Добірка наукової літератури з теми "Modélisation de distribution d'espèces (SDM)"

Xylosandrus compactus et X. crassiusculus sont deux scolytes originaires d’Asie du Sud-Est et invasifs sur plusieurs continents, dont la biologie et l’écologie atypiques favorisent l’invasion. Une approche pluridisciplinaire a été utilisée au cours de cette thèse afin (i) d’identifier l’origine des populations invasives et leurs routes d’invasion, et (ii) de déterminer les zones dans lesquelles elles pourraient s'étendre et s’établir. Les routes d’invasion ont été retracées à l’aide d’un marqueur mitochondrial et de marqueurs génomiques, et les zones favorables à l’établissement de chaque espèce ont été déterminées à l’aide de modèles de distribution d’espèces (SDM). Malgré leur proximité écologique et phylogénétique, les deux espèces ont une histoire d’invasion différente. Deux lignées ont été identifiées chez X. compactus, l’une originaire d’Inde ou du Vietnam ayant envahi l’Afrique et l’autre originaire de la région de Shanghai et ayant envahi indépendamment les Amériques et les îles du Pacifique, puis l’Europe. X. crassiusculus est composé de deux clusters très divergents, majoritairement allopatriques et possédant des niches écologiques différentes. Le cluster 1 a envahi indépendamment les îles du Pacifique et l’Afrique. Le cluster 2 est responsable de l’invasion en Amérique, en Europe, en Afrique et en Océanie, avec plusieurs invasions indépendantes de multiples origines (dont des événements dits "tête de pont") suivies de dispersion intra-continentale. Les SDM ont montré pour les deux espèces l’existence de zones favorables où elles ne sont pas encore présentes et qui sont donc susceptibles d’être envahies secondairement. Nous anticipons également un impact du changement climatique sur leurs potentielles distributions futures. A l'inverse, l'évolution récente du climat n'est pas responsable de l'invasion récente de l'Europe, ce continent étant favorable depuis plusieurs décennies
Xylosandrus compactus and X. crassiusculus are two ambrosia beetles originating from Southeastern Asia and invasive on several continents, whose atypical biology and ecology favour invasion. During this thesis, a multidisciplinary approach was used to (i) identify the origin of invasive populations and their invasion routes and (ii) determine the areas in which they could spread and establish. Invasion routes were traced using a mitochondrial marker and genomic markers, and the suitable areas for each species were identified using species distribution models (SDM).Despite their ecological and phylogenetic proximity, the two species have different invasion histories. Two lineages were identified in X. compactus, one originating from India or Vietnam, who invaded Africa, and the other from the Shanghai area, who independently invaded the American-Pacific and Europe. X. crassiusculus comprises two very diverging clusters, mostly allopatric and with different ecological niches. Cluster 1 independently invaded Pacific islands and Africa. Cluster 2 is responsible for the invasion in the Americas, Europe, Africa and Oceania, with several independent introductions from multiple sources (including bridgehead, where an invasion occurs from an area already invaded) followed by intra-continental dispersion. For both species, SDM showed suitable areas where the pests are not present yet and which could be invaded. We expect an impact of climate change on their future potential distributions. Conversely, the recent evolution of climate is not responsible for their recent invasion in Europe, which has already been suitable for decades

Les conditions environnementales définissent la distribution des espèces marines à l’échelle globale. Celles-ci seront potentiellement altérées par le changement climatique, impactant l’exploitation des ressources halieutiques et l’équilibre des écosystèmes. Dans ce contexte, cette thèse identifie les espèces et les zones géographiques qui seront potentiellement impactées par le changement climatique, en se focalisant sur certaines espèces, indigènes ou non-indigènes, d’intérêt commercial en Méditerranée.Basée sur le concept de niche écologique, qui définit la distribution potentielle d’une espèce en fonction des conditions environnementales dans lesquelles elle a été observée, nous avons développé une procédure de modélisation de la distribution actuelle et future des espèces marines. Cette procédure s’appuie sur un ensemble d’algorithmes statistiques, de modèles climatiques et de scénarios futurs. Elle permet de projeter un ensemble de distributions futures, à large échelle spatiale et temporelle, tout en proposant des réponses aux principales limitations des modèles de niche écologique. Successivement appliquée aux petits poissons pélagiques et aux céphalopodes, nous avons identifié des impacts majeurs du changement climatique en Méditerranée à l’horizon 2100, notamment des extinctions locales de plusieurs espèces de petits poissons pélagiques dans son bassin Sud-Est. Au contraire, la mer du Nord, les côtes norvégiennes et la mer Baltique pourraient bénéficier d’une expansion de l’aire de distribution de ces espèces. A l’échelle du golfe du Lion, les conséquences théoriques d’un changement de distribution des petits poissons pélagiques impacteraient indirectement leur exploitation ainsi que la productivité des bas niveaux trophiques. Les effets conjugués du réchauffement de la Méditerranée et de l’agrandissement du canal de Suez sont à l’origine d’invasions biologiques, notamment dans son bassin Sud-Est. Parmi ces espèces non-indigènes de Méditerranée, certaines présentent un intérêt commercial ou pourraient faire l’objet d’une exploitation future. Nous avons quantifié le potentiel invasif de plusieurs espèces non-indigènes, en fonction de leurs traits fonctionnels et écologiques, puis estimé leur expansion future à l’aide de notre procédure de modélisation de niche écologique. L’ensemble de la Méditerranée pourrait voir l’arrivée de ces espèces à l’horizon 2100, en particulier pour un réchauffement supérieur à 2°C.Cette thèse révèle la sensibilité particulière de la Méditerranée au réchauffement climatique tout en proposant des perspectives d’adaptation ou de conservation des espèces et des écosystèmes face aux tendances climatiques du 21ème siècle
