Aliénor JeliazkovAliénor Jeliazkov11

Encadrement : Frédéric JiguetEncadrement : Frédéric Jiguet11, François Chiron, François Chiron11, Marie Silvestre, Marie Silvestre22, Josette Garnier, Josette Garnier22

1 Laboratoire CERSP, UMR 7204, Muséum National d’Histoire Naturelle, 55 rue Buffon, 75005 Paris, France2 Laboratoire Sisyphe, UMR 7619, Université Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, Tour 46-56, 75005 Paris, France

Journée Ecoline - Juillet 2012Journée Ecoline - Juillet 2012

Mes remerciements vont à l’attention de NATUREPARIF et l’IAU-IDF pour Mes remerciements vont à l’attention de NATUREPARIF et l’IAU-IDF pour la mise à disposition des données la mise à disposition des données EcolineEcoline

Conservation de biodiversité et réseaux de mares en milieu agricole

Intensification agricole et érosion de la biodiversité. (Tscharntke et al., 2005 ; Tilman et al., 2002 ; Mc Laughlin & Mineau, 1995)

Conservation des mares en milieu agricole et sauvegarde de services écosystémiques : refuges de biodiversité, fonction de dépollution, etc. (Céréghino et al., 2008 ; Knutson et al., 2004 ; Scheffer et al., 2006.)

Trame Bleue ; Trame Humide IDF ; Recensements exhaustifs des mares IDF (CG 77/SNPN) ; Inventaires Amphibiens (Seine-et-Marne Environnement, R.E.N.A.R.D., etc.)…

Objectif : Mieux comprendre le fonctionnement des réseaux de mares et les relations environnement-biodiversité dans ces écosystèmes.

Une question historique, méthodologique et d’intérêt applicationnel :

Comment les relations environnement-biodiversité évoluent selon les échelles et

niveaux d’étude considérés ? (cf Wiens et al., 1989 ; Levin, 1992 ; Willis & Whittaker, 2002)

MARE vs RESEAU

Intensification agricole et érosion de la biodiversité. (Tscharntke et al., 2005 ; Tilman et al., 2002 ; Mc Laughlin & Mineau, 1995)

Conservation des mares en milieu agricole et sauvegarde de services écosystémiques : refuges de biodiversité, fonction de dépollution, etc. (Céréghino et al., 2008 ; Knutson et al., 2004 ; Scheffer et al., 2006.)

Trame Bleue ; Trame Humide IDF ; Recensements exhaustifs des mares IDF (CG 77/SNPN) ; Inventaires Amphibiens (Seine-et-Marne Environnement, R.E.N.A.R.D., etc.)…

Objectif : Mieux comprendre le fonctionnement des réseaux de mares et les relations environnement-biodiversité dans ces écosystèmes.

200 m

Conservation de biodiversité et réseaux de mares en milieu agricole

Une question historique, méthodologique et d’intérêt applicationnel :

Comment les relations environnement-biodiversité évoluent selon les échelles et

niveaux d’étude considérés ? (cf Wiens et al., 1989 ; Levin, 1992 ; Willis & Whittaker, 2002)

MARE vs RESEAURESEAU ??

Intensification agricole et érosion de la biodiversité. (Tscharntke et al., 2005 ; Tilman et al., 2002 ; Mc Laughlin & Mineau, 1995)

Conservation des mares en milieu agricole et sauvegarde de services écosystémiques : refuges de biodiversité, fonction de dépollution, etc. (Céréghino et al., 2008 ; Knutson et al., 2004 ; Scheffer et al., 2006.)

Trame Bleue ; Trame Humide IDF ; Recensements exhaustifs des mares IDF (CG 77/SNPN) ; Inventaires Amphibiens (Seine-et-Marne Environnement, R.E.N.A.R.D., etc.)…

Objectif : Mieux comprendre le fonctionnement des réseaux de mares et les relations environnement-biodiversité dans ces écosystèmes.

