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Quelles sont les plantes les plus vulnérables aux changements environnementaux ? – résumé de mon doctorat, partie 3

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Nous savons maintenant de manière certaine que les changements climatique d’une part et d’utilisation des sols d’autre part vont avoir un impact important sur la distribution des espèces dans les décennies à venir. Cela paraît logique : si une plante s’est adaptée à certaines conditions environnementales, comme le climat ou le type d’habitat, et que ces conditions changent ou disparaissent, elle a moins de chance de survie sur le long terme. Mais comment mesurer la vulnérabilité des espèces aux changements futurs ? Comment vont évoluer les distributions des espèces ? Quelles sont les plus vulnérables et qu’ont-elles en commun ? Existe-t-il des espèces qui, au contraire, vont bénéficier des changements environnementaux ? En étudiant les changements attendus dans la distribution d’environ 1700 espèces de plantes de tous types, nous avons pu répondre à ces questions, et les résultats sont pour le moins surprenants…

Cet article est la troisième partie d’une série visant à expliquer et vulgariser ma thèse de doctorat que j’ai préparée aux Conservatoire et Jardin botaniques de la ville de Genève avec l’Université de la même ville, et que j’ai soutenue en Juillet 2022. L’entièreté de ma thèse (en anglais) est disponible, gratuitement, ici : https://archive-ouverte.unige.ch/unige:164478?fbclid=IwAR1tGQFsv27j66PlgjMkpQ_naeYOqTA-7WLX8uxpsUgjGUH8BB7bM-1iJBM.

La première partie traite de l’infrastructure écologique, le cadre conceptuel de mon doctorat, et est disponible en cliquant ici

La seconde partie explique comment modéliser la distribution des espèces et est plutôt importante pour bien comprendre la méthodologie utilisée dans ce chapitre. Elle est disponible en cliquant ici

Pour ce troisième volet, je vais me baser sur un article publié et disponible ici : https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/jbi.15132 . Cet article est le cœur de mon travail doctoral, il est donc très dense et très complexe. Je vous présente ici un résumé vulgarisé sans entrer dans les détails méthodologiques qui n’ont pas vraiment d’importance. En revanche, pour bien comprendre le contexte et la méthode derrière les modélisations de distribution d’espèces, je vous conseille de lire (ou d’écouter!) les deux premières parties publiées sur le site. Vous pouvez aussi creuser certaines parties ou accéder aux sources dans l’article scientifique qui a été publié.

Contact : phagophytos@gmail.com

Introduction

Modéliser la distribution d’espèces dans les conditions présentes est déjà assez compliqué et requiert beaucoup de prudence et de compréhension de l’écologie des espèces d’intérêt. Mais quand il s’agit d’appliquer cette méthode à des conditions qui n’existent pas ou pas encore, comme c’est le cas avec le changement climatique, c’est en fait tout bonnement impossible… À moins d’utiliser une petite technique. En effet, nous en avons déjà longuement parlé dans la partie 2 du résumé de ma thèse, les modèles de distribution essaient de calculer la niche écologique réalisée des espèces en se basant sur des variables environnementales et des points d’observation géoréférencés. Sauf que dans notre cas, nous ne savons pas où se trouveront les espèces dans le futur, et nous ne savons pas non plus quel sera exactement le climat de notre aire d’étude. Pour répondre à ces deux problématiques majeures il faut effectuer deux ajustements :

  1. Travailler avec des scénarios. Comme nous ne connaissons pas le climat futur, il faut viser large et utiliser plusieurs types de modélisations climatiques et plusieurs scénarios. Nous avions déjà parlé de ces scénarios dans cet article. En effet, certains scénarios dits « optimistes », partent du principe que nous allons collectivement drastiquement réduire nos émissions à partir de… il y a quelques années. Aïe…. Bon, ce n’est pas très réaliste mais peu importe, l’idée est avant tout de voir les conséquences d’un scénario extrêmement optimiste où nous redoublons d’effort pour rattraper notre retard (même si vous avez compris, je ne crois pas du tout que nous y arriverons). Il existe aussi des scénarios « pessimistes », dont nous empruntons la voie jusqu’à preuve du contraire, où la concentration en CO2 continue d’augmenter jusqu’à la fin du siècle. Le fait d’utiliser ces deux scénarios « extrêmes » nous donne une idée de ce qu’il devrait se passer, c’est-à-dire quelque chose quelque part entre les deux.
  2. Étudier la niche écologique complète des espèces. La petite astuce est de déterminer où se trouvent aujourd’hui les régions qui ont un climat similaire à celui de notre zone d’étude (ici Genève et ses alentours) dans le futur. Généralement, sous nos latitudes, il faut regarder du côté du sud de la France, de l’Espagne ou de l’Italie puisque le climat attendu à Genève en 2050 sera similaire à des villes de ces pays. Ensuite, il faut voir si les espèces qui poussent actuellement à Genève sont aussi capables de pousser dans ces régions plus chaudes. En effet, une plante que l’on trouverait de la France jusqu’au Danemark sera bien moins adaptée aux conditions futures plus chaudes qu’une autre que l’on trouverait entre l’Espagne et la Suisse. Cela paraît logique, mais pour le prendre en compte, il faut étudier la distribution des espèces à une échelle spatiale bien plus grande. Dans ce cas, nous avons pris en compte tous les climats d’Europe.

En résumé, nous avons collecté plus de 22 millions d’observations précises de plantes à l’échelle de toute l’Europe pour environ 1700 espèces présentes dans le Grand Genève (territoire transfrontalier entre la France et la Suisse), et nous avons modélisé leur distribution pour la situation présente, ainsi qu’en 2050 dans des scénarios optimistes de changement climatique et dans des scénarios pessimistes. Pour les distributions futures, nous avons aussi pris en compte les changements d’utilisation des sols qui ont été modélisés exprès pour cet exercice (je vous reparlerai prochainement de cette méthode et de son utilité).

