Modélisation par inférence bayésienne de l’état écologique d’une lagune tropicale sous influence de pressions multiples : le Nokoué (BENIN)

Bayesian inference modelling of the ecological status of a tropical lagoon under the influence of multiple pressures Nokoué (BENIN)

• Auteur / Autrice : Romuald Hounyeme
• Direction : Christine Argillier
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences de l'environnement: Ecologie
• Date : Soutenance en 2023
• Etablissement(s) : Aix-Marseille en cotutelle avec Université d’Abomey-Calavi (UAC)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de l'Environnement (Aix-en-Provence ; 1996-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : INRAE RECOVER Institut national de recherche pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement
• Jury : Président / Présidente : Thierry Thibaut
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Christine Argillier, Hilaire Drouineau, Véronique DéLUCHAT ANTONY, Ezinvi Baloïtcha, Daouda Mama, Eric Alamou
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Hilaire Drouineau, Véronique DéLUCHAT ANTONY

Mots clés

Mots clés libres

Surveillance

Evaluation écologique

Inférence bayésienne

Réseaux bayésiens

Modélisation

Lagune

Monitoring

Ecological assessment

Bayesian inference

Bayesian Networks (BN)

Modelling

Lagoon

Résumé

L'état des écosystèmes aquatiques africains n'a de cesse de se dégrader davantage années après années. Parallèlement les mesures de suivi et d’évaluation de l’état de ces écosystèmes sont extrêmement pauvres dans la plupart des cas. Ce travail de thèse vise à analyser l'état écologique d'une lagune en eau douce située en Afrique subsaharienne (Nokoué, Bénin) soumise à de fortes pressions anthropiques, avec pour but d'en optimiser la gestion. Les défis majeurs de cette étude étaient le manque de chroniques de données physico-chimiques, biologiques, fonctionnelles et de pressions, ainsi que de stations de référence. Au terme de ce travail, une base de données locales a été construite, des approches méthodologiques par inférence bayésienne ont été développées pour la sélection de paramètres physico-chimiques informatifs des principaux facteurs de stress agissant sur la lagune ainsi que l'identification de leurs différents seuils d'altérations. L'inférence bayésienne associée aux réseaux bayésiens a permis de sélectionner des métriques fonctionnelles d'abondances et de diversité des communautés piscicoles et de macro invertébrés à même de rendre compte des altérations de la lagune, puis d'inférer des seuils de stress et des valeurs de références pour les métriques. Ces éléments physico-chimiques et biologiques ont permis la définition de stations de référence type et la construction d’indices multi métriques afin d'évaluer la qualité écologique de cette lagune. L'ensemble de ces résultats devra être consolidé par l’acquisition de nouvelles données à la suite de la mise en place d'un programme de surveillance. Néanmoins, ces éléments de diagnostics sont déjà très utiles et potentiellement transférables vers d'autres écosystèmes comparables et accompagner ainsi une nouvelle ère de surveillance écologique active afin d’engager les actions de restauration des nombreuses ressources en souffrance en Afrique subsaharienne.

The state of Africa's aquatic ecosystems is deteriorating year by year. At the same time, measures for monitoring and assessing the state of these ecosystems are in most instances extremely poor. The aim of this work is to analyse the ecological status of a freshwater lagoon in sub-Saharan Africa (Nokoué, Benin) that is subject to strong anthropogenic pressures, with a view to optimising its management. The main challenges of this study were the lack of chronic physico-chemical, biological, functional and pressure data, as well as reference stations... At the end of this work, a local database has been established and methodological approaches based on Bayesian inference have been developed for the selection of physico-chemical parameters that provide information on the main stressors acting on the lagoon and the identification of their different thresholds of alteration. Bayesian inference combined with Bayesian networks was used to select functional metrics of fish and macroinvertebrate community abundance and diversity that could reflect changes in the lagoon, and then to derive stress thresholds and reference values for the metrics. These ecological quality elements were used to define standard reference stations and construct multi-metric indices to assess the ecological quality of this lagoon. All these results will need to be consolidated by the collection of new data following the implementation of a monitoring programme. Nevertheless, these diagnostic elements are already very useful and potentially transferable to other comparable ecosystems, thus supporting a new era of active ecological monitoring to initiate actions to restore the many resources that are suffering in sub-Saharan Africa.