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Apports de la base de données Ecoline dans le cadre d’une thèse sur

Journée Ecoline - Juillet 2012 Mes remerciements vont à l’attention de NATUREPARIF et l’IAU-IDF pour la mise à disposition des données Ecoline. Apports de la base de données Ecoline dans le cadre d’une thèse sur les relations agriculture-biodiversité

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Apports de la base de données Ecoline dans le cadre d’une thèse sur

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Presentation Transcript

  1. Journée Ecoline - Juillet 2012 Mes remerciements vont à l’attention de NATUREPARIF et l’IAU-IDF pour la mise à disposition des données Ecoline Apports de la base de données Ecoline dans le cadre d’une thèse sur les relations agriculture-biodiversité Etude sur les Amphibiens des mares briardes Aliénor Jeliazkov1 Encadrement : Frédéric Jiguet1, François Chiron1, Marie Silvestre2, Josette Garnier2 1 Laboratoire CERSP, UMR 7204, Muséum National d’Histoire Naturelle, 55 rue Buffon, 75005 Paris, France 2 Laboratoire Sisyphe, UMR 7619, Université Pierre et Marie Curie, 4 place Jussieu, Tour 46-56, 75005 Paris, France

  2. Conservation de biodiversité et réseaux de mares en milieu agricole • Intensification agricole et érosion de la biodiversité. (Tscharntke et al., 2005 ; Tilman et al., 2002 ; Mc Laughlin & Mineau, 1995) • Conservation des mares en milieu agricole et sauvegarde de services écosystémiques : refuges de biodiversité, fonction de dépollution, etc. (Céréghino et al., 2008 ; Knutson et al., 2004 ; Scheffer et al., 2006.) • Trame Bleue ; Trame Humide IDF ; Recensements exhaustifs des mares IDF (CG 77/SNPN) ; Inventaires Amphibiens (Seine-et-Marne Environnement, R.E.N.A.R.D., etc.)… Objectif : Mieux comprendre le fonctionnement des réseaux de mares et les relations environnement-biodiversité dans ces écosystèmes.

  3. Conservation de biodiversité et réseaux de mares en milieu agricole • Intensification agricole et érosion de la biodiversité. (Tscharntke et al., 2005 ; Tilman et al., 2002 ; Mc Laughlin & Mineau, 1995) • Conservation des mares en milieu agricole et sauvegarde de services écosystémiques : refuges de biodiversité, fonction de dépollution, etc. (Céréghino et al., 2008 ; Knutson et al., 2004 ; Scheffer et al., 2006.) • Trame Bleue ; Trame Humide IDF ; Recensements exhaustifs des mares IDF (CG 77/SNPN) ; Inventaires Amphibiens (Seine-et-Marne Environnement, R.E.N.A.R.D., etc.)… Objectif : Mieux comprendre le fonctionnement des réseaux de mares et les relations environnement-biodiversité dans ces écosystèmes. Une question historique, méthodologique et d’intérêt applicationnel : Comment les relations environnement-biodiversité évoluent selon les échelles et niveaux d’étude considérés ? (cf Wiens et al., 1989 ; Levin, 1992 ; Willis & Whittaker, 2002) MARE vs RESEAU 200 m

  4. Conservation de biodiversité et réseaux de mares en milieu agricole • Intensification agricole et érosion de la biodiversité. (Tscharntke et al., 2005 ; Tilman et al., 2002 ; Mc Laughlin & Mineau, 1995) • Conservation des mares en milieu agricole et sauvegarde de services écosystémiques : refuges de biodiversité, fonction de dépollution, etc. (Céréghino et al., 2008 ; Knutson et al., 2004 ; Scheffer et al., 2006.) • Trame Bleue ; Trame Humide IDF ; Recensements exhaustifs des mares IDF (CG 77/SNPN) ; Inventaires Amphibiens (Seine-et-Marne Environnement, R.E.N.A.R.D., etc.)… Objectif : Mieux comprendre le fonctionnement des réseaux de mares et les relations environnement-biodiversité dans ces écosystèmes. Une question historique, méthodologique et d’intérêt applicationnel : Comment les relations environnement-biodiversité évoluent selon les échelles et niveaux d’étude considérés ? (cfWiens et al., 1989 ; Levin, 1992 ; Willis & Whittaker, 2002) MARE vsRESEAU 200 m ?

