Modélisation de la distribution des abondances des communautés aquatiques du bassin versant de la Loire - Archive ouverte HAL
Poster De Conférence Année : 2023

Modélisation de la distribution des abondances des communautés aquatiques du bassin versant de la Loire

Anthony Maire
Mathieu Floury
Florentina Moatar

Résumé

Afin de préserver la biodiversité d’eau douce, il est impératif de comprendre comment l’environnement structure les communautés aquatiques et la distribution spatiale des occurrences des espèces. La modélisation de la distribution des espèces constitue un outil de choix, et est très utilisé dans le contexte actuel du changement climatique. Tandis que les modèles de distribution d’espèces sont essentiellement basés sur des données de présence/absence, les données d’abondance sont bien plus informatives sur l’état de santé des populations (e.g. risques d’extinction) et leur potentiel d’adaptation face aux perturbations de leur environnement. Le nombre croissant d’étude sur la distribution de l’abondance des espèces montre l’intérêt mais aussi le challenge que représente le développement de telles méthodes. Bien que la disponibilité d’importants jeux de données sur les abondances de nombreuses espèces à large échelle soient en nette augmentation, la modélisation de l’abondance n’est explorée que pour quelques taxons et à une échelle géographique relativement restreinte. Nous avons développé des modèles de distribution des abondances pour une cinquantaine de poissons et de macroinvertébrés sur le bassin versant de la Loire (105 km²). Nous avons utilisé les données issues des stations de suivis hydrobiologiques nationales (>1000 stations) et des données environnementales à haute résolution spatiale (température de l’eau, variables hydrauliques) disponibles à l’échelle du bassin grâce à des modèles basés sur les processus physiques. Afin de dépasser les verrous rencontrés dans le développement de modèles d’abondance (e.g. sur-représentation des absences, large gamme de valeurs), nous proposons une approche de modélisation des classes d’abondance par ordinal forest (méthode de machine learning). Les perspectives et les limites de l’utilisation de ces modèles seront présentés. La possibilité de projeter les abondances potentielles futures sous divers scénarios de changement climatique sera explorée en vue d’adresser le potentiel devenir des communautés aquatiques comme l’homogénéisation des espèces, les déplacements des communautés.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-04646632 , version 1 (12-07-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04646632 , version 1

Citer

Coline Picard, Anthony Maire, Mathieu Floury, Florentina Moatar. Modélisation de la distribution des abondances des communautés aquatiques du bassin versant de la Loire. DÉCRYPthèse Édition 2023, May 2023, Lyon (Université Lyon 3), France. ⟨hal-04646632⟩
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