Chapitre: Exploitation et conservation des populations ... · Chapitre: Exploitation et conservation des populations naturellespopulations naturelles Prof. Xavier Vekemans Bureau

S5 BOP Biologie des Populations et EthologieS5 BOP Biologie des Populations et Ethologie

Chapitre: Exploitation et conservation des populations naturellespopulations naturelles

Prof. Xavier VekemansBureau SN2 Porte 203

i k @ i lill 1 [email protected]

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Exploitation et conservation desExploitation et conservation des populations naturelles

Application de la biologie des populations

Conservation des espèces menacées :

problème des populations à petits effectifsproblème des populations à petits effectifs

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilitéd l ides populations

2. Viabilité des populationsp p


• Estimation de la proportion d'espèces menacées :Estimation de la proportion d espèces menacées :–Vertébrés: plus de 50% des espèces–Végétaux: 12.5% des espèces

2002

)

Végétaux: 12.5% des espèces

en danger critique d'extinctionen danger d'extinction

am e

t al.,

gvulnérable

espèce non menacée

de F

rank

ha(ti

ré d


Facteurs déterministes:pressions systématiques liées aux activités humaines 20

02)

• destruction de l'habitat• surexploitation am

et a

l.,

• surexploitation• pollution

de F

rank

ha

• introduction espècesexotiques (tiré

d

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité des populations

• Destruction de l'habitat : – réduction de la surface totale

d'habitat– conversion d'un habitat

initialement continu en une mosaïque de poches d'habitat +/- isolées par zones de terrain pinhospitalierFragmentation de l'habitatFragmentation de l habitat


Effet de la fragmentation de l'habitat

fragmentation

extinctionextinction

Populations petitesPopulations petiteset isolées

(d’après Meffe & Carroll, 1994)


Surexploitation:• Ex. sardines, maquereaux et anchois: poissons pélagiques planctonophages, q p p g q p p g

surexploitation des bancs de sardines par méconnaissance des mécanismes de régulation

2001

)H

enry

, 2(ti

ré d

e

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité des populationsIntroduction d'espèce exotique:• Ex. introduction d'un prédateur d'oiseaux sur l'île de Guam (Mariana Islands,

Pacifique): le "brown tree snake" Boiga irregularis

• Boiga irregularisPacifique): le brown tree snake Boiga irregularis

(Meffe & Carroll 1994)


Facteurs déterministes:liés aux activités humaines

• destruction de l'habitat 2002

)

• surexploitation• pollution am

et a

l.,

• pollution• introduction espèces

ti de F

rank

ha

exotiques

(tiré

d

ff tif d l tieffectif des populations

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilitédes populations : ex la poule des prairiesdes populations : ex. la poule des prairies

• Enchaînement des causes de déclin chez la poule des prairies" t i i hi k " (U S A )"greater prairie chicken" (U.S.A.)

avant colonsNouvelle-Angleterre:extinction en 1932

avant colonseuropéens

actuel

Illinois:

actue

minimum historiqueen 1993: N = 50

Pression de la chasse


• Enchaînement des causes de déclin chez la poule des prairies en Nouvelle Angleterre

Date Taille population

1876 1 seule pop.1900 <100

• perte d'habitat + pression de la chasse• effets démographiques1900 100

1916 8001918 150

g p q• mise en réserve + contrôle prédateurs• incendie + prédation par autours1918 150

1920 100• incendie + prédation par autours• maladie parasitaire

1932 extinction • stérilité + proportion mâles


• Enchaînement des causes de déclin chez la poule des prairies d l'é d'Illi idans l'état d'Illinois

– perte d'habitat et fragmentationDate Taille

population1850 1 000 0001933 25 000

– N1933 25 0001972 2 0001990 76

– perte de diversité génétiquefi i d' llèl délé è

1990 761993 50

+ fixation d'allèles délétères

– perte de fécondité


• Enchaînement des causes de déclin chez la poule des prairies dans l'état d'Illinois : perte de diversité génétique

