Soutenance de thèse Sylvain Lenoir

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Soutenance de thèse Janvier 2011
Impact de changement climatique sur la distribution spatiale des poissons marins
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Soutenance de thèse Sylvain Lenoir

  1. 1. Impact du réchauffement climatique sur la distribution spatiale des ressourceshalieutiques le long du littoral français : observations et scénarios. Sylvain Lenoir Thèse co-encadrée par : le Dr. Grégory Beaugrand le Pr. Jean-Claude Dauvin
  2. 2. La couverture végétale il y a 20 000 ans Ray and Adams 2001 Internet Archaeology Inlandsis (grandes étendues glaciaires) Taïga Désert polaire et alpin Steppe-tundra ToundraL’Europe est sous la glace, recouverte en partie de désert polaire
  3. 3. La couverture végétale 20 000 ans plus tard Ray and Adams 2006 Inlandsis (grandes étendues glaciaires) Taïga Désert polaire et alpin Steppe-tundra Toundra Forêt tempérée de feuillus4 à 5 C plus tard, l’Europe est couverte de forêts tempérées
  4. 4. Le changement climatique attenduSont prévus 4 à 5°C de réchauffement Où ce réchauffement se fera-t-il?
  5. 5. Différence des températures: Mars 2099 - Mars 2000 scénario B2 18 Temperature changes C 9 -1Le changement climatique attendu dans l’Océan Impact sur la vie marine ?
  6. 6. Faune danoise durant la « warm Atlantic period » (7000 à 3900 ans avant J.-C.)Mustulus mustulus (wikipedia.org) Dasyatis pastinaca (wikipedia.org)Spondyliosoma cantharus Xiphias gladius (wikipedia.org) (wikipedia.org)De nombreuses espèces méditerranéennes et àaffinité « eaux-chaudes » (Enghoff et al. 2007 Fisheries Research)
  7. 7. Changements biogéographiques observés Fish distributions shifts with climatic Warming. (A) cod, (B) anglerfish, and snake (Perry et al. 2005 Science).Des déplacements de 48 à 403 km en moyenne de 1960 à 2001
  8. 8. Impact du réchauffement climatique sur la distribution spatiale des poissons marins ?Réchauffement climatique Indices et observations COMPRENDRE ANTICIPER Produire des scénarios d’évolution de cette distribution à partir de scénarios physiques Besoin d’un outil : modèle d’habitat
  9. 9. La niche écologique La niche écologique « hypervolume à n dimensions danslequel chaque point représente unecombinaison de conditionsenvironnementales pour laquellel‘espèce a un taux daccroissementsupérieur ou égal à un » (Hutchinson 1957 Cold Spring HarborSymposium Quantitative Biology) 1er Estimation de la niche écologique des espèces 2e Calcul de la probabilité de présence des espèces
  10. 10. Niche fondamentale ou réalisée ? Niche fondamentale Facteur environnemental 2 Prédation Niche Compétition réalisée Limite de dispersion Parasitisme Facteur environnemental 1La niche réalisée estimée : la niche potentielle
  11. 11. Quel modèle répondra le mieux aux exigences de l’étude? GAM (Hastie & Tibshirani 1990) GLM (McCullagh & Nelder 1983) ANN (Mastrorillo et al. 1997 Freshwater Biology) ENFA (Hirzel et al. 2001) CART (Thuillier 2003 Global RES Change Biology) (Kaschner et al. 2006 MEPS) MAXENT DOMAIN (Philips et al. 2006 (Carpenter et al. 1993 Ecological Modelling) BIOCLIM Biodiversity and (Busby 1996) Conservation) Chaque modèle a ses avantages et ses inconvénients
  12. 12. Quel modèle répondra le mieux aux exigences de l’étude? GAM (Hastie & Tibshirani 1990) GLM (McCullagh & Nelder 1983) ANN (Mastrorillo et al. 1997 Freshwater Biology) ENFA (Hirzel et al. 2001) CART (Thuillier 2003 Global RES Change Biology) (Kaschner et al. 2006 MEPS) MAXENT DOMAIN (Philips et al. 2006 (Carpenter et al. 1993 Ecological Modelling) BIOCLIM Biodiversity and (Busby 1996) Conservation) Besoin de données de présence ET d’absence
