Financement : Europe H2020

Budget : € 6 478 662 (EC grant: € 6 000 000)

Résumé :

L'objectif de B4EST est d'augmenter la survie, la santé, la résilience et la productivité des forêts dans le contexte du changement climatique et des perturbations naturelles, tout en préservant la diversité génétique et les fonctions écologiques clés et en favorisant une économie biosourcée européenne compétitive.
B4EST fournira aux améliorateurs forestiers, aux gestionnaires et aux propriétaires forestiers, et aux décideurs: 1) de meilleures connaissances scientifiques sur les profils d'adaptation et la productivité durable, et la valeur ajoutée des matières premières dans les essences européennes importantes pour la foresterie; 4) des outils d'aide à la décision pour le choix et l'utilisation du Matériel de Reproduction Forestier (MFR) tout en équilibrant la production, la résilience et la diversité génétique, y compris des études de cas élaborées avec des partenaires industriels, 5 ) des modèles de performance intégrative pour guider le déploiement de la MFR au niveau du peuplement et du paysage, 6) des analyses économiques des risques / bénéfices / coûts, et 6) des recommandations pour les politiques forestières.
B4EST capitalisera sur les ressources développées par les projets passés et actuels de l'UE pour produire - ensemble avec les améliorateurs, les gestionnaires forestiers et les propriétaires - et les solutions opérationnelles pour mieux adapter les forêts au changement climatique et renforcer la compétitivité du secteur forestier européen.
Pour répondre aux besoins géographiques, économiques et sociétaux de la foresterie dans l'UE, B4EST travaillera avec 8 espèces ayant soit des programmes d’amélioration avancés (Epicea, pins sylvestre, pin maritime, peupliers, Douglas, eucalyptus) soit qui constituent des études de cas de forêts menacées par les ravageurs (frêne) ou de produits non ligneux de valeur (pin pignon).

L’approche se traduira par un degré élevé d'intégration des données et des connaissances, impliquant :

• des traits cibles multiples et leur corrélations éventuellement adverses;
• l’information génomique; les évaluations temporelles et spatiales dans un large éventail d'environnements;
• les demandes des décideurs;
• et la perception et l'acceptation des risques par les propriétaires et les gestionnaires de forêts de nouvelles stratégies de sélection.