(6 locus microsatellites)8

ADN "fossile"6

7

ocus

4

5

allè

les/

lo

3

4

ombr

e d'

1

2No

0Illinois actuel Illinois <1960 Kansas Minnesota Nebraska


• Enchaînement des causes de déclin chez la poule des prairies dans l'ét t d'Illi i t d f tilité ( ti d'é l i d f )l'état d'Illinois : perte de fertilité (proportion d'éclosion des œufs) + proportion de mâles

, 200

2)

♂osio

n

ham

et a

l.,

mbr

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on d

'écl

de F

rank

h

Nom

ropo

rtio

(tiré

dpr

restauration de la fertilité par introduction d'individus allochtones


l d l l d i i• Exemple de la poule des prairies:–Facteurs déterministes: perte d'habitat + pression de la chassep p–Facteurs stochastiques: liés à N

• incendie accidentel: catastrophe naturelleincendie accidentel: catastrophe naturelle• accroissement fortuit de la prédation: aléa écologique

(stochasticité environnementale)(stochasticité environnementale)• maladie parasitaire: aléa écologique • ou proportion mâles: stochasticité démographiqueou proportion mâles: stochasticité démographique• stérilité et proportion d'éclosion des œufs: dépression de

consanguinité ou fardeau génétique (fixation de caractères g g q (délétères dues à la stochasticité génétique)


•Facteurs stochastiques: liés à N• stochasticité démographique 20

02)

g p q• stochasticité environnementale• catastrophes naturelles am

et a

l.,

p• stochasticité génétique

– Perte diversité génétique de F

rank

ha

– Dépression de consanguinité etfardeau génétique (ti

ré d

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilitéd l i f t t h tides populations : facteurs stochastiques

• stochasticité démographique ( lé dé hi ):• stochasticité démographique (aléas démographiques): – à chaque génération, chaque individu survit jusqu’à la période de

reproduction et produit de la descendance avec une certainereproduction et produit de la descendance avec une certaine probabilité

(Hypothèse de travail: espérances de survie et de capacité reproductive identiques ∀ individus exclusion des ≠ entre i di id lié à é éti i t)individus liées à génétique ou environnement);

– si N ∃ probabilité non négligeable que beaucoup meurent lasi N ∃ probabilité non négligeable que beaucoup meurent la même année ou que très peu d'individus ne se reproduisent (ou que déséquilibre important des ♀ et ♂) risque de nature purement stochastique

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilitédes populations : facteurs stochastiquesdes populations : facteurs stochastiques

• stochasticité démographique (aléas démographiques):

0,30

Distribution de probabilité de PoissonProb.(0 descendants)

0,20

0,25

,

moyenne = 2 Variance = 2lit

é

0,10

0,15

, Variance 2

Prob

abil

0,00

0,05

,P

,0 1 2 3 4 5 6 7

nombre de descendants pour 1 ♀

→ risque démographique seulement important si N

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilitédes populations : facteurs stochastiquesdes populations : facteurs stochastiques

• stochasticité démographique: exemple de la population de lions (Panthera leo) du cratère de– exemple de la population de lions (Panthera leo) du cratère de Ngorongoro (Tanzanie)

• 1957-1961: N = 60-75 animaux• 1962: attaques massives de la mouche des étables (Stomoxys calcitrans)

10 survivants dont un seul ♂0.3

0.2

0.25té

Tirage répété 10 fois♂

0 1

0.15

0.2pr

obab

ilitavec prob(♂) = 0,5 par tirage

loi binomiale de paramètre N = 10; p = 0,5

0.05

0.1pparamètre N 10; p 0,5prob (1 seul ♂/10desc.) = 1%

01 2 3 4 5 6 7 8 9 10

nombre de mâles

autre facteur de risque: ≠ d'espérances de survie entre ♂ et ♀

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilitéd l ti f t t h tides populations : facteurs stochastiques