  5. Zone d’étude : réseaux de mares en Seine-et-Marne, Brie céréalière (77) N Forêts/bois Terres arables Surfaces en eau Zones rurales Zones urbaines /infrastructures Plans d’eau Mares étudiées en 2011 et 2012 10 km • 157 mares agricoles permanentes • 41 réseaux structurels de différentes densités : 1 à 17 mares par réseau • 2 années de prospection, 3 sessions en 2011 et 2 sessions en 2012

  6. Prospection d’Amphibiens Larvae of Lissotriton & Ichthyosaura alpestris F. Guillier F. Guillier A. Jeliazkov Lissotriton helveticus Alytes obstetricans Occurence • Plus… • Autres groupes biologiques recensés sur 60 mares : Macro-invertébrés aquatiques, Groupements végétaux • Mesures physico-chimiques de l’eau • Variables de paysage et typologie de mares (Sajaloli et Dutilleul, 2001) et d’habitat F. Guillier A. Jeliazkov Rana dalmatina Bufo bufo

  7. Hypothèses de travail pour l’étude de la connectivité des réseaux de mares Objectif : Evaluer la connectivité de nos réseaux de mares. Hypo. 1 : Toutes les mares sont des niches écologiques potentielles pour les espèces d’Amphibiens de Seine-et-Marne.

  8. Hypothèses de travail pour l’étude de la connectivité des réseaux de mares Objectif : Evaluer la connectivité de nos réseaux de mares. Hypo. 1 : Toutes les mares sont des niches écologiques potentielles pour les espèces d’Amphibiens de Seine-et-Marne. Hypo. 2 : La dispersion est le processus principal expliquant l’occurrence des espèces dans les mares >> on suppose que plus le taux d’occupation sera grand au sein d’un réseau, plus la connectivité inter-mares de ce réseau sera forte.

  9. Hypothèses de travail pour l’étude de la connectivité des réseaux de mares Objectif : Evaluer la connectivité de nos réseaux de mares. Hypo. 1 : Toutes les mares sont des niches écologiques potentielles pour les espèces d’Amphibiens de Seine-et-Marne. Hypo. 2 : La dispersion est le processus principal expliquant l’occurrence des espèces dans les mares >> on suppose que plus le taux d’occupation sera grand au sein d’un réseau, plus la connectivité inter-mares de ce réseau sera forte. Hypo. 3 : Le principal facteur limitant pour la dispersion des Amphibiens est la structure du paysage. Méthode : Modéliser la dispersion potentielle des Amphibiens selon les éléments du paysage supposés plus ou moins connectants >> carte de résistance du paysage.

  10. Avantages de la base de données Ecoline pour la connaissance fine du paysage Ecomos Ecomos + Ecoline

  11. Ecoline en Brie, Décembre 2011 Analyses en avant-première… … information à compléter pour 11 communes, soit 18 réseaux de mares (données mises à disposition en Juin 2012, à intégrer prochainement)

  12. Ecoline à l’état brut Objectif du traitement : convertir tous les éléments vecteur en polygones. Travail en collaboration avec Marie SILVESTRE, ingénieure SIGiste de la FIRE, laboratoire de Sisyphe, UPMC Paris 6 • 58 types d’éléments • 3 de type POINT • 2 de type POLYGONE • 9 de type LIGNE • 44 de type MIXTE selon la largeur de l’élément Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

  13. Ecoline en traitement : Polygones Objectif du traitement : convertir tous les éléments vecteur en polygones. Travail en collaboration avec Marie SILVESTRE, ingénieure SIGiste de la FIRE, laboratoire de Sisyphe, UPMC Paris 6 Polygones : aucun traitement Elemt_code 71 Haie arborescente continue Elemt_code 112 Bande herbeuse > 5 m de large Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

