
dans le cadre de la mise en œuvre du SNSF.
La PTC est composée des délégués de la DDD, de la DIAF et des représentants des différents partenaires
techniques du MEDD dont notamment l’Organisation des Nations Unies pour l’Alimentation etl’Agriculture (FAO), l’Agence Japonaise pour la Coopération Internationale à travers l’Association
Japonaise pour la Technologie Forestière (JICA/JAFTA) et la Société de Conservation de la Faune Sauvage(WCS). Les autres parties prenantes à la PTC sont constituées de différents partenaires techniques du
MEDD, des porteurs de projets REDD+, ainsi que des représentants des universités et des centres derecherche.

1.4 Chronologie de la construction du NERF
La RDC a été parmi les premiers pays, au sein de la Coalition pour les pays à forêt tropicale (Rainforest
Coalition), à porter la cause de la REDD+ dans le contexte de la CCNUCC, créant ainsi un cadre global
pour la REDD+. Au niveau national, ceci s’est traduit par une initiation des travaux sur les différentes
phases de la REDD+ dès 2008. Avant même la conclusion des négociations à Cancun et à Varsovie
définissant finalement les termes de la REDD+, la RDC avait déjà initié les travaux sur la phase
préparatoire. Un décret signé en 2009 a créé les structures techniques de coordination de la REDD+, dont
la Coordination Nationale REDD+ (CN-REDD) sous l’égide du Ministère de l’Environnement. C’est ainsi
que le Readiness Preparation Proposal (R-PP) a été finalisé et adopté en 2010 et a permis à la RDC dedémarrer son travail d’analyse sur les moteurs de la déforestation, d’identifier les acteurs clé impactant laforêt, d’entreprendre un effort national de sensibilisation sur les questions de la forêt et de la REDD, etsurtout d’initier la préparation de la construction d’un NERF.
La finalisation de ce NERF national en 2018, alors que 26 soumissions de pays ont déjà été transmises à la
CCNUCC, est la conséquence logique de l’immensité du territoire national, de la multiplicité d’approchesde construction des NERF sous-nationaux (Annexes 5 et 6), de la nécessité d’un renforcement des capacitésau niveau national et de l’approche de consultations d’évaluation itératives des différentes méthodologies
de construction du NERF, ainsi que du désir d’incorporer au mieux les point clés soulevés par lesévaluations techniques des pays ayant déjà soumis leurs NERF.

1.5 Structure du document de soumission du NERF de la RDC
Le document NERF de la RDC est organisé autour de l’estimation des émissions historiques de ladéforestation. La suite du présent document de soumission est structurée en 10 chapitres y inclus
l’Introduction.
Le Chapitre 2 retrace le processus REDD+ en RDC, son historique et établit les liens entre la stratégie
nationale REDD+ et le NERF.
4

Le Chapitre 3 est consacré aux définitions, notamment celles de la forêt et des activités REDD+ mises enrelation avec les catégories de changement d’affectation des terres du GIEC.
Le Chapitre 4 décrit et présente l’échelle et la portée du NERF, y compris la justification des différents
réservoirs retenus ainsi que les moteurs de la déforestation.
Le Chapitre 5 présente et justifie le choix de la période de référence du NERF et en précise la période devalidité.
Le Chapitre 6 détaille la construction des données d’activités, des erreurs y relatives ainsi que les résultats
obtenus, tandis que le Chapitre 7 en est la contrepartie en ce qui concerne les valeurs de biomasse et desfacteurs d’émissions utilisés.
Les Chapitres 8 et 9 sont respectivement consacrés à la quantification du NERF et des incertitudes yafférentes, ainsi qu’à son extrapolation durant la période de validité du NERF.
Le Chapitre 10 présente le plan d’amélioration du NERF.
Enfin, les Annexes au document de soumission du NERF sont présentées en fin de document.

5

2 EFFORTS REDD+ AU NIVEAU NATIONALET DÉFORESTATION
2.1 Contexte de la REDD+ en RDC
Reconnaissant son potentiel à contribuer aux efforts globaux de lutte contre le changement climatique, la
RDC a été parmi les premiers pays, au sein de la Coalition pour les pays à forêt tropicale (Rainforest
Coalition), à porter la cause de la REDD+ dans le contexte de la Convention Cadre sur le Changement
Climatique, créant ainsi un cadre global pour la REDD+. Au niveau national, ceci s’est traduit par une
initiation des travaux sur les différentes phases de la REDD+ dès 2009, avec l’adhésion de la RDC aux
programmes ONU-REDD et Forest Carbon Partnership Forum (FCPF) de la Banque Mondiale. Avantmême la conclusion des négociations à Cancun et à Varsovie définissant finalement les termes de la
REDD+, la RDC avait initié les travaux sur la phase préparatoire.
La RDC s’est distinguée par son approche pionnière et, comme tout pays pionnier, a fait face auxtâtonnements et ajustements requis par l’exploration. Pour encadrer ce travail, la RDC s’est tout d’abord
dotée d’un cadre institutionnel établit par le décret de 2009 portant sur la création des structures techniquesde coordination de la REDD+, dont la Coordination Nationale REDD+ (CN-REDD) sous l’égide duMinistère de l’Environnement et Développement Durable (MEDD). S’en sont suivis la préparation dedifférents documents cadres évoluant au gré des négociations sous la CNUCC qui définissaient de manière
plus précise les requis permettant aux pays engagés dans la REDD d’évoluer vers les Paiements Basés surles Résultats, mesure incitative ultime de la REDD+.
C’est ainsi que le Readiness Preparation Proposal (R-PP), cadre programmatique commun du Programme
ONU-REDD et du FCPF, a été finalisé et adopté par les assemblées de ces programmes en 2010. Ce cadre,
précédant les accords de Cancun et le Cadre de Varsovie, a permis à la RDC de démarrer son travaild’analyse sur les moteurs de la déforestation, d’identifier les acteurs clé impactant la forêt, et surtout
d’entreprendre un effort national de sensibilisation sur les questions de la forêt et de la REDD. Dans lecadre des appuis à la phase de préparation (connue comme la Phase 1 de la REDD+), ces deux initiatives
ont également appuyé la RDC dans la mise en place de son Système National de Surveillance des Forêts.
Le diagnostic initial de cette composante d’appui reconnait le faible niveau d’organisation et de capacités,la tendance à l’expropriation des données et d’informations cartographiques vers des partenaires ex-situ, lemanque de disponibilité d’informations et de données cohérentes à une échelle permettant une analyse
robuste, la nécessité de renforcer les capacités propres de la RDC avant de pouvoir prétendre à la mise enplace d’un SNSF, et la préparation d’un NERF. C’est ainsi que les deux programmes, à travers l’appui
technique de la FAO, et en complémentarité avec d’autres partenaires tels que la JICA, se sont investis dansla tâche de renforcer la DIAF, misant ainsi sur une structure pérenne de l’administration pouvant porter à
terme le SNSF sans appui significatif des Partenaires Techniques et Financiers.

62.2 Moteurs de la déforestation en RDC
La RDC, à travers sa stratégie-cadre nationale REDD+ adoptée en Conseil des Ministres en 2012, soutientqu’un consensus national a été trouvé depuis 2012 sur les causes de la déforestation et de la dégradation
forestière au niveau national (MECNT, 2012). Ce consensus est l’aboutissement d’une série d’études
qualitatives (GTCR, 2011, 2012 ; PNUE, 2011) et quantitatives (Defourny et al., 2010) et de consultations
variées diligentées par la Coordination Nationale REDD+ de la RDC. Ainsi, les principales causes directes
identifiées sont par ordre d’importance au niveau national : (1) l’agriculture itinérante sur brûlis, (2)l’exploitation artisanale du bois, (3) l’exploitation industrielle du bois, (4) la carbonisation, le boisénergie/bois de chauffe, (5) l’exploitation minière et (6) les feux de brousse. Ces causes sont illégales,
légales ou juste non-règlementées, pratiquées par les populations locales pour subvenir à leurs besoins
alimentaires et/ou monétaires et sont parfois pratiquées à grande échelle et/ou à grande intensité. Les causes
sous-jacentes identifiées sont quant à elles : (1) la croissance démographique, (2) les aspects institutionnels(décisions politiques, mauvaise gestion, guerres civiles, etc.), (3) le développement des infrastructures etl’urbanisation ainsi que (4) les aspects économiques tels que le chômage, la pauvreté, etc.

Figure 2-1 : Causes directes et indirectes de la perte de couverture forestière en RDC (Adapté de Geist et Lambin,
2002).

Les causes sous-jacentes ou moteurs indirects ne peuvent être minimisés, particulièrement au vu de leureffet multiplicateur sur les causes directes de la déforestation. En effet, avec un taux de fertilité soutenu àplus de 6 enfants/femme, la RDC accuse un des taux de croissance démographique parmi les plus élevés aumonde et qui ne donne pas de signe d’inflexion. Il s’en suit que la population de la RDC double quasimenttous les 20 ans, avec toutes les conséquences que cela représente en termes de demande pour le bois dechauffe, l’agriculture et l’expansion des zones urbaines. Pays majoritairement rural, il n’en reste pas moins7que la croissance de la population en zones urbaines est de 6%/an, à comparer avec 3% par an en zones
rurales. Ce différentiel de croissance de la population entre zone urbaine et rurale entraine un impact
important sur la forêt. En effet, le « makala » ou bois de chauffe est principalement produit afin d’alimenterles villes, alors que les populations rurales utilisent d’abord le bois mort et autres ressources disponibles dela forêt avant de s’orienter vers le charbonnage. Cette pression de la population urbaine sur les activités deproduction de bois et de produits agricoles est amplifiée par le développement de l’infrastructure et desmoyens de transports. En effet, avec l’ouverture et la réhabilitation des axes routiers, les forêts en bords deroutes sont ainsi désenclavées et deviennent ainsi plus exposées et vulnérables à l’exploitation. Les moyens
de locomotion aidant, l’accès aux marchés principalement urbains est amélioré et enclenche une dynamiquesoutenue de dégradation forestière suivie de la déforestation. Finalement, l’étendue du territoire et les
structures de gouvernance pas assez efficaces créent un vide légal et institutionnel qui facilite l’exploitation
dérégulée des espaces forestiers.
L’étude quantitative (Defourny et al., 2010) n’établit aucune corrélation entre la déforestation et la présence
de concessions forestières tandis que les études qualitatives (GTCR, 2011, 2012 ; PNUE, 2011) fontapparaître l’exploitation industrielle du bois comme cause relativement importante de la déforestation
observée dans les provinces forestières du pays. Defourny et al. (2010) souligne enfin que les concessions
forestières ont un impact indirect potentiel par la construction et l’entretien d’infrastructures de transport
permettant l’ouverture et la colonisation de nouveaux espaces forestiers.
Globalement, les résultats de ces différentes études montrent très clairement l’importance des activités
pratiquées par les populations rurales ayant des effets sur la déforestation, ce qui est confirmé par lesvariables explicatives identifiées dans l’étude quantitative (Defourny et al., 2010). Un contexte économiquedifficile et un cadre institutionnel faible favorisent ces activités. A l’échelle sous-nationale, les travaux
montrent une forte variabilité des causes directes et sous-jacentes de la déforestation. Seule l’agriculture
itinérante sur brûlis semble être une cause répandue sur l’ensemble du territoire, et dans une moindre mesure
le bois énergie (dont le charbon) et l’exploitation artisanale du bois.

2.3 Prospectives de la REDD+ en RDC
En parallèle à ces travaux techniques, la RDC s’est engagée dans la préparation de sa stratégie nationale
REDD+ dès lors que ce cadre a été anticipé dans le contexte de la CNUCC. C’est ainsi que les études surles moteurs de la déforestation ont permis l’émergence d’un consensus national sur les causes directes etindirectes de la déforestation telles que détaillées au § 2.2 ci-dessus. Cette stratégie nationale, adoptée en2012 en Conseil des Ministres, se base sur ce consensus pour prioriser 7 secteurs principaux dont les8réformes devraient permettre d’en réduire les impacts destructeurs sur la forêt. Ceux-ci sont notamment :(i) l’agriculture ; (ii) l’énergie ; (iii) la gestion forestière ; (iv) l’aménagement des territoires ; (v) le foncier ;(vi) la démographie et (vii) la gouvernance. La stratégie nationale vise donc à adresser tant les moteurs
directs que les moteurs indirects de la déforestation, et représente en tant que telle une stratégie dedéveloppement du pays tenant compte de son atout forestier. Les secteurs sélectionnés sont en effet le miroir
des moteurs arrêtés de manière consensuelle et influencent l’affectation des financements. L’objectif global
de la stratégie nationale est de stabiliser le couvert forestier à
63,5% du territoire national et d’atteindre une perte forestière
nette nulle à l’horizon 2030. Partant d’une couverture forestièred’environ 67% en 2000, la RDC anticipe donc d’accuser une
certaine perte du couvert forestier d’ici 2030. Ceci est le défi
auquel font face tous les pays à couvert forestier important et à
faible déforestation historique ; il ne s’agit donc pas de stopper
net la courbe de déforestation mais plutôt de l’infléchir.
Avec l’adoption de la stratégie nationale et en anticipation àl’émergence du Fonds Vert pour le Climat, instrument financier
de la CNUCC, la RDC a établi en 2012 un Fonds National
REDD+ (FONAREDD), outil financier de la stratégie nationale. Cette action constitue une innovation
importante dans la structuration institutionnelle de la REDD+ au niveau mondial, en ce que le Fonds estétablit sous la co-tutelle du Ministère des Finances et du Ministère de l’Environnement. Ceci signale aumonde que la RDC ne considère pas la REDD+ comme étant une initiative climatique marginale, mais laplace au cœur de ses choix de développement et s’engage donc résolument dans les réformes et la mise enœuvre des politiques et mesures nécessaires à la stabilisation de son couvert forestier à 63,5 % du territoire
national à l’horizon 2030. En plaçant la REDD au cœur d’un des Ministères de Souveraineté, la RDC
s’engage donc non seulement à mobiliser et affecter les financements aux secteurs porteurs de changement,
mais également, à terme, à y affecter ses propres ressources budgétaires. Le FONAREDD a pour objectifs
spécifiques de :a) Mobiliser les sources de financement nécessaires à l’atteinte des objectifs nationaux de la
REDD+ et au renforcement du leadership de la RDC dans ce domaine ;b) Financer les plans d’investissement au travers des programmes d’envergure et des programmes
REDD+ qui y seront associés ;c) Financer l’accompagnement des réformes nécessaires et la promotion du dialogue des politiques
associées au processus REDD+ ;d) Se doter d’un cadre de gestion basée sur les résultats et appuyer le développement desinstruments nationaux capables de mesurer, notifier, et vérifier de façon continue et transparente
les résultats des investissements financés par le Fonds conformément aux standards et directives dela CCNUCC ;e) Accroître les capacités de coordination du Gouvernement pour une mise en œuvre rapide,cohérente et efficace de la Stratégie et plans d’investissement REDD.
Alors que le consensus émerge globalement sur les chevauchements entre les différentes phases de la
REDD+ et leur non-linéarité, la RDC expérimente ceci concrètement. En effet, alors que la Stratégie
9Nationale REDD+ est déclinée en un premier plan puis second plan d’investissement en 2013 et 2015
respectivement, la CN-REDD continue en parallèle son travail sur les éléments du cadre de Varsovie et duFonds Carbone. En particulier, un élément clé – le SESA – est validé en 2015, qui reprend tant les normesde la Banque Mondiale que les sauvegardes de Cancun contextualisées à la RDC. Ceci constitue un élément
clé, sécurisant les aspects sociaux et environnementaux de tous les investissements dans la REDD+ et est
d’autant plus nécessaire avec le démarrage des investissements. En effet, le Plan d’Investissement sur laForêt – PIF – soumis au Fonds d’Investissement Climat (CIF) a démarré ses activités en 2015.
En Septembre 2015, la RDC a rejoint l’Initiative CAFI (Central Africa Forest Initiative) et a vu son pland’investissement validé pour sa mise en œuvre par une capitalisation du FONAREDD en juin 2016. Ceci
marque le démarrage des grands investissements visant les moteurs de la déforestation et ayant pour but
d’infléchir la courbe de déforestation. L’année 2015 constitue ainsi le début de la phase de mise en œuvre
de la REDD+, communément appelée phase 2 de la REDD+.
De fait, les choix et arbitrages sur les priorités tant sectorielles que géographiques ont été arrêtés sur la basedes études quantitatives, qualitatives et territoriales des moteurs de la déforestation. Parmi les 26 nouvelles
provinces, celles récipiendaires en priorité des investissements et ciblées par le plan d’investissement sontle plus touchées par la déforestation, telles la Tshopo, Bas Uele, Mai Ndombe, Sud Ubangi, Mongala, tel
qu’illustré ci-dessous (Figure 2-2).

Figure 2-2:Points chauds de la déforestation au niveau national (Plan d’Investissement REDD+ RDC, 2015).

En effet, le plan d’investissement ambitionne de gérer le front de déforestation afin de permettre le maintien
des forêts du centre, moins affectées par les impacts et influences humaines. Par ailleurs, ce même pland’investissement hiérarchise les piliers d’intervention sectoriels selon la prévalence tant quantitativeactuelle que potentielle sur la forêt. De ce fait, les investissements envisagés pour le secteur agricole
10représentent près de la moitié du budget estimatif global du plan d’investissement, et ceci en raison de la
prépondérance de ce secteur (i) sur tout le territoire national et (ii) en terme de son expansion future au vu
de la croissance démographique. Par ailleurs, des réformes sectorielles dites habilitantes sont également
soutenues par la première phase d’investissement, dont notamment la réforme de l’aménagement desterritoires et la réforme sur le foncier.
La RDC n’a en effet jamais été dotée de Schéma National d’Aménagement des Territoires or une des raisonsprincipales de la déforestation est souvent attribuée au manque de clarté dans l’affectation des terres. Un
grand chantier de cette réforme a été initié en 2015 sous l’égide du Président de la République enaccompagnement à la Vision 2030, qui vise la mise en place et la valorisation de grands ensembles socioéconomiques, de zones de développement agricole, industriel etc. Conscient du danger que poserait un telplan si les attributs forestiers étaient marginalisés, le plan d’investissement affecte un financement àl’accompagnement de cette réforme de manière à l’orienter vers une meilleure prise en compte de l’espace
forestier et vers une affectation des terres qui permette la réalisation de l’objectif de la stratégie nationalede maintien du couvert forestier à 63,5% à l’horizon 2030.
Il en va de même pour l’accompagnement de la réforme foncière, visant non seulement à sécuriser le foncier
forestier mais à le faire en respectant les sauvegardes de la REDD+, notamment en ce qui concerne lesdroits des peuples autochtones et des communautés dépendantes de la forêt. Il s’agit donc là d’orienter desréformes en cours en cohérence avec les engagements, normes et sauvegardes de la REDD+.
Sans appui externe et sans investissements significatifs, les causes de la déforestation vont très
probablement évoluer selon un scénario de type business-as-usual au-delà de la période de référence(Kibambe Lubamba, 2013). En effet, la principale cause sous-jacente de la déforestation qu’est la croissancedémographique (Plan d’Investissement, 2015) va se maintenir à un taux moyen situé entre 3 et 4%, tandis
que la distribution spatiale de la population sera fonction des infrastructures routières et de l’accessibilité
aux grandes villes. De même, la seconde cause sous-jacente de la déforestation relative aux aspects
institutionnels liés aux décisions politiques, à la gouvernance et à la politique de gestion durable desécosystèmes forestiers, va très probablement se maintenir dans le cadre observé durant la période deréférence car les orientations politiques majeures au niveau national ne prenne pas encore suffisamment encompte la gouvernance forestière. Aussi, les autres causes sous-jacentes de la déforestation que sont les
infrastructures et l’urbanisation ainsi que les aspects économiques (crise économique, chômage, pauvreté,etc.) évolueront très probablement selon la tendance observée durant la période de référence, car les signaux
de relance économique couplée à une politique solide de lutte contre le chômage et la pauvreté demeurent
faibles à l’échelle nationale.
Tel qu’indiqué ultérieurement, l’année 2015 constitue la transition vers la phase d’investissement etl’initiation de la mise en œuvre des grandes initiatives et appuis nécessaires en vue d’adresser les moteursde la déforestation. Toutefois, les impacts de ces investissements ne sont ressentis qu’avec un temps delatence. En effet, les changements de comportements ainsi que les effets des politiques sectorielles, desréformes légales et institutionnelles nécessaires pour freiner les impacts des moteurs de la déforestation nese traduiront en impacts positifs sur la ressource forestière que quelques années après leur initiation, leurconceptualisation, puis leur mise en œuvre.
En définitive, durant la période de référence, la RDC a primordialement investi dans les études fondatrices
de la REDD+, dans le renforcement des capacités et dans la préparation des documents cadres permettantd’orienter les investissements et d’en quantifier les impacts. Seules quelques initiatives à moindre échelle11

de nature à piloter les activités de la REDD+ ont été entreprises lors de cette période. Etant donné qu’il n’ya pas eu durant la période de référence des politiques sectorielles mises en œuvre pour adresser de manière
ciblée les moteurs directs et sous-jacents de la déforestation, il est attendu que durant la période de validité
du NERF, ces derniers puissent se poursuivre à un rythme sensiblement identique à celui observé durant lapériode de référence, en l’absence d’interventions spécifiques.

2.4 Initiatives nationales de construction des données d’activités et desfacteurs d’émissions
2.4.1 Projet DIAF-JICA Forêts
Dans le cadre de la mise en œuvre de la REDD+, le Japon a signé en 2011 un accord avec la RDC à travers
le Ministère de l’Environnement et Développement Durable, pour la mise en place du Projet deRenforcement du Système National de Suivi des Ressources Forestières pour la Promotion de la Gestion
Durable des Forêts et REDD+ en République Démocratique du Congo. Ce projet, dénommé «projet DIAFJICA Forêts», a pour objectif d’assurer le suivi des ressources forestières suivant le plan d’opération duSystème d’Inventaire des Ressources Forestières Nationales. Le projet DIAF-JICA Forêts est décrit enAnnexe 4.

2.4.2 Programme de réduction des émissions du Maï-Ndombe
Le Gouvernement de la RDC a conçu un Programme de Réduction d’Émissions (PRE) dans la Province deMaï-Ndombe pour mettre en œuvre sa stratégie REDD+ au niveau juridictionnel. L’ambition du PRE est
de mettre en œuvre un modèle de développement vert au niveau provincial offrant des alternatives à ladéforestation et octroyant des primes à la performance afin d'atténuer le changement climatique, de réduire
la pauvreté, de gérer les ressources naturelles de manière durable et de protéger la biodiversité. Le
programme est conçu pour mobiliser différentes sources de financement afin d’intensifier les activités
pilotes et soutenir le passage à une dynamique de planification d'occupation des sols à grande échelle. Le
PRE du Maï-Ndombe est décrit en Annexe 6.

2.4.3 Projet de cartographie de la biomasse forestière par LiDAR aéroporté (Carbon Map
and Model)
Le projet « Carbon Map and Model » (CM&M) a été développé par le World Wildlife Fund for Nature(WWF), avec le soutien de l’Initiative Internationale pour le Climat (IKI) du Ministère Fédéral Allemandde l’Environnement, de la Protection de la Nature, de la Construction et de la Sûreté Nucléaire (BMUB), laBanque Allemande de Développement (KfW), en collaboration avec le Ministère de l'Environnement et duDéveloppement durable de la RDC, l’Université de Californie à Los Angeles (UCLA) et d'autres partenaires
nationaux et internationaux (SMC, OSFAC, GFA). CM&M a pour objectif de produire une carte de labiomasse forestière nationale à l’aide d’un système laser aéroporté (Light Detection And Ranging, LiDAR)
et de quantifier les stocks de carbone forestier afin d’appuyer le programme REDD+ de la RDC. Le projet
CM&M est décrit en Annexe 7.

12

3 DÉFINITIONS
3.1 Définition de la forêt
La RDC définit la forêt comme l’ensemble des terres occupant une superficie de plus de 0,5 hectares, avec
des arbres atteignant une hauteur supérieure ou égale à trois mètres, avec un couvert arboré supérieur ouégal à 30%, ou avec des arbres capables d’atteindre ces seuils in situ (Arrêté Ministériel
5094/CAB/MIN/ECN-T/JEB/08 du 22 Octobre 2008).
Cette définition officielle de la forêt a été considérée tout au long du développement du NERF, même si
l’opérationnalisation de certains critères mène à des écarts entre définitions officielle et opérationnelle (voir
Section 3.2). La définition officielle est aussi celle retenue dans le cadre de l’Inventaire des Gaz à Effet deSerre (IGES).
La définition officielle de la forêt en RDC, basée sur l’occupation du sol, est complétée par les définitions
incluses dans le Guide de Stratification Forestière de la RDC (SPIAF, 2007) qui se rapportent à l’utilisation
du sol, notamment en ce qui concerne les plantations agricoles pérennes. Dans la mesure où les plantations
de cacao et d’hévéa satisfont aux trois critères de la définition officielle de la forêt (superficie, hauteur
potentielle et couverture de la canopée), celles-ci sont considérées dans ce NERF comme des terres
forestières plantées. Les plantations d’acacia, développées en RDC à des fins d’agroforesterie, derégénération forestière, de puits de carbone dans la perspective de paiement pour les services
environnementaux et d’apport énergétique pour les ménages sous forme de charbon de bois, etc. (Nsombo,
2016 ; Kachaka, 2014 ; Dubiez, Louppe et Lazilliere, 2013 ; Biloso, 2008), sont aussi considérées commedes terres forestières plantées. A l’inverse, les plantations de palmier à huile, sur base des critèresd’utilisation du sol, ne sont pas considérées comme des terres forestières plantées.
Afin d’être plus cohérent avec les lignes directrices contenues dans GIEC (2006), la RDC se propose àl’avenir d’établir une distinction entre les plantations agricoles pérennes pouvant être considérées commeforêt et les terres forestières, tel qu’indiqué dans le plan d’amélioration du NERF (Chapitre 10).
Le NERF de la RDC concerne uniquement les forêts naturelles. En effet, les forêts plantées, essentiellementd’acacias, ne couvrent qu’une étendue totale de l’ordre de 32 000 ha1, soit environ 0,01% de l’ensemble duterritoire national. Les plantations agricoles industrielles entrant dans la catégorie des « terres forestières »,dont 23 sont abandonnées et 9 seulement demeurent encore actives, ne représentent aussi qu’une infime
superficie du territoire national (9 688 ha2, soit moins de 0,01%). Ainsi, les terres forestières plantées en
RDC contribuent de manière insignifiante au bilan des gaz à effet de serre au niveau national.
La définition de la forêt en RDC converge sur certains points avec celle retenue dans le cadre de l’évaluation
des ressources forestières mondiales (FRA, 2015). En effet, comme pour la RDC, la définition de la forêt

1

Parc des Virunga, Sud Kivu, Projet WWF Ecomakala (5 746 ha) ; Gungu, Kikwit, Fondation Hans Seidel/EU ( 5 000ha) ; Plateau des Bateke, Novacel - Ibi village (8 000 ha) ; Plateau des Bateke, CADIM/UE (5 500 ha) ; Bikoro, Equateur,
PNUD/FEM (44 ha) ; Plateau des Bateke, Mampu, CIFOR (8 000 ha).
2
http://cod-data.forest-atlas.org
13selon FRA (2015) est basée sur l’occupation du sol, notamment en ce qui concerne le critère de superficie(0,5 ha). Les critères d’utilisation du sol tels que l’inclusion des plantations forestières (typiquement
l’hévéa), des zones intertidales couvertes de mangroves, des terres couvertes d’arbres régénérés qui
atteignent ou sont capables d’atteindre les seuils prescrits dans la définition, etc. sont d’autres éléments deconvergence entre les deux définitions.
La définition de la forêt pour la RDC est cependant plus restrictive en ce qui concerne la couverture
forestière (30% vs. 10%), ce qui a un impact important sur l’estimation des superficies forestières, et moins
restrictive en ce qui concerne la hauteur des arbres (3 m vs. 5 m). Ce dernier critère est cependant moins
déterminant car la taille potentielle à maturité de 3 m est probablement rencontrée dans toutes les formations
forestières de la RDC, à l’exception de quelques savanes arbustives 3.
Dans sa communication nationale initiale sur les changements climatiques en 2000, la RDC ne fait pas
mention d’une définition spécifique pour les terres forestières et s’aligne sur la définition et la description
des forêts du pays faite par la FAO dans le cadre de l’évaluation des ressources forestières mondiales. Pourla seconde communication nationale à la Convention-Cadre sur le Changement Climatique en 2009 ainsi
que la suivante en 2015, les statistiques forestières nationales ont été dérivées par télédétection en accord
avec la définition officielle de la forêt en RDC énoncée ci-dessus.

3.2 Opérationnalisation de la définition de la forêt pour l’estimation desdonnées d’activités et des facteurs d’émissions
Il existe cependant un écart entre la définition officielle de la forêt et la définition opérationnelle de celleci pour la construction des données d’activités (Section 6) et des facteurs d’émissions (Section 7) dans lecadre du NERF.
En effet, la superficie forestière considérée de manière opérationnelle pour le calcul des données d’activités
est de 0,09 ha (soit la taille d’un pixel Landsat), car cette superficie correspond à l’échelle à laquelle leschangements du couvert forestier sont détectés sur les images satellites Landat utilisées par l’algorithmedécrit en Section 6.4. De même, c’est à cette échelle que sont évalués les échantillons de référence (tailled’un pixel Landsat) pour l’estimation des superficies de forêt stable, non forêt stable et déforestation(Section 6). Ce choix de superficie forestière implique qu’il existe donc un écart entre la superficie officiellede la forêt (0,5 ha) et la superficie opérationnelle de la forêt (0,09 ha). Cependant, le pays a pris l’option decette superficie opérationnelle dans le but de réduire, in fine, les erreurs d’estimation des données d’activités
et, dès lors, améliorer la précision du NERF.
La définition opérationnelle adoptée permet en outre de suivre la dynamique forestière à une échelle spatiale
plus proche de celle des principaux moteurs directs de la déforestation en RDC (Section 2.2). La définition
opérationnelle de la forêt se révèle ainsi plus pertinente pour le suivi de l’évolution de la couverture
forestière dans le cadre des efforts du pays pour la gestion durable des forêts.

3

Illustration des choix des critères de l’UNFCCC pour la définition de la forêt pour la République Démocratique duCongo sur base d’une carte de végétation de l’Afrique Centrale, Université catholique de Louvain – Earth and Life
Institute – Environmental Sciences, Novembre 2011.
14

Le critère de hauteur des arbres n’a pas été explicitement pris en compte pour la construction des donnéesd’activités et des facteurs d’émissions dans le cadre du NERF, car il est attendu que la taille potentielle àmaturité de 3 m est probablement rencontrée dans toutes les formations forestières de la RDC 4.
Le critère du type d’occupation du sol a quant à lui été respecté dans l’opérationnalisation de la définition
de la forêt pour l’estimation des données d’activités et des facteurs d’émissions dans le cadre du NERF. En
effet, la détermination de l’occupation du sol est obtenue par le biais d’un protocole d’interprétation décrit
brièvement au point 6.6.3 et détaillé en Annexe 1, permettant de distinguer sans ambigüité les terres
forestières des terres non forestières, selon la stratification nationale de la RDC (Section 3.3.1).
Enfin, pour distinguer les terres forestières des terres non-forestières lors de l’interprétation des échantillonsde référence (voir Section 6 pour le protocole d’interprétation), un critère de couverture de canopée del’ordre de 50% a été utilisé, du fait de son caractère pratique. Il n’est en effet pas aisé pour les opérateursde déterminer avec précision une couverture de canopée de 30% (comparativement à 50%) lors del’interprétation visuelle des échantillons de référence.

3.3 Description des catégories d’utilisation des terres et des strates forestières
nationales
3.3.1 Catégories d’utilisation des terres
Pour collecter les données sur les superficies forestières et classer les terres, le Guide des Bonnes Pratiques
du Groupe Intergouvernemental des Experts pour le Climat liées aux activités du secteur de l’utilisation desterres, changement d’affectation des terres et foresterie (GIEC, 2006) fait une série de recommandations
aux pays, notamment celle de classer les terres en six grandes catégories pour faciliter la préparation desinventaires de gaz à effet de serre. Ces catégories sont : les Terres Forestières (TF), Les Terres Cultivées(TC), les Prairies (P), les Terres Humides (TH), les Établissements humains (ET) et les Autres Terres (AT).
Le GIEC précise aussi que les terres peuvent être classées en fonction de la classification adoptée par chaquepays en tenant compte des grandes catégories définies.
La RDC a adopté l’approche 2 (GIEC, 2006) pour la représentation cohérente des terres. Les types
d’occupation des terres ont été stratifiées sur la base de critères biophysiques et écologiques afin de créer
des unités spatiales relativement homogènes pour l’estimation des émissions de gaz à effet de serre. En
particulier, les émissions de CO2 relatives aux conversions des TF en terres non forestières, c.-à-d. ladéforestation, ont été considérées.
L’ensemble de la déforestation observée au niveau national est considérée comme étant d’origine
anthropique et la RDC ne distingue pas de manière systématique les terres gérées des terres non gérées.
Cette distinction sera considérée à l’avenir dans le cadre du système national de surveillance des forêts
congolaises.

4

Illustration des choix des critères de l’UNFCCC pour la définition de la forêt pour la République Démocratique duCongo sur base d’une carte de végétation de l’Afrique Centrale, Université catholique de Louvain – Earth and Life
Institute – Environmental Sciences, Novembre 2011.
15

La stratification nationale de la RDC comporte ainsi dix classes présentées dans le Tableau 3-1 ci-dessous,
avec leurs correspondances aux catégories d’affectation des terres du GIEC 2006. Les quatre premières
concernent les forêts naturelles (classe 1 à classe 4) et les autres concernent les terres non forestières (classe
5 à classe 10).
Tableau 3-1 : Stratification nationale de la RDC.
StrateCatégories d’affectation desterres du GIEC (2006)

1. Forêt dense humide sur terre ferme (FDHTF)
2. Forêt dense humide sur sol hydromorphe (FDHSH)
3. Forêt secondaire (FSc)Terres Forestières (TF)

4. Forêt sèche ou forêt claire (FSFC)
5. Savane

Prairies (P)

6. Culture Pérenne (CP)Terres Cultivées (TC)

7. Culture et régénération de culture abandonnée (CRCA)

Terres Cultivées (TC)

8. Zone d’eau

Terres Humides (TH)

9. Agglomération

Établissements (ET)

10. Autres terres

Autres terres (AT)Les différentes classes retenues pour la stratification nationale s’inspirent largement du Guide opérationnel
des Normes de stratification forestière de la RDC (SPIAF, 2007), mais également de l’article Verhegghen
et al. (2012) et du rapport du projet DIAF-JICA Forêts (2015). Elles sont décrites ci-dessous.

3.3.1.1 Forêt dense humide sur terre ferme (FDTF)
La classe nationale « Forêt dense humide sur terre ferme » regroupe les classes SPIAF (2007) suivantes :- Forêt Dense Humide semi-caducifoliée (DHC)- Forêt Dense Humide Sempervirente de basse et moyenne altitude (DHS)- Forêt Secondaire Adulte (SA)- Galeries forestières (FG)- Forêt de Montagne (DHM, DSM)
La forêt dense humide sur terre ferme est une forêt mature (« climacique »), généralement localisée dansles zones du climat pluvieux (≥ 1200 mm par an). Elle présente une structure verticale complexe (plusieurs
strates), une canopée souvent haute (comprise entre 30 - 50m) et fermée (dense). Le pool d’espèce qu’elle
contient est riche et hétérogène, à dominance sempervirente ou semi-décidue.

3.3.1.2 Forêt dense humide sur sol hydromorphe (FDHSH)
La classe nationale « Forêt dense humide sur sol hydromorphe» correspond à la classe SPIAF (2007) « Forêt
sur sol hydromorphe (FM) ». La végétation de cette classe possède des caractéristiques proches de celles
de la classe « forêt dense humide sur terre ferme » à l’exception de sa situation sur les sols inondés
périodiquement ou en permanence (≥ 4 mois par an) et de sa localisation aux alentours des grandes rivières,16

des fleuves et des lacs ; d’une canopée généralement moins haute (de 10 à 35 m) et un pool d’espècescaractéristiques des conditions anoxiques du sol.

3.3.1.3 Forêt secondaire (FSc)
La classe nationale « Forêt secondaire» correspond à la classe SPIAF (2007) «Forêt secondaire jeune(SJ) ». Cette forêt est issue aussi bien de la perturbation de la classe « Forêt dense humide» ou de l’évolution
naturelle de certaines strates, notamment « Régénération » et « Savane arborée ». La forêt secondaireprésente une hauteur de canopée hétérogène et pouvant atteindre 30 à 40 m selon l’âge du peuplement. Le
pool d’espèces présentes en canopée s’approche de celui d’une forêt dense semi-décidue, caractérisé pardes espèces héliophiles à croissance moyenne.

3.3.1.4 Forêt sèche ou forêt claire (FSFC)
La classe nationale « Forêt sèche ou forêt claire » regroupe les classes SPIAF (2007) suivantes :- Forêt claire (FC)- Forêt dense sèche de basse et moyenne altitude (DS)La « Forêt sèche ou forêt claire » comprend le stade climacique de la forêt en climat sec et sol sableux(classe SPIAF : DS). Elles sont des forêts adaptées à une alternance de saisons humides et sèches de plus
de quatre mois. Au stade climacique, cette forêt présente généralement deux strates verticales, un sous-bois
clair et une canopée pouvant atteindre 30 m. On retrouve dans cette forêt des espèces ligneuses
caractéristiques des climats secs, souvent caducifoliées et quelques sempervirentes à tempérament
héliophile et à feuillage léger. Sous l’effet des perturbations anthropiques (feux répétitifs, exploitation
intensive, etc.), la forêt sèche évolue en forêt dite « claire », avec une hauteur de canopée réduite (allant de
7 à 10 m) et un pool floristique variable selon les régions. Au sud du pays (Haut-Katanga et Lualaba, Sud
du Kasai et Sud de Kwango), la forêt claire est une formation forestière typique, dénommée « Miombo ».

3.3.1.5 Savane
La classe nationale « Savane » regroupe les classes SPIAF (2007) suivantes :-Savane Boisée (Sab)
Savane Herbeuse (Saha)

La « Savane» est une formation herbeuse clairsemée d’arbres et d’arbustes, avec une couverture de canopée< 30 %. Elle ne répond pas à la définition de la forêt de la RDC (couverture de canopée ≥ 30 %, enparticulier). La « Savane » peut être issue de perturbations anthropiques des forêts ou être une formation
naturelle et stable sous certaines conditions pédoclimatiques.
Les zones humides de type prairies aquatiques et prairies marécageuses ont été incluses dans la classe
savane pour les raisons évoquées ci-après. Les prairies aquatiques sont de grandes étendues de prairies
inondées apparaissant au sein du domaine forestier lorsque les inondations sont prolongées et les conditions
de drainage défavorables, notamment entre le fleuve Congo et la rivière Ubangui. Ces prairies apparaissent
souvent en bordure des zones inondées et sont en général des formations basses dominées par des graminées(Vossia, Echinochloa, etc.) (Vancutsem et al., 2008 ; Germain, 1965). Les prairies marécageuses serencontrent quant à elles dans la région de l’Upemba et au sud du lac Moero au Katanga (Schmitz, 1977).
Tandis que les prairies aquatiques du nord-ouest présentent une saisonnalité marquée par deux petites
17saisons sèches (3 et 1 mois), les prairies marécageuses du sud-est subissent quant à elle une saison sèche
plus longue d’environ 5 mois. Les prairies marécageuses sont aussi dominées par des graminées(Vancutsem et al., 2008).

3.3.1.6 Culture Pérenne (CP)La classe nationale « Culture pérenne » regroupe les classes SPIAF (2007) suivantes :-Plantation de palmiers à huile (Pel)Plantation de café (Pcf)
Plantation de thé
Plantation de quinquina

La classe « Culture Pérenne » regroupe les cultures pérennes de palmier à huile (Elaeis guineensis Jacq.)
et de café (Coffea arabica L., Coffea canephora Pierre ex A.Froehner, notamment). Sont considérées ici
les cultures de superficie suffisamment vaste (≥ 50 ha), correspondant à des cultures « agro-industrielles »et excluant les cultures paysannes qui sont généralement de moindre superficies. Ces dernières sont incluses
dans la classe « Culture et régénération de culture abandonnée » (voir § 3.3.1.7 ci-dessous).

3.3.1.7 Culture et régénération de culture abandonnée (CRCA)
La classe nationale « Culture et Régénération de Culture Abandonnée» regroupe les classes SPIAF(2007) suivantes :-Culture (Cu)
Régénération (RCA)

La « Culture et Régénération de Culture Abandonnée» comprend les cultures vivrières (i) en production,(ii) en jachère, (iii) en phase de recolonisation par la forêt. La recolonisation par la forêt comprend une
première phase dite « de régénération » (classe SPIAF « CRCA ») où la formation végétale varie entre 3 et
15 m de haut et présente des espèces ligneuses pionnières au tempérament héliophile.

3.3.1.8 Zone d’eau
La classe nationale « Zone d’eau » correspond à la classe SPIAF (2007) « Eau (Ea) ». Cette classe regroupeles fleuves, rivières et lacs.

3.3.1.9 Agglomération
La classe nationale « Agglomération » correspond à la classe SPIAF (2007) « Localité (Lo) ». Cette classe
regroupe les zones d’occupation humaine (villes et villages, complexes industriels, routes et voies ferrées,etc.).

