Changements climatiques et biodiversité marine

10/06/2015
Changements climatiques et biodiversité marine
Grégory Beaugrand
Centre National de la Recherche scientifique (CNRS)
Section Système Terre: enveloppes superficielles
La biodiversité
Biodiversité = l’ensemble des formes vivantes sur notre planète. Elle est appréciée à trois niveaux organisationnels principaux: (1) gènes, (2) espèces, (3) écosystèmes.
Biodiversité : 2 million d’espèces décrites (11 million d’espèces estimées), produit de plus de 3 milliards d’années d’évolution.
Laboratoire d’Océanologie et de Géosciences
Station Marine Wimereux
Université des sciences et technologies de Lille 1
BP 80, 62930 Wimereux
France
Email: Gregory.Beaugrand@univ‐lille1.fr
Wikipédia
1
Aix‐en‐Provence; le 10 Juin 2015
Biodiversité: comparaison avec le milieu terrestre
Source: Mora et collègues (2011); Chauvet & Olivier (1993) IFREMER
La biodiversité marine
17 phyla sont présents en milieu terrestre (un seul endémique)
194,409 espèce décrites 2,2 million d’espèces estimées
33 phyla sont présents dans le milieu marin (16 endémiques)
Il reste 91% d’espèces à inventorier
Source: Mora et collègues (2011)
IFREMER
33 phyla présents dans le domaine benthique
Attention, d’autres estimations existent: 250,000 espèces marines, voire plus. 15 dans le domaine pélagique
La biodiversité marine
La biodiversité marine n’est pas uniformément répartie
2002‐2003: 1635 espèces marine découvertes Cetomimidae
131 espèces de poisson
Une nouvelle espèce de cétacé
(Mesoplodon perrini)
439 espèces de crustacé
354 mollusques
106 annélides
……….
Source: Bouchet (2006)
Océan = 71% de la surface terrestre (profondeur moyenne de 3,8km)
6
1
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La biosphère océanique est divisée en biomes et provinces
Réponse de la biodiversité face aux changements climatiques
4 types de réponses au niveau spécifique
1. Ajustement comportemental ou/et physiologique
2. Adaptation évolutive
3. Ajustement de la distribution dans le temps ou l’espace
4. Extirpation locale ou extinction
Source: Reygondeau et al (2014) Global Biogeochemical Cycle.
Réponse de la biodiversité face aux changements climatiques
Niveau organisationnel de l’espèce
A l’échelle d’une communauté/écosystèmes
1. Ajustement comportemental ou physiologique
1. Restructuration des communautés
A. Changements à long‐terme
B. Changements brutaux
A. Ajustement comportemental
2. Nouvelles propriétés
A. Nanisme adaptatif et effets sur les services écosystémiques (approvisionnement et régulation)
B. Nouvelles interactions?
C. Biodiversité
Effet de la température à l’échelle individuelle:
Caenorhabditis elegans
Comportement thermotactique (1)
Nerita atramentosa
Thermotaxis
Marino Rocks, South Australia
The nematode searched actively for the isotherm 20°C
Source: Chapperon & Seuront, 2011, Space–time variability in environmental thermal
properties and snail thermoregulatory behaviour, Functional Ecology, 25, 1040‐1050.
2
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Comportement thermotactique (2)
Niveau organisationnel de l’espèce
1. Ajustement physiologique
Mangrove: racine de palétuvier
A. Ajustement physiologique
Source: Chapperon & Seuront (2011)
Effet de la température à l’échelle individuelle:
Vitesse des réactions enzymatiques
Effet de la température à l’échelle individuelle:
Réactions physiologiques
Images INTERNET
Expérience de Frederich and Portner (2000) sur l’araignée de mer (Maja squinado)
Dans le rang optimal, l’étendue aérobie (full aerobic
scope) est maximale. La pression partielle en O2 de l’hémolymphe est maximale. La croissance et la reproduction sont maximales.
Lorsque la température Pejus (« devenant pire ») est atteinte (zone Pejus), la PO2 diminue et l’énergie allouée pour la reproduction et la croissance diminue. A la température critique (Tc), on rentre dans la zone pessimum où le métabolisme anaérobie se met en place et où la survie devient limitée dans le temps. La loi de Van t’Hoff stipule que la vitesse des réactions enzymatiques est contrôlée par la température. Le coefficient qui mesure cette dépendence est le Q10. Source: Beaugrand (2015) Routledge Earthscan Oceans, 474 pages.
