Vers une meilleure prise en compte des incertitudes dans le processus de la planification systémique de la conservation
Auteur / Autrice : | Sabrine Drira |
Direction : | Yunne Shin, Amel Ben Rejeb Jenhani |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Ecologie et biodiversité |
Date : | Soutenance le 06/12/2019 |
Etablissement(s) : | Montpellier en cotutelle avec UR 03AGRO1 Ecosystemes et Ressources Aquatiques (Tunis) |
Ecole(s) doctorale(s) : | GAIA (Montpellier ; École Doctorale ; 2015-...) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Unité Mixte de Recherche CNRS-IFREMER-IRD-UM 9190 MARBEC Marine Biodiversity, Exploitation and Conservation Université de Montpellier |
Jury : | Président / Présidente : Olivier Gimenez |
Examinateurs / Examinatrices : Yunne Shin, Amel Ben Rejeb Jenhani, Olivier Gimenez, Valériano Parravicini, Habib Langar, Mohamed Salah Romdhane | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Valériano Parravicini, Habib Langar |
Mots clés
Résumé
La planification systémique de la conservation vise à identifier les zones prioritaires pour la conservation. Réunissant les outils et théories de plusieurs domaines de recherche en écologie, les solutions de la planification systémique de la conservation reflètent les incertitudes inhérentes aux différentes étapes de son processus. Cette thèse se propose de nouvelles approches permettant de relever plusieurs défis méthodologiques liés à diverses sources d’incertitude.En premier lieu, nous proposons un nouveau cadre conceptuel pour intégrer les incertitudes liées aux données de distributions des espèces dans le processus de la planification systémique de la conservation. Les solutions de conservation optimales, relatives aux scénarios de distributions, sont identifiées grâce à une programmation linéaire en nombres entiers, et prennent en compte, via une approche de post-sélection, la variabilité des modèles de distributions tout au long du processus. Cette approche évite le compromis implicite entre flexibilité et efficacité des solutions de conservationEn second lieu, nous avons fourni un socle méthodologique permettant d’optimiser trois indices de la richesse fonctionnelle dans un ensemble de réserves, grâce à une programmation linéaire en nombre entiers. Les différences entre les solutions de conservation correspondantes mettent en évidence une source d’incertitude liée à la définition et à l'opérationnalisation de la richesse fonctionnelle. À l’origine de cette incertitude, un espace fonctionnel construit sur la base d’hypothèses différentes quant aux calculs des distances fonctionnelles entre les espèces.En troisième lieu, nous avons relevé une source d’incertitude inhérente à la modélisation de la relation aire-richesse spécifique, et son impact le long du processus de la planification systémique de conservation. Nous avons montré que l'application d'un modèle en particulier ne peut pas s’ajuster à tous les habitats, ce qui affecte l’estimation des cibles de conservation. Selon le modèle utilisé, l’ensemble de réserves sélectionné est soit inefficace, soit surestimé pour la protection des habitats, ce qui entraîne un gaspillage de ressources de conservation ou à des inefficacités de protection des ressources biologiques. Nous suggérons alors d'effectuer une inférence multi-modèles afin de fournir des cibles de conservation robustes spécifiques à l’habitat.