3.3.1.10 Autres terres
La classe nationale « Autres terres » regroupe les terres qui n’appartiennent à aucune des autres classes
nationales. Il s’agit notamment des sols dénudés.

18

3.4 Définitions des activités REDD+ pour le NERF
La décision 1/CP.16 recense les postes d’émissions (sources) et d’absorptions (puits) dans les activités
REDD+ qui sont : (1) la réduction des émissions dues à la déforestation (source), (2) la réduction desémissions dues à la dégradation forestière (source), (3) le renforcement des stocks de carbone forestier(puits), (4) la conservation des stocks de carbone (puits) et (5) la gestion durable des forêts (puits).
Aux différentes activités REDD+ énoncées ci-dessus correspondent trois grands types de conversions desterres selon les catégories du GIEC (2006) : (1) terres forestières (TF) converties à d’autres catégories
d’affectation des terres (réductions des émissions liées à la déforestation), (2) TF demeurant TF (réductiondes émissions liées à la dégradation des forêts, conservation des stocks de carbone, gestion durable desforêts et renforcement des stocks de carbone forestier), et (3) Autres catégories d’affectation des terresconverties en TF (renforcement des stocks de carbone forestier).
Le Tableau 3-2 ci-dessous schématise les différentes activités REDD+ en fonction des transitions entre
différentes classes d’occupation du sol de la stratification nationale pour le NERF.
D’un point de vue conceptuel et tel qu’illustré dans le Tableau 3-2, la déforestation est définie comme uneconversion directe, d’origine anthropique, d’une terre forestière à une terre non forestière.
La dégradation forestière concerne les terres forestières appartenant aux catégories « forêt dense humide
sur terre ferme », « forêt dense humide sur sol hydromorphe » et « forêt sèche ou forêt claire » qui sontconverties en « forêt secondaire ».
Le renforcement des stocks de carbone est l’augmentation des stocks de carbone forestier suite àconversion d’autres utilisations des terres en forêt (Tableau 3-2), soit par la croissance et/ou le reboisement.
La conservation des stocks de carbone se réfère aux forêts d’une catégorie donnée (par exemple « forêt
dense humide sur terre ferme ») qui demeurent forêt dans la même catégorie (c.-à-d. « forêt dense humide
sur terre ferme ») (Tableau 3-2).
Enfin, la gestion durable des forêts est l’ensemble des efforts que réalise la DRC pour assurer le suivi deses forêts sur l’ensemble du territoire national. Ces efforts incluent ainsi la réduction des émissions issues
de la déforestation et de la dégradation forestière ainsi que le renforcement et la conservation des stocks decarbone.
Le Tableau 3-2 ci-dessous illustre les conversions entre les catégories d’affectation des terres, lesquellessont désagrégées en sous-catégories correspondant à la stratification nationale.

19

Tableau 3-2 : Matrice de conversion d’affectation des terres. Accronymes des classes d’occupation du sol : FDHSH (forêt dense humide sur sol hydromorphe),
FDHTF (forêt dense humide sur terre ferme), FSFC (forêt sèche ou forêt claire), FSc (forêt secondaire), CRCA (culture et régénération de culture abandonnée).
ANNEE FINALE
Terres Forestières (TF)
FDHTF

FDHTF

FDHSH

ANNEE INITIALE

TerresForestières
(TF)

FSFC

FDHSH

FSFC

FSc

CONSERVATIONDES STOCKS DE
CARBONE

Prairies(P)

Terres cultivées(TC)

Autres terres(AT)

Terres Humides(TH)

SavaneCP

Agglomération
et Autre

Zone d’eau

CRCA

DEFORESTATIONCONSERVATIONDES STOCKS DE
CARBONE

DEGRADATIONFORESTIERECONSERVATIONDES STOCKS DE
CARBONE
DEFORESTATION

FSc

Prairies(P)
Terrescultivées(TC)
Autresterres(AT)
Terreshumides(TH)

CONSERVATION DES STOCKS DE CARBONECONSERVATIONDES STOCKS DE
CARBONE

SavaneCP
CRCA

RENFORCEMENT DES STOCKS DE CARBONE

Agglomération
et Autres
Zone d’eau

Catégories GIEC pour les terres (conversion) reprises dans le Tableau 3-2: Forêts demeurant forêt

: Forêts converties à d’autres utilisations des terres: Autres utilisations des terres converties à la forêt

20

4 ÉCHELLE ET PORTÉE
4.1 Échelle du NERF
L’échelle du NERF est nationale, ce qui signifie que les données collectées pour son développement et sa
quantification couvrent l’ensemble du territoire national. L’unique activité visée par le NERF de la RDC
est la déforestation, durant une période de référence comprise entre 2000 et 2014. La justification del’exclusion des autres activités REDD+ est présentée à la Section 4.2 ci-dessous et celle de la période deréférence au Chapitre 5. Les données d’activités de la déforestation (Chapitre 6) sont calculées au niveau
des provinces, pour ensuite être agrégées au niveau national. Les facteurs d’émissions (Chapitre 7) sontquant à eux dérivés à l’échelle nationale à partir des transitions des différentes classes forestières vers lesdifférentes classes non forestières. Les réservoirs considérés dans le NERF sont la biomasse aérienne et labiomasse souterraine et le CO2 est le seul gaz pris en compte. La justification de l’exclusion des autres
réservoirs (matière organique morte, litière et sol) est présentée à la Section 4.3 et celle des autres gaz à laSection 4.4.

4.2 Portée des activités REDD+
Au stade actuel, la RDC a retenu la déforestation comme seule activité pour la construction de son NERF.
Le Tableau 4-1 ci-dessous présente les justifications de l’inclusion ou de la non inclusion de chaque activité
REDD+ dans le NERF de la RDC.

21

Tableau 4-1 : Justification des sources et puits comptabilisés dans les activités REDD+ pour le NERF.

Catégorie deSource/Puits
transition du Inclusion ? Réservoir Gaz
Justification
GIEC
Forêts
La réduction desBiomasse
converties àémissions liées à laaérienne etd’autres
OUI
CO2 La déforestation est incluse.
déforestation
biomasse
utilisations(Source)souterraine
des terres
La dégradation forestière n’a pas été incluse dans le NERF car la RDC ne disposeni de données historiques sur cette activité à l’échelle nationale, ni. d’une
méthodologie permettant le suivi de cette activité à l’échelle nationale de façon
suffisamment exacte et précise. Les moteurs principaux de la dégradation
forestière sont l’exploitation industrielle du bois et la récolte du bois mort pourl’énergie. Les statistiques disponibles au niveau national pour la récolte du bois
mort5 indiquent qu’elle peut être significative et que la dégradation forestière
La réduction desaugmentera dans le futur6. Les initiatives sous-nationales de suivi de laForêtsémissions liées à ladéforestation et de la dégradation forestière indiquent, quant à elles, que lademeurant
NON
dégradation
descontribution relative de la dégradation aux émissions de CO2 est extrêmementforêtforêts (Source)
variable d’une province à une autre. Spécifiquement pour les trois provincesétudiées dans le cadre du projet DIAF-JICA Forêts (2015) (voir Annexe 5), ladégradation forestière de 2000 à 2010 représente environ 12%, 0,67% et 0,91%
des émissions totales pour le Maï-Ndombe, Kwango et Kwilu, respectivement.
Pour 2010-2014, ces émissions sont de l’ordre de 16%, 0,1% et 0,1%,
respectivement. Pour la province du Maï-Ndombe, une deuxième source avanceune contribution relative de la dégradation forestière aux émissions totales de
CO2 de l’ordre de 44%7 pour 2004-2014 (Programme de Réduction des5

Système d’Information Energétique (SIE) RDC, 2015
Cubage de bois de feu en 2014 (11 168 125 m3), représentant une augmentation de 164% par rapport au volume de l’année 2000 (6 784 375 m3)
7Document de Programme de Réduction des Emissions (ER-PD) du Maï-Ndombe, République Démocratique du Congo, Date de soumission ou de révision : 8
novembre 2016622

La conservation des Forêts
stocks de carbone demeurant(puits)
forêt

NON

-

-

AutresLe renforcement des utilisations
stocks de carbone desterresforestier (puits)
converties à
la forêt

NON

-

-

La gestion durable Toutes
lesdes forêts (puits)catégories

OUI/NON--

Émissions du Maï-Ndombe) L’écart important entre ces estimations
indépendantes, pour une même province et sur des périodes largement
chevauchantes, montre bien le besoin de développer une approche d’estimation
fiable des émissions issues de la dégradation forestière préalablement à son
inclusion dans le NERF. L’inclusion de cette activité fait partie des perspectivesd’amélioration du NERF présentées dans le Chapitre 10.
La conservation des stocks de carbone est considérée ensemble avec ladégradation des forêts, car les deux activités concernent les terres forestières qui
demeurent terres forestières.
L’extension totale des plantations forestières, essentiellement d’acacias, est
insignifiante et de l’ordre de 32 000 ha 8, ce qui représente environ 0,01% duterritoire national. Ces plantations forestières incluent aussi des superficies
réduites de faibles reboisements de pins et d’eucalyptus (Ibi Village, Mampu).
Aussi, étant donné que la croissance naturelle sur les terres abandonnées est un
processus passif sans influence humaine, la RDC ne souhaite pas l’inclurecomme activité REDD+.

8

Parc des Virunga, Sud Kivu, Projet WWF Ecomakala (5 746 ha) ; Gungu, Kikwit, Fondation Hans Seidel/EU ( 5 000 ha) ; Plateau des Bateke, Novacel - Ibi village(8 000 ha) ; Plateau des Bateke, CADIM/UE (5 500 ha) ; Bikoro, Equateur, PNUD/FEM (44 ha) ; Plateau des Bateke, Mampu, CIFOR (8 000 ha).
23

4.3 Portée des réservoirs de carbone
4.3.1 Biomasse vivante
La RDC a retenu la biomasse aérienne (souche, fût et houppier des arbres) pour la quantification des stocks
de carbone forestier et in fine le développement de son NERF, car elle représente la vaste majorité desstocks (~ 70%) dans la plupart des écosystèmes forestiers (Houghton et al., 2009).
La biomasse souterraine a également été retenue comme un réservoir important et a été estimée.
Les compartiments restants, à savoir la matière organique morte (bois mort et litière) et les sols n’ont pas
été inclus dans le NERF car leurs contributions aux émissions de GES sont insignifiantes, tel que justifié
respectivement aux Sections 4.3.2 4.3.3 ci-dessous.

4.3.2 Matière organique morte
La matière organique morte comprend le bois mort et la litière.

4.3.2.1 Le bois mort
Pour les calculs de GES issus du bois mort au niveau national, le stock de carbone qui a été utilisé est de18,2 tMS/ha9. Les émissions issues d’une perte totale du carbone dans le bois mort à cause d’une conversion
des terres forestières en terres cultivées (soit un stock de biomasse équivalent à 0 après la conversion) ont
été estimées10 à 31,36 tCO2e/ha, soit 6,53% des émissions de la biomasse vivante perdue, ce qui est
insignifiant.

4.3.2.2 La litière
Un argument similaire à celui présenté pour le bois mort justifie l’exclusion de la litière. En effet, le stockde carbone par hectare dans la litière n’est que de 2,1 tC/ha 11, équivalent à des émissions de 7,7 tCO2e /ha,correspondant à 1,60% des émissions issues de la perte de la biomasse vivante, ce qui est insignifiant.

4.3.3 Sols
Au niveau national, les sols de la RDC sont principalement de type argileux peu actifs (APA) (JRC, 200312),
dont le stock de carbone de référence13 est de 47 tC.ha-1. Les facteurs de variation pour les terres cultivées(GIEC 2006, Tableau 5.5) sont de 0,82 pour la gestion des cultures et 0,92 pour l’ouverture des champs.
Les facteurs de variations pour les terres forestières sont de 1 par défaut. S’agissant des émissions annuelles
de CO2 des sols minéraux, celles-ci s’élèvent à 2,12 tCO2/ha/an14, en considérant une période de transition

9

GIEC, 2003, Tableau 3.2.2, Forêt tropicale
Equation 2.23 du GIEC 2006, niveau 1
11
GIEC, 2003, Tableau 3.2.1, Forêt tropicale
12
http://eusoils.jrc.ec.europa.eu/projects/RenewableEnergy/
13
SOCREF dans GIEC 2006, Tableau 2.3
14
Cfr. Feuille de calcul du NERF de la RDC, Portée
1024

de 20 ans et en utilisant l’Équation 2.5, GIEC 2006. Ces émissions correspondent à 0,44% de celles relatives
à la biomasse vivante, ce qui est insignifiant.
Par ailleurs, il n’est pas nécessaire de calculer séparément les émissions issues de la déforestation sur dessols organiques et ceux sur sols minéraux. Il existe en effet des sols organiques en RDC et certains d’entre
eux sont rencontrés dans les forêts, notamment dans les forêts denses humides sur sol hydromporphe. La
déforestation dans ce type de forêts s’élève à 377,60 ha/an15 (soit moins de 1% de la déforestation annuelle
totale) pour la période 2000-2010 et 967,59 ha/an16 (soit moins de 1% de la déforestation annuelle totale)pour la période 2010-2014. En outre, la déforestation des forêts denses sur sol hydromorphe en RDC n’est
pas associée à un drainage des terres pour leur mise en exploitation, le carbone stocké dans le sol n’est donc
pas exposé à la décomposition des tourbières, pas plus que celles-ci ne sont exposées aux feux de brousse.

4.4 Portée des gaz pris en compte
La RDC a opté pour le CO2 comme seul gaz à effet de serre pris en compte pour le NERF. Le pays n’aretenu que le CO2 car les émissions y relatives sont largement supérieures à celles des autres gaz, tel que
renseigné dans la communication initiale (2000), la seconde (2009) et la troisième communication nationale(2015) de la RDC à la CCNUCC.
En effet, les émissions des gaz non-CO2, c.-à-d. CH4 et NO2 sont essentiellement associés aux feux debrousse pour l’agriculture d’abattis-brûlis. Ces feux ont une occurrence extrêmement faible dans les forêts
tandis qu’ils sont plus fréquents dans les savanes ligneuses et arborées. Les émissions y relatives durant lespériodes 2000-2010 (en moyenne 14 964 MtCO2/an17) et 2010-2014 (en moyenne 14 291 MtCO2e/an18)
sont inférieures à 1% des émissions moyennes annuelles issues de la déforestation durant ces deux périodes.

15

Feuille de calcul du NERF de la RDC, Données d’activités 2000-2010
Feuille de calcul du NERF de la RDC, Données d’activités 2010-2014
17
FAOSTAT, Emissions (CO2eq) (Burning - savanna)
18
FAOSTAT, Emissions (CO2eq) (Burning - savanna)
16

25

5 PÉRIODE DE RÉFÉRENCE ET DE
VALIDITÉ DU NERF
Ce chapitre justifie les choix de la période de référence et de la période comptable du NERF de la RDC.

5.1 Période de référence du NERF
La période de référence du NERF va de 2000 à 2014.
L’année 2000 a été choisie comme année de référence car elle constitue un point de convergence de la
grande majorité de produits cartographiques relatifs aux étendues forestières de la RDC. Parmi ces
produits, on peut citer notamment ceux issus du Système National de Surveillance des Forêts (SNSF),
la cartographie FACET (Potapov et al., 2012), les estimations de la déforestation par Duveiller et al.
(2008), Ernst et al. (2013), Hansen et al. (2013) et la cartographie forestière des provinces du MaiNdombe, Kwilu et Kwango dans le cadre du projet DIAF-JICA Forêts (DIAF-JICA, 2015). L’année
2000 est en outre l’année de référence choisie par la RDC pour sa Contribution Prévue Déterminée au
niveau National (CPDN) au titre de la CCNUCC.
L’année 2014 a quant à elle été choisie car elle constitue l’année charnière entre les phases depréparation et d’investissement de la stratégie-cadre nationale REDD+ de la RDC, tel que mentionné
dans le Plan d’Investissement (PI) REDD+, qui opérationnalise les priorités de mise en œuvre de la
stratégie-cadre nationale REDD+ pour la période 2015-2020 (République Démocratique du Congo,
2015).
Déjà en 2011, le Gouvernement de la RDC avait inclus la lutte contre le changement climatique et laprotection de l’environnement comme le quatrième pilier de son deuxième Document de la Stratégie deCroissance et de Réduction de la Pauvreté (DSCRP). La REDD+ et la stratégie-cadre nationale y sontidentifiées comme un moyen à la fois de gestion durable des forêts et d’atténuation à moindre coût duchangement climatique. Ainsi, de nombreuses actions proposées dans le PI contribuent directement au
programme d’action du gouvernement pour la mise en œuvre du DSCRP.
Le PI combine ainsi le renforcement continu des capacités nationales avec des activités ciblées sur (i)des réformes et des programmes sectoriels à l’échelle nationale coordonnés avec (ii) des investissements
intégrés et innovants au niveau sous-national, afin de doter le pays de modèles de développement
durable. Ce plan d’investissement vise à attirer et guider des financements internationaux et nationaux
pour la mise en œuvre de la REDD+ dans le pays, ainsi qu’aligner d’autres investissements nécessaires
pour l’avancement du pays vers le développement vert.
Concrètement, le PI vise à décliner à moyen terme la stratégie-cadre nationale REDD+ en résultats etprogrammes concrets permettant de répondre efficacement aux moteurs de la déforestation et de ladégradation forestière et assurer des co-bénéfices de développement pour la société congolaise dans son
ensemble. Huit secteurs d’interventions sont ainsi programmés à savoir l’agriculture, le bois-énergie,
les forêts, les mines, hydrocarbures et infrastructures, l’aménagement du territoire, le foncier, ladémographie et la gouvernance. Le PI prévoit ainsi la mise en œuvre de différents types d’activités autravers de réformes, programmes sectoriels et programmes intégrés.
26Les activités dites sectorielles visent à répondre à des causes directes de la déforestation et de ladégradation forestière, tandis que les activités habilitantes sont celles qui visent à créer des conditions
favorables à la mise en œuvre des activités sectorielles, permettant également d’adresser les causes
directes et sous-jacentes de la déforestation, et contribuent à la durabilité des réductions d’émissions
générées. Les programmes sont des interventions ayant une portée nationale (réformes, définition despolitiques sectorielles, recherche et planification stratégique, etc.) et prennent en compte à priori un seul
pilier de la stratégie cadre nationale REDD+. Les programmes intégrés visent quant à eux à mettre enœuvre la REDD+ de façon multisectorielle, dans des zones géographiques juridictionnelles définies
d’enjeux REDD+ forts, prioritairement à l’échelle nationale.

5.2 Période de validité
La période de validité du présent NERF s’étend de 2015 à 2019. La RDC considère ainsi qu’une périoded’au moins 5 ans doit s’écouler préalablement à l’actualisation éventuelle de ce NERF. Toutefois, enfonction de la disponibilité de nouvelles données permettant de faire un saut substantiel dans la qualitédes estimations du NERF, le pays pourrait actualiser son NERF dans une période inférieure à 5 ans.
La période de référence choisie est représentative de la période de validité car il est attendu que lesmoteurs directs et indirects de la déforestation se maintiennent au même rythme jusqu’à l’horizon 2020,
voire 2030 selon un scénario de type business-as-usual. En effet, les financements mobilisés pour lamise en œuvre du plan d’investissement, de l’ordre de 200 Millions US$, proviennent uniquement del’appui des bailleurs et représentent seulement 1/5e du budget total estimé du PI. Les investissements
disponibles représentent donc une petite part de l’investissement requis pour réduire la déforestation etla pression des moteurs qui la sous-tendent. Par ailleurs, il existe une période de latence entre la miseen œuvre des investissements et le déclenchement des changements de comportements, modes deconsommation et environnement habilitant qui promeut de meilleures pratiques de production agricole
et énergétique. De plus, il est attendu que durant la période comptable, la croissance démographique,qui est la cause sous-jacente majeure de la déforestation en RDC, se maintienne à un taux moyen situé
entre 3 et 4%, tandis que la distribution spatiale de la population demeurera fonction des infrastructuresroutières et de l’accessibilité aux grandes villes.
De même, la seconde cause sous-jacente de la déforestation relative aux aspects institutionnels liés auxdécisions politiques, à la gouvernance et à la politique de gestion durable des écosystèmes forestiers,va très probablement se maintenir dans le cadre observé durant la période de référence car lesorientations politiques majeures au niveau national ne prennent pas encore suffisamment en compte la
gouvernance forestière, y inclus la mise en œuvre d’un plan d’aménagement du territoire déterminant
notamment les affectations majeures des forêts congolaises.
Enfin, il est aussi attendu que durant la période de validité, les autres causes sous-jacentes de ladéforestation que sont le développement des infrastructures et l’urbanisation, ou encore des aspects plus
généraux relatifs à la situation économique du pays (crise économique, chômage, pauvreté, etc.)évoluent selon la tendance observée durant la période de référence. En effet, les signaux de relanceéconomique couplée à une politique solide de lutte contre le chômage et la pauvreté demeurent encore
faibles à l’échelle nationale pour être à même d’inverser substantiellement les tendances observées
durant la période de référence en ce qui concerne l’évolution de la déforestation.

27

6 LES DONNÉES D’ACTIVITÉSCe chapitre synthétise la méthodologie adoptée pour produire les données d’activités (DA) dans le cadre
de l’établissement du NERF de la RDC. Les DA sont produites aux échelles provinciales (pour les 26
provinces de la RDC) et agrégées au niveau national, pour les deux phases de la période de référence
du NERF (2000-2010 & 2010-2014).

6.1 Approche générale
L’approche générale de production des DA peut être décomposée en deux grandes étapes successives :(1) l’estimation de la surface de déforestation « totale » - c’est-à-dire tous types de forêt confondus,
puis (2) la désagrégation de cette déforestation « totale » en transitions (des différents types de forêt →différents types de non-forêt), ce qui constitue les données d’activités proprement dites. Cette approche
générale est illustrée en Figure 6-1, où les flèches bleues représentent les sous-étapes de l’étape n°1(estimation de la déforestation « totale ») et les flèches rouges représentent l’étape n°2 (désagrégationde la déforestation « totale » entre transitions).
L’estimation de la surface de déforestation totale, ainsi que des surfaces de forêt et de non-forêt stables
totales (étape n°1), a été réalisé pour chacune des deux phases de la période de référence en suivant lesbonnes pratiques décrites par Olofsson et al. (2014). La méthodologie associée à cette première étape
du calcul des DA peut elle-même être décomposée en sept étapes : (i) la génération des mosaïques
(Figure 6-1, 1), (ii) l’établissement du modèle des changements (Figure 6-1, 2-3), (iii) la génération dela carte des changements, (iv) la définition du système de réponse (Figure 6-1, 4), (v) la définition dusystème d’échantillonnage (Figure 6-1, 5), (vi) la définition des critères d’interprétation etl’interprétation visuelle des échantillons de référence (Figure 6-1, 6), et (vii) la production desstatistiques (estimation des surfaces de forêt stable, de non-forêt stable, de déforestation, et les niveauxd’erreur associés) (Figure 6-1, 7).
La surface de déforestation « totale » est par la suite désagrégée entre les différentes transitions (flèches
rouges en Figure 6-1) sur la base de la fréquence de chaque type de transition observée dans la base dedonnée des échantillons de référence.
Il est à noter que si le NERF de la RDC rapporte les émissions nationales, la méthodologie mise enplace vise à produire des DA à l’échelle provinciale afin de fournir des informations sur la dynamiquede déforestation spécifique à chaque province. Certaines étapes de la méthodologie sont donc réaliséesà l’échelle nationale (travail cartographique, système de réponse et critère d’interprétation des points deréférence) tandis que d’autres sont réalisées à l’échelle provinciale (échantillonnage des points deréférence stratifié par province, production des statistiques de déforestation totale et des DA parprovince). Les DA provinciales et les niveaux d’erreur associés sont agrégées pour obtenir lesestimations nationales.

28Échelle nationale

1

Échelle nationale

2

Échelle nationale

3

GÉNÉRATION DESETABLISSEMENT DU MODÈLEGÉNÉRATION DE LA CARTEMOSAÏQUESDES CHANGEMENTS

DES CHANGEMENTSMosaïques années 1 & 2

Random Forest

Carte F/NF/DEF

Année 1

Années 1 - 2Année 2••

Collection des zones
d’entrainement

Échelle nationale

4

ETABLISSEMENT DUSYSTÈME DE RÉPONSE

Calibration du modèle

Définition de l’unité d’évaluation
Protocole d’interprétation

7

Échelle provinciale

PRODUCTION DES STATISTIQUES
Estimations surfaces F, NF, DEF

Échelle nationale

6

Règle d’accord avec la carte

INTERPRÉTATION DES…

ECHANTILLONS DE RÉFÉRENCE

Estimations des erreursBase de donnéesd’échantillons de référence

Désagrégation surfaces DEF en DA

Années 1 - 2

Estimations des erreurs

Échelle provinciale

5SYSTÈME
D’ÉCHANTILLONNAGE
Calcul nombre échantillons
Allocation échantillons aux
strates de la carte NF/F/DEF

Figure 6-1: Approche méthodologique générale pour la production des données d’activités.

Chaque étape de l’approche générale de production des DA, telle qu’illustré en Figure 6-1 est décrite àpartir du point 6-3 ci-dessous, après avoir listé les sources des données utilisées.

6.2 Sources des données
Un peu plus de 12 500 images Landsat des capteurs Thematic Mapper (Landsat 5 - TM), Enhanced
Thematic Mapper Plus (Landsat 7 – ETM+) et Operational Land Imager (Landsat 8 – OLI) ont été
utilisés pour construire les données d’activités. Ces images ont été sélectionnées selon les modalités
décrites au point 6.3.1. Les sources des images pour l’interprétation des échantillons de référence envue de l’évaluation de la précision de la carte des changements dans la couverture forestière, du calcul
des estimations des superficies forestières (forêt stable, non-forêt stable et déforestation) ainsi que lesniveaux d’erreurs y associés sont présentés à partir du point 6.6 au point 6.9.

6.3 ÉTAPE 1: Composition des mosaïques
La plateforme Google Earth Engine API (GEE API, https://code.earthengine.google.com/) a été utilisée
pour générer une mosaïque Landsat couvrant l’entièreté du pays, et ce pour les années 2000, 2010 et2014.
La création de mosaïques à l’échelle de la RDC requiert la prise en compte de trois contraintes : (i) la
couverture nuageuse, (ii) la saisonnalité et (iii) la disponibilité des images à la période souhaitée surl’entièreté du territoire. La couverture nuageuse constitue une limitation importante à l’utilisation decertaines scènes acquises dans les zones côtières et dans certaines parties de la RDC. Pour contournercette difficulté, le choix a été fait de recourir à plus d’une image satellite sur une zone donnée. Par29

ailleurs, la saisonnalité est un paramètre important car l’utilisation d’images acquises à des saisonsdifférentes peut mener à la détection de faux changements dans la couverture forestière. Enfin, du fait
du nombre nécessairement limité d’images exploitables pour chaque date d’intérêt, un intervalle detemps est fixé autour de chaque année (2000, 2010, 2014) afin de rechercher les meilleurs pixels ou lesimages individuelles qui constitueront une mosaïque.
La procédure de génération d’une mosaïque est composée de deux étapes : (i) la sélection des scènes et(ii) l’assemblage des scènes.

6.3.1 Sélection des scènes
Pour chaque année d’intérêt, les scènes ont été sélectionnées autour d’un jour « cible » fixé au jourjulien 170 de l’année. Étant donné l’immensité du territoire et l’ennuagement important et persistant dela région, la recherche de scènes a été faite dans les archives de plusieurs satellites (Landsat 5 TM,
Landsat 7 ETM+, Landsat 8) et pour des intervalles de temps de taille variable autour du jour cible.
Seules les scènes ayant une couverture nuageuse ≤ 90 % ont été considérées. Le Tableau 6-1 synthétise
les scènes sélectionnées pour composer les mosaïques.
Tableau 6-1 : Scènes utilisées pour la génération des mosaïques des années 2000, 2010 et 2014 (LT5 = Landsat
5 TM, LE 7 : Landsat 7 ETM+, LC 8 : Landsat 8.
Année

Intervalle de recherche d’images

Satellite

Nombre d’images

2000

1999 – 2003

LT5

875

2010

2009 – 2011

LT5

1 181

LE7

3 689

2014

2014-2015

LE7

3 116

LC8

3 709

Total

12 5706.3.2 Assemblage des scènes
Les scènes sélectionnées ont été combinées en fonction des périodes (Tableau 6-1) afin de produire desmosaïques, lesquelles ont été stockées et utilisées directement (sans être téléchargées) au sein de laplateforme GEE API. Les mosaïques ont été générées à l’échelle du pays et assemblées en suivant une
approche dite “du meilleur pixel”. Pour chaque période, les pixels ont été pondérés par plusieurscritères:(1) Distance (en jours) au jour cible ;(2) Couverture nuageuse(3) Indice de végétation NDVI ;(4) Température (dérivée de la bande thermale des satellites Landsat)
Les meilleurs pixels sont ainsi définis comme étant les plus proches du jour cible, les moins nuageux,
les plus verts et les plus chauds.

30

6.4 ÉTAPE 2: Établissement du modèle de changement
La génération d’une carte de déforestation nécessite l’établissement d’un modèle de détection deschangements. Un modèle de Forêt Aléatoire (Random Forest, Breiman, 2001), algorithme populaire
pour la détection des changements (e.g. Hansen et al., 2013), a été utilisé. Le modèle combine unensemble d’indices spectraux pour détecter un changement important dans la réponse spectrale d’un
pixel entre deux dates. Ces indices spectraux sont les bandes (bd) 4, 5, 6, 7 et les ratios de ces bandes(bd4/bd5, bd4/bd6, bd4/bd7, bd5/bd6, bd5/bd7 et bd6/bd7). Du fait de l’influence des saisons sur lefonctionnement des écosystèmes terrestres (en particulier des forêts) et in fine de leurs propriétés
spectrales, le territoire national a été divisé en trois grands blocs présentant une saisonnalité homogène(Figure 6-2).

Figure 6-2: Blocs de saisonnalité homogène des forêts congolaises.

Pour chaque période d’intérêt et pour chaque bloc, un modèle de détection de changement a été calibré
à l’aide de points collectés dans GEE API sur des zones « stables » (forêt ou non-forêt) et des zones dechangements (déforestation). Le Tableau 6-2 décrit le nombre de points de calibration utilisés par classeet par période.
Tableau 6-2 : Nombre de points collectés dans Google Earth Engine pour calibrer les modèles de détection dechangement pour chaque grand bloc du pays (Nord, Centre et Sud) et chaque période d’analyse.
Bloc
Nord
CentreSud

ModalitéNombre de points de calibration
2000-20102010-2014

Changement

71

83

Stable62

264

Changement

79

151

Stable153

348

Changement

20

130

Stable

68

477

31

Les cartes de déforestation produites ont été par la suite superposées aux mosaïques Landsat meilleurpixel de l’année 2 utilisées dans Potapov et al. (2012), pour inspection visuelle et élimination des fauxchangements. Les faux changements identifiés étaient principalement liés aux effets d’orbites (ou «bidirectional reflectance distribution function », Morton et al., 2014) et aux effets de saisonnalité desvégétations.

6.5 ÉTAPE 3 : Génération de la carte des changements
La carte des changements représente la « forêt stable » (F), la « non-forêt stable » (NF), etla « déforestation » (DEF) durant une période de temps donnée. Afin de générer la carte deschangements entre une année 1 (initiale) et une année 2 (finale), les cartes suivantes ont été combinées :(i) une carte des forêts / non-forêts de l’année 1 (initiale) avec (ii) une carte de la déforestation entre lesannées 1 (initiale) et 2 (finale).

6.5.1 Carte forêt / non-forêt
Une carte de base stratifiant le pays en « forêts » et « non-forêts » a été établie pour l’année 2000. Cette
carte a été produite sur base de la carte de stratification nationale décrite en Annexe 8, en agrégeant lesdifférentes classes forestières en une classe unique « forêts » et les différentes classes non-forestières
en une classe unique « non-forêts ».
La superposition de la carte de déforestation 2000 – 2010 (dont la méthodologie de production est
décrite en section 6.5.2) à la carte des forêts / non-forêts de l’année 2000 permet de produire la carte
des forêts / non-forêts de l’année 2010, en convertissant les pixels déforestés en non-forêts.

6.5.2 Carte des changements entre les années 1 et 2
Pour chaque période d’intérêt, la carte forêt / non-forêt (décrite en 6.5.1) est superposée à la carte dedéforestation (décrite en 6.4) pour obtenir la carte des changements forêt / non-forêt / déforestation pourla période d’intérêt.

6.6 ÉTAPE 4 : Établissement du système de réponse
Le système de réponse régit le protocole d’encodage et d’interprétation des échantillons de référence
permettant l’évaluation de la précision de la carte des changements, le calcul des estimations dessurfaces de forêt stable, de non-forêt stable, de déforestation ainsi que les niveaux d’erreurs associés.
Suivant le guide pratique pour l’évaluation de la précision des cartes et l’estimation des surfaces de la
FAO (FAO, 2016), le système de réponse est défini en considérant (1) l’ unité d’évaluation spatiale, (2)les sources des données de référence, (3) le protocole d’assignation des classes aux échantillons deréférence et (4) la règle d’accord entre échantillons de référence et valeurs de la carte.

6.6.1 Unité d’évaluation spatiale
Afin de conserver la cohérence entre la résolution de la carte de changement, correspondant à l’échelleà laquelle les changements sont détectés sur images satellites par l’algorithme décrit en Section 6.4, etl’échelle à laquelle la carte est évaluée, les échantillons de référence ont été définis comme des carrésde 30 m de côté. Ce choix implique qu’il existe un écart entre la superficie officielle de la forêt (0,5 ha)et la superficie opérationnelle de la forêt (carrés de 30 m de côté, soit 0,09 ha), mais garantie l’utilité dela carte des changements pour guider l’échantillonnage des points de référence et in fine réduire leserreurs d’estimation des changements.
32

6.6.2 Sources des données de référence
L’interprétation visuelle des échantillons de référence est réalisée dans le logiciel Collect Earthdéveloppé par la FAO (Bey et al., 2016). Collect Earth permet d’accéder aux images à haute (≤ 10 m)
et très haute (≤ 1 m) résolution spatiale des bases de données Google Earth, Bing et Google EarthEngine. En pratique, certains échantillons de référence ne sont couverts que par des images Landsat,
notamment pour l’année 2000. Néanmoins, l’interprétation visuelle du contexte des échantillons deréférence et de la série temporelle au niveau des échantillons permet généralement, à l’aide des images
à haute résolution, d’obtenir une classification de meilleure qualité que celle de la carte.

6.6.3 Protocole d’assignation des classes aux points de référence
Les classes d’occupation du sol attribuées aux échantillons de référence sont listées en Figure 6-3 et lescritères d’interprétation des classes sont décrits en Annexe 1. L’interprétation du type d’occupation dusol sur chaque échantillon de référence est faite à l’année 1 (initiale) et 2 (finale) définissant la périoded’intérêt. Un intervalle de temps de ± 6 mois autour de l’année d’intérêt est utilisé pour la sélection desimages sur lesquelles l’interprétation est réalisée (exemple : entre le 1er juillet 1999 et le 30 juin 2001
pour l’interprétation d’un échantillon de référence de l’année 2000). Pour chaque année, une uniqueclasse est attribuée à l’entièreté de l’échantillon de référence en considérant la classe d’occupation
majoritaire. Un post-traitement est réalisé pour convertir les informations enregistrées aux années 1 et
2 en « forêt stable », « non-forêt stable » et « déforestation ». En pratique, seules les classes de niveau
1 (i.e., « forêt » ou « non-forêt » voir Figure 6-3) sont utilisées pour calculer les superficies de forêt
stable, de non-forêt stable, de déforestation et les niveaux d’erreur associés. Les informations contenues
dans les classes de niveaux 2 et 3 sont utilisées pour renseigner les classes d’occupation du sol faisantsuite aux épisodes de déforestation (voir Section 6.9.2).

Figure 6-3 : Organisation hiérarchique des classes d’occupation du sol attribuées aux points de référence àchaque année d’interprétation.

6.6.4 Règles d’accord entre échantillons de référence et valeur carte
Le système de classification de niveau 1 des points de référence (après post-traitement : forêt stable,
non-forêt stable, déforestation) et le système de classification des cartes étant identique, la règled’accord est directe.

33

6.7 ÉTAPE 5 : Système d’échantillonnage
Pour chaque période d’analyse, la carte des changements est utilisée pour stratifier l’échantillonnage
aléatoire des points de référence, et ainsi diminuer les erreurs associées aux estimations des surfaces àeffort d’échantillonnage égale (Olofsson et al., 2014). L’échantillonnage est réalisé à l’échelle
provinciale.
 Nombre d’échantillons théorique et pratique
Avec une erreur standard souhaitée sur la précision globale 𝑆(𝑂̂) de 0,01, et en faisant l’hypothèse quela précision utilisateur sur les strates de forêts stable, de non-forêt stable et de déforestation (𝑈𝑖 , avec ila strate d’intérêt) est de 0,9, 0,95 et 0,50 respectivement, le nombre d’échantillons nécessaire est donné
par la formule suivante :∑𝑊 𝑆

𝑛 = ( 𝑆(𝑂̂𝑖 ) 𝑖 )2(Eq. 6-1)

avec 𝑆𝑖 = √𝑈𝑖 ∗ (1 − 𝑈𝑖 ) et 𝑊𝑖 la proportion des pixels de la carte attribuée à la strate i.
Si la formule 6-1 donne n1 = 755 (pour 2000 – 2010) et n2 = 741 (pour 2010 – 2014) pour atteindre
l’erreur souhaitée sur la précision globale à l’échelle nationale, atteindre ce niveau d’erreur dans les 26
provinces de RDC nécessite n1 = 19 044 et n2 = 18 629 échantillons (calcul détaillé en Annexe 2-A).
Au jour de la soumission du présent document, un nombre total d’échantillons de n1 = 10 701 pour lapériode 2000 – 2010 et n2 = 10 623 pour la période 2010 – 2014 a été collecté (décomposition de n1 et
n2 par province en Annexe 2-B). Si cet effort d’échantillonnage ne permet pas d’atteindre la précisionsouhaitée à l’échelle provinciale, le nombre d’échantillons collectés dépasse très largement le nombred’échantillons théoriquement nécessaire pour atteindre la précision souhaitée à l’échelle nationale.


Allocation des échantillons aux strates des cartes des changements

L’allocation des échantillons aux strates reflète un compromis entre deux objectifs principaux :minimiser les erreurs sur (1) l’estimation de la surface de déforestation et (2) les proportions destransitions entre types de forêt et types de non-forêt – afin de désagréger la déforestation totale endonnées d’activités. Le premier objectif implique une allocation des échantillons proportionnelle à lasurface des strates de la carte (colonnes nproportionnelle-i du Tableau 6-3). Le second objectif impliqued’allouer les échantillons à la strate de déforestation uniquement. Une allocation déséquilibrée,privilégiant la strate de déforestation par rapport à une simple allocation proportionnelle, a été retenue(colonnes n1-i et n2-i du Tableau 6-3).
Tableau 6-3 : Synthèse nationale de l’allocation des échantillons de référence aux strates i des cartes deschangements. L’échantillonnage étant réalisé à l’échelle provinciale, le détail des allocations par province est
fourni en Annexe 2-C.

2000 - 2010
Non-Forêt
Forêt
Deforestation
Total

Wi
0,35
0,64
0,02
1,00

nproportionnelle-i
3713
6810
177
10 701

2010 - 2014
n1-i
3808
4284
2609

Wi
0,36
0,63
0,01
1,00

nproportionnelle-i
3862
6651
110
10 623

n2-i
3898
4166
2559

34

6.8 ÉTAPE 6 : Interprétation des échantillons de référence
Pour chaque année d’intérêt, les points de référence ont été interprétés à l’aide des critèresd’interprétation visuels de chaque classe d’occupation du sol décrits en Annexe 1.

6.9 ÉTAPE 7 : Production des statistiques
Les estimations des superficies de forêt stable, de non-forêt stable et de déforestation, la désagrégationde la déforestation en DA, et les erreurs associées à chacune de ces estimations sont réalisées à l’échelle
des provinces. Les estimations provinciales peuvent par la suite être agrégées pour obtenir desestimations nationales.

6.9.1 Estimation des surfaces de forêt stable, de non-forêt stable et de déforestation
Les analyses statistiques produisant les estimations de surface de forêt stable, de non-forêt stable, dedéforestation, et les intervalles de confiance associés, ont été réalisées dans la plateforme “System for
Earth Observation Data Access, Processing and Analysis for Land Monitoring” (SEPAL,
https//sepal.io) développée par la FAO. SEPAL est un outil libre d’accès permettant, entre autre, deproduire les statistiques de couverture forestière et de changement sur la base d’un échantillonnage
aléatoire stratifié, en suivant les recommandations d'Olofsson et al. (2014). En particulier, lesestimations de surface sont dérivées des échantillons de référence et non des cartes de changements,
dans la mesure où baser les estimations de surfaces sur ces dernières mène à des résultats biaisés pourles classes de changement (e.g. Olofsson et al., 2014; Tyukavina et al., 2015).