Au total et pour chaque espèce, nous avons donc la distribution actuelle ainsi que les distributions futures dans deux scénarios différents. Nous avons aussi accès à d’autres informations comme par exemple le niveau de menace de chacune des espèces ainsi que leur origine (indigène, c’est-à-dire locale, ou exotique, ce qui signifie introduite). Il est donc possible, grâce à l’ensemble de ces informations, de mesurer précisément comment les distributions vont changer entre le présent et le futur en fonction des changements globaux (climatique et d’utilisation des sols), de voir la différence entre les scénarios les plus optimistes et les plus pessimistes, et de comparer ces résultats en fonction du statut de menace ou de l’origine des espèces. Grâce à ce travail, nous pourrons alors répondre aux questions suivantes :

  • Est-ce que les espèces aujourd’hui menacées d’extinction sont plus vulnérables aux changement globaux que les espèces dont les populations sont en bonne santé ?
  • Existe-t-il une différence de vulnérabilité entre les espèces indigènes et introduites ?
  • Quelle menace aura le plus d’impact sur la vulnérabilité des espèces, le changement climatique ou d’utilisation des sols ?
  • Quel est l’impact direct de notre (in)action climatique sur la possibilité de survie des espèces dans les prochaines décennies ?

Jolie promesse non ?

Méthodologie utilisée dans cet article pour la modélisation des espèces

Méthode

Je vous passe la méthodologie utilisée pour modéliser la distribution des espèces, elle est résumée dans la figure ci-dessus et plus largement développée dans la partie 2 du résumé de ma thèse. C’est assez incompréhensible mais n’hésitez pas à me contacter si vous souhaitez des détails. Partons donc du principe que nous avons déjà les résultats, c’est-à-dire les distributions actuelle et futures dans deux scénarios de changement climatique : optimiste et pessimiste. Nous avons alors créé 6 indicateurs pour mesurer comment les changements globaux vont impacter la distribution de nos 1700 espèces de plante.

  1. La taille de la distribution. Si la distribution future est plus grande que la présente, alors l’espèce sort gagnante des changements globaux. Au contraire, si elle est plus petite, cela signifie qu’elle en train de se raréfier ou de disparaître.
  2. La qualité du milieu. Il n’y a pas que la taille qui compte, la qualité est tout aussi primordiale :)). Ainsi, une espèce peut avoir une distribution identique dans le futur, mais les changements de conditions environnementales font que la zone est moins propice à sa croissance. Par conséquent, la compétitivité de l’espèce va baisser et la plante peut se raréfier.
  3. La répartition de l’espèce. Cela représente la distribution relative de l’espèce par rapport à la surface totale de l’aire d’étude. Cet indice est très important car une espèce très rare sur le territoire est d’autant plus vulnérable aux changements de conditions et plus à même de disparaître localement qu’une espèce à la répartition très large.
  4. La fragmentation. On mesure ici l’évolution de la fragmentation de la distribution des espèces. Si la distribution est plus fragmentée, c’est-à-dire découpée par des zones non habitables, alors l’espèce est plus menacée par les changements de conditions que si elle avait une distribution continue sans obstacle.
  5. Indice de migration. Si la distribution future se superpose parfaitement avec celle d’aujourd’hui alors l’espèce est moins vulnérable que si elles ne se superposent pas. Dans ce cas, l’espèce doit migrer et s’installer dans de nouvelles zones, ce qui n’est pas toujours facile dans un lapse de temps aussi court. Une migration « forcée » importante est donc globalement négatif pour la pérennité de l’espèce. Au contraire, si les zones actuellement favorables au développement de l’espèce le restent dans le futur, elle n’est pas vulnérable au changement de conditions.
  6. Le potentiel de colonisation. Si l’espèce est en capacité de coloniser de nouvelles zones dans le futur, cela est plutôt bénéfique pour sa survie et réduit sa vulnérabilité aux changements environnementaux.

Une fois l’ensemble de ces indicateurs calculés, il nous faut pouvoir les résumer pour qu’ils soient plus faciles à comprendre. On crée alors un indice de vulnérabilité globale qui va de 0 pour les espèces qui vont énormément bénéficier des changements globaux (distribution agrandie, qualité du milieu améliorée, habitats mieux connectés etc.), à 9 pour les espèces extrêmement vulnérables (distribution plus petite, qualité moindre, fragmentation accrue etc.). Vous trouverez la méthode exacte de calcul de cet indice dans l’article scientifique. Les résultats sont quelques peu surprenants, essayons de les décortiquer et de les discuter.

Résultats

Distributions actuelle et futures

Les résultats montrent qu’à l’horizon de 2050, 4 espèces de plantes auront disparu de la région genevoise. C’est à la fois peu comparé à notre jeu de données et en même temps, en moins de 3 décennies, c’est énorme. Nous avons aussi remarqué que certaines espèces devraient énormément profiter des changements de conditions comme par exemple l’orchidée méditerranéenne Himantoglossum robertianum ainsi que Gleditsia triacanthos. Ces deux espèces sont bien différentes mais illustrent parfaitement les espèces gagnantes du changement climatique. La première est une plante qui vient des climats chauds méditerranéens, il est donc normal qu’avec la hausse des températures, elle ait davantage de zones habitables à Genève et aux alentours. Elle est d’ailleurs naturellement en train de coloniser la France en remontant vers le Nord, maintenant que l’hiver n’est plus aussi rude qu’avant (s’il fallait une nouvelle preuve du réchauffement climatique). La seconde espèce est un arbre exotique, c’est-à-dire qu’il vient d’une autre région que la nôtre. Dans ce cas, il est natif du sud des Etats-Unis et du nord du Mexique où le climat est plus chaud et plus sec que chez nous. Il est donc parfaitement normal qu’il y trouve son compte avec les changements de conditions.