• stochasticité environnementale (aléas écologiques): ( g q )– fluctuations temporelles des conditions environnementales

comme les précipitations, l'abondance de nourriture, la p p , ,présence de compétiteurs, les températures hivernales

variation du taux moyen de survie + capacité reproductiveeffet souvent important même si N modéré

0,30

é 0 35

0,40

moy = 1

0,15

0,20

0,25 moy = 2Var = 2

babi

lité

0,20

0,25

0,30

0,35 moy = 1Var = 1

0,05

0,10Prob

0,05

0,10

0,15

0,000 1 2 3 4 5 6 7

nombre de descendants pour 1 ♀0,00

0 1 2 3 4 5 6 7

nombre de descendants pour 1 ♀

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilitéd l ti f t t h tip p qdes populations : facteurs stochastiques

• stochasticité environnementale (aléas écologiques): ( g q )

– Exemple de l'effet de la floraison des bambous sur la survie du grand pandadu grand panda

- Habitat: centre-ouest de la Chine, forêts de bambous d'altitude (1500 3000 m ); en forte régression suite àd altitude (1500-3000 m.); en forte régression suite à exploitation des forêts basse altitude massifs montagneux isolés (habitat fortement fragmenté car perte g ( g pdes connexions habitats favorables de basse altitude)

- Forte spécialisation alimentaire: pousses + feuilles dep pbamboubiodiversité des bambous quelques espèces seulement

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilitédes populations : facteurs stochastiquesp p qdes populations : facteurs stochastiques

• Exemple de l'effet de la floraison des bambous sur la survie d d ddu grand panda

, 200

2)ha

m e

t al.,

de F

rank

h(ti

ré d

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilitéd l i f h ides populations : facteurs stochastiques

• stochasticité environnementale (aléas écologiques):stochasticité environnementale (aléas écologiques): – Exemple de l'effet de la floraison des bambous sur la survie

du grand pandadu grand panda- Cycle de vie du bambou:

» très longue période d'immaturité (15-120 ans selon sp.)

» une seule floraison massive (synchronisée pour toutes les plantes d'une même espèce)

» mort des individus l'année de la floraison

brutale de la nourriture du panda après épisode floraison

or migration impossible à cause fragmentation habitat


• stochasticité environnementale (aléas écologiques):• stochasticité environnementale (aléas écologiques): – Exemple de l'effet de la floraison des bambous sur la survie

du grand panda- Secteur des montagnes Min: floraison massive et simultanée gde 3 espèces de bambous en 1975 mort de 138 pandas géants (14% population totale de l'espèce)

- Réserve de Wolong (montagnes Qionglai): floraison du bambou Bashania fangiana en 1983 80% biomasse é é l i h d l' èvégétale en une saison changement de l'espèce

consommée mais population perd 6 individus sur 18.


• Stochasticité génétique: perte de diversité génétique par• Stochasticité génétique: perte de diversité génétique par dérive génétique dans les petites populations:

• [ ] eNtt eNHH 2/)2(11 −≈= [ ]et eNHH 0 )2(11 ≈−=H = hétérozygotie = prob. que 2 copies de gènes

tirées au hasard portent des allèles différentstirées au hasard portent des allèles différents

Si forte réduction d'effectif réduction

rapide de diversitérapide de diversité génétique

(tiré de Frankham et al., 2002)


• Stochasticité génétique: augmentation de la consanguinitédans une petite population expression de la dépression de consanguinité taux de survie et fécondité des individus

F = coefficient de consanguinité = prob que 2 copies de gènesF = coefficient de consanguinité = prob. que 2 copies de gènestirées au hasard soient identiques par descendance

(aient un ancêtre commun plus récent que la génération de référence)

Exemple: animaux en captivité; calcul du coefficientconsanguinité à partir des données de pedigreeg p p g


• Stochasticité génétique: dépression de consanguinitéS oc s c é gé é que: dép ess o de co s gu éExemple: le cheval de Przewalski (cheval sauvage de Mongolie)

