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L’idée que le chaos est rare dans les populations naturelles peut être due à des limitations méthodologiques et de données, plutôt qu’à la stabilité inhérente des écosystèmes


Le chaos dans les populations naturelles semble être beaucoup plus courant qu’on ne le pensait auparavant, selon une nouvelle analyse réalisée par des scientifiques de l’UC Santa Cruz et de la NOAA Fisheries.

Les populations d’organismes dans les écosystèmes naturels fluctuent beaucoup, et une question clé pour les écologistes est de savoir si ces fluctuations sont régulières (variant autour d’un équilibre théoriquement « stable »), aléatoires (complètement imprévisibles) ou chaotiques. Les systèmes chaotiques, comme le temps, peuvent être prévisibles à court terme mais pas à long terme, et ils sont très sensibles aux petites différences dans les conditions initiales.

« Savoir si ces fluctuations sont régulières, chaotiques ou aléatoires a des implications majeures sur la façon dont nous pouvons prédire la taille des populations et sur la manière dont elles réagiront aux interventions de gestion », a déclaré Tanya Rogers, écologiste des pêches à la NOAA et chercheur à l’Institut des sciences marines de l’UCSC.

Rogers est le premier auteur de la nouvelle étude, publiée le 27 juin dans Écologie de la nature et évolution. Ses coauteurs sont Bethany Johnson, étudiante diplômée de l’UCSC en mathématiques appliquées, et Stephan Munch, écologiste des pêches de la NOAA et professeur auxiliaire à l’UCSC dans les départements de mathématiques appliquées et d’écologie et de biologie évolutive.

Les chercheurs ont trouvé des preuves de dynamique chaotique dans plus de 30% des populations qu’ils ont analysées dans une base de données écologique. Les méta-analyses précédentes évaluant la prévalence du chaos dans les populations des champs naturels avaient révélé que le chaos était absent ou rare. Mais cela peut être dû à des quantités limitées de données et à l’utilisation de méthodes inadéquates, plutôt qu’à la stabilité inhérente des écosystèmes, ont déclaré les auteurs.

« Il y a beaucoup plus de données maintenant, et la durée d’une série chronologique fait une grande différence pour détecter les dynamiques chaotiques », a déclaré Munch. « Nous avons également montré que les hypothèses méthodologiques formulées dans les méta-analyses précédentes étaient biaisées contre la détection du chaos. »

Pour la nouvelle étude, les chercheurs ont utilisé des algorithmes de détection de chaos nouveaux et mis à jour et les ont soumis à des tests rigoureux sur des ensembles de données simulées. Ensuite, ils ont appliqué les trois meilleures méthodes à un ensemble de données de 172 séries chronologiques de population de la base de données Global Population Dynamics.

Leur analyse a révélé des associations intéressantes entre la dynamique chaotique, la durée de vie et la taille corporelle. Le chaos était le plus répandu parmi le plancton et les insectes, le moins répandu parmi les oiseaux et les mammifères, et intermédiaire parmi les poissons.

« Beaucoup d’espèces à courte durée de vie ont tendance à avoir une dynamique de population chaotique, et ce sont aussi des espèces qui ont tendance à avoir une dynamique d’expansion et de récession », a déclaré Rogers.

Les résultats suggèrent qu’il peut y avoir des limites intrinsèques aux prévisions écologiques et une mise en garde contre l’utilisation d’approches basées sur l’équilibre pour la conservation et la gestion, en particulier pour les espèces à courte durée de vie.

« Du point de vue de la gestion des pêches, nous voulons prédire les populations de poissons afin de pouvoir fixer des limites pour les récoltes de pêche », a expliqué Rogers. « Si nous ne reconnaissons pas l’existence du chaos, nous pourrions perdre des possibilités de prévision à court terme en utilisant des méthodes adaptées aux systèmes chaotiques, tout en étant trop confiants quant à notre capacité à faire des prédictions à long terme. »

Ce travail a été soutenu par le NOAA Office of Science and Technology, la NOAA Sea Grant et le Lenfest Oceans Program.

Source de l’histoire :

Matériaux fourni par Université de Californie – Santa Cruz. Original écrit par Tim Stephens. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.



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