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Cuevas Kevin Demmer Jonathan Paquereau Thomas M1 BEM. Fluctuations et perturbations naturelles et anthropiques des écosystèmes marins 2011 Professeur C.F. Boudouresque. Climate controls on marine ecosystem and fish populations

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Presentation Transcript
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Cuevas Kevin

Demmer Jonathan

Paquereau Thomas

M1 BEM

Fluctuations et perturbations naturelles et

anthropiques des écosystèmes marins 2011

Professeur C.F. Boudouresque

Climate controls on marine

ecosystem and fish populations

James E. Overland, Juergen Alheit, Andrew Bacun, James W. Hurrell, David L. Mackasand Arthur J. Miller

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Réponses des écosystèmes

Conclusions

Variabilité climatique

Modélisation?

Introduction

  • Article publié dans Journal of Marine Systems(2010).
  • Motivé par des questionnements de la communauté scientifique internationale
  • et des industriels de la pêche.

Globec: Global ocean ecosystem dynamics

IPCC: Intergovernemental panel on climate change

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Réponses des écosystèmes

Conclusions

Variabilité climatique

Modélisation?

Introduction

De nombreuses observations mettant en avant un

couplage entre variabilités climatiques et abondances

des populations ont depuis longtemps été réalisées.

Comment peut on relier ces différents processus entre eux à différentes échelles spatio-temporelles?

Objectifs

Développer un modèle conceptuel de variabilité basse fréquence dans les climats marins de l’Atlantique et du Pacifique

Mettre les changements en relation avec les réponses des grandes populations biologiques et des écosystèmes associés

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Réponses des écosystèmes

Conclusions

Variabilité climatique

Modélisation?

Introduction

Echelle spatiale

Exemple de téléconnexion (événement ENSO 1997/1998)

http://www.mercator-ocean.fr/

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Réponses des écosystèmes

Conclusions

Variabilité climatique

Modélisation?

Introduction

Echelle temporelle

Mesure des séries temporelles de PDO hivernales (DJF),

d’après la méthode de Rodionov

Indice PDO

Années

D’après Overland et al., 2010, modifié

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Réponses des écosystèmes

Conclusions

Variabilité climatique

Modélisation?

Introduction

Espace

Représentation spatio-temporelle des

différentes échelles de forçage.

Forçage à grandes échelles

Régime

inter-décennal

Océan

Durée et intensité

d’ENSO

Bassin

Etat des stocks

avant ENSO

Intensité?

Durée?

Amplitude?

Fréquence?

Pression de prédation

et de pêche

Régional

Reproduction

adaptée

Forçage à petites échelles

Upwelling

local

Local

D’après Bertrand et al., 2004, modifié

Temps

Saison

Jour

Mois

Année

Inter annuel

Décennie

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Réponses des écosystèmes

Conclusions

Variabilité climatique

Modélisation?

Introduction

Impacts climatiques

  • Variations des paramètres physico-chimique (nutriments et température notamment)
  • Forçages Bottom-up
  • Réorganisation en genre et en nombre des réseaux trophiques

Impacts des pêcheries

  • Forçages top-down
  • Diminution de la diversité spécifique au sein des réseaux trophiques
  • Diminution du pool génétique

Augmentation de la sensibilité aux forçages climatiques

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Réponses des écosystèmes

Conclusions

Variabilité climatique

Modélisation?

Introduction

Comparaisons des réponses prévues entre forçages climatiques d’une part et l’addition de

forçages climatiques et pêcheries d’autre part

Climat

Sans pêche

Avec pêche

Temps

Haut niveau

trophique

Niveau trophique

moyen

Biomasse

Biomasse

Temps

Temps

D’après Perry et al., 2010, modifié

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Réponses des écosystèmes

Conclusions

Variabilité climatique

Modélisation?

Introduction

Le régime shift

« Un régime shift est considéré comme étant un changement soudain dans la

structure et le fonctionnement d’un écosystème marin, affectant plusieurs

composantes vivantes et résultant en un état alternatif. »

D’après Cury et Shanon.

  • Cette définition s’applique aux trois modèles de régime shift:
  • Driven model
  • Disturbance model
  • Invasive model

Cette définition peut également être étendue aux régimes shift climatiques.

Attention à l’échelle de temps considérée!!!

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Réponses des écosystèmes

Conclusions

Variabilité climatique

Modélisation?

Introduction

Corrélation régimes shift climatiques et écosystémiques?

Température globale

de l’air

PDO

Indice ecosystémique

du Sud-Est du pacifique

Anchois

Sardines

Oiseaux de mer

(x 106)

Oiseaux de mer

Sardines

(x103 tonnes)

Anchois

(x 500 000 tonnes)

D’après Chavez et al., 2003, modifié

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Réponses des écosystèmes

Conclusions

Variabilité climatique

Modélisation?

Introduction

Les différentes réponses à El Niño au Pérou

  • Directly-driven responses:
  • Effondrement de la production primaire
  • Diminution de la population d’anchois
  • Augmentation de la population de sardines
  • Déplacement de population (Arrivées et départs)
  • Transient responses:
  • Diminution des populations
  • immigrantes
  • Retour des Populations déplacées

El Niño

D’après Bakun et al., 2004, et Collie et al., 2004.

  • Nonlinear feedback responses:
  • Alternance de « périodes à anchois » et de « périodes à sardines »
  • School trap
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Réponses des écosystèmes

Conclusions

Variabilité climatique

Modélisation?

Introduction

Estimation de la température de surface selon différents modèles

CCCMA-t47

MIROC-MED

MRI

GFDL20

  • Tendance au réchauffement global

D’après Overland et al., 2010, modifié

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Réponses des écosystèmes

Conclusions

Variabilité climatique

Modélisation?