15
Effet de la température à l’échelle individuelle:
Réactions physiologiques
Images INTERNET
La réponse de l’organisme face à un stress hypothermique et hyperthermique est différente. Source: Beaugrand (2015) Routledge Earthscan Oceans, 474 pages.
Stress hyperthermique
Concept de la niche écologique
(Hutchinson)
16
The Great Barier Reef
(February 2006); bleaching of Acropora formosa
30% of all corals died during this event
French Polynesia (Tahiti)
Bleaching event
29.2°C
Source: Beaugrand (2015) Routledge Earthscan Oceans, 474 pages.
17
Source: Beaugrand (2015); simplified from Hoegh‐Guldberg (1999)
Source: Dr Berkelmans
3
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Niveau organisationnel de l’espèce
Niveau organisationnel de l’espèce
2. Adaptation évolutive
2. Adaptation évolutive
Plasticité phénotypique
Phenotypic plasticity is the ability of a single genotype to produce different phenotypes.
The second type of species response to anthropogenic climate change is adaptive evolution. A modification in life‐history or functional traits is considered to be adaptive if the altered phenotype confers to the individual an advantage in the new environment; in other words, if the new phenotype increases individual fitness (609). Adaptation embraces both phenotypic plasticity and evolutionary (genetically based) changes. The limits between the two processes are fuzzy. 19
Source: Beaugrand (2015) Routledge Earthscan Oceans, 474 pages.
Source: Padilla & Savedo 2013
Niveau organisationnel de l’espèce
2. Adaptation évolutive
Petrolisthes hirtipes
P. gracilis
Petrolisthes cinctipes
P. eriomerus
Petrolisthes hirtipes
P. gracilis
Image INTERNET
Petrolisthes cinctipes
P. eriomerus
Est‐ce que l’ajustement physiologique, comportemental et l’adaptation évolutive (plasticité phénotypique) pourront opérer si le changement climatique est rapide et substantiel?
Lower TL of cardiac functions
Upper TL of cardiac functions
Source: Stillman (2003); Beaugrand (2015); Helaouet & Beaugrand (2009)
Evolution des températures globales (1850‐2012)
Evolution des températures globales pour la fin du siècle
+0,85°C [0,65 1,06] entre 1880 and 2012
Réchauffement non constant et variabilité interannuelle
Source: IPCC WGI 2013
Source: Knutti, R. and J. Sedlacek (2013). Nature Climate Change 3: 369‐373.
4
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Changement de végétation entre le dernier
maximum glaciaire et notre période
Le problème est le suivant ….
Il a fallu 5000 pour que le réchauffement qui a conduit à notre époque actuelle prenne place….
+4/5
°C
20,000 ans
En un siècle ou 2, le réchauffement pourrait être de la même amplitude qu’entre le dernier maximum glaciaire et l’holocène, ce qui affecterait fortement la biodiversité, le fonctionnement des écosystèmes, les services écosystémiques et les cycles biogéochimiques planétaires Aujourd’hui
Inlandsis
Déserts aplins et polaires
Toundra
Taïga
Steppes and toundra
Forets tempérées
Source: Nicolas Ray et Jonathan M. Adams
Probabilité d’occurrence
Deux types de réponses potentielles à une augmentation théorique de 3°C
L’optimum change, Tmin et Tmax (+3°C)
1
L’optimum change (+3°C)
1
0.9
0.9
0.8
0.8
0.7
0.7
0.6
0.6
0.5
0.5
0.4
0.4
0.3
0.3
0.2
0.2
0
0
Crisp and colleagues examined the hypothesis of phylogenetic biome conservatism for 11000 plant species. They found strong support for the hypothesis, showing that a species rarely changed biome. Evolutionary divergence was only associated with biome shift in 396 events (3.6%) on a total of 11,000.
0.1
0.1
0
Niche conservatism is a tendency of a species to preserve ancestral ecological traits and environmental distribution (Crisp et al., 2009).
5
10
15
20
25
0
5
Température (°C)
10
15
20
25
Température (°C)
Although some degree of plasticity is possible (this indeed can affect biological projections), species are unlikely to change biome. A subarctic species is unlikely to become a warm‐water species in a one hundred year
27
Altérations potentielles de la niche de C. finmarchicus
1960‐1969
2000‐2009
Altérations potentielles de la niche de C. finmarchicus
1960‐1969
2090‐2099 (SRES B1)
2090‐2099 (SRES B1)
28
Source: Crisp et al (2009) Nature
Source: Beaugrand (2015) Routledge Earthscan Oceans, 474 pages.