Les distributions futures seront différentes des actuelles pour la majorité des plantes. Voici quelques résultats en vrac lorsque l’on regarde les valeurs moyennes de notre jeu de données :

  • Pas ou peu de différence d’habitabilité entre le présent et le futur, cela signifie que les zones habitables futures seront globalement de qualité similaire à celles habitables aujourd’hui.
  • Alors que les espèces indigènes ont aujourd’hui une répartition plus grande dans le territoire, la tendance montre qu’un inversement est en cours : la répartition des plantes indigènes baissent dans le futur alors que c’est l’inverse qui est observé pour les exotiques qui gagnent donc du terrain.
  • En lien avec le résultat précédent, l’aire de distribution des espèces locales va globalement baisser, l’intensité étant très variable en fonction des espèces, alors que celle des espèces exotiques va fortement augmenter, d’environ 50 km carré en moyenne pour les scénarios optimistes et d’environ 75 km carré pour les scénarios pessimistes !
  • Les espèces indigènes vont devoir migrer pour trouver des habitats favorables, surtout dans les scénarios pessimistes, alors que ce ne sera pas du tout le cas pour les espèces exotiques dont les milieux vont rester favorables à leur développement.
  • Le potentiel de colonisation de nouvelles aires est très élevé pour les espèces exotiques alors qu’il est faible pour les espèces locales.
  • Enfin, alors que les espèces indigènes vont voir leur aire de distribution se fragmenter de plus en plus dans le future, c’est tout l’inverse qui est observé pour les espèces exotiques.

Vous l’aurez compris, les indices sont globalement (très) négatifs pour les espèces locales, indigènes, alors qu’ils sont (très) positifs pour les espèces exotiques déjà présentes sur le territoire. Autre résultat intéressant, les tendances observées sont toujours accentuées dans les scénarios pessimistes de changement climatique : une espèce en déclin faible dans les scénarios futurs optimistes sera en déclin fort dans les pessimistes, mais l’inverse fonctionne également, une espèce qui bénéficie moyennement des changements globaux dans les scénarios optimistes sera beaucoup plus avantagée dans les pessimistes. On pourrait être tenté de penser que ces résultats ne sont pas si grave et que la disparition d’espèces locales sera contrebalancé par le développement des exotiques. Malheureusement, ce n’est pas si simple et l’on décortique ce sujet plus longuement dans la discussion.

Himantoglossum robertianum observé en fleur autour de Montpellier en Février 2017. Cette espèce sera de plus en plus commune dans la région de Genève et dans toute la France dans les prochaines décennies
Arum italicum va aussi bénéficier des changements globaux

Indice de vulnérabilité

Si l’on regarde la valeur de l’indice de vulnérabilité pour l’ensemble des plantes de notre jeu de données, les résultats confirment une tendance inquiétante mais prévisible : en moyenne, les plantes sont plus vulnérables dans les scénarios pessimistes que dans les scénarios optimistes de changement climatique. Cela signifie que notre capacité à réduire nos émissions de gaz à effet de serre a un impact direct sur la possibilité de survie de plantes à l’échelle locale. Un autre résultat intéressant de cette étude est en réalité un non résultat : il n’y aucune différence de vulnérabilité entre les espèces déjà menacées d’extinction et les espèces dont les populations sont en bonne santé. Ce résultat a plusieurs conséquences : premièrement, les changements climatique et d’utilisation des sols impacteront toutes les espèces, qu’elles soient déjà menacées ou en bonne santé n’y changera rien; deuxièmement, les espèces aujourd’hui en danger d’extinction le sont pour d’autres raisons puisque les changements globaux ne semblent pas nécessairement aggraver la situation et enfin; les statuts de menace de l’IUCN ne nous renseignent pas sur la vulnérabilité des espèces aux changements globaux, et c’est un peu embêtant. Là aussi, on développe un peu plus ces idées dans la discussion car il y a beaucoup à dire.

En gros, les espèces indigènes sont vulnérables aux changements globaux alors que les espèces exotiques bénéficient de ces changements de conditions, et cette tendance est statistiquement plus forte dans les scénarios pessimistes de changement climatique. Pour vous donner une idée de l’ampleur de cette vulnérabilité, plus d’une espèce sur 5 est modérément vulnérable (plus de 350 espèces) dans les scénarios optimistes et cela monte à plus d’une espèce sur 3 (580 plantes) dans les scénarios pessimistes. Si l’on regarde maintenant les espèces extrêmement vulnérables, on a environ 5% (80 espèces) pour les scénarios optimistes et 12% (200 espèces) pour les scénarios pessimistes. Nulle doute qu’une partie d’entre-elle va localement disparaître dans les prochaines décennies. En revanche, nous l’avons vu, les changements de conditions n’ont pas que des effets négatifs et l’on compte aussi beaucoup d’espèces bénéficiaires : un peu moins de 19% des plantes (environ 320 espèces) montrent des bénéfices modérés dans les scénarios optimistes et environ 1 quart des espèces (440 espèces) dans les scénarios pessimistes de changement climatique. Pour les plantes qui vont fortement bénéficier de ces changements, elles représentent un peu moins de 4% des plantes étudiées dans les scénarios optimistes et moins de 7% dans les pessimistes. Nous voyons que le nombre d’espèces avantagées par les changements globaux et le nombre de celles désavantagées sont assez proches, même si nous avons un nombre significativement plus élevé d’espèces vulnérables.

Si les chiffres exacts vous intéressent, je vous invite à lire l’article scientifique dont le lien est posté en haut de cette page 🙂

Campanula scheuchzeri, absolument pas menacé d’extinction dans la région genevoise, elle est en revanche extrêmement vulnérable aux changements globaux
Cirsium spinosissimum, emblématique des prairies alpines, est aussi très vulnérable aux changements globaux
Dactylorhiza sambucina, une orchidée des prairies de moyenne altitude est aussi très vulnérable aux changements globaux

Discussion

Bon, maintenant que je vous ai noyé sous une montagne de chiffres en bon scientifique que je suis, prenons un peu de recul et résumons les résultats de cette étude avant d’analyser les tendances dans leur globalité.

Les effets des changements globaux varient, certaines espèces y gagnent, majoritairement des espèces exotiques introduites, alors que d’autres, plus nombreuses, y perdent. Les espèces qui y perdent sont majoritairement les espèces locales qui représentent l’écrasante majorité des plantes dominantes de nos forêts, prairies, et milieux humides. Aussi, les effets sont exacerbés dans les scénarios pessimistes de changement climatique que nous suivons actuellement (jusqu’à preuve du contraire, vous connaissez l’adage). Cela signifie que nos actions (et plus précisément notre inaction) pour lutter contre le changement climatique ont un réel impact sur la survie des plantes de nos régions !