Environmental conditions are shaping the spatial distribution of marine species worldwide. However, climate change may alter their future distribution, impacting marine resources exploitation and ecosystems balance. In this context, this PhD identifies climate induced impacts in species and geographical areas, by focusing on some species, indigenous or non-indigenous, of commercial interest in the Mediterranean.Based on the ecological niche concept, that defines the potential distribution of a species according to the environmental conditions in which it is observed, we developed a contemporary and future distribution modelling procedure for marine species. This procedure includes an ensemble of statistical algorithms, future climate models and scenarios while accounting for common ecological niche modelling limitations. Applied to small pelagic fish and cephalopods, we projected major climate induced impacts in the Mediterranean Sea by 2100, including local extinctions in its south-eastern basin. Conversely, we projected a distributional range expansion of most of the studied species towards the North, Norwegian and Baltic seas. In the Gulf of Lion, the small pelagic fish distributional range shifts may indirectly impact their harvesting capacity as well as the productivity of low trophic levels. The combined effects of climate warming and the opening of the Suez Canal induced biological invasions, especially in the South-East Mediterranean. These non-indigenous Mediterranean species may be of commercial interest subject to future harvesting. After quantifying the invasive potential of several non-native Mediterranean marine species, according to their functional and ecological traits, we applied our modelling procedure to estimate their future distributional range expansion. We projected a major distributional range expansion of non-native species in the whole Mediterranean Sea by 2100, especially for warming exceeding 2°C.This work highlights the sensitivity of the Mediterranean Sea to climate change while proposing adaptation and conservation perspective of species and ecosystems facing the upcoming climate trends of the 21st century

Les modèles de distribution d’espèces ont été identifiées comme pertinents pour cartographier et caractériser la qualitéd’habitat des moustiques vecteurs du paludisme, Anopheles, afin de participer à l’estimation du risque de transmission decette maladie et à la définition de stratégies de lutte anti-vectorielle ciblées. La transmission du paludisme dépend de laprésence et de la distribution des vecteurs, qui dépendent elles-mêmes des conditions environnementales définissant laqualité des habitats écologiques des Anopheles. Cependant, dans certaines régions, les données de captures d’Anophelessont rares, et rend difficile la cartographie de leurs habitats. De plus, le recueil de ces données est très souvent soumis à desbiais d’échantillonnage.Cette thèse fournit une solution à la cartographie des vecteurs du paludisme, en considérant deux aspects très peu étudiésdans la modélisation : le faible nombre de sites de présence disponibles et l’existence d’un biais d’échantillonnage. Uneméthode originale de correction de l’effet du biais d’échantillonnage est proposée puis appliquée à des données de présencedu principal vecteur du paludisme en Guyane, Anopheles darlingi. Un modèle de distribution d’An. darlingi a ensuite étéconstruit, permettant d’obtenir une carte de qualité d’habitat en cohérence avec la connaissance des entomologistes etfournissant des performances de prédiction élevées. La méthode de correction proposée a ensuite été comparée auxméthodes existantes dans un contexte applicatif caractérisé par la rareté des données d’occurrence de l’espèce et laprésence d’un biais d’échantillonnage. Les résultats montrent que la méthode développée est adaptée aux cas où le nombrede sites de présence est faible. Cette thèse contribue, d’une part, à combler les lacunes théoriques et d’applicabilité desméthodes actuelles visant à corriger l’effet des biais d’échantillonnage et, d’autre part, à compléter la connaissance sur ladistribution spatiale et la bioécologie du principal vecteur du paludisme en Guyane française