6.9.2 Désagrégation de la déforestation en données d’activités
Les données d’activités correspondent aux superficies (en ha/an) transitant d’une classe d’occupation
du sol à une autre durant une période d’intérêt. Les transitions d’intérêt dans le cadre de ce NERF sontcelles relatives à la déforestation, soient les transitions des classes forestières vers des classes nonforestières, durant les deux phases de la période de référence (2000-2010 et 2010-2014).
Afin de désagréger les estimations de déforestation (en ha) produites (Section 6.9.1) en donnéesd’activités annuelles, il est fait recours aux proportions des transitions observées dans les échantillonsde référence. Ainsi, pour chaque province, les échantillons de référence correspondant à une« déforestation » durant les périodes 2000-2010 et 2010-2014 sont compilés dans une table unique et laproportion de chaque transition calculée. La superficie associée à chaque transition est obtenue enmultipliant la déforestation totale dans la province pour la période d’analyse par la proportion relativede la transition visée. Le résultat est par la suite divisée par le nombre d’années écoulées entre l’année
initiale et l’année finale, soit donc 10 ans pour l’analyse de la période 2000-2010 et 4 ans pour la période
2010-2014, en vue d’obtenir les données d’activités par ha et par an.
Un exemple de calcul des données d’activités est fourni dans le Tableau 6-4 ci-dessous, pour la province
du Kwango et pour la période 2000-2010.

35

Tableau 6-4 : Estimation des données d’activités (en ha/an) pour la province de Kwango entre 20002010. « DEPUIS » et « VERS » designent les classes de départ et d’arrivée des transitions, respectivement.
Accronymes des classes d’occupation du sol : FDHSH (forêt dense humide sur sol hydromorphe), FDHTF (forêt
dense humide sur terre ferme), FSFC (forêt sèche ou forêt claire), FSc (forêt secondaire), CRCA (culture et
régénération de culture abandonnée).
PROVINCE DE KWANGODEPUIS

FDHSH

FDHTF

VERS
CRCA
SavaneAgglomération
et Autre
CRCA

FSc

Données d'activités (DA)
ErreurDA (ha/an) ± 90% IC
relative (%)
0
0
0
0
0
0

0

0

0

0

0

0

0,45

0,08

17,78

37 278,36

11516,09

30,89

0,03

0,03

100

2 236,70

2 188,66

97,85

0,03

0,03

100

2 236,70

2 188,66

97,85

0,38

0,08

21,05

31 313,84

10 190,88

32,54

SavaneAgglomération
et Autre

0,01

0,01

100

745,55

1 245,72

167,08

0

0

0

0

0

0

CRCA

0,06

0,04

66,67

5 218,97

3 436,00

65,84

Savane

0,02

0,02

100

1 491,14

1 774,42

119

Agglomération
et Autre

0,04

0,03

75

2 982,27

2 544,96

85,34

SavaneAgglomération
et Autre
CRCA

FSFC

Proportion des transitions
Erreur
Proportion ± 90% IC
relative (%)
0
0
0
0
0
0

Le Tableau 6-4 indique que dans près de 90% des transitions observées, la déforestation au Kwango
concerne la conversion des terres forestière en cultures et régénérations de cultures abandonnées,corroborant les conclusions de différentes études relatives aux moteurs directs de la déforestation en
RDC (Section 2.2). Les données d’activités indiquent aussi que plus de la moitié des évènements dedéforestation observés durant la période de référence ont pris place au sein de la forêt dense humide surterre ferme.

6.10 Analyse des incertitudes
Les données d’activités combinent deux types d’estimations : (1) les surfaces déforestées (en ha) et (2)les proportions des transitions entre classes d’occupation du sol. Ces deux estimations sont sujettes àdiverses sources d’erreur qui se propagent en une erreur totale sur chaque donnée d’activité.

6.10.1 Incertitude sur les estimations de déforestation
Les estimations de déforestation sont sujettes à (1) l’erreur d’échantillonnage, (2) l’erreur de géolocalisation et (3) l’erreur d’interprétation des échantillons de référence (Olofsson et al., 2014).
Dans ce document, les niveaux d’erreur associés aux estimations de déforestation (intervalles deconfiance à 90%) intègrent uniquement l’erreur d’échantillonnage. Ces estimations d’erreur ont été
calculées dans le logiciel SEPAL sur la base des formules présentées dans Olofsson et al. (2014) pourle calcul de l’erreur sur un estimateur stratifié de proportion de surface (équations 10 et 11). L’Annexe
363-1 présente, pour la province du Kwango, un exemple détaillé du calcul de la surface déforestée entre
2000 et 2010 et de l’erreur associée à cette estimation.
L’erreur de géo-localisation fait référence au décalage spatial pouvant exister entre les images Landsat
utilisées pour construire les cartes de changement et les images sur lesquelles l’interprétation deséchantillons de référence est réalisée. Cette erreur, difficilement quantifiable, n’a pas été prise encompte.
L’erreur d’interprétation des échantillons de référence fait typiquement référence à la variabilité
pouvant exister entre opérateurs dans l’attribution d’une classe d’occupation du sol à un mêmeéchantillon de référence. Cette source d’erreur peut être estimée – et intégrée aux intervalles deconfiance - en mettant en place une procédure de réinterprétation d’une certaine proportion deséchantillons de référence par l’ensemble des opérateurs. La mise en place d’une telle procédure
constitue une perspective d’amélioration prioritaire de ce travail.
Enfin, l’écart entre définitions officielle (ou théorique) et opérationnelle de la forêt constitue également
une source d’erreur. La superficie opérationnelle de la forêt (0,09 ha) étant bien inférieure à la superficie
officielle (0,5 ha), une surestimation systématique des superficies forestières et déforestées est attendue,
la déforestation étant détectée à une résolution plus fine que celle définissant officiellement la superficie
forestière. Si l’écart entre définition officielle et opérationnelle de la forêt constitue une perspectived’amélioration de la méthode mise en place, les résultats permettent quant à eux de suivre la dynamiqueforestière à une échelle spatiale plus proche de celle des principaux moteurs directs de la déforestationen RDC (Section 2.2).

6.10.2 Incertitude sur les proportions des transitions
Les proportions des transitions par province, sont sujettes à (1) une erreur d’échantillonnage et (2)l’erreur d’interprétation des échantillons. Dans ce travail, seule l’erreur d’échantillonnage a été prise encompte, la deuxième source d’erreur constituant une perspective d’amélioration, tel qu’indiqué au
Chapitre 10. L’Annexe 3-2 présente, pour la province du Kwango, un exemple détaillé du calcul deserreurs associées aux proportions des transitions entre classes.

6.10.3 Incertitude totale sur les données d’activités
Les données d’activités (en ha) résultent du produit de l’estimation de la déforestation (en ha) et desproportions des transitions dans une province donnée. L’erreur associée à chaque DA est estimée ensuivant la règle classique de propagation des erreurs dans le cas du produit de quantités incertaines :2
𝑆(𝐴̂)𝑆(𝑝𝑟𝑜𝑝) 2

𝑆(𝐷𝐴) = 𝐷𝐴 ∗ √(( 𝐴̂ ) + ( 𝑝𝑟𝑜𝑝 ) )(Eq. 6-2)

Avec 𝑆(𝐷𝐴) l’erreur standard sur la DA d’intérêt, 𝑆(𝐴̂) l’erreur standard sur l’estimation dedéforestation, 𝐴̂ l’estimation de déforestation, 𝑆 (𝑝𝑟𝑜𝑝) l’erreur standard sur la proportion de latransition d’intérêt et 𝑝𝑟𝑜𝑝 la proportion de la transition d’intérêt. Un intervalle de confiance à 90 %peut être calculé en multipliant 𝑆(𝐷𝐴) par 1,645.
L’Annexe 3-3 présente, pour la province du Kwango, un exemple détaillé du calcul des donnéesd’activités et des erreurs associées.
L’agrégation des données d’activités provinciales à l’échelle nationale mène à une réduction de l’erreur
totale du fait de compensations. L’erreur sur une donnée d’activité donnée à l’échelle nationale est
calculée avec l’équation suivante (GIEC, 2006) :37

2

𝑈𝑛𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 =2√(𝐷𝐴𝑝𝑟𝑜𝑣−1∗𝑈𝑝𝑟𝑜𝑣−1) + (𝐷𝐴𝑝𝑟𝑜𝑣−2∗𝑈𝑝𝑟𝑜𝑣−2) +⋯+ (𝐷𝐴𝑝𝑟𝑜𝑣−26∗𝑈𝑝𝑟𝑜𝑣−26 )(𝐷𝐴𝑝𝑟𝑜𝑣−1+ 𝐷𝐴𝑝𝑟𝑜𝑣−2 +⋯+ 𝐷𝐴𝑝𝑟𝑜𝑣−26 )2(Eq. 6-3)

Avec 𝑈𝑛𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 l’erreur relative (en %) sur une donnée d’activité (DA) donnée (ex. « forêt dense humide
sur terre ferme » vers « culture et régénération de culture abandonnée »), 𝐷𝐴𝑝𝑟𝑜𝑣−𝑖 la donnée d’activité
de la province i (avec i allant de 1 à 26) et 𝑈𝑝𝑟𝑜𝑣−𝑖 l’erreur relative associée à 𝐷𝐴𝑝𝑟𝑜𝑣−𝑖 (un demiintervalle de confiance à 90 % divisé par 𝐷𝐴𝑝𝑟𝑜𝑣−𝑖 ).

6.11 Résultats des données d’activités
Les statistiques de déforestation provinciales sont présentées dans les feuillets #2 et #3, respectivement
par les périodes 2000-2010 et 2010-2014, de la table Excel jointe à la soumission du NERF. Une foisagrégée à l’échelle nationale, la superficie de déforestation totale s’élève à 6 410 391,44 ha ± 735 925,03
ha (soit 11,48 % d’erreur) pour la période 2000 – 2010 et 7 005 535,30 ha ± 813 005,33 ha (soit 11,61% d’erreur) pour la période 2010 – 2014.
Les données d’activités provinciales, c’est-à-dire les superficies de déforestation provinciales
désagrégées par transition, sont présentées dans les feuillets #5 et #6, respectivement pour les périodes
2000-2010 et 2010-2014, de la table Excel jointe à la soumission du NERF. Les données d’activités
agrégées à l’échelle nationale sont présentées dans le Tableau 6-5 ci-dessous.

38

Tableau 6-5 : Estimation des données d’activités (en ha/an) au niveau national entre 2000-2010 et 20102014. « DEPUIS » et « VERS » désignent les classes de départ et d’arrivée des transitions, respectivement.
Accronymes des classes d’occupation du sol : FDHSH (forêt dense humide sur sol hydromorphe), FDHTF (forêt
dense humide sur terre ferme), FSFC (forêt sèche ou forêt claire), FSc (forêt secondaire), CRCA (culture et
régénération de culture abandonnée).
DA 2000-2010 (ha/an)
DEPUIS

FDHSH

FDHTF

VERS

FSc

± 90% IC

Erreurrelative (%)

ha/anErreurrelative (%)± 90% IC

CRCA

0

0

0

0

0

0

SavaneAgglomération
et Autre
CRCA

0

0

0

0

0

0

377,60646,21

171,14

967,591 671,88

172,79291 356,57

41 946,82

14,40

680 483,99

103 379,77

15,19

Savane26 961,52

9 654,4535,81

67 355,03

24 652,60

36,60

32 644,15

10 859,52

33,27

70 889,1424 609,67

34,72

57 442,00

16 373,5428,50

187 047,95

55 095,87

29,46

SavaneAgglomération
et Autre

13 765,41

7 720,51

56,09

126 168,34

50 184,78

39,78

10 478,50

6 824,4765,13

106 807,28

46 187,86

43,24

CRCA

169 033,96

29 069,1117,20

402 173,64

73 316,48

18,23

SavaneAgglomération
et Autre

13 937,92

6 648,4447,70

61 334,91

29 634,12

48,32

25 041,51

8 864,25

35,40

48 155,96

16 605,51

34,48

Agglomération
et Autre
CRCA
FSFC

ha/an

DA 2010-2014 (ha/an)

39

7 LES FACTEURS D’ÉMISSIONSCe chapitre synthétise la méthodologie adoptée pour estimer les valeurs de biomasse pour l’ensemble
des strates de la stratification nationale et calculer les facteurs d’émissions correspondants aux activités(i.e., transitions entre classes de la stratification nationale). La méthodologie de calcul des facteursd’émissions est synthétisée dans la Figure 7-1 ci-après.

Figure 7-1 : Approche méthodologique générale pour le calcul des facteurs d’émissions.

7.1 Sources des données
En l’absence de données issues d’un inventaire forestier national complet, les données du pré-inventaire
forestier national (données PRE-IFN), collectées sur l’ensemble du pays (à l’exception du Nord Kivu,
du Sud Kivu et du Kongo Central), ont été complétées avec deux autres jeux de données d’inventaires,à savoir l’inventaire réalisé par la DIAF dans le cadre du projet DIAF-JICA Forêts (ci-après « données
DIAF-JICA ») dans l’ex province du Bandundu et l’inventaire réalisé par la DIAF dans le cadre duprojet de cartographie de la biomasse appuyé par le WWF-RDC (ci-après « données WWF »), données
collectées dans la Tshopo, le Maniema, le Sankuru, la Mongala, la Tshuapa, l’Equateur et le SudUbangi. Le Tableau 7-1 ci-dessous récapitule le nombre total d’Unités d’Échantillonnage (UE) qui ont
été prises en compte pour l’estimation des valeurs de biomasse.

40

Tableau 7-1 : Sources de donnéesType d’UE et superficie (ha)Grappe de 4
carrés de 60 x
60 m (1,44 ha)

Carré de 60
x 60 m(0,36 ha)Grappede10placettes circulairesde 30 m de diamètre(0,707 ha)

UE composée d’une grandeparcelle carrée de 100 x 100
m et de 4 petites placettes
carrées de 50 x 50 m (2 ha)

PRE-IFN

-

13

15

-

28

DIAF-JICA

21

-

33

-

54

WWF

-

-

-

7

7

Total

21

13

48

7

89

Source desdonnéesTotal

La Division Inventaire Forestier National de la DIAF est propriétaire de toutes ces données et a
accompagné ces différentes initiatives, ce qui constitue une forme de garantie de l’uniformité desprocédures de collecte des données sur le terrain. Aussi, une description détaillée des méthodologies
d’inventaire (plan d’échantillonnage, type de parcelle, etc.) du PRE-IFN et du projet DIAF-JICA Forêts
est donnée respectivement en Annexes 9 et 4. Il est à noter que :Les données du PRE-IFN ont été collectées en suivant un plan d’échantillonnage aléatoire
stratifié. La carte de stratification utilisée a été générée sur la base de la carte de Verhegghen etal. (2012), en agrégeant certaines classes de façon à obtenir les classes visées par la stratification
nationale ;Les données DIAF-JICA ont été collectées en suivant un plan d’échantillonnage aléatoire stratifié.
La carte de stratification utilisée, décrite en Annexe 8, est compatible avec la stratification
nationale ;Les données WWF ont été collectées sur le pourtour de certaines parcelles du PRE-IFN, de façon
à augmenter la superficie des dites parcelles de 0,36 à 2 ha.



7.2 ÉTAPE 1 : Compilation des données
Après analyse des différentes sources de données, une base de données centralisée reprenant lesdifférents jeux de données a été compilée. Les données relatives aux lianes, aux bois morts ainsi quecelles des arbres de moins de 10 cm de diamètre à hauteur de poitrine (DHP) ont été exclues de la basede données centralisée car elles n’ont pas été collectées par l’ensemble des inventaires forestiersmentionnés dans la Section 7.1.
Le fichier de données agrégées contient les informations concernant 28 149 arbres collectés surl’ensemble du territoire national et nichés dans 89 UE. Dans chaque parcelle, le DHP de tous les arbres≥ 10 cm a été mesuré. Pour un nombre variable d’arbres par parcelle (moyenne ± écart-type : 12.6 ±16.1), la hauteur totale (H, en m) a été mesurée. Les arbres ont été identifiés à l’espèce (68.6 % des cas),
au genre (24.7 %), à la famille ou n’ont pas été identifiés (6.7 %).
Ainsi, pour chaque arbre, le fichier fournit les informations suivantes :La source des données ;Le numéro d'identification de l’arbre, la classe d’occupation du sol, la latitude et la longitudede la placette où l’arbre a été mesuré ;Les paramètres dendrométriques (DHP, H (quand mesurée)) ;41

Le nom scientifique.

7.3 ÉTAPE 2 : Estimation de la biomasse
Les estimations de biomasse ont été réalisée à l’aide du package BIOMASS (Réjou‐Méchain et al.,2017) du logiciel R (v. 3.2.5). BIOMASS compile un ensemble de fonctions permettant, depuis un jeu
de données d’inventaire forestier classique, de : (1) corriger les informations taxonomiques, (2) estimer
la densité du bois (DB) de chaque arbre et l’erreur associée, (3) construire des modèles allométriquesde hauteur et (4) estimer la biomasse épigée de parcelles forestières et l’erreur associée.
Une description détaillée de package BIOMASS est disponible sur la plateforme en ligne du logiciel R(CRAN, https://cran.r-project.org/).

7.3.1 Distribution des UE par classe d’occupation du sol
Pour l’estimation de la biomasse épigée (en tMS.ha-1) par Classe d’Occupation du Sol (COS), il fautconnaitre la superficie effectivement inventoriée par classe. Pour une UE donnée, différentes COS
peuvent être rencontrées, une UE peut donc être divisée en différentes Section d’Occupation du Sol(SOS). Le Tableau suivant présente les superficies et nombre de SOS inventoriés par classed’occupation du sol.
Tableau 7-2 : Superficies inventoriées et nombre de SOS par classe d’occupation du sol. Accronymes des classesd’occupation du sol : FDHSH (forêt dense humide sur sol hydromorphe), FDHTF (forêt dense humide sur terreferme), FSFC (forêt sèche ou forêt claire), FSc (forêt secondaire), CRCA (culture et régénération de culture
abandonnée).

Nombre de SOSClasseSuperficie
d’occupation inventoriée WWF
du sol(ha)(grappecarré)
FDHTF
FDHSH
FSFC
FSc
Savane
CRCA

46,10
7,56
6,29
3,32
8,48
3,46

7

PREIFN(carré)13

DIAF-JICA
PRE-IFN & DIAF(grappe
JICA (grappe
carré)
circulaire)
13
6

Total SOS

15
11
14
29
14

48
6
11
14
29
14

7.3.2 Estimation de la densité de bois
Les densités de bois (DB) des arbres dans les parcelles sont tirées d’une table regroupant les densitésde bois des références suivantes : (i) la « Global Wood Density database » (Chave et al., 2005 ; Chaveet al., 2009), (ii) des données de densités de la DIAF (normes d’inventaires d’aménagement, SPIAF
2007), (iii) la table ITTO (2006), (iv) la table GIEC (2006) et (v) la table ICRAF (2013). Dans la Global
Wood Density database, seules les données d’Afrique tropicale sont considérées.
Quand l’arbre est identifié au niveau de l’espèce, on lui attribue la DB moyenne de l’espèce dans latable.
Quand l’arbre est identifié au genre, on lui attribue la DB moyenne du genre dans la table.
42

Quand l’arbre est identifié à la famille ou n’est pas identifié, on lui attribue la DB moyenne des individus
inventoriés dans la section d’occupation du sol auquel il appartient (Chave et al., 2005).

7.3.3 Estimation des hauteurs d'arbres
Pour les arbres dont la hauteur (H, en m) n’a pas été mesurée sur le terrain, un modèle allométrique dehauteur (H:DHP) est utilisé. Celui-ci est un modèle Weibull à 3 paramètres (Eq. 7-1), fréquemment
utilisé dans les publications scientifiques internationales (e.g. Feldpausch et al., 2012).
𝐻 = 𝑎 ∗ (1 − 𝑒

𝐷𝐵𝐻 𝑐
)
𝑏

−(

)

(Eq. 7-1)

avec a, b et c les paramètres du modèle.
La modèle est préférentiellement ajusté à l’échelle de la SOS pour capturer la tendance allométrique
locale (effet sol, effet microclimat, effet structure du peuplement, etc.). Cependant, certaines SOS
présentent un nombre de mesures de H trop faible pour ajuster un modèle local (i.e. moins de 30
mesures). Dans ce dernier cas, un modèle ajusté à l’échelle de la COS est utilisé.

7.3.4 Estimation de l’AGB des arbres
La biomasse épigée d’un arbre est estimée de façon indirecte à l’aide d’un modèle d’AGB. Si lediamètre à hauteur de poitrine (DHP) de l’arbre est la variable prédictive la plus importante, les modèles
d’AGB incluant également la densité du bois (DB) et la hauteur (H) de l’arbre sont généralement plus
performants (Chave et al., 2005). En effet, la relation entre DHP et AGB varie en fonction des espèces(au travers de la DB, notamment) et des conditions environnementales, ces dernières influençant larelation H:DHP, notamment. En l’absence de modèle d’AGB national ou régional, le modèle
pantropical de Chave et al. (2014) a été utilisé :𝐴𝐺𝐵 = 0.0673 ∗ (𝐷𝐵 ∗ 𝐷𝐻𝑃 2 ∗ 𝐻)0.976(Eq. 7-2)

Ce modèle, largement employé dans la littérature scientifique internationale, est bâti sur la plus largebase de données destructive disponible à ce jour et se veut applicable sur l’ensemble de la zone tropicale(Chave et al., 2014). Il mène à des estimations d’AGB équivalentes à celles de modèles locaux (Chaveet al., 2014).

7.3.5 Estimation de l’AGB des classes d’occupation du sol
L’AGB moyenne des COS et les intervalles de confiance associés sont estimés via une procédure
d’échantillonnage aléatoire avec remplacement.
Soit Xi l’estimation de l’AGB d’une SOS i, obtenue en sommant l’AGB des arbres de la SOS i, et Yi sa
surface. La biomasse moyenne d’une COS s peut être calculée par la méthode des ratios des moyennes(Zarnoch et Bechtold, 2000) :∑𝑛𝑠 𝑋𝑖

𝐴𝐺𝐵𝑠 = ∑𝑖=1
𝑛𝑠
𝑌

𝑖=1 𝑖

(Eq. 7-3)

Avec AGBs la biomasse moyenne de la COS s et ns le nombre de SOS dans la COS s.

43La biomasse épigée ainsi calculée ne prend cependant en compte que les arbres dont le DHP est ≥ 10cm. Afin d’intégrer les arbres de faible diamètre (c.-à-d. DHP < 10 cm), un facteur de correction a été
appliqué à l’AGB ≥ 10 cm selon la formule ci-dessous19 :𝐴𝐺𝐵1𝑐𝑚 = 1,872 (𝐴𝐺𝐵10𝑐𝑚 )0,906(Eq. 7-4)

avec AGB1cm l’AGB des arbres ≥ 1 cm DHP et AGB10cm l’AGB des arbres ≥ 10 cm DHP.

7.3.6 Estimation de la biomasse souterraine
La biomasse souterraine (notée BGB) a été estimée en utilisant un quotient racinaire/foliacé (root-shootratio - RSR), en considérant AGB1cm comme étant la partie foliacée. Pour les classes (i) forêt dense
humide sur terre ferme, (ii) forêt dense humide sur sol hydromorphe, (iii) forêt secondaire et (iv) cultureet régénération de culture abandonnée, le RSR utilisé est de 0,3720 correspondant à la zone écologiquede la forêt dense tropicale (Mokany et al. cité dans GIEC 2006). Pour les classes (i) forêt sèche/forêt
claire (miombo) et (ii) savane, le RSR utilisé est de 0,2021 correspondant à la zone écologique de laforêt décidue humide tropicale (Mokany et al. cité dans GIEC 2006).
Il est à noter que la classe culture et régénération de culture abandonnée peut se retrouver dans les deux
zones écologiques, forêt dense tropicale et forêt décidue humide tropicale. Afin de simplifier et degarder un esprit conservateur, le RSR de 0,37 a été utilisé pour cette classe dans les deux zones
écologiques.

7.3.7 Estimation de la biomasse totale
La biomasse totale (notée B), est définie comme la somme de la biomasse épigée (AGB 1cm) et de labiomasse souterraine (BGB). Les estimations de la biomasse par COS sont présentées dans le Tableau
7-3 ci-dessous. Les valeurs de biomasse aérienne qui y sont présentées sont proches de celles reprises
dans GIEC (2006)22.

19

High resolution carbon distribution in forests of Democratic Republic of Congo: Biomass Correction for small
trees, p. 17
202006 IPCC GPG, Table 4.4, Volume 4 (AFOLU)
21
2006 IPCC GPG, Table 4.4, Volume 4 (AFOLU)
22
IPCC GPG 2006, Table 4.7, Volume 4 (AFOLU)
44

Tableau 7-3 : Estimation des valeurs de biomasse par strate. Accronymes des classes d’occupation du sol : FDHSH (forêt dense humide sur sol hydromorphe), FDHTF (forêt
dense humide sur terre ferme), FSFC (forêt sèche ou forêt claire), FSc (forêt secondaire), CRCA (culture et régénération de culture abandonnée).
Ratio biomasseaérienne/biomas
se souterraine23

AGB10cm (DHP
≥ 10 cm) ± 90%
IC (tMS/ha)

AGB1cm24 (DHP
≥ 1 cm ± 90%
IC (tMS/ha)

BGB25 ± 90%
IC (tMS/ha)

Biomasse totale(B) ± 90%
IC (tMS/ha)

Biomasse totale26± 90%
IC (tC/ha)

Biomasse
totale27 ± 90%
IC (tCO2e/ha)

FDHTF
FDHSH
FSc

0,37

286,94 ± 20,07
274,64 ± 44,43
147,60 ± 54,97

315,55 ± 20,00
303,27 ± 44,45
172,78 ± 58,30

116,75 ± 0
112,21 ± 063,93 ± 0432,3 ± 20
415,48 ± 44,45
236,71 ± 58,3

203,61 ± 15,78
195,69 ± 24,22
111,49 ± 28,32

746,58 ± 57,87
717,53 ± 88,8
408,8 ± 103,84

FSFC

0,2

97,00 ± 26,19

118,12 ± 28,89

23,62 ± 0

141,74 ± 28,89

66,76 ± 14,23

244,79 ± 52,17

Savane
CRCA

0,2
0,37

31,04 ± 10,97
16,72 ± 4,31

42,07 ± 13,47
24,01 ± 5,61

8,41 ± 0
8,89 ± 050,48 ± 13,47
32,9 ± 5,61

23,78 ± 6,51
15,5 ± 2,81

87,18 ± 23,88
56,82 ± 10,31

Autre et Agglomération

0

0

0

0

0

0

0

Classe d’occupation du sol
CLASSES FORESTIERES

CLASSES NON FORESTIERES

23

2006 IPCC GPG, Table 4.4, Volume 4 (AFOLU)
Biomasse épigeé incluant les arbres à DHP < 10 cm - High resolution carbon distribution in forests of Democratic Republic of Congo: Biomass Correction for small trees, p.
17
252006 IPCC GPG, Table 4.4, Volume 4 (AFOLU) - Ratio Tige/Racine (R)262006 IPCC GPG, Table 4.3, Volume 4 (AFOLU) : Fraction de carbone de la biomasse aérienne des forets, domaine tropical - Arbre entier : 0.47
27
Facteur de conversion en équivalent CO2 : 44/12
24

45

7.4 ÉTAPE 3 : Calcul des facteurs d’émissions
Selon les recommandations du Chapitre 2.2.1 de « GFOI Methods Guidance » pour l’application desinstructions du GIEC dans le cadre de la REDD+, le facteur d’émission est défini de la manière
suivante :𝐸𝐹𝑗 = (𝐵𝐴𝑉𝐴𝑁𝑇,𝑗 − 𝐵𝐴𝑃𝑅𝐸𝑆,𝑗 ) × 𝐹𝐶 × 44⁄12(Eq. 7-5)

avec :


j : Transition d’intérêt (cf. exemple Tableau 6.4) ;𝐸𝐹𝑗 : Facteur d’émission pour la transition j, en tonnes équivalent CO2 ha-1 ;

𝐵𝐴𝑉𝐴𝑁𝑇,𝑗 : Stock de biomasse avant la conversion, pour la transition j, en tonnes de matière
sèche ha-1 ;𝐵𝐴𝑃𝑅𝐸𝑆,𝑗 : Stock de biomasse après la conversion, pour la transition j, en tonnes de matière
sèche ha-1 ;FC : Fraction de carbone dans la biomasse sèche (avec FC = 0,47 - GIEC 2006 GBP, Table
4.3) ;
44/12 : Facteur de conversion en équivalent CO2 ;

7.5 ÉTAPE 4 : Analyse de l’incertitude
7.5.1 Erreur sur les estimations d’AGB moyennes des classes d’occupation du sol
7.5.1.1 Sources d’erreurs
Afin d’estimer les AGB moyennes des classes d’occupation du sol (COS), une première étape consisteà estimer l’AGB des arbres répertoriés dans les placettes d’inventaire. L’estimation de l’AGB des arbres
est sujette à plusieurs sources d’erreurs, notamment :







L’erreur de mesure des diamètres et des hauteurs, ainsi que les erreurs potentielles d’encodage
des données d’inventaire. Cette source d’erreur n’a pas été prise en compte dans l’estimation
de l’erreur sur les AGB10cm moyennes des COS. Néanmoins, afin de réduire ce type d’erreur,
un nettoyage des données a été effectué pour les valeurs de diamètres et de hauteurs (les valeursaberrantes ont été supprimées) ;L’erreur liée à l’utilisation d’une densité de bois moyenne par espèce. Cette source d’erreur aété prise en compte dans l’estimation de l’erreur sur les AGB10cm moyennes des COS ;L’erreur du modèle H:DHP à laquelle les prédictions de hauteur des arbres sont sujettes. Cettesource d’erreur a été prise en compte dans l’estimation de l’erreur sur les AGB10cm moyennes
des COS ;L’erreur du modèle d’AGB à laquelle les prédictions d’AGB des arbres sont sujettes. Cettesource d’erreur a été prise en compte dans l’estimation de l’erreur sur les AGB10cm moyennes
des COS.

Les estimations d’AGB10cm moyennes des COS sur la base de l’AGB des placettes d’inventaire sontsujettes une erreur potentiellement importante : l’erreur d’échantillonnage. Cette dernière a été prise encompte dans l’estimation de l’erreur sur les AGB10cm moyennes des COS en considérant unéchantillonnage aléatoire. Cependant, les UE retenues pour l’estimation des valeurs de biomasse46

proviennent de différents inventaire avec des plans d’échantillonnage indépendants et ne respectent
donc pas un échantillonnage strictement aléatoire. Il convient en effet de souligner qu’une proportion
importante des UE provient de l’ancienne province du Bandundu (sud-ouest du pays) et qu’elles ne sontdès lors pas représentatives de l’ensemble de la RDC. Cependant, il est à souligner que l’ancienne
province du Bandundu présente l’ensemble des classes d’occupation du sol rencontrées à l’échelle dela RDC.

7.5.1.2 Procédure d’estimation de l’erreur totale
L’estimation des erreurs et de leur propagation s’est faite en utilisant le « package BIOMASS » dulogiciel R (Réjou‐Méchain et al., 2017) :Pour l’estimation de l’AGB des arbres : pour chaque arbre, 1 000 prédictions d’AGB sontréalisées. Chaque prédiction intègre une erreur aléatoirement tirée dans les distributions dessources d’erreur suivantes : (i) l’erreur sur la DB, (ii) l’erreur du modèle allométrique dehauteur, (iii) l’erreur du modèle allométrique de biomasse (voir Réjou‐Méchain et al., 2017).
Pour l’estimation des AGB10cm moyennes des COS : pour chaque classe, 1e+6 estimations del’AGB ont été réalisées en (1) sélectionnant aléatoirement une estimation d’AGB pour chaquearbre parmi les 1 000 estimations disponibles et (2) échantillonnant aléatoirement avec
remplacement ns SOS dans la strate. La biomasse moyenne de la strate s et l’intervalle deconfiance associé sont obtenus en prenant la moyenne et les quantiles 5 et 95 du vecteur des
1e+6 estimations, respectivement. Cette procédure d’analyse de type numérique (Monte Carlo)
produisant des bornes d’intervalle de confiance asymétriques, la borne la plus large a été retenue(GIEC, 2006).

Les intervalles de confiance présentés dans le tableau 7-3 intègrent les différentes sources d’erreur
présentées ci-dessus ainsi que l’erreur d’échantillonnage.

7.5.2 Conversion des AGB10cm moyennes des classes d’occupation du sol en facteurd’émission
7.5.2.1 Erreur sur la conversion d’AGB10cm en AGB1cm
Les erreurs standard associées aux estimations des paramètres du modèle de conversion utilisé (Eq. 75) étant inconnues, ces valeurs ont été considérées comme exactes.

7.5.2.2 Erreur sur l’estimation de la biomasse souterraine
Une source d’erreur potentielle est liée au choix des ratios biomasse aérienne/biomasse souterraine(RSR) par défaut, aucune étude spécifique n’ayant été réalisée en RDC à ce jour. Les ratios utilisés pourdériver les valeurs de biomasse souterraine sont donc ceux fournis dans les lignes directrices du GIEC
2006.
D’autre part, les erreurs standards associées aux RSR utilisés étant inconnues, ces ratios ont été
considérés comme exacts.

7.5.2.3 Erreur sur l’estimation de la biomasse totale
En faisant l’hypothèse que les erreurs sur AGB1cm et BGB sont indépendantes et aléatoires, l’erreur sur
la biomasse totale B est estimée en suivant la règle classique de propagation des erreurs dans le cas
d’une somme de quantités incertaines :
47

2
2 )
𝐸𝐵 = √(𝐸𝐴𝐺𝐵+ 𝐸𝐵𝐺𝐵
1𝑐𝑚(Eq. 7-6)

avec 𝐸𝐵 l’erreur sur la biomasse totale B (en tMS.ha-1), 𝐸𝐴𝐺𝐵1𝑐𝑚 l’erreur sur la quantité AGB1cm (entMS.ha-1) et 𝐸𝐵𝐺𝐵 l’erreur sur la quantité de BGB (en tMS.ha-1).

7.5.2.4 Erreur sur la conversion de la biomasse totale en stock de carbone
L’erreur standard associée à la fraction carbone moyenne dans la biomasse sèche (FC) est de 0,206(Réjou-Méchain et al., 2017). L’intervalle de confiance à 90% autour de FC est donc de ± 0,03. Le
stock de carbone étant le produit de la biomasse totale (B) par FC, l’erreur sur le stock de carbone est
estimée en suivant la règle classique de propagation des erreurs dans le cas d’un produit de quantités
incertaines :
𝐸

2

𝐸

2

𝐸𝐶 = 𝐵 ∗ √(( 𝐵 ) + ( 𝐹𝐶 ) )𝐵

𝐹𝐶(Eq. 7-7)

Avec 𝐸𝐶 l’erreur sur le stock de carbone (TC.ha-1), 𝐸𝐵 l’erreur sur la biomasse totale B (en tMS.ha-1) et
𝐸𝐹𝐶 l’erreur sur la fraction carbone moyenne dans la biomasse sèche (en tMS.ha-1).

7.5.2.5 Erreur sur la conversion de stock de carbone en équivalent CO 2
Les erreurs standards associées aux coefficients de conversion des stocks de carbone en équivalent CO 2étant inconnues, ces coefficients ont été considérées comme exacts.

7.6 Résultats des estimations des facteurs d’émissions
Le Tableau 7-4 présente les facteurs d’émissions pour chaque type de transition observé. Ces facteursd’émissions ont été calculés selon l’Equation 7-5 ci-dessus.

48

Tableau 7-4 : Facteurs d’émissions par type de transition entre classes d’occupation du sol.

Type de transition
FDHTF → CRCA
FDHTF → Savane
FDHTF → Autre et Agglomération
FDHSH → CRCA
FDHSH → Savane
FDHSH → Autre et Agglomération
FSFC → CRCA
FSFC → Savane
FSFC → Autre et Agglomération
FSc → CRCA
FSc → Savane
FSc → Autre et Agglomération

Biomasse totale de laclasse d’origine(tMS/ha)
432,3
432,3
432,3
415,48415,48415,48
141,74
141,74
141,74
236,71
236,71
236,71

Biomasse totale de laFacteur d’émission ± 90% IC
classe de destination(tCO2e/ha)(tCO2e/ha)(tMS/ha)32,9688,3058,74
50,48
658,0062,55
0744,9957,8332,9659,31
89,25
50,48
629,0191,80
0716,0088,66
32,9187,5753,07
50,48
157,2757,26
0244,2752,0732,9351,23
104,1450,48
320,94
106,34
0407,93
103,6349

8 LES ÉMISSIONS HISTORIQUES
8.1 Calcul des émissions
Les données d’activités (Tableau 6-5) et les facteurs d’émissions (Tableau 7-4) ont permis de quantifierles émissions annuelles pour les deux phases de la période de référence.
Les Lignes Directrices du GIEC (GIEC, 2006) indiquent par ailleurs que la variation annuelle des stocks
de carbone dans la biomasse des terres forestières converties en d’autres catégories d’utilisation desterres (∆𝐶𝐵 ) peut être estimée selon l’équation suivante :∆𝐶𝐵 = ∆𝐶𝐺 + ∆𝐶𝐶𝑂𝑁𝑉𝐸𝑅𝑆𝐼𝑂𝑁 − ∆𝐶𝐿(Eq. 8-1 ; Équation 2.15, GIEC 2006)

avec :∆𝐶𝐵 : Variation annuelle des stocks de carbone dans la biomasse des terres converties dans une autre
catégorie d’utilisation des terres (tonnes de C.an-1) ;∆𝐶𝐺 : Augmentation annuelle des stocks de carbone dans la biomasse en raison de la croissance sur lesterres converties en une autre catégorie d’utilisation des terres (tonnes de C.an-1) ;∆𝐶𝐶𝑂𝑁𝑉𝐸𝑅𝑆𝐼𝑂𝑁 : Variation initiale des stocks de carbone dans la biomasse des terres converties en une
autre catégorie d’utilisation des terres (tonnes de C.an-1) ;∆𝐶𝐿 : Diminution annuelle des stocks de carbone de la biomasse en raison des pertes résultant del’abattage, de la collecte du bois-énergie et des perturbations sur les terres converties en une autre
catégorie d’utilisation des terres (tonnes de C.an-1).

L’Équation 8-1 ci-dessus a été simplifiée selon les recommandations énoncées dans le Chapitre 2.2.1
du Document d’Orientation sur les Méthodes GFOI28 pour appliquer les Lignes Directrices du GIEC
dans le cadre de la REDD+. Il est ainsi supposé que (a) la variation annuelle des stocks de carbone dansla biomasse (∆𝐶𝐵 ) est égale à la variation initiale des stocks de carbone (∆𝐶𝐶𝑂𝑁𝑉𝐸𝑅𝑆𝐼𝑂𝑁 ) et (b) le stockde la biomasse immédiatement après la conversion est le stock de biomasse résultant de l’utilisation
des terres. Par conséquent, la variation annuelle des stocks de carbone est estimée de la manière
suivante :∆𝐶𝐵 = ∆𝐶𝐶𝑂𝑁𝑉𝐸𝑅𝑆𝐼𝑂𝑁∆𝐶𝐶𝑂𝑁𝑉𝐸𝑅𝑆𝐼𝑂𝑁 = ∑𝑗{(𝐵𝐴𝑉𝐴𝑁𝑇,𝑗 − 𝐵𝐴𝑃𝑅𝐸𝑆,𝑗 ) × ∆𝐴𝑗 } × 𝐶𝐹

(Eq. 8-2)(Eq. 8-3 ; Équation
2.16, Lignes Directrices
2006 du GIEC)

avec :

28

GFOI (2016), page 44 – L’intégration de la télédétection et des observations au sol pour l’estimation desémissions et des absorptions de gaz à effet de serre dans les forêts : Méthodes et Indications de la Global Forest
Observations Initiative.
50

𝐵𝐴𝑉𝐴𝑁𝑇,𝑗 : Stock de biomasse de la transition d’utilisation des terres j immédiatement avant laconversion, en tonnes MS.ha-1 ;𝐵𝐴𝑃𝑅𝐸𝑆,𝑗 : Stock de biomasse de la transition d’utilisation des terres j immédiatement après laconversion, en tonnes MS.ha-1 ;∆𝐴𝑗 : Superficie de la sous-catégorie/strate d’occupation des sols convertie à une autre souscatégorie/strate d’occupation des sols (transition désignée par j) dans une certaine année, en ha par an ;CF : Fraction de carbone de la matière sèche, en tonnes de matière sèche (tonnes MS)-1 ;L’équation ci-dessus peut être modifiée et exprimée en tant que facteur d’émission (EFj) multiplié parles données d’activités (∆𝐴𝑗 ). Comme les émissions de GES doivent être déclarées en termes de tCO2e,le facteur d’émission peut-être déclaré directement en termes de tCO2e :∆𝐶𝐵 = ∑𝑗{𝐸𝐹𝑗 × ∆𝐴𝑗 }(Eq. 8-4)

avec :
𝐸𝐹𝑗 : Facteur d’émission pour la transition j, en tonnes équivalent CO2 ha-1 ;∆𝐴𝑗 : Superficie de la sous-catégorie/strate d’occupation des sols convertie à une autre souscatégorie/strate d’occupation des sols (transition désignée par j) dans une certaine année, en ha.an-1 ;Les émissions pour la période de référence, en tCO2e.an-1, sont calculées selon l’Équation 8-4 ci-dessus
et présentées dans le Tableau 8-1.