2000‐2009
2090‐2099 (CO2 x 4)
2090‐2099 (CO2 x 4)
Source: Beaugrand et al. (2013) P&O
29
Source: Beaugrand et al. (2013) P&O
30
5
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Niveau organisationnel de l’espèce
Niveau organisationnel de l’espèce
3. Changements spatio-temporels
3. Changements spatio-temporels
Niche tracking is the time/space movement of some species to track their ecological niche (647). Three documented phenomena are probably the result of species niche tracking: thermotactic behaviour, (2) phenological and (3) biogeographical shifts. Note that the expression of niche tracking is generally restricted to biogeographical shift. We will see that local changes in abundance are also a form of species niche tracking. Changements locaux d’abondance
31
32
Source: Beaugrand (2015) Routledge Earthscan Oceans, 474 pages.
Source: Beaugrand (2015) Routledge Earthscan Oceans, 474 pages.
Temperature and the ratio of CFIN/CHEL
Changements à long-terme de deux espèces
clés de copépodes
Impossible d’afficher l’image.
20
-0.05
11.5
11.0
15
10.5
10
5
10.0
0
-5
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
1968
1970
1972
1974
1976
1978
1960
1962
1964
1966
1958
-15
9.5
rp=0.71
pACF<0.01
-10
9.0
Mean temperature
(for the regions in red on the map)
(in red)
0.00
first eigenvector
0.05
25
Pourcentage de
C. helgolandicus
0.10
30
First principal component
(ratio CFIN/CHEL; in blue)
100%
60%
40%
20%
0%
33
Years
C. finmarchicus
80%
C. helgolandicus
1962
1964
1966
1968
1970
1972
1974
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
Mapping of the first
eigenvector (32.70%)
34
Beaugrand et al. (2003) Nature. Vol. 426. 661-664.
Month
12
Month
log10
Calanus finmarchicus
log10
Calanus helgolandicus
12
5
11
2.5
11
4.5
10
10
2
4
9
9
Percentage of C. helgolandicus on Calanus
for each month and from –5°C to 35°C 3.5
8
1.5
3
7
12
2.5
6
6
70
0.5
-
d
S
n
fcp
ro
lg
b
asem
2-1
0
3
)T
S
th
o
N
u
an
ecirM
sp
2
1
0
-0
lies(ctrS
m
o
an
0.8
42
T
H
N
-
2.4
6
8
5
-0
1
0
-5
0
5
10
15
20
Mean SST
25
30
8
4
0
7
5
9
rs(1
ea
Y
0
6
2
)8
9
-1
0
1
-5
0
5
10
15
20
25
30
Mean SST
9
60
8
p
2
d
S
n
fcp
ro
lg
b
asem
3
0.5
-
2-1
0
3
)T
S
th
o
N
u
an
ecirM
sp
1
10
Months
4
p
2
1.5
--
1
2
20
1
-0
2.8
40
.45
2
6
8
-0
ears(1957048
Y
-19)82608
7
50
6
40
5
30
Percentage
3
80
5
5
4
90
11
1
2
lies(ctrS
m
o
an
7
T
H
N
8
4
20
3
Source: Helaouët and Beaugrand (2010) MEPS
10
2
Les contours de la niche sont stables depuis 1960
1
-5
35
Helaouët and Beaugrand (2010) MEPS
0
0
5
10
15
20
25
Temperature
30
36
6
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Percentage of C. helgolandicus on Calanus
for each month and from –5°C to 35°C 12
90
Minimum
(1958‐2002)
11
10
80
7
60
d
S
n
fcp
ro
lg
b
asem
p
50
)T
S
th
o
N
u
an
ecirM
sp
2-1
0
3
1
2
20
1
lies(ctrS
m
o
an
-
--
-0
.420
8
T
H
N
Months
8
Minimum
(1958‐ 2002)
.45
2
6
8
-0
8
4
0
7
5
9
rs(1
ea
Y
)82608
9
-1
6
40
5
Maximum
(1958‐ 2002)
4
3
Helaouët and Beaugrand (2010) MEPS
20
10
2
1
-5
30
Percentage
70
9
0
5
10
15
20
25
30
The MacroEcological Theory of the Arrangement of Life: the METAL theory
The MacroEcological Theory for the Arrangement of Life (METAL) theory states that
biodiversity is strongly, and in a deterministic way, influenced by climate and the
environment. This influence mainly occurs through the interactions between the
species ecological niche and both climatic and environmental changes. Using the
ecological niche allows the consideration of underlying processes (genetic and
physiological) that are difficult to identify and parametrise for a large number of
species. Interactions between the niche and climatic and environmental changes
should propagate through different organisational levels from the species to the
community and the ecosystem. They should also be perceptible from the smallest
ecosystems to the whole ecosphere. This theory offers a way to make testable
ecological and biogeographical predictions to understand how life is organised and
how it will respond to global environmental changes. Hereafter, we provide some
examples of the use of the METAL theory and show how the theory may unify spatial
and temporal patterns and processes in ecology.
