URL originale : https://books.openedition.org/pufc/43500
La simulation paysagère : un outil d’aide à la décision
Application à l’essaimage des pins sur les sommets supra-forestiers du massif du mont Lozère (Cévennes, France)
p. 435-443
Résumés
L’objet de cette étude éco-géographique est de simuler de manière prospective les diverses modalités de la colonisation forestière sur d’anciens pâturages. L’originalité de la démarche est de tenir compte non seulement de la compétition des différentes formations végétales, mais aussi du caractère plus ou moins accueillant du milieu pour les jeunes arbres, de façon anisotrope, tout en intégrant les répercussions des choix de gestion faits par les usagers de cet espace. Aborder le territoire comme un système complexe aux variables de contrôle multiples est alors nécessaire, ce que permet une méthode axée sur la modélisation de la dissémination.
The aim of this study is to estimate the potential changes of vegetal covering, to diagnose the future territorial planning. Our study comes within this framework of research and development and focuses on sectors prone to the most rapid vegetal dynamics, that is to say moors evolving into forests. The aim here is to make a model of spatio-temporal evolution of vegetation in the granite mountain of mont Lozère. Using a systemic approach, the model is based on control variables, tested as representative, and it uses tools such as geographic information systems (GIS), statistics and multi-agents systems (MAS). The model realized is capable of simulating the various potential evolutions of vegetation, according to the human uses.
Texte intégral
Introduction
1Selon le point de vue adopté, le « paysage végétal » apparaît comme le support de processus écologiques en interaction, ou comme le résultat d’un façonnement plus ou moins esthétique dépendant des représentations que s’en font les hommes. Entre écologie et sciences sociales, l’écologie du paysage (« landscape ecology » telle que définie par Forman et Godron en 1986, Turner et al. en 2001), étudie les causes et conséquences de l’hétérogénéité spatiale au sein des systèmes écologiques (Caplat 2006). Inscrite dans cette démarche d’analyse de l’hétérogénéité paysagère, notre approche éco-géographique (au sens de Troll, 1968) a pour objectif de comprendre l’interaction entre les phénomènes écologiques et les activités humaines dans l’espace et dans le temps.
2L’enjeu de la démarche étant de reproduire un système réel évolutif, le choix de la zone d’étude s’est porté sur les landes supra-forestières du mont Lozère, actuellement reconquises par la série progressive du pin. Cette dynamique forte résulte de la plantation de semenciers (programmes de Restauration des Terrains en Montagne) et d’une déprise agricole, notamment due au déclin de la transhumance ovine au cours des années 1970.
3Comment, dès lors, exploiter des informations environnementales multiples et topologiques pour construire un modèle réaliste mais applicable à l’échelle du massif entier du mont Lozère (environ 30 km sur 10 km) ?
4Une démarche en trois temps permet de comprendre ce passage d’une réalité terrain locale (transects végétaux et zones test) à des modèles mathématiques surfaciques simulant un paysage évolutif.
1. Une approche systémique
1.1. Le système étudié
5L’intérêt de la démarche étant de faire ressortir des variables de contrôle simples tout en s’appuyant sur une mosaïque végétale hétérogène, nous avons choisi comme zone d’étude le mont Lozère, une moyenne montagne granitique massive aux modelés alvéolés répétitifs (Valadas et Allée 1991). Ce secteur, situé en zone centrale du Parc national des Cévennes et dont les pelouses et landes sommitales sont aujourd’hui classées pour partie au titre de la Directive Habitats du fait de leur composition floristique spécifique, fait l’objet d’un suivi écologique et paysager remontant aux années 1970. Le bilan de trente années de suivi montre, malgré la volonté de la contenir, une dynamique pré-forestière très forte localement, dominée par les pins. Les trois espèces concernées sont Pinus sylvestris, Pinus uncinata et Pinus mugo. Cela donne naissance à une mosaïque d’écotones diversifiés (Fig. 1).
Fig. 1. Enfrichement des pâturages des gradins intermédiaires du massif du mont Lozère : au premier plan, la lande à Genista purgans et Calluna vulgaris gagne dans les secteurs les moins parcourus ; sur les sommets, les plantations de conifères essaiment en lisière (Font Bernard, 26-09-02, cliché M. Lion)

