Soutenance mémoire
L’ IMPORTANCE DES PRÉDATEURS
Les écosystèmes peuvent être fortement influencés par la présence de prédateurs, notamment par le biais de régulation descendante (Beschta & Ripple, 2009). En effet, ce processus implique que les populations des niveaux trophiques supérieurs régulent les populations des niveaux trophiques inférieurs (McLaren & Peterson, 1994). À titre d’ exempl e, les Loups gris (Canis lupus) de l’île Royale régulent non seulement les populations d’orignaux de l’île, mais ont par le fait même, un impact majeur sur la croissance et la reproduction du sapin baumier (Abies balsamea), principale essence forestière de l’île (McLaren & Peterson, 1994). Le retrait d’ un prédateur important dans une communauté peut donc engendrer des cascades trophiques résultant en une inversion des patrons d’abondances ou de biomasse à travers plusieurs niveaux trophiques (Terborgh et al. , 2001). Ainsi, l’ exploitation massive du principal prédateur benthique, la Morue de l’Atlantique (Morus gadua) près de la Nouvelle-Écosse, a résulté en une explosion démographique des petits poissons pélagiques et des macro-invertébrés benthiques ainsi qu’en une augmentation massive des populations de phoques, modifiant radicalement l’écosystème en place (Frank et al., 2005). Bien que souvent considérés comme nuisibles dû au fait qu ‘ ils se nourrissent de proies pouvant avoir un intérêt économique, les prédateurs dominants peuvent parfois permettre la survie ou même l’augmentation d’ une population de proies par la réduction d’ un prédateur secondaire (Palomares et al. , 1995). Les oiseaux de proie ne font pas exception et jouent un rôle clé dans les réseaux trophiques (Arim & Jaksic, 2005). À titre d’ exemple, Nielsen (1999) a démontré que les populations de Faucons gerfauts (Falco rusticolus) en Islande avaient des réponses numériques et fonctionnelles face aux changements dans les populations de lagopèdes et qu’elles pouvaient grandement influencer les densités de populations de ces derniers. Les prédateurs aviaires peuvent avoir des effets plus vastes que le simple retrait d’individus de la population de proies. En effet, Y denberg et al. (2004) ont suggéré que depuis que les populations de Faucons pèlerins (Falco peregrinus) ont augmenté en nombre, une de leurs proies, le Bécasseau d’Alaska (Calidris mauri), a modifié sa stratégie de migration. Ce dernier demeure maintenant moins longtemps au même site nourricier et accumule moins de réserves lipidiques, conservant ainsi une bonne capacité d’accélération et une bonne mobilité en vol. Ces deux comportements sont liés à l’évitement de la prédation. Les oiseaux de proie peuvent aussi aider à augmenter la richesse spécifique en empêchant certaines espèces d’exclure les autres par compétition (Brown et al., 1988; Kotler & Holt, 1989). De plus, certains oiseaux choisissent de nicher tout près d’un oiseau de proie, profitant ainsi de l’agressivité de ce dernier face aux autres prédateurs potentiels pour réduire leur risque de prédation au nid (Tremblay etai., 1997; Bogliani etai., 1999).
LE SUCCÈS REPRODUCTEUR DES OISEAUX DE PROIE
Chez les espèces « longévives » (grande durée de génération), le taux de survie des adultes est souvent considéré comme le principal paramètre démographique influençant la dynamique des populations (Gaillard & Yoccoz, 2003). Par contre, puisque ce paramètre est souvent très stable, les variations dans la productivité annuelle (production de jeunes qui survivent en fonction du nombre d’adultes reproducteurs) peuvent aussi avoir une grande influence dans les fluctuations d’abondance des populations (Johnson & Geupel, 1996; Gaillard et al., 1998). Plusieurs espèces d’oiseaux de proie étant considérées comme « longévives » (Hailer et al. , 2006), il importe donc de bien comprendre les mécanismes qui influencent leur succès reproducteur. Or, ceci représente un défi, car de multiples facteurs peuvent interagir. Chez les espèces avec un dimorphisme sexuel marqué, comme chez la majorité des rapaces où les femelles sont plus imposantes que les mâles, le taux de survie juvénile n’est pas équivalent pour les deux sexes, les individus du sexe le plus imposant étant généralement défavorisés (Roskaft & Slagsvold 1985, Benito & Gonzalez-Solis, 2007). En augmentant artificiellement la quantité de nourriture fournie à de jeunes Autours des pa lombes (Accipiter gentilis), Dewey et Kennedy (2001) ont montré qu’une augmentation dans l’ approvisionnement au nid influençait positivement le taux de croissance ainsi que le taux de survie des jeunes. Une étude sur le Faucon bérigora (Falco berigora) a mis en évidence l’effet de la position hiérarchique d’un jeune dans le nid sur ses chances de survie (McDonald et al. , 2005). Les résultats de cette étude démontrent que les derniers jeunes à éclore au sein d’ une couvée avaient un taux de mortalité plus élevé que les autres. Des corrélations négatives entre les conditions météorologiques, en particulier les précipitations, et le succès reproducteur des rapaces ont déjà été observées par plusieurs études (Newton & Marquiss, 1986; Olsen & Olsen, 1989; Kostrzewa & Kostrzewa, 1990; Brad ley el al., 1997). L’influence des différents facteurs météorologiques peut être soit positive ou négative selon les populations à l’étude (Morrison et al., 2007; Lehikoinen et al. , 2009) et les effets peuvent se faire ressentir autant de façon directe que de façon indirecte. Par exemple, Olsen et Olsen (1989) ont observé que les précipitations pouvaient directement influencer négativement la survie des œufs de Faucons pèlerins (Falco peregrinus) en inondant le nid. D’autre part, Dawson et Bortolli (2000) ont observé que la survie des jeunes Crécerelles d ‘Amérique (Falco sparverius) était indirectement liée aux précipitations puisque celles-ci réduisaient le taux d ‘approvisionnement des jeunes au nid. Plusieurs indices laissent croire que chez les organismes homéothermes, les effets indirects du climat seraient plus importants que les effets directs. Ils seraient toutefois plus difficilement mesurables puisqu’ils résultent souvent de multiples interactions avec le réseau trophique (Fairhurst & Bechard, 2005; Berteaux & Stenseth, 2006; Krebs & Berteaux, 2006). Par contre, il semblerait qu’il existe tout de même une période de vulnérabilité accrue aux effets directs de la météo chez les jeunes individus de plusieurs espèces homéothermes (Loison & Langvatn, 1998; Stirling & Smith, 2004).