Species distribution models are identified as relevant to map and characterize the habitat quality of Anopheles genusmosquitoes, transmitting malaria, and thus to both participate in the estimation of the transmission risk of this disease and inthe definition of targeted vector control actions. The malaria transmission depends on the presence and distribution of thevectors, which are themselves dependent on the environmental conditions that define the quality of the ecological habitats of the Anopheles. However, in some areas, Anopheles collection data remain scarce, making it difficult to model these habitats. In addition, the collection of these data is very often subjected to significant sampling biases, due, in particular, to unequal accessibility to the entire study area. This thesis provides a solution to the mapping of malaria vectors, considering two very few studied aspects in modeling: the low number of available presence sites and the existence of a sampling bias. An original method for correcting the effect of the sampling bias is proposed and then applied to presence data of Anopheles darlingi species - the main vector of malaria in South America - in French Guiana. Then, a distribution model of An. darlingi was built to obtain a map of habitat quality consistent with entomologists’ knowledge and providing high prediction performances. The proposed correction method was then compared to existing methods in an application context characterized by the scarcity of the species occurence data and the presence of a sampling bias. The results show that the developed method is adapted to cases where the number of sites of presence is low. This thesis contributes, on the one hand, to fill theoretical and applicability lacuna of current methods intended to correct the effect of the sampling bias and, on the other hand, to supplement the knowledge on both the spatial distribution and the bio-ecology of the main malaria vector in French Guiana

La connaissance de la distribution spatiale des espèces et des communautés dans les écosystèmes est un préalable indispensable à la compréhension du fonctionnement et les processus des écosystèmes ainsi que les questions de conservation et d'aménagement du territoire. Dans le contexte des changements globaux, le changement climatique et les activités anthropiques sont reconnus comme des déterminants majeurs de la diversité et des patrons de distribution des poissons, affectant ainsi les propriétés et la structure des écosystèmes aquatiques. Cependant, très peu d'efforts ont été entrepris pour étudier la diversité et le fonctionnement de ces écosystèmes lacustres en Chine. Dans cette thèse, nous contribuons à mettre en évidence les effets des changements climatiques et des activités anthropiques sur les patrons de diversité et de distribution des poissons, ainsi que sur le fonctionnement des écosystèmes en nous appuyant sur des approches de modélisation écologique. Dans le premier temps, nous avons déterminé les distributions et les assemblages globales de 425 espèces et sous-espèces de poissons dans 135 lacs distribués à travers le territoire chinois en utilisant une nouvelle approche multi-espèce ajustée par l'arbre multi-variable de régression et connu sous le nom de MRT. Cinq assemblages de poissons ont pu être définis par la classification contrainte avec un total de 107 espèces indicatrices identifiées. Nous avons montré une différence significative de la diversité spécifique pour chaque assemblage : la diversité spécifique des poissons dans le plateau étant significativement plus faible que celle des lacs des plaines. Cependant, la diversité de l'assemblage de l'ensemble des plateaux est plus importante que celle d'autres régions. Par ailleurs, nos résultats indiquent que l'altitude, la température minimale du mois le plus froid, la gamme de température annuelle et les précipitations du mois le plus sec sont des facteurs important dans la détermination des assemblages et des patrons de distribution des poissons des lacs chinois. Dans un 2ème temps, le modèle MRT a été utilisé pour prédire la richesse spécifique et la distribution des espèces de poissons sous l'influence du changement climatique dans le but d'améliorer la gestion et la conservation des poissons en Chine. Nos résultats montrent que MRT est un modèle fiable et idéal pour prédire la communauté multi-spécifique de poissons. Au niveau de la composition spécifique, l'altitude apparait comme le meilleur des prédicteurs, suivi par les précipitations au cours du mois le plus sec, la gamme de température annuelle et la température annuelle moyenne. Pour la richesse spécifique, les précipitations au cours du mois le plus sec, la température maximale du mois le plus chaud et l'aire des lacs sont des facteurs majeurs pour prédire les patrons de distribution et de richesse des poissons. Dans un 3ème temps, nous examinons la capacité et l'incertitude associé aux modèles d'ensemble (c'est à dire à la combinaison des prédictions issues de diffrents modèles de distribution d'espèces (SDM)) pour prédire la distribution et la diversité des espèces de poissons. L'impact potentiel de 2 sources d'incertitude a été démontré : les caractéristiques des espèces (c'est à dire la prévalence des espèces, l'altitude, les gammes de températures et de précipitations) et les techniques de modélisation (méthodes de calibration et d'évaluation). Nos résultats montrent que les prédictions issues d'un simple modèle de distribution (SDM) est très variable et même douteuse pour l'ensemble des espèces considérée alors qu'une approche d'ensemble donne de meilleures prédiction. Nous avons aussi montré qu'il n'y a pas d'influence significative des méthodes d'évaluation sur les sorties du modèle. Nous montrons que les caractéristiques des espèces, la prévalence des espèces, l'altitude et la gamme de précipitations pourraient fortement affecter les résultats des SDMs, alors que la gamme de températures n'a pas d'influence