Diversité floristique et espèces indicatrices le long de gradients écologiques à Isangi, Uma et Mambasa, République Démocratique du Congo

Evariste Loke Lobanga; Roger Katusi Lomalisa; Janvier Lisingo Lisingo; Thom’s Kavali Tondo; Michel Mbasi Mbula; Isaac Bosuandole Bolila; Jadot Bondjandi Lotombo; Jean-Bosco Ndjango Ngona; Jadot Bondjandi Lotombo; Damien Essala Atickwe; Christophe Lomba L. Bosombo

doi:10.51867/ajernet.7.2.67

Auteurs

Evariste Loke Lobanga Université de Kisangani, RDC https://orcid.org/0009-0004-2027-7979
Roger Katusi Lomalisa Université de Kisangani, RDC
Janvier Lisingo Lisingo Université de Kisangani, RDC https://orcid.org/0000-0001-8601-4988
Thom’s Kavali Tondo Université de Kisangani, RDC
Michel Mbasi Mbula Institut Supérieur d’Etudes Agronomiques de Bengamisa, RDC https://orcid.org/0009-0000-3927-9326
Isaac Bosuandole Bolila Institut Supérieur Pédagogique d’Isangi, RDC
Jadot Bondjandi Lotombo Université de Kisangani, RDC
Jean-Bosco Ndjango Ngona Université de Kisangani, RDC https://orcid.org/0000-0002-6814-6597
Jadot Bondjandi Lotombo Institut Supérieur Pédagogique d’Isangi, RDC
Damien Essala Atickwe Institut Supérieur Pédagogique d’Isangi, RDC
Christophe Lomba L. Bosombo Institut Supérieur Pédagogique d’Isangi, RDC

DOI :

https://doi.org/10.51867/ajernet.7.2.67

Mots-clés :

ACP, Bassin du Congo, Bassin Central du Congo, Biomasse Aérienne, Carbone Forestier, Déforestation, Diversité Bêta, Diversité Taxonomique, GLMM, RDA, REDD+, Résilience Ecologique, Structure Forestière

Résumé

Cette recherche répond à l’impératif climatique de précision des stocks de carbone dans le Bassin du Congo. Elle teste l’hypothèse d’une synergie fonctionnelle où la structure physique constitue le socle volumétrique du réservoir ligneux, et la diversité taxonomique agit comme amplificateur d’efficacité du stockage de carbone. L’étude s’appuie sur 60 placettes permanentes couvrant 15 ha, réparties entre Isangi, Uma et Mambasa, le long de gradients écologiques contrastés. Les inventaires (DHP ≥10 cm) réalisés entre 2012 et 2015 sont couplés à la télédétection (2000–2012) pour relier perturbations historiques et état actuel des peuplements. Le filtrage environnemental est évalué par RDA et la biomasse modélisée via GLMM avec effet aléatoire du site. La colinéarité des indices de diversité (VIF>30) est résolue par ACP, dont le premier axe (PC1, 88,29 %) sert d’indicateur composite. 340 espèces sont recensées, avec forte hétérogénéité régionale (β≈2,1) et faible partage spécifique (11,5 %). Uma présente la plus forte diversité locale (α=42,7 espèces/placette), tandis que Mambasa stocke le plus de carbone (378,1 ± 95,0 t/ha). Le modèle intégrant structure et PC1 explique 91 % de la variance de la biomasse (R²=0,91). Les pertes de couvert atteignent 7,6 % à Isangi contre 1,9 % à Uma, réduisant de 30 % le recrutement des essences dominantes. Ces résultats appellent une REDD+ territorialisée, combinant régulation du bois-énergie à Isangi et PSE à Uma. L’intégration du LiDAR et de données pédologiques affinées est recommandée pour améliorer la modélisation de la résilience écologique à l’horizon 2026. En conclusion, cette étude démontre que la biodiversité est un moteur actif de la séquestration du carbone, rendant impérative une conservation ciblée par massif pour garantir la pérennité climatique du Bassin du Congo.

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