6Une bonne connaissance du fonctionnement géomorphologique des systèmes d’alvéoles granitiques, un suivi scientifique par des inventaires multiples, et une dynamique paysagère forte ont fait apparaître ce site comme un cadre privilégié pour notre analyse végétale systémique.
1.2. Bref positionnement épistémologique de la démarche
7Dans le contexte actuel, peu d’outils permettent de discriminer les paramètres majeurs à l’origine de l’évolution spatiale d’un couvert végétal.
8Effectivement, les catalogues de stations forestières font état d’un potentiel de fertilité qui reste souvent théorique, sur une placette décrite phyto-sociologiquement, et par une recherche de type climacique, sans tenir compte des notions de voisinage végétal. Il s’agit davantage pour nous de prendre en considération un territoire dans son ensemble, et d’étudier tant le milieu physique (pente, exposition, altitude, pédologie) et biologique (formation végétale d’accueil), que le rôle de la mise en valeur anthropique (pâturage ovin ou bovin, entretien par écobuage ou gyrobroyage, mise en défens, plantation). L’objectif est de pondérer tous ces critères pour connaître leur influence relative sur les conditions de concurrence, de prolificité et d’accueil des semences de pins. De plus, il apparaît essentiel d’ajouter une vision spatialisée afin de ne pas gommer le rôle du voisinage végétal (proximité ou non de semenciers). Enfin, il convient d’étudier le système dans sa complexité fonctionnelle sans se limiter à une observation de la vitesse d’évolution du couvert végétal, comme cela se fait dans les études classiques de géographie diachronique.
9La méthode choisie est la modélisation végétale, alliant systèmes d’informations géographiques (SIG) et systèmes multi-agents (SMA), et ce pour plusieurs raisons. Établir un modèle est un moyen d’étudier les propriétés d’un système et de tester la qualité de nos connaissances en se calibrant sur la réalité (Coquillard et Hill 1997). Cela permet de plus l’analyse de vastes territoires : le modèle est établi sur trois espaces expérimentaux ; puis il est reproduit sur des espaces plus vastes en pondérant, par de nouveaux relevés, le rôle des variables de contrôle du système. Enfin, par la cartographie interactive que permettent SIG et SMA, l’outil final autorise l’examen de l’aménagement en cours et à venir du territoire, en simulant l’évolution végétale potentielle d’un espace, ce qui constitue un outil d’aide à la gestion.
10Détaillons maintenant la démarche : comment mettre en place des algorithmes, décrivant la logique d’extension des pins sur les landes et pelouses, en fonction de variables stationnelles ?
2. Une démarche en trois temps : de l’inductif au déductif
2.1. Des variables synthétiques pour « identifier » le système
11La première étape suit un raisonnement de type inductif : après une observation du réel dans toute sa complexité, on recherche les causes du fonctionnement du système étudié.
12Dans un premier temps, la démarche est empirique : nous avons repéré sur le terrain les indicateurs potentiels de contrainte à l’accueil des semences de pins ainsi qu’à leur germination. Les facteurs de contrainte sont ainsi :
de type climatique (orientation, exposition au vent, altitude) (Fig. 2)
de type faunistique (abroutissement, transport de graine) (Fig. 3)
ils concernent le milieu d’accueil (topographie locale, formation végétale, taux de couverture du sol, distance aux semenciers potentiels) (Fig. 4)
ainsi que les actions anthropiques (aménagements passés, actuels) (Fig. 5).
13Ces indicateurs potentiels de contrainte à l’accueil des semences de pins ont alors été référencés sur le terrain (Fig. 6). La saisie au GPS est menée par facette écologique (unité d’un are minimum, considérée comme homogène du point de vue végétal, stationnel et anthropique).
Fig. 2. Port en chandelier de Pinus sylvestris sous l’effet de la neige (Laubies, 12/08/2004, cliché M. Lion)

Fig. 3. Pin dégradé dont la production de cônes est statistiquement anormalement basse, suite à son abroutissement par des cervidés (Sagnes, 30/06/2005, cliché M. Lion)

14Une typologie de milieux (unités stationnelles multicritères, Fig. 7) fondée sur le degré d’accueil potentiel des semences de pins est ainsi mise en place. Elle fait suite aux observations de terrain, et est alimentée par les données trouvées dans la littérature.
15Reste à déterminer si les facteurs de contrainte à la progression des pins décelés empiriquement sont ou non majeurs dans la dynamique du système. Il convient alors d’évaluer leur poids : c’est la phase de quantification.
2.2. Un Système d’Information Géographique pour « exprimer » le système dans sa complexité spatiale
16Alors que le repérage des facteurs potentiels de l’essaimage s’est fait à l’échelle de zones test de plu sieurs kilomètres carrés chacune, nous proposons de passer à l’échelle de la plante pour quantifier le rôle de chacun de ces facteurs et leurs interactions.
Fig. 4. Ouverture du sol par nécrose de Calluna vulgaris, sous l’effet de sa croissance concentrique et du ruissellement de surface (Croix de Fer, 07/11/2005, cliché M. Lion). On peut observer la présence de nombreux jeunes plants de pins dans les interstices laissés nus par la callune