significative. Finalement, nous avons vérifié l'hypothèse selon laquelle la distribution des espèces à faible aire de distribution peut être prédite avec plus de précision que la distribution des espèces à large échelle de distribution. Finalement, l'étude a été focalisée sur l'évaluation des effets des activités anthropiques sur la structure et les fonctions des écosystèmes lacustres peu profond riche en macrophytes (lac Bao'an, localisé dans la partie médiane du Yangtze) en utilisant le modèle ECOPATH. Les résultats montrent que les espèces de poissons commercialisables souffrent d'une très forte pression de pêche, tandis que les ressources fourragères comme les algues, les plantes immergés et les mollusques ne présentes pas de signe de surexploitation. En outre, nos résultats montrent que l'écosystème du lac Bao'an est un système "mûr" selon la théorie d'Odum. Cependant, comparé aux autres écosystèmes lacustres, le lac Bao'an, comme beaucoup d'autres lacs en Chine, montrent une très faible valeur de CI (Connectance Index), de FCI (Finn'sCycling Index) et de SOI (System Omnivory Index), indiquant que les fonctions de ces écosystèmes lacustres chinois ont tendance à être plus simple et plus linéaire que les écosystèmes lacustres d'autres pays. En conséquence, notre étude témoigne d'un besoin urgent d'orientation et de management des activités anthropiques, principalement le repeuplement et la pêcherie traditionnelle
Knowledge of the spatial distribution of species and communities in ecosystems is an essential prerequisite for the understanding of ecosystem functioning and processes as well as conservation and spatial planning issues. During the last several decades, in the context of global change, climate change and anthropogenic activities have long been acknowledged as the two main determinants which drive the fish diversity and distributions patterns, and ultimately affect the aquatic ecosystem properties and structure. However, up until now, very few efforts aimed at the fish diversity and ecosystem in the lakes across China. Consequently in the present study, we contribute to highlight the effects of climate change and anthropogenic activities on fish diversity and distribution patterns as well as the ecosystem properties with the approach of several ecological modelling. Specifically, we first build the global perspective on the fish distribution and assemblage patterns for a total of 425 fish species (subspecies) in 135 lakes across China using a novel multi-species approach fitted by the Multivariate Regression Tree (MRT). Five fish assemblages were defined by the constrained clustering, 107 indicator species were thus identified. Species diversity showed significantly differences among each assemblage: fish species richness in plateau lakes was significantly lower than plain lakes; however the diversity of the whole assemblage in plateaus was higher than other regions. Altitude, minimum temperature of the coldest month, annual temperature range and precipitation during the driest month were found to be the most important determinants affecting fish assemblages and distribution patterns in Chinese lakes. Then, MRT model was used to predict both species richness and species distribution in order to improve the management and conservation of fish species in China. Our results showed that MRT is a reliable and ideal community-based predictive technique for multi-species prediction. At the species composition level, altitude was the main determinant for the prediction, followed by precipitation of the driest month, temperature annual range and annual mean temperature. While at the richness level, precipitation of driest month, maximum temperature of warmest month and lake area were the main drivers for the prediction of the fish species richness pattern. Thirdly, we examine the capacity and uncertainty of ensemble modelling in predicting fish species distribution and diversity. Potential impacts from two main kinds of uncertainty sources were thus considered: species characteristics (contained species prevalence, altitude range, temperature range and precipitation range) and model techniques (calibration technique and evaluation technique). Finally, our results highlight that predictions from single SDM were so variety and unreliable for all species while ensemble approaches could yield more accurate predictions; we also found that there was no significant influence on the model outcomes from the evaluation measures; we emphasized that species characteristics as species prevalence, altitude range size and precipitation range size would strongly affect the outcomes of SDMs, but temperature range size didn't show a significantly influence; our findings finally verified the hypothesis that species distributed with a smaller range size could be more accurately predicted than species with large range size to be plausible in aquatic ecosystems. Lastly, a case study focused on evaluating the lake ecosystem properties and foodweb structure as well as the effects in a typical shallow macrophytic lake (Bao'an Lake, distributed in the middle reaches of the Yangtze River basin), using the Ecopath model. Finally, the results showed that all the commercial fish suffered from high fishing pressure while forage resources such as attached algae, submerged plants and molluscs were not fully utilized. Moreover, we highlight that the Bao'an Lake ecosystem was a mature system according to Odum's theory. However when compared with