La viabilité des petites populations : le cas de l'ours (Ursus arctos) des Pyrénées

Viability of Small Populations: The Case of the Pyrenean Brown Bear (Ursus arctos)

• Auteur / Autrice : Léa Auclair
• Direction : Alexandre Robert
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences de la conservation
• Date : Inscription en doctorat le 01/09/2023
• Etablissement(s) : Paris, Muséum national d'histoire naturelle
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences de la nature et de l'Homme : évolution et écologie
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre d'Ecologie et des Sciences de la Conservation

Mots clés

Mots clés libres

Viabilité démo-génétique

Conservation des petites populations

Ours brun (Ursus arctos)

Modélisation individu-centré

Demo-genetic viability

Viability of Small Populations

Brown Bear (Ursus arctos)

Individual based model

Résumé

La population d'ours brun des Pyrénées (Ursus arctos) est l'une des populations de grands carnivores les plus petites et les plus menacées en Europe. Elle a connu un déclin marqué au cours du dernier siècle en raison de la chasse excessive et de la persécution directe. Les efforts de conservation, y compris les programmes de réintroduction, ont lentement augmenté la population à environ 70 individus en 2021. La surveillance combine des pièges photographiques, des protocoles de recherche systématiques et des observations opportunistes en Espagne et en France, fournissant des informations au niveau individuel. Cependant, la population reste fragile et isolée, la présence humaine limitant la taille et le nombre de territoires, réduisant la dispersion et augmentant la mortalité. Ces facteurs impactent la croissance de la population, le potentiel d'expansion spatiale, la consanguinité et la variation génétique. Une forte consanguinité dans la population fragmentée affecte théoriquement négativement la croissance, augmentant le risque d'extinction. De plus, comme de nombreux grands carnivores, la récupération de l'ours fait face à des conflits avec les activités humaines. Ainsi, comprendre la viabilité démo-génétique à long terme de l'ours brun dans ce contexte devient une préoccupation essentielle. Il est possible d'étudier et de quantifier la viabilité à long terme de la population d'ours en développant un modèle, que l'on pourrait qualifier de jumeau numérique, intégrant les composantes démographiques, génétiques, spatiales et écologiques de cette population. Les apports de cette modélisation seront précieux tant du point de vue appliqué que fondamental. Sur le plan appliqué, les résultats permettront de guider la gestion de l'espèce en projetant la distribution des ours dans le futur et en hiérarchisant les menaces sur sa viabilité (e.g. dégradation de l'habitat, consanguinité). Sur un plan plus fondamental, la viabilité démo-génétique des populations est une question d'intérêt général et une des problématiques majeures en conservation car elle se situe au cœur de la définition du statut de conservation des espèces mentionné dans la Directive Habitats. Néanmoins, la démo-génétique est principalement basée sur des modèles théoriques très simples qui ignorent l'hétérogénéité des paysages ainsi que la complexité des cycles de vie et des menaces. En particulier, les études de démo-génétique intégrant des modèles spatialement explicites sont relativement peu nombreuses. Ce projet de thèse contribuera donc à la connaissance théorique et méthodologique permettant de quantifier la viabilité de petites populations menacées dans un cadre réaliste. Pour cela, la thèse va suivre trois grands axes : (1) quantifier les effets de la consanguinité sur la démographie des ours ; (2) construire un modèle mécanistique centré sur l'individu et spatialement explicite pour simuler la population d'ours des Pyrénées et (3) combiner les aspects démographiques, génétiques et spatiaux dans un modèle centré sur l'individu pour comprendre les enjeux de conservation.

The population of Pyrenean brown bears (Ursus arctos) is one of the smallest and most threatened large carnivore populations in Europe. It has undergone a significant decline over the past century due to excessive hunting and direct persecution. Conservation efforts, including reintroduction programs, have gradually increased the population to around 70 individuals in 2021. Monitoring involves camera traps, systematic research protocols, and opportunistic observations in Spain and France, providing individual-level insights. However, the population remains fragile and isolated, with human presence limiting territory size and number, reducing dispersion, and increasing mortality. These factors impact population growth, spatial expansion potential, inbreeding, and genetic variation. High inbreeding in the fragmented population theoretically negatively affects growth, raising extinction risk. Moreover, like many large carnivores, bear recovery faces conflicts with human activities. Thus, comprehending the long-term demo-genetic viability of the brown bear within this context becomes a crucial concern. Studying and quantifying the long-term viability of the bear population can be achieved through the development of a comprehensive model, akin to a digital twin, encompassing demographic, genetic, spatial, and ecological components of this population. The contributions of this modeling will be invaluable from both applied and fundamental perspectives. Applied outcomes will guide species management by projecting future bear distribution and prioritizing threats to viability (e.g., habitat degradation, inbreeding). Fundamentally, demo-genetic viability is a matter of general interest and a key issue in conservation, integral to the definition of species conservation status as outlined in the Habitats Directive. However, demo-genetics primarily relies on simplistic theoretical models overlooking landscape heterogeneity, life cycle complexity, and threats. Especially, spatially explicit demo-genetic studies are relatively scarce. Therefore, this thesis project will enhance theoretical and methodological understanding, quantifying the viability of small threatened populations in a realistic framework. The thesis will pursue three main avenues: (1) quantifying inbreeding effects on bear demographics, (2) constructing a mechanistic, individual-centered, and spatially explicit model to simulate the Pyrenean bear population, and (3) integrating demographic, genetic, and spatial aspects into an individual-centered model to grasp conservation challenges.