modéliser les limites des écosystèmes...

Modéliser les limites des écosystèmes marins

Benjamin Planque

“aucun homme n’est jamais assez fort pour ce calcul”

Planque - AFH– Montpellier - 2015

• Invasion des poissons et invertébrés en 2050, relativement à la période 2001-2005. Cheung et al. 2009.

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• Nombre d’espèces boréales de poissons dans la région Arctique en 2015, 2050 et 2100 (Wisz et al. 2015)

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Predictions des années durant lesquelles les conditions environnementales deviennent acceptables pour la morue de l’Atlantique Nord (Gadus morhua). (Wisz et al. 2015)

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Biomasses simulées de la population de morue (Gadus morhua) en mer Baltique à l’aide de 5 modèles de

réseaux trophiques (Niiranen et al. 2012)

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Partie IFreins à la projection des écosytèmes dans le futur

Partie IIModéliser les limites des écosystèmes

Partie IIIUne application: le réseau trophique de la mer de Barents

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Freins à la projection des écosytèmes dans le futur

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7 freins à la projection

Stochasticité Chaos déterministe Opportunisme

non-ergodicité surprises irreductibilité

upscaling

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7 freins à la projection

Stochasticité “Rien n’est réel à part le hasard”(Paul Auster)

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7 freins à la projection

Chaos déterministe

Sensibilité aux conditions initiales, horizon de prédiction court.

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7 freins à la projection

Opportunisme

Il n’existe pas de loi causale pour les systèmes vivants, seulement

des conditions qui ouvrent certaines opportunités.

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7 freins à la projection

non-ergodicité

La trajectoire historique d’un écosystème ne couvre qu’une fraction infime de ses configurations possibles.

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7 freins à la projection

surprises

Les évènements extrèmes et imprévisibles sont légions.

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7 freins à la projection

irreductibilitéUn modèle simplifié ne peux pas reproduire sa trajectoire

d’un système complexe.

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7 freins à la projection

upscaling

Les résultats expérimentaux sont difficilement transférables à l’échelle des écosytèmes.

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Peut-on prévoir les effets de la température sur la biomasse d’une population de morue

à partir d’observations expérimentales sur l’effet de la température sur la croissance

individuelle ?

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Résultats expérimentaux: croissance en fonction de la température.

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Modèle de croissance individuelle.

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Observations en Mer du Nord

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Recruitement en fonction de la temperature

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Modéliser les limites des écosystèmes

La Nature n’est pas prévisible...mais elle n’est pas totalement imprévisible non plus.

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Un cas d’école: le recrutement

• Trop d’inconnues -> impossible de modéliser tous les processus

• Quelques connaissances -> possible de modéliser les limites des configurations possibles.

Recrutement du hareng en Mer de Norvège

Planque et Buffaz 2008

températurere

crut

emen

t

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ε concepts

état de l’écosystèmeespace d’

ε structure

ε parametres & fonctions

deterministe

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aléatoire

état de l’écosystème

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modélisation par les limites

Pas de projection de la trajectoire future du système...mais une description des états et des trajectoires futurs possibles

Pas de loi de causalité...mais des opportunités pour des ensembles de situations

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IIIUne application: le réseau trophique

de la mer de Barents

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NDND: Non-Deterministic Network Dynamics

adapté de Mullon et al. (2009)Planque et al (2014)

ContraintesModèle en masse

réponses fonctionelles non-deterministes

Réseau

• flux > 0• cons. max

• inertie• biomasse refuge

variationsbiomasse

=gains

-pertes

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Le modèle de la Mer de Barents

8 tropho-espèces

16 liens trophiques3 termes d’import

biomasses initiales4 coefficients/sp

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Simulations: séries temporelles

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Distribution des biomasses

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régimes alimentaires et réponses fonctionelles

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densité-dépendance

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Contrôles top-down & bottom up

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Effets du réchauffement sur le réseu trophique

• impacts sur:- biomasse- productivité & consommation- stabilité & synchronicité

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Effets de la température• Théorie Ecologique Métabolique

• Le taux métabolique (B) est fonction de la masse

corporelle (M) et de la température (T)

BM,T = B0M3/4e-Ek/T

• Une variation de 1°C conduit à une variation de

10% du taux métabolique, indépendemment de la

masse corporelle:– pertes métaboliques– consommation maximale– inertiepour toutes les espèces sauf oiseaux et mammifères

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Distribution des biomassesréférence / +1°°°°C

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-20% +9% +23%

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Stabilité et synchronicité

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Résumé et Conclusion• Il existe des freins conséquents à la projection de l’état des

écosytèmes dans le futur,

• La modélisation par les limites est une approche non-réductioniste qui ne requiert pas une connaissance précise ou complète des processus sous-jacent à la dynamique des écosystèmes. Elle constitue une alternative aux modèles déterministes ou stochastiques conventionnels.

• Cette approche simple permet de reproduire de nombreuses propriétés observées in situ,

• Elle ne permet pas de faire des projections des trajectoires futures des écosystèmes, mais d’explorer les trajectoires possibles,

• malgré sa nature ignorante la modélisaation par les limites peut être utilisée pour étudier l’impact possible de pressions spécifiques.

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