some other lake ecosystems, the Bao'an Lake ecosystem, as well as some China lake ecosystems, showed extremely low values of CI (Connectance Index), FCI (Finn's Cycling Index) and SOI (System Omnivory Index), indicating that the ecosystem functions and food web structure of these Chinese lake tended to be simpler and linear than lake ecosystems in other countries. Consequently, this study indicated an urgent need for the adjustment and management of artificial fishery stocking in such type of lakes. Our present study have pictured the global perspective of lake fish diversity and distribution patterns in China, defined the main determinants, and examined the potential effects of climate change and anthropogenic activities on fish diversity and ecosystem properties. Our results will benefit the conservation and management of fish resources, biodiversity, as well as the lake ecosystems all over the world

Les changements climatiques et leurs impacts sur la biodiversité font aujourd'hui l'objet d'une attention croissante de la part de la communauté scientifique et des gestionnaires des écosystèmes naturels. En effet, le climat influence la biologie et l'écologie des espèces animales et végétales, depuis leur physiologie jusqu'à leur répartition. Les modifications climatiques pourraient donc avoir des répercussions importantes sur les espèces et les assemblages. Au sein des écosystèmes aquatiques continentaux, les poissons de rivière sont des organismes incapables de réguler leur température corporelle et soumis à une variabilité hydrologique importante ainsi qu'à de fortes pressions anthropiques. Leur réponse aux modifications du climat actuelles et à venir a pourtant été encore peu abordée. L'objectif de ce travail de thèse est donc d'évaluer les impacts potentiels du changement climatique sur les poissons des rivières françaises, et plus particulièrement sur la distribution des espèces et la structure des assemblages. Des données fournies par l'Office National de l'Eau et des Milieux Aquatiques ainsi qu'une approche de modélisation basée sur les niches écologiques des espèces (i.e., modèles de distribution) ont été utilisées. Différentes sources d'incertitude ont également été testées dans une approche d'ensembles afin de prendre en compte la variabilité entre les impacts projetés et fournir ainsi une évaluation robuste de ces impacts. La première partie de ce travail a consisté en l'identification des principaux déterminants environnementaux qui structurent la répartition spatiale des espèces de poisson au sein des réseaux hydrographiques. Globalement, il apparaît qu'une combinaison de facteurs climatiques et de variables décrivant l'habitat local et la position des habitats au sein des réseaux hydrographiques est importante pour expliquer la distribution actuelle des espèces. De plus, les espèces ont toutes des réponses différentes aux facteurs de l'environnement. Dans un second temps, nous avons mis en évidence que le choix de la méthode statistique de modélisation de la niche écologique est crucial, les patrons actuels et futurs de distribution prédits étant fortement contrastés selon la méthode de modélisation considérée. Cette dernière s'avère même être la principale source d'incertitude dans les projections futures, bien plus encore que les modèles climatiques de circulation générale et les scénarios d'émission de gaz à effet de serre. La variabilité entre les prédictions issues de plusieurs techniques de modélisation peut être prise en compte par une approche de consensus. Un modèle consensuel basé sur la valeur moyenne de l'ensemble de prédictions est capable de prédire correctement la distribution actuelle des espèces et la composition des assemblages. Nous avons donc choisi de retenir cette approche pour évaluer au mieux les impacts potentiels du changement climatique sur les poissons des rivières françaises à la fin du 21ème siècle. Nous avons montré que la majorité des espèces de poisson pourrait être affectée par les futures modifications du climat. Seules quelques espèces d'eau froide (e.g. truite fario, chabot) pourraient restreindre leur distribution aux parties les plus apicales des réseaux hydrographiques. Au contraire, les espèces tolérant des températures plus élevées pourraient coloniser de nouveaux habitats et étendre ainsi leur répartition. Ces modifications de la distribution des espèces pourraient conduire à un réarrangement des assemblages au niveau taxonomique et fonctionnel. Une augmentation de la diversité locale et de la similarité régionale (i.e., homogénéisation) sont ainsi prédites simultanément. L'ensemble de ces résultats apporte donc des éléments sur la compréhension de la distribution des poissons d'eau douce et sur les conséquences du changement climatique qui peuvent être envisagées. Ce travail fournit ainsi une base aux acteurs de la gestion de la biodiversité afin d'initier des mesures de conservation concrètes. De plus, les considérations méthodologiques développées dans cette thèse sont une contribution importante à l'amélioration des projections issues de modèles statistiques de distribution et à la quantification de leur incertitude