Introduction

Différents modèles

  • Rodionov:
      • Algorithme sur un large et ajustable jeu de variable
      • Détection plus rapide
  • ECOPATH avec ECOSIM:
      • Evalue les impacts passés et futurs des pêcheries et des perturbations environnementales.
      • Cherche à déterminer une politique de pèche optimale.
  • NEMURO (North Pacifique Ecosystème Model for Understanding Regional Oceanography)
      • Simulation de l’évolution dynamique et temporelle des nutriment-phyto-zooplancton
      • Plus récent NEMURO.FISH (adapté aux populations de Téléostéens)

EwE 6.1.1

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Réponses des écosystèmes

Conclusions

Variabilité climatique

Modélisation?

Introduction

  • Contraintes et limites de la modélisation:
  • Manque de données historiques utilisables.
  • Trop de variables inconnues « non-modélisables ».
  • Améliorations possibles:
  • Prises en compte des topographies locales.
  • Continuer à augmenter les séries de données déjà existantes.
  • Possibilités de développement : utilisation « intelligente » des données plutôt que « sur-sophistication » des modèles.
  • Standardisation dans la collecte de données, les mesures et les interprétations.

La modélisation constitue actuellement la seule possibilité d’anticiper les caractères déterministes des processus étudiés.

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Réponses des écosystèmes

Conclusions

Variabilité climatique

Modélisation?

Introduction

Conclusion des auteurs

  • Des évènements décennaux caractérisés par des variations brutales et majeures des
  • moyennes climatiques vont se produire, mais leur moment d’apparition ne peut pas être
  • prédit.
  • Nécessité de développer des modèles couplés (physiques, chimiques, climatiques et
  • biologiques)
  • Aucune constatation d’existence de Multiple Stable State (MSS) climatiques sur des
  • échelles annuelles et décennales.
  • Une tendance robuste au réchauffement climatique entrainerait des phénomènes
  • climatiques d’intensité et de fréquence plus importante.
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Réponses des écosystèmes

Conclusions

Variabilité climatique

Modélisation?

Introduction

Discussion et ouverture

  • Malgré des progrès présentés, il reste de nombreux mécanismes inexpliqués:
  • Analyse rétrospective:
    • Valeurs des indices à larges échelles
    • Etudes comparatives
  • Etudes des processus:
    • Utilisation des espèces clés
  • Modélisation

D’après Drinkwater et al.

A qui est réellement destinée cette publication?

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Remerciements

Bertrand Millet

Université d’Aix Marseille 2

Centre d’Océanologie de Marseille

Philippe Cury

Institut de Recherche pour le Développement

Centre de Recherche Halieutique Méditerranéenne

et Tropicale

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Bibliographie

  • Alheit J. and Niquen M., 2004, «Regime shifts in the Humboldt Current ecosystem»; Progress in Oceanography 60: 201-222.
  • Bertrand A., Segura M., Gutiérrez M., Vàsquez L., 2004, «From small-scale habitat loopholes to decadal cycles: a habitat-based hypothesis explaining fluctuation in pelagic fish populations off Peru»; Fish and Fisheries 5: 296-316.
  • Chavez F.P., Ryan J., Lluch-Cota S.E., Miguel Niquen C., 2003,  «From Anchovies to Sardines and Back: MultidecadalChange in the Pacific Ocean»; Science 299: 217-221.
  • Collie J.S., Richardson K. and Steele J.H., 2004, “Regime shifts: can ecological theory illuminate the mechanisms?”; Progress in Oceanography 60: 281-302.
  • Cours de C.F. Boudouresque: Fluctuations et perturbations, naturelles et anthropiques, des écosystèmes marins.
  • Cous de B. Millet: Fluctuations du couplage océan/atmosphère aux échelles interannuelles et pluridécennales dans le pacifique et impact sur les grands ecosytèmes marins .
  • Cury et Shannon, 2004, “Regime shifts in upwelling ecosystems: observed changes and possible mechanisms in the northern and southern Benguela”; Progress in Oceanography 60: 223-243.
  • Drinkwater, K.F., Beaugrand, G., Kaeriyama, M., Kim, S., Ottersen, G., Perry, R.I., Pörtner, H.O., Polovina,
  • J.J., Takasuka, A., 2010, “On the processes linking climate to ecosystem changes”. Journal of Marin
  • Systems 79, 374-388.
slide20

Hastings A. and Wysham D.B., 2010, “Regime shifts in ecological systems can occur with no warning”; Ecology letters 13: 464-472.

  • http://www.mercator-ocean.fr/ consulté le 06/04/2011.
  • Jiao Y., 2009, “Regime shift in marine ecosystems and implications for fisheries management, a review”; Rev Fish Biol Fisheries (2009) 19:177–191.
  • Lehodey P., Alheit J., Barange M., Baumgartner T., Beaugrand J., Drinkwater K., Fromentin J.M., Hare S.R., Ottersen G., Perry R.I., Roy C., Van der Lingen C.D. and Werner F., 2006, “Climate Variability, Fish, and Fisheries”; Journal of Climate- Special Edition 19: 5009-5030.
  • Mantua N.J. and Hare S.R., 2002, “The Pacific decadal Oscillation”; Journal Of Oceanography
  • Perry R.I., Cury P., Brander K., Jennings S., Möllmann C., Planque B., 2010, “Sensitivity of marine systems to climate and fishing: Concepts, issues and management responses”; Journal of Marine Systems 79: 427-435.
  • Rodionov S.N., 2004, “A sequential algorithm for testing climate regime shifts”; Geophysical research letters, vol.31, L09204.
  • Werner F.E., Ito S., Megrey B.A. and Kishi M.J., 2007, “Synthesis of the NEMURO model studies and future directions of marine ecosystem modeling”; Ecological Modelling 202: 211-223.