0
Temperature
37
Beaugrand (2015) EarthScan, 474 pages
La notion de niche écologique d’Hutchinson (1958)
Théorisation
Modélisation et analyses de données
Scénarisation
Observation
Expérimentation
Integration and emergence
of ecological properties
For a given species
Molecular
processes
Physiological
processes
Biological
processes
Behavioural
processes
Source: Hutchinson (1957)
Quelques exemples de formes de niche
Niche rectangulaire
Niche trapézoïdale
Niche Gausienne
Niche parabolique
Niche asymétrique (droite)
Niche asymétrique (gauche)
Source: Beaugrand et al (en préparation)
7
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Dérivé d’une niche Gaussienne
Biodiversité et climat
Ts
Ts: valeurs entre lesquelles l’abondance est stable.
THV: valeurs pour lesquelles la dérivé de l’abondance est Maximale (sensibilité maximale).
Abondance
Ts
Sensibilité
En analyse, le nombre dérivé en un point d'une fonction à variable et valeurs réelles est le coefficient directeur de la tangente au graphe de cette fonction en ce point. C'est le coefficient directeur de l'approximation affine de cette fonction en ce point ; ce nombre n'est donc défini que si cette tangente — ou cette approximation — existe.
Topt: valeur du paramètre environnemental pour lequel
L’abondance de l’espèce est maximale (sensibilité minimale).
TD: valeurs d’abondance à partir desquelles la sensibilité devient très faible et peu détectable.
Paramètre environnemental
Source: Beaugrand et al (2008), Beaugrand et al (2014)
TL: valeurs létales du paramètre
Source: Beaugrand et al (2014) PRSB, Beaugrand (2014) PTRSB
Biodiversité et climat: théorisation et modélisation
Biodiversité et climat
THV
TS
TS
THV
TD
TD
Modélisation théorique NPPEN Beaugrand et al 2013 P&O
Sensibilité
En analyse, le nombre dérivé en un point d'une fonction à variable et valeurs réelles est le coefficient directeur de la tangente au graphe de cette fonction en ce point. C'est le coefficient directeur de l'approximation affine de cette fonction en ce point ; ce nombre n'est donc défini que si cette tangente — ou cette approximation — existe.
Topt: valeur du paramètre environnemental pour lequel
L’abondance de l’espèce est maximale (sensibilité minimale).
Case 1
No relationship
Case 3
Positive relationship
Abondance
TD: valeurs d’abondance à partir desquelles la sensibilité devient très faible et peu détectable.
Paramètre environnemental
Probability of occurrence
Ts: valeurs entre lesquelles l’abondance est stable.
THV: valeurs pour lesquelles la dérivé de l’abondance est Maximale (sensibilité maximale).
Probability of occurrence
La théorie METAL explique les réponses locales des espèces face aux changements environnementaux (y‐compris climatique)
Mean SST
Case 2
Negative
relationship
Probability of occurrence
Dérivé d’une niche Gaussienne
Mean SST
Mean SST
TL: valeurs létales du paramètre
Source: Beaugrand et al (2014) PRSB, Beaugrand (2014) PTRSB
Beaugrand et al P&O (2013)
Beaugrand (in prep)
8
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Biodiversité et climat: théorisation
TD
Year (1958‐2009)
Détection du signal climatique en bordure de niche (TD)
Bruit blanc (20% du signal)
Echantillonnage, identification, interactions…
Mean SST
Probability of occurrence
Probability of occurrence
Détection du signal climatique en bordure de niche (TD)
Aucun bruit
Probability of occurrence
Probability of occurrence
TD
Biodiversité et climat: théorisation
Year (1958‐2009)
Mean SST
Beaugrand (in prep)
Beaugrand (in prep)
Biodiversité et climat: théorisation
Topt
Year (1958‐2009)
Détection du signal climatique Au milieu de la niche (Topt)
Bruit blanc (20% du signal)
Echantillonnage, identification, interactions…
Mean SST
Probability of occurrence
Probability of occurrence
Détection du signal climatique Au milieu de la niche (Topt)
Aucun bruit
Probability of occurrence
Probability of occurrence
Topt
Biodiversité et climat: théorisation
Year (1958‐2009)
Mean SST
Beaugrand (in prep)
Beaugrand (in prep)
Biodiversité et climat: théorisation