Climate change and its impact on biodiversity are receiving increasing attention from scientists and people managing natural ecosystems. Indeed, climate has a major influence on the biology and ecology of fauna and flora, from physiology to distribution. Climate change may thus have major consequences on species and assemblages. Among freshwater ecosystems, stream fish have no physiological ability to regulate their body temperature and they have to cope with streams' hydrological variability and strong anthropogenic pressures. Yet their response to current and future climate change has been poorly studied. The aim of this PhD thesis is to assess the potential impact of climate change on fish in French streams, mainly on species distribution and assemblages' structure. Data provided by the Office National de l'Eau et des Milieux Aquatiques combined with a modelling approach based on species' ecological niche (i.e., distribution models) have been used. Several sources of uncertainty have also been considered in an ensemble modeling framework in order to account for the variability between projected impacts and to provide reliable estimates of such impact. First, we have identified the main environmental factors that determine the spatial distribution of fish species within river networks. Overall, it appears that a combination of both climatic variables and variables describing the local habitat and its position within the river network is important to explain the current species distribution. Moreover, each fish species responded differently to the environmental factors. Second, we have highlighted that the choice of the statistical method used to model the fish ecological niche is crucial given that the current and future patterns of distribution predicted by different statistical methods vary significantly. The statistical method appears to be the main source of uncertainty, resulting in more variability in projections than the global circulation models and greenhouse gas emission scenarios. The variability between predictions from several statistical methods can be taken into account by a consensus approach. Consensual predictions based on the computation of the average of the whole predictions ensemble have achieved accurate predictions of the current species distribution and assemblages' composition. We have therefore selected this approach to assess the potential impacts of climate change on fish in French streams at the end of the 21st century with the highest degree of confidence. We have found that most fish species could be sensitive to the future climate modifications. Only a few cold-water species (i.e., brown trout, bullhead) could restrict their distribution to the most upstream parts of river networks. On the contrary, cool- and warm-water fish species could colonize many newly suitable habitats and expand strongly their distribution. These changes of species distribution could lead to a rearrangement of fish assemblages both at the taxonomic and functional levels. An increase in local diversity together with an increase in regional similarity (i.e., homogenization) are therefore expected. All these results bring new insights for the understanding of stream fish species distribution and expected consequences of climate change. This work thus provides biodiversity managers and conservationists with a basis to take efficient preservation measures. In addition, methodological developments considered in this PhD thesis are an important contribution to the improvements of projections by statistical models of species distribution and to the quantification of their uncertainty

L'expertise botanique humaine devient trop rare pour fournir les données de terrain nécessaires à la surveillance de la biodiversité végétale. L'utilisation d'observations botaniques géolocalisées des grands projets de sciences citoyennes, comme Pl@ntNet, ouvre des portes intéressantes pour le suivi temporel de la distribution des espèces de plantes. Pl@ntNet fourni des observations de flore identifiées automatiquement, un score de confiance, et peuvent être ainsi utilisées pour les modèles de distribution des espèces (SDM). Elles devraient permettre de surveiller les plantes envahissantes ou rares, ainsi que les effets des changements globaux sur les espèces, si nous parvenons à (i) prendre en compte de l'incertitude d'identification, (ii) correction les biais d'échantillonnage spatiaux, et (iii) prédire précisément les espèces à un grain spatial fin.Nous nous demandons d'abord si nous pouvons estimer des distributions réalistes d'espèces végétales envahissantes sur des occurrences automatiquement identifiées de Pl@ntNet, et quel est l'effet du filtrage avec un seuil de score de confiance. Le filtrage améliore les prédictions lorsque le niveau de confiance augmente jusqu'à ce que la taille de l'échantillon soit limitante. Les distributions prédites sont généralement cohérentes avec les données d'expertes, mais indiquent aussi des zones urbaines d'abondance dues à la culture ornementale et des nouvelles zones de présence.Ensuite, nous avons étudié la correction du biais d'échantillonnage spatial dans les SDM basés sur des présences seules. Nous avons d'abord analysé mathématiquement le biais lorsque les occurrences d'un groupe cible d'espèces (Target Group Background, TGB) sont utilisées comme points de fond, et comparé ce biais avec celui d'une sélection spatialement uniforme de points de base. Nous montrons alors que le biais de TGB est dû à la variation de l'abondance cumulée des espèces du groupe cible dans l'espace environnemental, qu'il est difficile de contrôler. Nous pouvons alternativement modéliser conjointement l'effort global d'observation avec les abondances de plusieurs espèces. Nous modélisons l'effort d'observation comme une fonction spatiale étagée définie sur un