Robust soil nutrient richness assessment using the indicator value of forest plant species
Mise au point d'outils robustes d'estimation de la richesse minérale du sol utilisant la valeur indicatrice de la flore forestière
Résumé
Plant species are widely used as biological indicators of site conditions, in particular for soil nutrient availability in forest ecosystems. One method simply consists in calculating the mean indicator value (MIV) using indicator value (IV) of the species present on a plot. However, the quality of prediction and limits of this method are poorly known. The aims of this study are: (1) to validate the recent indicator value system of the French forest flora based on the database Ecoplant (Gégout and al., 2005) comparing this new system to the Ellenberg indicator value system (2) to optimise and test the robustness of the method of prediction of the nutrient availability of A-horizon. The analysis was based on four datasets covering several geographical scales. The prediction of S/T and pH by MIV were always better than those of C/N, but the relations were very often curvilinear. Ecoplant MIV were as good predictors of pH and S/T as Ellenberg MIV and better predictors of C/N. No differences in precision were noted between the predictions made with regional and national IV. The prediction did not improve when MIV was weighted by species abundance. It became slightly better for pH when only species with narrow amplitude along the pH gradient were kept. The prediction worsened if only the forest species were kept, because of the removal of important indicator species (Pteridium aquilinum, Vaccinium myrtillus ). However, it did not decrease if bryophytes or species difficult to identify were removed from the relevé. Lastly, prediction quality dramatically increased with sampling time (from 0 to 15 min on 400-m² plots) but kept on increasing until 60 min. The use of the mean indicator value method in combination with Ecoplant IV system can thus be considered as a robust method to estimate pH and S/T of A-horizon, and the limits of its use is now better identified.
La flore est souvent utilisée comme bio-indicateur des conditions stationnelles, en particulier pour estimer le niveau trophique en forêt. Une des méthodes consiste simplement à calculer la valeur indicatrice moyenne (VIM) à partir des valeurs indicatrices (VI) des espèces présentes dans un relevé. Cependant, la qualité de prédiction de cette méthode et ses limites d'utilisation sont mal connues. Cette étude vise à : (1) valider les nouvelles valeurs indicatrices pour la flore forestière calibrées sur la France à partir de la BD Ecoplant (Gégout et al. 2005) en les comparant aux indices d'Ellenberg correspondants et (2) optimiser et tester la robustesse de la méthode de prédiction de la richesse minérale de l'horizon A. L'étude s'appuie sur quatre jeux de données couvrant plusieurs échelles géographiques. Les prédictions de S/T et du pH par la VIM sont toujours meilleures que celles du rapport C/N, mais les relations sont très souvent curvilinéaires. Les VI d'Ecoplant sont d'aussi bons prédicteurs du pH et du S/T et de meilleurs prédicteurs du C/N que les VI d'Ellenberg. Aucune perte de qualité n'est constatée entre prédictions faites avec VI régionales et VI nationales. La prédiction ne s'améliore pas en pondérant la VIM par les CAD. Elle devient légèrement meilleure pour le pH quand seules les espèces à amplitude étroite sont conservées. La prédiction se dégrade lorsque seules les espèces forestières sont gardées, en raison du retrait d'espèces très indicatrices (fougère aigle, myrtille). En revanche, elle ne diminue pas si les bryophytes ou si les espèces difficiles à identifier sont éliminées. Enfin, la qualité de prédiction augmente très vite avec le temps de recherche (10-15 min sur des relevés de 400 m²) tout en continuant de s'améliorer faiblement ensuite. L'utilisation de la VIM couplée aux VI d'Ecoplant apparaît donc comme une méthode robuste pour estimer le pH et le S/T de l'horizon A, et ses limites d'utilisation sont mieux cernées.