Generating solutions

La récente pullulation du dendroctone du pin ponderosa en Colombie-Britannique, qui s’étend maintenant à l’Alberta, a causé des dommages sans précédent à l’industrie forestière canadienne. L’infestation actuelle s’est répandue sur plus de 14 millions d’hectares de forêts de pins et représente l’épidémie la plus considérable jamais répertoriée dans l’histoire. Au Canada, les forêts de conifères constituent la plus importante source renouvelable de lignocellulose utilisée pour produire de l’énergie et des produits du papier et du bois. La compréhension de la biologie du dendroctone du pin ponderosa, grâce à laquelle on pourra prévoir les infestations futures et les maîtriser, représente une importante contribution à l’économie des forêts canadiennes, en particulier en ce qui a trait à la production énergétique.

Même si les quantités considérables de bois mort en raison de la pullulation du dentroctone du pin ponderosa ont créé un excédent inattendu de matières premières énergétiques possibles, cet approvisionnement ne sera pas nécessairement durable dans l’avenir. Avant de faire des investissements stratégiques dans l’industrie forestière, il faut améliorer les méthodes actuelles de prévision des matières premières. L’infestation du dendroctone du pin ponderosa comprend trois éléments en interaction : les arbres hôtes, le pin tordu latifolié et le pin gris, l’insecte comme tel et les multiples espèces fongiques associées à l’insecte ravageur qui tuent les arbres.

Notre étude se divise en quatre volets. Premièrement, nous ferons des études approfondies en génomique des trois organismes, en particulier les gènes importants dans leur interaction. Deuxièmement, nous utiliserons l’information acquise pour dresser une carte des relations des populations de ces organismes, selon l’emplacement géographique, l’heure, l’environnement et le climat. Troisièmement, nous utiliserons aussi l’information acquise précédemment pour créer des modèles susceptibles de prévoir la probabilité d’une pullulation du dendroctone du pin ponderosa n’importe où, à un moment donné. Quatrièmement, nous utiliserons toute l’information accumulée pour réaliser une analyse économique de l’utilisation des forêts pour la production énergétique. Ce projet est unique parce que nous pourrons combiner toutes les données génétiques, génomiques, géographiques et économiques pour brosser un tableau détaillé de la menace d’une épidémie du dendroctone du pin ponderosa. Notre projet de génomique appliquée a pour objet général de produire de nouvelles données et de nouveaux outils basés sur la génomique qui amélioreront les prédictions de l’approvisionnement en matières premières énergétiques renouvelables provenant des forêts de conifères, en nous servant de l’infestation actuelle du dendroctone du pin ponderosa comme exemple d’un important système hôte-insecte ravageur-agent pathogène.

(En anglais seulement.)

Integrated GE3LS Research: A model of the effects of epidemics on forest feedstock
GE3LS Project Leaders: Brian Aukema, Barry Cooke, Tim Williamson – Natural Resources Canada Grant Hauer, University of Alberta
Summary
Conifer forests are Canada’s largest renewable source of lignocellulose. Their sustainable use for bioenergy production would form a strategic part of economic diversification within the forestry sector and help alleviate our dependence on fossil fuels. Drawing on feedstock from conifer forests affected by the mountain pine beetle epidemic to generate biofuels would also help mitigate some of the negative economic and environmental impacts of such large-scale disturbance on this valuable resource. Our integrated team of investigators with experience in environmental risk assessment will use genomic data in developing models for forecasting the possibility of future  pinebeetle outbreaks in both time and geographical location.

We will model the spread and likelihood of a pine-beetle outbreak using genomic data for the pine beetle and its associated fungal species. Then, we will use these data to devise environmental-risk models to improve our capacity to estimate the likelihood of outbreaks of mountain pine beetle infestations. This will allow more accurate estimates of fibre supply. We will then combine this information with estimates of forestdeterioration rates due to the pine beetle with economic variables such as prices of bioenergy, costs, and discount rates. Finally we will weave all this information into a model that will elucidate the viability of the bioenergy industry given the variability of prices and of feedstock availability.

We anticipate that this project will help clarify the economic potential of the bioenergy industry in Canada and inform decisions regarding investment in bioenergy facilities.