Avant de discuter un peu plus de ces résultats et de ce qu’ils signifient, il est toujours bon de rappeler qu’ils ont été obtenus à partir de modèles, qui ne sont, par définition, jamais parfaits. On en parlait d’ailleurs déjà dans le chapitre précédent. Pour vous donner un exemple, on ne peut littéralement pas prédire une catastrophe naturelle qui accélérerait le phénomène (ou pas, s/o le COVID), ou bien l’arrivée au pouvoir d’un-e climatonégationniste qui décide que, finalement, l’écologie et la protection de l’environnement ben on s’en tape. Ici, on ne peut que regarder ce qu’il se passe aujourd’hui et l’extrapoler linéairement dans le futur afin d’avoir une idée de la moyenne de ce qu’il devrait se passer, quand bien même on sait que les changements se font plutôt par marches d’escalier (une énième sécheresse intense et toute une espèce disparaît d’une région d’un coup, par exemple). Aussi, il est toujours bon de rappeler qu’il est très difficile de prendre en compte la résilience des écosystèmes ou les intéractions entre espèces qui peuvent à la fois ralentir les effets des changements globaux car les habitats modifient le climat localement, ou les accélérer drastiquement à cause des liens entre les espèces d’une même chaîne trophique par exemple.

Discutons de deux résultats importants de cette étude.

Tout d’abord, nous avons vu que les espèces indigènes sont globalement vulnérables aux changements globaux alors que les espèces exotiques devraient plutôt en bénéficier. Lorsque l’on regarde les chiffres, on pourrait presque penser que finalement, comme on a grosso modo autant d’espèces vulnérables qu’avantagées, alors tout va s’équilibrer et tout devrait s’arranger. Bon déjà ce n’est pas le cas puisque dans notre jeu de données, nous trouvons une majorité d’espèces vulnérables, mais admettons. Déjà, nous ne sommes pas sûr que les espèces vulnérables et bénéficiaires se trouvent dans les mêmes habitats. Si les plantes qui disparaissent se trouvent majoritairement en prairie, mais que les espèces qui bénéficient des changements globaux se trouvent en forêt, ça ne fonctionne pas. Dans notre cas c’est d’ailleurs ce que l’on observe : les plantes les plus vulnérables vivent dans les prairies subalpines et celles qui vont bénéficier des changements globaux vivent en plaine. Ensuite, et nous en avions déjà parlé dans plusieurs articles, notamment celui-ci, les espèces comme les écosystèmes ont des fonctions qui permettent un certain équilibre du milieu. On ne peut donc pas simplement remplacer une espèce par une autre si leurs fonctions ne sont pas identiques. Prenons un exemple très réel et terriblement résumé. Remplacer un ver-de-terre local qui recycle les nutriments par un vers plat introduit et prédateur a toutes les chances de bousculer les écosystèmes. C’est exactement ce qui en train de se passer avec l’espèce exotique Obama nungara qui est prédatrice des vers-de-terre de chez nous. Deux espèces qui paraissent très similaires (en réalité elles sont plutôt éloignées génétiquement mais c’est pour l’exemple) ne peuvent pas pour autant s’inter-changer. Là où le problème est encore plus grand dans cette étude, c’est bien l’origine des espèces (clin d’œil à Darwin), puisque ce sont les exotiques qui seront avantagées dans le futur, au détriment des indigènes. Et les espèces exotiques n’ont par définition pas évolué dans le nouveau milieu où elles se trouvent et cela peut avoir de lourdes conséquences, notamment à cause de leur manque d’intéraction avec les autres espèces locales. Par exemple, elles peuvent ne pas être mangées, elles ne servent donc pas de nourriture aux animaux et s’extirpent des chaînes trophiques, elles peuvent ne pas être attaquées par les maladies locales qui ne les reconnaissent pas, ce qui leur confère un avantage énorme par rapport aux espèces indigènes, elles peuvent altérer le milieu durablement, modifiant des écosystèmes entiers qui n’étaient pas habitués à leur présence etc. Histoire de finir d’enfoncer le clou, les espèces exotiques de la région sont majoritairement des espèces sélectionnées, introduites et modifiées par les humains pour tout un tas de raisons, généralement esthétiques ou utiles, afin de les garder dans des pots en ville par exemple, mais vraiment pas pour des raisons écologiques qui leur permettraient de remplacer les arbres de nos forêts. Bref, on ne peut pas remplacer des espèces indigènes par des espèces exotiques, surtout pas en si peu de temps, et encore moins si ce sont des espèces que l’on a sélectionnées pour d’autres usages.

On pourrait parler de cette thématique durant une éternité, c’est littéralement un pan entier de recherche en écologie, en restauration des écosystèmes et en conservation, mais je soulève ici juste quelques points de réflexion. Bref, l’autre résultat qui, je pense, est très intéressant, est l’absence de lien entre la vulnérabilité des espèces et les statuts IUCN. Cela signifie que les changements environnementaux, en particulier le changement climatique puisque c’est le moteur principale de la vulnérabilité des espèces dans cette situation, vont affecter de la même manière des espèces rares en danger d’extinction, et des espèces communes dont les populations sont en pleine forme. On pourrait être tenté d’imaginer que le changement climatique pourrait alors aider certaines espèces à recouvrer un peu de force afin de sortir du danger d’extinction. Mais cela signifie surtout autre chose : les espèces aujourd’hui en danger d’extinction, le sont pour d’autres raisons que le changement climatique. Autrement dit, le changement climatique va ajouter une pression supplémentaire à des espèces déjà clairement menacées et il est assez utopique de penser qu’il va pouvoir aider certaines plantes à surpasser les autres problèmes environnementaux majeurs qui les impactent déjà, et à cause desquels elles sont justement en train de disparaître. Ce résultat indique aussi quelque chose d’un peu terrifiant : les statuts de menace que nous avons développé ne prennent pas en compte les changements climatiques. En réalité, et nous en avions déjà parlé dans cet article sur les plantes carnivores, les statuts de menace sont définis en se basant sur l’évolution passée et la situation actuelle des populations. Ils ne se basent absolument pas sur les menaces futures. Et ça c’est un problème : on ne peut pas correctement planifier la conservation des écosystèmes si on ne regarde que les situations passée et actuelle, d’autant plus si l’on considère le temps nécessaire pour étudier les taxons concernés, publier les résultats, changer les statuts de menace, trouver des financements pour mettre en place des mesures environnementales, faire passer les lois nécessaires, appliquer les mesures, les suivre dans le temps et étudier les impactes qu’elles ont eu sur la santé des populations afin de les ajuster etc. Cela prend un temps de dingue, comme dirait l’autre. Au contraire, prendre en compte dans ces statuts de menace la vulnérabilité aux conditions futures pourraient nous aider à prendre de meilleures décisions et plus rapidement !

