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Trophic modelling of the Peruvian upwelling ecosystem: Towards
reconciliationof multiple datasets
Sylvie Guénette , Villy Christensen, Daniel Pauly
Progress in Oceanography, 2008
Présenté par : Lysel Garavelli et Charlotte Giraud-Carrier
M1 BEM, Centre d’Océanologie de Marseille
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But de la publication
Construire un modèle de l’écosystème de l’upwelling du
Pérou grâce au logiciel Ecopath avec Ecosim, en
reproduisant les séries de données de 1953 à 1984.
Et ainsi, prédire son évolution dans un objectif
d’aménagement des pêcheries.
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Médiation : interaction non trophique entre deux espèces
Positive : Activité du médiateur => vulnérabilité de l’espèce 1 vis à vis de l’espèce 2
Négative : Activité du médiateur => vulnérabilité de l’espèce 1 vis à vis de l’espèce 2
Définitions
Vulnérabilité : permet de quantifier le taux de transfert entre deux niveaux trophiques
1 = Faible vulnérabilité = faible taux de transfert
+∞ = Forte vulnérabilité = fort taux de transfert = contrôle top down
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Méthode :
Zone d’étude
Upwelling du Pérou
De 04°S à 14°S
De la côte à 74 km au large
Aire couverte 82 000 km²
Fig. 1 : Localisation de la zone d’étude
N
1100 km
74 km
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Ecopath avec Ecosim :
Logiciel Ecopath :Donne une image de l’écosystème à l’équilibre à un temps donnéBasé sur un ensemble d’équationsDonnées moyennes sur un an
Production = pêche + prédation + migration + biomasse accumulée + mortalités
Consommation = production + pertes
Méthode :
Logiciel
Ecosim :Donne une dynamique à l’écosystèmeBasé sur un ensemble d’équations différentiellesParamètres initiaux
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Observations :
De 1953 à 1984 :
Biomasse et pêches pour
les Anchois, les Sardines
et leurs principaux prédateurs
Méthode :
Données
Nom vulgarisé Nom scientifique
Anchois Engraulis ringes
Sardine Sardinops sargax
Bonite Sarda chiliensis
Maquereau Scomber japonicus
Chinchard Trachurus murpheyi
Colin Merluccius gayi
Oiseaux:
Cormoran Phalacrocorax bougainvillii
Fou varié Sula variegata
Pélican Pelecanus thagus
Pinnipèdes:
Phoque Arctocephalus australis
Otarie Otaria byronia
Tableau I : Espèces contenues dans les séries
de données
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Hypothèses du modèle: 28 groupes fonctionnelsDonnées initiales : Biomasse (t.km-2)
Production (t.km-2.a-1)Consommation (t.km-2.a-1)Pêche (t.km-2.a-1)Réseau trophiqueVulnérabilité
Méthode :
Données
6 scénarios:- Indicateurs de production primaire- Médiation entre petits pélagiques (proies), oiseaux (prédateurs) et les
bonites (médiateurs)- « Compétition » entre dinoflagellés et diatomées - Variation des vulnérabilités des anchois et sardines- Modification du régime alimentaire des anchois
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Résultats
Anchois
Colins
Sardines
ChinchardsMaquereaux
PinnipèdesOiseaux Grand zooplancton
Bonites
Anchois Sardines Bonites
Colins Maquereaux Chinchard
Biomasse
(t.km-²)
Pêches
(t.km-².a-1)
Temps (années)
Données observées
Fig.2 : Comparaison entre biomasse (a) et pêches (b) observées et celles du scénario 4 du modèle Ecosim
Vulnérabilités :
Larves de sardines = 3
Anchois adultes = 4
Scénario 4
1972-1973: Phase positive de l’indice d’ENSO
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Pour améliorer le modèle :
Mieux comprendre relations trophiques pour les intégrer dans le modèle
Utiliser une combinaison d’une longue série temporelle et d’une série récente plus courte mais plus précise
Discussion et critiques
Critiques :
Plusieurs solutions possibles pour paramétrer le modèle pour une série de données
Modification de la biomasse initiale des anchois => Modèle très sensible
Prédiction de l’évolution de l’écosystème?
adapter modèle ≠ prédire
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Christensen V., http://www.ecopath.org/
Christensen V., Walters C.J., 2004, Ecopath with Ecosim: methods, capabilities and limitations. Ecological Modeling, vol 172, 109–139
Essington Timothy E., 2007, Evaluating the sensitivity of a trophic mass-balance model (Ecopath) to imprecise data inputs. Canadian journal of fisheries and aquatic sciences, vol. 64, no4, 628-637
Guénette S., Christensen V., Pauly D., Trophic modelling of the Peruvian upwelling ecosystem: Towards reconciliation of multiple datasets. Progress in Oceanography 79(2-4):326-335
Jarre A., Muck P., Pauly D., 1991, Two approaches for modelling fish stockinteractions in the Peruvian upwelling ecosystem. ICES Marine ScienceSymposia, vol 193, 171–184
Programme CDEENA, http://www.osl.gc.ca/cdeena/fr/methodes-donnees.shtml. Juin 2008
Bibliographie
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Fig 3 : Médiation entre les proies des oiseaux et les Bonites
antagonisme des Dinoflagellés et des Diatomées
Aide aux questions