Quantitative frameworks to improve the analyses of ecological communities in the context of aquatic ecosystem services

L'analyse de la relation espèces-habitat a toujours été un des objectifs centraux de l'écologie. C'est devenu un cadre pour explorer, comprendre et répondre à des questions spécifiques concernant la complexité et les mécanismes qui sous-tendent les patrons spatio-temporels de distribution d'espèces. Le savoir-faire généré par la modélisation écologique et la quantification des relations espèces-environnement est un élément clé pour la conservation et la gestion des écosystèmes et des populations. L'objectif général de cette thèse est d'améliorer les méthodes quantitatives en : (i) construisant une approche pour les donnée multi-espèces basée sur les modèles linéaires généralisés, appelée "Analyse de Redondance Généralisée" (gRDA); (ii) améliorant la modélisation de la distribution des poissons (présence/absence) en considérant les interactions biotiques entre espèces, et en utilisant les connaissances générées par ces modèles pour (iii) modéliser la biomasse des poissons, déterminer les principaux facteurs environnementaux qui influencent la biomasse des différentes espèces, ainsi qu'évaluer l'impact de la pression exercée par le pêche. Ces liens peuvent contribuer à renforcer la recherche sur la relation espèces-habitat, les services écosystémiques tout en apportant des informations sur les processus qui sous-tendent ces relations. La recherche sur des méthodes quantitatives interconnectées devrait permettre de mieux comprendre les agents qui structurent la biodiversité et comment ils interagissent pour fournir des services écosystémiques, tout en clarifiant les actions qui devraient être entreprises pour remédier à la perte de ces services liées à l'augmentation de l'impact de l'homme. Dans le Chapitre 1, une méthode multi-espèces appelée "Analyse de Redondance Généralisée" (gRDA) a été développée. Cette méthode est basée sur la distribution logistique et la distribution de Poisson, et elle a été étendue au Partitionnement de Variation. Le but du chapitre est de présenter cette méthode et de déterminer ces performances en utilisant une variété de méthodes de Monte Carlo. Nos résultats montrent que la méthode proposée est robuste et devrait remplacer le Partitionnement de Variation standard basé sur l'Analyse de Redondance ordinaire. Le chapitre II présente une comparaison de la performance et de la capacité prédictive de plusieurs méthodes de modélisation de la distribution des espèces, tout en identifiant les prédicteurs les plus importants pour expliquer la présence ou l'absence des espèces considérées. Ces modèles diffèrent par l'utilisation de données empiriques et ont été développés pour six espèces de poisson de l'eau douce dans les lacs d'Ontario. La modélisation dans le chapitre 2 prend en compte trois classes de modèles : (i) les modèles qui n'utilisent que l'information sur les conditions environnementales comme prédicteurs: (ii) ceux qui utilisent uniquement l'information sur les communautés de poissons pour prédire la présence d'une espèce particulière (c.à.d. variables abiotiques) et (iii) une combinaison de (i) et (ii) (c.à.d. variables abiotiques et biotiques). Finalement, en utilisant les mêmes espèces de poissons que pour le Chapitre II, le chapitre III présente des modèles de biomasse développés au moyen d'arbres de régression permettant d'identifier l'importance relative de différentes variables environnementales ainsi que la pression angulaire. De plus, les similarités et différences entre guildes de poissons ont été mises en évidence par l'influence de chacun des prédicteurs sur la biomasse de chaque espèce. Les résultats des chapitres II et III révèlent l'importance de la morphométrie des lacs et du climat pour l'estimation de la présence/absence et de la biomasse, et, dans le chapitre II particulièrement, il a été observé que les modèles de présence/absence ont de meilleures performances lorsqu'ils tiennent en compte de l'information biotique ainsi que des prédicteurs abiotiques. De plus, les résultats indiquent que la performance des modèles pourrait être largement affectée par la manière dont ces modèles sont développés et évalués. Choisir une méthode de modélisation appropriée, les variables explicatives, les méthodes de validation et les mesures de performances sont des étapes importantes pour obtenir des inférences ou prédictions plus fiables plutôt que des résultats spécifiques aux données ou des artefacts statistiques. De ce fait, la présente thèse fournit une enquête complète sur l'amélioration des méthodes de modélisation populaires, tout en montrant leurs utilités pour évaluer l'importance des facteurs influençant la distribution et la biomasse des poissons qui ont une importance économique en Ontario, ce qui peut être utile du point de vue de la gestion des ressources naturelles. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : modélisation écologique; Analyse de Redondance; Partitionnement de Variation; modélisation de la distribution des espèces; modèles de biomasse; Poisson d'Eau Douce

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