8.2 Analyse de l’incertitude
L’erreur sur les émissions est calculée en suivant la règle classique de propagation des erreurs dans lecas d’une somme de quantités incertaines, lesquelles sont les émissions par type de transition (j) et parprovince (i).
2
𝐸𝐸𝑀 = √∑𝑚,𝑛
𝐸𝐸𝑀
𝑗
𝑖,𝑗

(Eq. 8-5)

Avec 𝐸𝐸𝑀 l’erreur sur les émissions totales de la déforestation au niveau national, 𝐸𝐸𝑀𝑖,𝑗 l’erreur sur lesémissions par type de transition j, pour la province i, avec m le nombre de provinces (26) et n le nombrede transitions (12). EM fait référence aux émissions.
𝐸𝐸𝑀𝑖,𝑗 = 𝐸𝑀𝑖,𝑗 √(𝐸𝐷𝐴𝑖,𝑗 2

𝐸𝐹𝐸𝑗 2

𝐷𝐴𝑖,𝑗

𝐹𝐸𝑗

) + (

)

(Eq. 8-6)

Avec 𝐸𝑀𝑖,𝑗 émissions pour la province i et pour la transition j, 𝐸𝐷𝐴𝑖,𝑗 l’erreur sur les données d’activités
pour la province i et pour la transition j, 𝐷𝐴𝑖,𝑗 les données d’activités pour la province i et la transitionj, 𝐸𝐹𝐸𝑗 l’erreur sur le facteur d’émission pour la transition j et 𝐹𝐸𝑗 le facteur d’émission pour la transition
j.

51

8.3 Résultats des estimations des émissions
Les estimations des émissions par province sont présentées dans la fiche Excel jointe à la soumission
du NERF. Du fait de la longueur du Tableau présentant les émissions provinciales (26 provinces enlignes et 24 colonnes correspondant aux émissions pour chaque transition avec les intervalles deconfiance à 90% y relatifs), ce dernier n’est pas présenté dans le présent document.
Les émissions historiques au niveau national résultent de l’agrégation des émissions par province etsont présentées dans le Tableau 8-2 ci-dessous avec les intervalles de confiance et les erreurs relatives.
Au niveau national, ces émissions sont de l’ordre de 332,43 MtCO2e pour la période 2000-2010, soit
0,58 tCO2e/habitant/an pour une population moyenne entre 2000 et 2010 évaluée à 57 796 000
d’habitants (CIA, 2010) et soit environ 0,14 tCO2e/ha/an pour l’ensemble du territoire national. Pour
2010-2014, ces émissions ont été évaluées à 827,80 MtCO2e, soit 2,74 tCO2e/habitant/an pour une
population moyenne entre 2010 et 2014 évaluée à 75 496 000 d’habitants et soit environ 0,88
tCO2e/ha/an.

52

Tableau 8-1 : Emissions annuelles par activité, intervalle de confiance et erreur relative pour les périodes 2000-2010 et 2010-2014.

2000-2010
Type de transition

Émissions (tCO2e/an)

2010-2014± 90% IC

Erreur relative(%)

Émissions (tCO2e/an)± 90% IC

Erreur relative(%)

200 540 303,62
17 740 716,04
24 319 696,64

29 435 135,08
6 381 645,58
8 120 679,63

14,68

468 376 132,96(tCO2e/an)
72 200 991,55

35,97

44 319 690,76

16 291 741,41

36,76

33,39

52 811 989,31

18 378 485,88

34,8

FDHSH → CRCA

0

0

0

0

FDHSH → Savane

0

0

0,00
0,00

0
0

0

0

463 900,17
3 564 077,48
1 280 387,32
1 705 717,74
11 618 257,10
2 199 404,71
3 757 906,90

171,58692 800,82

1 200 140,75

173,2333,08

35 084 641,87

11 362 570,55

32,37

59,14

19 842 871,95

9 287 868,12

46,78

66,64

26 089 371,27

11 945 317,69

45,78

19,57

141 256 466,56

28 600 073,46

20,24

49,17

19 684 533,60

10 169 214,60

51,65

FSc → Autre et Agglomération

270 364,65
10 774 413,78
2 164 926,75
2 559 539,59
59 370 225,97
4 473 169,69
10 215 134,25

36,79

19 644 167,36

7 013 275,82

35,7

Émissions annuelles

332 428 490,99

33 830 576,03

827 802 666,46

84 535 432,71

FDHTF → CRCA
FDHTF → Savane
FDHTF → Autre et Agglomération

FDHSH → Autre et Agglomération
FSFC → CRCA
FSFC → Savane
FSFC → Autre et Agglomération
FSc → CRCA
FSc → Savane(tCO2e/an)

15,41

53

9

LE NIVEAU D’ÉMISSIONS DE RÉFÉRENCE
POUR LES FORÊTS

9.1 Justification de l’approche d’extrapolation
Alors que dans les années 50 et 60, la RDC était l'un des plus grands producteurs tropicaux de culturespérennes (huile de palme, café, cacao, etc.), elle est devenue un importateur net d'huile de palme et ses
chiffres d'exportation de café et de cacao sont extrêmement limités. À leur place, l'agriculture desubsistance s'est développée sur la base de pratiques d’abattis-brulis, qui consomment sept fois plus deforêts que les cultures pérennes. En l’absence quasi totale d’agriculture mécanisée et un manque d'accès
aux techniques agricoles améliorées, combiné à l'un des taux de croissance démographique les plusélevés de la région (> 3% par an), l’agriculture itinérante continue de se développer aux dépens desforêts pour alimenter les zones urbaines en plein boom démographique (de l’ordre de 6% par an). À
moins d’investissements importants dans le secteur, au vu de l’absence de politique agricole, de pland’aménagement des territoires et étant donné la croissance démographique soutenue, il est anticipé quecette pression se poursuivra de manière croissante.
La RDC a connu une croissance de la dynamique de déforestation durant la période de référence, telqu’en témoigne les données d’activités (Tableau 6-4). Il est attendu que cette dynamique maintienne
son rythme et voire même s’accélère, étant donné que les causes directes et sous-jacentes de ladéforestation sont en croissance au fil des années. En effet, parmi les causes sous-jacentes de ladéforestation, figure en première place la croissance de la population29, qui se maintient à un rythmeélevé de 3%30. Environ 70% de cette population vit en milieu rural (Herderschee et al., 2012 ; De Saint
Moulin, 2006) et pratique une agriculture de subsistance, de type itinérante sur brulis, pour assurer son
alimentation. Ce type d’agriculture a été identifié comme la cause directe principale de la déforestationen RDC31. Le rythme de croissance de la population ayant une corrélation directe avec l’augmentation
des besoins alimentaires, il est attendu que l’agriculture itinérante poursuive son extension, à défaut demise en place des mesures d’encadrement adéquates.
Il en va de même pour l’énergie et le bois de chauffe, quantitativement le deuxième moteur principal
de la déforestation. Celui-ci est directement corrélé à la croissance démographique, mais également à
une plus forte urbanisation et à l’émergence d’une classe relativement aisée. En effet, les observations
de l’expansion de la déforestation ainsi que les études successives sur le charbon de bois (Makala)montrent bien que les bassins de drainage sont principalement urbains et que la consommation va en
augmentant. Par ailleurs les grands chantiers d’électrification peinent à trouver l’appui des investisseurs
et on anticipe que de tels chantiers nécessitent entre 10 et 15 ans, avant qu’un quelconque impact au

29

Defourny, P., Delhage, C., and Kibambe Lubamba, J.-P. 2011. Analyse quantitative des causes de ladéforestation et de la dégradation des forêts en République Démocratique du Congo. Technical report, Earthand Life Institute - Environment - Université catholique de Louvain.
30
De Saint Moulin, L. 2006. Analyse par territoire et ville des résultats de l'enrôlement des élécteurs et duréférendum sur le projet de constitution. Congo-Afrique, Numéro Spécial:9-29.
31
Defourny, P., Delhage, C., and Kibambe Lubamba, J.-P. 2011. Analyse quantitative des causes de ladéforestation et de la dégradation des forêts en République Démocratique du Congo. Technical report, Earthand Life Institute - Environment - Université catholique de Louvain.
54

niveau du mix énergétique ne puisse être ressenti. Par contre, on note un début d’investissement dansles microcentrales électriques et dans les énergies renouvelables mobiles, tels les panneaux solaires.
Toutefois, ces deux sources d’énergie ne se substituent pas au « makala », étant donné leurs usages
différents et l’impossibilité de pourvoir suffisamment d’électricité pour opérer des plaques de cuissonélectriques. L’une des énergies alternatives à ce jour au bois de chauffe est le gaz de ville, qui commence
tout juste à percer dans le Sud du pays, à Lubumbashi. En effet, après deux ans d’opération, le niveau
de dissémination est cependant encore à moins de 1% de la population. Les études sur la dissémination,
la consommation et le potentiel de production de gaz indiquent toutes un potentiel impact à l’horizon
2025. On anticipe donc que les effets combinés de la croissance démographique et de la lenteur de lapercée des alternatives énergétiques résulteraient en une pression absolue du bois de chauffe qui semaintient, du moins pour la décennie à venir.
Par ailleurs, la période de référence est marquée par deux facteurs importants qui persisteront à l’avenir :d’abord l’introduction des moteurs à coût bas et faible consommation en diesel pour la navigation
fluviale, ainsi que l’amélioration de près de 2 000 km de réseau routier entre 2011 et 2016 (Projet
PROROUTE). En effet, les moteurs à coût bas et faible consommation en diesel pour la navigation
fluviale remplacent au fur et à mesure les moteurs à essence usuellement utilisés sur les baleinières. Ilspermettent le transport de près de 3 000 sacs de charbon de bois le long du fleuve pour 1,5 jerricanes
de diesel, alors que les moteurs à essence nécessitaient près de 10 jerricanes. Les investissements dansl’amélioration de la navigabilité des cours d’eau et l’expansion de ce type de moteurs sur le territoire
national présagent une augmentation du charbonnage et donc de la déforestation dans l’avenir proche.
Le projet PROROUTE a été mis en œuvre entre 2011 et 2016 et a réalisé des travaux sur plus de 2 000
km de réseau routier dont notamment la RN4 qui relie l’est du pays à Kinshasa. L’amélioration duréseau routier apporte une meilleure accessibilité à la ressource et aux marchés. Ceci se traduit par une
déforestation limitrophe des axes de communication mais également par une déforestation plus large
due à un meilleur accès aux marchés, notamment urbains. Au vu de l’expansion des villes (6% decroissance annuelle) et de l’amélioration anticipée entre 2018 -2022 d’un réseau routier de l’ordre de
2 000 km, il est raisonnable d’anticiper que ce nouvel effort de désenclavement s’accompagnera parune croissance de la déforestation, nonobstant les plans de gestion environnementale et sociale qui
l’accompagnent.
Finalement, il s’agit de rappeler que 2010 marque l’année de la graduation de la RDC pour l’initiativedes Pays Pauvres Hautement Endettés, l’introduction d’une rigueur budgétaire qui a permis lastabilisation de la monnaie, aboutissant à une croissance de l’investissement direct à partir de 2012. Ces
investissements ont résulté en l’émergence d’une nouvelle classe moyenne, forte consommatrice deproduits agricoles et de bois de chauffe. À partir de 2016, et au vu de la situation politique du pays, lasituation économique a radicalement changé. Les investissements se font rares, voire se retirent du pays,
augmentant le chômage et par conséquent la proportion de la population dépendant des ressources
naturelles pour leur consommation propre ainsi que pour la génération de revenus. Cette dépendancecroissante d’une population elle-même croissante produit une pression accrue sur la forêt. Il n’est pas
clair quelle sera l’orientation de l’économie et du statut des finances du pays dans les années à venir,mais il est clair sur la base de la dynamique récente, quelle que soit la trajectoire économique (croissanceou dépression), elle se traduira par une pression croissante sur les espaces forestiers et les ressources
naturelles.
La période de référence peut ainsi être considérée comme suffisamment représentative de la période devalidité du NERF et, dès lors, il est attendu qu’un scénario de type business-as-usual puisse êtreprépondérant en ce qui concerne les changements dans la couverture forestière à l’horizon 2020,
d’autant plus que la pression sur la forêt en RDC résulte essentiellement de la pression interne (i.e.,55

croissance de la population) plutôt que de facteurs exogènes (par ex. les prix de produits agricoles surles marchés internationaux). Ainsi, une extrapolation des émissions de CO 2 issues de la déforestation
durant la période de référence est une approche à la fois crédible et pertinente pour apprécier l’évolution
attendue de la déforestation durant la période de validité du NERF. L’extrapolation des émissions de lapériode de référence présente en outre l’avantage d’être à la fois simple et intuitive et la meilleure option
en l’absence de plans de développement et/ou d’aménagement du territoire de la RDC, qui auraientpermis de quantifier de manière plus détaillée l’impact environnemental des politiques qui seront misesen œuvre pour l’atteinte de l’émergence à l’horizon 2030 (Vision 2030) ou plus généralement pourquantifier la déforestation attendue durant la période comptable du NERF.
Dès lors, la méthodologie d’extrapolation des émissions historiques qui a été retenue est la projection
linéaire des émissions calculées pour la période de référence, afin de refléter la progression de typebusiness-as-usual des causes sous-jacentes et directes de la déforestation en RDC. Cette projection
linéaire des émissions correspondantes à la période de référence couvre la période comptable du présent
NERF, soit de 2015 à 2019.

9.2 Extrapolation des émissions historiques
L’extrapolation est calculée comme une projection linéaire des émissions de la période de référence,soient les émissions de 2000-2010 et 2010-2014. Les années 2005 et 2012 sont considérées comme lesannées pivots (respectivement année pivot 1 et année pivot 2) des deux phases de la période deréférence. Ainsi, les émissions annuelles de 2001 à 2019 ont été obtenues par extrapolation desémissions correspondantes aux périodes 2000-2010 et 2010-2014, basé sur le taux de croissance annuelmoyen des émissions entre ces deux phases de la période de référence. L’Équation d’extrapolation cidessous a été utilisée :𝐸𝑀𝑎𝑛𝑛é𝑒 𝑖 = 𝐸𝑀2005 − [(2005 − 𝑎𝑛𝑛é𝑒 𝑖 ) × 𝑇𝐶_𝐸𝑀𝑝ℎ1 & 𝑝ℎ2 ](Eq. 9-1)

avec :
𝐸𝑀𝑎𝑛𝑛é𝑒 𝑖 : Émissions de l’année i ;𝑇𝐶_𝐸𝑀𝑝ℎ1 & 𝑝ℎ2 : Taux de croissance des émissions entre les deux phases de la période de référence(i.e., entre 2000-2010 et 2010-2014). Ce taux de croissance est calculé selon l’Équation 9-2 :𝑇𝐶_𝐸𝑀𝑝ℎ1 & 𝑝ℎ2 =𝐸𝑀2012 − 𝐸𝑀2005
2012−2005(Eq. 9-2)

L’extrapolation des émissions historiques est présentée à la Figure 9-1.

56

Émissions annuelles historiques (2000-2014) etémissions projetées durant la période comptable (2015-2019)
1400000 000

Emissions annuelles de CO2 (tCO2e/an)

Taux moyen annuel de croissance des émissions
1200000 000
1000000 000

1323176 842
1252409 103
1181641 363
1110873 624
1040105 885

827 802 666
800000 000
600000 000
332 428 491

400000 000
200000 000
0
2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

2016

2018

AnnéesPériode de référence

Période comptable

Figure 9-1 : Extrapolation du NERF.

57

9.3 Le NERF
La table de calcul du NERF de la RDC est présentée dans le Tableau 9-1 ci-dessous.
Tableau 9-1 : Table de calcul du NERF.

Émissions annuelles (tCO 2e/an)
Période comptable de NERF
Année 2015
Année 2016
Année 2017
Année 2018
Année 2019

1 040 105 885
1 110 873 624
1 181 641 363
1 252 409 103
1 323 176 842

58

10 PLAN D’AMÉLIORATION DU NERF
La RDC a adopté une approche par étapes pour la construction de son niveau d’émissions deréférence pour les forêts, tel qu’indiqué dans la décision 12/CP, par. 10. Le pays souhaite ainsi
mentionner quelques points d’améliorations du NERF en fonction des travaux en cours ou desdonnées à obtenir à l’avenir en fonction des moyens disponibles. Ces améliorations concernent
notamment :a. la distinction systématique entre les terres gérées et non gérées dans le cadre dusystème national de suivi des forêts. En effet, étant donné les activités
cartographiques du SNSF et le lancement de la réforme de l’aménagement duterritoire en RDC dans le courant de l’année 2017, le pays se propose comme
piste d’amélioration de son NERF de mettre en place en place des critères
descriptifs et spatiaux permettant de distinguer les terres subissant lesinterventions et pratiques humaines à des fins productives, écologiques ou
sociales, de celles qui n’en subissent aucune. Cette amélioration du NERF
permettra au pays de mieux se conformer aux bonnes pratiques du GIEC,
notamment celles qui requièrent que les terres forestières nationales soientclassées en deux catégories distinctes, à savoir (1) les terres forestières restantterres forestières (c.à.d. les terres qui ont été des terres forestières pendant une
période plus longue que la période de transition (20 ans par défaut) requise pouratteindre un nouveau niveau de carbone des sols et (2) les terres converties enterres forestières pendant cette période de transition ;b. la prise en compte du renforcement du stock de carbone forestier, en particulier
la reforestation, dont la quantification peut être réalisée par la même méthode quecelle utilisée pour quantifier la déforestation (c’est-à-dire, en combinant produits
cartographiques et échantillons de référence). Si le protocole d’interprétation despoints de référence permet d’ores et déjà d’identifier les conversions des terres
non forestières vers des terres forestières durant la période analysée, l’algorithmede détection des changements doit être modifié afin d’inclure la classe dechangement « reforestation ». Cette perspective d’amélioration importantepermettra à la RDC de rapporter de façon plus complète les changements desuperficie de son couvert forestier ;c. l’inclusion des activités de la dégradation forestière et de la conservation desstocks de carbone dans le NERF. La dégradation forestière peut en effet59représenter une part non négligeable des émissions issues des forêts au niveau
national, mais cette activité n’a pas été incluse à ce stade du fait du manque dedonnées historiques y relatives. Des travaux sont actuellement en cours pourdéterminer la méthodologie la plus adaptée pour l’estimation des émissions
historiques de la dégradation forestière. Cette méthodologie pourra s’inspirer destravaux développés dans le cadre des initiatives nationales telles que le projet
DIAF-JICA Forêts (Section 2.4.1 et Annexe 4 et 5) et le Programme de réductiondes émissions du Maï-Ndombe (Section 2.4.2 et Annexe 6) ;d. l’inclusion dans la classe « Cultures pérennes » des cultures pérennes d’Hévéa(Hevea brasiliensis (Willd. ex A.Juss.) Müll.Arg), de quinquina et de cacao(Theobroma cacao L.) qui, pour des raisons techniques, ont été à ce stade incluses
dans les classes de forêt dense humide sur terre ferme ou de forêt secondaire selon
leur localisation spatiale. Le plan d’action du SNSF pour les prochaines années adéjà prévu le suivi des plantations agricoles industrielles, notamment lacartographie précise des limites des plantations existantes et leur mise à jourrégulière. La mise en œuvre de ce plan d’action permettra d’améliorer le NERF
de la RDC en incluant ces plantations dans la catégorie des terres cultivées plutôt
que dans les terres forestières ;e. la réduction de l’erreur autour de l’estimation des données d’activités. Un grandnombre d’échantillons de référence (c. 25 000) tirés aléatoirement dans les strates
de « déforestation » des cartes de changement 2000 – 2010 et 2010 – 2014 est en
cours d’interprétation afin de réduire l’erreur sur les proportions des transitions,ces dernières servant à désagréger la déforestation totale des provinces endonnées d’activités. Cette perspective d’amélioration à très court terme (début2018) permettra d’accroître la précision du calcul des émissions pour le NERF ;f.

l’intégration de l’erreur d’interprétation dans la quantification des erreurs
associées aux données d’activités. Cette source d’erreur fait référence à lavariabilité pouvant exister entre opérateurs dans l’attribution d’une classed’occupation du sol à un même échantillon de référence. À cet effet, uneprocédure de réinterprétation d’une certaine proportion des échantillons deréférence par l’ensemble des opérateurs sera mise en place pour améliorer lesperformances du système de réponse (Section 6.6), en quantifiant l’erreurd’interprétation et en la réduisant à minima ;60

g. l’amélioration des estimations de biomasse épigée des classes d’occupation du
sol de la RDC et l’intégration de réservoirs qui n’ont pas été pris en compte dansle présent document tels que la litière, le bois mort et le carbone organique dusol. Les données nécessaires à ces améliorations seront collectées durantl’inventaire forestier national, dont la mise en œuvre a débuté au cours du dernier
trimestre de l’année 2017. Les résultats de l’inventaire forestier national sontattendus d’ici 4 ans, soit avant la période de révision du NERF et pourront ainsiêtre intégrés lors de sa prochaine soumission.

61

11 ANNEXES-

Annexe 1 : Établissement du système de réponse pour l’encodage etl’interprétation des points de référence-

Annexe 2 : Nombre d’échantillons théorique, pratique et répartition deséchantillons à l’échelle des provinces-

Annexe 3 : Calcul des données d’activités et des erreurs associées entre 2000 et2010 pour la province du Kwango-

Annexe 4 : Méthodologie de l’inventaire forestier du Projet DIAF-JICA Forêts

-Annexe 5 : Document technique de construction du NERF des provinces de MaiNdombe, Kwilu et Kwango-

Annexe 6 : Programme de Réduction des Émissions du Maï-Ndombe-

Annexe 7 : Projet Carbon Map and Model de WWF pour la cartographie de labiomasse forestière LiDAR par Télédétection LiDAR aéroporté-

Annexe 8 : Méthodologie de production de la carte de stratification nationale-

Annexe 9 : Méthodologie du Pré-Inventaire Forestier National-

Annexe 10 : Méthodologie d’inventaire du WWF

62

Annexe 1- Établissement du système de réponse pour l’encodage etl’interprétation des points de référence.

Cette annexe synthétise les critères opérationnels utilisés pour l’interprétation visuelle des images
satellites et l’assignation des échantillons de référence aux différentes classes d’occupation du
sol définies dans le NERF de RDC.
1) Forêt dense humide sur terre ferme (FDHTF) : Cette forêt à une canopée fermée
présente un indice de végétation (NDVI) très élevé par rapport aux autres types des forêts.
Elle a une texture assez homogène et grossière / rugueuse du fait de la présence de grands
arbres. La canopée présente une couleur verte foncée en composition colorée moyen
Infrarouge (MIR), proche infrarouge (PIR) et rouge (R) sur images Landsat (Fig. 1-a).
Sur images à haute résolution spatiale, des ombres de tailles moyennes et grandes sontvisibles sur la canopée du fait de variations importantes de hauteurs des arbres (Fig. 1-b).
Figure 1 : FDH sur terre ferme vue (a) sur image Landsat (composition colorée MIR/PIR/R), (b) sur image
à haute résolution spatiale (Collect Earth, fenêtre de 30 m² en jaune) et (c) sur une photo de terrain.

(b)
(a)

(b)

(c)

(b)

2) Forêt dense humide sur sol hydromorphe (FDHSH) : On trouve ce type de forêt aux
environs des fleuves, grandes rivières et des lacs. Sur images Landsat (compositioncolorée MIR, PIR, R), cette forêt présente une couleur plus sombre que celle des FDH
sur terre ferme du fait de la quantité importante d’eau dans le sol et en sous-bois. Sur
image à haute résolution spatiale, la canopée présente une texture souvent plus fine etplus homogène que celle des FDH sur terre ferme, notamment du fait de variations moins
marquées/abruptes de hauteurs des arbres en canopée (Fig. 2-b). Les raphiales, aisément
63

identifiables par la forme de couronne caractéristique des raphias (étoilée), sontfréquentes / abondantes en FDH sur sol hydromorphe et en sont des marqueurs
caractéristiques.
Figure 2 : FDH sur sol hydromorphe vue (a) sur image Landsat (composition colorée MIR/PIR/R), (b) sur
image à haute résolution spatiale (Collect Earth, fenêtre de 30 m² en jaune) et (c) sur une photo deterrain.

(a)

(b)

(c)

3) Forêt secondaire (FSc) : Sur images à haute résolution spatiale comme sur Landsat, laforêt secondaire présente une texture hétérogène/irrégulière, une couleur verte claire /pâle ponctuée d’éclaircies (en composition colorée MIR, PIR et R sur images Landsat).
Cette classe peut être difficile à séparer de celle des cultures et cultures abandonnées(Fig. 3-b). Ce type de forêt est souvent attenant aux terres cultivées ou aux terrains
dénudés. Ce type de forêt se retrouve généralement à la lisière de forêts denses. Elleprésente un NDVI moins élevé que celui des forêts denses.
Figure 3 : FSc vue (a) sur image Landsat (composition colorée MIR/PIR/R), (b) sur image à hauterésolution spatiale (Collect Earth, fenêtre de 30 m² en jaune) et (c) sur une photo de terrain.

(a)

(b)

(c)

64

4) Forêt sèche ou forêt claire (FSFC) : Sur le plan de la télédétection, cette forêt présente
un nombre d’arbres moins important que les forêts denses, ce qui se traduit par une
canopée ouverte (couronnes d’arbres non jointives). La texture de la canopée sur image
à haute résolution spatiale reste relativement régulière, mais est généralement plus finequ’en forêt dense du fait de la taille réduite des arbres. La forêt sèche ou claire est surtout
localisée au sud de Kwango et dans les provinces de Haut-Katanga, Haut-Lomami,
Lualaba, Tanganyika (figure 4). L’analyse de la série temporelle révèle un cycle de
(a)
(b)
(b)
saisonnalité : perte / repousse des feuilles avec les saisons.
Figure 4 : FSFC vue (a) sur image Landsat (composition colorée MIR/PIR/R), (b) sur image à hauterésolution spatiale (Collect Earth, fenêtre de 30 m² en jaune) et (c) sur une photo de terrain.

(c)

(a)

(b)

(c)

5) Savane (SA) : sur image à très haute résolution spatiale, la savane est reconnaissable dufait de sa couverture arborée réduite (≤ 30 %). Sur images Landsat, la forte contribution
des herbacées à la réponse spectrale des savanes se traduit par une couleur rosée(composition colorée MIR/IFR/R), une texture lisse et homogène. Il est fréquent que lessavanes soient entretenues par le feu, ce qui laisse des marques visibles sur image à hauterésolution spatiale (Fig. 5-b).
Figure 5 : Savane vue (a) sur image Landsat (composition colorée MIR/PIR/R), (b) sur image à hauterésolution spatiale (Collect Earth, fenêtre de 30 m² en jaune) et (c) sur une photo de terrain.

65

(a)

(b)

(c)

6) Cultures et régénération de culture abandonnée (CRCA) : Les zones de culture et derégénération de culture abandonnée apparaissent sous forme de mosaïques aux formes
géométriques caractéristiques de l’intervention humaine (Fig. 6-b), et ont une texture
granuleuse ou aplatie. Elles ont une couleur verte pâle, jaune et violette en compositioncolorée MIR, PIR et R sur images Landsat. Elles sont localisées aux alentours deshabitations humaines et le long des axes routiers.
Figure 6 : CRCA vue (a) sur image Landsat (composition colorée MIR, PIR, R), (b) sur image à hauterésolution spatiale (Collect Earth, fenêtre de 30 m² en jaune) et (c) sur une photo de terrain.

(b)

(a)

(c)
(b)

7) Zone d’eau (Eau) : Les zones d’eau ont une couleur bleue (claire ou sombre) encomposition colorée MIR, PIR et R sur images Landsat (Fig. 7) et sur image à hauterésolution spatiale.
Figure 7 : Eau vue (a) sur image Landsat (composition colorée MIR/IFR/R) et (b) sur image à hauterésolution spatiale (Collect Earth, fenêtre de 30 m² en jaune).

(a)

(b)

66

8) Autres : La classe « Autres » fait référence aux terres non-forestières qui n’appartiennent
à aucune des classes précédentes. « Autres » comprend principalement les zones
d’agglomération, qui présentent une teinte rose pâle sur images Landsat (compositioncolorée MIR, PIR, R, Fig. 8-a). Sur image satellite, la texture des zones d’agglomérations
est souvent hétérogène. Sur image à haute résolution spatiale, la reconnaissance des zones
d’agglomération est aisée, notamment du fait de la présence d’éléments marquants(habitation, routes, etc.). La classe « Autres » comprend également les routes.

Figure 8 : Autres vue (a) sur image Landsat (composition colorée MIR/IFR/R), (b) sur image à hauterésolution spatiale (Collect Earth, fenêtre de 30 m² en jaune) et (c) sur une photo de terrain.

(a)

(b)

(c)

67

Annexe 2 - Nombre d’échantillons théorique, pratique et répartition deséchantillons à l’échelle des provinces

Cette annexe relative au système d’échantillonnage des données d’activités (section 6.7 dudocument du NERF) fournie le détail des calculs suivant :

Nombre d’échantillons théoriquement nécessaire pour atteindre une erreur standard surla précision globale de 0.01 (sous les hypothèses mentionnées dans le document duNERF, section 6.7) et ce à l’échelle des provinces (Annexe 2-A) ;

Décomposition du nombre d’échantillons collecté à l’échelle des provinces (Annexe 2B) ;

Répartition du nombre d’échantillons collectés entre les strates des cartes dedéforestation à l’échelle des provinces (Annexe 2-C) ;A. Nombre d’échantillons théorique à l’échelle des provinces
Sous les hypothèses de précision utilisateurs des strates de la carte de déforestation données
en section 6.7 du document du NERF (i.e. 0.90, 0.95 et 0.50 pour les strates forêt stable, non-forêt
stable et déforestation, respectivement) et en fixant le même objectif d’erreur sur la précision
globale (i.e. 0.01), l’équation 6-1 mène aux nombres d’échantillons théoriques pour chacune des26 provinces donnés en tableaux 1 (période 2000-2010) et 2 (période 2010-2014). La somme desn provinciaux pour la première période donne n1 = 19 044. La somme des n provinciaux pour laseconde période donne n2 = 18 629.
B. Nombre d’échantillons collecté à l’échelle des provinces
Plusieurs campagnes d’échantillonnage aléatoire stratifié sur les cartes de déforestation 20002010 et 2010-2014 ont été réalisées.
Un premier tirage a été réalisé à l’échelle nationale, en visant un nombre d’échantillon (noténvisé) de 1000. Parmi ces 1000 nvisé, un certain nombre d’échantillons n’ont pas pu être interprétés(ex. présence de nuage, image satellite de qualité insuffisante) ou ont fait l’objet d’une erreur dansl’encodage de l’interprétation (ex. absence d’information encodée pour une date de la période).
Le nombre d’échantillons pour lesquels une interprétation est effectivement exploitable (noténeffectif) est donné, par province, en tableau 3.

68Afin d’augmenter la précision des estimations de surfaces par provinces, un second tirage
stratifié par province a été réalisé (Stehman et al., 2012). Un accent particulier a été mis sur desprovinces considérées comme prioritaires du fait de leur couverture forestière importante, avec
nvisé = 510 (contre nvisé = 300 pour les autres). Pour ce second tirage, neffectif représente environ
95% des nvisé (tableau 3).
En cumulant les neffectif des tirages réalisés à l’échelle nationale et provinciale, le nombre totald’échantillons pour lesquels une interprétation est effectivement exploitable (neffectif total) est de
10 716 pour la période 2000 – 2010 et 10 633 pour la période 2010 – 2014. Parmi les neffectif total,l’interprétation de certains échantillons correspond à un épisode de « reforestation » (i.e. classe« non-forêt » à l’année initiale et classe « forêt » à l’année finale). Ces échantillons doivent êtreécartés des analyses car ils ne correspondent à aucune strate de la carte de déforestation. Enécartant ces échantillons de neffectif total, nous obtenons le nombre d’échantillons utilisés pourréaliser les calculs de surface de forêt-stable, de non-forêt stable et de déforestation dans ledocument du NERF (noté neffectif utilisé en tableau 3).

C. Allocation des échantillons aux strates des cartes des changements à l’échelle desprovinces
Le tableau 4 présente les allocations des échantillons aux strates des cartes de déforestation àl’échelle des provinces, tel que décrit en section 6.6.5 du document du NERF.

69

Tableau 1 : Détail du calcul du nombre d’échantillons théorique par province pour la période 2000-2010. Les strates 1, 2 et 3 correspondent à la non-forêt, à la forêt et à la déforestation, respectivement. Lescolonnes Wi et WiSi (avec i l’indice de la strate) font référence aux variables du même nom en équation 6-1 du document du NERF. n représente le nombre d’échantillon théorique.

Province

Pixel_NF

Pixel_F

Pixel_DEF

total

Wi1

Wi2

Wi3

Wi*Si1

Wi*Si2

Wi*Si3N

Bas-Uele

3,798103500E+07

1,248633200E+08

2,956565000E+06

1,658009200E+08

0,229

0,753

0,018

0,050

0,226

0,009

811

Equateur

1,126473400E+07

1,012063630E+08

9,297960000E+05

1,134008930E+08

0,099

0,892

0,008

0,022

0,268

0,004

861

Haut-Katanga

4,374112600E+07

9,627713800E+07

5,577720000E+05

1,405760360E+08

0,311

0,685

0,004

0,068

0,205

0,002

758

Haut-Lomami

8,834468600E+07

3,409622400E+07

1,306903000E+06

1,237478130E+08

0,714

0,276

0,011

0,156

0,083

0,005

593

Haut-Uele

5,164639800E+07

4,745544100E+07

2,745262000E+06

1,018471010E+08

0,507

0,466

0,027

0,111

0,140

0,013

696

Ituri

1,996593000E+07

4,896830800E+07

8,788020000E+05

6,981304000E+07

0,286

0,701

0,013

0,062

0,210

0,006

779

Kasai

3,910925500E+07

6,701444700E+07

2,188342000E+06

1,083120440E+08

0,361

0,619

0,020

0,079

0,186

0,010

753

Kasai Central

3,482119900E+07

2,759952000E+07

1,761249000E+06

6,418196800E+07

0,543

0,430

0,027

0,118

0,129

0,014

681

Kasai Oriental

1,015621900E+07

1,182899000E+06

1,241220000E+05

1,146324000E+07

0,886

0,103

0,011

0,193

0,031

0,005

527

Kinshasa

9,334550000E+06

2,321032000E+06

1,038740000E+05

1,175945600E+07

0,794

0,197

0,009

0,173

0,059

0,004

560

Kongo Central

3,574555700E+07

2,216364700E+07

2,631210000E+06

6,054041400E+07

0,590

0,366

0,043

0,129

0,110

0,022

677

Kwango7,090229600E+07

2,983066000E+07

4,876080000E+05

1,012205640E+08

0,700

0,295

0,005

0,153

0,088

0,002

593

Kwilu

6,965947900E+07

1,852649100E+07

4,221910000E+05

8,860816100E+07

0,786

0,209

0,005

0,171

0,063

0,002

559

Lomami5,206363800E+07

8,116272000E+06

4,996350000E+05

6,067954500E+07

0,858

0,134

0,008

0,187

0,040

0,004

535

Lualaba

6,913059200E+07

6,910123200E+07

1,146401000E+06

1,393782250E+08

0,496

0,496

0,008

0,108

0,149

0,004

681

Mai-Ndombe

4,110957500E+07

1,004770660E+08

1,509473000E+06

1,430961140E+08

0,287

0,702

0,011

0,063

0,211

0,005

776

Maniema

3,644766600E+07

1,018682240E+08

3,941564000E+06

1,422574540E+08

0,256

0,716

0,028

0,056

0,215

0,014

810

Mongala1,166228200E+07

4,932231400E+07

1,516278000E+06

6,250087400E+07

0,187

0,789

0,024

0,041

0,237

0,012

838

Nord-Kivu

1,216885900E+07

4,940298900E+07

1,752696000E+06

6,332454400E+07

0,192

0,780

0,028

0,042

0,234

0,014

840

Nord-Ubangi

2,213114800E+07

3,726052900E+07

1,104727000E+06

6,049640400E+07

0,366

0,616

0,018

0,080

0,185

0,009

749

Sankuru

2,021464900E+07

9,770887100E+07

2,820946000E+06

1,207444660E+08

0,167

0,809

0,023

0,036

0,243

0,012

846

Sud-Kivu

1,219999100E+07

5,036907000E+07

3,331473000E+06

6,590053400E+07

0,185

0,764

0,051

0,040

0,229

0,025

870

Sud-Ubangi

2,100322700E+07

3,556601600E+07

1,419048000E+06

5,798829100E+07

0,362

0,613

0,024

0,079

0,184

0,012

757

Tanganyka

6,716247300E+07

6,690470300E+07

2,086010000E+06

1,361531860E+08

0,493

0,491

0,015

0,108

0,147

0,008

690

Tshopo6,321879000E+06

2,135293080E+08

2,985809000E+06

2,228369960E+08

0,028

0,958

0,013

0,006

0,287

0,007

902

Tshuapa

2,523460000E+06

1,436539220E+08

1,574385000E+06

1,477517670E+08

0,017

0,972

0,011

0,004

0,292

0,005

904

Total RDC

19 04470

Tableau 2 : Détail du calcul du nombre d’échantillons théorique par province pour la période 2010-2014. Les strates 1, 2 et 3 correspondent à la non-forêt, à la forêt et à la déforestation, respectivement. Lescolonnes Wi et WiSi (avec i l’indice de la strate) font référence aux variables du même nom en équation 6-1 du document du NERF. n représente le nombre d’échantillon théorique.

Province

Pixel_NF

Pixel_F

Pixel_DEF

total

Wi1

Wi2

Wi3

Wi*Si1

Wi*Si2

Wi*Si3N

Bas-Uele

4,093760000E+07

1,228026520E+08

2,060782000E+06

1,658010340E+08

0,247

0,741

0,012

0,054

0,222

0,006

797

Equateur

1,219453100E+07

1,006139430E+08

5,925770000E+05

1,134010510E+08

0,108

0,887

0,005

0,023

0,266

0,003

854

Haut-Katanga

4,429889800E+07

9,476161100E+07

1,515613000E+06

1,405761220E+08

0,315

0,674

0,011

0,069

0,202

0,005

763

Haut-Lomami

8,965158900E+07

3,377826600E+07

3,179750000E+05

1,237478300E+08

0,724

0,273

0,003

0,158

0,082

0,001

581

Haut-Uele

5,439166000E+07

4,661657200E+07

8,388740000E+05

1,018471060E+08

0,534

0,458

0,008

0,116

0,137

0,004

665

Ituri

2,084473200E+07

4,819946300E+07

7,689520000E+05

6,981314700E+07

0,299

0,690

0,011

0,065

0,207

0,006

771

Kasai

4,129759300E+07

6,506247400E+07

1,952066000E+06

1,083121330E+08

0,381

0,601

0,018

0,083

0,180

0,009

742

Kasai Central

3,658244800E+07

2,670225400E+07

8,972690000E+05

6,418197100E+07

0,570

0,416

0,014

0,124

0,125

0,007

655

Kasai Oriental

1,028034100E+07

1,092338000E+06

9,056100000E+04

1,146324000E+07

0,897

0,095

0,008

0,195

0,029

0,004

520

Kinshasa

9,438424000E+06

2,238194000E+06

8,283900000E+04

1,175945700E+07

0,803

0,190

0,007

0,175

0,057

0,004

555

Kongo Central

3,837676700E+07

2,133704600E+07

8,266790000E+05

6,054049200E+07

0,634

0,352

0,014

0,138

0,106

0,007

629

Kwango7,140514300E+07

2,936644600E+07

4,489800000E+05

1,012205690E+08

0,705

0,290

0,004

0,154

0,087

0,002

591

Kwilu

7,008253800E+07

1,819904900E+07

3,265790000E+05

8,860816600E+07

0,791

0,205

0,004

0,172

0,062

0,002

556

Lomami5,256327300E+07

7,905149000E+06

2,111320000E+05

6,067955400E+07

0,866

0,130

0,003

0,189

0,039

0,002

527

Lualaba

7,027699300E+07

6,817392900E+07

9,273250000E+05

1,393782470E+08

0,504

0,489

0,007

0,110

0,147

0,003

676

Mai-Ndombe

4,266065300E+07

9,933596900E+07

1,099500000E+06

1,430961220E+08

0,298

0,694

0,008

0,065

0,208

0,004

768

Maniema

4,038923000E+07

9,983953000E+07

2,028758000E+06

1,422575180E+08

0,284

0,702

0,014

0,062

0,211

0,007

782

Mongala1,317856000E+07

4,816565300E+07

1,156665000E+06

6,250087800E+07

0,211

0,771

0,019

0,046

0,231

0,009

820

Nord-Kivu

1,392155500E+07

4,849337000E+07

9,162740000E+05

6,333119900E+07

0,220

0,766

0,014

0,048

0,230

0,007

811

Nord-Ubangi

2,323587500E+07

3,673609400E+07

5,244450000E+05

6,049641400E+07

0,384

0,607

0,009

0,084

0,182

0,004

730

Sankuru

2,303559500E+07

9,576805100E+07

1,940827000E+06

1,207444730E+08

0,191

0,793

0,016

0,042

0,238

0,008

827

Sud-Kivu

1,553146400E+07

4,940623100E+07

9,628670000E+05

6,590056200E+07

0,236

0,750

0,015

0,051

0,225

0,007

804

Sud-Ubangi

2,242227500E+07

3,452499200E+07

1,041073000E+06

5,798834000E+07

0,387

0,595

0,018

0,084

0,179

0,009

739

Tanganyka

6,924848300E+07

6,607914600E+07

8,255920000E+05

1,361532210E+08

0,509

0,485

0,006

0,111

0,146

0,003

673

Tshopo9,307688000E+06

2,105922320E+08

2,937157000E+06

2,228370770E+08

0,042

0,945

0,013

0,009

0,284

0,007

895

Tshuapa

4,097845000E+06

1,421642930E+08

1,489652000E+06

1,477517900E+08

0,028

0,962

0,010

0,006

0,289

0,005

898

Total RDC

18 62971

Tableau 3 : Nombres d’échantillons (1) visés pour interprétation (nvisé) et (2) dont l’interprétation est effectivement disponible (i.e. excluant les NA, neffectif) décomposéspar province. %effectif exprime neffectif en pourcentage de nvisé. La somme des neffectif du pré-échantillonnage national et de l’échantillonnage provincial est reprise dansneffectif total. En excluant les échantillons interprétés comme étant une « reforestation » de neffectif total, nous obtenons le nombre d’échantillons utilisé pour le calcul dessurfaces de forêt stable, de non-forêt stable et de déforestation (noté neffectif utilisé).
Pré-échantillonnage national
Province

Échantillonnage provincial

2000-20102010-2014

neffectif

neffectif

Bas-Uele

67

64

510

Equateur

38

36

510

Haut-Katanga

44

62

Haut-Lomami

55

Haut-Uele

nvisé

nvisé

2000-2010

neffectif total

2010-2014

neffectif utilisé

2000-20102010-2014

2000-20102010-2014

98,6

572

567

571

566

93,3

518

512

516

512

294

98

330

356

330

356

98,7

291

97

351

326

351

326

506

99,2

502

98,4

546

528

545

528

510

384

75,3

348

68,2

411

369

410

368

56

300

293

97,7

293

97,7

322

349

322

349

25

13

300

299

99,7

296

98,7

324

309

324

309

Kasai Oriental

2

6

300

274

91,3

292

97,3

276

298

276

298

Kinshasa

1

2

300

286

95,3

289

96,3

287

291

287

291

Kongo Central

22

32

300

299

99,7

289

96,3

321

321

321

321

Kwango

36

49

510

500

98

494

96,9

536

543

535

542

Kwilu

47

25

510

489

95,9

505

99

536

530

536

527

36

34

300

279

93

288

96

315

322

315

322

Lualaba

58

48

300

292

97,3

294

98

350

342

350

342

Mai-Ndombe

43

42

510

475

93,1

479

93,9

518

521

518

521

Maniema

48

63

300

295

98,3

276

92

343

339

343

339

Mongala

16

21

510

473

92,7

481

94,3

489

502

486

501

Nord-Kivu

24

13

300

298

99,3

247

82,3

322

260

320

260

Nord-Ubangi

25

19

510

419

82,2

431

84,5

444

450

444

449

Sankuru

35

53

300

299

99,7

299

99,7

334

352

334

352

Sud-Kivu

27

23

300

299

99,7

293

97,7

326

316

326

315

Sud-Ubangi

24

18

510

481

94,3

496

97,3

505

514

505

514

Tanganyka

51

56

300

293

97,7

295

98,3

344

351

344

351

Tshopo

83

68

510

483

94,7

475

93,1

566

543

565

543

Tshuapa
Total RDC

48
951

46

510
10 320

482
9 765

94,5
94,6

476
9 702

93,3
94

530
10 716522
10 633527
10 701521
10 623%effectif

neffectif%effectif

505

99

503

480

94,1

476

300

286

95,3

35

300

296

40

26

510

Ituri

27

21

Kasai

29

Kasai Central

Lomami1000

931

neffectif

72

Tableau 4 : Nombres d’échantillons alloués aux strates des cartes de déforestation 2000-2010 et 2010-2014, avec
1 la non-forêt stable, 2 la forêt-stable et 3 la strate de déforestation.