Causes of mortality
From 2008 to 201 0, we monitored a total of 78 falcon nests, of which 53 produced at least one nestling. [n 2009 and 201 0, motion sensitive cameras captured the death of 26 nestlings « 25 days old). Overall, 38% (10/26) of deaths were caused by the direct effect of rainfa ll. These morta lities occurred in 16% of the nests (5/31) and affected 1 to 4 nestl ings per nest. This includes a nestl ing that was knocked off of the cliff by the resident fema le as she fl ew from the nest ledge while brooding 3 large nestlings during a heavy rain storm. Four nestlings (1 5%) died as a result of starvation, and 4 others (1 5%) from events not related to e ither ra in or starvation. Ofthese four, three nestlin gs from the same nest died shortly after the female permanentl y fa iled to return to the nest weil into the nestling rearing period, and the other nestling died shortly after being bitten and grabbed by the resident fema le. Fina lly, 8 deaths (3 1 %) occurred due to reasons that could not be confi rmed (though a combinati on of rainfa ll and starvation were suspected in 4 cases). Four deaths were recorded fo r nest[ings raised in a nest box, but none were attributed to rain fa ll. Moreover, there was no death attributed to predati on.
Camera monitoring
Motion sensitive cameras (RECONYX models PM35T25, PC85 and PC800 Hyperfire) were installed at a distance of one to four meters from the nests to determine hatch date and hatch sequence of the nestlings (hatching order among siblings) during the 2009 and 2010 summers (the nestling’s development stage was used in 2008; see Cade et al., 1996). When triggered, cameras were programmed to take 1 to 3 pictures as fast as possible with a quiet period :S15 seconds (the time period after a trigger during which the camera did not respond to motion events). In addition, cameras were programmed to take a picture every 15 minutes to capture non-motion triggered events. We analyzed images from the cameras to examine feeding rate of juveniles, exposure to rainfall or other external events, and combined these observations with repeated measures of body weight to determine the causes of nestling mortality. Based on observations from the cameras we summarized causes of mortality into four categories; exposure to rain, starvation, other, and unknown. We determined that healthy nestlings of <25 days old were typically fed at least three times per day. Therefore, nestlings that received food on a normal schedu le (i.e., ::::3 times a day) but died during a rain storm and were clearly wet (i.e., visibly wet in camera images) before dying, were assumed to be ki lied by direct exposure to rain. Conversely, nestlings that were fed <3 times a day for >2 days just before dying, and had negative or very low growth rate relative to other individuals were assumed to have died from starvation. Nestlings that died of known causes that were not related to rain or starvation were classified as other (see results), while nestlings that died for reasons that remained unclear were classified as unknown.
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Table des matières
INTRODUCTION GÉNÉRALE
L’IMPORTA CE DES PRÉDATEURS
LE SUCCÈS REPRODUCTEUR DES OISEAUX DE PROIE
EFFETS DE LA MÉTÉO SUR LES POPULATIONS AVIAIRES DE L’ARCTIQUE
LE CAS DU FAUCON PÈLERIN DE RANKIN INLET
OBJECTIFS DE L’ÉTUDE
CHAPITRE 1 LES CHANGEMENTS DANS LES RÉGIMES DE PRÉCIPITATIONS AUGMENTENT LA MORTALITÉ DES OISILLONS D’UN PRÉDATEUR DE L’ARCTIQUE: ÉVIDENCES EXPÉRIMENTALES ET TENDANCE À LONG TERME CHEZ LE FAUCON PÈLERIN
RÉSUMÉ EN FRANÇAIS DE L’ARTICLE
CHANGE IN PRECIPITATION REGIME INCREASES NESTLlNG MORTALlTY OF AN ARCTIC TOP PREDATOR: EXPERIMENTAL EVIDENCE AND LONG-TERM TREND IN PEREGRINE FALCON
Summary
Introduction
Methods
Data analysis
Discussion
Acknowledgements
References
Tables and figures
Appendix
CHAPITRE 2 CONCLUSION
PERSPECTIVES FUTURES
RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES
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