Lambert P. (1), Rougier T. (1), Dumoulin N. (2), Drouineau H. (1), Niarfeix T. (1), Lassalle G. (1), Faure T. (2), Deffuant G. (2)

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1 Modélisation de la dynamique de population et de repositionnement de la grande alose sous l'effet des pressions anthropiques et du changement climatique Lambert P. (1), Rougier T. (1), Dumoulin N. (2), Drouineau H. (1), Niarfeix T. (1), Lassalle G. (1), Faure T. (2), Deffuant G. (2) Journées de la modalisation à Irstea Clermont-Ferrand 2-3 juin (1) Irstea-EABX Unité Ecosystèmes aquatiques et changements globaux. 50 av de Verdun Cestas Cedex (2) Irstea-Lisc Laboratoire d ingénierie pour les systèmes complexes 9 avenue Blaise Pascal CS Aubière

2 2 La grande alose, Alosa alosa L., 1758 Espèce migratrice amphihaline de la famille des Clupéidés (hareng, sardine ) Océan migration en mer au printemps Estuaire Juvéniles Lt : 5-10 cm Fleuves migration en estuaire août-décembre Larves puis juvéniles Immatures en mer Oeufs /kg de femelle Géniteurs Lt : 35-60cm mâles : 3 à 6 ans femelles : 4 à 7 ans Reproduction mort postreproduction migration en estuaire mars-juin

3 Situation de la grande alose dans le bassin de la Garonne Remontées de géniteurs (Martin Vandembulcke, 1999, données Cemagref-Migado) 3

4 4 Première modélisation de la dynamique de population (Martin Vandembulke 1999) : Intégration des connaissances du cycle biologique Océan Atlantique Estuaire Fleuve Croissance Mortalité en mer Juvéniles Mortalité anthropique Reproduction Individus en mer Géniteurs en Maturation sexuelle Géniteurs en estuaire par pêche Mortalité anadrome Migration par pêche Mortalité Garonne Géniteurs en Dordogne

5 5 Première modélisation de la dynamique de population (Martin Vandembulke 1999) Intégration des connaissances du cycle biologique recrutement (en millions) biomasse féconde (en tonnes) Calibration Off line, processus par processus Analyse de sensibilité Relation stock recrutement Validation qualitative entre sorties du modèle à l équilibre et observations Questionnements scientifiques Sur compensation sur les frayères Interrogation sur le bifurcation et le homing Aide à la gestion Modèle juvéniles-géniteurs pour anticiper les captures

6 Situation de la grande alose dans le bassin de la Garonne Remontées de géniteurs (Rougier 2010, données Cemagref-Migado) 6

7 7 2 ème modélisation de la dynamique de population (Rougier 2010, Rougier et al 2012) Explication de l effondrement de la population Océan Atlantique Estuaire Fleuve Mortalité en mer Juvéniles Reproduction Individus en mer Géniteurs en Maturation sexuelle Géniteurs en estuaire par pêche Mortalité Garonne Géniteurs en Dordogne

8 8 2 ème modélisation de la dynamique de population (Rougier 2010, Rougier et al 2012) Explication de l effondrement de la population Replacement line (S = f(r)) with fishing mortality Replacement line (S = f(r)) without fishing mortality Stock-Recruitment relationship (R=f(S)) Fonctionnement de la population Effondrement du à une mortalité anthropique trop élevée Restauration compliquée par la trappe dépensatoire Calibration Difficultés d optimisation Qualité des données Questionnement scientifique Controverse écologique sur la trappe dépensatoire Aide à la gestion Diagramme de précaution

9 Situation de la grande alose dans le bassin de la Garonne Remontées de géniteurs (Lambert et Rougier 2014, données Cemagref-Migado) 9

10 2 ème modélisation de la dynamique de population Diagramme de précaution (Lambert et Rougier, 2014) 10

11 Distribution géographique de la grande alose (Lassalle, 2008) 11

12 Modélisation de la distribution de Modèles corrélatifs de distributions (Lassalle et al 2008: Rougier et al soumis) 12 présenceabsence ~ longitude (,2) (,2) + spline surfacebassinversant + spline TempératureEstivale Potential future specific distribution (HadCM3 - Scenario A ) (Lassalle et al 2008)

13 13 Troisième modélisation de la dynamique de population (Rougier et al 2014) Repositionnement des populations sous effet du changement climatique (GR3D) Océan Atlantique Estuaire Fleuve Croissance Mortalité en mer Juvéniles Migration catadrome Reproduction Individus en mer Maturation sexuelle errance Homing Géniteurs en estuaire anadrome Migration Mortalité Géniteurs sur frayère

14 14 3 ème modélisation de la dynamique de population (Rougier et al 2014) Repositionnement des populations sous effet du changement climatique (GR3D) Modèle mécaniste de simulation Individus-centré Stochastique Spatialement explicite Développé en avec Distribution observée 1900 Distribution simulée 1900 Calage délicat (modèle complexe) Analyse de sensibilité Méthode ABC (Lenormand et al 2013) 200 ans de simulation avec modèle climatique HadCM3 et scénario A2 SRES Questionnement scientifique Fonctionnement en métapopulation Errance Distribution simulée 2100 Aide à la gestion Risque d extinction Cohérence de futurs possibles plans de conservation

15 15 3 ème modélisation de la dynamique de population (Rougier et al 2014) Repositionnement des populations sous effet du changement climatique (GR3D) Flux entre bassins versants au sein des métapopulations (Niarfaix in prep)

16 16 Histoire de la modélisation de grande alose Questionnement en écologie Relation stock recrutement Fidélité de la philopatrie Modélisation Dynamique de population dans la Garonne ( Martin Vandembulcke) Aide à la gestion Modèle juvénile-géniteurs : prévision des captures, anticipation de surmortalité au niveau des barrages Courbe de préférundum thermique Modèle de niche ( , Beguer Lassalle,) Dynamique dépensatoire Dynamique de population dans la Garonne ( , Rougier) Diagramme de précaution : Points de référence biologique pour réouverture de la pêche Fidélité de la philopatrie / Errance entre bassins versants Fonctionnement en métapopulation Repositionnement de l espèce (2009- Rougier, Niarfaix) Risque vis-à-vis du réchauffement climatique Cohérence à l échelle européenne de futurs possibles plans de conservation

17 17 Bilan de 20 ans de modélisation sur l alose Articulation entre besoins d aide à la décision et questionnements scientifiques La situation (alarmante) du stock stimule les questions scientifiques Les résultats des recherches influent sur le processus de gestion MAIS, depuis 20 ans, toujours la question de l unité fonctionnelle pour la dynamique de population / pour la gestion (homing) Traductions multiples du cycle de vie La complexité est une décision (Legay, 1997) Critères de choix à expliciter Difficultés classiques de la modélisation en écologie Importance des séries chronologiques de données Acquisition d 1 point par an! Données mouvantes par amélioration de la qualité Calibration de modèles complexes Fonction objectif Algorithme d optimisation Optimisation du temps d exploration du modèle Optimisation du code / puissance de calcul Stratégie d exploration?

18 18 Merci de votre attention