  14. Ecoline en traitement : Points Objectif du traitement : convertir tous les éléments vecteur en polygones. Travail en collaboration avec Marie SILVESTRE, ingénieure SIGiste de la FIRE, laboratoire de Sisyphe, UPMC Paris 6 Points : méthode des buffers Elemt_code 11 Arbre isolé Méthode : buffers Elemt_code 12 Arbuste ou buisson isolé < 10 m Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

  15. Ecoline en traitement : Lignes Objectif du traitement : convertir tous les éléments vecteur en polygones. Travail en collaboration avec Marie SILVESTRE, ingénieure SIGiste de la FIRE, laboratoire de Sisyphe, UPMC Paris 6 Lignes : traitement élaboré Challenge 1 : Jusqu’à 5 niveaux d’information par ligne Ele1_code 161 Fossé Ele2_d_cod 44 Ripisylve de ligneux basse continue Ele2_g_cod 121 Bande herbeuse ripicole Ele3_d_cod 112 Bande herbeuse Ele3_g_cod 112 Bande herbeuse Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

  16. Ecoline en traitement : Lignes Objectif du traitement : convertir tous les éléments vecteur en polygones. Travail en collaboration avec Marie SILVESTRE, ingénieure SIGiste de la FIRE, laboratoire de Sisyphe, UPMC Paris 6 Lignes : traitement élaboré Challenge 1 : Jusqu’à 5 niveaux d’information par ligne Challenge 2 : Méthode des buffers insuffisante Ele1_code 161 Fossé Ele2_d_cod 44 Ripisylve de ligneux basse continue Ele2_g_cod 121 Bande herbeuse ripicole Ele3_d_cod 112 Bande herbeuse Ele3_g_cod 112 Bande herbeuse Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

  17. Ecoline en traitement : Lignes Objectif du traitement : convertir tous les éléments vecteur en polygones. Travail en collaboration avec Marie SILVESTRE, ingénieure SIGiste de la FIRE, laboratoire de Sisyphe, UPMC Paris 6 Lignes : traitement élaboré Challenge 1 : Jusqu’à 5 niveaux d’information par ligne Challenge 2 : Méthode des buffers insuffisante Ele1_code 161 Fossé Ele2_d_cod 44 Ripisylve de ligneux basse continue Ele2_g_cod 121 Bande herbeuse ripicole Ele3_d_cod 112 Bande herbeuse Ele3_g_cod 112 Bande herbeuse Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst ; MapInfo

  18. Ecoline avant et après lifting Avant traitement Après traitement Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst ; MapInfo

  19. Utilisation d’Ecoline pour l’étude de la connectivité Paysage 1. Couche Paysage complète : MOS + Ecomos + Ecoline Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

  20. Utilisation d’Ecoline pour l’étude de la connectivité Paysage 1. Couche Paysage complète : MOS + Ecomos + Ecoline 2. Attribution de coefficients de résistance à chaque type d’élément de la couche Paysage selon l’espèce d’Amphibien considérée Ex. pour le Crapaud commun : Bois 5%, Fossé 50%, Route (MOS) 100%... Coefficients repris/inspirés de la littérature scientifique sur le sujet (cf Joly et al., 2001 ; Ray et al., 2002) Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

  21. Utilisation d’Ecoline pour l’étude de la connectivité Paysage 1. Couche Paysage complète : MOS + Ecomos + Ecoline 2. Attribution de coefficients de résistance à chaque type d’élément de la couche Paysage selon l’espèce d’Amphibien considérée Ex. pour le Crapaud commun : Bois 5%, Fossé 50%, Route (MOS) 100%... Coefficients repris/inspirés de la littérature scientifique sur le sujet (cf Joly et al., 2001 ; Ray et al., 2002) Résistance du paysage 3. Rasterisation de la couche Paysage en fonction des coefficients de résistance (résolution 5*5 m) >> obtention d’une carte de friction Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