Province

2000 - 20102010 - 2014

1

2

3

total

1

2

3

total

Bas-Uele

172

239

160

571

170

232

164

566

Equateur

106

283

127

516

119

266

127

512

Haut-Katanga

107

159

64

330

100

164

92

356

Haut-Lomami

221

75

55

351

191

70

65

326

243

139

146

528

Haut-Uele

254

144

147

545

Ituri

128

165

117

410

123

132

113

368

Kasai

122

113

87

322

125

136

88

349

Kasai Central

158

98

68

324

137

83

89

309

163

52

83

298

Kasai Oriental

140

54

82

276

Kinshasa

124

87

76

287

137

75

79

291

Kongo Central

124

106

91

321

119

114

88

321

Kwango

234

211

90

535

291

229

22

542

338

175

14

527

Kwilu

283

172

81

536

Lomami

214

56

45

315

203

52

67

322

Lualaba

174

107

69

350

132

119

91

342

Mai-Ndombe

191

237

90

518

176

248

97

521

99

148

92

339

Maniema

100

146

97

343

Mongala

151

204

131

486

168

203

130

501

Nord-Kivu

80

144

96

320

86

102

72

260

Nord-Ubangi

149

169

126

444

149

178

122

449

84

160

108

352

Sankuru

88

150

96

334

Sud-Kivu

65

164

97

326

87

137

91

315

Sud-Ubangi

184

191

130

505

164

201

149

514

Tanganyka

142

117

85

344

141

120

90

351

84

314

145

543

69
3 898

317
4 166

135
2 559

521

Tshopo

60

356

149

565

Tshuapa

37
3 808

337
4 284

153
2 609

527

Total RDC

10 701

10 62373

Annexe 3 - Calcul des données d’activités et des erreurs associés entre 2000 et 2010pour la province du Kwango
Cet annexe présente, pour la province du Kwango et la période 2000 – 2010, les calculs détaillés desestimations de déforestations (et erreur), des proportions de transitions entre classes d’occupation du sol(et erreurs), et de données d’activités (et erreurs).

1. Estimation de la déforestation et de l’erreur associée
Dans la province du Kwango, la carte de changement se décompose tel que décrit en tableau 1 (colonne« Nombre de pixel ») et les échantillons de référence mènent à la matrice d’erreur du même tableau.
Tableau 1. Matrice d’erreur

Non-forest
ForestCarte
Déforestation
total

Échantillon de référence
Non-forest Forest Déforestation
161
53
20
50
140
21
12
32
46
223
225
87

total
234
211
90
535

Nombre de pixel
70902296
29830660
487608101220564

Chaque cellule du tableau 1 (𝑛𝑖𝑗 ) correspond au nombre d’échantillons de référence associés dans la carte
des changements à la classe i (modalités en ligne) et interprétés visuellement comme étant de la classe j(modalités en colonne). Cette matrice est re-exprimée en proportions 𝑝𝑖𝑗 telles que :𝑛𝑖𝑗

𝑝𝑖𝑗 = 𝑊𝑖 ∗ 𝑛(Eq. 1)𝑖.

avec 𝑊𝑖 la proportion de pixel de la carte de classe i. Cette transformation mène au tableau 2.

Tableau 2. Matrice d’erreur (en proportion) et nombre de pixel par strate de la carte des changements.

Non-forêt
Forêt
Carte
Déforestation
total

Échantillon de référence
Non- forêt
Forêt Déforestation
total
0,481949534 0,1587 0,059869507 0,700473236
0,06983637 0,1955 0,029331275 0,294709482
0,000642304 0,0017 0,002462166 0,004817282
0,552428209 0,3559 0,091662949
1

Wi0,700473236
0,294709482
0,004817282
1

Pour calculer une superficie, nous utilisons un estimateur de « proportion de superficie » correspondant à
un échantillonnage aléatoire stratifié (formule 9 dans Olofsson et al., 2014) :𝑝̂ .𝑘 = ∑𝑞𝑖=1 𝑝̂ 𝑖𝑘(Eq. 2)74

Avec k la classe d’intérêt (par ex. « déforestation »). La superficie de la classe (𝐴̂𝑘 ) est obtenue enmultipliant 𝑝̂ .𝑘 par le nombre total de pixels dans la carte de changement (noté A). Pour la classe dedéforestation de la province Kwango, nous avons :𝐴̂𝐷𝐸𝐹 = 0,0917 ∗ 101218202 = 9278175,4123 pixels, soit 835035,7871 ha.
L’erreur standard sur la proportion de surface se calcule avec la formule suivante :𝑆(𝑝̂ .𝑘 ) = √∑𝑖2
𝑊𝑖 𝑝̂𝑖𝑘− 𝑝̂𝑖𝑘

(Eq. 3)𝑛𝑖. −1De l’équation 3, nous tirons l’erreur standard sur l’estimation de surface 𝑆(𝐴̂𝑘 ) en multipliant 𝑆(𝑝̂ .𝑘 ) par
A. Un intervalle de confiance à 90 % peut être obtenu en multipliant 𝑆(𝐴̂𝑘 ) par 1,645.
Dans le cas du Kwango, nous avons donc:
𝑆(𝐴̂𝐷𝐸𝐹 ) = 𝑆(𝑝̂ .𝐷𝐸𝐹 ) ∗ 𝐴 = 0,0142 * 101218202 = 1437669,9024 pixels, soit 129390 ha.
Pour cette province, la surface de déforestation pour la période 2000 – 2010 est donc de 835036 ± 212847
ha.

2. Proportions des transitions entre classes d’occupation du sol et erreurs associées
Les points de référence interprétés comme étant des « transitions » de forêt vers non-forêt durant les deux
périodes du NERF sont compilés en une unique table sur laquelle les proportions de transitions sontcalculées. Pour chaque province, 12 transitions sont étudiées, telles que listées dans le tableau 3. Seules lespoints de référence pour lesquels l’opérateur à fournis un niveau de détail suffisant (type de forêt à l’année
initiale, type de non-forêt à l’année finale) sont retenus, ce qui correspond à 112 échantillons de référence
dans la province du Kwango (tableau 3). Les proportions des transitions (notée prop) sont calculées par
rapport au nombre total de transition de la province concernée.
L’erreur standard sur une proportion est estimée par l’équation 4 :𝑆(𝑝𝑟𝑜𝑝) = √(𝑝𝑟𝑜𝑝 ∗1−𝑝𝑟𝑜𝑝𝑁)(Eq. 4)

avec N le nombre total d’échantillon de référence retenus.
L’intervalle de confiance à 90 % sur la proportion est obtenu en multipliant 𝑆(𝑝𝑟𝑜𝑝) par la valeur critiquede la table de student, en spécifiant le nombre de degré de liberté (N – 1).
Dans le cas du Kwango et de la transition « forêt dense humide sur terre ferme (FDHST) » vers « Cultureet régénération de culture abandonnée (CRCA) », nous avons :𝑝𝑟𝑜𝑝𝐹𝐷𝐻𝑇𝐹−𝑅𝐶𝐴 =50= 0,4464
112

𝑆(𝑝𝑟𝑜𝑝𝐹𝐷𝐻𝑇𝐹−𝑅𝐶𝐴 ) = 0.0470
La proportion de la transition « forêt dense humide sur terre ferme (FDHST) » vers « Culture et
régénération de culture abandonnée (CRCA) » dans cette province est donc de 0,0470 ± 0,0779.

75

Tableau 3 : Récapitulatif des transitions observées dans la province de Kwango durant les périodes 2000-2010 et2010-2014. « DEPUIS » et « VERS » designent les classes de départ et d’arrivée des transitions, respectivement.
Accronymes des classes d’occupation du sol : FDHSH (forêt dense humide sur sol hydromorphe), FDHTF (forêt
dense humide sur terre ferme), FSFC (forêt sèche ou forêt claire), FSc (forêt secondaire), CRCA (culture et
régénération de culture abandonnée).

Province

KwangoDEPUIS
FDHSH
FDHSH
FDHSH
FDHTF
FDHTF
FDHTF
FSFC
FSFC
FSFC
FSc
FSc
FSc

VERS
CRCA
SavaneAutre
CRCA
SavaneAutre
CRCA
SavaneAutre
CRCA
Savane
Autre

total

n
0
0
0
50
3
3
42
1
0
7
2
4
112

prop
0
0
0
0,4464
0,02680,02680,37500,008900,06250,01790,03571SE
0
0
00,04700,01530,01530,0457
0,008900,02290,01250,0175t-value

1,6587

IC (90%)0000,07790,02530,02530,07590,014700,03790,02080,0291

3. Calcul des données d’activités et erreurs associées
Les données d’activités (DA, en ha) résultent du produit de l’estimation de la déforestation (en ha) et desproportions des transitions dans une province données. À titre informatif, les DA de la province du Kwango
sont données en tableau 4.
Afin de propager l’erreur associée à ces deux estimations pour une donnée d’activité donnée, nous utilisonsl’équation 5 :2

𝐼𝐶 (𝐷𝐴) = √(𝐴̂𝑘 ∗ 𝑝𝑟𝑜𝑝 ) ∗ ((2
𝐼𝐶(𝐴̂𝑘 )𝐼𝐶(𝑝𝑟𝑜𝑝) 2
) +(
) )
̂
𝐴𝑘
𝑝𝑟𝑜𝑝

(Eq. 5)avec 𝐼𝐶 (𝐷𝐴) l’intervalle de confiance à 90% sur la donnée d’activité d’intérêt, 𝐼𝐶(𝐴̂𝑘 ) l’intervalle deconfiance à 90% l’estimation de surface d’intérêt et 𝐼𝐶 (𝑝𝑟𝑜𝑝 ) l’intervalle de confiance à 90% sur laproportion d’intérêt.
Pour la province du Kwango et pour la période 2000 – 2010, la donnée d’activité correspondant à latransition « forêt dense humide sur terre ferme (FDHST) » vers « Culture et régénération de culture
abandonnée (CRCA) » est donc :𝐷𝐴𝐹𝐷𝐻𝑇𝐹−𝑅𝐶𝐴 = 835035,7871 * 0,4464 = 372759,9754 haet
𝐼𝐶 (𝐷𝐴𝐹𝐷𝐻𝑇𝐹−𝑅𝐶𝐴 ) = √(835035,7871 ∗ 0,4464 )2 ∗ ((212847,0290 2

0,0779 2835035,7871

0,4464) +() ) = 115148,7893 ha

La surface de transition « forêt dense humide sur terre ferme (FDHST) » vers « Culture et régénération de
culture abandonnée (CRCA) » est donc de 372760 ± 115149 ha.

76

Tableau 4. DA et erreurs associées pour la province du Kwango.

Province

KwangoDEPUIS
FDHSH
FDHSH
FDHSH
FDHTF
FDHTF
FDHTF
FSFC
FSFC
FSFC
FSc
FSc
FSc

VERS
CRCA
SavaneAutre
CRCA
SavaneAutre
CRCA
SavaneAutre
CRCA
SavaneAutre

DA (en ha)

IC (90%)000372759,98
22378,9622378,96313138,42
7431,82052189,74
14947,1429810,78000115148,79
21882,9621882,96101920,46
12420,34034330,09
17781,7125459,91

77

Annexe 4 - Méthodologie de l'inventaire forestier du Projet DIAF-JICA Forêts

1.

Objectif

Le but de l’inventaire forestier du Projet DIAF-JICA Forêts est d’aménager les informations de terrainnécessaires pour atteindre les objectifs du SNSF cités ci-dessus. Ceci consiste concrètement à collecter les
informations suivantes et d’en assurer continuellement le suivi, il s’agit de :-2.

Saisir la disponibilité des ressources forestières (volume accumulé, composition des espèces,structure forestière (couches, distribution DHP, etc.)
Rassembler les Informations nécessaires pour la mise en œuvre de la REDD+ « teneur en carbone
de forêt (5 réservoirs) »Aménager les informations relatives aux multiples fonctions des forêts et de la relation entre les
habitants locaux et la forêt (utilisation des forêts par les habitants locaux, activités anthropiques
réalisées dans la forêt, distribution de la faune sauvage, etc.)

Orientation de base

Préalablement à la conception de l’inventaire forestier et à sa mise en œuvre, il est nécessaire d’établir lesorientations de base pour cet inventaire.
Les conditions suivantes sont à prendre en considération pour établir les orientations de base pourl’inventaire forestier du Projet DIAF-JICA Forêts.
-Politique connexe et exigences d’ordre social
But et usage de l’inventaire forestierRessources utilisables et conditions de mise en œuvre (budget, personnel, matériel et temps)
Niveau technique de l’organisme exécutif
Exigences techniques (précision, éléments à étudier, produits obtenus)

Dans la présente procédure, on a fixé les orientations de base suivantes en considérant la mise en œuvre
de l’inventaire forestier qui est un des éléments constituant le SNSF À savoir :
-

-

3.

Effectuer la conception en ayant pour base la collecte efficace des informations de terrain nécessaires
pour atteindre le but de l’IFN. (Collecter efficacement les informations nécessaires)
Une conception très précise est à faire de manière qu’elle soit utilisée dans le cadre de la REDD+.
En considérant la grande superficie de la RDC, les conditions d’accès (réseaux routiers peu
aménagés et distribution de rivières), les types de forêts et leur distribution, on adopte uneconception réaliste du point de vue du coût, de la précision et de l’organisation exécutive des travaux.
On envisage l’amélioration continue de la précision et le renforcement des capacités du personnel
technique par le moyen du cycle PFCA (PDCA).

Localité ciblée (nationale ou régionale）

Le SNSF est un système ciblant l’ensemble du pays, et l’inventaire forestier qui en est l’un des composants,
cible également le territoire national de la République Démocratique du Congo. Mais, le projet de la JICA
a mis en œuvre par l’établissement de la carte forestière de base et par l’exécution de l’inventaire forestier78

dans l’ex Province de Bandundu, le SNSF a été développé sur la base des connaissances acquises par ce
projet dans l’ex province de Bandundu. De ce fait, à l’avenir, la DIAF doit mettre à jour le SNSF de façon
à refléter les conditions et les connaissances des autres provinces que l’ex-province de Bandundu.

4.

Précision visée

Ce qui est important pour l’inventaire forestier, c’est de le mettre en œuvre en continu. Il ne faut pas essayer
d’obtenir une précision nécessitant un investissement excessif.
Si l’on considère la grandeur taille du territoire de la RDC, la distribution forestière, les conditions
d’accessibilité et l’état de l’aménagement des infrastructures, il n’est pas réaliste, du point de vue du coût,de l’organisation et de la sécurité, de viser une précision très élevée.
En considérant ces éléments, on avait fixé, pour l’inventaire forestier de l’ex province de Bandundu, uneprécision visée ayant le taux d’erreur de 10% et le taux de confiance de 95%.
Il est à noter que dans “ le Guide des bonnes pratiques pour l'UTCATF (2003) 4.3.3.4.1 LE NOMBRE ET
LE TYPE DES PLACETTES-ECHANTILLON, GIEC (en anglais : IPCC Good Practice Guidance for
LULUCF (2003) 4.3.3.4.1 THE NUMBER AND TYPE OF SAMPLE PLOTS)”, une précision prévue
avec en général un taux d’erreur de 10% au maximum et un taux de confiance de 95% est fixée pourl’estimation de l’IFN (NFI) et du stockage de carbone compte tenu du coût.

Boîte 1
Précision de l’inventaire forestierL'expérience a montré que dans le secteur de l'UTCATF, les stocks de carbone et la variation
des stocks de carbone dans les forêts complexes peuvent être estimés à des niveaux de ± 10%
de la moyenne de précision, avec 95% de confiance, à un coût modeste (Brown, 2002; http ://www.winrock.org/REEP/NoelKmpff_rpt.html). Les inventaires forestiers nationaux etrégionaux qui sont utilisés pour évaluer la croissance des stocks de bois avec la précision
généralement visée inférieurs à 10% de la moyenne (voir GIEC, 2000b).

5.

Méthodologie de l’échantillonnage(1)

Ligne de base✓ La conception de l'inventaire forestier dans l’ex-province du Bandundu effectué par le Projet
DIAF-JICA était fondamentalement basée sur la méthodologie du pré-inventaire de DIAF-FAO.
Cependant certains éléments étaient changés en tenant compte des expériences et des données
obtenues par le pré-inventaire dans l’ex-province du Bandundu qui a été mise en œuvre par la
DIAF-JICA.
✓ En considération de la caractéristique des forêts de l’ex-province du Bandundu, la stratification
des forêts a été réalisée en divisant la zone des forêts majoritaires et de la zone mixte de forêtsavane.
✓ L'échantillonnage systématique était appliqué.
✓ En raison du manque d'informations sur l’accessibilité, on a commencé les travaux de terrain par79

les endroits dont l'information sur l’accès est disponible. Au fur et à mesure de l’avancement destravaux de terrain, le plan d'opération était modifié en tenant compte des informations collectées
sur l’accessibilité plus fiables.
✓ Puisque les travaux de pré-inventaire n’ont pas encore terminés à l’échelle nationale, on ne pouvait
pas calculer le nombre requis d’unités d’échantillonnage sur la base de coefficient de variation qui
seront déterminés avec les données du pré-inventaire. De ce fait, ayant recours aux expériencesdes études similaires effectuées dans les forêts tropicales, on a appliqué de façon provisoire lecoefficient de variation.
(2)

Unités d’échantillonnage

Zone des forêts majoritaires
Une placette est en forme carrée d’une superficie de 0,36 ha (60m x 60m). La méthode des unitésd’échantillonnage composées de 4 placettes agroupées est appliquée en tenant compte de différentséléments comme l’efficacité de travail de terrain, la superficie d’unité d’échantillonnage (1,44 ha) etl’homogénéité forestière.
Cette zone est classifiée dans la «Central
Congolian Lowland Forest» et «Eastern
Congolian Swamp Forest» d’après laclassification d’écorégion de WWF.

Cette zone est classifiée dans la«Western Congolian forestsavanna mosaic», «Southern
Congolian forest-savanna mosaic»
et«Angolan
Miombowoodland»d’après
laclassification d’écorégion deWWF.

Figure 1

Zone mixte
Cette zone est caractérisée par le fait que les forêts, les savanes et les cultures sont distribuées en forme demosaïque. Dans ce type de zone, l’hétérogénéité en type forestier et l'utilisation des terres est grande, il est
donc approprié d'appliquer la méthode d’unités d’échantillonnage des petites superficies en groupe. Uneplacette est en forme circulaire d’une superficie de 0,0707 ha (30m de diamètre). La méthode des unitésd’échantillonnage composées de 10 placettes agroupées est appliquée

(3)




Zone de la forêt majoritaire (forêt dense humide et forêt dense sur sol hydromorphe)
L'échantillonnage systématique sera appliqué en utilisant les grilles de 10’. (Fig.2)
L'échantillonnage se fera sur la carte UCL 2010. (Fig.3)
Les points d'échantillon sont sélectionnés dans une bande de 10km de largeur à partir des voies
routières passables ou des rivières navigables confirmées. (Fig.4)
Cependant étant donné que la carte de l’UCL a été préparée avec l’utilisation des images satellitaires

80

de basse résolution, les points sélectionnés sont confirmés sur les images Landsat. Certains points sontexclus ou ajoutés d'après le résultat de la vérification des images Landsat. Après le processus
susmentionné, 31 points sont finalement sélectionnés. (Fig.5)

Figure 2

Figure 3

Figure 4Puisque les travaux de pré-inventaire n’étaient pas encore terminés, sur la base du document deréférence figurant dans la Boîte 1, le coefficient de variation est supposé être égal à 0,247 (24,7%).

81

Boîte 2
Selon le “Manual for building tree volume and biomass allometric equations from ﬁeld
measurement to prediction (FAO-CIRAD)”, on a utilisé la formule :CV = 706 × A−0.350 (A = dimension de placette en m2, CV=Coefficient de Variation en %)Comme on utilise la placette de 60m x 60m = 3 600m2,
Une unité d’échantillonnage a 14 400m2 de superficie.
CV = 706 × 14400−0.350 = 24,7 %Sur cette hypothèse, on a calculé qu’il serait possible avec 25 unités d’échantillonnage de faire une
estimation de la biomasse forestière avec un taux d’erreur de 10% et une confiance de 95% 32. De ce
fait, le nombre de placettes provisoirement déterminé en haut peut être suffisant. Mais au cas où lenombre d’unités d’échantillonnage soit insuffisant, le nombre serait augmenté en examinant desinformations sur l’accessibilité à collecter au fur et à mesure de l’avancement des travaux de terrain.
𝑡

×𝐶𝑣 2

N＝ ( 0.05𝐸) =(2×0.247 2
0.1) = 24,4 ≑ 25

(4)
Zone mixte de forêt-savane
C’est une zone mixe constituée en mosaïque de forêt dense, de forêt sèche, de forêt Miombo, de savane,de terrain agricole, etc. Pour faire face à une telle zone de mosaïque forêt-savane non uniforme et desuperficie réduite, il convient de mener un inventaire forestier avec l’unité d’échantillonnage regroupée deplacettes de petite superficie. Pour le cas d’une placette de superficie importante, il y a risque que plusieurs
types de forêts et de sols y coexistent et cela rendra plus difficile l’estimation de la biomasse et du volume
de bois par l’échantillonnage stratifié. C’est la raison pour laquelle la placette de superficie réduite est à
adopter.





32

L'échantillonnage systématique sera appliqué en utilisant les grilles de 30’. (Fig.5)
L'échantillonnage se fera sur la carte UCL 2010.
La catégorie « forêt dense, forêt sèche et la savane avec végétation ligneuse (savane arborée etboisée) » font l’objet de l’estimation de la biomasse.
On y applique une forme circulaire d’une superficie de 0.0707 m2 (30m de diamètre). Un
regroupement (unité d'échantillon) consiste en dix placettes.

IPCC Good Practice Guidance for LULUCF / 4.3.3.4.1 THE NUMBER AND TYPE OF SAMPLE PLOTS

82

Figure 5

Puisque la carte UCL a été préparée avec les images satellitaires de basse résolution, les points
candidats d’échantillon ont été confirmés sur les images Landsat. Certains points d'échantillon sontexclus ou sont ajoutés suivant les résultats de la vérification des images Landsat. (Fig.6)
Puisque les voies d’accès apparaissent sur les images Landsat dans presque toute la zone où ce typede foret et de végétation est localisé, il n’est pas nécessaire de mettre une bande à partir des voies etdes rivières.

83

Figure 6









Étant donné que la distance entre les points de grilles de 30' est approximativement de 55,2km, environ
95 points ont été identifiés comme suit : 291.166km2 / (55,2km)2 = 95. (291.166 est de la superficie
de l’ex-province du Bandundu.)
Sur la base des superficies par types de forêt, de végétation et de couvert terrestre calculées avec
l’utilisation de la carte UCL, 63% de ces 95 points correspondront à la zone mixte de forêt-savane.
Par conséquent 60 points sont localisés dans d'autres catégories (95 × (0,63)=60).
60 points d'échantillon consistent en 600 placettes. Basé sur la carte UCL, la forêt dense, la forêt sèche
et la savane avec végétation ligneuse couvrent approximativement 77% de la zone. A savoir, 462 de
600 placettes correspondront à la catégorie de forêt dense, forêt sèche et savane avec végétation
ligneuse (600×77% =462).
La catégorie « forêt dense, forêt sèche et savane avec végétation ligneuse » contient une grande
variété. De ce fait, le coefficient de variation était estimé à 0,85 en considérant une marge de sécuritéde 20% pour la zone mixte de forêt-savane.
Boîte 2
Selon le “Manual for building tree volume and biomass allometric equations from ﬁeld
measurement to prediction (FAO-CIRAD)”, on a utilisé la formule :CV = 706 × A−0.350 (A = dimension de placette en m2, CV=Coefficient de Variation en %)84

On utilise la placette de 707m2 (15 2x3.14).
CV = 706 × 707−0.350 = 71 %Avec la marge sécurité de 20%.
71% x 1,2 = 85%
Sous cette supposition, le nombre requis de placettes sera de 289 qui permettront de faire une
estimation de la biomasse forestière avec un taux d'erreur de 10% et une confiance de 95%.
𝑡

×𝐶𝑣 2

N＝ ( 0.05𝐸


2×0.85 2) =() = 2890.1

On peut dire donc que l’estimation de la biomasse avec la précision mentionnée ci-dessus est possible
avec 38 unités d’échantillon (289 ÷ (1/0.77) /10 = 38 unités d'échantillon).

La figure 7 montre le résultat de la sélection des placettes en appliquant la méthode mentionnée cidessus.

85

Blue : Foret sur sol hydromorphe
Rouge : Foret dense humide
Jaune : Foret sèche et savane arborée et boisée, et autre végétation

Figure 7(5)
Répartition du nombre de points d'échantillon
La répartition du nombre de points d'échantillon ainsi sélectionnés est indiquée dans le tableau suivant:
Tableau 1
Nombre des unitésd'échantillon
candidate

Nombre des unitésd'échantillon á
mettre en ouvre

24
9

25

Foret sèche et savane avec végétation ligneuse

61

38

Total

94

63

Type de foret
Foret majoritaireForêt dense humide:
Foret sur sol hydromorphe

Comme ce qui est mentionné ci-dessus, ce calcul du nombre requis des unités d'échantillonnage était basé
sur un coefficient de variation estimé. Après avoir effectué l'inventaire, il est devenu évident que le86

coefficient de variation était plus petit et que la précision visée était attendue avec le nombre plus petit.
Le nombre d'unités d'échantillonnage étudié figure au chapitre 3.9 de l'annexe 1.

6.

Méthodologie dendrométrique et des prises des échantillons du sol et de litière
Tableau 2 : Méthodologie dendrométrique et des prises des échantillons du sol et de litière
ArticleForme de placette

ArticlesZone de la forêt
majoritaire (forêt dense
humide et forêt dense sur
sol hydromorphe)

Placette carrée: 60m x 60m (0.36ha) qui est divisée en neuf blocs
de 20m × 20m (Fig.8).

Zone mixte de forêtsavane

Placette circulaire avec un diamètre de 30 m (0.0707ha)

Placette carrée

Une unité d‘échantillonnage consiste en 4 placettes en forme carréeavec la distance de 250m (Fig1).

Placette circulaire

Une unité d‘échantillonnage consiste en 10 placettes en forme« L » avec la distance de 250m (Fig1).

Unitéd’échantillonnage

Placette carrée
DHP (diamètre à lahauteur de poitrine)

DHP ≧ 10cm. Seulement en 1 bloc DHP ≧ 5cm

La mesure des hauteurs
des arbres (hauteur totaled'arbre)Mesurer des hauteurs de trois arbres de chaque tranche de diamètrede 10 cm.
Les arbres morts qui font l’objet de mesure sont ceux qui ont undiamètre de plus de 10cm et dont le centre croise la ligne de 60m
reliant les pieux No.3, 7, 11 et 15. (Seuls les arbres morts qui ont lecentre sur la face longitudinale) L’élément à mesurer est lediamètre du point de croisement entre l’arbre mort et la ligne.

Paramètres demesuredendrométriqueet protocoles deprisesd’échantillons de
sol et de litière

La mesure des arbres
morts tombés et ceux surpied

Le degré de pourriture est noté en choisissant parmi 3 catégories
suivantes.
1：Arbre mort (dur) / 2：Arbre mort (entre 1 et 3) / 3：Arbre mort(pourri)
Les arbres morts sur pied sont mesurés á égale façon des arbres
vivants. L’arbre avec la hauteur inférieure à 1,3m, mesurer lahauteur et diamètre de la section supérieure. Le degré de pourriture
est noté á même façon des arbres morts tombés.

L'échantillonnage du sol

Le prélèvement des échantillons du sol se fait dans les blocs 5 et 9de toutes les placettes de chaque unité d’échantillonnage. À chaquepoint, les 3 échantillons sont pris, en couches de 0-10cm, 10-20cm
et 20-30cm. On utilise le cylindre 100ml.

87

L'échantillonnage delitièreLe prélèvement des échantillons de litière se fait dans les blocs 5 et
9 de toutes les placettes de chaque unité d’échantillonnage. Lestoutes les litières dans la placette de 50cm x 50cm sont prises.
Placette circulaire
A partir du centre du rayon de 5 m à l'intérieur: DBH ≧ 5cm

DHP

Du centre du rayon de 5 m à l'extérieur: DBH ≧ 10cm

La mesure des hauteurs
des arbres (hauteur totaled'arbre)Mesurer des hauteurs de trois arbres de chaque tranche de diamètrede 10 cm.
Pour les placettes circulaires ayant le numéro désigné (placettes
No.1, 3, 5 et 7, montrées en la Fig.1), effectuer la mesure desarbres morts.

La mesure des arbres
morts tombés et ceux surpied

Les arbres morts qui font l’objet de mesure sont ceux qui ont undiamètre de plus de 10cm et dont le centre croise la ligne Nord –Sud passant au centre du cercle. L’élément à mesurer est lediamètre du point de croisement entre l’arbre mort et la ligne. Le
degré de pourriture est noté á même façon des placettes carrées.
Même façon des placettes carrées.

L'échantillonnage du sol
et litière

Pour les placettes circulaires ayant le numéro désigné (placettes
No.2, 4, 6 et 8), effectuer le prélèvement du sol et de litières ámême façon des placettes carrées.

Bloc
1

Bloc

9
1

2

3

5

84

5
1

6
4

Bl
oc

7

68

59

Bloc
2

10m

Bloc
3

30
m

Figure 9 : Placette circulaire

Figure 8 : Placette carrée

7.

RésultatsLes procédures de calcul de la biomasse et de l'analyse des échantillons de sol et de litière sont décrites au
chapitre 3.9 « Méthode de construction du Facteur d’Émission » de l'annexe 5.

88Annexe 5 - Document technique de construction du NERF des provinces de MaiNdombe, Kwilu et Kwango

1. Contexte et objectif
Dans la discussion technique sur la REDD+ lors de la COP 16 (2010, Cancun) et de la COP 19 (2013,
Varsovie), les quatre éléments techniques à développer sont déterminés comme une condition pour que les
pays en développement reçoivent un paiement basé sur les résultats (PBR) de la REDD+, il s’agit de :(a) stratégie nationale / plan d'action, (B) Niveau d'émission de référence pour les forêts / niveau deréférence pour les forêts (NERF / NRF), (c) système national de surveillance des forêts, et (d) systèmed'information des sauvegardes.
La Convention-Cadre des Nations Unies sur les Changements Climatiques (CCNUCC) a défini le NERF
comme suit :Les NERFs servent de repères pour évaluer les résultats obtenus par chaque pays dans la mise en œuvre
des activités REDD+ (Décision 12/CP.17)
Par conséquent, afin d'obtenir un paiement basé sur les résultats de la REDD+, il est nécessaire dedévelopper une base de référence (NERF) pour montrer d’une façon quantitative les efforts de la réductiondes émissions des gaz à effet de serre. Autrement dit, le NERF montre la prévision de l’avenir dans le casoù rien n’a été fait dans les efforts de réduction (les mesures ne sont pas prises). Les pays qui s’engagent
de participer à la REDD+, en utilisant le NERF, comparent le cas où « s’ils mettent en œuvre des mesures(dans le futur, on mesure l’émission réelle) » et le cas où « s’ils ne mettent pas en œuvre des mesures(prévision de l'avenir au moment actuel = NERF) », puis, il sera montré quantitativement leurs propres
efforts.

2. Situation socio-économique
2.1 Généralités des provinces
L’ancienne province de Bandundu a été démembrée en trois provinces, la province de Mai-Ndombe, deKwilu et de Kwango dans le cadre de la politique de décentralisation. La superficie et la population sontprésentées dans le tableau suivant :Tableau 1 : Superficie et population des provinces

Province/villeSuperficie (km2)

Population

Densité pop.

Mai-Ndombe

127 7073 202 210

25

Kwilu

79 071

7 567 180

96

Kwango90 8905 171 138

57

Bandundu ville222

950 683

4 282

Kikwit ville92

1 326 068

14 414297 982

18 217 279

61

Total

(Source : édité par l’auteur basé sur CAID, https://www.caid.cd/, accès au 10 août 2017)89

La province de Mai-Ndombe est un domaine de forêt (forêt dense humide et forêt dense sur solhydromorphe). La province de Kwango au sud est un domaine de savane (La savane, la forêt galerie et laforêt claire du type Miombo sont distribuées). Le couvert végétal de la province de Kwilu est tributaire desa position médiane entre le domaine de forêt et celui de savane. En allant du Nord au Sud, le paysage decette province change de forêt en savane. La végétation de la province de Kwilu est principalement de typesavanicole (sur sols sablonneux) avec des zones de savanes entrecoupées de galeries et de lambeauxforestiers résultant d’une forte pression anthropique (notamment cultures sur brûlis, exploitation forestière
incontrôlée, bois de chauffe, carbonisation et feux de brousse).

Figure 1 : Aperçu de l’ex-province de Bandundu(Les points rouges montrent les endroits des études sur les moteurs de déforestation)

Selon la Stratégie-cadre nationale REDD+ de la RDC, le pays a identifié les moteurs de déforestation
suivants: l’agriculture itinérante sur brûlis, l’exploitation forestière du bois, carbonisation & Bois-énergie/ bois de chauffe, exploitation minière et feux de brousse comme causes directes, et croissancedémographique, aspects institutionnels (décisions politiques, mégestion, guerres civiles), infrastructures &urbanisation et aspects économiques (crise économique, chômage, pauvreté) comme causes sousjacentes[6].
D’après le rapport d’enquête du PNUE sur les moteurs de la déforestation de l’ex-province de Bandundu,
les moteurs directs sont l’agriculture (agriculture itinérante sur brûlis), la production de charbon de bois etla baisse de la fertilité de sol (UNEP)[8]. L’enquête a été mise en œuvre dans le cadre du programme ONUREDD et la collecte d’opinions des parties prenantes sur les moteurs de la déforestation a été effectuée.
Selon elle, les moteurs directs sont : l’agriculture itinérante sur brûlis, non-respect de la période de jachère,
Feux de brousse dans la savane, Exploitation industrielle de bois dans le Mai-Ndombe, Exploitation descharbons de bois et des bois de chauffe dans le Kwilu et le Kwango, Existence des boulangeries et desbriqueteries utilisant les bois. Les moteurs indirects sont : Croissance démographique, Mauvaise
gouvernance, Pauvreté, Conflit foncier, Urbanisation (UNREDD)[9].

902.2 Agriculture (culture sur brûlis)L’ex-province du Bandundu connaît deux types de climat : saison sèche (de juin à août) et saison des pluies(de septembre à avril) (Ministère du Plan)[4]. Elle connaît la petite saison sèche de janvier à février(VAC)[10]. En allant du Sud au Nord, la précipitation augmente. La moyenne est de 800 à 2000 mm paran (Ministère du Plan)[4].
L’agriculture dans l’ex-province du Bandundu était pratiquée sous forme de culture itinérante sur brûlis.
Nombreuses sont dans la forêt (rarement dans la savane) qui sont défrichées pour la culture sur brûlis. La
superficie de culture que chaque ménage estime nécessaire pour assurer sa subsistance est de 1 à 2 ha.
[Etude des moteurs de la déforestation (Projet DIAF/JICA)]Un champ étant soumis à la monoculture de 1 à 3 ans, on peut constater que le site de culture se déplaced’un point à l’autre en fonction de la dégradation de la fertilité des sols en ayant recours seulement à lafertilisation par brûlage sans l’introduction d'engrais chimiques (par exemple). La période moyenne dejachère est d’environ 3 ans [Etude des moteurs de la déforestation (Projet DIAF/JICA)]. On peut dire quedans la province de Kwilu le défrichage est pratiqué sans attendre le rétablissement des végétations. Il est
fort possible que l’agriculture répétée sous cette forme entraîne la dégradation et la réduction des forêts.
Par conséquence, cela cause la déforestation.
La population s’habitue à brûler la forêt secondaire en deux raisons : l’entrée de travail dans la forêt mature
ou climax s’augmente plus que celle dans la forêt secondaire, l’efficacité se baisse à cause de l’imbrûlé. Il
semble être progressivement sous empiétement vu de l'air.
Les cultures principales sont le manioc, le maïs et l’arachide. On connaît les deux saisons de culture. Quantau manioc, la première saison de plantation est du 15 octobre au 15 novembre. Ensuite, le manioc peut êtrerécolté après 9 mois à 24 mois, la récolte se fait du 15 juillet au 15 août (FAO). La deuxième saison deplantation est du 15 mars au 15 avril, la récolte se fait du 15 décembre au 15 janvier. Quant au manioc, il
y a une récolte d’un moment donné tandis que la récolte est faite conformément au besoin de ménage
depuis la première année.
Quant au maïs, la première saison de semis est du 15 octobre au 15 novembre, et la récolte est du 15 février
au 15 mars (FAO). La deuxième saison de semis est du 15 janvier au 15 février, et la récolte est du 15 mai
au 15 juin. De manière générale, la préparation de champs (brûlage, nettoyage, etc.) est faite juste avant lasaison des pluies. Après cela, on fait le semis/plantation.
La production (t) du manioc, du maïs et de l’arachide dans l’ex-province du Bandundu est respectivement
de : 5 158 950 t, 234 919 t et 110 549 t (2002) (Ministère de l'Agriculture/Bandundu)[3]. La superficie
moyenne d’un ménage du manioc, du maïs et de l’arachide est 0,8 ha, 0,5 ha et 0,2 ha [Ministère del'Agriculture/Bandundu]. La superficie de culture par ménage par saison agricole est de 0,5 à 1 ha. La
superficie de champs est environ 2 ha par an (Ministère de l'Agriculture/Bandundu)[3].