maillage de cellules géographiques. L'ajout d'espèces massivement observées au modèle réduit alors la variance d'estimation de l'effort d'observation et donc des modèles des autres espèces. Enfin, nous proposons un nouveau type de SDM basé sur des réseaux neuronaux convolutifs utilisant des images environnementales comme variables d'entrée. Ces modèles peuvent capturer des motifs spatiaux complexes de plusieurs variables environnementales. Nous proposons de partager l'architecture du réseau neuronal entre plusieurs espèces afin d'extraire des prédicteurs communs de haut niveau et de régulariser le modèle. Nos résultats montrent que ce modèle surpasse les SDM existants, et que la performance est améliorée en prédisant simultanément de nombreuses espèces, et sont confirmés par des campagnes d'évaluation coopérative de SDM menées sur des jeux de données indépendants. Cela supporte l'hypothèse selon laquelle il existe des modèles environnementaux communs décrivant la répartition de nombreuses espèces. Nos résultats supportent l'utilisation des occurrences Pl@ntnet pour la surveillance des invasions végétales. La modélisation conjointe de multiples espèces et de l'effort d'observation est une stratégie prometteuse qui transforme le problème des biais en un problème de variance d'estimation plus facile à contrôler. Cependant, l'effet de certains facteurs, comme le niveau d'anthropisation, sur l'abondance des espèces est difficile à séparer de celui sur l'effort d'observation avec les données d'occurrence. Ceci peut être résolu par une collecte complémentaire protocollée de données. Les méthodes d'apprentissage profond mises au point montrent de bonnes performances et pourraient être utilisées pour déployer des services de prédiction spatiale des espèces
Human botanical expertise is becoming too scarce to provide the field data needed to monitor plant biodiversity. The use of geolocated botanical observations from major citizen science projects, such as Pl@ntNet, opens interesting paths for a temporal monitoring of plant species distribution. Pl@ntNet provides automatically identified flora observations, a confidence score, and can thus be used for species distribution models (SDM). They enable to monitor the distribution of invasive or rare plants, as well as the effects of global changes on species, if we can (i) take into account identification uncertainty, (ii) correct for spatial sampling bias, and (iii) predict species abundances accurately at a fine spatial grain.First, we ask ourselves if we can estimate realistic distributions of invasive plant species on automatically identified occurrences of Pl@ntNet, and what is the effect of filtering with a confidence score threshold. Filtering improves predictions when the confidence level increases until the sample size is limiting. The predicted distributions are generally consistent with expert data, but also indicate urban areas of abundance due to ornamental cultivation and new areas of presence.Next, we studied the correction of spatial sampling bias in SDMs based on presences only. We first mathematically analyzed the bias when the occurrences of a target group of species (Target Group Background, TGB) are used as background points, and compared this bias with that of a spatially uniform selection of base points. We then show that the bias of TGB is due to the variation in the cumulative abundance of target group species in the environmental space, which is difficult to control. We can alternatively jointly model the global observation effort with the abundances of several species. We model the observation effort as a step spatial function defined on a mesh of geographical cells. The addition of massively observed species to the model then reduces the variance in the estimation of the observation effort and thus on the models of the other species.Finally, we propose a new type of SDM based on convolutional neural networks using environmental images as input variables. These models can capture complex spatial patterns of several environmental variables. We propose to share the architecture of the neural network between several species in order to extract common high-level predictors and regularize the model. Our results show that this model outperforms existing SDMs, that performance is improved by simultaneously predicting many species, and this is confirmed by two cooperative SDM evaluation campaigns conducted on independent data sets. This supports the hypothesis that there are common environmental models describing the distribution of many species.Our results support the use of Pl@ntnet occurrences for monitoring plant invasions. Joint modelling of multiple species and observation effort is a promising strategy that transforms the bias problem into a more controllable estimation variance problem. However, the effect of certain factors, such as the level of anthropization, on species abundance is difficult to separate from the effect on observation effort with occurrence data. This can be solved by additional protocolled data collection. The deep learning methods developed show good performance and could be used to deploy spatial species prediction services