200 m

Conservation de biodiversité et réseaux de mares en milieu agricole

Zone d’étude : réseaux de mares en Seine-et-Marne, Brie céréalière (77)

Plans d’eau

Mares étudiées en 2011 et 2012

Forêts/boisTerres arablesSurfaces en eauZones ruralesZones urbaines /infrastructures

10 km

N

- 157 mares agricoles permanentes- 41 réseaux structurels de différentes densités : 1 à 17 mares par réseau- 2 années de prospection, 3 sessions en 2011 et 2 sessions en 2012

A. Je

liazk

ov

Bufo bufo

F. G

uilli

er

Rana dalmatinaAlytes obstetricans

F. G

uilli

er

A. Je

liazk

ov

Lissotriton helveticus

Larvae of Lissotriton & Ichthyosaura alpestris

F. G

uilli

er

Occ

uren

ce

Prospection d’Amphibiens

Plus… -Autres groupes biologiques recensés sur 60 mares : Macro-invertébrés aquatiques, Groupements végétaux-Mesures physico-chimiques de l’eau-Variables de paysage et typologie de mares (Sajaloli et Dutilleul, 2001) et d’habitat

Hypothèses de travail pour l’étude de la connectivité des réseaux de mares

Objectif : Evaluer la connectivité de nos réseaux de mares.

Hypo. 1 : Toutes les mares sont des niches écologiques potentielles pour les espèces d’Amphibiens de Seine-et-Marne.

Hypothèses de travail pour l’étude de la connectivité des réseaux de mares

Objectif : Evaluer la connectivité de nos réseaux de mares.

Hypo. 1 : Toutes les mares sont des niches écologiques potentielles pour les espèces d’Amphibiens de Seine-et-Marne.

Hypo. 2 : La dispersion est le processus principal expliquant l’occurrence des espèces dans les mares >> on suppose que plus le taux d’occupation sera grand au sein d’un réseau, plus la connectivité inter-mares de ce réseau sera forte.

Hypothèses de travail pour l’étude de la connectivité des réseaux de mares

Objectif : Evaluer la connectivité de nos réseaux de mares.

Hypo. 1 : Toutes les mares sont des niches écologiques potentielles pour les espèces d’Amphibiens de Seine-et-Marne.

Hypo. 2 : La dispersion est le processus principal expliquant l’occurrence des espèces dans les mares >> on suppose que plus le taux d’occupation sera grand au sein d’un réseau, plus la connectivité inter-mares de ce réseau sera forte.

Méthode : Modéliser la dispersion potentielle des Amphibiens selon les éléments du paysage supposés plus ou moins connectants >> carte de résistance du paysage.

Hypo. 3 : Le principal facteur limitant pour la dispersion des Amphibiens est la structure du paysage.

Avantages de la base de données Ecoline pour la connaissance fine du paysage

Ecomos Ecomos + Ecoline

Ecoline en Brie, Décembre 2011

Analyses en avant-première… … information à compléter pour 11 communes, soit 18 réseaux de mares (données mises à disposition en Juin 2012, à intégrer prochainement)

Ecoline à l’état brut

Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

Objectif du traitement : convertir tous les éléments vecteur en polygones.Travail en collaboration avec Marie SILVESTRE, ingénieure SIGiste de la FIRE, laboratoire de Sisyphe, UPMC Paris 6

58 types d’éléments-3 de type POINT-2 de type POLYGONE-9 de type LIGNE-44 de type MIXTE selon la largeur de l’élément

Objectif du traitement : convertir tous les éléments vecteur en polygones.

Ecoline en traitement : Polygones

Elemt_code 71 Haie arborescente continue

Elemt_code 112 Bande herbeuse > 5 m de large

Polygones : aucun traitement

Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

Travail en collaboration avec Marie SILVESTRE, ingénieure SIGiste de la FIRE, laboratoire de Sisyphe, UPMC Paris 6

Objectif du traitement : convertir tous les éléments vecteur en polygones.