Fig. 5a. Gyrobroyage puis pâturage bovin de Pinus mugo pour limiter son extension spontanée (Croix de Fer, 22/10/2004, cliché M. Lion)

Fig. 5b. Pâturage bovin (1er plan) et ovin (2e plan) tentant de limiter l’embroussaillement (Finiels, 20/09/2002, cliché M. Lion)

Fig. 6. Tableau récapitulatif des variables retenues après les observations de terrain
ENUMERATION DES VARIABLES REPEREES |
(échelle des zones test) |
Variables à expliquer : densité de pins |
densité d’arbres |
vitesse de progression des arbres |
sens de progression des arbres |
Variable explicatives : |
qualitatives et quantitatives, ordonnées ou non |
VEGETATION |
formation végétale en 1968 (photo-interprétation) |
formation végétale en 1999 (relevés de terrain) |
distance aux semenciers les plus proches (en 1968) |
distance aux semenciers les plus proches (en 1999) |
Herbacées : abondance |
Ligneux Bas : abondance |
Ligneux Hauts : abondance |
Herbacées : par espèce, et suivant 3 coefficients de présence |
Ligneux Bas : par espèce, et suivant 3 coefficients de présence |
Ligneux Hauts : par espèce, et suivant 3 coefficients de présence |
Ligneux Hauts : par classes d’âge et maturité |
CARACTERISTIQUES STATIONNELLES |
altitude |
orientation (chaude, intermédiaire, froide) |
pente |
régularité du profil |
secteur topographique (bas de versant, versant, haut de versant) |
humidité |
taux de pierrosité |
diamètre de la pierrosité |
taux de sol à nu |
TOPOLOGIE |
surface des unités (un are minimum) |
coordonnées centroïde de la station X (distance entre stations) |
coordonnées centroïde de la station Y (distance entre stations) |
ANTHROPISATION |
paturage (présence, absence) |
espèce paturant (ovin, bovin, équin) |
aménagement : actions limitant la présence d’arbres |
aménagement : actions favorisant la présence d’arbres |
aménagement : conséquence inconnue pour la présence d’arbres |
17Des relevés le long de cinq transects végétaux (20 m de large sur 1 km de long chacun) permettent d’identifier les corrélations principales entre facteurs. Des requêtes spatialisées localisent les facteurs majeurs de l’implantation.
18L’analyse de graphes, dont un exemple est donné sur la figure 8, montre qu’il existe des secteurs de présence « anormalement forte » de Pinus sylvestris le long des transects. Dans le cas présenté, l’étude prouve la présence d’une formation végétale actuelle de Calluna vulgaris sans Genista pilosa, qui sert ailleurs de couvre-sol dense empêchant en partie les graines de pins de germer. De plus, le milieu est localement surpâturé par les bovins (proximité d’une clôture longée par les bêtes lors de leur circuit préférentiel), ce qui a pour effet principal de mettre le sol à nu. Ces deux critères s’associent ici pour favoriser la germination de jeunes plantules de pins.
19Sur la figure 8 toujours, un secteur de présence « anormalement faible » cette fois de Pinus sylvestris correspond à l’écotone forêt/lande à Calluna vulgaris. Alors que l’envoi de graines par les semenciers très proches est massif, la faible implantation relative en pins peut être reliée à une fréquentation particulière de la lisière par les cervidés, friands des jeunes plants forestiers.
20La multiplication d’observations de ce type permet d’établir un cycle de vie des pins en fonction de leur environnement. Des corrélations statistiques aboutissent alors à des algorithmes servant de règles mathématiques à la dynamique du système (Fig. 9).
Fig. 7. Typologie des milieux cartographiés, fondée sur le degré d’accueil potentiel des semences de pins