• espèce → extinction de toutes populations sauvagesespèce e t ct o de toutes popu at o s sauvages• survie en captivité uniquement (minimum historique: 12 individus)

)al

., 20

02)

nkha

m e

t iré

de

Fran

(ti


• Le cheval de Przewalski (cheval sauvage de Mongolie)• survie en captivité uniquement (minimum historique: 12 individus)• réintroduction dans la nature avec contrôle de consanguinité

)al

., 20

02)

nkha

m e

t iré

de

Fran

(ti


• Stochasticité génétique: dépression de consanguinitésurvie est proportionnelle au niveau de consanguinité population

– Exemple: Hippopotame pigmée d'Afrique

2002

)am

et a

l., 2

e Fr

ankh

a

dépression

(tiré

de

dépression de consanguinité

Exploitation et conservation desExploitation et conservation des populations naturelles

Application de la biologie des populations

Conservation des espèces menacées :

problème des populations à petits effectifsproblème des populations à petits effectifs

1 Mécanismes d'e tinction et lnérabilité1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilitédes populations

2 Viabilité des populations2. Viabilité des populations

2. Viabilité des populations

•Analyse de viabilité des populations:y p p– modéliser l'évolution des effectifs des populations sous

l'effet des différentes pressions (déterministes et p (stochastiques)

– déterminer l'effectif minimum viable des populations:p p• effectif minimum pour que l'effet des aléas stochastiques

devienne négligeable pendant une période déterminée (ex: prob. d'extinction < 5% sur 100 ans)

– simuler l'effet de différentes stratégies de conservation


Modélisation de l'évolution des effectifs des populations sous l'effet d'une pression systématiquel effet d une pression systématique

Exemple: persistance d'une métapopulation d'oiseaux nicheurs– Exemple: persistance d'une métapopulation d'oiseaux nicheurs au sein d'un territoire contenant une mosaïque de sites favorables et non favorables à la nidificationfavorables et non favorables à la nidification.

• Application: la chouette tachetée nord-américaine Strix occidentalisdu Nord-Ouest des Etats-Unisdu Nord Ouest des Etats Unis

pression systématique (déterministe):p y q ( )exploitation commerciale intensivedes forêts de séquoia ("redwood")

2. Viabilité des populations• Modèle en métapopulation: paysage constitué de sites favorables

ou non à la nidification, les sites favorables étant occupés ou non , ppar un couple d'oiseau; dynamique d'extinction-recolonisation des sites favorables

x xxxnon- favorable

3 types de sites:

favorable

xxx

xx x

non-favorable

favorableinoccupé

favorableoccupé

h x x

xx

x

h = + / + + X= proportion de sites

favorablesx xx

x xp = / +

avo ab es

= proportion de sites p pfavorables quisont occupés

2. Viabilité des populations• Modèle en métapopulation (Lande 1988):

– ε : probabilité qu'une fille hérite du territoire de sa mère (sinon dispersante)p q ( p )– Probabilité qu'une fille n'hérite pas du territoire et échoue dans sa 1ère

tentative d'installation dans un nouveau site:( ) ( )( ) ( )( )

– idem mais échoue après sa mème tentative:é ilib dé hi t d l t ff tif 1

( ) ( )( ) ( )( )hhphhp −+−=−−+− 11111 εεε( )( )mhhp −+− 11 ε

– équilibre démographique: taux de remplacement effectif = 1avec R'

0 = taux remplacement brut des ♀( )( )[ ] 1111 '0 =−+−− Rhhp mε

– hhkp /)1(ˆ −+= Avec k = F(ε, R'0) et p=k si h=1

k t ti l dé hi d l l ti

3 types de sites: h + / + + X p = / +

k = potentiel démographique de la population = degré d'occupation p attendu si h = 1

xnon-

favorablefavorableinoccupé

yp

favorableoccupé


favorables

p = / += proportion de sites favorables occupés

2. Viabilité des populations• Modèle en métapopulation:∃ extinction si p=0 hseuil = 1− k

hhkp /)1(ˆ −+=

x“ it bl ”