Voilà tout ce que j’avais à vous dire sur cet article, je trouve personnellement super intéressant de faire ce genre d’étude pour mieux connaître les territoires et les vulnérabilités des espèces qui les peuplent. Ce n’est évidemment pas avec ce genre d’articles scientifiques que l’on est publié dans des revues prestigieuses mais ils produisent pourtant des informations très utiles pour les pouvoirs publiques afin de prendre de meilleures décisions de conservation !

Merci beaucoup et à la prochaine pour le dernier chapitre, lorsqu’il sera publié !

Pulsatilla alpina, dont la couleur des fleurs dépend de l’acidité du milieu, est très vulnérable aux changements globaux
La magnifique Viola calcarata est aussi très vulnérable

Pour aller plus loin :

https://www.inee.cnrs.fr/fr/cnrsinfo/de-nombreuses-especes-vegetales-exotiques-en-extension-dans-leur-region-dintroduction-le

Comment modéliser la distribution des espèces (Species Distribution Modeling) ? – résumé de mon doctorat, partie 2

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Ecoutez cet article avec la version audio illustrée disponible ici :

L’utilisation de modèles de distribution d’espèces, ou Species Distribution Models (SDM) dans la littérature scientifique, est particulièrement en vogue ces 20 dernières années et pour cause : ils permettent de donner une valeur d’habitabilité à une zone géographique pour une ou plusieurs espèces. Ainsi, il est théoriquement possible de connaître la distribution d’une espèce sur un territoire donné sans le prospecter dans son entièreté, ce qui est un gain de temps et de moyens énorme. Nous allons voir dans cet article la méthodologie et les idées derrière la création de ces modèles puis nous prendrons un exemple concret pour bien comprendre les conclusions que l’on peut en tirer.

Cet article est la seconde partie d’une série visant à expliquer et vulgariser ma thèse de doctorat que j’ai préparée aux Conservatoire et Jardin botaniques de la ville de Genève avec l’Université de la même ville, et que j’ai soutenue en Juillet 2022. L’entièreté de ma thèse (en anglais) est disponible gratuitement ici : https://archive-ouverte.unige.ch/unige:164478?fbclid=IwAR1tGQFsv27j66PlgjMkpQ_naeYOqTA-7WLX8uxpsUgjGUH8BB7bM-1iJBM.

La première partie traite de l’infrastructure écologique et est disponible en cliquant ici.

Pour ce deuxième volet, je vais me baser sur les parties introductives de ma thèse ainsi que sur un article (Sanguet et al., 2022) qui a été publié et qui est disponible ici : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2351989422002888. Vous pouvez le consulter pour avoir accès aux sources de ce travail et vous pouvez aussi me contacter pour plus d’informations.

Contact : phagophytos@gmail.com

« Globalement, tous les modèles sont faux, mais certains sont utiles »

« Essentially, all models are wrong, but some are useful. »

George EP Box

Un peu de contexte

La majeure partie de mon travail de thèse a consisté en la création de cartes de distribution des plantes d’un territoire appelé « Grand Genève » afin d’identifier les zones importantes pour la conservation de la biodiversité. J’ai donc passé la plupart de mon temps à utiliser et perfectionner des modèles de distribution d’espèces.

L’idée maîtresse de ces modèles est d’essayer de reconstruire la niche écologique réalisée des espèces. Quelques explications s’imposent.

La niche écologique est concept qui attribue un ensemble de valeurs environnementales à chacune des espèces, permettant d’expliquer pourquoi elles poussent dans un environnement bien spécifique. Par exemple, et pour caricaturer, les plantes tropicales apprécient des températures moyennes chaudes et stables, alors que les plantes tempérées préfèrent des températures plus basses et plus variables. Ainsi, chaque espèce possède théoriquement une niche écologique suffisamment différente des autres, permettant ainsi la coexistence de plusieurs espèces dans un même territoire. Si deux espèces ont une niche écologique et une distribution identiques, elles sont alors en compétition pour l’accès aux ressources. Les variables environnementales qui fabriquent la niche écologique sont infinies mais les plus importantes sont : la température, l’humidité, les caractéristiques du sol, la structure du territoire, la lumière, mais aussi les intéractions avec les autres organismes. Chaque espèce possède donc des valeurs environnementales optimales où elle sera la plus compétitive ce qui assure sa survie dans son habitat. Plus les valeurs environnementales s’éloignent de ses valeurs optimales, moins l’espèce est compétitive et plus elle a tendance à se faire remplacer par d’autres, plus compétitives.

On distingue deux types de niche écologique : la niche théorique et la niche réalisée. La première se base sur les tolérances d’une espèce en dehors de la nature, donc sans intéraction avec d’autres organismes, dans des conditions contrôlées. Par exemple, dans ces conditions, une espèce peut théoriquement supporter des températures disons de 5°C à 35°C sans mourir de chaud ni de froid. Cela représente en quelque sorte l’éventail des valeurs potentielles que peut supporter cette espèce. En revanche, elle est tellement peu compétitive aux extrêmes de sa niche écologique théorique qu’on ne la trouve dans la nature qu’entre des températures de 15°C à 25°C. Pourquoi ? Car elle est remplacée par d’autres espèces plus compétitives aux extrêmes. On appelle cela sa niche écologique réalisée ! Les modèles de distribution d’espèces calculent la niche écologique réalisée puisqu’ils se basent sur l’observation d’individus sauvages.