L'objectif était d'évaluer l'impact du changement global sur les écosystèmes aquatiques au cours du 21ème siècle, dans le bassin Adour Garonne (S-O France). Une approche de " downscaling " a été développée à l'interface entre les sciences du climat, de l'hydro-chimie et de l'écologie. Les résultats suggèrent une augmentation globale des débits hivernaux ainsi que des débits d'étiages plus faibles. Les concentrations en nitrate pourraient augmenter, de même que la distribution des espèces de poissons les plus thermophiles. Toutefois, une diminution des gaz à effet de serre ainsi qu'une modification des pratiques agricoles (ex. Diminution des fertilisants azotés) pourraient limiter l'intensité des perturbations écologiques. Cette thèse offre une contribution originale, notamment pour la gestion future des ressources hydriques et écologiques
This thesis aimed at assessing the impact of global change on freshwater ecosystems during the 21st century in the Adour Garonne area (SW France). A downscaling approach was developed linking techniques from climate, hydro-chemical and ecological sciences. The main results suggest an increase of high flows in winter as well as more severe low flows in summer. Nitrogen concentrations and thermophile fish species distribution may also increase. Reducing green house gas emissions and modifying agricultural practices (e. G reducing nitrate fertilizers) could reduce the intensity of ecological disturbances. This study is an original contribution to the management of future hydrological and ecological resources

La distribution de l'abondance des espèces en un site, et la similarité de la composition taxonomique d'un site à l'autre, sont deux mesures de la biodiversité ayant servi de longue date de base empirique aux écologues pour tenter d'établir les règles générales gouvernant l'assemblage des communautés d'organismes. Pour ce type de mesures intégratives, le séquençage haut-débit d'ADN prélevé dans l'environnement (" ADN environnemental ") représente une alternative récente et prometteuse aux observations naturalistes traditionnelles. Cette approche présente l'avantage d'être rapide et standardisée, et donne accès à un large éventail de taxons microbiens jusqu'alors indétectables. Toutefois, ces jeux de données de grande taille à la structure complexe sont difficiles à analyser, et le caractère indirect des observations complique leur interprétation. Le premier objectif de cette thèse est d'identifier les modèles statistiques permettant d'exploiter ce nouveau type de données afin de mieux comprendre l'assemblage des communautés. Le deuxième objectif est de tester les approches retenues sur des données de biodiversité du sol en forêt amazonienne, collectées en Guyane française. Deux grands types de processus sont invoqués pour expliquer l'assemblage des communautés d'organismes : les processus "neutres", indépendants de l'espèce considérée, que sont la naissance, la mort et la dispersion des organismes, et les processus liés à la niche écologique occupée par les organismes, c'est-à-dire les interactions avec l'environnement et entre organismes. Démêler l'importance relative de ces deux types de processus dans l'assemblage des communautés est une question fondamentale en écologie ayant de nombreuses implications, notamment pour l'estimation de la biodiversité et la conservation. Le premier chapitre aborde cette question à travers la comparaison d'échantillons d'ADN environnemental prélevés dans le sol de diverses parcelles forestières en Guyane française, via les outils classiques d'analyse statistique en écologie des communautés. Le deuxième chapitre se concentre sur les processus neutres d'assemblages des communautés.[...]
Integrative patterns of biodiversity, such as the distribution of taxa abundances and the spatial turnover of taxonomic composition, have been under scrutiny from ecologists for a long time, as they offer insight into the general rules governing the assembly of organisms into ecological communities. Thank to recent progress in high-throughput DNA sequencing, these patterns can now be measured in a fast and standardized fashion through the sequencing of DNA sampled from the environment (e.g. soil or water), instead of relying on tedious fieldwork and rare naturalist expertise. They can also be measured for the whole tree of life, including the vast and previously unexplored diversity of microorganisms. Taking full advantage of this new type of data is challenging however: DNA-based surveys are indirect, and suffer as such from many potential biases; they also produce large and complex datasets compared to classical censuses. The first goal of this thesis is to investigate how statistical tools and models classically used in ecology or coming from other fields can be adapted to DNA-based data so as to better understand the assembly of ecological communities. The second goal is to apply these approaches to soil DNA data from the Amazonian forest, the Earth's most diverse land ecosystem. Two broad types of mechanisms are classically invoked to explain the assembly of ecological communities: 'neutral' processes, i.e. the random birth, death and dispersal of organisms, and 'niche' processes, i.e. the interaction of the organisms with their environment and with each other according to their phenotype. Disentangling the relative importance of these two types of mechanisms in shaping taxonomic composition is a key ecological question, with many implications from estimating global diversity to conservation issues. In the first chapter, this question is addressed across the tree of life by applying the classical analytic tools of community ecology to soil DNA samples collected from various forest plots in French Guiana. The second chapter focuses on the neutral aspect of community assembly.[...]