3 types de sites:

“ it bl ”

p seuil

“unsuitable” “suitable”inoccupé

“suitable”occupé


favorables

p = / +

favorables

= proportion de sites proportion de sites favorables quisont occupés

Extinction de la métapop si h < valeur seuil = 1-k


• Exemple: la chouette tachetée nord-américaine Strix occidentalis du Nord-Ouest des Etats-Unisoccidentalis du Nord-Ouest des Etats-Unis

– actuellement en équilibre démographique avec forte espérance de vie (> 17 ans) contrebalancée par une faible fécondité(> 17 ans) contrebalancée par une faible fécondité

– actuellement, h ≈ 0,38 = proportion de vieilles futaies de sequoia (> 200 ans)( )

– estimation de p ≈ 0,44 = proportion de futaies propices occupéesk = p.h – h +1 = 0,79 = potentiel démographiquek p.h h 1 0,79 potentiel démographiquevaleur seuil de h = 1-k = 0,21 min 21% de vieilles futaies pourmin 21% de vieilles futaies pour

empêcher l'extinction de la chouettetachetéetachetée


Simulation de l'évolution des effectifs des populations sous l'effet des facteurs stochastiquesl effet des facteurs stochastiques

Analyse de viabilité des populations (PVA = Population– Analyse de viabilité des populations (PVA = Population Viability Analysis): prise en compte des caractéristiques démographiques de l'espèce + connaissance des facteursdémographiques de l espèce + connaissance des facteurs stochastiques influençant la probabilité d’extinction des populationspopulations

• facteurs génétiques• facteurs démographiques et environnementauxfacteurs démographiques et environnementaux• fréquences des catastrophes naturelles

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

• Analyse de viabilité des populations: paramètres du modèleTaux naissance/survie– Taux naissance/survie

– Nombre et tailles (N) des populations– Capacité portante de l'habitat (K)Capacité portante de l habitat (K)– Fréquence et effet des menaces (facteurs déterministes, catastrophes)– Biologie de l'espèce (dépression consang.; flux de gènes;…)

mFr

ankh

am 2

004)

(tiré

de

Fet

al.,


• Analyse de viabilité des populations: résultats du modèleÉ– Évaluation de l'effet de la stochasticité sur les scénarios de survie de l'espèce observé

Comparaison de 10 simulations avec

les mêmes paramètres

(tiré de Frankhamet al., 2004)


Analyse de viabilité: résultat de simulations faisant intervenir les h i i é dé hi i lstochasticités démographique et environnementale:

Modélisation de l'impact des 2 types de stochasticité sur la croissance des populations d l l t A tde la plante Astrocaryum mexicanum:• Taille initiale = 200Taille initiale 200

effet marqué de la stoch.environnementale mais pasde stoch. démographique àcette taille de population


• Analyse de viabilité: résultat de simulations faisant intervenir les stochasticités démographique etintervenir les stochasticités démographique et environnementale:

hi d Effet de la stochasticitéenvironnementale surd l i h hé i

hiver rude

des populations hypothéti-ques grandes ou petites.Les fluctuations sontLes fluctuations sont similaires mais la petitepopulation finit parp p ps'éteindre.


• Analyse de viabilité: résultat de simulations faisant intervenir les stochasticités démographique etintervenir les stochasticités démographique et environnementale:

Impacts relatifs des causesdémographiques etgénétiques sur la taillegénétiques sur la tailledes populations (modélisationpour 4 espèces menacées)p p )

démogr. seuldémogr. + consanguinité


• Augmentation de la probabilité d'extinction en fonction de la taille de la populationtaille de la population

–Analyse de viabilité des populations du Cerf d'Eld (Cervus eldii, Asie du Sud)Asie du Sud)