2.3 Bois énergie (bois de chauffe, charbon de bois)
Selon les estimations, le bois énergie couvre 92% de la consommation d'énergie du pays (Ministère del'Energie 2009). Plus de 90% de la demande de cette forme d’énergie relève du secteur de ménage. Le boisénergie est la principale source d’énergie pour 90% de la population urbaine.
Le volume de bois énergie vendu pour la ville de Kinshasa atteint 4,8 millions m3 (plus de 12 fois duvolume officiel de la production nationale de bois d’œuvre (400 000 m3) (2010). Parmi eux, le volume de91

charbon de bois est 4,7 millions m3 (490 000 t) et celui de bois de chauffe est 85 700 m3 (60 000 t)équivalent à 143 millions USD (CIFOR)[2]. L'approvisionnement en bois énergie de la Ville de Kinshasa
se fait via : la route nationale N°1 du Plateau Batéké vers l’est, représentant 43% de l'approvisionnement
et l'amont du fleuve Congo fournissant les 23%.
L’ex-province de Bandundu est une source d’approvisionnement pour la demande urbaine de Kinshasa via
la route nationale n° 1 et le fleuve Congo. Il est estimé qu’il est approvisionné via : la route nationale N°1
auprès du plateau Bateke, de la province de Kwango et de la province de Kwilu, et via : le Fleuve Congo,la rivière Kasaï et la rivière Lukeni auprès de la province de Kwilu et de la province de Mai-Ndombe.
L’énergie de cuisson de ménage à Kinshasa est l’électricité (39,1%), le charbon de bois (51,6%) et le bois
de chauffe (5,3%), et celle de l’ex-province de Bandundu est respectivement 1,1%, 10,4% et 86,5% (2012)(Ministère du plan)[5].
Il y a du bois de chauffe et du charbon de bois comme énergie nécessaire pour la vie quotidienne, mais lecharbon de bois est à peine utilisé dans le village [Etude sur les moteurs de déforestation]. Le coût deproduction de charbon de bois est élevé, et l’utilisation de charbon de bois dans le village n’est pas rentable.
Le prix unitaire de charbon de bois est plus élevé que celui de bois de chauffe. Par conséquent, le charbon
de bois est expédié exclusivement aux villes, et le bois de chauffe est utilisé dans les villages.
La consommation moyenne de bois de chauffe au ménage est de 9,4 kg par jour, la consommation annuellede la province de Kwilu est d’environ 1 480 000 t/an équivalent à la superficie d’environ 8 000 ha de laforêt secondaire. Cependant, quant à la façon de collecter du bois de chauffe, « le bois mort est ramassé »dépasse 70% du total, donc le bois de chauffe est considéré comme un sous-produit de brûlis. Par
conséquent, on peut dire que l’importance de collecte de bois de chauffe comme moteurs de la déforestation
est relativement faible.
D’après l’étude des moteurs de la déforestation, la minorité de la population au village pratique laproduction de charbon de bois. D’après elle, les raisons sont : la technique de production de charbon debois n’est pas vulgarisée, difficile à mettre en organisation pour la production de charbon de bois, difficile
à obtenir les outils comme scie à chaîne pour la production de charbon de bois à grande échelle en raisonde son prix. On ne peut pas dire avec ce fait que la production de charbon de bois n’est pas un moteur
majeur de déforestation. Cependant, comme la plupart du charbon de bois qui est vendu au marché dont lediamètre d’arbre est relativement petit (environ 5 cm), on peut en déduire qu’une grande partie de la
production de charbon de bois est réalisée tout en choisissant du bois dans la forêt secondaire. Les arbres
de grand diamètre dans la forêt secondaire peuvent être utilisés pour d’autres utilisations telles quel’agriculture et l’exploitation forestière.
Comme décrit ci-dessus, la production de charbon de bois a des aspects qui ne sont pas faciles à intervenir
du point de vue social et économique, mais elle peut être un des moteurs de dégradation des forêts si cetterestriction est dégagée ou elle peut être un des moteurs de déforestation si cette activité sera apportée avec
d’autres activités de subsistance.

3. Méthodologie
Les points techniques mentionnés ci-après sont déterminés pour la construction du NERF de l’ex-province
de Bandundu.

923.1 Définition de la forêt
La définition adoptée au niveau national en RDC est présentée dans le tableau ci-après.
Tableau 2 : Définition de la forêt33

Seuil

ValeurCouverture de canopée minimale (%)≥ 30 %

Superficie minimale (ha)≥ 0,5 ℎ𝑎Hauteur minimale des arbres (m)≥ 3𝑚

3.2 Période de référence
La période de référence est de 2000 à 2014.
Les années de référence sont 2000, 2010, 2014. Les années de référence ont été prises à partir de l’année
2000 pour l’analyse du NERF parce que l’année 2000 est désignée comme l’année de référence dans laContribution prévue déterminée au niveau national (CPDN) de la RDC.
Dans le cas de 3 points de l’année d’analyse, le nombre de données de changement deviennent 2 et lenombre de données est très limité. Pour analyser la tendance passée, l’année 1995 est aussi analysée.

3.3 Échelle
L’échelle du NERF est sous-nationale. Les données couvrent la province de Mai-Ndombe, de Kwilu et deKwango. Le NERF portant sur les trois provinces a été développé parce que la zone ciblée du projet
DIAF/JICA est l’ex-province de Bandundu.
3.4 Gaz è effet de serre
Le CO2 a été sélectionné. Le tableau suivant présente et justifie le choix des GES sélectionnés pour le
NERF.
Tableau 3 : Les GES sélectionnés

GES

Sélectionné

Justification / Explication

CO2

Oui

Le CO2 représente la part la plus importante desémissions dues à la déforestation dans l’ex-province
de Bandundu.

CH4

Non

Le CH4 n’est pas pris en compte. Faute de données
suffisantes.

N2O

Non

Le N2O n’est pas pris en compte. Faute de données
suffisantes.

33 MECNT(2008), No5094/CAB/MIN/ECN-T/JEB/08

93

3.5 Réservoirs de carbone
Le NERF de l’ex-province de Bandundu prend en compte la biomasse aérienne et la biomasse souterraine.
Tableau 4 : Réservoir de carbone

Réservoir decarboneSélectionné

Biomasseaérienne

Oui

Prise en compte

Biomasse
souterraine

Oui

Prise en compte

Non

Non prise en compte. La proportion de stock de carbone n’est
pas importante par rapport à la totalité des réservoirs. En plus,
Les échantillons ont été pris dans les sites d’inventaire
forestier pour estimer la biomasse stockée dans le réservoir,mais, on se contente d’utiliser le résultat à titre indicatif parceque le nombre d’échantillons n’est pas suffisant.

Bois mort etlitièreJustification / explication

Non prise en compte.

Sol

Non

Étant donné qu'il n'y a pas de données montrant la relation
entre le changement d'utilisation de la forêt / l'utilisation desterres et le changement de matière organique du sol. Le
changement de carbone dans le cycle de slash-and-burn --> lajachère --> la régénération n’est pas encore clair. Pour l'avenir,
il est nécessaire d'accumuler des données.
A titre d’information, les échantillons du sol ont été collectésdans les sites d’inventaire forestier et la quantité de stock dematière organique de sol ont été analysés. Cependant, dans laforêt dense sur sol hydromorphe, l’échantillon de sol ne peutpas être collecté à cause de l’inondation permanente des sites,
et pas de données.

NB : Les résultats d’analyse du bois mort, de la litière et du sol sont présentés dans le chapitre 5.1« Proportion de la biomasse de litière et de bois mort »94

3.6 Activités de la REDD+
Tableau 5 : Activité de la REDD+ sélectionnés

ActivitéDéforestation

Sélectionné

Justification / Explication

Oui

Dégradation

Oui

Le changement de la forêt dense humide --> forêt
secondaire et de la forêt dense sur sol hydromorphe--> forêt secondaire est considéré. Cependant, ladégradation des forêts comme l’exploitation
forestière par coupe sélective n’est pas prise encompte parce qu’il n’y a pas de données
disponibles.

Conservation desstocks de carbone
forestiersNon

Pas de données disponibles

Gestion durable desforêtsNon

Pas de données disponibles

Oui

La restauration par régénération naturelle est priseen compte (Non forêt --> forêt secondaire, non forêt
--> forêt sèche / forêt claire, forêt secondaire -->forêt dense humide et forêt secondaire --> forêt
dense sur sol hydromorphe). Cependant, lerenforcement du stock de carbone par boisementn’est pas considéré parce qu’il n’y a pas de données
disponibles.

Renforcement desstocks de carbone
forestier

3.7 Stratification
La stratification connaît les 13 strates décrites ci-après. Leurs définitions et caractéristiques del’interprétation d’image satellitaire sont présentées dans le tableau suivant.
(1) Forêt dense humide, (2) Forêt dense sur sol hydromorphe, (3) Forêt secondaire, (4) Forêt sèche / Forêt
claire, (5) Mosaïque terres cultivées / végétation naturelle (herbacée ou arbustive), (6) Savane arborée, (7)Savane arbustive / Savane herbeuse / Prairie, (8) Cultures, (9) Prairie aquatique, (10) Agglomération, (11)Zone d’eau, (12) Nuage, et (13) Ombre du nuage.
Des strates qui peuvent être classées par image ALOS, Landsat ont été examinées en se référant à la carte
de UCL 2006 et 2010 [UCL]. On a visé une classification qui peut assurer un certain degré de précision.
La disponibilité des images a été examinée et les images qui ne comportent pas de nuages autant que
possible ont été utilisées. De plus, on a analysé les images satellitaires dont la zone a été couverte par nuage
pour enlever ceux-ci. Cependant, la strate de nuage et son ombre étaient laissés dans la stratification parceque les nuages ne pouvaient pas être complètement éliminés.

95

Tableau 6 : Stratification

No

1

2

3

4

StrateDescription

Particularités de l’interprétation des images satellitaires

Catég.

Forêt dense humideForêt semi-décidue ou sempervirente à grands arbres
répandues à l’altitude d’au moins 1100m. De grandes forêts
sont formées dans le climat pluvieux de forêt tropicale et leclimat de mousson tropicale. Dans le climat de savane, seforment principalement les forêts galeries. La forêt secondaire
maturée et la forêt dense humide soumise à la coupe sélective
légère sont aussi incluses dans cette classification.

La canopée a la forme uniforme sur le terrain forestier bien
répandu. La texture est mate sur l’image satellitaire. La densitéétant élevée, cette forêt est représentée avec une couleur foncéepar rapport à celle d’autres forêts.

ForêtForêt dense sur solhydromorpheForêt semi-décidue ou sempervirente répandues sur les sols
inondés temporairement ou en permanence. De grandes forêts
aux alentours des lacs et grands fleuves sont formées dans leclimat pluvieux de forêt tropicale et le climat de mousson
tropicale. Dans le climat de savane, les forêts galeries seforment le long des cours d’eau de la savane.

Les canopées similaires étant étendues sur le terrain forestierbien répandu, la texture est mate sur l’image satellitaire.
Comme la surface d’eau présente à l’arrière-plan est réfléchie,cette forêt est représentée avec une couleur noircie par rapport
à celle des forêts de zone terrestre.

La végétation potentielle est la forêt dense humide. La forêt
ayant subi des perturbations humaines / naturelles est en voie
de régénération. Forêts à arbres grands mais relativement
jeunes. La forêt dense humide soumise à la forte coupesélective est aussi incluse dans cette classification. Dans leclimat de savane, se forment souvent les forêts galeries.

Cette forêt est répandue, sous forme rapiécée ou « mitée », auxalentours de la forêt dense humide, de la forêt marécageuse, dela forêt sèche. Cette forêt est représentée avec une couleur
claire par rapport à celle de la forêt dense humide et de la forêt
dense sur sol hydromorphe. Les lieux où les troncs d’arbre sontpeu développés sont représentés avec la texture aplatie. Cetteforêt est souvent attenante irrégulièrement au terrain de culture
ou au terrain dénudé.

ForêtForêts décidues ou semi-décidues répandues sous climat de La distance entre les arbres étant plus grande par rapport à cellesavane. Elles se trouvent principalement au sud à plus de 5 de la forêt dense humide, la canopée est représentée avec ladegrés de latitude sud et à plus d’environ 1,000m d’altitude. texture inégale et gonflante.
Le tapis forestier est souvent couvert de la végétation
herbeuse.

ForêtForêt secondaireForêt sèche / Forêt
claire

96

Forêt

No

Strate5Mosaïque terres
cultivées /végétation naturelle(herbacée ou
arbustive)

6

7

8

Savane arborée

Description

Particularités de l’interprétation des images satellitaires

La végétation potentielle est la forêt dense humide. La forêt
ayant subi des perturbations humaines / naturelles est en voie
de régénération. Végétation buissonneuse principalement bas
arborées. Y compris la végétation rapiécée de forêts, terrain
agricole, prairie et buisson aux alentours d’agglomération.

Les troncs d’arbres étant peu développés, cette végétation est
représentée avec la texture aplatie. Aux alentours desagglomérations ou le long de la route, cette végétation est
souvent attenante irrégulièrement à la forêt secondaire, au
terrain de culture ou au terrain dénudé.

Couverte principalement des végétations denses herbeuses etparsemée des arbres. La densité des arbres va d’état clair
parsemé à l’état couvert de l’ordre de moins de 30%. Les
arbres étant distants l’un de l’autre, les canopées ne sont pas
généralement fermées. Y compris la forêt sèche de densité
très peu élevée à cause des perturbations humaines / naturelles
ou des exigences du lieu.

La canopée n’est pas fermée pour la savane arborée. En plus
des arbres, la végétation de sous-étage se projette et est
représentée avec la texture inégale.
Comme la savane arborée a une densité des arbres relativementélevée par rapport aux autres savanes, elle est représentée avec
la texture aplatie d’inégalité pointillée correspondant aux
arborés. Le terrain de densité des arbres particulièrementélevée est représenté sous forme de grand rapiéçage.

Catég.

Non
forêt

Non
forêt

Savane arbustive

Couverte principalement des végétations denses herbeuses et Comme pour la savane arborée, la savane arbustive est
parsemée des arbustes. La densité des arbustes va d’état clair représentée avec la texture aplatie d’inégalité pointillée
parsemé à l’état couvert de l’ordre de moins de 30%.
correspondant aux arbustes. Comme il est difficile de constaterla différence des hauteurs d’arbres sur les images satellitaires,on distingue la savane arborée et la savane arbustes par ladifférence de la densité des arbustes sur la texture.

Non
forêt

Savane herbeuse

Terrain couvert de végétations herbeuses ou terrain couvert
de végétation herbeuse et parsemé des arbustes. La densitédes arbustes est extrêmement basse. Elle peut inclure lescultures et les cultures abandonnées.

Non
forêt

Elle est représentée avec la texture aplatie. Il existe un terrain
utilisé comme terrain agricole dans le passé, puis transformé
en prairie. Entre ce terrain et la prairie avoisine, on voit une
ligne de délimitation artificielle.

97

No

9

10

Description

Particularités de l’interprétation des images satellitaires

Catég.

Terrain de végétation herbeuse inondé temporairement ou enpermanence. Il est étendu principalement aux alentours degrands fleuves et lacs sous le climat pluvieux de forêt
tropicale du nord de la province et le climat de mousson
tropicale. Y compris le cas où la Savane herbeuse est
temporairement inondée au sud de la province.

Elle est représentée avec la texture aplatie. Elle est souvent
attenante à la zone d’eau, telle que fleuve et lac. La végétationde prairie aquatique ayant la densité plus élevée que celle dela prairie terrestre, elle est représentée avec la couleur rose surl’image en fausse couleur. Par ailleurs, elle est souvent
attenante à la forêt dense sur sol hydromorphe.

Non
forêt

Cultures et cultures mises en jachèresLes états de la végétation et de la surface de terre exposée étant
différents selon les types de produits agricoles et la saison, lescultures apparaissent sous forme rapiécée sur les images enfausse couleur avec la couleur bleu, bleu clair et rose. La
grandeur de ces formes diffère selon la superficie des cultures.
Ces terrains de culture se situent souvent adjacents à la forêt
secondaire ou à la mosaïque terre cultivée/végétation naturelle(herbacée ou arbustive).

Non
forêt

Zone concentrée des bâtiments et routes

Les maisons, les autres infrastructures et les cultures
coexistant, l’agglomération est représentée avec la texture
inégale.

Non
forêt

Surfaces couvertes d’eau, telles que fleuve, rivière, lac etc.

Elle est représentée avec la texture sombre aplatie.

Non
forêt

Nuage

Le nuage est représenté avec la texture claire blanchâtre
aplatie.

Non
forêt

Ombre du nuage

L’ombre du nuage est représenté avec la texture sombre noircie
aplatie.

Non
forêt

StratePrairie aquatique

Cultures11

Agglomération

12

Zone d’eau

13

Nuage

14

Ombre du nuage983.8 Méthode de construction de Donnée d’Activité
Trois cartes de séries temporelles, année 2000, 2010, 2014 sont développées par le projet DIAF / JICA.
D’abord, la carte 2010 a été développée comme carte de base, puis les autres cartes ont été produites en
combinant la carte de base et le lieu de changement extrait par l'analyse de changements.

3.8.1 Elaboration de la carte de base en 2010 dans l’ex-Bandundu(1) Images satellitaires utilisées
Trois types d’images satellitaires ont été utilisés. Principalement, 100 scènes d’images ALOS AVNIR-2(à 10m de résolution) ont été utilisées. Pour couvrir les régions où de bonnes conditions d’images ALOS
AVNIR-2 n’étaient pas disponibles, 29 scènes d’images SPOT (à 10m de résolution) ont été utilisées. Enmême temps, pour combler des régions nuageuses, des images LANDSAT ont été utilisées.

(2) Analyse de classification
La méthode de classification basée sur objet était utilisée. L’étude aérienne et les vérités-terrain ont été
faites pour l’examen de la correspondance entre la tonalité de la couleur observée sur les images aulaboratoire et l’état réel sur terrain, et ces résultats aussi ont été utilisés comme données d’entraînement.
En plus, l’ébauche de la carte forestière est révisée par interprétation visuelle.

3.8.2 Etablissement des cartes forestières de 2000 et 2014
(1) Données et images satellitaires utilisées
La carte de base en 2010 de l’ex-province de Bandundu et les 58 scènes des images Landsat de 2000, 2010et 2014 ont été utilisées pour l'élaboration des cartes forestières de 2000 et 2014.
La liste des images Landsat utilisées pour l’analyse de changement est présentée dans le tableau suivant.
Tableau 7 : Liste des images Landsat
Path

Row
62
63
178
64
65
61

ID image 1995
LT51780621995020AAA02
LT51780631993158JSA00
LT51780641993158JSA00
LT51780651996167JSA00
LT51790611995011XXX02

ID image 2000
ID image 2010
LT51780621998204JSA00 LT51780622009154MLK00
LT51780631998204JSA00
LT51780632009186JSA02
LT51780641998236JSA00
LT51780642009138JSA01
LE71780652000106EDC01
LT51780652009154JSA02
LE71790612002150EDC00

62

LT51790621995043XXX01

LE71790622002134EDC00

63

LT51790641996174JSA00

LE71790632002134EDC00

LT51790632008175JSA00

64

LT51790641996174JSA00

LE71790642002134EDC00

LT51790642009177JSA01

65
66

LT51790651996174JSA00
LT51790661995187JSA01

LT51790652009177JSA01
LT51790662009177JSA01

61

LT51800611995098AAA01

LE71790652002134EDC00
LT51790661998179JSA01
LE71800612000296EDC00
LE71800612001186EDC01

179

62
180

181

63
64
65
66
61
62

LT51800621994319XXX02
LT51800621995050XXX01
LT51800631997183JSA00
LT51800641993188JSA00
LT51800651994239JSA00
LT51800661994239JSA00

ID image 2014
LC81780622013357LGN00
LC81780632014184LGN00
LC81780642014184LGN00
LC81780652014184LGN00
LC81790612014255LGN00
LC81790622013252LGN00
LC81790622014175LGN00
LC81790632013204LGN00
LC81780642014184LGN00
LC81790642014191LGN00
LC81790652014143LGN00
LC81790662014143LGN00
LC81800612014342LGN00

LE71800622002125EDC00

LC81800622013195LGN00

LT51810621994326XXX03

LE71800632001170EDC00
LE71800642001170EDC00
LT51800651998138JSA00
LT51800661998138JSA00
LT51810611999036XXX03
LE71810622002132EDC00

LT51800632009184JSA01
LT51800642009184JSA01
LT51800652009184JSA01
LT51800662009184JSA01

63

LT51810631997062JSA00

LE71810632002132EDC00

LT51810632008173JSA00

64

LT51810641995249JSA00

LE71810642002132EDC00

LT51810642008221JSA00

LC81800632014182LGN00
LC81800642014214LGN00
LC81800652014198LGN00
LC81800662014198LGN00
LC81810612015016LGN00
LC81810622013138LGN01
LC81810632013138LGN01
LC81810632014221LGN00
LC81810642014237LGN00

99

(2) Processus de développement de carte-

Le traitement de pré-analyse, tel que la correction géométrique, le calcul de la réflectance et l'indicede végétation, etc., pour les images Landsat a été réalisé.

-

Les lieux de changement entre 2000 et 2010, et 2010 et 2014 ont été extraits sous forme de polygones
et classifiés en utilisant l’analyse d'image basée sur l'objet.

-Afin d'améliorer la précision du résultat de la classification, le résultat de la classification automatiquedu lieu de changement a été corrigé visuellement.

-

En intégrant les résultats de la classification du polygone des changements sur la carte forestière del’année 2010, les cartes forestières ont été développées pour les années 2000, 2010 et 2014.
Basé sur objet
Changement

Imagerie de2010

Carte dechangement

1. Détection dechangement
Basé sur pixel

Contenu du travail
1. Pour détecter la zone de changement à partir del’imagerie satellitaire (basé sur pixel).
2. Pour faire une segmentation pour détecter lechangement du courvert forestier.
3. Pour faire une analyse de classification sur la zone dechangement (basé sur objet)
4. Pour combiner les résultas de la classification avec lacarte de types forestiers de 2010.

Carte dechangement

3. Classification surla zone de changement

CulturesImagerie de2014

Changement

2. Segmentation

Forêt
Forêt
Cultures

Cultures

La carte de2010

Classification
sur la zone dechangement

Forêt
Forêt

4. Combinaison
avec la carte de2010

Cultures

La carte de2014

Figure 2 : Processus d’analyse

Le type de changement pris en compte est présenté dans le tableau ci-après.

100Tableau 8 : Type de changement

Le type de changement comme Donnée d’Activité pris en compte est présenté dans le tableau suivant.

Tableau 9 : Type de changement

Type de changement
Déforestation

Début

Fin

Forêt dense

Non forêt

Forêt secondaire

Non forêt

Forêt sèche / forêt claire

Non forêt

DégradationForêt denseForêt secondaire

Restauration

Non forêt

Forêt secondaire

Non forêt

Forêt sèche / forêt ClaireForêt secondaireForêt dense

NB: La forêt dense comprend la forêt dense humide et la forêt dense sur sol hydromorphe.
La même valeur de Facteur d’Émission a été utilisée pour la forêt dense humide et la forêt dense sur solhydromorphe pour le calcul du NERF parce qu’il n’y avait pas de différence significative entre la biomassede la forêt dense humide et celle de la forêt dense sur sol hydromorphe. Par conséquent, la forêt dense
humide et la forêt dense sur sol hydromorphe ont été combinées en s’appelant la forêt dense.

101NB: Non forêt est : (5) Mosaïque terres cultivées / végétation naturelle (herbacée ou arbustive), (6) Savanearborée, (7) Savane arbustive / Savane herbeuse / Prairie, (8) Cultures, (9) Prairie aquatique, (10)Agglomération, (11) Zone d’eau

3.9 Méthode de construction du Facteur d’Émission
3.9.1 Conception de l’inventaire forestierAfin d'estimer la biomasse stockée dans chaque type de forêt, le plan d’inventaire forestier dans l’exprovince de Bandundu a été conçu et l’inventaire forestier a été mis en œuvre. Pour calculer le nombre deplacette nécessaire pour atteindre la précision cible, le résultat du Pré-inventaire a été utilisé. En 2013, la
FAO n’avait pas encore terminé le Pré-inventaire dans les autres provinces que Bandundu, les données duPré-inventaire d’autres provinces n’ont pas pu être utilisées pour la conception du plan.
Les éléments principaux du plan d’inventaire sont présentés dans le tableau ci-après.
Tableau 10 : Des éléments principaux du plan d’inventaireÉlément

Explication

Précision cible

Erreur admissible 10 % (taux de confiance 95%)

Plan d’échantillonnage- Échantillonnage systématique stratifiée(unité d’échantillonnage)- Zone de forêt majoritaire dans le nord de Bandundu : toutes les
10 minutes de la latitude et de la longitude- Zone mixte dans le sud de Bandundu : toutes les 30 minutes dela latitude et de la longitude (pour augmenter le nombred’échantillons de la forêt secondaire et de la forêt sèche / forêt
claire, la placette a été ajoutée avec l’intervalle de 10 minutes
dans la zone de Popokabaka et Kahemba.)- L’unité d’échantillonnage a été choisie dans la zone de tampon
10 km à partir de la voie routière praticable et la voie fluviale
navigable.

Forme de la placette- Zone de forêt majoritaire (nord) : placette carrée (60m x 60m),
cluster (4 placettes dans une unité d’échantillonnage)
Superficie inventoriée 0,36 ha x 4 = 1,44 ha- Zone mixte (sud) : placette circulaire (rayon 15m), cluster (10placettes dans une unité d’échantillonnage)
Superficie inventoriée 0,0707 ha x 10 = 0,707 ha

102 Définition de la zone de forêt majoritaire et de la zone mixte
La zone de forêt majoritaire comprend « Central congolian lowland forest », « Eastern congolian swamp
forest » de l’écorégion de WWF 34.
La zone mixte comprend « Western congolian forest-savanna mosaic », « Southern congolian forestsavanna mosaic », « Angolan miombo woodland »Figure 4 : Plan et forme de placette carrée

Figure 5 : Plan et forme de placette circulaire

Figure 3 : Plan d’unité d’échantillonnage

Le nombre d’unité d’échantillonnage étudié est présenté dans le tableau suivant.
Tableau 11 : Nombre d’unité d’échantillonnage étudié (par zone)

Zone

Zone de forêt
majoritaire

Zone mixte

Strate

Ph. 1

Ph. 2

Ph.3

Total

Forêt dense humide

4

9

2

15

Forêt sur solhydromorphe

-

6

-

6

Foret sèche etsavane avec
végétation ligneuse

6

21

6

33

Total

10

36

8

54

34 WWF(2004), Terrestrial Ecoregions of the World (https://www.worldwildlife.org/publications/terrestrial-ecoregions-of-the-world)103

Le nombre de placette étudié est présenté dans le tableau suivant.
Tableau 12 : Nombre de placette étudié (par type de forêt)Type de forêt

CarréeForêt dense humide

Circulaire63Forêt dense humide

63
51Forêt dense sur sol hydromorphe

Total

21

51
21

Forêt secondaire38

38Forêt sèche / forêt Claire44

44Mosaïque terres cultivées / végétation naturelle(herbacée ou arbustive)

76

76

Savane arborée

45

45

Savane arbustive / Savane herbeuse / Prairie

76

76

330

414

Total

84

Le nombre total d’arbres sur pied dénombré est 23 913 (16 858 dans la zone de forêt majoritaire et 7 055
dans la zone mixte). Le nombre d’espèce est 459 (y compris l’identification jusqu’au niveau de genre (sp.).
Le nombre d’inconnu est 1 141).

3.9.2 Méthode de calcul de biomasse
 Equation allométrique (biomasse aérienne)
La biomasse aérienne a été estimée au moyen de la donnée d’arbres sur pied collectée dans l’inventaire
forestier. L’équation d’estimation de la biomasse utilisée est Chave et al. (2014).
BA = 0.0673(ρ𝐷2 H)0.976
BA: Biomasse aérienne (kg), D: Diamètre à hauteur de poitrine (cm), H : Hauteur (m), ρ: Densité ligneuse(g / cm3)

 Diamètre à hauteur de poitrine
Le diamètre à hauteur de poitrine collecté dans l’inventaire forestier a été utilisé. Le diamètre minimum àmesurer est de 5 cm.
(Dans le cas de la placette carré de 0,36ha, supérieur à 5 cm a été mesuré dans le 0,04 ha et supérieur à 10
cm a été mesuré dans le 0,32 ha.) Hauteur
La donnée de hauteur est nécessaire pour l’estimation de la biomasse au moyen de l’équation Chave et al.
Cependant, la hauteur des tous les arbres n’a pas été mesurée (3 hauteurs d’arbres ont été mesurées par104

tranche de 10 cm de diamètre). Pour ce faire, la hauteur qui n’était pas mesurée a été estimée au moyen del’équation Hauteur-Diamètre au moyen de la hauteur mesurée. L’équation a été produite par type de forêt.
Le résultat est présenté ci-après.
- Equation hauteur de forêt dense (zone de forêt majoritaire)ln(𝐻) = 0.873332 + 0.668793 ln(𝐷) − 0.01271(ln(𝐷))2- Equation hauteur de forêt dense humide (zone mixte)ln(𝐻) = 0.521315 + 0.927771 ln(𝐷) − 0.05488(ln(𝐷))2- Equation hauteur de forêt secondaire (zone mixte)ln(𝐻) = 0.578605 + 0.748499 ln(𝐷) + 0.02042(ln(𝐷))2- Equation hauteur de forêt sèche / forêt Claire (zone mixte)ln(𝐻) = −1.29673 + 1.743347 ln(𝐷) − 0.17046(ln(𝐷))2- Equation hauteur de non forêt (zone mixte)ln(𝐻) = 0.470446 + 0.455642 ln(𝐷) + 0.040929(ln(𝐷))2

Le modèle d’équation hauteur utilisé est comme suit :ln(𝐻) = a + b × ln(𝐷) + c(ln(𝐷))2[Chave et al. (2014)]

NB : La forêt dense (zone de forêt majoritaire) comprend la forêt dense humide et la forêt dense sur solhydromorphe. La non forêt comprend la mosaïque terres cultivées / végétation naturelle (herbacée ou
arbustive), Savane arborée et Savane arbustive / Savane herbeuse / Prairie Densité ligneuse
La base de données utilisée pour la densité ligneuse est présentée dans le tableau suivant.

Tableau 13 : Base de données de densité ligneuse

Base de données

Explication
Global Wood Density Database(http://www.datadryad.org/handle/10255/dryad.235)

GWDDB

IPCC

(Original publication: Chave J, Coomes DA, Jansen S, Lewis SL,
Swenson NG, Zanne AE (2009) Towards a worldwide wood economics
spectrum.
Ecology
Letters12(4):
351-366.
http://dx.doi.org/10.1111/j.1461-0248.2009.01285.x
2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories,
Volume 4. Agriculture, Forestry and Other Land Use

105

ITTO

The database of Tropical Industrial Lasser-Used Wood Species Reference guide to Tropical Timber Species" Nagoya University
Museum, ITTO/PD58/97, 2006

ICRAF

ICRAF Database - Tree Functional Attributes and Ecological"http://db.worldagroforestry.org/"2013
December,
http://db.worldagroforestry.org/wd

Dans le cas où il y a la valeur dans les deux différentes bases de données (même plus) pour une espèce, lamoyenne est appliquée comme sa densité ligneuse. Dans le cas où il n’y a pas de donnée dans la base dedonnées, la moyenne de densité ligneuse dont les espèces ont apparu dans la placette est appliquée commesa densité ligneuse. Dans le cas où il n’y a pas de donnée pour toutes les espèces qui se sont trouvées dansla placette, la valeur par défaut est appliquée comme sa densité ligneuse.

 Biomasse souterraine
Le taux de la biomasse souterraine / biomasse aérienne pour l’estimation de la biomasse souterraine est
décrite dans le tableau suivant.
Tableau 14 : Taux de biomasse souterrain / biomasse aérienne

Type de forêt

Taux de BS/BA

Catégorie appliquéeForêt dense

0,37

Tropical rainforestForêt secondaire

0,37

Tropical rainforestForêt sèche / Forêt claire

0,28

Tropical dry forest

Non forêt

0,40

Tropical shrubland(Source : IPCC GPG 2006, Tableau 4.4, Chapitre 4 (AFOLU), taux de BA/BS)BS : Biomasse souterraine en Mg ha-1 de matière sèche, BA: Biomasse aérienne en Mg ha -1 (dans le cas deforêt tropicale)Biomasse de bois mort Bois mort sur pied
BMSPB = V × DWD

BMSPB : Biomasse de bois mort sur pied, V : Volume de bois mort sur pied, DBM : Densité de bois mort

(1) Volume de bois mort sur pied (V)(a) Cas où la hauteur de bois mort sur pied est supérieur et égale à 1,3 m
V = 𝑉1 + 𝑉2

106

V : Volume de bois mort sur pied, V1 : Volume inférieure à 1,3 m, V2 : Volume supérieure et égale à 1,3m
𝐷 2
1
𝑉1 = ( ) × 𝜋 × 𝑙 ×2
3
𝐷 2
𝑉2 = ( ) × 𝜋 × 1.3
2
D : Diamètre à hauteur de poitrine(m)、𝜋: pi, l : hauteur d’arbre moins 1,3 (m)Figure 6 : Image de calcul de biomasse de bois mort sur pied(b) Cas où la hauteur de bois mort sur pied est inférieure à 1,3 m
𝐷 2
𝑉 = ( ) ×𝜋×𝑙2

Figure 7 : Image de calcul de biomasse de bois mort sur pied(2) Densité de bois mort(a) Cas d’état 1 (Le bois est très solide)
DBM = 1.17 × DL − 0.21 = 1.17 × 0.58 − 0.21 = 0.47
DBM : Densité de bois mort, DL : Densité ligneuse(b) Cas d’état 2 (Le bois est solide (intermédiaire entre 1 et 3))107

DWD = 1.17 × WD − 0.31 = 1.17 × 0.58 − 0.31 = 0.37(c) Cas d’état 3 (Le bois est putréfié et mou)
DWD = 0.29
(Source : RAINFOR, 2011)

La valeur par défaut (0,58) de densité ligneuse a été utilisée. (parce qu’il est impossible d’identifier l’espèce
de bois mort.)(Source : Estimating Biomass and Biomass Change of Tropical Forests: a Primer. (FAO Forestry Paper 134))


Biomasse de bois mort tombé
BBMT = V × DBM

BBMT : Biomasse de bois mort tombé(1) Volume de bois mort tombé (V)V=(

𝐷12 + 𝐷22 + ⋯ + 𝐷𝑛2) × 𝜋28𝐿

V : Volume de bois mort tombé (m3/ha), D : Diamètre de bois mort tombé (m), L : Longueur de la lignede relevé(2) Densité de bois mort
C’est le cas pareil de bois mort sur pied, c’est-à-dire :(a) Cas d’état 1 (Le bois est très solide) 𝐷𝐵𝑀 = 0.47(b) Cas d’état 2 (Le bois est solide (intermédiaire entre 1 et 3)) DBM = 0.37(c) Cas d’état 3 (Le bois est putréfié et mou) DBM = 0.29

 Biomasse de litière
La litière est collectée dans un compartiment de 50 cm x 50 cm (0,25 m2). Ensuite, cela sera séché aulaboratoire et le poids est pesé.
BL = PMSL ×

10,0001
×0.25
1,000,000

BL : Biomasse de litière (t/ha), PMSL : Poids de matière sèche de litière (g)CL = BL × 0.475
CL : Carbone de litière (t/ha)(Source:FAO(2005),
National
http://www.fao.org/forestry/17111/en/)

ForestAssesment‐Knowledge

Reference,108 Biomasse de sol
L’échantillon de sol est enlevé à partir de 3 couches (profondeur 10 cm, 20 cm, 30 cm) au moyen ducylindre de 100 cm3. Ensuite, cela sera séché dans le laboratoire et la teneur de carbone (%) est analysée
au moyen de combustion sèche.
𝑄𝐶𝑂𝑛 = 10000 × 0.1 × 𝐷𝐴 × 𝑇𝐶𝑂(n = 10 cm, 20 cm et 30 cm. QCOn est la quantité de carbone organique par couche.)QCO：Quantité de carbone organique(t/ha/10cm), DA：Densité apparente (g/cm3), TCO：Taux decarbone organique

3.10 Méthode d’estimation
Les émissions de 1995-2000, 2000-2010, 2010-2014 sont calculées et elles sont faites en moyenne.

4. Résultat de calcul du NERF
4.1 Résultat de calcul de la Donnée d’Activité
La déforestation, la dégradation des forêts et le gain des trois provinces sont présentés dans le tableausuivant.
Tableau 15 : Déforestation, dégradation des forêts et gain des trois provinces
Province

Type de chang.

Deforestation

Degradation
KwangoGain

Chang.
FD-NF
FS-NF
FSC-NF
Total
FD-FS
FD-FSCFS-FSC
Total
NF-FD
NF-FS
NF-FSCFS-FD
FSC-FD
FSC-FS
Total

Superficie de chagement (ha)1995-2000

5,075
6,497
27,551
39,122
4,443
113
99
4,654
415
516
176
2,333
405
58
3,902

2000-2010

8,082
5,212
32,63345,927
4,440
87
16
4,542
138
607
54
543
475
91
1,909

2010-2014

8,173
13,69622,233
44,102
487
8
0
495
0
582
80
0
0
10
672

Superficie de changement (ha/an)
1995-2000

1,015
1,299
5,510
7,824
889
23
20
931
83
103
35
467
81
12
780

2000-2010

808
521
3,263
4,593
444
9
2
454
14
61
5
54
47
9
191

2010-2014

2,043
3,424
5,558
11,025
122
2
0
124
0
146
20
0
0
3
168

109

Province

Type de chang.

Deforestation

Degradation
Kwilu

Gain

Province

Type de chang.

Deforestation

Degradation
Mai-Ndombe

Gain

Chang.
FD-NF
FS-NF
FSC-NF
Total
FD-FS
FD-FSCFS-FSC
Total
NF-FD
NF-FS
NF-FSCFS-FD
FSC-FD
FSC-FS
Total
Chang.
FD-NF
FS-NF
FSC-NF
Total
FD-FS
FD-FSCFS-FSC
Total
NF-FD
NF-FS
NF-FSCFS-FD
FSC-FD
FSC-FS
Total

Superficie de chagement (ha)1995-2000

37,554
26,594064,147
6,859
0
0
6,859
315
425
0
3,575
0
0
4,314

2000-2010

24,061
18,26520
42,346
6,358
0
0
6,358
1,203
1,376
0
3,095
2
3
5,679

2010-2014

15,887
15,966031,852
447
0
0
447
0
365
0
0
0
0
365

Superficie de chagement (ha)1995-2000

50,9354,581
055,51618,1110
0
18,111
659
302
0
646
0
0
1,607

2000-2010

131,479
19,5240
151,00380,1320080,132
5,966
3,454
0
7,359
0
0
16,778

2010-2014

61,84851,5280
113,376
82,0860082,086
5,353
53,93001,966
0061,249Superficie de changement (ha/an)
1995-2000

7,511
5,319
0
12,829
1,372
0
0
1,372
63
85
0
715
0
0
863

2000-2010

2,406
1,827
2
4,235
636
0
0
636
120
138
0
310
0
0
568

2010-2014

3,972
3,991
0
7,963
112
0
0
112
0
91
0
0
0
0
91

Superficie de changement (ha/an)
1995-2000

10,187916
0
11,103
3,622
0
0
3,622
132
60
0
129
0
0
321

2000-2010

13,1481,952
015,100
8,013
0
0
8,013
597
345
0
736
0
0
1,678

2010-2014

15,462
12,882028,344
20,5220020,522
1,338
13,4830492
0015,312

NB : Il y a des changements théoriquement non naturels résultant de l’erreur d’analyse de télédétection.

110

L’évolution de la déforestation, de la dégradation des forêts et du gain est présentée dans la figure ci-après.

KwangoSuperficie de chang. (ha/an)

30,00025,00020,00015,00010,0005,000
01995-2000

2000-2010

Deforestation

Degradation

2010-2014
Gain

Kwilu
Superficie de chang. (ha/an)

30,00025,00020,00015,00010,0005,000
01995-2000

2000-2010

Deforestation

Degradation

2010-2014
Gain

Mai-NdombeSuperficie de chang. (ha/an)

30,00025,00020,00015,00010,0005,000
01995-2000
Deforestation

2000-2010
Degradation

2010-2014
Gain

Figure 8 : Évolution de la déforestation, la dégradation de forêt et gain dans les provinces111

4.2 Résultat de calcul du Facteur d’Émission
La biomasse, le carbone et CO2 qui sont stockés dans chaque classe de forêt sont présentés dans le tableau
ci-après.
Tableau 16 : Biomasse, carbone et CO2 de chaque forêt

Biomasse(t/ha)

Type de forêt

CarboneCO2(t/ha)(t/ha)

Forêt dense humide (FD)372,34

175,00641,67

Forêt secondaire (SD)259,12

121,79446,55Forêt sèche / forêt Claire (FSC)

78,19

36,75

134,75

Non forêt (NF)

27,84

13,08

47,98

NB : La forêt dense signifie la forêt dense humide + la forêt dense sur sol hydromorphe.
NB : La biomasse signifie la biomasse aérienne + la biomasse souterraine.
NB : Le ratio de carbone / biomasse est 0,47, le ratio de CO2 / C est 44/12.

Tableau 17 : Facteur d’Émission

Type de chang.

Type de chang.

Déforestation

FD-NF

593,69FS-NF

398,57

FSC-NF

86,77

FD-FS

195,12

FD-FSC

506,92

FS-FSC

311,80NF-FD-593,69

NF-FS-398,57

NF-FSC-86,77

FS-FD-195,12FSC-FD-506,92

FSC-FS-311,80

DégradationGain

CO2 (=FE)

NB : Il y a des changements théoriquement non naturels résultant de l’erreur d’analyse de télédétection.
Le Facteur d’Émission des tous les types de forêt est fixé pour la commodité de calcul des émissions (ouabsorptions).

1124.3 Résultat de calcul du NERF
L’émission est présentée dans le tableau ci-après.

Tableau 18 : Émission
Province

Type de chang.

Deforestation

Degradation
KwangoGain

Province

Type de chang.

Deforestation

Degradation
Kwilu

Gain

Province

Type de chang.