Ecoline en traitement : Points

Elemt_code 11 Arbre isolé

Elemt_code 12Arbuste ou buisson isolé

Points : méthode des buffers

Méthode : buffers

< 10 m

Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

Travail en collaboration avec Marie SILVESTRE, ingénieure SIGiste de la FIRE, laboratoire de Sisyphe, UPMC Paris 6

Objectif du traitement : convertir tous les éléments vecteur en polygones.

Ecoline en traitement : Lignes

Ele1_code 161 FosséEle2_d_cod 44 Ripisylve de ligneux basse continueEle2_g_cod 121 Bande herbeuse ripicoleEle3_d_cod 112 Bande herbeuseEle3_g_cod 112 Bande herbeuse

Lignes : traitement élaboré

Challenge 1 : Jusqu’à 5 niveaux d’information par ligne

Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

Travail en collaboration avec Marie SILVESTRE, ingénieure SIGiste de la FIRE, laboratoire de Sisyphe, UPMC Paris 6

Objectif du traitement : convertir tous les éléments vecteur en polygones.

Ecoline en traitement : Lignes

Ele1_code 161 FosséEle2_d_cod 44 Ripisylve de ligneux basse continueEle2_g_cod 121 Bande herbeuse ripicoleEle3_d_cod 112 Bande herbeuseEle3_g_cod 112 Bande herbeuse

Lignes : traitement élaboré

Challenge 1 : Jusqu’à 5 niveaux d’information par ligne

Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

Challenge 2 : Méthode des buffers insuffisante

Travail en collaboration avec Marie SILVESTRE, ingénieure SIGiste de la FIRE, laboratoire de Sisyphe, UPMC Paris 6

Objectif du traitement : convertir tous les éléments vecteur en polygones.

Ecoline en traitement : Lignes

Ele1_code 161 FosséEle2_d_cod 44 Ripisylve de ligneux basse continueEle2_g_cod 121 Bande herbeuse ripicoleEle3_d_cod 112 Bande herbeuseEle3_g_cod 112 Bande herbeuse

Lignes : traitement élaboré

Challenge 1 : Jusqu’à 5 niveaux d’information par ligne

Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst ; MapInfo

Challenge 2 : Méthode des buffers insuffisante

Travail en collaboration avec Marie SILVESTRE, ingénieure SIGiste de la FIRE, laboratoire de Sisyphe, UPMC Paris 6

Ecoline avant et après lifting

Avant traitement Après traitement

Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst ; MapInfo

Utilisation d’Ecoline pour l’étude de la connectivité

Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

1. Couche Paysage complète : MOS + Ecomos + EcolinePaysage

Utilisation d’Ecoline pour l’étude de la connectivité

Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

2. Attribution de coefficients de résistance à chaque type d’élément de la couche Paysage selon l’espèce d’Amphibien considérée

Ex. pour le Crapaud commun : Bois 5%, Fossé 50%, Route (MOS) 100%...Coefficients repris/inspirés de la littérature scientifique sur le sujet

(cf Joly et al., 2001 ; Ray et al., 2002)

1. Couche Paysage complète : MOS + Ecomos + EcolinePaysage

Utilisation d’Ecoline pour l’étude de la connectivité

Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

2. Attribution de coefficients de résistance à chaque type d’élément de la couche Paysage selon l’espèce d’Amphibien considérée

Ex. pour le Crapaud commun : Bois 5%, Fossé 50%, Route (MOS) 100%...Coefficients repris/inspirés de la littérature scientifique sur le sujet

(cf Joly et al., 2001 ; Ray et al., 2002)

1. Couche Paysage complète : MOS + Ecomos + Ecoline

3. Rasterisation de la couche Paysage en fonction des coefficients de résistance (résolution 5*5 m) >> obtention d’une carte de friction

