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Theses Year : 2021

Modelling the response of marine Antarctic species to environmental changes: methods, applications and limits

Modéliser la réponse des espèces marines Antarctique aux changements environnementaux: méthodes, applications et limites

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Abstract

Among tools that are used to fill knowledge gaps on natural systems, ecological modelling has been widely applied during the last two decades. Ecological models are simple representations of a complex reality. They allow to highlight environmental drivers of species ecological niche and better understand species responses to environmental changes. However, applying models to Southern Ocean benthic organisms raises several methodological challenges. Species presence datasets are often aggregated in time and space nearby research stations or along main sailing routes. Data are often limited in number to correctly describe species occupied space and physiology. Finally, environmental datasets are not precise enough to accurately represent the complexity of marine habitats. Can we thus generate performant and accurate models at the scale of the Southern Ocean ? What are the limits of such approaches ? How could we improve methods to build more relevant models ? In this PhD thesis, three different model categories have been studied and their performance evaluated. (1) Mechanistic physiological models (Dynamic Energy Budget models, DEB) simulate how the abiotic environment influences individual metabolism and represent the species fundamental niche. (2) Species distribution models (SDMs) predict species distribution probability by studying the relationship between species presences and the environment. They represent the species realised niche. (3) Dispersal lagrangian models predict the drift of propagules in water masses. Results show that physiological models can be developed for marine Southern Ocean species to simulate the metabolic variations in link with the environment and predict population dynamics. However, more data are necessary to highlight detailed physiological contrasts between populations and to accurately evaluate models. Results obtained for SDMs suggest that models generated at the scale of the Southern Ocean and future simulations are not relevant, given the lack of data available to characterise species occupied space, the lack of precision and accuracy of future climate scenarios and the impossibility to evaluate models. Moreover, model extrapolate on a large proportion of the projected area. Adding information on species physiological limits (observations, results from experiments, physiological model outputs) was shown to reduce extrapolation and to improve the capacity of models to estimate the species realised niche. Spatial aggregation of occurrence data, which influenced model predictions and evaluation was also succefully corrected. Finally, dispersal models showed an interesting potential to highlight the role of geographic barriers or conversely of spatial connectivity and also the link between species distribution, physiology and phylogeny history. This PhD thesis provides several methodological advice, annoted codes and tutorials to help implement future modelling works applied to Southern Ocean marine species.
Parmi les outils qui permettent de mieux comprendre les systèmes naturels, la modélisation écologique a connu un essor particulièrement important depuis une vingtaine d’années. Les modèles écologiques, représentation simplifiée d’une réalité complexe, permettent de mettre en avant les facteurs environnementaux qui déterminent la niche écologique des espèces et de mieux comprendre leur réponse aux changements de l’environnement. Dans le cas des faunes marines antarctiques, la modélisation écologique fait face à plusieurs défis méthodologiques. Les jeux de données de présence des espèces sont très souvent agrégés dans le temps et dans l’espace, à proximité des stations de recherche. Ces données sont souvent trop peu nombreuses pour caractériser l’espace environnemental occupé par les espèces ainsi que leur physiologie. Enfin, les jeux de données environnementales manquent encore de précision pour finement représenter la complexité des habitats marins. Dans ces conditions, est-il possible de générer des modèles performants et justes à l’échelle de l’océan Austral ? Quelles sont les approches possibles et leurs limites ? Comment améliorer les méthodes afin de générer de meilleurs modèles ? Au cours de ce travail de thèse, trois types de modèles ont été étudiés et leurs performances évaluées. (1) Les modèles physiologiques de type DEB (Dynamic Energy Budget) simulent la manière dont l’environnement abiotique influe sur le métabolisme des individus et proposent une représentation de la niche fondamentale des espèces. (2) Les modèles de distribution d’espèces (SDMs pour Species Distribution Models) prédisent la probabilité de distribution des espèces en étudiant la relation spatiale entre données de présence et environnement. Ils proposent une représentation de la niche réalisée des espèces. Enfin (3), les modèles de dispersion de type lagrangien prédisent le mouvement de propagules dans les masses d’eau. Les résultats montrent que les modèles physiologiques réussissent à simuler les variations métaboliques des espèces antarctiques en fonction de l’environnement et à prédire les dynamiques de populations. Cependant, davantage de données sont nécessaires pour pouvoir caractériser finement les différences physiologiques entre populations et évaluer correctement les modèles. Les résultats obtenus pour les SDMs montrent que les modèles générés à l’échelle de l’océan Austral et leurs prédictions futures ne sont pas fiables du fait du manque de données disponibles pour caractériser l’espace occupé par les espèces, du manque de précision des scénarios climatiques futurs et de l’impossibilité d’évaluer les modèles. De plus, les modèles extrapolent sur une très grande proportion de l’espace projeté. L’apport d’information complémentaire sur les limites physiologiques des espèces (observations, résultats d’expériences, sorties de modèles physiologiques) permet de réduire l’extrapolation et d’augmenter la capacité des modèles à décrire la niche réalisée des espèces. L’agrégation spatiale des données, qui influençait les prédictions et l’évaluation des modèles a également pu être corrigée. Enfin, les modèles de dispersion ont montré un potentiel intéressant pour révéler le rôle des barrières géographiques ou à l’inverse, la connectivité spatiale, mais également le lien existant entre distribution, physiologie et histoire phylogénétique des espèces. Ce travail de thèse propose de nombreux conseils et fournit des codes annotés parfois sous forme de tutoriels, afin de constituer une aide utile aux futurs travaux de modélisation sur les espèces marines antarctiques.
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Dates and versions

tel-03299384 , version 1 (27-07-2021)

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  • HAL Id : tel-03299384 , version 1

Cite

Charlène Guillaumot. Modelling the response of marine Antarctic species to environmental changes: methods, applications and limits. Biodiversity and Ecology. Université Libre de Bruxelles; Université de Bourgogne Franche-Comté, 2021. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-03299384⟩
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