Maintenant que vous avez les bases, entrons dans le vif du sujet.

Pinguicula alpina est une plante d’altitude et ne peut pousser que dans des zones où la température reste fraîche

Comment ça fonctionne ?

Les données de base

Les modèles de distribution d’espèces se basent sur deux facteurs fondamentaux :

  1. Des variables environnementales, aussi appelées « prédicteurs », qui définissent du mieux possible la niche écologique réalisée de l’espèce ciblée. Il est globalement admis que ces variables doivent prendre en compte :
    • Le climat et notamment les maximales, minimales et la variation des températures ainsi que la pluviométrie globale et les différences entre saisons sèches et humides. En effet, la fréquence des pluies est un paramètre absolument primordial qui permet de différencier les plantes poussant dans des zones tempérées de celles se trouvant dans les zones tropicales avec une alternance marquée de saisons sèche et humide.
    • L’écologie de l’espèce et notamment ses habitats de prédilection, le type de sol ainsi que la structure de son écosystème (plutôt un habitat uniforme, des milieux dégradés, bien connectés etc.).
    • La topographie, surtout dans les régions montagneuses ou vallonnées, avec par exemple l’exposition, la pente, la radiation solaire ou encore sa localisation relative en fonction du reste du territoire (sommet d’une colline ou fond de vallée).

2. Des observations d’individus de l’espèce dans la nature. On parle ici d’individus sauvages et non cultivés/en captivité. En effet, le modèle doit déterminer la niche écologique réalisée de l’espèce dans son environnement naturel et il faut pour cela des observations d’individus sauvages. Ces observations doivent respecter plusieurs points pour être de la meilleure qualité possible. Tout d’abord, elles doivent être précises et si possibles assez récentes pour ne pas biaiser les modèles avec des populations disparues qui vivaient dans des environnements différents. Ensuite, elles doivent être nombreuses, au minimum une trentaine, et bien réparties sur l’aire d’étude. Ce point est très important car si les observations sont toutes localisées au même endroit, et que cela ne représente pas la distribution réelle ou connue de l’espèce, le modèle va considérer les caractéristiques de cet endroit comme les seules viables. Au contraire, des observations diffuses sur le territoire, dans plusieurs localités, qui représentent à peu près toutes les zones connues/prospectées où se trouve l’espèce, permettent au modèle de mieux extraire les conditions environnementales importantes. Il existe la possibilité de fournir au modèle une « bias file » ou un fichier de biais, qui permet de montrer la concentration des observations et ainsi donner moins d’importance aux zones suréchantillonnées.

Le processus de modélisation

Avec ces deux informations, le modèle extraie les valeurs des variables environnementales aux localisations où se trouvent les observations des individus sauvages de l’espèce, on sait alors que ces valeurs font partie de sa niche écologique réalisée. Ces valeurs sont ensuite comparées à celles de points d’absence, c’est-à-dire des endroits où l’on sait que l’espèce ne se trouve pas, afin de dégager avec précision l’environnement optimal de l’espèce. Ces points d’absence sont parfois indisponibles car il est compliqué de s’assurer qu’une espèce n’est pas présente quelque part, d’autant plus pour des animaux mobiles par nature. Dans ce cas on utilise généralement des points dits « d’arrière plan » (background data), généralement 10’000 ou plus, qui définissent alors toutes les valeurs possibles de chaque variable environnementale en tout point de l’aire d’étude. On a donc des valeurs moyennes sur toute l’aire d’étude et des valeurs moyennes où se trouve l’espèce, si ces dernières sont statistiquement différentes des premières, cela montre que l’espèce a une préférence pour une variable donnée : on a alors une idée de sa niche écologique réalisée. Cette première étape, appelée « fit« , est fondamentale puisqu’elle est à la base de toutes les applications suivantes.

Une fois les valeurs environnementales de la niche écologique réalisée connues, le modèle les projette sur le territoire. Ainsi, toutes les zones qui collent aux conditions optimales de l’espèce sont considérées comme « très habitables » alors que les zones dont les conditions sont éloignées de l’optimum sont « peu habitables ». Et voilà, nous avons notre carte de distribution ! …. …. Non ?

Le résultat

Il est important de signaler ici que ce n’est pas la distribution réelle qui est modélisée, puisqu’elle est inconnue, mais bien l’habitabilité d’un territoire pour une espèce donnée en fonction des variables environnementales considérées. Le résultat pourrait s’interpréter comme une probabilité de présence d’une espèce en chaque point de la carte. En revanche, ce n’est pas parce qu’un endroit est très favorable au développement d’une espèce que l’on va nécessairement la trouver ! La carte résultante permet simplement d’estimer l’habitabilité d’une aire d’étude et cela peut être pratique pour la comparer dans différentes conditions (aujourd’hui VS dans le future avec le changement climatique) ou bien pour avoir une idée de nouvelles zones à prospecter pour trouver de nouvelles populations.

Attention tout de même, ces modèles peuvent tout à fait tourner en utilisant la localisation des boulangeries et le prix du carburant comme variable environnementale, même si cela n’a aucun sens écologique. Ce sont avant tout des outils, et il faut absolument s’assurer de la qualité et de la pertinence des données qu’on lui donne en amont pour pouvoir interpréter les résultats. Il existe de nombreuses méthodes pour tester la qualité des résultats, ce qui représente une étape primordiale et doit être fait à plusieurs reprises, mais nous ne nous attarderons pas sur cet aspect qui mériterait un article complet.

Les applications potentielles

Le résultat final s’apparente donc à une carte où chaque pixel possède une valeur qui définit le degré d’habitabilité du milieu. Si ces modèles sont effectués avec plusieurs espèces, il est alors possible de superposer ces cartes en les additionnant ce qui fait ressortir les zones les plus habitables pour un maximum d’espèces : on appelle ces zones des « hotspots » ou « points chauds » de biodiversité. Ces « hotspots » concentrent donc de nombreuses espèces et leur conservation est alors primordiale, bien qu’insuffisante si l’on souhaite aussi préserver des espèces rares que l’on ne trouve pas toujours dans ces milieux. Il est aussi possible d’utiliser ces modèles dans le futur et de comparer les distributions actuelles et futures pour définir la vulnérabilité des espèces aux changements globaux. C’est exactement ce que j’ai fait dans mon troisième chapitre de thèse donc nous en reparlerons. Il est aussi possible d’utiliser ces cartes pour en faire d’autres indices de biodiversité, des réseaux de conservation grâce à des logiciels de priorisation, ou bien de calculer la connectivité ou la fragmentation de la distribution de chaque espèce.