  13. 13. Quel modèle répondra le mieux aux exigences de l’étude? GAM (Hastie & Tibshirani 1990) GLM (McCullagh & Nelder 1983) ANN (Mastrorillo et al. 1997 Freshwater Biology) ENFA (Hirzel et al. 2001) CART (Thuillier 2003 Global RES Change Biology) (Kaschner et al. 2006 MEPS) MAXENT DOMAIN (Philips et al. 2006 (Carpenter et al. 1993 Ecological Modelling) BIOCLIM Biodiversity and (Busby 1996) Conservation) Modèle Paramétrique
  14. 14. Quel modèle répondra le mieux aux exigences de l’étude? GAM (Hastie & Tibshirani 1990) GLM (McCullagh & Nelder 1983) ANN (Mastrorillo et al. 1997 Freshwater Biology) ENFA (Hirzel et al. 2001) CART (Thuillier 2003 Global RES Change Biology) (Kaschner et al. 2006 MEPS) MAXENT DOMAIN (Philips et al. 2006 (Carpenter et al. 1993 Ecological Modelling) BIOCLIM Biodiversity and (Busby 1996) Conservation) Formes de niche écologique prédéfinie
  15. 15. Quel modèle répondra le mieux aux exigences de l’étude? GAM (Hastie & Tibshirani 1990) GLM (McCullagh & Nelder 1983) ANN (Mastrorillo et al. 1997 Freshwater Biology) ENFA (Hirzel et al. 2001) CART (Thuillier 2003 Global RES Change Biology) (Kaschner et al. 2006 MEPS) MAXENT DOMAIN (Philips et al. 2006 (Carpenter et al. 1993 Ecological Modelling) BIOCLIM Biodivesity and (Busby 1996) Conservation) Besoin de définir des seuils de significativité
  16. 16. Quel modèle répondra le mieux aux exigences de l’étude? GAM (Hastie & Tibshirani 1990) GLM (McCullagh & Nelder 1983) ANN (Mastrorillo et al. 1997 Freshwater Biology) NPPEN ENFA (Hirzel et al. 2001) Non-Parametric CART Probabilistic (Thuillier 2003 Global RES Change Biology) Ecological Niche (Kaschner et al. 2006 MEPS) (Beaugrand et al. 2011 MEPS) MAXENT DOMAIN (Philips et al. 2006 (Carpenter et al. 1993 Ecological Modelling) BIOCLIM Biodiversity and (Busby 1996) Conservation)Modèle Non-Paramétrique, données de présence uniquement, pas de seuil
  17. 17. Quel type de variables descriptives pour quel type d’échelle d’étude? Continental Regional Site Global Landscape Local Micro 2000- 200- 10- >10000km 2000km 10-200km 1-10km 1000m >10m 10000km ClimateTopography Land-Use Soil Type BioticInteraction (Pearson & Dauwson 2003 Global Ecology & Biogeography) Les variables climatiques sont adaptées pourévaluer la distribution des espèces à grande échelle
  18. 18. Identification de la niche écologique Température Bathymétrie de surface Salinité de Nature du surface sédimentTempérature de surface Salinité Bathymétrie C m SST en en Bathymétrie en m SSS en psu Niche écologique potentielle ≈ Conditions favorables à la présence de l’espèce Bathymétrie
  19. 19. Dans quelle mesure l’environnement disponible peut-il constituer un habitat potentiel Niche estimée Enveloppes environnementales disponiblesTest d’appartenance d’un pointgéographique à un ensemble: Modèle NPPENLe NPPEN va calculer la probabilité de présence d’une espèce à un point géographique
  20. 20. Le NPPEN : procédure de permutation basé sur le MRPP (Mielke et al. 1981 Monthly Weather Review) Point Niche géographique estimée X1 d1 d2 X2 n d3 X3 ε0 Σdi i =1 = y d5 d4 X4 n X5Estimation de la distance moyenne du point y du groupe de référence
  21. 21. Calcul de la probabilité de présence d’une espèce : 1ère permutation Point Niche géographique simulée X1 d1 d2 X2 n Σdi d3 X3 εS i =1 = y d5 d4 X4 1 n X5Estimation de la distance moyenne du point X1 d’un nouveau groupe de référence
  22. 22. Calcul de la probabilité de présence d’une espèce : 2e permutation Point Niche géographique simulée X1 d1 X2 n d2 d3 εS = Σdi y d5 X3 d4 X4 2 n X5Estimation de la distance moyenne du point X2 d’un nouveau groupe de référence
