Impacts potentiels du changement climatique sur les ... · Salmo trutta 1 * [CO2] (1980-1990) ......

Didier PontCemagref – Antony HBAN

Impacts potentiels du changement climatique sur les communautés et les populations piscicoles :

Bilan des programmes GICC

Prog. AQUABIO (MEED GICC 2001-2003)

Didier PONT Séminaire Onema – programme GICC (MEEDDAT) 29-30 Juin 2009

Prog. GICC 2 (2007-2009). Dyn. Pop. Poissons

AO Impact Changement Climatique IFB GICC (2004-2006)

Prog. GICC 2 (2007-2009). Dyn. Pop. Poissons

Cemagref (UR HBAN, UR HYAX), Bordeaux (UR EPBX)

CNRS-Univ. Lyon (UMR 5558)

Changement Global et

Stratégies Démographiques des Populations Piscicole s


IRD (UR 131)

INRA-Agrocampus Ouest Rennes ESE (Ecol. Santé Ecost.) (UMR EQHC) INRA UMR-Univ. Pau et Pays de l’Adour (ECOPBIOP)

SAUMON - CHABOT - AFRIQUE DE L’OUEST

Climat et écosystèmes aquatiques

Précipitations Température de l’air

Pédogénése

Production végétale

Température de l’eau

Géomorphologie (Erosion / Sédimentation)

Débits liquidesFlux solides

Apports organiquesGéo

logi

eLi

thol

ogie

BA

SS

IN V

ER

SA

NT

Cours d’eau

CLI

MAT


végétale

Productionbiologique

Apports organiquesEléments dissousG

éolo

gie

Lith

olog

ie

BA

SS

IN V

ER

SA

NT

Cours d’eau

His

toire

Bio

géog

raph

ique

Richesse locale

Dynamique desPopulations

HABITAT RESSOURCES

Peuplement local

Filtresenvironnementaux

InteractionsBiotiques

Pool régionald’espèces

Modification potentielle des aires de distributions

Evitement

Adaptation

( Fragmentation des habitats )

Plasticité des traits d’histoire de vie

Réponses biologiques au changement global


Adaptation

Évolution vers une résistance plus forte

Interactions biotiques

Mécanismes de régulation densité-dépendant

Interactions écologiques

Ives and Gilchrist (1993); Root and Schneider (1995); Kareiva et al. (1993); Hoffman and Blows (1993); Hanski and Gilpin, 1997); Lawton (2000).

Occurrence ~ Surface pêchée + +

CorrectionEffort d’échantillonnage

Habitat local

Sup. drainéePente

Température de l’air

Température moyenne hiverTempérature moyenne été

Modification potentielle des distributions à large échelle«Correlative bioclimatic models »


GLM modeling technics. Model validation using cross validation and Kappa Index

Sites peu perturbés(suivis ONAMA)

Salmo trutta

1 * [CO2](1980-1990)

Modélisation des modifications potentielles de la distribution de la truite

Hiver: + 0.54°CEté: + 1.06°C

Hiver: + 1.07°CEté: + 2.12°C

Prédictions sur l’ensemble du réseau français ( ~ 65 000 km, 8467 tronçons)


0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Probabilité de présence

Présence: 45 900 km

Perte potentielle d’habitat: 16 %

Perte potentielle d’habitat : 33 %

Modèles de type CEM (Climate Envelop Models)Prédictions climatiques Modèle ARPEGE (Météo-France)Pont et al. 2006. Progr. MEEDDAT-GICC IFB

Ex Cottus gobio1 * [CO2]

(1980-1990)

~ 1.25 * [CO2](~ 25-30 ans)

Prédictions sur l’ensemble du réseau français ( ~ 65 000 km, 8467 tronçons)


Hiver: + 0.54°CEté: + 1.06°C

Hiver: + 1.07°CEté: + 2.12°C


0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Probabilité de présence

~ 1.50 * [CO2](~ 50-60 ans)


Perte potentielle d’habitat: 37 %

Perte potentielle d’habitat : 77 %

Situation actuelleSituation actuelle

Relations entre températures mensuelles de l’eau et de l’air

Tem

p. E

au o

bser

vée

0 2 4 6 8 10 12 14

02

46

810

1214

Hiver

Temp. Air observ ée

10 12 14 16 18 20 22 24

1012

1416

1820

2224

Eté


R2 = 0.59 R2 = 0.20

Tem

p. E

au o

bser

vée

0 2 4 6 8 10 12 14

02

46

810

1214

Hiver


10 12 14 16 18 20 22 24

1012

1416

1820

2224

Eté


R2 = 0.59 R2 = 0.20

Tem

p.E

au(°C

) 10

20T

emp.

Eau

(°C)

1020


Temp. Air observ ée Temp. Air observ éeTemp. Air observ ée Temp. Air observ ée

0 2 4 6 8 10 12 14

02

46

810

1214

10 12 14 16 18 20 22 24

1012

1416

1820

2224

Tem

p. E

au o

bser

vée

Temp. Air corrigée (modèle) Temp. Air corrigée (modè le)

R2 = 0.61 R2 = 0.56

0 2 4 6 8 10 12 14

02

46

810

1214

10 12 14 16 18 20 22 24

1012

1416

1820

2224

Tem

p. E

au o

bser

vée

Temp. Air corrigée (modèle) Temp. Air corrigée (modè le)

R2 = 0.61 R2 = 0.56

Suivi in-situ de la température des cours d’eau (prog. ONEMA)

Temp Air (°C)

0 10 20

0

Temp Air (°C)

0 10 20

0

12 14 16 18 20 22 24

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Truite (Salmo trutta)

12 14 16 18 20 22

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Ablette (Alburnus alburnus)P

roba

bilit

é de

pré

senc

e

Intervalle de confiance

Erreur de prédiction

Modèles glm. Profils marginaux.


