Favoriser la proposition des gestions ou des managements des espèces invasives..

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Le changement climatique affecte les distributions des espèces invasives

La relation entre l’invasion des espèces et le changement climatique est complexe. Le changement climatique est susceptible de renforcer l’invasion pour occuper de nouvelles zones, en augmentant simultanément l’adaptabilité dans les communautés naturelles en perturbant l’équilibre dynamique qui les maintient. D’un autre côté, les espèces envahissantes influencent l’ampleur, le rythme et l’impact du changement climatique en modifiant la composition, la structure et la fonction des écosystèmes. [5][6]
Les impacts potentiels du changement climatique sur les espèces et les écosystèmes sont des changements de température, des concentrations de dioxyde de carbone (CO2), de l’hydrologie, etc.
L’augmentation du niveau de CO2 dans l’atmosphère stimule les plantes invasives, comparativement aux plantes les plantes invasives réagissent plus fortement aux augmentations du CO2, ce qui donne un avantage aux espèces envahissantes par rapport aux espèces indigènes. Nagel et ses collaborateurs (2004) ont montré que l’augmentation du CO2 atmosphérique favorise la croissance des plantes envahissantes (Bromus madritensis), mais qu’elles ne présentaient aucune réaction apparente chez les espèces indigènes. Contrairement aux espèces indigènes, les espèces invasives poussent plus vite, deviennent plus grosses et produisent plus de graines.

Prédire la tendance de développement d’espèce invasive en France.

Amélioration la connaissance sur la présence et la répartition de ces espèces par l’introduction du modèle pour prédire de la tendance de développement de l’invasion des espèces depuis des décennies ou des centaines d’années. Le développement d’une espèce est affecté par le changement climatique et peut affecter la distribution à long terme et la taille de la population de ses espèces dans sa zone. Cette évolution constitue en effet un indicateur indispensable pour juger de l’efficacité des actions menées.

Favoriser la proposition des gestions ou des managements des espèces invasives.

Pour lutter contre les invasions biologiques, il est possible d’intervenir à différents stades, sur différents aspects de l’envahissement, La prévention de la distribution du développement des espèces est la première étape pour prendre les mesures appropriées, mais aussi une étape très importante. En anticipant les tendances futures des espèces envahissantes, des actions peuvent être prises à temps pour éviter leur introduction ou pour inhiber son développement. Nous pouvons également nous concentrer sur les IImesures.Matérieldansleszonets fortementMéthode:tuchées en prédisant leur distribution future.

Les données d’espèces

2450 points de présence géoréférencés (coordonnées) en France. Pour les datasets fournis en format lambertD1993, nous avons converti les données en GSD1984 afin de faire correspondre les données de bioclimatique et supprimer les biais lié aux les points de présence en France.
Nous avons également extraire les pays d’origine de l’espèce (en wgs84 à la base) et faire tourner avec les données de présence fournies par le GBIF. (www.gbif.org/citation-guidelines).
Toutes les analyses de données ont été effectuées à l’aide d’ArcGIS for Desktop 10.3 (ESRI) [12].

Les données de bioclim

Nous avons obtenu un ensemble de 19 raster des variables (Tableau 1) bioclimatiques en utilisant une résolution spatiale de 30 secondes d’arc à partir des ensembles de données orldClim (www.worldclim.org) pour décrire les conditions environnementales actuelles et future pour explorer la relation entre les conditions bioclimatiques et les modèles de répartition des espèces. Les données climatiques actuelles pour la période 1950-2000 et les données climatiques futures pour 2050 (moyenne des prévisions pour 2041-2060) et 2070 (moyenne des prévisions pour 2061-2080) ont également été incluses. Ce sont les plus récentes projections climatiques GCM (Global climate models) utilisées dans le cinquième rapport d’évaluation du GIEC.
Nous avons seulement utilisé les variables bioclimatiques dans les modèles parce que nous avons supposé que le changement de climat pourrait être une force motrice de modifications aux habitats des espèces.
Pour réduire la multi colinéarité parmi les 19 variables bioclimatiques et une variable d’élévation, les variables corrélées (r ≥ 0,85 coefficient de corrélation de Pearson) ont été éliminées dans les modèles. [13] Cette réduction des variables prédictives a entraîné l’inclusion de 8 variables pour les modèles. These variables included Annual Mean Temperature (Bio1), Isothermality (Bio3), annual precipitation (Bio12), Temperature Seasonality (Bio4), Mean Temperature of ettest Quarter (Bio8), Mean Temperature of Driest Quarter (bio9), Precipitation Seasonality (Bio15), Precipitation of armest Quarter (Bio18) and Precipitation of Coldest Quarter (Bio19).

Analyse des tendances de développement

Pour l’affichage et l’analyse ultérieure sur la distribution future, nous avons importé les résultats des modèles Maxent prédisant la présence du Cyperus eragrostis (gamme 0-1) dans ArcGIS. Avec une référence à la classification proposée par Yang et al. (2013) [19], cinq classes d’habitats potentiels ont été regroupées: “unsuitable habitat” (0–0.2); “barely suitable habitat” (0.2–0.4); “suitable habitat” (0.4–0.6); “highly suitable habitat” (0.6–0.8) et “very highly suitable habitat” (0.8–1.0). Pour chaque modèle, nous avons calculé l’aire de la distribution optimale, classée comme “highly suitable habitat” et “very highly suitable habitat” (0,6-1). Et puis nous avons comparé les résultats de la distribution actuelle et la distribution future prédite pour voir comment la situation de la distribution va changer.
Enfin, nous avons comparé les cartes d’ensemble actuelles et futures afin de déterminer les zones de stabilité, les gains et les pertes dans des conditions bioclimatiques convenables entre le présent et les deux périodes futures projetées.

Comparaison de l’état de développement

Considérant la différence de l’état de Cyperus entre leur habitat d’origine (Amérique du Sud) et en France, nous avons analysé séparément la distribution de Cyperus dans leur habitat d’origine et en France. Dans cette analyse, des variables d’environnement que nous avons définies sont des 19 variables bioclimatiques.
Afin de choisir un modèle plus optimisé, nous allons comparer la courbe ROC AUC (receiver operating characteristic curve) et l’indice TSS (true skill statistic). Comme mentionné avant, un modèle avec une valeur AUC proche de 1 (AUC ≥ 0,75) est considéré comme ayant un bon ajustement. Et une valeur TSS proche de 1 (TSS> 0.5) indique un bon pouvoir prédictif.

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Table des matières

I. Introduction
1.1. Definition:
a. L’espèce invasive
b. Les menaces des plantes invasive
1.2. Objectifs:
a. Prédire la tendance de développement d’espèce invasive en France
b. Favoriser la proposition des gestions ou des managements des espèces invasives..
II. Matériel et Méthode
2.1. Espèces étudiées
2.2. Les données d’espèces
2.3. Les données de bioclim
2.4. Modélisation de la distribution des espèces
2.5. Analyse des tendances de développement
III. Résultats
3.1. Comparaison de l’état de développement
3.2. Analyse des résultats du modèle Maxent
3.3. La distribution actuelle du Cyperus en France
3.4. La distribution future prévue de Cyperus en France
IV. Discussion
4.1. Non-climatique variables
4.2. Projections futures: incertitude
4.3. Des gestions de Cyperus eragrostis
VI. Conclusion
VII. Bibilographie

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