  23. 23. Le point à tester n’appartient pas à la niche écologique d1 X1 n d2 X2 Σdiε0 = i = 1 d3 X3 n d4 X4 y d5 X5ε0 > εS ε0 > εS n n ε0 > εS ε0 > εS n nεS = Σdi εS = Σdi εS = Σdi εS = Σdi 1 n 2 n n 3 n nLa distance ε0 sera toujours supérieure aux distances εs
  24. 24. Le point à tester appartient à la niche écologique q ε ≥ε d1 X1 Σdi n p= n s 0 d2 X2 ε0 = i = 1 y d3 X3 n d5 d4 X4 X5 ε0 ≤ εS 1 ε0 ≤ εS n 2 n ε0 ≤ εS ε0 ≤ εS 3 n n n εS = Σdi εS = Σdi εS = Σdi εS = Σdi 1 n 2 n n 3 n nLa distance ε0 sera inférieure ou égale aux distances εs
  25. 25. Quelle distance utilisée ? Utilisée dans le MRPP, mais pas adaptée dans le contexte deDistance Euclidienne modélisation de la niche écologique Indépendante de l’échelle des Distance de corde descripteurs Indépendante de l’échelle desDistance généralisée descripteurs + prend en de Mahalanobis compte la corrélation entre les descripteursD²yi ,X n,p k’V-1k = V=1/n[Z-Z]’[Z-Z]
  26. 26. Réchauffement climatique et les ressources halieutiques Subarctique L’églefin Le sprat européen Tempérée Le chinchard de Tempérée- chaude l’AtlantiqueDes espèces aux preféréndums thermiques différents
  27. 27. Estimation des niches écologiques à partir des données d’observations n 120 Homogène L’églefin 0 40 Le sprat européen 0 50 Le chinchard de Bimodale l’Atlantique 0 C 0 10 20 30Comment réagit le modèle à différents types de niche?
  28. 28. Niche écologique homogène Le maximum de probabilité est au centre de la niche estiméeLenoir et al. 2011 GCB
  29. 29. Niche écologique bimodale Différence moyenne de probabilité de 0.094 et 0.0732 Les probabilités de présence maximales restent centrées au centre de la nicheLenoir et al. 2011 GCB
  30. 30. Niche écologique « tronquée » Différence moyenne de probabilité de 0.062La distribution des probabilités diffère très peu du cas attenduLenoir et al. 2011 GCB
  31. 31. Changements biogéographiques : l’églefin 1 0.8 0.6 0.4 0.2 Une espèce qui disparaitra de la mer du Nord pour gagner la mer de BarentsLenoir et al. 2011 GCB
  32. 32. Changements biogéographiques : le sprat européen 1 0.8 0.6 0.4 0.2 Une espèce qui proliférera en mer du Nord dans un 1er tempsLenoir et al. 2011 GCB
  33. 33. Changements biogéographiques : le chinchard de l’Atlantique 1 0.8 0.6 0.4 0.2 Une espèce qui étendra sa limite supérieure de répartition vers le nordLenoir et al. 2011 GCB
  34. 34. Bilan des mouvements biogéographiques : Différence des probabilités Différence des probabilités > +20% gain-20 %> Différence des probabilités > +20% stabilité Différence des probabilités < -20% perte Cartographie de ces différences
  35. 35. Bilan des mouvements biogéographiques : Églefin (2090/2099 B2 – 1960/1969) -395 445 km² perte stabilité gain gain au nord de la distributionLenoir et al. 2011 GCB perte au sud de la distribution
  36. 36. Bilan des mouvements biogéographiques: sprat européen (2090/2099 B2 – 1960/1969) +269 946 km² perte stabilité gainPerte au sud de la distribution moins importante que le gain au nord
  37. 37. Bilan des mouvements biogéographiques : chinchard (2090/2099 B2 – 1960/1969) +181 017 km² perte stabilité gain L’espèce gagne en surface de répartition en mer du NordLenoir et al. 2011 GCB
  38. 38. Conséquences des mouvements biogéographiques “Junk food hypothesis” (Wanless et al. 2005 MEPS)
  39. 39. De quoi pouvaient se nourrir les oiseaux marins dans les années 60 ? www.wikipedia.org Marion Moore Le lançon nordique Le sprat d’Europe L’entélure (Ammodytes marinus) (Sprattus sprattus) (Entelurus aequorus) (Lenoir et al. soumis) Deux proies préférées le lançon et le sprat
