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Pericopsis elata (afrormosia), bien représentée dans la cuvette centrale congolaise, est une des principales espèces commerciales les plus exploitées en RDC alors qu’elle est inscrite sur la liste rouge des espèces menacées de l’UICN. Afin de garantir sa durabilité, des simulations de sa population ont été réalisées dans les forêts de la concession 010/11 de la Société Africaine de la Forestière (SAFO) à partir des données d’un inventaire d’aménagement. Plusieurs scenarios ont été effectués en variant certains paramètres tel le diamètre minimum d’exploitabilité (DME), la durée de rotation et le taux de prélèvement. Les résultats montrent qu’avec un DME de 60 cm, le taux de reconstitution est de 15 % si on extrait 96 % des tiges exploitables, correspondant au taux de prélèvement fixé par le concessionnaire, et de 31 % si on extrait 75 % des tiges exploitables. En analysant d’autres scénarios, il ressort qu’en fixant le DME à 110 cm et en maintenant le taux de prélèvement à 96 %, il est possible de reconstituer 48 % des tiges exploitables au bout de la durée légale de rotation, soit 25 ans. Enfin, il a été est observé que le fait de remonter le DME à 110 cm ou de réduire le taux de prélèvement à 75 % peut favoriser la régénération et la croissance de P. elata dans la concession étudiée et ainsi assurer le maintien des effectifs de cette espèce. Mots clés: Pericopsis elata, taux de reconstitution, taux de prélèvement, DME

Remotely sensed maps of forest carbon stocks have enormous potential for supporting greenhouse gas (GHG) inventory and monitoring in tropical countries. However, most countries have not used maps as the reference data for GHG inventory due to the lack of confidence in the accuracy of maps and of data to perform local validation. Here, we use the first national forest inventory (NFI) data of the Democratic Republic of Congo to perform an independent assessment of the country’s latest national spaceborne carbon stocks map. We compared plot-to-plot variations and areal estimates of forest aboveground biomass (AGB) derived from NFI data and from the map across jurisdictional and ecological domains. Across all plots, map predictions were nearly unbiased and captured c. 60% of the variation in NFI plots AGB. Map performance was not uniform along the AGB gradient, and saturated around c. 290 Mg ha−1, increasingly underestimating forest AGB above this threshold. Splitting NFI plots by land cover types, we found map predictions unbiased in the dominant terra firme Humid forest class, while plot-to-plot variations were poorly captured (R2 of c. 0.33, or c. 0.20 after excluding disturbed plots). In contrast, map predictions underestimated AGB by c. 33% in the small AGB woodland savanna class but captured a much greater share of plot-to-plot AGB variation (R2 of c. 0.41, or 0.58 after excluding disturbed plots). Areal estimates from the map and NFI data depicted a similar trend with a slightly smaller (but statistically indiscernible) mean AGB from the map across the entire study area (i.e., 252.7 vs. 280.6 Mg ha−1), owing to the underestimation of mean AGB in the woodland savanna domain (31.8 vs. 57.3 Mg ha−1), which was broadly consistent with the results obtained at the provincial level. This study provides insights and outlooks for country-wide AGB mapping efforts in the tropics and the computation of emission factors in Democratic Republic of Congo for carbon monitoring initiatives.