Deforestation

Degradation
Mai-Ndombe

Gain

Chang.
FD-NF
FS-NF
FSC-NF
Total
FD-FS
FD-FSCFS-FSC
Total
NF-FD
NF-FS
NF-FSCFS-FD
FSC-FD
FSC-FS
Total
Chang.
FD-NF
FS-NF
FSC-NF
Total
FD-FS
FD-FSCFS-FSC
Total
NF-FD
NF-FS
NF-FSCFS-FD
FSC-FD
FSC-FS
Total
Chang.
FD-NF
FS-NF
FSC-NF
Total
FD-FS
FD-FSCFS-FSC
Total
NF-FD
NF-FS
NF-FSCFS-FD
FSC-FD
FSC-FS
Total

Emission (t-CO2)

Emission (t-CO2/an)

1995-2000

2000-20102010-2014

1995-2000

3,012,923
2,589,418
2,390,563
7,992,904
866,947
57,07430,768954,790-246,571-205,578-15,232-455,256-205,211-18,016-1,145,865

4,798,191
2,077,315
2,831,569
9,707,075
866,278
43,955
5,001
915,234-82,095-242,068-4,683-105,970-240,630-28,495-703,941

4,852,080
5,458,635
1,929,192
12,239,907
95,0704,172
399,2450-231,996-6,91400-3,224-242,133

602,585
517,884
478,113
1,598,581
173,389
11,415
6,154
190,958-49,314-41,116-3,046-91,051-41,042-3,603-229,173

2010-2014

1995-2000

2000-20102010-2014

9,431,710
6,363,509
0
15,795,218
87,2910087,291-47-145,5540-400-145,605

4,459,030
2,119,879
0
6,578,909
267,67100267,671-37,368-33,8450-139,50100-210,714

1,428,495
728,004172
2,156,670
124,0570
0
124,057-71,436-54,833
0-60,395-81-83-186,828

2,357,927
1,590,877
0
3,948,805
21,8230021,823-12-36,3880-1
00-36,401

Emission (t-CO2)
1995-2000

2000-2010

22,295,149 14,284,947
10,599,395 7,280,040
0
1,716
32,894,544 21,566,704
1,338,357 1,240,565
00001,338,357 1,240,565-186,840-714,357-169,225-548,329
00-697,505-603,949
0
-811
0
-833
-1,053,570 -1,868,279

2000-2010

479,819
207,731
283,157
970,707
86,6284,396
500
91,523-8,210-24,207-468-10,597-24,063-2,850-70,394

2010-2014

1,213,020
1,364,659
482,298
3,059,977
23,7681,043
124,811
0-57,999-1,72800-806-60,533

Emission (t-CO2/an)

Emission (t-CO2)

Emission (t-CO2/an)

1995-2000

2000-20102010-2014

1995-2000

2000-2010

30,239,380
1,825,945
0
32,065,325
3,533,846
003,533,846-391,283-120,332
0-126,09600-637,712

78,057,714
7,781,808
085,839,522
15,635,399
0
0
15,635,399-3,541,907-1,376,533
0-1,435,849
00-6,354,289

36,718,806
20,537,395
0
57,256,202
16,016,642
00
16,016,642-3,178,023-21,494,916
0-383,65500-25,056,593

6,047,876
365,189
06,413,065
706,76900706,769-78,257-24,066
0-25,21900-127,542

7,805,771 9,179,702
778,181 5,134,349
00
8,583,952 14,314,050
1,563,540 4,004,160
00001,563,540 4,004,160-354,191-794,506-137,653 -5,373,729
00-143,585-95,9140000-635,429 -6,264,148

2010-2014113

L’évolution d’émission (ou d’absorption) de la déforestation, de la dégradation des forêts et du gain est
présentée dans la figure ci-après.

KwangoEmission (t-CO2/an)

15,000,000
10,000,000

5,000,00001995-2000

2000-20102010-2014-5,000,000-10,000,000
Deforestation

Degradation

Gain

Kwilu

Emission (t-CO2/an)

15,000,000
10,000,000
5,000,00001995-2000

2000-20102010-2014-5,000,000-10,000,000
Deforestation

Degradation

Gain

114

Mai-Ndombe

Emission (t-CO2/an)

15,000,000
10,000,000
5,000,00001995-2000

2000-20102010-2014-5,000,000-10,000,000
Deforestation

Degradation

Gain

ex-Bandundu
25,000,000

Emission (t-CO2/an)

20,000,000
15,000,000
10,000,000
5,000,00001995-2000

2000-20102010-2014-5,000,000-10,000,000
Deforestation

Degradation

Gain

Figure 9 : Évolution d’émission

Le NERF des trois provinces est présenté dans le tableau ci-après.

115

Tableau 19 : NERF

Province

Type de chang.

KwangoKwilu

Mai-Ndombe

Emission (t-CO2/an)
2000-2014

Deforestation
Degradation
Gain
Deforestation
Degradation
Gain
Deforestation
Degradation
Gain

1,567,642
72,463-67,577
2,668,709
94,847-143,849
10,221,123
2,260,860-2,243,634

Box Cas d’inclusion de l’année 1995
Province
KwangoKwilu

Mai-NdombeType de chang.
Deforestation
Degradation
Gain
Deforestation
Degradation
Gain
Deforestation
Degradation
Gain

Emission (t-CO2/an)
1995-2014

1,575,783
103,646-110,102
3,697,709
140,327-161,445
9,219,003
1,851,889-1,686,768

4.4 Évaluation d’incertitude
4.4.1 Incertitude de la Donnée d’Activité
Pour vérifier le degré de coïncidence entre les résultats de la classification et des données de référence, unematrice d'erreur a été préparée. On a collecté les données de référence de façon aléatoire avec les images
de haute résolution au moyen de Google Earth et ArcGIS serveur. Pour assurer l’analyse de la précision
appropriée, on a examiné le nombre des échantillons requis pour chaque élément (R. Congaloton et al.
(1999)). Pour la carte forestière 2014, les résultats de cette évaluation sont les suivants:- Précision globale 95,3 % pour la stratification de Forêt/Non forêt
- Précision globale 89.2 % pour la stratification détaillée (dont 12 strates (exclu la strate de « Nuage » etde « Ombre de nuage »))116

Les deux tableaux de matrice d’erreur sur Forêt/Non forêt et sur les 12 strates sont présentés ci-après.
Tableau 20 : Matrice d’erreur de Forêt/Non forêtCLASS

ForestNon Forest

Total

Forest

392

27

419

Non Forest

12

396

408

404

423

827

Total

3

5

FDSH

2

88

Forêt secondaire

11

46

FSC

1

1

MTC/VN

1

6

Savane arborée

1

2

9

1

5

1

2

89

1

2

1

36

6

2

1

3

191

5

32

1

Prairie aquatique

1

Zone d’eau

Agglomération

94.4

93

94.6

74

62.2

37

86.5

100

89.0

49

73.5

201

95.0

9

100

11

54.5

2

100

36

36

100

827

1

1

1

9
1

1

3

6

Agglomération

2

Zone d’eau

NB :

215

1

3

Savane arbustive

Cultures

Cultures

Prairie aquatique

Savane arbustive

3

UA

203

TOTAL

FDH

Savane arborée

MTC/VN

FSC

FDH

FDSH

Forêt secondaire

Tableau 21 : Matrice d’erreur des 12 strates

TOTAL

220

91

60

33

107

42

210

17

9

2

36

PA

92.3

96.7

76.7

97.0

83.2

85.7

91.0

52.9

66.7

100

100

FDH : Forêt dense humide
FDSH : Forêt dense sur sol hydromorphe
FSC : Forêt sèche / forêt claire
MTC/VN : Mosaïque terres cultivées / végétation naturelle (herbacée ou arbustive)
PA : Producers Accuracy
UA : Users Accuracy

117

4.4.2 Incertitude du Facteur d’Émission
Le tableau suivant présente l’incertitude (intervalle de confiance avec le taux de 95 %) de la biomasse partype de forêt (en t-CO2).
Tableau 22 : Incertitude de la biomasse

Biomasse
Type de forêt
(t-CO2/ha)

Intervalle deconfianceForêt dense

FD641,67+- 57,27Forêt secondaireFS

446,55+- 129,07Forêt sèche / Forêt claire

FSC

134,75+- 15,73

Non forêt

NF

47,98

+- 9,28

Le taux d’erreur de l’estimation de la biomasse est 6,55 %.

 Assurance de qualité / Contrôle de qualité (AQ/CQ)
L’étude de contrôle de AQ/CQ a été effectuée en février 2014. L’objectif est de :évaluer la précision et la procédure d’étude d’inventaire forestier exécutée par l’ingénieur de la DIAF,
améliorer l'exactitude dans les futurs travaux d'inventaire, améliorer l'efficacité, améliorer la sécurité autravail et renforcer la capacité des ingénieurs.
Le résultat de l’étude est résumé ci-après. (quant au détail, se référer au rapport de AQ/CQ (juillet 2014))- Évaluation qualitative(a) Le Vertex était placé horizontalement pour mesurer la distance horizontale (le mesureur n’avait pas
visé le Transpondeur). Quelques ingénieurs n’avaient aucun doute de la valeur exagérée des données(quoiqu’ils aient des doutes, ils ont continué le travail sans confirmation ni correction)(b) Des ingénieurs ont mesuré le DHP du côté bas de la pente.
(c) Quelques ingénieurs ont sélectionné des arbres inclinés et cassés pour mesurer la hauteur des arbres.
L’ingénieur en charge de prendre note sur terrain a choisi les arbres pour mesurer la hauteur sans tenir
compte de leurs formes. Il serait mieux en mesurant le DHP de sélectionner aussi les arbres adéquats
pour les mesures de la hauteur(d) Lors de mesure de la hauteur d’arbres, la coupe inutile d’arbustes était faite. Etant donné que le Vertex
travaille avec ultrason, il peut mesurer en dépit des obstacles des arbustes.

- Erreur au niveau d’installation de la placetteLa figure ci-après montre la forme de la placette mise en place par l’équipe d’inventaire DIAF et l’équipe
d’experts JICA. La placette carrée a une forme carrée de 60m x 60m. Pour délimiter cette placette, 16
pieux sont plantés. Le signe « + » et le signe « x » indiquent la position de pieux plantés respectivement

118

par l’équipe d’inventaire DIAF et par l’équipe d’experts JICA. Le centre de la placette a les coordonnés (0,0) de la figure.
De la figure, on peut juger que malgré un léger décalage constaté l’équipe d’inventaire DIAF peut mettreen place à peu près correctement la placette. Les 2 pieux sont bien décalés. Pour la position (1) de la figure,le pieu planté par l’équipe d’inventaire DIAF est décalé à 5m vers le nord. Mais comme ce décalage n’est
pas dans la direction qui affecte la superficie, l’influence est minime en termes de la précision de lasuperficie de la placette. Etant donné que la distance horizontale peut être mesurée correctement avec
Vertex, l’influence sur la superficie est minime.
Pour la position (2), chaque pieu est décalé dans la direction qui affecte la superficie. Mais le pieu du côté
ouest (gauche) est décalé dans la direction augmentant la superficie et le pieu du côté est (droite) dans la
direction réduisant la superficie. De ce fait le changement de la superficie de l’ensemble de la placette est
presque plus ou moins zéro. Tant que les pieux sont plantés en ligne droite comme le cas (2), Il semble
possible de réduire au minimum l'impact sur la précision de la superficie.

QAQC : Forme de placette プロット形状
40

30

20

10

①
0
-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

-10

②

-20

-30

-40

DIAF

JAFTA

Figure 11 : Forme de la placetteLe tableau ci-après montre le taux d’erreur de la superficie de la placette. Par rapport à la superficie correctede la placette de 3.600 m2, les superficies données par la DIAF et par les experts JICA sont respectivement
de 3.556 m2 et de 3.574 m2. Les taux d’erreur sont respectivement de 1,23 % et 0,73 %. Le taux d’erreurétant de 1% environ, l’impact sur l’évaluation du volume reste minime. Du fait que l’erreur n’est que de
1% environ, la position de pieux a été décalée, mais l’impact de ce décalage sur la superficie reste minime.
Tant que la distance horizontale est correctement mesurée et que les pieux sont plantés sur la ligne droite,
la précision de la superficie de la placette ne sera jamais très détériorée.

119

Tableau 23 : Taux d’erreur de la superficie de la placette

Taux d’erreur (%)

Superficie (m2)Placette

Superficie
correcte

Placette
carrée

DIAF

3 600

Experts JICA

3 556

3 574

DIAF

1,23 %

Experts JICA

0,73 %

60m x 60m
NB : Taux d’erreur (%) ＝ (Superficie correcte－ Superficie réelle)/ Superficie correcte × 100- Comparaison de DHP (diamètre à hauteur de poitrine)

Différence entre la mesure JICA et de DIAF (cm)La différence entre la mesure de DHP de l’équipe DIAF et celle de l’équipe JICA a été comparée.
L’examen de différence entre ces deux au moyen de l’examen t. La différence significative n’était pas
constatée.

DHP (cm)

Figure 11 : Différence entre les mesures (DHP)- Comparaison de hauteur
L’examen t a été fait pour la hauteur. Par conséquent, les valeurs mesurées par JAFTA ont été jugées
différentes de celles par l’équipe d’inventaire DIAF. Lorsqu’on observe des raisons de cette différence
entre 2 données, on constate que la quasi-totalité des données sont mesurées avec l’écart inférieur à 2cm.
Ceci montre qu’il n’y a pas de problème important en matière de l’emploi du matériel (Vertex). La
différence du mode de visée vers le bout de cime semble avoir des répercussions plus importantes sur laconséquence. Lors de la mesure de la hauteur d’arbre, il faudra être attentif à la mesure de haute précision
avec l’opérateur de Vertex placé à la position de visibilité élevée du bout de cime, et l’utilisateur detranspondeur qui ébranle un arbre.

120Différence entre la mesure JICA et de DIAF (m)Hauteur (m)Figure 12 : Différence entre les mesures (hauteur)

4.2.3 Incertitude du NERF
L’agrégation ou la propagation des incertitudes est réalisée à partir des Lignes Directrice du GIEC
(Chapitre 3, Volume 1 de GIEC 2006). L’équation utilisée est montrée ci-après.
𝑈𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = √𝑈12 + 𝑈22 + ⋯ + 𝑈𝑛2
Utotal : le pourcentage d’incertitude du produit des quantités (moitié de l’intervalle de confiance de 95 pourcent divisé par le total et exprimé en pourcentage)
Ui : le pourcentage d’incertitude associé à chaque quantité
𝑈𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 =√(𝑈1 × 𝑥1 )2 + (𝑈2 × 𝑥2 )2 + ⋯ + (𝑈𝑛 × 𝑥𝑛 )2|𝑥1 + 𝑥2 + ⋯ + 𝑥𝑛 |Utotal : le pourcentage d’incertitude de la somme des quantités (moitié de l’intervalle de confiance de 95
pour cet divisé par le total (moyenne) et exprimé en pourcentage). Ce terme « incertitude » est donc basé
sur l’intervalle de confiance de 95 pour centxi et Ui : les quantités incertaines et leurs pourcentages d’incertitude respectifs

L’incertitude de la Donnée d’Activité n’a pas été calculée. Pour ce faire, on calculera dans le futur.

5. Discussion
5.1 Proportion de la biomasse de litière et de bois mort
Le bois mort, la litière et le sol sont mesurés en plus de l’arbre sur pied dans le cadre de l’inventaire forestierdans l’ex-province de Bandundu. Les résultats sont présentés dans le tableau ci-après.

121

Tableau 24 : Biomasse des cinq réservoirs (t-CO2/ha)

Type foretBA

BS

Bois mort

Litière

Sol

Total

FD

468,37

173,30

27,46

20,15

172,62

861,90FD

449,64

166,36

9,01

40,14

108,47

773,62

FS

325,95

120,60

4,94

46,67

108,13606,29FSC

105,28

29,47

1,99

5,51

121,93

264,18

NF

34,27

13,70

2,77

40,97

119,34211,05

Biomasse des réservoirs (t/ha)

900
800
700

600
500
400
300
200

100
0
FD
BA

FD
BS

FS

Bois mort

FSC
LitiereNF

Sol

Figure 13 : Biomasse des réservoirs (t-CO2/ha)

100%

Biomasse des réservoir (%)

90%
80%
70%

60%
50%

40%
30%
20%
10%
0%
FD
BA

FD
BS

Bois mort

FS

FSC
LitiereNF

Sol

Figure 14 : Biomasse des réservoirs (%)

122

La proportion de la biomasse du bois mort et de la litière par rapport au total des cinq réservoirs est
présentée dans le tableau ci-après.
Tableau 25 : Proportion de la biomasse du bois mort et de la litière par rapport au total des cinq réservoirs

Type de forêt

Bois mort

LitièreFD (nord)

3,2%

2,3%

FD (sud)

1,2%

5,2%

FS (sud)

0,8%

7,7%

FSC (sud)

0,8%

2,1%

NF (sud)

1,3%

19,4%

Par conséquent, il est possible de dire que les réservoirs du bois mort et de la litière sont à ignorer parceque la proportion du bois mort et de la litière est inférieure à 10% du total.

5.2 Importance de la dégradation de forêt
La proportion d’émission de la dégradation de forêt par rapport à l’émission de déforestation est présentéedans le tableau ci-après.
Tableau 26 : Proportion de dégradation de forêt

Proportion de dégradation
Province
1995-2000

2000-20102010-2014

Kwango

11,9%

9,4%

0,8%

Kwilu

4,1%

5,8%

0,6%

Mai-Ndombe

11,0%

18,2%

28,0%

Le ratio de la dégradation de forêt par rapport à la déforestation dans la province de Mai-Ndombe de 2010
à 2014 est 28,0%. Cela signifie que la dégradation de forêt est également une source importanted’émissions. Mais, d’autre part, la proportion de la dégradation de forêt varie en fonction de la localisation
et de la période. On peut dire que l’importance de la dégradation de forêt dépend de la province. Cependant,la dégradation de forêt dans cette analyse ne comprend que le changement de la forêt dense humide (ouforêt dense sur sol hydromorphe) à la forêt secondaire. Donc, la dégradation telle que la coupe sélective
n’est pas inclue. En plus, dans la province de Kwango et de Kwilu, la forêt dense humide n’est pas
distribuée beaucoup (la proportion de la forêt sèche / forêt claire est élevée), donc catégoriquement il y amoins de la dégradation de forêt. En plus, il est possible que la dégradation de la forêt sèche / forêt claire
existe, mais il est à noter qu’il y a la restriction au niveau de la résolution d’image satellitaire utilisée

123

(Landsat) pour l’analyse de la Donnée d’Activité, et qu’il y a la forêt déjà dégradée en raison de l’utilisationde la forêt sèche / forêt claire par l’homme.

6. Plan d’amélioration


Donnée d’activité
 L’incertitude de transition sera analysée
 Des transitions curieuses seront vérifiées

7. Références bibliographiques[1] Chave, J. et al. (2014), Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of tropicaltrees, Global Change Biology,[2] CIFOR(2011), Bois énergie en RDC : Analyse de la filière des villes de Kinshasa et de Kisangani,
Projet Makala/CIFOR[3] Ministère de l’Agriculture, Pêche, Elevage & Développement Rural(2008), Note d’orientation desinterventions du gouvernement provincial du Bandundu dans le secteur agricole[4] Ministère du Plan(2005), Monographie de la province de Bandundu[5] Ministère du Plan, Institut National de la Statistique(2014), Rapport global, Résultats de l’enquêtes sur
l’emploi, le secteur informel et sur la consommation des ménages/2012[6] RDC(2012), Stratégie-cadre nationale REDD+ de la RDC[7] SPIAF (2007), Guide Opérationnel : Normes de stratification forestière de la République Démocratiquedu Congo, Ministère de l’Environnement et Développement Durable (MEDD)[8] UNREDD, GTCR(2012), Etude qualitative sur les causes de la déforestation et de la dégradation desforêts en RDC[9] UNEP(2011), Analyse qualitative des causes de la déforestation et de la dégradation des terres
forestières dans une RDC post-conflit (données recueillies : septembre 2009 à octobre 2010)[10] VAC (Vivre au Congo), le climat au Congo, accès au
https://www.vivreaucongo.com/congo-brazzaville/environnement-congo/climat

22

juin

2017,

[11] Vancutsem, C. et al. (2006), Carte de l’occupation du sol de la République Démocratique du Congo
au 1 : 3 000 000, UCL[12] Verhegghen, A. et al.(2012), Mapping Congo Basin vegetation types from 300 m and 1 km multisensor time series for carbon stocks and forest areas estimation. Biogeosciences, 9(12), 5061.

124

Annexe 6 - Programme de Réduction des Émissions du Maï-Ndombe

1. Introduction et contexte
La conservation de taux de déforestation faibles dans les pays HFLD constitue l'une des principales
stratégies du secteur de l’utilisation forestière et des terres pour la réalisation des objectifs de l'Accord deParis afin de limiter la hausse de température bien en dessous de 2 °C et de poursuivre les efforts visant àlimiter la hausse à 1,5 °C au-dessus des niveaux pré-industriels. Le Gouvernement de la RDC s’est engagé
à la mise en œuvre de cet objectif par l’envoie à la CCNUCC d’une contribution nationale (« Intended
Nationally Determined Contribution » ou INDC) relative à l'atténuation présentant les objectifs deréduction des émissions spécifiques pour le secteur terrestre comprenant la réduction de la déforestation,l’accroissement de la reforestation et l'amélioration des pratiques agricoles. En particulier, le gouvernement
de la RDC s’est engagé à ralentir et éventuellement à arrêter la disparition des forêts.
En 2012, le gouvernement de la RDC a adopté une Stratégie Nationale REDD+, qui illustre une vision dela façon dont un pays peut répondre à ses aspirations de développement à long terme par le biais d’uneéconomie verte. La stratégie vise à stabiliser la couverture forestière sur les deux tiers de la superficie dupays d'ici 2030 et à la maintenir par la suite. Afin de commencer à mettre en œuvre cette stratégie
REDD+ à niveau juridictionnel, le Gouvernement de la RDC a conçu un Programme des Réductions
d’Émissions dans la Province de Maï-Ndombe, qui vise à tester l’application de de la stratégie à
niveau national et l’application des paiements basés sur les résultats pour la REDD+.

Afin de pouvoir avoir accès aux paiements pour la performance, le pays a présenté une Note d'Idée d'un
Programme de Réduction d’Émissions (ER-PIN) en avril 2014 au Fond Carbon du Forest Carbon
Partnership Facility. Une fois approuvé le Gouvernement a avancé dans la conception du Document de125Programme de Réductions des Émissions (ERPD) pour le Maï-Ndombe qui s’est déroulée sur une périodede près de deux ans en consultation étroite et fréquente avec les parties prenantes locales, nationales etinternationales, y compris la société civile et les Peuples Autochtones Pygmées. L'ambition du PRE duMaï-Ndombe est de mettre en œuvre un modèle de développement vert au niveau provincial qui offre desalternatives à la déforestation et qui octroie des primes à la performance afin d'atténuer le changement
climatique, de réduire la pauvreté, de gérer les ressources naturelles de manière durable et de protéger labiodiversité. Le programme est conçu pour réunir différentes sources de financement, comme leProgramme d’Investissement Forestier (PIF), le Partenariat pour les Forêts du Bassin du Congo (PFBC) etl’Initiative Forêt de l'Afrique Centrale (CAFI), et pour obtenir des financements privés afin d’intensifier
les activités pilotes et soutenir le passage à une dynamique de planification d'occupation des sols à grandeéchelle.
En résumé il s’agit d’un programme qui couvre une superficie totale de 12,3 millions d’hectares, dont 9,8
millions d'hectares de forêt, et s’entend dans une perspective à long terme de 20 ans avec une période depaiement pour la performance de 5 ans (2017 – 2022). Il est estimé que le programme va générer un total
de 29 millions de tonnes de CO2 jusqu’en 2021
Afin de pouvoir évaluer la performance du programme et recevoir des paiements pour les émissions
réduites, un Niveau d’Émissions de Référence des Forêts a été établit dans le document duprogramme. Ce NERF est censé à être en cohérence avec le Cadre Méthodologique du Fond Carbone
FCPF, qui est le cadre qui définit les exigences du Fond Carbone en matière de comptabilisation
carbone, sauvegardes, double comptage, etc.
Le document du programme ou ERPD a été évalué par une équipe d’experts et il a été présenté dans la
14ème réunion du Fond Carbone qui a eu lieu à Paris Juin 2016. Le programme de Maï-Ndombe a été
approuvé formellement en Novembre 2016 pour avoir accès aux paiements pour les RE. Le premier suivi
est prévu pour Juin 2018.

2. Portée de la comptabilisation carbone
La portée de la comptabilisation carbone est exhaustive car elle prend en compte tous les activités REDD +,incluant non seulement la déforestation mais la dégradation forestière et le renforcement des stocks. La
dégradation forestière a été comptabilisée comme requis par le cadre méthodologique du Fond Carbone
qui exige sa comptabilisation si les émissions GES liées à la dégradation forestière représentent plus du
10% des émissions totales. Les uniques sources et puits qui manqueraient serait celles liées aux réservoirs
de matière organique morte et le carbone organique du sol, et aux GES non-CO2.
La portée temporelle du NR corresponde à la période 2004-2014. Bien que la date finale soit cohérente
avec celle du NERF national, la durée de la période historique est de 2004 vue que le cadre méthodologiquedu Fond Carbone exige une durée d’autour 10 ans.

126

Activités REDD+

Réservoir de carbone

Gaz d’effet de serre

Période historique

Déforestation

Biomasse aérienne

CO2

2004-2014

 Forêt primaire Forêt secondaire
Dégradation forestière

Biomasse souterraine

Renforcement des stocks
BoisementreboisementForêt restant forêt

Dans le cadre du programme de RE, la dégradation a été définit comme le passage de forêt primaire/denseà forêt secondaire tandis que le renforcement des stocks dans les forêts restant forêts corresponde à l’autre
réverse de la médaille, i.e. passage de forêt secondaire à forêt primaire/dense.

3. Méthodes de quantification
Les émissions et absorptions GES ont été calculées en suivant les méthodes décrites dans les Lignes
Directrices 2006 du GIEC et en utilisant les directrices spécifiques de la REDD+ fournies par le Documentde Méthodes et Directrices du GFOI (« Global Forest Observation Inititative ») version 2. Les équations
appliquées sont présentées dans le tableau ci-dessous.

En résumé, les calculs des émissions liées à la déforestation et la dégradation forestière peuvent êtreexprimées comme la multiplication des données d’activités par des facteurs d’émissions où les facteursd’émissions correspondent à la différence des stocks de la terre avant de la conversion et après laconversion :127

Suite aux recommandations figurant dans le Chapitre 3.4 du GFOI MGD, l'amélioration des stocks decarbone a été estimé en utilisant les mêmes méthodes que celles utilisées pour la déforestation et ladégradation des forêts, mais, il sera supposé que la variation des stocks de carbone ne se produit pas demanière instantanée, mais progressivement au cours d’une période de temps (20 ans).

4. Données d’activités
Au moment de la conception du programme il n’y avait pas des données disponibles à niveau de Maï
Ndombe qui permette l’établissement du NR. Les données d'activités ont été calculées sur la base de laclassification manuelle des images de satellite Landsat et SPOT échantillonnées. La méthoded’échantillonnage corresponde à un échantillonnage stratifié à deux degrés :Stratification : stratification régionale en 3 strates en fonction des risques de déforestation etdégradation.
Premier degré : Au sein des strates il y a eu un premier échantillonnage systématique de ≈38000
échantillons en totale, où une classe de changement a été attribué à chaque échantillon avec une
méthode de classification moins performante, i.e. la classe d’occupation de chaque échantillon a
été attribué pour 6 époques différents et après on a fait une post-classification du changement.
L’intensité d’échantillonnage de la strate de moins risque de changement (strate « primary forest
core ») était de ≈2400 ha par échantillon tandis que l’intensité des autres strates était de ≈240 ha
per échantillon.
Deuxième degré : Après, dans le deuxième degré, il y a eu un sous-échantillonnage de ≈1600
échantillons en totale, où une classe de changement a été attribué avec une méthode plus
performante (plusieurs interprétateurs, images à haut et très haut résolution, classification directe
du changement, etc.).

128

En ce qui concerne l’interprétation des points, l’unité d’évaluation corresponde à une placette de ≈1.1 ha(placette circulaire de 60 mètres de diamètre) et l’interprétation a été fait en suivant des procédures
standardisées.
Le résultat de l’analyse est présenté dans le tableau ci-dessus. La superficie de dégradation (DEG) dans lapériode de 10 ans corresponde à ≈645 000 ha et la déforestation (primaire PDEF et secondaire SDEF) est
au peu près la même valeur. Le renforcement de stocks, soit en boisement/reboisement (SREG) soit enforêt restant forêt (PREG) corresponde à ≈190 000 ha en total.

129

5. Facteurs d’émissions et absorption
Au moment de la conception du programme il n’y avait pas une inventaire forestier et cartographie detypes de forêt disponibles à niveau national qui permettent l’estimation des facteurs d’émissions pour laprovince de Mai Ndombe . Donc, les facteurs d'émissions ont été établis sur la base des données relatives
aux stocks de carbone développées dans le cadre du programme Carte et Modèle Carbone, par une
campagne de vols de télédétection par laser (Light Detection and Ranging, en abrégé LiDAR) dans lepérimètre du PRE.
La valeur de biomasse aérienne pour chaque type de forêt et la non forêt a été estimée avec la carte debiomasse, tandis que pour la quantification de la biomasse souterraine, des valeurs par défaut des Lignes
Directrices 2006 du GIEC ont été utilisées.
Les résultats des facteurs d’émissions sont présentés dans le tableau ci-dessous.

6. Niveau de référence
Les émissions historiques ont été calculées avec la combinaison des données d’activités avec les facteursd’émissions et absorption. Le résultat est un total de 14.7 millions de tCO2/an pour la déforestation et de19 million de tCO2/an pour la dégradation. Le renforcement de stocks est égal à 1.4 millions de tCO2-an.

130Dans le cas des pays à Haute Couverture Forestier et Faible Déforestation, le cadre méthodologique duFond Carbon permet aux pays de proposer un ajustement à la hausse des émissions historiques. Cetajustement à la hausse doit être justifiée, quantifiée et ne peut pas dépasser un seuil équivalent à un tauxannuelle relatif de déforestation de 0,1%.
Dans le cadre du programme de RE il a été démontré l’existence d’une tendance à la hausse de déforestationet dégradation dans la période historique à cause de l’augmentation de la population et la croissanceéconomique. Compte tenu de cette tendance historique, les émissions futures semblent vraisemblablement
dépasser le niveau d'émission de 2012-2014 (soit 53,94 millions tCO2e/an) Si les émissions futures
correspondent à celles de 2012-2014, cela signifie que les émissions moyennes historiques (soit 42,41
millions tCO2e/an) sous-estiment les émissions futures de 21,4 % (11,53 millions tCO2e/an). Cela signifie
que le PRE devrait réduire 11,53 millions de tonnes de CO2 avant de pouvoir demander un premierpaiement de réduction des émissions.

Tenant compte de cette situation et des preuves des changements survenus dans les circonstances
nationales, le PRE se propose de comptabiliser l'ajustement maximal possible de 5,61 millions tCO2/an.
Cela nécessite encore un effort important de la part de la RDC pour réduire les émissions en dessous duNiveau de Référence ajusté et les propres contributions du pays restent importantes, ambitieuses etstimulantes.

1317. Prochaines étapes
Une fois finalisé l’estimation du niveau de référence, il a été constaté que l’incertitude la plus important,et qui pourrait empêcher la correcte évaluation de la performance, est liée aux données d’activités. Il setrouve qu’avec une incertitude de 26.2% en déforestation primaire et 18% en déforestation secondaire on
aurait des difficultés pour mesurer la performance. En plus, la méthode d’échantillonnage adopté pourraitcauser quelques limitations dans le suivi, à cause de la nécessité de modifier la stratification adoptée. En
vue de cette limitation des données d’activités, il a été décidé conjointement avec le Fond Carbone,d’avancer avec la recollecte de donnés d’activités avec une méthodologie plus robuste.
En vue de l’état d’avancement du NERF national et en vue de l’importance d’assurer la cohérence dans lacomptabilisation carbone, il est prévu de faire la collecte de données en suivant la même conception deréponse (i.e. unité d’évaluation, système de classification, etc.) ce qui permettra avoir des donnéesd’activités cohérentes et permettra l’utilisation de ces données dans l’amélioration du NERF national pourla province de Mai Ndombe.
Les travaux vont démarrer en Octobre et ils vont dérouler jusqu’au moins de Mars 2018. Il est prévu quela méthode sera similaire, mais l’échantillonnage sera systématique.

132

Annexe 7 - Projet Carbon Map and Model de WWF pour la cartographie de labiomasse forestière LiDAR par Télédétection LiDAR aéroporté

1.

Contexte

L'accumulation de carbone dans la végétation ligneuse mondiale est devenue une stratégie efficace pouratténuer les changements climatiques. Cependant, la quantification du carbone stocké dans la végétation à
des échelles utiles pour la comptabilité et l'élaboration des politiques de carbone est insuffisante.
L'incertitude entourant les stocks de carbone dans les forêts, en particulier dans les régions tropicales
humides, a des implications significatives pour évaluer et planifier avec précision la réduction desémissions provenant de la déforestation et de la dégradation des forêts (REDD +) aux échelles nationales
et régionales.
La République démocratique du Congo (RDC) possède la deuxième plus grande superficie de forêts dumonde, couvrant un système complexe de rivières étendues, de forêts humides et sèches, de parcelles desavane, de zones humides, de végétation de montagne et de paysages dégradés. Les forêts de la RDC sontriches en carbone et représentent l'un des centres les plus importants de la diversité biologique dans lemonde, avec plus de 15 000 plantes et espèces animales. Les forêts de la RDC font face à des menaces
provenant de l'extraction du bois industriel, de l'exploitation artisanale et illégale, de la coupe et de la
combustion de l'agriculture, des mines, de la collecte des bois et des effets du braconnage.
Le Gouvernement de la RDC a initié l'un des plus importants programmes juridictionnels de réduction desémissions en Afrique et amené ses efforts au niveau national dans la quantification et la surveillance deschangements dans les stocks de carbone des forêts.
Le projet « Carbon Map and Model (CM & M) » est une composante de cet effort national en produisantdes estimations des stocks de carbone grâce à des technologies de télédétection.
Le projet CM&M a été développé par le World Wide Fund for Nature (WWF), avec le soutien del’Initiative Internationale pour le Climat (IKI) du Ministère Fédéral Allemand de l’Environnement, de laProtection de la Nature, de la Construction et de la Sûreté Nucléaire (BMUB), la Banque Allemande deDéveloppement KfW, en collaboration avec le Ministère de l'Environnement et du Développement durable
de la RDC, l’Université de Californie à Los Angeles (UCLA) et d'autres partenaires nationaux etinternationaux (SMC, OSFAC, GFA).
Il a permis de produire une carte nationale de carbone forestier, à partir des données collectées à l’aide dusystème laser LiDAR (Light Detection and Ranging) aéroporté, combinées aux images satellites et desdonnées d’inventaires forestiers de terrain. Cette cartographie nationale de la biomasse forestière permet
donc de quantifier le carbone forestier dans la plus grande forêt du Bassin du Congo afin d’appuyer leprogramme REDD+ de la RDC.
Elle a été présentée aux partenaires du projet CM&M et différents acteurs dans le processus national
REDD+, sous le haut patronage du Ministère de l’Environnement et Développement Durable (MEDD)
pour évaluation et validation. Elle devrait donc constituer un outil fort essentiel à l’appui au Gouvernement
congolais dans la mise en œuvre de son processus REDD+, spécifiquement dans la construction du niveaud’émissions de référence, l’estimation des facteurs d’émissions et la mise en place du système MRV
national.

133

2.

Méthodologie

2.1. Aperçu
Bien que les méthodes de cartographie des stocks de carbone directement à partir des observations partélédétection par satellite n'aient pas été perfectionnées ni encore opérationnelles, les efforts et les pratiques
actuels utilisent souvent une combinaison d'images aériennes et satellitaires, formés par des mesures deterrain au niveau de l'échelle nationale1–3.
Les méthodologies de télédétection les plus avancées pour l'estimation et la cartographie des stocks decarbone reposent fortement sur les observations LiDAR de la structure forestière qui peuvent êtrefacilement converties en biomasse aérienne (AGB) et extrapolées sur le paysage à l'aide d'images
satellites4,5,6.
Cependant, il existe une incertitude associée à cette méthodologie en raison de l'échantillonnage irrégulier
ou non irrégulier de la région étudiée, de faibles données d’entrainement LiDAR à la biomasse forestière
et de la sensibilité de l'imagerie satellitaire à la structure végétale et à la biomasse, lors de l'extrapolation
des estimations de la biomasse LiDAR sur le paysage7,8.
Pour la première fois en RDC la RDC détenant la deuxième plus grande étendue de forêts tropicales aprèsle Brésil, une carte nationale de carbone forestier est développée dans un pays tropical, basée surl'échantillonnage probabiliste de la structure forestière et de la biomasse par les données aéroportées
LiDAR, et en développant un estimateur sans biais de la biomasse aérienne (AGB) par l’utilisation deséchantillons LiDAR formés avec des parcelles terrain.
Les estimations de l’AGB LiDAR sont intégrées à la modélisation géospatiale basée sur l'algorithme du« Maximum Entropy (ME) » pour produire une carte de biomasse à une résolution de 100 m (1-ha) del'ensemble de la RDC. La méthodologie globale a été conçue pour réduire les erreurs provenant dedifférentes sources et fournir des estimations d'incertitude aux échelles de pixels de 1-ha qui peuvent êtrefacilement vérifiées à l'aide de parcelles d'inventaire.
La carte AGB ainsi que celle sur l'incertitude associée peuvent fournir des facteurs d'émissions pourl'utilisation des terres et les activités de couverture de sol aux échelles nationales et infranationales.
L'approche est analogue à une inférence fondée sur la conception, avec une modélisation hiérarchique 9,10
qui comprend trois étapes: (1) parcelles de sol utilisées comme première source d'information, fournissantdes échantillons de structure et de biomasse; (2) les données aéroportées de balayage LiDARéchantillonnées dans le pays utilisées comme deuxième source d'information et un proxy pour l'inventaire
forestier au niveau national, et (3) la modélisation géospatiale et les images satellitaires utilisées commetroisième source d'information pour la cartographie par l’approche wall-to-wall de la biomasse forestière
et des stocks de carbone.

2.2. Echantillonnage LiDAR
La conception d'échantillonnage LiDAR a suivi la méthodologie introduite dans l'outil VCS VT0005 pourl'utilisation des observations de télédétection en tant que techniques d'inventaire pour estimer les stocks decarbone5. Il a été créé des vols ALS (Airborne LiDAR Scanning), à savoir les "transects LiDAR", basés
sur un schéma d'échantillonnage aléatoire systématique où une grille 1ox1o a été recouverte sur la carte decouverture forestière du pays6 produite par l’Observatoire satellital des forêts d'Afrique Centrale (OSFAC).

134

Les emplacements de transects LiDAR (figure 2) ont été sélectionnés en choisissant au hasard au moins
un point dans la cellule de grille.
Pour réduire l'incertitude de l'estimation de la biomasse (<1%) au niveau du transect, la taille du transect a
été fixée à environ 2000 ha sur la base d'études portant sur les autocorrélations spatiales pour les mesures
LiDAR5,11,12. L'orientation du transect LiDAR et les points de début et de fin ont également suivi larandomisation de l'angle et de l'emplacement du cap pour assurer un échantillonnage aléatoire complet dela population à chaque point et pour assurer une inférence impartiale de la moyenne et de la variance de lapopulation (AGB).
Au total, 216 transects LiDAR ont été survolés, fournissant plus de 432 000 ha d'échantillons de forêts et
150 000 ha d'échantillons supplémentaires collectés lors des vols traversiers d’un transect LiDAR à unautre (ferry flight lines). Les unités d'échantillonnage à chacun des 216 emplacements sont aléatoires, ce
qui suggère l'inférence de la structure forestière ou l'AGB est indépendant de la corrélation spatiale
potentielle entre les unités d'échantillonnage (transects LiDAR).
Cependant, en raison de la nature de l'échantillonnage LiDAR à partir de plates-formes aériennes, à chaquetransect LiDAR, les données LiDAR de 2000 ha sont considérées comme regroupées, de sorte que lamoyenne de la population est la moyenne des pixels regroupés et la variance doit inclure les corrélations
spatiales existant au sein de chaque transect LiDAR transect 5,13-15.
2.3. Modèle d’estimation de biomasse LiDAR
Les échantillons ALS ont été convertis en AGB en utilisant un modèle non linéaire (power-law) entre
l’AGB estimé au sol et les mesures de hauteur LiDAR à travers la RDC. 92 parcelles d'inventaire forestierde 1-ha ont été utilisées, situées dans environ 15% des transects LiDAR pour développer le modèle.
Les parcelles de terrain sont principalement localisées au hasard dans les transects LiDAR et sontdispersées sur le pays, pour permettre de développer un estimateur sans biais pour toutes les forêts de la
RDC.
En raison de la difficulté d'accès et de coût, l'échantillonnage au sol n'a pas été effectué de façon aléatoiredans tous les échantillons LiDAR et, par conséquent, n'a pas complètement suivi un échantillonnage
aléatoire simple sans remplacement. Le modèle (figure 3b) est donné par:̅̅̅̅̅𝒉)𝟏.𝟏𝟗
𝑨𝑮𝑩 = 𝟏𝟎. 𝟒𝟑 (𝑾𝑫(1)où ̅̅̅̅̅
𝑾𝑫 est la densité moyenne de bois à chaque emplacement correspondant en fonction du type de forêt
au plus haut niveau possible, h est la hauteur moyenne de canopée (MCH) à 1-ha (100 mx 100 m) dérivéede haute résolution (2 m) de pixels LiDAR. La constante de mise à l'échelle (10.43) et les paramètres del'exposant power-law (1.19) sont dérivés en utilisant une approche linéarisée pour s'adapter à la loi depuissance en incluant un terme de bruit gaussien à moyenne zéro (zero-mean Gaussian noise term) pourtenir compte de l'incertitude dans les mesures. La densité moyenne de bois est le seul facteur de mise àl'échelle qui permet d'utiliser le modèle comme estimateur à travers les régions et pour tous les pixels
LiDAR (en comparant les figures 3a et 3b).

