Population responses to environmental forcing : approaches to model and monitor habitat characteristics

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1 Approche systémique des pêches Boulogne-sur sur-mer 2008 Population responses to environmental forcing : approaches to model and monitor habitat characteristics Pierre Petitgas (1), M. Huret (1), B. Planque (2), J. Massé (1), L. Pecquerie (1), S. Lehuta (1), C. Struski (1), M. Woillez (1) 1 IFREMER, EMH, Nantes, France Organisation of life cycle patterns Monitoring the environment and suitability for fish Modelling habitat characteristics Perspectives

2 2 Forçages externes Environnement Activités humaines Population Démographie, Abondance, Traits de vie Diversité contingents, Comportement Occupation habitats Connectivité larvaire Facteurs internes : modulation des forçages Réponse At low abundance, within population diversity has a key role

3 pontes nutrition Organisation spatiale du cycle de vie Comportement, contingents : Variations dans cycle de vie Hypothèse explicative : Entrainement nourriceries Cycle déterminé maintenu par forçage environnemental Dispersion = perte 3 Population = plusieurs contingents en interactions Cycle maintenu par mémoire et entrainement = tradition Dispersion = innovation ICES, 2007 Reconstitution stock avec cycle spatial différent

4 Monitoring the environment 4 Océanographie Opérationnelle: produits pour l halieutique, actuel Cartes d indices Séries temporelles Panaches, Température, Courants, Prod.Primaire Surveillance Modèles couplés/forcés Régressions (indicateurs) (IBM larvaire / DEB) (recrutement, habitats) coupler tout le cycle de vie Integrated Ecosystem Assessment

5 Habitat models 5 Glossary of habitat characteristics with definition and estimation methods Terminology Definition Estimation Method Potential Necessary conditions (physiology) GAM applied to 0/1 data habitat Physilogical tolerance Preferred habitat Realised habitat Suitable habitat Necessary conditions for high concentrations Part of the potential effectively occupied Conditions supporting a biological function (e.g., growth, spawning) Quotient plots Cumulative functions GAM (0/1 data) * GAM (pres.only data) Quantile regression Empirical Orthogonal Functions (EOF) Individual-based bioenergetic model Essential habitat Key area for population viability Spatialised matrix population model Application to : climate change predictions ; spatial management ; restauration ; conservation

6 HABITATS POTENTIELS 6 Simulation modèle hydro-dynamique 3D Habitats potentiel de ponte GAM + Planque et al., 2007 Anchois : habitat potentiel caractérisé par TS, SS, Stratification

7 HABITATS REALISES 7 Mean (x) eof 1 (x) eof 2 (x) mean eof 1 eof 2 Z(x,t) = Use eof decomposition and relationship of amplitudes to a covariate U1(t) U2(t) U Bhigh 100 Blow Biomass to predict scenario-based realised habitats Petitgas et al., 2008

8 HABITATS ESSENTIELS 8 Anchois E B ' % D C -2 A 3 0 ' 3 0 ' ' ' ' P 1 P 2 P 3 B io z o.tx t Lm 1Lm 2 L m cm cm AVIS : TAC ou Fermeture zone? Taille en cm ÊÚ ÊÚ ÊÚ ÊÚ Modèle matriciel Cartographie géostatistique Proposition zone à protéger $T $T $T $T $T ÊÚ ÊÚ ÊÚ ÊÚ $T ÊÚ $T ÊÚ $T $T Vaz et al., 2002 ; Petitgas et al., 2005 ; CSTEP, 2005

9 HABITATS UTILES (de ponte) 9 Origine des micro-cohortes de survivants - IBM larvaire spatiale temporelle ponte survie Allain et al., 2007

10 HABITATS DEFAVORABLES 10 Zones à bilan énergétique non viable estimées par DEB [Thèse L. Pecquerie] Chl-a food faeces assimilation DEB κ reserve somatic maintenance κ 1-κ growth structure maturity maintenance maturation reproduction maturity offspring Dynamic Energy Budgets Interaction entre histoires de vie et d environnement Payer la maintenance en fonction réserves, temp, nourriture? Taille des individus physiologiquement limités

11 Perspectives 11 Objectives : Monitor environment and spatial distributions Predict recruitment, spatial occupation, functionality of habitats Define management options based on habitats essential to population viability To achieve these challenges : Develop warehouse of modular tools (integrate processes and scales) * Combine tools : statistical (characterise pattern) ; mechanistic (predict functionality) * Use operational oceanography products, develop monitoring systems * Develop full life cycle IBM-Fish models forced by lower trophic & predator fields * Develop simulation platforms : dynamic interaction in space of environment, fishing and populations Program observations at sea : distribution, individual behaviour, physiology and connectivity (parameterise/calibrate/validate models).

12 12

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