2002

)

on

am e

t al.,

extin

ctio

de F

rank

ha

bilit

é d'

e

(tiré

d

Prob

ab


• Détermination de l’effectif minimum viable (MVP):Modélisation des probabilitésd'extinction chez la plante Astrocaryum mexicanumAstrocaryum mexicanumavec:• stoch. démogr. seulements oc . dé og . seu e e• stoch. démogr. + environ.à 2 intensités différentes

seuils d'extinction très variables selon le modèle

P = 5%

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques• Evaluation des méthodes de conservation par simulation :

• Exemple: arbuste australien Grevillea caleyi (Proteaceae)p y ( )

Perte de 85% de son habitat +fragmentation + menacesfragmentation + menacesliées aux feux de forêt

(Ti é d R & A ld 2004 i "S i(Tiré de Regan & Auld, 2004 in "Speciesconservation and management,

Case studies". Oxford Un. Press)


• Exemple: arbuste australien Grevillea caleyi (Proteaceae)p y ( )Prise en compte de la structure démographique matrice de transition

(Tiré de Regan & Auld, 2004 in "Species conservation and management, Case studies". Oxford Un. Press)


• Exemple: arbuste australien Grevillea caleyi (Proteaceae)p y ( )Simulation de l'effet d'une réduction active de la prédation des graines

(par coléoptères + Wallabies)

de prédation permetune des effectifs àune des effectifs à court terme, mais

toujours menacé à longj gterme (feux de forêt)

(Regan & Auld, 2004 in "Species conservation and management, Case studies".Oxford Un. Press)


• Exemple: arbuste australien Grevillea caleyi (Proteaceae)p y ( )Simulation de l'effet stochastique de type "catastrophe naturelle" lié à la

survenue d'un feu de forêtFeu de forêt 1. Germination des graines de lab d i d lbanque de graine du sol2. Destruction des individus adultes

∃ Menace si feux de forêt troprapprochés car banque de grainesdu sol pas encore régénérée



• Exemple: arbuste australien Grevillea caleyi (Proteaceae)p y ( )Simulation de l'effet d'une contrôle du feu (instauration d'un régimecontrôlé et régulier de feux de forêt maîtrisés)

5 ans d'intervalle:pas de régénération

10-15 ans d'intervalle:meilleure régénéra-tion

Mais toujours nonMais toujours nonviable à long terme



• Exemple: arbuste australien Grevillea caleyi (Proteaceae)p y ( )Simulation de l'effet d'un double management: contrôle du feu + active

de la prédation (80%)

Population viable àPopulation viable à long terme seulement si:

prédation + feux maîtrisés

(10-15 ans d'intervalle)



• Exemple: la Panthère de Floride (Puma concolor)p ( )

Perte d'habitat + chassefragmentation + dépressionfragmentation + dépressionde consanguinité (fertilité ♂)

DonnéesRadio-

télé ét i

(Ti é d R 2004 i "S i

télémétriques(1981-2002)

(Tiré de Root, 2004 in "Speciesconservation and management,

Case studies". Oxford Un. Press)


• Exemple: la Panthère de Floride (Puma concolor)p ( )Habitat actuel Habitat potentiel

peci

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(Tiré

de

cons

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Cas

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• Exemple: la Panthère de Floride (Puma concolor) p ( )Simulation de l'effet de l'introduction de la Panthère dans de nouveaux

sites

I t d ti dIntroduction dans8 nouveaux sites modèle "métapopulation"modèle métapopulation

2 populationsactuelles

(Root, 2004 in "Species conservation and management, Case studies".Oxford Un. Press)


• Exemple: la Panthère de Floride (Puma concolor) p ( )Simulation de l'effet de l'introduction de la Panthère dans de nouveaux

sites

dèl " ét l ti "modèle "métapopulation"effectifs



• Exemple: la Panthère de Floride (Puma concolor) p ( )Simulation de l'effet de la réalisation d'échanges entre populations

C id é h tCorridor: échange entre2 populationsSupplémentation: apportSupplémentation: apportExterne (ind. Captivité)


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