Coévolution au sein de réseaux trophiques exploités

Coévolution au sein de
réseaux trophiques
exploités
Nicolas Loeuille, Laboratoire d'Ecologie
Université Paris 6
Introduction: des effets
possibles de la coévolution
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«Pairwise coevolution» et petites communautés:
−
dynamique des populations impliquées (e.g., Ferrière & Gatto
1993)
−
Distribution de la biomasse: effets top-down et bottom-up
(Loeuille & Loreau 2004)
«Diffuse coevolution» communautés possiblement
larges (e.g., Caldarelli et al 1998, Loeuille & Loreau
2005):
−
Effet sur les structures topologiques
−
Distributions des forces d'interactions, des abondances, etc...
Intro: sélection anthropique
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Côté trophée des
activités de chasse
(Coltman et al. 2003)
Avantage énergétique à
l'exploitation d'espèces de
grande taille
Importance de la taille
pour les interactions
(Leaper & Huxman 2002)
Problématique
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L'effet de l'exploitation ne se limite pas aux
effets sur la démographie de l'espèce et aux
effets indirects de ces changements
démographiques.
Effets possibles sur l'évolution de l'espèce
exploitée.
Effets indirects possibles par coévolution
diffuse au sein de la communauté
Effets et mm signe des effets évolutifs a
priori inconnus
Les hypothèses du modèle
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trait: r=log(body mass)
Influence de la masse corporelle sur le taux
de mortalité spécifique d ( r ) = d 0 exp(− qr )
Compétition par interférence entre
individus de tailles similaires
Les relations de prédations dépendent de la
différence relative entre la taille du prédateur
et celle de la proie
Taille et interactions
taux d'interaction
Compétition
proie
prédateur
dr
Conditions de simulations
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Au départ, une espèce «ressource»
consommée par l'espèce 1.
Mutations sur le trait phénotypique taille de
l'espèce 1, et sélection selon un processus
de dynamique adaptative.
Constitution de réseaux trophiques par
branchements évolutifs successifs
Variabilité des résultats
voir également Loeuille & Loreau 2005
Intensité de la compétition
Exploitation du réseau
taille exploitée
intensité
Exploitation du réseau
taille exploitée
intensité
Analyse de l'effet de l'exploitation
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Exploitation une fois l'équilibre évolutif atteint
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Echelle de temps démographique:
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−
nombre d'extinctions primaires
−
nombre d'extinctions secondaires
Echelle de temps évolutive
−
extinctions liées à la coévolution
−
nouveaux branchements évolutifs?
Comment ces quantités varient selon le type
d'exploitation
Extinctions démographiques
Extinctions primaires
exploitation en haut
pas d'extinctions secondaires
Extinctions primaires
exploitation en bas
1 à 2 extinctions secondaires
Extinctions évolutives
Extinctions évolutives
exploitation en haut
Extinctions évolutives
exploitation en bas
Branchements
Branchement évolutifs
exploitation en haut
Extinctions évolutives
exploitation en bas
Bilan effets démographiques
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exploitation de l'espèce du haut: pas
d'extinctions secondaires: effet top-down
assez restreint.
exploitation de l'espèce en bas du réseau:
extinctions secondaires, effets bottom-up.
Plus d'extinctions primaires qd exploitation
en haut.
Effet plus prononcé de la variance de la
fonction d'exploitation que de l'intensité.
Bilan effets évolutifs
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Nombre d'extinctions restreint, mais très
souvent non nul.
Nombre d'extinctions évolutives beaucoup
plus important dans le cas d'une exploitation
du bas du réseau.
Exploitation par le haut: les branchements
évolutifs contrebalancent presque
exactement les extinctions évolutives
Ce n'est pas du tt le cas pour l'exploitation en
bas du réseau
Développements
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Application sur un nombre significatif de
réseaux, afin d'évaluer la généralité des
patterns
Amélioration des scénarios d'exploitation
(critère de biomasse, changements du
régimes d'exploitation)
Prise en compte de scénarios économiques
ou politiques.
Résumé
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Les effets démographiques et évolutifs de
l'exploitation sur le réseau dépendent
fortement:
−
de la position de(s) espèces exploitées.
−
des caractéristiques du régime d'exploitation
(surtout la variance)
l'évolution peut causer de nouvelles
extinctions, mais également l'apparition de
nouveaux types: l'effet net dépend des
variables sus mentionnées.
Merci à mes
collaborateurs
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Ake Brännström et Ulf Dieckmann à
L’International Institute of Applied System
Analysis (Vienne)
Michel Loreau (Université McGill, Montréal)