  40. 40. De quoi pouvaient se nourrir les oiseaux marins dans les années 60 ? (1960-1969) 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Le lançon nordique Le sprat d’Europe L’entélure (Ammodytes marinus) (Sprattus sprattus) (Entelurus aequorus) (Lenoir et al. soumis) Le lançon et le sprat sont abondants
  41. 41. De quoi peuvent se nourrir les oiseaux marins de nos jours? (2000-2006) 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Le lançon nordique Le sprat d’Europe L’entélure (Ammodytes marinus) (Sprattus sprattus) (Entelurus aequorus) (Lenoir et al. soumis)Le lançon est moins représenté, la populationd’entélure explose (Kirby et al. 2006 Biology Letters)
  42. 42. A l’avenir, quelles espèces de poissons seront disponibles (2090-2099 B2) ? 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Le lançon nordique Le sprat d’Europe L’entélure(Ammodytes marinus) (Sprattus sprattus) (Entelurus aequorus) (Lenoir et al. soumis) Le lançon et l’entélure disparaitront, le sprat se maintiendra
  43. 43. Espèces alternatives (1960-1969 B2) 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 www.wikipedia.org www.wikipedia.org L’anchois européen La sardine européenne (Engraulis encrasicolus) (Sardina pilchardus) (Lenoir et al. soumis)L’anchois et la sardine sont deux espèces consommées par les oiseaux marins
  44. 44. Espèces alternatives (1960-1969) 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 L’anchois européen La sardine européenne (Engraulis encrasicolus) (Sardina pilchardus) (Lenoir et al. soumis)Deux espèces peu présentes en mer du Nord dans les années 60
  45. 45. Où retrouve-t-on ces espèces ? (2000-2006)0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 L’anchois européen La sardine européenne (Engraulis encrasicolus) (Sardina pilchardus) (Lenoir et al. soumis) L’anchois apparait en mer du Nord
  46. 46. A la fin du siècle consitueront-ils des ressources disponibles (2090-2099 B2) ? 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 L’anchois européen La sardine européenne (Engraulis encrasicolus) (Sardina pilchardus) (Lenoir et al. soumis)L’anchois sera disponible en mer du Nord
  47. 47. Zone mer du Nord, évolution des probabilités de présence des 5 espèces Probabilités de présence 0.8 0.6 0.4 0.2 0 1960 1980 2000 2020 2040 2060 2080 (Lenoir et al. soumis)L’anchois n’attendra pas de niveau de présence suffisant
  48. 48. Modélisation de la distribution de Calanus finmarchicus par le NPPEN (Lenoir et al. en préparation)Les changements biogéographiques observés vont s’intensifier dans le futur
  49. 49. Quelles sont les différences ? (1960-1969) Avec C. finmarchicus – Sans C. finmarchicus 0.8 0.4 0.0 -0.4 -0.8 (Lenoir et al. en préparation)Surestimation en mer du Nord, mer de Barents et mer du Labrador, sousestimation en Islande
  50. 50. Impact sur la modélisation des changements biogéographiques: 1960-1969 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Sans C. finmarchicus Avec C. finmarchicusOn teste le phénomène d’amplification trophique (Kirby & Beaugrand 2009 Proceedings of the Royal Society B)
  51. 51. Impact sur la modélisation des changements biogéographiques: 2000-2006 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Sans C. finmarchicus Avec C. finmarchicusL’amplification de l’impact climatique n’est pas évidente
  52. 52. Impact sur la modélisation des changements biogéographiques: 2090-2099 B2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Sans C. finmarchicus Avec C. finmarchicusAmplification au sud de répartition mais pas au nord
  53. 53. Probabilités de présence dans 3 régions distinctes Mer du Nord (Zone CIEM IV) Islande (Zone CIEM Va) Zone « Terre-Neuve »Trois zones historiques pour la morue de l’Atlantique