Year (1958‐2009)
THV
Mean SST
Beaugrand (in prep)
Probability of occurrence
r=‐0.97
Détection du signal climatique Au milieu de la niche (THV)
Bruit blanc (20% du signal)
Echantillonnage, identification, interactions…
Probability of occurrence
Détection du signal climatique Au milieu de la niche (THV)
Aucun bruit
Probability of occurrence
Probability of occurrence
THV
Biodiversité et climat: théorisation
Year (1958‐2009)
r=‐0.55
Mean SST
Beaugrand (in prep)
9
10/06/2015
Biodiversité et climat: théorisation
Modèle de Beaugrand et al (2013, P&O)
SST
Détection du signal climatique Au milieu de la niche (THV)
Avec et sans bruit (20%)
Probability of occurrence
Probability of occurrence
THV
Biodiversité et climat: théorisation et modélisation
r=0.93
r=0.52
Mean SST
Mean SST
Beaugrand (in prep)
Biodiversité et climat
Modèle de Beaugrand et al (2013, P&O)
SST; Attention: différence de 0,2
Source: Beaugrand et al (2013, P&O)
Biodiversité et climat: théorisation et modélisation
Modèle de Beaugrand et al (soumis)
PAR, Chlorophylle, SST, bathymétrie
Beaugrand (in prep)
Application de la théorie METAL
Niveau organisationnel de l’espèce
3. Changements spatio-temporels
Niche, phenologie et chorologie
Source: Beaugrand (soumis)
60
Source: Beaugrand (2015) Routledge Earthscan Oceans, 474 pages.
10
10/06/2015
Developments of our theory:
Biogeographical and phenological shifts
Developments of our theory:
Biogeographical and phenological shifts
Source: Beaugrand et al (2014, Proceedings B)
Source: Beaugrand et al (2014, Proceedings B)
Developments of our theory:
Biogeographical and phenological shifts
Niveau organisationnel de l’espèce
3. Changements spatio-temporels
1. Spatial distribution
Expected
Niches, changements phénologiques et biogéographiques
Observed
Expected
2. Biogeographical and phenological shift
Expected abundance
Observed abundance
Observed
64
Source: Beaugrand et al (2014, Proceedings B)
Source: Beaugrand (2015) Routledge Earthscan Oceans, 474 pages.
Changements biogéographiques et phénologiques
Phenological changes in plankton
Changements prédits
Changements observés
1960‐1969
1960‐1969
2000‐2009
2000‐2009
Source: Beaugrand et al (2014) Proceedings B
65
Source: Edwards & Richardson (2004) Nature
11
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Modelling the past, present and future spatial distribution of C. finmarchicus in the North Atlantic
From a theoretical point of view, using results from NPPEN
Probability of occurrence
Réponses des communautés face aux
changements climatiques
Source: Beaugrand et al (2014) P&O
Changements climatiques et systèmes biologiques
Niveau de la communauté
Effet de la température sur le plancton calcaire
Phytoplankton
Meroplankton
Holozooplankton
Fish
Plancton
calcaire
Température
F1000, Biology
Nature Climate Change (2013)
69
Source: Kirby & Beaugrand (2009) Proceedings B
Regime shifts in the North Sea and in the Pacific Ocean
Standard deviate
Fi sh tota l biomass (5 species)
71
Source: Beaugrand G (2004) Progress in Oceanography
1.6 Fish tota l biomass (5 species)
1.2 Ca la no id copepods (17 i ndicato rs)
0.8
0.4
0
-0.4
-0.8
-1.2
-1.6
-2
1958
1960
1962
1964
1966
1968
1970
1972
1974
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
Source: Beaugrand G (2004) Progress in Oceanography
1.6
1.2
0.8
0.4
0
-0.4
-0.8
-1.2
-1.6
-2
Calanoid copepods
Beaugrand & Ibanez (in press, MEPS)
1958
1960
1962
1964
1966
1968
1970
1972
1974
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
Standard deviate
Beaugrand & Ibanez (in press, MEPS)
2
1.6
1.2
0.8
0.4
0
-0.4
-0.8
-1.2
-1.6
-2
-2.4
1958
1960
1962
1964
1966
1968
1970
1972
1974
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
Calanoid copepods
Standard deviate
2
1.6
1.2
0.8
0.4
0
-0.4
-0.8
-1.2
-1.6
-2
-2.4
1958
1960
1962
1964
1966
1968
1970
1972
1974
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
Standard deviate
Regime shifts in the North Sea and in the Pacific Ocean
Source: Beaugrand et al (2013) Nature Climate Change
72
12
