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Dernière mise à jour : Mai 2018

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Bureau d'Economie Théorique et Appliquée

Laboratoire d'Economie Forestière

11 sept - Multi-objective forest management under risk by exploring Pareto frontier

Stéphane Couture (INRA, UR 875 Applied Mathematics and Computer Science), article coécrit avec Marie-Josée Cros, and Régis Sabbadin

Lundi 11 septembre, salle café LEF, AgroParisTech, Nancy.

Forests play an important role in many different cycles: carbon sink cycle, biodiversity cycle (loss or deterioration of individual species), timber cycle, and consequently in regulating the global climate system. This role is directly and indirectly affected by changing climatic conditions. Moreover forest are the source of a wide range of goods and services to human societies and decisions of forest owners affect forest ecosystem. With a growing society demand for a larger set of goods and services from forest ecosystems, and forests being threatened by climate change, there is a need to provide support to forest owners for managing forests under risk taking into account conflicting objectives.

There is a growing literature dealing with the problem of optimal forest management taking into account different objectives, principally timber production, biodiversity conservation, and carbon sequestration (Nguyen and Nghiem, 2016). Nevertheless, the determination of optimal forest age cut for the provision of multiple ecosystem services under risk continues to be a significant challenge to forest management. Common forest economic optimization methods aggregate multiple weighted objectives into a single value. These weighted sum approaches involve a high degree of subjectivity. The corresponding optimal solutions are very sensitive to the weighting values of the different objectives.

This study focuses on developing an explicit multiple-objective forest management model to examine the interactions of timber production and biodiversity as well as net carbon sequestration in a forest ecosystem under fire risk. The multi-objective optimization approach used here is based on the concept of Pareto optimality, and on computing the Pareto frontier (the set of non-dominated solutions), instead of a single solution. This problem of forest management under risk is modelled as Markov Decision Processes (MDP), and evaluations of the different functions of the forest are simultaneously considered by building Pareto fronts. The MDP framework is applied to the management of a private forest located in southwestern France. We identify (i) “optimal” forest management practices for each objective separately and (ii) trade-off policies considering all objectives jointly.