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Modéliser les limites des écosystèmes marins
Benjamin Planque
“aucun homme n’est jamais assez fort pour ce calcul”
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• 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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