10/06/2015
The METAL Theory and abrupt community shifts
The METAL Theory and abrupt community shifts
Source: Beaugrand (Philosophical transaction of the royal society B; 2015)
The METAL Theory and abrupt community shifts
Source: Beaugrand et al (2015) PTRS B
Quelques résultats (2): changements écosystémiques abrupts
Source: Beaugrand et al (2008) Ecology Letters
1960
1980
2000
Source: Beaugrand (2015) PTRS B
Quelques résultats (2): changements écosystémiques abrupts
Source: Beaugrand et al (2008) Ecology Letters
1960
1980
2000
Developments of our theory: Long‐term ecosystem shifts
Source: Beaugrand (2015) PTRS B
13
10/06/2015
Developments of our theory: Long‐term ecosystem shifts
Developments of our theory: Long‐term ecosystem shifts
Source: Beaugrand (2015) PTRS B
Source: Beaugrand (2015) PTRS B
Théorisation
Modélisation et analyses de données
Scénarisation
Observation
Expérimentation
Reconstruction de la biodiversité
Théorisation
La biodiversité marine
194,409 espèce décrites 2,2 million d’espèces estimées
r=0.88
r=0.57
r=0.77
r=0.76
r=0.76
Il reste 91% d’espèces à inventorier
IFREMER
Attention, d’autres estimations existent: 250,000 espèces marines, voire plus. Source: Mora et collègues (2011)
Beaugrand et al. (2013) GEB
r=0.56
Beaugrand et al (2015) Nature Climate Change. Sous presse.
14
10/06/2015
Developments of our theory: The latitudinal gradient in marine biodiversity
Source: Beaugrand et al. (2013) Global Ecology and Biogeography
Sensibilité à une augmentation des températures de 2°C
Changements quantitatifs
85
Source: Beaugrand et al (2015) Nature Climate Change. Reconstructions de la biodiversité pélagique
Sensibilité à une augmentation des températures de 2°C
Changements qualitatifs
LGM
Pliocène moyen
Biodiversité théorique
Biodiversité observée
Relation entre biodiversité Observée
et théorique
Source: Beaugrand et al (2015) Nature Climate Change. Quelques comparaisons avec le passé (1)
Source: Beaugrand et al (2015) Nature Climate Change. Changements théoriques prédits de biodiversité à la fin du siècle
Pliocène moyen (3,3‐3 Ma)
[CO2]: ~400 ppmv (taux actuellement observé à Mauna Loa) Source: Raymo et al (1996) Marine micropaleontology
2 à 3°C plus chaude qu’aujourd’hui
Source: Robinson et al (2008) Eos
Niveau de la mer: +25m par rapport à aujourd’hui
Source: Dwyer & Chandler (2009) Phil Trans Royal Soc A
Température extratropicale 10‐20°C plus chaude par rapport à aujourd’hui
Source: Salzmann et al (2009) Phil Trans Royal Soc A
El Niño permanent (El Padre)
Source: Fedorov et al (2006) Science
Température globale: Observé
Diversité
78‐95% de la superficie totale des océans aura subi des modifications significatives d’ici 2081‐
2100 pour une intensité de réchauffement forte (RCP 4.5‐8.5).
L’incertitude de nos prédictions diminuent avec l’intensité du réchauffement
42±26% ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ 95±9%
Années
Source: Beaugrand et al (2015) Nature Climate Change.
15
10/06/2015
Changements théoriques prédits de biodiversité à la fin du siècle
Observé
Théorie
Diversité
78‐95% de la superficie totale des océans aura subi des modifications significatives d’ici 2081‐
2100 pour une intensité de réchauffement forte (RCP 4.5‐8.5).
Variabilité du climat et changements quantitatifs
L’incertitude de nos prédictions diminuent avec l’intensité du réchauffement
42±26% ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ 95±9%
Années
5% de la superficie globale des océans
Source: Beaugrand et al (2015) Nature Climate Change. Source: Beaugrand et al (2015) Nature Climate change. Changements quantitatifs de biodiversité (exprimés en %)
Changements quantitatifs de biodiversité (exprimés en %)
2081‐2100
versus 2006‐2013
RCP 4.5
Scénario RCP 4.5: changement de biodiversité au moins 3 fois plus fréquents que pour la période 1960‐2013. RCP 6.0
Scénario RCP 6.0: 50% de la superficie mondiale montrera des changements > à une différence entre une période glaciaire et un interglaciaire ou entre le Pliocène moyen et aujourd’hui.