Les applications sont pour ainsi dire infinies et sont particulièrement intéressantes dans une optique de conservation de la biodiversité ou plus largement l’étude des écosystèmes et des espèces.

Résumé du principe de base des modèles de distribution d’espèces, depuis Honeck & Sanguet, 2020 (https://link.springer.com/article/10.1007/s42452-020-03575-4)

Mon travail

Aire d’étude de mon travail : en trait grossier le territoire du Grand Genève (Sanguet et al., 2022)

Introduction

Prenons un exemple pour bien comprendre ce que l’on peut faire avec ces modèles.

Durant ce travail j’ai modélisé la distribution de plusieurs espèces de plante sur le territoire du Grand Genève en utilisant différents prédicteurs (variables environnementales) afin de tester lesquels étaient les plus pertinents dans notre aire d’étude. C’est une étape cruciale si l’on veut ensuite pousser les analyses plus loin, par exemple en modélisant les distributions futures des espèces. Le Grand Genève est un territoire à cheval entre la France et la Suisse qui contient le canton de Genève, une partie du canton de Vaud, une partie de l’Ain et de la Haute-Savoie. Ce territoire inclue aussi une partie du Jura français. Il est donc simultanément sur deux pays, deux cantons, deux régions et trois départements ce qui complique beaucoup l’accès à des données homogènes.

Méthodes

La première étape a été de compiler les observations de 72 plantes dans la nature. Les espèces sélectionnées appartenaient à plusieurs grands groupes de plantes (Angiospermes = plantes à fleurs, Gymnospermes = conifères, et Ptéridophytes = fougères) et formes de vie : arbres, herbacées, annuelles, pérennes, lianes et arbustes. Les observations ont été triées pour ne garder que les plus précises (moins de 25 mètres de précision, ce qui correspond à la taille des pixels des prédicteurs) et les plus récentes (après l’an 2000).

Pourquoi 72 plantes ? 12 espèces ont été sélectionnées pour six groupes écologiques différents. L’idée était aussi de tester si le choix des prédicteurs variait en fonction des préférences écologiques de l’espèce. Les groupes écologiques comprenaient des espèces : rudérales (milieux perturbés), alpines (plantes d’altitude), hygrophytes (milieux humides), de prairies sèche et maigre c’est-à-dire pauvre en nutriments, de prairie grasse riche en nutriments, et enfin forestières (qui habitent dans les forêts).

Les prédicteurs ont été classifiés en 12 traitements à partir de trois grandes familles de variables environnementales : 1) des prédicteurs topopedo-climatiques, un mot bien compliqué mais qui correspond en fait au climat (températures, précipitations), à la topographie (pente, exposition) et à la pédologie (type de sol), 2) des prédicteurs biotiques correspondant aux habitats naturels et anthropiques de la région avec des classes plus ou moins précises et 3) des prédicteurs issus d’images satellites afin de tester si l’on peut utiliser cette nouvelle ressource en remplacement aux habitats naturels qui ne sont pas toujours cartographiés et disponibles. Ces 12 combinaisons ont permis de tester tous les mélanges possibles entre ces trois grands groupes de prédicteurs mais aussi l’importance de leur nombre (nombreux VS peu nombreux) et de leur précision (classe d’habitats très précise ou peu précise).

Les modélisations ont donc été faites 12 fois pour chacune des 72 espèces et une évaluation minutieuse de la qualité des résultats a été effectuée afin de voir : 1) quels sont les prédicteurs qui ont le mieux fonctionné, 2) comment ont réagi les différents groupes de plantes et 3) quelle était l’utilité des images satellites dans ce processus. Chacune des modélisations a été effectuée 10 fois de suite en changeant aléatoirement les observations utilisées pour créer le modèle et pour l’évaluer.

Idée générale des modélisations menées pour chacune des espèces (Sanguet et al., 2022)

Les résultats

Quels prédicteurs utiliser ?

Les résultats montrent qu’une association de prédicteurs climatiques, topographiques, pédologiques et biotiques donne les meilleures distributions finales. Cela n’est pas tout à fait surprenant car il est globalement admis que cette association de prédicteurs est la plus intéressante. Si l’on regarde plus en détails, on se rend compte que les habitats ont joué un rôle particulièrement important dans la contribution des modèles, ce qui est aussi plutôt logique d’un point de vue naturaliste : on ne trouve pas des espèces forestières dans des prairies.

Le pic de qualité des modèles est atteint lorsque 8 habitats sont utilisés, en opposition à 4 ou 12. En effet, si les habitats sont trop peu précis, le modèle a du mal à cerner la présence de l’espèce mais si les habitats sont trop précis, le modèle à du mal à comprendre les préférences de la plante. Par exemple, une espèce qui pousse en forêt fermée risque de ne pas pousser en forêt ouverte (qui est un autre grand type de forêt). En revanche, cette espèce peut pousser dans différentes sous-catégories de forêt fermée (à conifères, à feuillus etc.). Il faut alors trouver le juste milieu en expérimentant. Il est difficile de faire des généralités car les résultats diffèrent en fonction des groupes écologiques (voir plus bas).

Quid des images satellites ?

Les images satellites sont de plus en plus utilisées dans les modélisations car elles peuvent permettre d’identifier des habitats naturels depuis l’espace et donc de s’affranchir de complications pour les cartographier manuellement avec un long travail de terrain et informatique. En revanche dans cette expérimentation, les images satellites ont été très mauvaises pour modéliser la distribution des espèces, surtout en comparaison à de « vrais » d’habitats dûment cartographié. Elles produisent en effet des modèles d’une qualité très inférieure et ne peuvent donc pas être utilisées en remplacement à des cartographies d’habitats, même si des améliorations pourraient être testées. Nous ne nous attarderons pas plus sur ce sujet mais n’hésitez pas à aller voir l’article si cela vous intéresse.