21La sélection des cinq transects est faite de manière à couvrir l’ensemble des types de milieux représentés sur la zone d’étude (cf. typologie pré-établie au paragraphe 2.1). Elle permet de valider l’ensemble des facteurs majeurs de l’évolution forestière des trois espèces de pins suivies.
22Les variables de contrôle du système sont validées géostatistiquement, grâce au calcul des coefficients de corrélation entre les variables relevées. On trouve ainsi par exemple, après analyse multi-variée, une forte corrélation entre une grande vitesse de progression des trois espèces de pins et :
la proximité de semenciers
leur fort taux de recouvrement du sol
le taux de sol à nu
la présence de pâturage bovin.
23Des relevés de terrain ciblés sont alors menés sur les trois zones test (retour à l’échelle surfacique après une étude linéaire des transects). Les variables établies comme « majeures », c’est-à-dire contrôlant la dynamique pré-forestière, sont cartographiées sous la forme de couches d’informations. Le degré d’accueil de chaque station ressort alors par croisement de ces informations et pondération des facteurs de l’évolution végétale par le biais des algorithmes du modèle (application des équations calculées au préalable).
Fig. 8. Exemple de la mesure de la dissémination de Pinus sylvestris en fonction d’un gradient de distance aux semenciers les plus proches : la présence de pins est irrégulière, révélant des secteurs plus ou moins propices à la germination des jeunes plants.

Fig. 9. Exemple de résultat issu d’une corrélation simple, établie entre la taille et l’âge de sujets de Pinus sylvestris, le long du transect du Lozeret.

24Le SIG révèle alors, par le croisement d’informations spatiales, des types de stations aux degrés d’accueil quantifiés.
2.3. Un Système Multi-Agents pour « exprimer » le système dans sa complexité temporelle
25Suit alors une étape de type déductif : à partir d’une description du terrain au temps « t 0 », l’idée est d’appliquer les modèles simples élaborés précédemment et de tenter d’en déduire les paysages à venir.
26Les cartes, issues du SIG, sont alors implémentées dans l’environnement de programmation Cormas (simulateur développé par le Cirad de Montpellier). Fondé sur un automate cellulaire, le simulateur permet de visualiser dans l’espace les modifications paysagères (Fig. 10). Cette étape, utilisant une modélisation dite individu-centrée, retrace le cycle de vie des pins en reproduisant leur dynamisme. Les algorithmes établis précédemment servent alors de règles pour faire « évoluer » les pins sous forme d’agents cognitifs. Des données structurelles définissent l’état des forêts en place, les différents types de milieux d’accueil, la localisation des actions anthropiques. Les propriétés fonctionnelles du système concernent la croissance des pins (trois classes d’âge en fonction de leur maturité ; leur état de santé en fonction de leur localisation – risque d’abroutissement en lisières, de casse en ligne de crête etc.). Le système intègre ainsi un essaimage potentiel plus ou moins actif, d’où une extension, régression ou stabilisation des surfaces en pins.
Fig. 10. Résultat d’une simulation de l’évolution d’un couvert végétal au sein d’une facette écologique : exemple de la dissémination de la callunaie sur la pelouse d’altitude. Chaque teinte de pixel correspond à un type de végétal dominant cartographié.

- Alors que l’état initial représenté (t 0) montre la distribution de trois espèces dominantes : - Nardus stricta en vert (strate herbacée) - Calluna vulgaris en rouge (strate de ligneux bas) - Pinus sylvestris en bleu (strate de ligneux hauts) - on observe 30 ans plus tard (t 0+30) une nette progression de Pinus sylvestris. On peut noter le maintien de rares secteurs de pelouse, mais aussi l’arrivée localement de Pinus uncinata (en marron) et de Sorbus aucuparia (en jaune).
3. Perspectives : validation et limites de la simulation paysagère
27Quel type de relation existe-t-il entre le paysage réel et le paysage simulé ?
3.1. Le rôle de l’Homme : un « point de vue »
28L’action de l’Homme étant difficile à projeter dans le futur de façon réaliste (nombreux critères de changements d’usages), nous avons décidé de ne pas l’intégrer dans le modèle évolutif comme un facteur fixe : l’action des Hommes sur le milieu végétal est intégrée sous forme de « points de vue » qu’il faut choisir avant de lancer la simulation.
29Divers scénarios de gestion peuvent ainsi être testés, en modifiant le poids des facteurs d’évolution du système. Nous avons choisi quatre scénarios simples :
évolution sans l’Homme : il s’agit d’un retrait de toute action anthropique qui modifierait le contexte végétal à partir de maintenant
évolution avec pâturage et actions ponctuelles de limitation de l’embroussaillement (situation actuelle maintenue)
évolution avec de nouvelles plantations (alors qu’elles sont actuellement limitées en zone centrale du Parc national des Cévennes)
et enfin, évolution avec ces diverses gestions en mosaïque spatiale (cas le plus réaliste mais la synergie rend difficile l’appréciation du rôle de chaque usage dans le résultat de la simulation).
3.2. Validation du modèle
30Le suivi graphique permet un retour sur la simulation : le modèle est de type exploratoire.
31Afin de valider cette modélisation du fonctionnement d’un territoire réel, la simulation de la dissémination est expérimentée sur les 30 dernières années (1970-2000). Elle est comparée aux variations réelles de la végétation, grâce à 10 missions successives de photographies aériennes, le long des cinq transects. L’état initial de l’automate cellulaire, en 1970, correspond à la cartographie par photo-interprétation de l’état des formations végétales à cette date.
32L’état végétal simulé pour l’an 2000, après évolution depuis 1970, est comparé à l’état réel, par cumul des surfaces cartographiées. Les secteurs attestant de différences majeures entre simulation et réalité permettent une analyse spécifique des variables ayant contribué à la modification non prévue dans le modèle.
Fig. 11. Exemple du suivi de l’évolution des surfaces en pelouse, en genêt et en pins (dans la légende, le terme « nombre » signifie, dans le logiciel Cormas, le nombre de cellules couverte par l’essence). La simulation expérimentale dure ici 30 ans (pas de temps du graphique de 6 mois). Observations : genêts et pins offrent une présence inversement proportionnelle, avec une légère antécédence de la reprise des pins dans la génistaie, avant l’éviction des genêts.