RCP 8.5
Scénario RCP 8.5: 70% de la superficie mondiale montrera des changements > à une différence entre une période glaciaire et un interglaciaire ou entre le Pliocène moyen et aujourd’hui.
Intensité du réchauffement global
2.6‐4.8°C (3.7°C)
Source: Beaugrand et al (2015) Nature Climate change. RCP 2.6
Intensité du réchauffement global
Scénario RCP 2.6: peu de changements importants, sauf au niveau des mers Nordiques
1.1‐2.6°C (1.8°C)
1.4‐3.1°C (2.2°C)
2081‐2100
versus 2006‐2013
RCP 2.6
0.3‐1.7°C (1°C)
28% de la superficie globale des océans
Dernier Maximum Glaciaire
RCP 4.5
RCP 6.0
Pliocène moyen
RCP 8.5
Source: Beaugrand et al (2015) Nature Climate change. Changements de biodiversité (exprimés en %)
Changements quantitatifs
Changements qualitatifs
Source: Beaugrand et al (2015) Nature Climate change. Source: Beaugrand et al (2015) Nature Climate change. 16
10/06/2015
Théorisation
Scénarisation
Observation
Source: Beaugrand et al (2015) Nature Climate change. Espèces tempérées
chaudes
Mouvements biogéographiques majeurs dans l’océan Atlantique Nord
Espèces tempéréesfroides
Assemblages thermophiles
Assemblages psychrophiles
Nombre moyen d’espèce par assemblage de copépodes
Source: Beaugrand et al. (2002) Science. Vol. 296. 1692-1694.
99
100
Source: Beaugrand et al. (2002) Science. Vol. 296. 1692-1694.
Le modèle NPPEN (Beaugrand et al., 2011)
Non‐Parametric Probabilistic Ecological Niche model
Validation
Théorisation
Scénarisation
Observation
17
10/06/2015
Projection de la distribution spatiale de la morue pour la fin du siècle
(scénario A1B)
Etude des changements de distribution de Laminaria digitata
en relation avec le changement climatique
Probabilité de présence
Probabilité de présence
2090‐2099 RCP4.5 CNRM
Disparition
Régression sévère
Régression modérée
Augmentation
Source: Beaugrand et al. (2011) MEPS
Raybaud et al. (2013, PLOS ONE)
Distribution spatiale de l’anchois (Engraulis encrasicolus)
En 2090‐2099
Etude des changements de distribution de la coquille Saint‐
Jacques (Pecten maximus)
SRES SCENARIO A2
Distribution actuelle
Current conditions
2050-2059
2090-2099
Fin du siècle
Fin du siècle
Scénario RCP 4.5
Scénario RCP 8.5
1
0.6
0.4
0.2
Probabilité de présence
0.8
0
Contraction de la distribution: Contraction d’autant plus forte que l’intensité du réchauffement est forte (5 modèles AO‐GCM utilisées)
Disparition de la coquille Saint‐Jacques le long des côtes françaises?
Source: Rombouts et al. (2012)
Comment la biodiversité se réorganisera?
Intensité du réchauffement
Raybaud et al (soumis)
Source: Raybaud et al (soumis)
Projection des changements de distribution spatiale
des provinces de Longhurst
M
Utilisation des nouveaux scénarios climatiques RCP (IPCC 2013)
Source: Reygondeau et al (2014) Global Biogeochemical Cycle.
Source: Reygondeau et al (soumission)
18
10/06/2015
Thème 2: développement,
validation
et application
d’outils diagnostiques
Incertitudes
des projections
(2010-2030)
Théorisation et scénarisation
Thème 3: Théorisation
et scénarisation
Axe 2. Scénarisation
Modèles climatiques
Source: Goberville et al (2015) Ecology and Evolution
Scénarios de réchauffement
0.2
0.1
MPI
NCAR
IPSL
MOHC
NASA
CSIRO
CNRM
4.5
6.0
8.5
0
2.6
Variabilité du % de présence
Présence de l’espèce
(en %)
RCP 2.6; RCP4.5; RCP 6.0; RCP8.5 (CNRM‐CM5, CSIRO‐Mk3,6,0, MPI‐ESM‐LR, MOHC‐HadGEM2‐ES, IPSL‐CM5A‐LR, NASA‐GISS, NCAR‐CCSM4)
Source: Goberville et al (2015) Ecology and Evolution
Pourquoi étudier la biodiversité marine
Cycle du carbone planétaire
CaCO3
Conséquences des changements sur
les cycles biogéochimiques
Les falaises de Douvres (80 m; 65‐145 Ma)
Pourquoi étudier la biodiversité marine
Cycle du carbone planétaire
Le plancton marin est à l’origine du pétrole que nous utilisons aujourd’hui. La biodiversité marine affecte les cycles biogéochimiques planétaires
L’atmosphère primitive était composé à plus de 90% de dioxyde de carbone. La photosynthèse des cyanobactéries a transformé l’atmosphère et est responsable des 21% d’oxygène que contient notre atmosphère. Cela a permis la création de la couche d’ozone
Le plancton forme aussi le gaz naturel!
