Prédiction spatiale et modélisation de la distribution des Acacia spp. dans l’Est du Burkina Faso

La prediction spatiale est un outil capital pour la gestion de la biodiversite et l’amenagement des ecosystemes. Au regard de l’importance socio-economique et ecologique des Acacia spp. dans le developpement rural des zones seches (fourrage pour le betail, bois d’energie, production de gomme, rehabilitation des terres degradees), la modelisation spatiale de la distribution de quatre especes soudanosaheliennes (Acacia dudgeoni, Acacia gourmaensis, Acacia hockii et Acacia seyal) a ete realisee dans la region Est du Burkina Faso. Cette modelisation s’est basee sur un echantillonnage de 175 placettes en integrant, comme predicteurs de l’occurrence des especes, les variables environnementales (climat et sol) et geographiques (densite locale, tendance spatiale). Les modeles sont selectionnes et evalues par des methodes de validation croisee en utilisant le programme GRASP (generalized regressions and spatial analysis). L’evaluation des modeles de regression montre des modeles stables et adequats pour les especes A. gourmaensis, A. hockii, avec des correlations de Spearman elevees entre les valeurs predites et observees de la validation croisee (respectivement, 0,72 et 0,84). Le modele de A. seyal montre une autocorrelation significative, et sa prediction spatiale a ete calibree par deux methodes en tenant compte des termes autoregressifs. La prediction spatiale, realisee grâce a une couverture spatiale des predicteurs, montre la distribution potentielle des differentes especes mettant en evidence des zones de forte et de faible occurrence. Ces informations sont necessaires pour la gestion et la mise en valeur de ces ressources forestieres dans un contexte environnemental marque par la forte pression anthropique et le changement climatique.