135

2.4. Prédiction spatiale de l'AGB et du stock de carbone
Les mesures par satellite de la réflectance de surface sensibles à la structure forestière et aux
caractéristiques de la canopée ont été utilisées comme variables pour prédire l’AGB à travers le paysage,
en utilisant des échantillons AGB dérivés de LiDAR distribués aléatoirement.
Nous avons utilisé l'estimateur Maximum Entropy (MaxEnt) modifiée, comme un algorithme nonparamétrique « machine learning » avec des fonctions de probabilité dérivées de Bayes (Bayesian-derived
probability functions) qui permettent d'estimer la moyenne et la variance de l'AGB aux échelles de pixels
et régionale4,15.
L’algorithme MaxEnt a produit des estimations d'AGB à une résolution spatiale de 100 m (1-ha) à partir
des données Landsat, ALOS PALSAR et SRTM. La carte AGB et l'incertitude au niveau des pixels ont été
utilisées pour estimer la moyenne et la variance de la biomasse aérienne à différents types de forêts etéchelles juridictionnelles.
Le carbone total de la végétation vivante a été calculé en estimant d'abord la biomasse souterraine (BGB)
en utilisant des modèles allométriques dépendants16,17 de l’AGB et en utilisant la sommation des deux puits
et en appliquant la fraction de carbone de 0,49 à travers les types et les régions forestières.
Les étapes clés de notre prévision spatiale comprennent le traitement des données par satellite et LiDAR,
la modélisation spatiale à l'aide de l’algorithme MaxEnt et l'analyse d'incertitude pour fournir desestimations au niveau de pixels et régional des erreurs associées à la carte.
3. Résultats et discussions
3.1. Carte de biomasse forestière aérienne
La carte d’AGB de la DRC (figure 4) fournit la variabilité spatiale détaillée du carbone stocké dans lesforêts, en capturant la physiographie de la structure forestière à l'échelle paysagère et régionale. À l'échelle
du paysage, les variations dans l’AGB suivent les perturbations et les gradients topographiques.
Les mesures LiDAR de la répartition de la structure de la forêt capturent la distribution de grands arbres etmontrent comment la dégradation, la distance aux routes et les établissements, ou les caractéristiques
géomorphologiques associées aux pentes, au type de sol et aux conditions d'humidité ont une incidence
sur la répartition spatiale de la structure forestière et de la biomasse aérienne18-21.
La prédiction spatiale de l'AGB fournit une estimation sans biais de toutes les parcelles de terrain
disponibles avec une erreur quadratique de 60 t/ha (figure 3c). En faisant la moyenne d’AGB dans tout lepays et en appliquant la fraction de carbone de 0,49 de matière sèche, nous signalons une densité de carbone
moyenne de 139 ± 9 tC/ha dans les arbres vivants en amont de la RDC, en cohérence avec d'autres
estimations d'études antérieures22.
La variation globale de l'AGB à travers les types de couverture terrestre (voir Méthodes complémentaires)
varie de valeurs aussi faibles que 3 (Intervalle de confiance de 95%: 0 à 9) t/ha pour la savane et les arbustes
jusqu'à 326 (IC 95%: 87 -476) t/ha pour les forêts humides (figure 4b).
En moyenne, les forêts tropicales humides de la RDC ont une densité de biomasse beaucoup plus élevée(~ 300 t/ha), une densité de bois plus élevée (~ 0,66 g cm3) et une densité de tige relativement inférieure(~ 400 arbres/ha) aux forêts en Amazonie et au sud-est de l'Asie23, 24,25.

136

L'AGB moyen en RDC est significativement inférieur aux valeurs déclarées pour les forêts tropicales
humides africaines à partir de réseaux de parcelles de recherche (~ 430 t/ha) principalement en raison dedifférences dans la région d'étude et de la conception de l'échantillonnage, mais la densité moyenne du bois
et la densité de la tige dérivée de nos parcelles de formation sont approximativement les mêmes24.
La différence dans les estimations de l'AGB peut également être attribuée à la conception d'échantillonnage
probabiliste en RDC (figure 2) que, contrairement aux parcelles de recherche dans les forêts anciennes, lesforêts non perturbées captent une combinaison de forêts intactes et partiellement perturbées provenant del'exploitation forestière sélective.
Les résultats de l'analyse des données LiDAR à haute résolution suggèrent également que les grands arbresde hauteur supérieure à 50 m dominent les zones de haute biomasse. Ces arbres semblent être beaucoup
plus grands que les grands arbres moyens en Amazonie 18, 26.
En particulier dans les peuplements monodominants capturés dans les données du parcours d'entraînement
en Ituri, il existe un certain nombre d'arbres importants (par exemple, une hauteur supérieure à 60 m), avec
une densité moyenne de bois > 0,7 g/cm³, des valeurs AGB > 400 t/ha. En général, ces forêts majestueuses
restent principalement dans la région de l'est et du nord-est de la RDC, avec un faible impact del'exploitation forestière et des perturbations, éventuellement en raison du manque d'accès lié aux conflits
politiques.
Dans les provinces du sud de la RDC, la couverture terrestre est dominée par la mosaïque de savanes
herbeuses et de forêts riveraines, s'étendant de la province du sud de Bandundu vers les vastes forêts dusud-est du Miombo à Lualaba et au Katanga. Ces forêts ont une AGB nettement inférieure (23, avec l’ICde 95%: 0-113 t/ha et 53, avec l’IC de 95%: 0-171 t/ha, respectivement), mais elles couvrent une région
également importante en RDC par rapport aux forêts humides.
Les échantillons aéroportés LiDAR n'ont été survolés que dans la zone de forêt tropicale humide avec une
certaine couverture dans les régions limitrophes forestières du nord et du sud du pays, mais avec presqueaucune donnée sur les terres boisées de Miombo. De même, les données de terrain utilisées dansl’entrainement des données ne couvrent pas les forêts de Miombo.
De ce fait, cet échantillonnage limité et la sensibilité plus élevée de l'image ALOS PALSAR à la gammede biomasse forestière ont constitué des données d’entrainement raisonnables pour l'algorithme MaxEnt,
afin d'estimer la répartition spatiale de l'AGB dans les forêts situées en dehors de la zone tropicale humide.
Les estimations moyennes de l'AGB des forêts de Miombo en RDC montrent des chiffres très proches desestimations au sol d'autres régions des pays d'Afrique centrale et australe2.
3.2. Estimation des incertitudes
L'approche d'échantillonnage probabiliste LiDAR suit le modèle d’échantillonnage d'inventaire afind'assurer des estimations sans biais de la structure forestière. Cependant, à l'échelle nationale ou régionale,
l'estimation de l'AGB à l'échelle locale ou régionale dépend de l'utilisation d'un modèle allométrique pourconvertir les mesures de la structure forestière en biomasse.
Le modèle LiDAR-AGB joue le même rôle que le modèle allométrique au sol et l'incertitude globale del'estimation AGB dépend de la façon dont le modèle a été développé.
Ici, nous fournissons l'incertitude de la biomasse forestière à deux niveaux: (1) Nous quantifionsl'incertitude associée au modèle LiDAR-AGB utilisant des parcelles de terrain; (2) Nous estimons137

l'incertitude associée à la prédiction MaxEnt aux échelles de pixels et juridictionnelles sur l'ensemble dupays.
Le modèle LiDAR-AGB a été développé en utilisant 92 parcelles de terrain réparties au hasard dans lestransects LiDAR à travers le pays.
Nous avons testé l'incertitude du modèle en utilisant une approche de validation croisée (cross validation)« bootstrapping » (1000 fois) avec sélection aléatoire de 80% des données pour les ajustements du modèle
et 20% pour la validation.
Le résultat suggère que le modèle a une erreur standard de 52 t/ha, mais reste relativement imparfait (-0,6t/ha) dans toutes les régions.
L'utilisation de la densité de bois comme poids à la hauteur moyenne de canopée dérivée de LiDAR peut
aider à réduire les biais supplémentaires lors de la mise en œuvre du modèle dans les forêts avec une
composition arborescente différente (figure 3).
Nous avons d'abord évalué l'incertitude associée à la modélisation spatiale de l'AGB en utilisant l'approchede validation croisée (CV). Les résultats CV provenant de l'échantillonnage basé sur le diagramme de
LiDAR (figure 5a) donnent la meilleure prédiction globale, avec un RMSE moyen de 61 ± 1 t/ha. Compte
tenu de l'existence possible d'une autocorrélation spatiale résiduelle, les résultats CV provenant del'échantillonnage latitudinal (figure 5b) ont une erreur de prédiction relativement plus grande, avec un
RMSE moyen de 70 ± 6 t/ha.
Les deux résultats CV ont également confirmé que les prédictions étaient statistiquement non biaisées sur
l'ensemble de la taille de l'échantillon, avec l'écart-type moyen (MSD, Mean Signed Deviation) à 0,4 ± 3,2t/ha pour l'échantillonnage basé sur la parcelle LiDAR et -4,5 ± 15,2 t/ha pour les approchesd'échantillonnage latitudinal.
Pour mieux expliquer les différences entre les deux méthodes de CV, nous avons utilisé une analyse basée
sur les variogrammes, montrant l'autocorrélation spatiale avec une distance couplée.
L'autocorrélation spatiale dans la carte AGB d'origine peut s'étendre sur plus de 200 kilomètres et lacovariance entre les pixels à proximité spatiale est supérieure à 15000. D'autre part, les résidus entre noséchantillons de prédiction et les échantillons LiDAR montrent une gamme d'autocorrélation spatiale
similaire, mais inférieure à 20% de la covariance initiale. Cette autocorrélation spatiale résiduelle peut
entraîner une plus grande incertitude de prédiction pour les pixels loin des données d’entrainement, ce qui
entraîne des différences entre deux méthodes CV.
Ce test suggère que nous pouvons sous-estimer l'incertitude dans les provinces du sud de la RDC, où aucun
LiDAR supplémentaire et des échantillons au sol ne sont actuellement disponibles dans les forêts tropicales
et les miombos.
D'autres sources d'incertitude proviennent de :(1) l'incertitude du modèle LiDAR-AGB dérivé du domaine, (2) les erreurs de géolocalisation entre lamodélisation LiDAR dérivée du sol et la cartographie spatiale, et (3) l'erreur de mesure et d'interpolation
des hauteurs LiDAR aéroportées.
Ici, nous estimons l'incertitude relative à la biomasse forestière estimée au sol à partir de l'inventaire desarbres au niveau du terrain et des modèles allométriques 27. Le modèle LiDAR-AGB a un RMSE moyen de
52 t/ha (figure 3), qui se propage ensuite sur la carte nationale avec une erreur potentielle de géolocalisation138

de sous-pixels. L'erreur moyenne de géolocalisation des sous-pixels peut être approximée comme l'effetde pépite de distance zéro dans l'analyse semi-variogramme et est d'environ 50 t/ha.
L'erreur d'interpolation des hauteurs LiDAR peut être modélisée en utilisant le krigeage ordinaire. Sous larésolution originale de 2 mètres pour le produit raster LiDAR, nous avons constaté que les régions sansrendements au sol adéquats pourraient avoir une incertitude aussi élevée que 1 mètre de hauteur de forêt.
Cependant, l'agrégation spatiale des produits de 2 mètres à une résolution de 1-ha rend cette partie del'incertitude plutôt petite et négligeable. Par conséquent, par rapport aux sources d'incertitude
susmentionnées, les mesures en hauteur LiDAR fournissent l'estimation la plus précise en supposant queles points au sol peuvent vraiment représenter le sol.
L'incertitude de modélisation spatiale de l'AGB représentée par l'erreur de prédiction du niveau des pixels
est la dernière source d'incertitude (figure 6a). Les résultats montrent que la majorité de l'incertitude demodélisation AGB des forêts tropicales est limitée entre 40 et 90 t/ha. Cependant, par rapport aux valeursde pixels avec AGB estimé au sol dans les parcelles de 1-ha, l'incertitude est plus grande (~ 90 t/ha) par
rapport à toutes les parcelles de terrain (figure 6b) et à environ 105 t/ha, lorsque comparé à un ensemble
de données indépendant (Fig. 6c).
Si nous supposons que les différents processus affectant l'incertitude de notre carte AGB ne sont pas liés,la propagation de l'incertitude de l'erreur de modélisation LiDAR AGB dérivée terrain (~ 50 t/ha), l'erreur
de non correspondance des pixels (~ 50 t/ha), à l'erreur moyenne de cartographie spatiale (~ 70 t :ha), estthéoriquement d'environ 100 t/ha, semblable à ce que nous avons trouvé à partir d'une validation de terrain
indépendante (figure 6c).

4.

Conclusion

L'inventaire systématique et basé sur les probabilités de la structure forestière avec les données aéroportéesde LiDAR a permis de fournir les premières variations physiographiques de la hauteur et de la densité decarbone à l'échelle du paysage dans le bassin du Congo.
À l'aide des mesures d'inventaire LiDAR calibrées avec des données de terrain, nous avons pu développer
la répartition de la biomasse forestière au niveau national avec l'incertitude dans le deuxième plus grandpays après le Brésil avec des forêts tropicales.
La densité d'échantillonnage a été conçue pour fournir des statistiques de carbone au niveau sous-national
et des provinces, ainsi que des estimations AGB résumées par types de forêts. En examinant les variables
climatiques et édaphiques, nous avons identifié les variables clés du climat (température et précipitations),
du terrain (élévation et interquartile) et des propriétés du sol contribuant à la répartition spatiale des stocks
de carbone forestier et des types de forêts.
Le développement des estimations du carbone et de la carte nationale suit une méthodologie vérifiableavec une quantification formelle de l'incertitude qui peut être appliquée à d'autres pays tropicaux pour uneévaluation rentable et efficace du stockage du carbone forestier et des changements aux niveaux régional
et national.

139

Figure 1 : Carte nationale de la biomasse forestière élaborée par Télédétection LiDAR aéroporté

Figure 2 : Modèle d'échantillonnage Lidar de la RDC sur fond de carte de couvert forestier. Les emplacements destransects LiDAR (~ 1,5 km x 11 km) et les lignes traversières entre les transects sont en gras en blanc140

Figure 3 : Modèle LiDAR-AGB utilisant des parcelles de terrain de 1-ha : (a) modèle AGB entre l'AGB estimé au sol
et la hauteur moyenne de la canopée (MCH) dérivée du LiDAR; (b) Modèle AGB entre l'AGB estimé au sol et le MCH
pondéré par densité de bois (WD). Les points colorés correspondent aux sites de terrain mesurés par différentsgroupes de recherche

Figure 4 : Carte AGB de la RDC et analyses associées : (a) Modèle spatial d'AGB de la RDC; (b) Estimations
moyennes de l'AGB pour chaque type de couvert forestier; et (c) Tracé des valeurs estimées d’AGB LiDAR par
rapport à celles de l'AGB cartographié.

141

Figure 5 : La validation croisée (CV) résulte de 2 méthodes : (a) A gauche, l’exemple de CV d'échantillonnage partraçage avec les localisations de données d’entrainement utilisées et de test et le graphique relatif au test, àdroite; (b) A gauche, l’exemple de CV d'échantillonnage latitudinal avec avec les localisations de donnéesd’entrainement utilisées et de test et le graphique relatif au test, à droite. Pour les graphiques de gauche, lespoints bleus sont les emplacements d'échantillons d'entraînement et les points rouges sont les emplacementsd'échantillons de test.

142

Figure 6 : Les diagrammes de validation de l’AGB : (a) carte d'incertitude AGB avec un écart-type ; (b) Validation à
partir de toutes les données de terrain disponibles; (c) Validation par rapport aux sites de terrain indépendants.

Figure 7 : Certaines relations moyennes entre la densité de carbone et les variables environnementales dans lesforêts tropicales humides en RDC. Les graphiques affichent une densité de carbone par rapport à : (a) latempérature moyenne du trimestre le plus sec, (b) le carbone organique du sol végétal, (c) la variation del'élévation et (d) la saisonnalité des précipitations. Les parcelles montrent les relations entre les valeurs moyennes
dans chaque intervalle des variables environnementales. La barre d'erreur associée à la densité de carbone est
l'erreur standard de l'estimation moyenne à partir des échantillons d'amorçage (bootstrapping).

143

Figure 8 : Certaines relations moyennes entre la densité de carbone et les variables environnementales dans lesforêts de marécages de la RDC semblables à celles de la figure 7. Les graphiques présentent une densité decarbone par rapport à : (a) l'élévation, (b) la variation de l'élévation, (c) la température moyenne annuelle et )température minimale du mois le plus froid.

Figure 9 : Certaines relations moyennes entre la densité de carbone et les variables environnementales dans lesterres boisées de Miombo en RDC semblable à la figure 7. Les graphiques présentent une densité de carbone parrapport à : (a) la saisonnalité des précipitations, (b) les précipitations annuelles, (c) la fraction de silos du sous-solet (d) l’élévation moyenne.

144

Figure 10 : Les relations moyennes entre la densité de carbone et les variables environnementales pour trois
principaux types de forêts en RDC. Les graphiques présentent une densité de carbone par rapport à (a) lesprécipitations annuelles, (b) la saisonnalité des précipitations, (c) la température moyenne annuelle, et (d)l'altitude moyenne. Les graphiques montrent les relations entre les valeurs moyennes dans chaque intervalle desvariables environnementales.

Tableau 1 : Statistiques sur la biomasse et le carbone pour chaque province de la RDC. Les deux FA (ZF1 et ZF2; ZF
signifie "Zone Forestière") sont des valeurs calculées à partir de : (1) la carte MCH dérivée de LiDAR, et (2) la carte
de couvert forestier de l'OSFAC. Les pixels de la forêt pour les calculs de l’AGB et de carbone sont déterminés par ladéfinition de ZF1.

Province

ZF1 (Mha)

ZF2 (Mha)

AGB Moyen(t/ha)

CarbonMoyen (t/ha)

Total AGB
(Gt)

Total Carbon(Gt)

Bas-Uele

13.56

12.36

268.93±12.29

162.50±11.11

3.645±0.168

2.203±0.152

Equateur

9.61

9.37

246.09±12.57

148.85±11.05

2.366±0.122

1.431±0.107

Haut-Katanga

6.2

8.22

60.06±8.1935.48±5.25

0.372±0.052

0.220±0.033

Haut-Lomami

4.22

3.84

80.70±9.89

48.04±6.30

0.340±0.042

0.202±0.027

Haut-Uele

7.45

6.52

173.01±10.70

104.22±8.491.289±0.080

0.777±0.064

Ituri

4.68

4.56

312.41±16.00

188.92±13.24

1.461±0.075

0.883±0.062

Kasai

7.18

6.27

249.40±12.17

150.67±10.74

1.792±0.088

1.082±0.078

Kasai Central

3.75

2.86

182.47±11.76

109.95±8.79

0.684±0.045

0.412±0.033

Kasai Oriental

0.12

0.08

83.66±11.71

49.99±7.41

0.010±0.001

0.006±0.001

Kinshasa

0.2

0.08

67.87±10.30

40.45±6.32

0.013±0.002

0.008±0.001

Kongo Central

2.3

0.76

76.49±9.62

45.61±6.10

0.176±0.022

0.105±0.014

Kwango4.6

3.65

114.68±10.76

68.68±7.25

0.528±0.050

0.316±0.034

Kwilu

3.46

2.59

112.22±9.91

67.39±6.87

0.389±0.035

0.233±0.024

Lomami1.26

0.86

119.74±10.63

71.85±7.26

0.151±0.014

0.091±0.009

145

Lualaba

6.93

6.63

89.39±10.04

53.21±6.63

0.619±0.071

0.369±0.047

Mai-Ndombe

10.06

9.42

237.93±12.40

143.85±10.71

2.393±0.126

1.447±0.109

Maniema

10.4

9.75

285.01±12.65

172.29±11.65

2.963±0.133

1.791±0.122

Mongala

5.39

4.97

261.53±13.02

158.10±11.25

1.410±0.071

0.852±0.061

Nord-Kivu

4.71

4.37

253.54±13.59

153.22±11.34

1.194±0.064

0.722±0.054

Nord-Ubangi

3.85

3.37

275.37±14.51

166.45±11.90

1.060±0.056

0.641±0.046

Sankuru

9.31

8.88

310.00±13.83

187.46±12.60

2.885±0.130

1.744±0.118

Sud-Kivu

4.51

4.30

251.25±14.76

151.83±11.60

1.134±0.067

0.685±0.053

Sud-Ubangi

3.85

3.40

212.64±12.83

128.43±10.12

0.819±0.050

0.495±0.039

Tanganyka

6.04

6.77

76.67±8.89

45.60±5.84

0.463±0.054

0.276±0.036

Tshopo

19.82

19.40

323.55±12.99

195.74±12.72

6.413±0.259

3.879±0.254

Tshuapa
All

13.26
166.5813.11

306.14±13.15

185.21±12.45

4.058±0.176

2.455±0.166

156.26231.67±9.09

139.90±9.43

38.592±1.529

23.304±1.587

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148

Annexe 8 - Méthodologie de production de la carte de stratification nationale
Cette annexe énumère sommairement les étapes méthodologiques d’établissement de la carte nationalede stratification de la République Démocratique du Congo (RDC) et le plan d’amélioration de la
stratification.
A. Étapes méthodologiques
La carte de stratification nationale de la RDC a été construite selon l’approche méthodologiquedéveloppée par le projet JICA-DIAF/Forêt (JICA-DIAF/Forêt, 2014). Elle comprend trois étapes
majeures (figure 1) : (1) la préparation des données (sélection et téléchargement des scènes d’images
satellites Landsat « 30 de résolution spatiale » et la compilation des bandes « layer stack ») ; (2) lestraitements (la segmentation et la classification supervisée / « proche voisin ») et enfin (3) l’analyse etamélioration des résultats (l’examen des classifications des scènes, production de la mosaïque des scènesdes résultats, l’exportation de résultat dans ArcMap pour la correction des objets mals codifiés,l’interprétation visuelle, la production de la mosaïque de la carte finale, la vérification sur terrain etl’analyse de précision).

Figure 1 : approche méthodologique d’établissement de la carte de stratification nationale du SNSF

B. Point d’amélioration
La vérification terrain d’occupation du sol n’ayant pas été réalisé au courant des activités deproduction de la carte, elle a été identifiée comme l’unique point d’amélioration de la carte destratification nationale. Ainsi sa réalisation permettra de disposer des informations nécessaires à
l’amélioration de la qualité du produit établi.
149

Annexe 9 - Méthodologie du Pré-Inventaire Forestier National
Cette annexe présente de manière détaillée la méthodologie mis en œuvre pour conduire le pré inventaire
forestier national.

Définition de la forêt
La définition de forêt en RDC a été établie le 17 octobre 2008, dans le cadre du Mécanisme deDéveloppement Propre (MDP), après un travail de concertation avec les acteurs concernés (opérateurs
privés, communautés locales, ONG, entités publiques, etc.) La forêt est définie comme : «un terrain
occupant une superficie minimale de 0,5 hectare avec des arbres atteignant une hauteur supérieure ouégale à 3 mètres et un couvert arboré minimal de 30 % » (Arrêté Ministériel n°5094/CAB/MIN/ECNT/JEB/08 du 22 octobre 2008). Cette définition est celle utilisée actuellement dans le processus REDD+.

Stratification forestière
Les systèmes de classification de la végétation en RDC sont nombreux et fondés le plus souvent sur desconnaissances relatives au milieu et adaptés aux conditions particulières de terrains.
Les critères les plus couramment utilisés sont la physionomie et la structure de la végétation (forêt dense
ou claire), l’écologie (forêt marécageuse ou sur terre ferme) et le stade de développement (forêt primaireou forêt secondaire).

Classification UCL : La réalisation de la carte d’occupation du sol de la RDC a été réalisée en différentesétapes, à savoir : le prétraitement des images satellitaires (SPOT VEGETATION), la classification desimages et l’édition cartographique à l’échelle 1 :3 000 000. Ensuite, une description détaillée de chaqueclasse d’occupation du sol, leur distribution spatiale et leur comportement phénologique ont été faites
d’après le système de classification. Ainsi, la conception du pré-IFN se base sur cette stratification,
présentée dans le tableau suivant.

Tableau 1 : Classification UCL

Code Strate

Code Strate1Forêt dense humide

11

Savane herbeuse2Forêt de transition

12

Prairie aquatique3Forêt de montagne

13

Prairie marécageuse4Forêt dense sur sol hydromorphe

14

Zone à faible couvert végétal

5

Mangrove15Mosaïque terre cultivées / végétation (herbacée
ou arbustive)

6Mosaïque forêt - savane

16

Agriculture

7Complexe rural - surface forestière

17

Agriculture irriguée

150

Code Strate

Code Strate8Forêt sèche claire et/ou forêt sèche dense 18

Zones sans couvert végétal

9

Savane boisée et/ou savane arborée

19

Villes10

Savane arbustive

20

Eau

Classification DIAF35 : La stratification du territoire utilisée par la DIAF prend exclusivement enconsidération les strates forestières et s’inspire donc de la stratification dite de «Yangambi». Elle est
essentiellement physionomique et structurelle et donne des indications d’ordre écologique dans une
moindre mesure. Elle constitue un outil de travail indispensable pour la confection des cartes forestières.
De ce fait, les strates ainsi que les peuplements forestiers qui y sont décrits doivent nécessairement êtreidentifiables sur les photographies aériennes ou les images satellites à partir desquelles les cartes ont été
réalisées. La classification DIAF cible donc les seules strates forestières. Les éléments qui sontconsidérés dans cette classification sont les suivants : le milieu, le stade de développement, letempérament de la forêt, le comportement du feuillage, le caractère géographique, les associations
d’essences dominantes, la densité du peuplement, la hauteur, la catégorie de terrain, les origines et lesperturbations. La classification prévoit 6 différents niveaux, le 6ème niveau étant normalement
facultatif. Le tableau suivant présente la classification de la DIAF.

35 DIAF, 2009. Listes des essences forestières de la République Démocratique du Congo151

Tableau 2 : Classification DIAF

1

2

3

4

5

6

SymboleSJ

Régénération
sur culture
abandonnée

Jeune

RCA
(SJ)

Forêt
secondaireSAà Terminalia

SA (t)

à Uapaca

SA (u)à Xylopia

SA (x)

AdulteClaireTerrains
Forestier Forêt
Productifs primaire

De bassemoyennealtitude :

et

Dense
humideDC
Semi-caducifoliée
hétérogène
à
DHC (g)Gossweilerodendron
Semi-décidue balsamiferumÀ Gilbertiodendron
DHC (k)DewevreiSempervirenteà Brachystegia

De montagne :DHS(b)

Dense sèche

DS

Dense
humideDHM

Dense sèche

DSM

Bambou

BAM
FM

De
petit
tributaire

FM1

MarécageuseInondée
périodiquement

FM2

Inondée
enpermanence

FM3

MangroveMAG

152

Tableau 3: Description des différentes classes

N°

Strates1Forêthumide2Forêt de transition3Forêt de Montagne Fermée à plus de 65%, forêt semi-décidue (H> 14m),
altitude > 1750m
9 277

4

Forêt dense sur sol Grands
arbressemi-décidus
surterrains
hydromorphe
temporairement ou en permanence inondés
84 922

5Mangrove

Fermée à plus de 40 %, sur terrain inondé par l’eau
salée
2

6

Mosaïquesavaneforêt- Mosaïque fermée à 65% d’arbres semi décidus (H>14 m)
69 5027

Complexe rural- Zones cultivées/Forêts semi-décidues partiellement 214 396
surface forestière fermées8Forêt sèche claire Forêt décidues à grands arbres
et / ou forêt sèche
dense

9

Savaneboisée Savane forestière à arbres décidus avec un couvert
et/savane arborée herbacé important
370 601

10

Savane arbustive

Savanes décidues à canopée peu fermée (entre 10 et 67 222
40%) et couvert herbacé dense

11

Savane herbeuse

végétation herbacée dense avec quelques arbres

44 023

12

Prairie aquatique

Végétation
herbacéetemporairement inondé

734

13
14

Prairiemarécageuse

Description

Surfaces calculées (km²)

dense Grands arbres à feuilles larges persistantes avec desgrands arbustes sous étage fermé/grands arbres à
feuilles larges semi-décidues
1 018 005
Fermée à plus de 65%, forêt semi- décidue (H> 14 32 776m), altitude 1100 à 1750m

denses239 257en

milieuVégétation herbacée dense sur sol gorgé d’eau

Zone à faible Arbres, arbustes, herbacées dispersés
couvert végétal

7 009
21

153

15

Mosaïquecultivées
végétation(herbacéearbustive)

terres Zones terrestres cultivées ou exploitées en mosaïque
/ avec des zones arbustives ou herbacées plus au moins
ferméesou

16

Agriculture

Cultures herbacées arrosées d’eau pluviales

17

Agriculture
irriguéeZones agricoles irriguées sur plus de 70% de l’eau desurface1

18

Zones sans couvert Surfaces nues
végétal408

19VillesZones urbaines à plus de 50%

424

20

Eau

Milieux aquifères naturels ou artificiels

39 602

Total

129 465
NA

2 327 655

Variabilité
Le pré-inventaire a fourni une importante base d’information disponible pour quantifier la variabilité dansles différentes strates identifiées pour les variables collectés. Étant donné son étendu, le pré-IFN donne
surtout des informations sur les différentes structures forestières et sur l’état de perturbation causées parl’homme. Une base de ce type permettra de déterminer les taux de sondage par strate quand la RDC prendra
la décision d’effectuer un IFN.

Échantillonnage
Les sites à inventorier ont été sélectionnés selon une procédure d’échantillonnage aléatoire stratifié. Cette
procédure consiste à diviser la population en différentes sous-populations appelées strates, constituéesd’éléments homogènes, et de sélectionner des échantillons aléatoires indépendants dans chaque strate. Les
strates ont été définies sur la base de la carte d’occupation du sol développée par l’'Université catholiquede Louvain (UCL).

Le nombre de sites à inventorier dans chaque strate est étroitement lié au budget et au délai de réalisation
des travaux. Ainsi, le nombre total de sites à inventorier à l'échelle nationale pour le pré-inventaire a été
fixé à 65. Il est important de mentionner que la distribution de ces sites a tenu compte des différentes strates
forestières de façon à approcher le plus finement possible la variabilité des strates présentant de forts
enjeux. Ces enjeux sont liés à la superficie occupée par la strate sur le territoire national et à la pression dedéforestation au sein de ces strates, ceci pour obtenir des taux de sondage minimum et donc optimiser lebudget de l’IFN tout en apportant la précision pour les évaluations de carbone des activités de la REDD+(déboisement, dégradation).

Le choix de nombre de sites à inventorier dans chaque strate a été effectué sur la base de:154

L’importance relative des différentes strates forestières sur la base de la stratification UCL ;L’importance de la déforestation au sein de ces strates ;La situation relative des sites par rapport aux forêts considérées comme intactes ;Les paramètres logistiques (facilité d’accès aux sites, etc.).
En plus des 65 sites présélectionnés, 60 sites supplémentaires ont été identifiés afin de s’assurer de mesurer
le nombre de sites nécessaires dans chaque strate en cas d’inaccessibilité des sites pré sélectionnés.

Tableau 4: Distribution des sites selon la stratification forestière de l'UCL

StrateRépartition des sites

Sites mesurésForêt dense humide

20

20Mosaïque forêt - savane

54Complexe rural – surface forestière

20

17

Savane boisée et /ou savane arborée

103Forêt sèche claire et/ou forêt sèche dense

10

5

TOTAL

65

49

Parmi les 65 sites réalisés, 16 ont été choisis parmi les sites supplémentaires à cause de l'inaccessibilité
mais en essayant de respecter la répartition des sites par strate.

Sur le terrain, les agents ont classé la forêt en utilisant soit la méthodologie UCL (pour valider la préstratification) soit la classification historique de DIAF (basée sur la stratification Yangambi et beaucoup
plus orientée vers l’écologie).

Description des placettes
Le choix de la forme des placettes a été fait pour optimiser la collecte des données sur le terrain en fonction
de la pré-stratification36. La forme carrée a été jugée appropriée pour la forêt dense humide carl’installation de parcelles carrées est plus aisée dans de telles forêts et que cette forme permet de relier
chaque site avec les images satellitaires, également de forme carrée. Dans tous les autres types de forêt,36 Voir la « Méthodologie pour le Pré-‐ Inventaire dans le cadre d'un Inventaire Forestier National en
République Démocratique du Congo (Nov. 2012)»

155

moins homogènes, un cluster de dix placettes circulaires a été jugé plus approprié afin de mieux capter lavariabilité des types forestiers (ex. mosaïque forêt/savane ou forêt/agriculture).

Figure 2 : Description détaillée des parcelles

Une forme carrée de 60 m x 60 m, d’une superficie de 0.36 ha a été choisie pour les strates de forêt
majoritaire, subdivisée en sous carré tous les 20 m afin de ne pas oublier des arbres et de faciliter lesopérations au sol, la localisation relative et donc une éventuelle remesure à intervalle régulier (dans le casde placettes de suivi).

Ce format de placette permet de faire le lien entre la localisation de la placette au sol et les images satellites.
En effet, les dispositifs alternatifs de placettes d’inventaire (placettes en ligne habituellement utilisées pourles inventaires d’aménagement en RDC) ne permettent pas une bonne corrélation avec les images satellites.
Cette corrélation est nécessaire pour maximiser l’utilisation des données collectées en inventaire etnotamment pour faire le lien avec les strates forestières discriminées sur la base d’images satellites.

Sur les placettes carrées, l’ouverture systématique des layons de bordure (4 x 60 m = 240 m) et des layons
internes (4 x 60 m = 240 m) permet de matérialiser et dénombrer des sous-placettes carrées de 20 x 20 m
soit 0.04 ha. Le comptage a lieu :Dans la sous-placette 20 m x 20 m au centre de la parcelle ; tous les diamètres des ligneux de plus de 5 cm
de DHP sont mesurés ;Sur l’ensemble de la surface, tous les arbres de plus de 10 cm DHP ont leur diamètre mesuré et sontidentifiés ;Sur l’ensemble de la surface, au moins 5 arbres par classe de 10 cm de diamètre (à partir de 10 cm) ont
leur hauteur totale mesurée ;Les arbres morts ont également relevés et classés ;Quatre relevés de sol sont faits via le prélèvement d’un cylindre de sol de 7 cm de diamètre et 7,5 cm dehauteur sur 30 cm de profondeur. Le sol recueilli est mis dans un unique sac plastique sur lequel sont156

indiquées les informations de la parcelle. Ces échantillons sont analysés dans des laboratoires en RDC(Universités et institutions) pour déterminer leur teneur en carbone ;Sur le 3ème sous-layon nord-sud sont comptés les arbres morts au sol dont le tronc croise le passage. Le
diamètre sur le layon et la longueur totale sont mesurés ;La litière n’est pas prise en compte lors du pré-inventaire car sa variabilité saisonnière ne pourra êtreappréciée. De plus, sa variabilité spatiale est relativement faible.

Figure 3 : Description d’une placette circulaire

Afin de mieux comprendre la variabilité dans les zones et le mélange au sein de strates de forêts et de terres
ne répondant pas à la définition de la forêt, un inventaire par agrégat de 10 placettes circulaires de 30 m dediamètre a été mis en place. Chacune des placettes de l’agrégat se répartit le long de 2 axes perpendiculaires
à un intervalle de 250 m les unes des autres (de centre à centre). Chacune des 10 placettes est circulaire eta un diamètre de 30 m. Cette choix permet d'évaluer la proportion de la strate sondée répondant à ladéfinition de forêt telle que définie par le pays et d’avoir une évaluation de la biomasse dans les placettes
définies comme forêt. L’agrégation des placettes d’inventaire permet aussi de réduire les coûts dedéplacement des équipes d’inventaires.

157

Figure 4 : Description de l’agrégat de placettes circulaires

Chacune des placettes circulaires a été inventoriée de la façon suivante :Chacune des placettes circulaires est considérée comme une placette individuelle ;Si la placette ne se trouve pas majoritairement dans la strate prévue, elle sera néanmoins mesuré et décrite
selon la description des strates forestières ;Chaque placette est subdivisée en sous placettes concentriques (voir Figure 2) ;Des relevés de sols sont faits dans le coin nord des placettes 2, 4, 6 et 8 et mis dans des sacs différents ;Les bois morts au sol sont mesurés selon des axes diamétriques dans le prolongement des layons d’accès
au sein des placettes 1, 3, 5 et 7 (voir Figure 3) ;Le positionnement précis de la placette est effectué à l'aide d'un GPS au centre de chacune des placettes.

Informations collectées
Le pré-IFN permet la collecte de plusieurs informations comme l’utilisation et l’état des ressources
forestières, le potentiel ligneux, la biomasse forestière, la biodiversité forestière, etc. Les paramètres
suivants ont notamment été en prises en compte :Nom des espèces : Tous les arbres mesurés sont identifiés par un botaniste en précisant le genre, espèce,famille et nom vernaculaire ou commercial si possible. Pour les arbres non identifiés, les échantillons sontprélevés pour être identifiés au bureau. Pendant la reconnaissance, chaque arbre est dénombré à l’aide
d’une craie forestière.

158

Diamètre à Hauteur de Poitrine (DHP) : Tous les arbres debout (morts ou vivants) sont mesurés à 1,30
mètre du sol avec un ruban diamétrique. Au cas où le ruban diamétrique n’est pas disponible, les mesuressont prises par un ruban circonférentiel devant être par la suite converti en diamètre. Dans le cas decontreforts, les diamètres sont mesurés à l’aide d’une échelle à 50 cm au-dessus de la fin du contrefort.
Chaque arbre est correctement nettoyé des éventuelles lianes avant la mesure.

Hauteur : Les hauteurs d’au moins cinq arbres par classe de diamètre (par amplitude de 10 cm) sontmesurées à l’aide du Vertex Laser VL402.

Diamètre des arbres tombés : Les diamètres de tous les arbres croisant le layon situé au nord de la petite
parcelle sont mesurés à partir de 10 cm de diamètre à l’aide d’un ruban diamétrique ou circonférentiel.

Sol : Des échantillons de sol sont prélevés en utilisant un carottier.

Faune : Un questionnaire est utilisé pour collecter les informations relatives à la faune sur le site del’inventaire et le village le plus proche du site.

Données socio-économiques : Un questionnaire est utilisé pour collecter les informations relatives aux
aspects socio-économiques dans le village le plus proche du site.
Un certain nombre d'informations complémentaires relatives à l’occupation du sol sont prélevées sur leterrain. Il s’agit notamment de la topographie, la texture du sol, l’érosion ainsi que les traces des activités
humaines et la position GPS des villages plus proches aux sites.

Composition des équipes
Chaque équipe est composée de deux agents de la DIAF (un chef d'équipe et un expert) et d’un botaniste(soit indépendant soit recruté dans les universités).

Cette composition varie parfois en fonction de la difficulté estimée pour la réalisation de la collecte sur lesite. La composition de base de l’équipe et les responsabilités de chaque membre sont détaillées cidessous :Chef d’équipe : responsable de mission chargé de la coordination de l’unité et de la logistique. C’est aussi
le porte-parole du ministère dans le village, en charge de la sensibilisation des communautés locales. Il estégalement responsable de la sécurisation des données ;Assistant du chef d’équipe : chargé de remplir la fiche de terrain et de s’assurer que la placette est
correctement identifiée. Il doit aussi appuyer le chef pour les aspects logistiques ;Botaniste : responsable de l’identification correcte des essences sur le terrain. Quand l’espèce n’est pas
correctement identifiée sur place, le botaniste collecte un échantillon pour l’analyse en laboratoire. Le

159

botaniste n’est pas un agent de la DIAF mais est identifié dans les universités des différentes provinces. Le
botaniste, en fonction de son origine, appuie aussi la sensibilisation.
La grande partie du personnel travaillant sur le pré-IFN fait partie de la DIAF et a reçu une formation
spécifique préalable. Le personnel de la DIAF est responsable de toutes les phases du pré-IFN.

Les 3 membres de chaque équipe sont renforcés par au moins 2 macheteurs et 1 cuisinier. Cette
composition a été modifiée en fonction du contexte : en exemple, 1 macheteur et 2 transporteurs
supplémentaires sont rajoutés lorsque les campements ne sont pas proches des villages.

Le processus de coordination et de réalisation du pré-IFN est appuyé par la FAO avec la présence de trois
consultants basés à la DIAF.

Au total, 43 techniciens de la DIAF ont été directement impliqués dans la mise en œuvre du pré-IFN.

Les équipements
L'équipement a représenté un des aspects stratégiques de la mise en œuvre de l’inventaire. Durant la phasede planification, il a fallu considérer plusieurs aspects :1- La taille du pays qui ne permet pas une livraison du matériel dans toutes les provinces.
2- La sécurisation du matériel dans les provinces est possible si seulement des agents forestiers sont sur
place.
3- Les matériels en vente dans les provinces sont souvent d’une qualité impropre aux conditions du terrain.
4- Les équipements doivent être disponibles totalement avant le départ sur le terrain car la plupart du temps,les équipes sont complètement isolés sur le terrain.
5- Des équipements spécifiques doivent être importés quand ils n’existent pas en RDC.

Le maniement des équipements doit faire l’objet de différentes formations spécifiques.

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