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22 décembre 2020 18:15

22 décembre 2020 18:15

Les invasions biologiques, deuxième cause de perte de biodiversité à l’échelle mondiale, représentent un risque majeur auquel nos sociétés doivent faire face. On parle d’invasion biologique lorsque des activités humaines permettent à une espèce de franchir des barrières qui jusqu’alors limitaient sa dispersion ou sa multiplication, entrainant une explosion géographique et démographique de l’espèce dans un nouvel écosystème et s’accompagnant éventuellement d’impacts économiques, sociétaux ou écologiques. La façon la plus efficace et la moins coûteuse de limiter les impacts causés par les espèces envahissante et de les prévoir en amont afin de mettre en place des mesures de prévention ciblées et efficaces et d’essayer de les éviter.L’objectif de cette thèse est de démontrer qu’il est possible d’améliorer la prédiction des invasions biologiques en développant et combinant différentes approches de modélisation de façon innovante. Les questions posées sont de savoir s’il est possible de prévoir quelles pourraient-être ces espèces, où elles pourraient devenir envahissantes et quels impacts elles pourraient avoir. Toutes les méthodes développées dans cette thèse ont été appliquées à des hyménoptères sociaux ; nombreuses espèces de fourmis (famille des Formicidés) ou frelon asiatique (famille des Vespidés, vespa Velutina nigrithorax), mais elles sont généralisables et réutilisables pour tout autre taxa.Je montre dans cette thèse qu’il est possible de développer un outil statistique de détection des espèces risquant de devenir envahissantes. J’applique cet outil aux fourmis, je fournis une liste de 15 espèces de fourmis risquant de devenir envahissantes à travers le monde et je cartographie les zones du globe risquant d’être envahies par ces espèces. Chacun des continents est menacée par au moins une de ces invasions potentielles. Dans un deuxième temps, je mets au point d’un cadre méthodologique permettant d’améliorer les prédictions d’aires de distribution des espèces en combinant leurs exigences climatiques et d’habitat, tout en respectant l’échelle géographique à laquelle ces facteurs agissent sur la distribution des espèces. J’applique cette méthode au frelon asiatique, ce qui me permet d’identifier les habitats qui lui sont les plus favorables et d’utiliser ces informations pour raffiner la prédiction de son aire favorable. En combinant le climat et l’habitat, je prédis une aire potentielle de distribution 56% plus restreinte par rapport aux estimations basées sur le climat uniquement. Enfin, dans un troisième temps, je m’intéresse au développement d’une méthode permettant de prédire spatialement les impacts causés par une invasion biologique. Pour ce faire, je prédis d’abord l’abondance potentielle du frelon asiatique en France. Je couple ensuite cette prédiction avec des données de présence de ruches et un modèle présidant l’impact du frelon asiatique sur la survie des colonies d’abeilles. J’estime enfin que cette invasion peut conduire à l’effondrement de 41% des colonies d’abeilles domestiques en France.Cette thèse met en lumière l’utilité d’intégrer la modélisation dans la construction du savoir autour des invasions biologiques, approche relativement nouvelle dans ce champ disciplinaire. De plus, elle illustre comment la modélisation et l’élaboration de prédictions peuvent aider à objectiver la prise de décision concernant la gestion des espèces envahissantes et optimiser leur efficacité en ciblant les habitats, les régions et les espèces d’action prioritaires.

Biological invasions, the second leading cause of biodiversity loss worldwide, represent a major risk facing our societies. We speak of biological invasion when human activities allow a species to cross barriers which until then limited its dispersion or multiplication, leading to a geographic and demographic explosion of the species in a new ecosystem and possibly accompanied by economic, societal or ecological impacts. The most effective and least costly way to limit the impacts caused by invasive species and to anticipate them upstream in order to put in place targeted and effective prevention measures and try to avoid them. The objective of this thesis is to demonstrate that it is possible to improve the prediction of biological invasions by developing and combining different modeling approaches in an innovative way. The questions raised are whether it is possible to predict what these species might be, where they might become invasive and what impacts they might have. All the methods developed in this thesis have been applied to social hymenoptera; many species of ants (family Formicidae) or Asian hornet (family Vespidae, vespa Velutina nigrithorax), but they can be generalized and reused for any other taxa. I show in this thesis that it is possible to develop a statistical detection tool species at risk of becoming invasive. I apply this tool to ants, provide a list of 15 ant species at risk of becoming invasive around the world, and map areas of the globe at risk of invasion by these species. Each of the continents is threatened by at least one of these potential invasions. Secondly, I develop a methodological framework to improve the predictions of the distribution areas of species by combining their climatic and habitat requirements, while respecting the geographical scale at which these factors act on. distribution of species. I apply this method to the Asian hornet, which allows me to identify the most favorable habitats for it and use this information to refine the prediction of its favorable range. By combining climate and habitat, I predict a potential area of ​​distribution 56% smaller compared to estimates based on climate alone. Finally, thirdly, I am interested in the development of a method to spatially predict the impacts caused by a biological invasion. To do this, I first predict the potential abundance of the Asian hornet in France. I then couple this prediction with data on the presence of hives and a model presiding over the impact of the Asian hornet on the survival of bee colonies. Finally, I believe that this invasion can lead to the collapse of 41% of honey bee colonies in France.This thesis highlights the usefulness of integrating modeling in the construction of knowledge around biological invasions, a relatively new in this disciplinary field. In addition, it illustrates how modeling and forecasting can help objectify decision-making regarding invasive species management and optimize their effectiveness by targeting priority habitats, regions and species for action.

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2018/06/08

8 juin 2018