Toutes les plantes se modélisent-elles de la même manière ?

Les groupes écologiques ont montré des performances différentes, signifiant que le mode de vie des espèces a un impact sur la facilité avec laquelle on peut modéliser leur distribution.

Dans notre cas, les espèces alpines ou rudérales ont été plus faciles à modéliser que les espèces de milieux humides. En d’autres termes, les cartes de distribution des premières semblent plus pertinentes que celles des secondes. Cela peut être expliqué par le fait que les espèces alpines du jeu de données ne poussent qu’en pâturages d’altitude, où les milieux sont relativement uniformes ; ils ont donc peu d’impacts sur les modèles. De même, les plantes rudérales poussent dans des milieux urbains perturbés que l’on ne trouve qu’à basse altitude où l’influence humaine est grande. Pour ces deux groupes, les prédicteurs d’habitat contribuent peu à la performance globale du modèle, puisque c’est avant tout leur altitude qui explique leur distribution.

En revanche, les espèces de milieux humides sont plus difficiles à modéliser et beaucoup plus dépendantes de la distribution des habitats. En effet, ce qui explique ou non la présence d’une espèce de milieu humide est davantage l’humidité du milieu que l’altitude. Mais alors comment expliquer la qualité réduite de leurs modèles ? Et bien cela pourrait provenir de la difficulté que nous avons à cartographier les zones humides : 1) les pixels font 25 m² donc les zones humides plus petites ne sont pas utilisables par le modèle, 2) il peut exister des milieux humides « invisibles », car l’humidité se trouve en profondeur sous la terre, qui sont par essence difficiles à repérer et à cartographier, 3) les zones humides peuvent être temporaires et donc non classifiées comme telles dans les cartes des milieux.

Pour résumer, les résultats principaux de l’utilisation des modèles de distribution d’espèces (SDM) montrent que :

  1. Il faut tester plusieurs combinaisons de prédicteurs et prendre la combinaison qui a la meilleure performance moyenne, surtout lorsque l’on modélise beaucoup d’espèces d’un coup
  2. Connaître le territoire d’étude, notamment son relief et ses habitats, est primordial pour orienter la sélection des prédicteurs
  3. Connaître l’écologie des espèces que l’on étudie est tout aussi fondamental
  4. Les images satellites ne permettent pas de remplacer une vraie cartographie des habitats naturels, mais si cette dernière n’est pas disponible, elles peuvent tout de même être utilisées moyennant un travail en amont (voire article pour plus d’informations)
  5. Une association entre des prédicteurs topographiques, pédologiques, climatiques et biotiques donne les meilleurs résultats
On voit ici la localisation des individus et les différentes distributions modélisées pour deux espèces : Listera ovata (A,C) et Campanula rhomboidalis (B,D)

Limites

Il est toujours bon dans la recherche scientifique de critiquer ses propres résultats et de montrer les limites associées aux grandes conclusions que l’on a tiré. Cela ne signifie pas que les résultats sont mauvais ou ne servent à rien, mais ils doivent être pris dans un contexte.

Tout d’abord, ce qui a été présenté ici ne reflètent que les résultats d’une étude, dans une zone géographique, à un moment donné. Même si les conclusions sont globalement en accord avec le reste de la littérature, l’expérience pourrait être améliorée en utilisant plus d’espèces, des espèces plus rares, d’autres prédicteurs, d’autres algorithmes de modélisation ou d’autres manières de mesurer la performance des modèles.

Plus généralement, les modèles ne remplaceront jamais une expertise de terrain. Ils permettent en revanche de poser un cadre commun à toutes les espèces et donc de les étudier simultanément en ayant la possibilité de les comparer.

Il faut bien comprendre que le résultat final est extrêmement versatile et dépend totalement de plusieurs éléments clés de la méthodologie :

  1. La qualité et la quantité des observations et les potentielles erreurs d’identification ou d’inattention dans l’envoi des données
  2. La qualité et la quantité des prédicteurs, puisque le modèle donnera forcément une carte finale peu importe les prédicteurs utilisés. Il faut donc bien connaître son territoire et ses espèces afin de déterminer si la distribution finale est plausible, en complément des mesures classiques de performance et de qualité
  3. La programmation, l’algorithme utilisé, le nombre de répétitions et les points d’absence doivent aussi être intelligemment utilisés
  4. Les autres potentiels biais sous-jacents comme : les biais spatiaux dus à des observations non représentatives de la distribution connue de l’espèce (voire le point qui traite de ce sujet dans le chapitre « comment ça marche » plus haut) ou bien la redondance des prédicteurs qui, même s’ils sont différents, représentent la même pression écologique (par exemple l’altitude et la température ne devraient pas être utilisées conjointement).

Pour toutes ces raisons, il est extrêmement important de connaître parfaitement sa zone d’étude, ses caractéristiques et les espèces étudiées. Il est fondamental de s’entourer de naturalistes locaux qui connaissent le territoire et sa dynamique passée. Il faut travailler en équipe et intelligemment pour ne pas risquer de tirer des conclusions à partir de résultats au mieux biaisés, au pire complètement faux.

VIDEO – Les mécanismes génétiques à la base de la digestion des plantes carnivores

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Bonjour,

Dans le cadre de la troisième table ronde organisée par Conférences Plantes Carnivores, j’ai présenté un article scientifique qui traite des mécanismes génétiques à la base de la carnivorie de la dionée et plus globalement des plantes carnivores.

La vidéo résume les résultats d’un article scientifique qui a étudié l’activation des gènes chez la dionée dans plusieurs situations, par exemple la digestion et la stimulation mécanique ou « olfactive » des pièges. Il en ressort notamment que les gènes associés à la carnivorie sont très similaires aux gènes associés aux défenses des plantes face aux agressions et aux maladies, ce qui corrobore d’autres théories sur l’apparition de la carnivorie chez les plantes… Pour plus d’informations c’est ici :