Prochlorococcus
http://proportal.mit.edu/
19
10/06/2015
Taille moyenne des copépodes
Nanisme adaptatif
.
Conséquences des changements sur
les services d’approvisionnement
Observé aussi chez les poissons
Biodiversité (Gini)
Biodiversité
Source: Beaugrand et al (2010) PNAS La biodiversité marine source de nombreux
médicaments (et compléments alimentaires)
La biodiversité marine source de nombreux médicaments (et compléments alimentaires)
L’aiguillat commun (Squalus acanthias)
Limulus polyphemus
Limulus polyphemus
(Arthropode chélicérate)
http://www.youtube.com/watch?v=0dGluFnnq9I
Biodiversité: pourquoi protéger la biodiversité?
Le plancton végétal: à suivre avec attention….
On extrait la spongouridine, laquelle inhibe la synthèse d’ADN viral. Elle a servi comme modèle à la synthèse d’un dérivé synthétique appelé azidothymidine.
Cryptotethya crypta
L’hémocyanine contient des amibocytes, qui protége l’animal contre les bactéries Gram‐. On extrait le LAL (Limulus
Amebocyte Lysate) qui permet de tester dans les médicaments et vaccins l’absence d’endotoxines bactériennes (septicémie).
Substance diarrhéique (DSP):
4000 cas en France (1984‐1986)
Dinophysis
Substance paralytique (PSP):
300 cas aux Philippines (1983)
21 morts
AZT: Utilisée pour traiter les personnes atteintes du sida. Alexandrium
20
10/06/2015
L’ensemble des services écosystémiques est évalué à US$16‐
54 trillion par an, soit le produit intérieur brut de tous les pays du monde
Ce sont les écosystèmes côtiers qui produisent le plus: US$ 4052 par hectare et par an
Conséquences des changements de biodiversité pour la survie des larves de morue
Biodiversité (Gini)
La biodiversité marine et les services écosystémiques
Près de 80 millions de tonne de poisson exploités par an (5% en Manche/mer du Nord)
Probabilité d’occurrence de la morue
Diminution de
la taille
Proie moins énergétique
1960
Diminution de la survie des larves 1980
2000
de morue
Source: Beaugrand et al (2010) PNAS et Beaugrand & Kirby (2010) GCB
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
6.1
5.9
5.7
1958
1961
1964
1967
1970
1973
1976
1979
1982
1985
1988
1991
1994
1997
In red: cod
In black: plankton
5.5
5.3
Total co d biomass
(in red)
Biological parameters
(PC1, in black)
Impacts des mouvements biogéographiques du zooplancton en mer du Nord Conclusions
Nous comprenons beaucoup mieux les types de réponses de la biodiversité face aux changements climatiques. Cette meilleure compréhension est liée aux programmes de suivi de l’environnement marin. Il est essentiel de poursuivre ces programmes, de les étendre, de les standardiser d’un pays à un autre. L’absence de programme de suivi adapté risque de devenir le facteur limitant dans les prochaines années. Théoriser les effets du climat sur la biodiversité est important. Des théories commencent à être esquissées. Elles permettront de mieux comprendre et anticiper les effets du changement climatique sur la biodiversité et les services de régulation et d’approvisionnement.
Beaugrand et al (2003) Nature
Monographe disponible
Chapter 1: Introduction
Chapter 2: Large‐scale hydro‐climatic variability
Chapter 3: Large‐scale biogeographic patterns
Chapter 4: Large‐scale biodiversity patterns
Chapter 5: Biodiversity through time
Chapter 6: Temperature and biodiversity
Chapter 7: Biodiversity and anthropogenic climate
change
Chapter 8: Biodiversity and ocean acidification
Chapter 9: Biodiversity and direct anthropogenic
effects
Chapter 10: Biodiversity, ecosystem functioning and services
Chapter 11: Theorising and scenarising biodiversity
Chapter 12: Conclusions
Glossary
Index
References
~474 pages
333 figures
21