Méthodes statistiques et outils logiciels pour l'analyse et l'inférence de réseaux écologiques et le traitement de données multi-espèces

Statistical methods and software tools to analyze and infer ecological networks and process multi-species data

• Auteur / Autrice : Lisa Nicvert
• Direction : Stéphane Dray, Hervé Fritz
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Ecologie statistique
• Date : Soutenance le 08/07/2024
• Etablissement(s) : Lyon 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Evolution Ecosystèmes Microbiologie Modélisation (Lyon ; 1999-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive
• Jury : Président / Présidente : Simon Chamaillé-Jammes
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Stéphane Dray, Hervé Fritz, Elisa Thébault, Marie-Pierre Étienne, Anne-Béatrice Dufour
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Elisa Thébault, Marie-Pierre Étienne

Mots clés

Mots clés contrôlés

Communautés animales

Écologie -- Réseaux d'interactions

Écosystèmes

Pièges photographiques

Mots clés libres

Réseaux écologiques

Niche d'interaction

Interaction spatio-temporelle

Reproductibilité

Analyse factorielle des correspondances

Processus de Hawkes

Package R

Application Shiny

Ecological networks

Interaction niche

Spatio-temporal interaction

Reproducibility

Correspondence analysis

Hawkes process

R package

Shiny application

Résumé

Les interactions entre espèces dans les communautés écologiques sont complexes : de nombreuses espèces peuvent interagir les unes avec les autres de façons variées et à différentes échelles spatiales et temporelles. De plus, ces réseaux d'interactions sont la résultante de multiples causes, engendrent de multiples processus et ont des conséquences parfois indirectes transmises au travers de la structure du réseau. Cette complexité nécessite une diversité d'approches pour comprendre les déterminants des interactions et prédire leurs effets dans les systèmes écologiques. Cette thèse étudie plusieurs aspects des réseaux d'interactions écologiques par une approche méthodologique qui se concentre sur la description, l'évaluation et le développement de méthodes statistiques et d'outils logiciels. Dans une première partie, j'étudie les causes de la structure des réseaux d'interactions en me concentrant sur les niches d'interactions et en utilisant la notion de concordance des traits entre espèces. Pour cela, j'utilise des méthodes de la famille de l'analyse des correspondances et j'applique et j'étends des méthodes de mise à l'échelle réciproque à l'analyse de réseaux bipartites. J'applique ces méthodes à l'analyse d'un réseau d'interactions plantes-frugivores d'une forêt de montagne péruvienne et je montre que les traits des espèces peuvent être reliés à leur largeur de niche. Dans une deuxième partie, j'étudie les conséquences des interactions au travers de leur influence sur la répartition spatio-temporelle des espèces. Pour cela, j'utilise des processus de Hawkes multivariés pour analyser des données de pièges photographiques. J'illustre ces modèles sur cinq mammifères de la savane sud-africaine et je montre des attractions et évitements entre plusieurs de ces espèces à courte échelle spatio-temporelle. Dans une troisième partie, je me penche sur l'analyse de données collectées par pièges photographiques. Je développe un package R pour nettoyer et standardiser ces données à l'usage du programme Snapshot Safari, ainsi qu'une application Shiny destinée à un usage plus général pour visualiser de données de façon interactive et reproductible. Cette thèse présente des méthodes statistiques et outils logiciels pour analyser des données écologiques complexes et améliorer la compréhension des réseaux d'interactions. Ces résultats ouvrent des perspectives nouvelles concernant l'analyse de données écologiques ainsi que les développement méthodologique en écologie.

Interactions between species in ecological communities are complex: many species can interact with each other in a variety of ways and at different spatial and temporal scales. Moreover, these interaction networks are the result of multiple causes, generate multiple processes and can have indirect effects transmitted through the structure of the network. This complexity calls for a variety of approaches to understand the determinants of interactions and predict their effects in ecological systems. This thesis studies several aspects of ecological interaction networks using a methodological approach that focuses on the description, evaluation and development of statistical methods and software tools. In a first part, I study causes of the structure of interaction networks, focusing on interaction niches and using the notion of trait matching between species. To this end, I use methods from the correspondence analysis family and apply and extend reciprocal scaling methods to the analysis of bipartite networks. I apply these methods to the analysis of a plant-frugivore interaction network in a Peruvian montane forest, and show that species traits can be related to their niche width. In a second part, I study the consequences of interactions through their influence on the spatio-temporal distribution of species. To this end, I use multivariate Hawkes processes to analyze camera trap data. I illustrate these models on five mammals from the South African savanna, showing attraction and avoidance between several of these species at a short spatio-temporal scale. In a third part, I consider camera trap data analysis. I develop a R package to clean and standardize camera trap data intended for the Snapshot Safari program, as well as a Shiny application intended for a more general use to visualize data in an interactive and reproducible way. This thesis presents statistical methods and software tools to analyze complex ecological data and improve our understanding of interaction networks. These results open new perspectives on ecological data analysis and methodological development in ecology.