33Dans un deuxième temps de validation, la sensibilité du modèle sera testée : il s’agira alors de faire varier certains paramètres entre les expériences, pour en vérifier l’influence.
34Enfin, le dernier temps sera celui de la reproductibilité de l’expérience : un même contexte initial donné au simulateur doit aboutir à des paysages comparables. Des étalonnages auront alors lieu.
3.3. Usages et limites
35Cette simulation paysagère numérique reste fondamentalement probabiliste. Le choix d’une représentation en deux dimensions et pixellisée est d’ailleurs volontaire, montrant clairement que la modélisation a simplifié la complexité du système réel.
36Le modèle calibré sur la période 1970-2000, on peut alors envisager de faire fonctionner le système à partir du temps « t0 » cartographié aujourd’hui (simulation prospective sur la période 2000-2030). Par la suite, il est envisageable d’extrapoler les zones test à l’ensemble des types d’unités stationnelles des crêtes supra-forestières du massif, après renseignement cartographique par photo-interprétation.
Conclusion
37L’avantage de la méthodologie présentée ici est de coupler à la fois la démarche diachronique rétrospective et la démarche par modèle écologique, la démarche spatiale et la démarche fonctionnelle. Ainsi, alors que la photo-interprétation diachronique offre l’avantage de donner le résultat d’une synergie, elle ne discrétise pas la complexité fonctionnelle. Au contraire, la méthode des modèles écologiques intègre toute la complexité du fonctionnement des plantes, mais sans vision globale de l’espace en jeu, ni changement d’échelle possible. Coupler ces deux tendances méthodologiques permet d’utiliser des données récoltées à l’échelle du végétal pour les généraliser à un écosystème pris dans toute sa complexité.
38Cette étude offre cependant un certain nombre de limites : si l’outil intègre les discontinuités spatiales et temporelles souvent gommées par les modèles écologiques, la complexité des écotones étudiés implique une simplification de la réalité sous la forme d’une poignée de variables de contrôle impliquées dans la dynamique. De même, seuls quelques points de vue des actions anthropiques sont envisagés, alors que l’influence de l’Homme est prépondérante et multiple. Ainsi, le modèle n’est pas reproductible en dehors de la région dans laquelle il a été conçu, les hauteurs du mont Lozère. Pour autant, si le modèle n’est pas applicable en dehors du secteur d’étude, la méthode, elle, est extrapolable.
39L’outil semble ainsi devoir être davantage utilisé pour ses capacités de révélation de problématiques paysagères potentielles (aide à la discussion) que pour celles de prédictions réelles. En effet, il est fondé sur des tendances statistiques. Dans ces limites, le Système d’Information Géographique et son simulateur peuvent alors servir d’outil d’aide à la décision en simulant des paysages forestiers d’occurrence probable mais non certaine, en fonction de scénarios de gestion à expérimenter.
40L’analyse géostatistique fonctionnelle, associée à une étude diachronique et à une simulation exploratoire sont des méthodes complémentaires. Issues d’approches scientifiques variées, elles nous permettent de nous approcher des « paysages réels » et ainsi des « paysages souhaités ».
Bibliographie
Des DOI sont automatiquement ajoutés aux références bibliographiques par Bilbo, l’outil d’annotation bibliographique d’OpenEdition. Ces références bibliographiques peuvent être téléchargées dans les formats APA, Chicago et MLA.
Format
- APA
- Chicago
- MLA