Résistance du paysage

Paysage

Utilisation d’Ecoline pour l’étude de la connectivité

Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

2. Attribution de coefficients de résistance à chaque type d’élément de la couche Paysage selon l’espèce d’Amphibien considérée

Ex. pour le Crapaud commun : Bois 5%, Fossé 50%, Route (MOS) 100%...Coefficients repris/inspirés de la littérature scientifique sur le sujet

(cf Joly et al., 2001 ; Ray et al., 2002)

1. Couche Paysage complète : MOS + Ecomos + Ecoline

3. Rasterisation de la couche Paysage en fonction des coefficients de résistance (résolution 5*5 m) >> obtention d’une carte de friction

Résistance du paysage

Paysage

4. Calcul des aires de déplacements de moindre coût autour des mares selon la résistance du paysage et la distance moyenne de dispersion de l’espèce >> obtention d’une carte de dispersion potentielle

Limites de potentielle dispersion

Cartes de déplacements de moindre coût

Réseaux structurels

Réseaux fonctionnelsCrapaud commun

Réseaux fonctionnelsTriton ponctué

Outils : Arc GIS Spatial Analyst

Exemple de décalage entre réseau structurel et réseau fonctionnel pour le Crapaud commun >> importance fondamentale en terme de connectivité.

Réseaux structurels vs Réseaux fonctionnels

Résultats préliminaires issus du stage de Nicolas EL BATTARI (M1 EBE, Mai 2012, UPMC Paris 6)

Réseaux structurels vs Réseaux fonctionnels

Struct Fonct Fonct FonctStruct Struct

Tendance : meilleur taux d’occupation dans les réseaux fonctionnels que dans les réseaux structurels >> connectivité potentielle approchée avec plus de succès.

Travaux en cours et prochaines analyses prévues grâce à Ecoline

• Reprendre et développer les analyses avec la base Ecoline complète.

• Augmenter la puissance des analyses en agrégeant les résultats pour toutes les espèces, tenter d’avoir une approche de type « communauté ».

• Intégration des autres variables environnementales.

• Tenter de distinguer processus de sauvetage d’un fonctionnement en méta-populations >> connectivité actuelle ou relictuelle ?

• Hiérarchiser les différents facteurs influençant la diversité en Amphibiens à travers la question des changements d’échelles lors de la thèse : mare vs réseau, approches structurelle vs fonctionnelle, échelles espèce vs communauté…

RemerciementsRemerciements•Vincent Vignon (OGE) •NATUREPARIF et l’IAU-IDF pour la mise à disposition des données Ecoline•Laboratoires CERSP et Sisyphe, FIRE, stagiaires, compagnons de terrain, associations dont la SNPN, CG77, agriculteurs/propriétaires, etc…

Du fil à retordre pour les lignes d’Ecoline

Mais que se passe-t-il avec les buffers de lignes ? Eh bien, ceci… :

Soit des idées un peu folles comme ça avec des haies infinies, en cercle fermé, des bandes enherbées en forme de pistes d’athlétisme… et les codes éléments ne peuvent être pris en compte…

Utilisation d’Ecoline pour l’étude de la connectivité

Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

2. Attribution de coefficients de résistance à chaque type d’élément de la base Ecoline selon l’espèce d’Amphibien considérée

Ex. pour le Crapaud commun : Bois 5%, Fossé 50%, Route (MOS) 100%...Coefficients repris/inspirés de la littérature scientifique sur le sujet

(cf Joly et al., 2001 ; Ray et al., 2002)

1. Couche Paysage complète : MOS + Ecomos + Ecoline

3. Rasterisation de la couche Paysage en fonction des coefficients de résistance (résolution 5*5 m) >> obtention d’une carte de friction

Résistance du paysage

Paysage

4. Calcul des aires de déplacements de moindre coût autour des mares selon la résistance du paysage et la distance moyenne de dispersion de l’espèce >> obtention d’une carte de dispersion potentielle

Limites de potentielle dispersion