Une nouvelle méthode pour modéliser la répartition des espèces extrêmement rares – Methods Blog
Message fourni par Pasquale Raia (il/lui), Alessandro Mondanaro (il/lui), Mirko Di Febbraro (il/lui), Marina Melchionna (elle/elle) et Silvia Castiglione (elle/elle)
En 2001, Sally Duncan, une rédactrice scientifique assez prolifique, a publié sur Découvertes scientifiques, l’une des ressources publiques de la Pacific Northwest Research Station basée dans l’Oregon, un rapport magnifiquement assemblé se concentrant sur une question fondamentale en écologie, la définition, la perception et la signification de la rareté écologique. Pour les écologistes et les biologistes de l’évolution, la rareté est la chose classique « je-sais-ce-que-c’est-jusqu’à-quelqu’un-me-demande-de-définir » Duncan illustrait la découverte de David Boughton selon laquelle les espèces rares (écrites de manière simpliste, celles que vous rencontrez rarement pendant enquêtes) sont rares en raison de la façon dont les accidents de l’histoire (dans les forêts de la côte ouest des États-Unis, il s’agit principalement d’incendies majeurs) se croisent avec leur capacité à se disperser et la quantité d’habitat que les incendies épargnent. Boughton (et Duncan lui faisant écho) est passé de ces découvertes au rêve d’individualiser des solutions de gestion multi-espèces, qui pourraient en principe aider à (selon leurs propres termes) « gérer des espèces dont vous ne savez rien ».
Selon Lignes directrices de l’UICN, une gestion efficace doit passer par une évaluation correcte des risques. Par exemple, l’UICN considère une espèce comme vulnérable « si les modèles bioclimatiques (voir paragraphe 12.1.12) prédisent qu’une réduction de l’aire de répartition pourrait correspondre à une réduction de la population de 80 % ou plus». Cependant, les modèles bioclimatiques fonctionnent à peine avec des espèces rares, à l’origine de ce qu’Angela Lomba et ses collègues ont défini un jour – et avec une rhétorique invinciblement astucieuse – comme le « paradoxe de la modélisation des espèces rares ». Le paradoxe découle d’une caractéristique typique de tous les modèles bioclimatiques : quelle que soit la manière dont vous les mettez en œuvre, avec peu d’observations de terrain initiales, il y aura toujours un modèle inexact, difficile à faire confiance et une prédiction sévèrement surajustée. La solution de Lomba et ses collègues au paradoxe consistait à ajuster plusieurs modèles « plus petits » comprenant uniquement des paires de variables environnementales, puis à faire la moyenne de leurs prédictions dans un modèle d’ensemble pondéré. Cette approche d’ensemble de petits modèles (ESM) s’est avérée viable et efficace, et pourtant elle ne résout pas le problème de la faiblesse des informations de départ sur les préférences des espèces, et on ne sait pas non plus s’il est sûr d’appliquer les ESM dans la modélisation des espèces les plus rares d’entre eux. tous.
Compléter la modélisation bioclimatique avec l’historique phylogénétiquey
Notre expérience en modélisation phylogénétique nous a inspiré une solution différente (des ESM). Notre idée était de compléter l’observation directe sur les préférences climatiques des espèces (tirée des registres d’occurrence) avec des informations phylogénétiques. Nous avons pensé que puisque les traits de niche tels que les limites de tolérance thermique et la taille corporelle ont tendance à être hérités phylogénétiquement, nous pourrions utiliser la phylogénie comme prédicteur dans la modélisation bioclimatique. Pour développer cette idée, nous avons combiné l’analyse factorielle de niche écologique (ENFA) avec l’imputation phylogénétique. La méthode, nommée ENphylo, fonctionne en assemblant un arbre phylogénétique comprenant les espèces rares et leurs parents pas si rares, en calculant la marginalité de niche et les facteurs de spécialisation pour ces derniers (comme systématiquement mis en œuvre dans le cadre de l’ENFA), puis en s’appuyant sur l’imputation phylogénétique pour dériver la marginalité et la spécialisation pour les pauvres. espèces échantillonnées. Les quelques données d’occurrence de ces derniers sont ensuite utilisées pour convertir les axes de marginalité et de spécialisation imputés en cartes d’adéquation de l’habitat.
Renne Clôture Rangifer sont actuellement classés comme vulnérables par la UICN .
Tirer le meilleur parti d’une multitude d’observations aléatoires
En évaluant ENphylo performance, nous avons été confrontés au problème de savoir ce qu’aurait pu être une norme appropriée. Nous nous sommes attardés sur une étude récente que nous avons publiée, dans laquelle nous avons évalué la relation entre la fragmentation de l’habitat et l’extinction chez 31, soigneusement échantillonnés et communs (supposons que nous savons tous ce que « commun » abandonne la responsabilité de définir) grands mammifères du Pléistocène tardif d’Eurasie occidentale . Puisque nous y utilisions des modèles de distribution d’espèces (SDM), en déployant MaxEnt sur leurs archives fossiles, nous avions des repères statistiques de performance SDM, obtenus en utilisant l’enregistrement le plus complet et le plus daté assemblé pour chaque espèce, au mieux de nos capacités. Nous avons ensuite tiré au hasard aussi peu que 10 points de données des archives fossiles originales, et effectué les deux ENphylo et les ESM. Nous avons trouvé que ENphylo fonctionne mieux que ENFA, sur les mêmes ensembles de 10 points de données tirés au hasard, 27 fois sur 31, et mieux que ESM 29/31. Encore plus intrigant, ~ 22 espèces (selon la métrique d’évaluation appliquée) ont atteint des performances satisfaisantes sous ENphyloc’est le même nombre que dans notre étude originale, où l’enregistrement complet et le puissant MaxEnt ont été utilisés, cependant.
Comme l’a souligné un critique, «[ENphylo provides] une belle contribution dans un sujet qui fait toujours mal à la tête. Les espèces rares (ou peu présentes quelle que soit leur rareté) sont toujours un défi de modélisation ». Avec ENphylo, nous proposons un nouvel outil pour aider à prédire la distribution future des espèces rares à la lumière du changement climatique et pour définir comment les espèces rares éteintes ont réagi aux variations climatiques passées. Que cela réalise ou non le rêve de trouver des solutions de gestion multi-espèces, nous espérons ENphylo aidera à protéger certains de l’extinction.
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