Température estivale12 14 16 18 20 22 24

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Saumon (Salmo salar)

12 14 16 18 20 22 24

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Chabot (Cottus gobio)

Pro

babi

lité

de p

rése

nce

Données historiques

Louis Léger(1866-1948)

Authors (s) District/river Scale(ANONYMOUS, 1945) Haute-Saône 1/ 200 000(DORIER, 1955) Drôme 1/ 200 000(DORIER, 1956-1957) Ardèche 1/ 200 000(HESSE & PARIS, 1924) Côte-d'Or -1 1/ 100 000(HESSE & PARIS, 1927) Côte-d'Or -2 1/ 100 000(KREITMANN, 1932) Rhône 1/ 500 000(LEGER, 1910b) Furon 1/ 50 000(LEGER, 1910c) Ruisset 1/ 50 000(LEGER, 1924) Isère 1/ 200 000(LEGER, 1927) Ain 1/ 200 000(LEGER, 1934) Hautes-Alpes 1/ 200 000(LEGER, 1942-1944) Savoie 1/ 200 000(LEGER, 1945-1948a) Rhône 1/ 200 000(LEGER & KREITMANN, 1931) Haute-Savoie 1/ 200 000(PERRIER, 1913) Romanche 1/ 100 000(PIRAUD, 1910) Roize et Vence 1/ 50 000


G. Carrel (2002)

Chevesne(Leuciscus cephalus)

ConventionAgence RMC-Cemagref

Barbeau(Barbus barbus)


correctly classified 0.8048presence correctly classfied 0.43712575absence correctly classified 0.93886463

No Yes

No 1033 85

Yes 52 80His

toric

al

occu

rren

ce

Predicted Occurrence

146188

56860

No Yes

No 1033 85

Yes 52 80His

toric

al

occu

rren

ce

Predicted Occurrence

8052

851033

correctly classified 89.0%presence correctly classified 60.6%absence correctly classified 92.4%

- espèce d’eau fraîche commune- territoriale

Fécondité

Age à la reproduction (de 3 à 1 an)

Effet d’un accroissementde 2-3 degrés

Echelle du réseau hydrographique

Influence de la température sur les stratégies démographiques du chabot ( Cottus gobio)


- territoriale - régulation densité-dépendante- espèce peu manipulée

(de 3 à 1 an)

Croissance juvéniles

Croissance adultes

Longévité maximale(de 7 à 5 ans)

Temps de génération(de 4.2 ans à 2.6 ans)

Un accroissement thermique de 2-3 °C favorise l’allocation à la reproduction au détriment de la c roissance

C1

C11

C2

C6

C3

C5

C10

C4

C9

C8

C7

C13C12

A S OJJMAMFJDNOS

Youngs(0-1 an)

Adults(> 2 ans )

Young (0-1 an)

Adults(> 2 ans)Adults survival

Reproduction

EggsFecondity

Larvae

ECLOSION PASSIVEDISPERSION

Larval survival

Year t Year t + 1

Young survival

ACTIVEDISPERSION

A S OJJMAMFJDNOS

Youngs(0-1 an)

Adults(> 2 ans )

Young (0-1 an)

Adults(> 2 ans)

Young (0-1 an)

Adults(> 2 ans)Adults survival

Reproduction

EggsFecondity

Larvae

ECLOSION PASSIVEDISPERSION

Larval survival

Year t Year t + 1

Young survival

ACTIVEDISPERSION

ACTIVEDISPERSION

UMR 5558. CNRS Lyon - Cemagref Approche matricielle


0

50

100

150

200

250

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13

Densities (ind.m-2)SimuléesObservées

Densités observées et simulées de chabot par compartiment

Population t Population t + 1Population t Population t + 1Density-dependance feedback

Dispersion vs survie ?

Chaumot A., M. Milioni, A. Abdoli, D. Pont & S. Charles (2006, Ecological Modelling)

UMR 5558. CNRS Lyon - Cemagref Modèle Individu-centré

Simulation:

+ 2 °C sur 50 ans

Tem

péra

ture

Start

Initialize population

Mortality

Growth

Density Ind.

Age

Length

Fecundity

Stages

If adult

If juvenile

Modification densités et structures d’age


Transitions entre classes d’age.

Charles S., Subtil F., Kielbassa J & D. Pont (2008). Ecological ModellingKielbassa J., M.L. Delingnette-Muller, D. Pont & S. Charles (C.J.A.S.F. Submitted)

Modification densités et structures d’age

Modèle de croissance incluant la température

Conclusion

Une approche nécessairement interdisciplinaire(Macroécologie, Bio-démographie, Génétique, Ecophysiologie

Meilleure connaissance des regimes thermiques de l’eau

Se focaliser sur les 20-30 ans à venir (réchauffement ~ 1-2°C)- Echelles régionales- Incertitudes associées aux simulations


Changement climatique et bon état écologique (Prog. Européen WISER)

Toujours considérer l’ensemble des perturbations humaines:

Interactions entre pressions chimiques, hydromorphologiqueschangement climatique

- Incertitudes associées aux simulations

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