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Les modèles d'interactions biotiques facilitent les prévisions du changement climatique

Enrayer la perte rapide de biodiversité de notre planète constitue l'un des plus grands défis auxquels sont confrontés les scientifiques et les décideurs politiques au XXIe siècle. Les écosystèmes de la Terre ont été considérablement affectés par la pollution et les changements dans l'utilisation des sols, tandis que l'impact du changement climatique devrait augmenter de manière dramatique au cours des décennies à venir.
Les modèles d'interactions biotiques facilitent les prévisions du changement climatique
Les chercheurs se basent de plus en plus sur des modèles informatiques pour effectuer des prévisions quantitatives de la répartition future de la biodiversité selon des scénarios particuliers du changement climatique. De nombreux facteurs qui compliquent l'évaluation de l'impact du changement climatique sur la biodiversité ne sont pas bien compris, comme les incertitudes sur les interactions biotiques complexes au sein et entre les niveaux trophiques.

L'objectif du projet MATES (Understanding and predicting multispecies assemblages and interactions in space and time), financé par l'UE, était d'améliorer la prévision des assemblages d'espèces dans les environnements qui changent. Les chercheurs ont utilisé un ensemble divers d'outils de modélisation, dont des analyses statistiques de données de répartition spatiale utilisant des calculs bayésiens pour élucider d'importants assemblages multi-espèces dans le temps et dans l'espace.

Un modèle de communauté basé sur des individus a été utilisé pour produire un ensemble de données de référence cohérent dans un système multi-échelle avec une série de processus communautaires et démographiques importants. Les données de référence ont été utilisées comme nouvelle norme pour tester de nouvelles approches à une espèce et multi-espèces. Les résultats ont montré que les performances prédictives d'une seule espèce sont fortement influencées par les effets interactifs de la capacité de dispersion des espèces et par des interactions communautaires complexes.

Les partenaires du projet ont également utilisé des données sur des communautés d'oiseaux qui se reproduisent en Suisse pour montrer que la précision des prédictions est fortement influencée par l'habitat et les besoins en ressources d'une espèce. De plus, les communautés de plantes étaient compilées selon un gradient de température et d'humidité en Suisse, démontrant une complexité plus élevée que prévue en termes d'interactions de facilitation. L'intensité de facilitation était plus élevée sous condition de stress liés au froid, mais la fréquence de facilitation était plus élevée sous conditions de sécheresse.

Finalement, le projet MATES a conçu une nouvelle approche basée sur les caractères fonctionnels pour des réductions de complexité. Cela a permis aux chercheurs d'estimer de manière simultanée les interactions biotiques entre espèces au sein des groupes fonctionnels et entre groupes fonctionnels. Ces modèles de répartition des espèces jointes basés sur les groupes fonctionnels sont estimés et évalués pour les données de reproduction des oiseaux en Suisse.

Ces avancées, ces analyses complètes et ces tests de référence constitueront une base pour une approche plus ciblée sur les interactions entre plusieurs espèces et les dynamiques de communauté à l'avenir. La compréhension de ces complexités sera essentielle pour prévoir les effets du changement climatique et l'émergence de nouvelles communautés d'espèces.

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Mots-clés

Biodiversité, MATES, assemblages multi-espèces, modèle de communauté, modèles de répartition des espèces jointes