  22. Utilisation d’Ecoline pour l’étude de la connectivité Paysage 1. Couche Paysage complète : MOS + Ecomos + Ecoline 2. Attribution de coefficients de résistance à chaque type d’élément de la couche Paysage selon l’espèce d’Amphibien considérée Ex. pour le Crapaud commun : Bois 5%, Fossé 50%, Route (MOS) 100%... Coefficients repris/inspirés de la littérature scientifique sur le sujet (cf Joly et al., 2001 ; Ray et al., 2002) Résistance du paysage 3. Rasterisation de la couche Paysage en fonction des coefficients de résistance (résolution 5*5 m) >> obtention d’une carte de friction Limites de potentielle dispersion 4. Calcul des aires de déplacements de moindre coût autour des mares selon la résistance du paysage et la distance moyenne de dispersion de l’espèce >> obtention d’une carte de dispersion potentielle Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

  23. Cartes de déplacements de moindre coût Réseaux structurels Réseaux fonctionnels Triton ponctué Réseaux fonctionnels Crapaud commun

  24. Réseaux structurels vs Réseaux fonctionnels Exemple de décalage entre réseau structurel et réseau fonctionnel pour le Crapaud commun >> importance fondamentale en terme de connectivité. Outils : Arc GIS Spatial Analyst

  25. Réseaux structurels vs Réseaux fonctionnels Résultats préliminaires issus du stage de Nicolas EL BATTARI (M1 EBE, Mai 2012, UPMC Paris 6) Struct Fonct Struct Fonct Struct Fonct Tendance : meilleur taux d’occupation dans les réseaux fonctionnels que dans les réseaux structurels >> connectivité potentielle approchée avec plus de succès.

  26. Travaux en cours et prochaines analyses prévues grâce à Ecoline • Reprendre et développer les analyses avec la base Ecoline complète. • Augmenter la puissance des analyses en agrégeant les résultats pour toutes les espèces, tenter d’avoir une approche de type « communauté ». • Intégration des autres variables environnementales. • Tenter de distinguer processus de sauvetage d’unfonctionnement en méta-populations >> connectivité actuelle ou relictuelle ? • Hiérarchiser les différents facteurs influençant la diversité en Amphibiens à travers la question des changements d’échelles lors de la thèse : • mare vs réseau, • approches structurelle vs fonctionnelle, • échelles espèce vs communauté…

  27. Remerciements • Vincent Vignon (OGE) • NATUREPARIF et l’IAU-IDF pour la mise à disposition des données Ecoline • Laboratoires CERSP et Sisyphe, FIRE, stagiaires, compagnons de terrain, associations dont la SNPN, CG77, agriculteurs/propriétaires, etc…

  28. Du fil à retordre pour les lignes d’Ecoline Mais que se passe-t-il avec les buffers de lignes ? Eh bien, ceci… : Soit des idées un peu folles comme ça avec des haies infinies, en cercle fermé, des bandes enherbées en forme de pistes d’athlétisme… et les codes éléments ne peuvent être pris en compte…

  29. Utilisation d’Ecoline pour l’étude de la connectivité Paysage 1. Couche Paysage complète : MOS + Ecomos + Ecoline 2. Attribution de coefficients de résistance à chaque type d’élément de la base Ecoline selon l’espèce d’Amphibien considérée Ex. pour le Crapaud commun : Bois 5%, Fossé 50%, Route (MOS) 100%... Coefficients repris/inspirés de la littérature scientifique sur le sujet (cf Joly et al., 2001 ; Ray et al., 2002) Résistance du paysage 3. Rasterisation de la couche Paysage en fonction des coefficients de résistance (résolution 5*5 m) >> obtention d’une carte de friction Limites de potentielle dispersion 4. Calcul des aires de déplacements de moindre coût autour des mares selon la résistance du paysage et la distance moyenne de dispersion de l’espèce >> obtention d’une carte de dispersion potentielle Outil : ArcGIS 9.3, Spatial Analyst

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