Influence de la perte d'habitat sur les réseaux trophiques dans les écosystèmes coralliens : étude du récif de Mo'orea, Polynésie Française

Assessing the influence of habitat loss on trophic networks in coral reef ecosystems: a case study in Mo'orea, French Polynesia

• Auteur / Autrice : Emma Paul costesec
• Direction : Valeriano Parravicini, Bruno Danis
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Océanologie biologique et environnement marin
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2021
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres en cotutelle avec Université libre de Bruxelles
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'École pratique des hautes études (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherches insulaires et observatoire de l’environnement (Moorea, Polynésie française ; Perpignan)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École pratique des hautes études (Paris ; 1868-....)

Mots clés

Mots clés libres

Perte d'habitat

Récif corallien

Réseaux trophiques

Trophic networks

Coral reef

Habitat loss

Résumé

Les écosystèmes coralliens sont parmi les plus riches et complexes de notre planète. Ils sont cependant menacés par le réchauffement climatique, l'acidification des océans, l'augmentation de la fréquence des ouragans et la surpêche. Ces menaces entraînent des changements majeurs de l'écosystème qui se traduisent par la mortalité des colonies, la perte de la structure tridimensionnelle et plus généralement la perte de l'habitat lui-même. Cette perte d'habitat induit des effets néfastes sur la faune associée aux récifs en déclenchant des effets cascades, ce qui modifie profondément les réseaux trophiques. Or, ces réseaux trophiques, peu étudiés du fait de la difficulté d'obtenir des données fiables, sont essentiels au fonctionnement du système. Ils déterminent les flux d'énergie, la structure générale de l'écosystème ainsi que sa capacité à faire face aux perturbations. Pour protéger les récifs coralliens, il est donc important de prendre en compte les réseaux trophiques. Dans ce projet de thèse, nous étudierons les effets de la perte d'habitat sur les réseaux trophiques dans un site privilégié, le récif de Mo'orea en Polynésie Française. Nous utiliserons des données de contenus stomacaux récoltées in situ, des librairies génétiques et du metabarcoding pour identifier, pour la première fois, les interactions trophiques au plus haut niveau taxonomique. Ces données seront complétées grâce à du machine learning pour reconstruire les réseaux trophiques du récif de Mo'orea. Nous observerons : 1) la variabilité temporelle du régime alimentaire des espèces de poissons, 2) la capacité du machine learning à prédire des interactions à une haute résolution taxonomique, 3) l'effet de la perte d'habitat sur l'architecture et les flux des réseaux via des séries temporelles et 4) développerons des modèles d'extinctions et d'EDOs pour évaluer la robustesse des réseaux à la perte d'habitat et prédire l'évolution de leur structure selon différents scénarios environnementaux.

Coral reefs are among the most complex and diverse ecosystems on earth. They are however endangered by global warming, ocean acidification, the increase of hurricane frequency and overfishing. These threats lead to massive mortality events of corals and a decreased structural complexity of the habitat. This habitat loss induces the local extinction of reef-associated fauna with important consequences for the entire food-web. Therefore, understanding how the loss of habitat propagates trough the food-web, altering energy and nutrient fluxes, is crucial to predict how coral reefs will function in the near future. However, despite their importance, trophic networks are severely understudied on coral reefs. The high diversity of this system limited our capacity to collect high-resolution data on the trophic preferences of hundreds of species that inhabit reefs. Throughout this PhD project, we will study the influence of habitat loss on trophic networks in a privileged site, Mo'orea's reef in French Polynesia. We will use a unique dataset on gut content data sampled in situ, genetic libraries and metabarcoding to identify trophic interactions. These data will be coupled with machine learning techniques to build the trophic networks of Mo'orea's coral reefs. We will study: 1) temporal variability in fish species' diet, 2) the ability of machine learning to predict interactions at the highest taxonomic resolution, 3) the influence of habitat loss on reef's structure and fluxes via time series and 4) we will develop extinctions and ODE models to assess coral reef's robustness to habitat loss and predict the evolution of their architecture according to various environmental scenarios.