  54. 54. Comment a évolué la capacité d’accueil de ces 3zones pour la morue de l’Atlantique (1980-1989) « Terre-Neuve » Mer du Nord Islande n 1960-1969 1960-1969 1960-1969 40 20 0 20 40 1980-1989 1980-1989 1980-19890 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Probabilités de présence sans C. finmarchicus (SST, Bathymétrie et SSS)Peu de changements entre ces deux décennies
  55. 55. Évolution en parallèle des deux côtés de l’Atlantique? (2000-2006) « Terre-Neuve » Mer du Nord Islande n 1960-1969 1960-1969 1960-1969 40 20 0 20 40 2000-2006 2000-2006 2000-20060 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Probabilités de présence sans C. finmarchicus (SST, Bathymétrie et SSS) Seule la mer du Nord est devenue moinsfavorable à de fortes probabilités de présence
  56. 56. Situation figée ? (2050-2059 B2) « Terre-Neuve » Mer du Nord Islande n 1960-1969 1960-1969 1960-1969 40 20 0 20 40 2050-2059 B2 2050-2059 B2 2050-2059 B20 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Probabilités de présence sans C. finmarchicus (SST, Bathymétrie et SSS)En Atlantique ouest le milieu devient à son tour défavorable
  57. 57. Où pourrait se « réfugier» la morue de l’Atlantique ? (2090-2099 B2) « Terre-Neuve » Mer du Nord Islande n 1960-1969 1960-1969 1960-1969 40 20 0 20 40 2090-2099 B2 2090-2099 B2 2090-2099 B2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Probabilités de présence sans C. finmarchicus (SST, Bathymétrie et SSS)Seul le nord de l’Atlantique nord peut accueillir de fortes probabilités de présence
  58. 58. Conclusions et perspectives Connaitre la distribution spatiale des poissons marinsInformation encore très incomplète
  59. 59. Carte de distribution à disposition (Louisy 2002)Information binaire et uniquement sur la côte
  60. 60. Les cartes de la FAO (FAO 2010) Moins détaillé
  61. 61. Besoin d’un outil performant Connaitre la distribution spatiale des poissons marins Produire des scénarios d’évolution de cette distribution spatialeDéveloppement d’un modèle d’habitat basé sur la niche écologique
  62. 62. Conclusions : le NPPEN Non-paramétriqueDonnées de présence uniquement Pas de seuil à déterminer Sensible à l’effet de bord Modèle puissant et perfectible
  63. 63. Adapté à l’échelle locale?: SURCOTELiza ramada: le mulet porc (1960-1969) 51 1 0.8 50 0.6 0.4 49 0.2 48 -6 -4 -2 0 2 0.0
  64. 64. Liza ramada: le mulet porc (2000-2006) 51 1 0.8 50 0.6 0.4 49 0.2 48 -6 -4 -2 0 2 0.0
  65. 65. Liza ramada: le mulet porc (2050-2059 B2) 51 1 0.8 50 0.6 0.4 49 0.2 48 -6 -4 -2 0 2 0.0
  66. 66. Liza ramada: le mulet porc (2090-2099 B2) 51 1 0.8 50 0.6 0.4 49 0.2 48 -6 -4 -2 0 2 0.0Besoin de nouveaux descripteurs à cette échelle
  67. 67. Conclusions et perspectives : impact du réchauffement climatiqueLe réchauffement climatique est responsable des mouvementsbiogéographiques déjà observés par le passé Si le réchauffement se poursuit tel qu’il a été scénarisé par le GIEC, les mouvements biogéographiques vont perdurer Les conséquences de ces mouvements biogéographiques peuvent être multiples
  68. 68. Conclusions et perspectives : a quoi faut-il s’attendre? Apparition d’espècesDisparition d’espèces de dans des zones zones géographiques: géographiques: plus exploitables exploitables?Extinction d’espèces si Changement de laelles ne trouvent plus biodiversité marine: d’habitat favorable nouveaux écosystèmes Répercutions le long de la chaine trophique
  69. 69. Perspectives: comment améliorer, affiner les prédictions Utilisation d’autres modèles d’habitats Modélisation de l’absenceProduire des fonctions de prédictions de biomasse Comment modéliser les changements de communautés d’espèces?
  70. 70. Merci de votre attention S N

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