Cette bibliographie a été enrichie de toutes les références bibliographiques automatiquement générées par Bilbo en utilisant Crossref.
Bibliographie
Bommel P. et Lardon S., 2000. Un simulateur pour explorer les interactions entre dynamiques de végétation et de pâturage. Impact des stratégies sur les configurations spatiales. Revue Géomatique, 10, p. 107-130.
Bousquet F., Bakam I., Proton H., Le Page C., 1998. Cormas : common-pool resources and multi-agent systems. Conférence IAE-AIE, Spain, 12 p.
Caplat P., 2006. Importance de l’agriculture dans la dynamique spatio-temporelle du paysage : l’exemple du causse Méjean. Thèse de biologie des populations et écologie, ENSAM, 109 p. (+ annexes).
10.4000/books.editionscnrs.38392 :Cohen M., 2003. La brousse et le berger. Paris, Éd. CNRS, 356 p.
Coquillard P. et Hill D.R.C., 1997. Modélisation et simulation d’écosystèmes. Paris, Masson, 273 p. (Ecologie).
Curt T., Prevosto B, Bouchaud M., Marcelot C., Klesczewski M., 2001. Gestion de la biodiversité et préservation des Habitats dans les pineraies du Parc national des Cévennes. Clermont-Ferrand, Cemagref, 38 p.
Etienne M. et Le Page C., 2002. Modéliser les dynamiques paysagères pour accompagner un projet d’aménagement du territoire : le cas du causse Méjean. Colloque « Gérer les paysages de montagne pour un développement concerté et durable », Florac, 15 p.
10.1093/bioscience/33.9.535 :Forman R.T.T. et Godron M., 1986. Landscape Ecology. John Wiley & Sons, New-York, USA.
Lepart J., 2005. Diversité et futur des écosystèmes et des paysages. In : Marty P. et al. (eds). Les Biodiversités : objets, théories, pratiques. Paris, Éd. CNRS, p. 83-96.
Michelin Y., 2000. Le paysage rural : entre agronomie et développement local. Dossier d’Habilitation à Diriger des Recherches, Université Toulouse le Mirail.
Prévosto B., Hill D.R.C., Coquillard P., 2003. Individual-based modelling of Pinus sylvestris invasion after grazing abandonment in the French Massif Central. Plant Ecology, 168, p. 123-137.
10.2307/3543235 :Troll C., 1968. Geo-ecology of the mountainous regions of the tropical Americas. Dümmler in Komm.
10.1007/978-1-4939-2794-4 :Turner M.G., Gardner R.H., O’Neill R.V., 2001. Landscape Ecology in theory and practice. New-York, Springer Verlag, 401 p.
Valadas B. et Allée Ph., 1991. Les unités morphologiques du mont Lozère. Bull. Assoc. Géogr. Franç., Paris, 1, p. 79-88.
Le texte seul est utilisable sous licence Licence OpenEdition Books. Les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés) sont « Tous droits réservés », sauf mention contraire.
Paysages et environnement
Ce livre est diffusé en accès ouvert freemium. L’accès à la lecture en ligne est disponible. L’accès aux versions PDF et ePub est réservé aux bibliothèques l’ayant acquis. Vous pouvez vous connecter à votre bibliothèque à l’adresse suivante : https://freemium.openedition.org/oebooks
Si vous avez des questions, vous pouvez nous écrire à access[at]openedition.org
Paysages et environnement
Vérifiez si votre bibliothèque a déjà acquis ce livre : authentifiez-vous à OpenEdition Freemium for Books.
Vous pouvez suggérer à votre bibliothèque d’acquérir un ou plusieurs livres publiés sur OpenEdition Books. N’hésitez pas à lui indiquer nos coordonnées : access[at]openedition.org
Vous pouvez également nous indiquer, à l’aide du formulaire suivant, les coordonnées de votre bibliothèque afin que nous la contactions pour lui suggérer l’achat de ce livre. Les champs suivis de (*) sont obligatoires.
Veuillez, s’il vous plaît, remplir tous les champs.
La syntaxe de l’email est incorrecte.
Référence numérique du chapitre
Format
Référence numérique du livre
Format
1 / 3