Modélisation de distribution de sensibilité des espèces pour la protection des communautés
Auteur / Autrice : | Vincent Baillard |
Direction : | Simon Devin, Élise Billoir |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Écotoxicologie, biodiversité, écosystèmes |
Date : | Soutenance le 13/01/2021 |
Etablissement(s) : | Université de Lorraine |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale SIReNa - Science et ingénierie des ressources naturelles (Lorraine ; 2018-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire Interdisciplinaire des Environnements Continentaux (Vandoeuvre-lès-Nancy) |
Jury : | Président / Présidente : Elisabeth M. Gross |
Examinateurs / Examinatrices : Simon Devin, Élise Billoir, Frédéric Alonzo, Alexandre Péry, Christelle Lopes | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Frédéric Alonzo, Alexandre Péry |
Mots clés
Résumé
Les activités humaines ont de nombreux effets sur les écosystèmes. Elles peuvent se traduire par exemple par le déversement ou la fuite de contaminants dans les écosystèmes, comme lors de l'épandage de pesticides dans une zone agricole. L'évaluation du risque environnemental permet de caractériser et de quantifier ces effets afin de les maintenir à un niveau considéré acceptable. Cette évaluation se fait le plus souvent à partir de bioessais monospécifiques, mais les relations concentration-réponse ainsi décrites peuvent ensuite être intégrées au sein d'une distribution de sensibilité des espèces (ou SSD pour Species Sensitivity Distribution). Ces SSD, largement utilisées en évaluation du risque environnemental, permettent alors de définir une concentration n'ayant d'effets que sur une petite fraction des espèces présentes dans un écosystème (le plus souvent 5% donnant ainsi des concentrations dangereuses pour 5% des espèces). L'un des problèmes importants de ce type d'approches reste cependant une représentativité environnementale encore limitée. En effet, les bioessais monospécifiques fournissant l’information de base pour produire ces SSD sont le plus souvent réalisés dans des conditions non réalistes (organismes isolés et donc non soumis aux interactions biotiques, conditions expérimentales éloignées de la réalité environnementale, obtention d'une valeur de sensibilité unique pour une espèce alors que cette sensibilité peut être variable d'une population à l'autre...). Ce manque de réalisme est compensé par l'application d'un facteur de sécurité venant diviser la valeur finale par une valeur d'autant plus grande que l'estimation réalisée est éloignée de la réalité environnementale, donnant ainsi des valeurs d'autant plus basses et donc considérées plus protectrices. Les travaux présentés ici ont cherché à intégrer (i) l’effet de la variabilité intraspécifique sur les paramètres des courbes SSD, et notamment la concentration dangereuse pour 5% des espèces et (ii) l’effet combiné d’un herbicide et de la compétition interspécifique sur les communautés végétales des bandes enherbées, en adoptant plusieurs démarches de modélisation, à chaque étape du processus d’analyse de données. Les résultats mettent en évidence l’importance d’intégrer toute cette complexité biologique dans les démarches d’évaluation du risque environnemental, ainsi que le risque de sous-estimation des facteurs de sécurité généralement appliqués sur les résultats issus d’une modélisation SSD.