Processus démographiques, persistance des populations et risques d’extinction Démographie

Processus démographiques, persistance des populations et risques d’extinction

Démographie

BIO3515

Prof. Gabriel Blouin-Demers, PhD

•

Population minimale viable (PMV, ou MVP en anglais)

•

Facteurs influençant la PMV

•

Forces d’extinction stochastiques et déterminées

•

Impact des forces stochastiques sur la persistance des populations

•

Prédiction du risque d’extinction

•

Métapopulations et implications pour la conservation

Démographie et

persistance

Il y a deux types de facteurs qui déterminent la probabilité de survie d’une population:

– écologiques, qui agissent sur une échelle temporelle écologique et qui impliquent principalement les

caractéristiques

démographiques de la population

– évolutifs, qui agissent sur une période plus longue

(échelle temporelle évolutive), et qui impliquent les

caractéristiques génétiques de la population

Probabilité de survie sur des

décades

Probabilité de survie sur

plusieurs générations

Facteurs

démographiques (r₀, immigration,

émigration, etc.)

Facteurs évolutifs (variabilité

génétique, structure des populations,

sélection)

Persistance/extinction

•

Le vortex d’extinction est une spirale descendante unique aux populations de petite taille

•

Les changements mènent à des tailles de plus en plus petites

•

Le facteur clé est la perte de diversité génétique

Vortex d’extinction

Lacy & Lindenmayer 1995

•

Tentatives d’estimation de la

probabilité d’extinction (viabilité de la population) sur une période donnée, étant donné certains

paramètres démographiques, de l’habitat et de gestion

•

PMV(p, t) est la taille minimale de la population requise pour

assurer la survie de la population avec une probabilité p pour une période de temps t (ou que la probabilité d’extinction est 1-p pour la période t). t est souvent fixé à 100 ans et p à 0.95.

Temps (années)

Probabilité dʼextinction

N=20

N=100

N=200

Analyse de la viabilité

•

PMV augmente avec une

augmentation de la période t (pour une probabilité p

constante)

•

PMV augmente avec une augmentation de la

probabilité de survie (pour une période t donnée)

Probabilité de survie (p)

PMVPMV

Temps (t)

p constante

t constant

Effet de t et de p sur PMV

•

Caractéristiques de la population ou de

l’environnement qui poussent la population vers l’extinction

•

Plus ces forces sont grandes, plus la PMV est élevée

PMV/

persistance

Somme des forces d ʼ extinction

Élevée

Faible

PMV

persistance

PMV et forces d’extinction

1992 1922

A

75 80 85 90 95

0 30 60 90 120 150

The Pa s

Cu mberland House

Année

CPUE Esturgeon (kg/permis)

Forces d’extinction I Forces déterminées

• Forces d’extinction

déterminées sont celles associées aux changements inexorables et plus ou moins prévisibles (Ex: perte d’habitat du grizzli, exploitation

commerciale de l‘esturgeon)

•

Forces d’extinction

stochastiques sont les facteurs imprévisibles (Ex: température) qui peuvent causer de grandes fluctuations de la taille des

populations

•

Plus une population est exposée aux forces

stochastiques, plus grande doit être sa PMV pour résister aux événements la menaçant

Temps

Ta ill e d e la population

Évènements stochastiques causant de grandes réductions de la taille

de la population

Extinction

Forces d’extinction II

Forces stochastiques

•

Variabilité résultant d'événements aléatoires affectant la survie et/ou la reproduction d’individus

•

Plus la population est petite, plus grande est la probabilité que ces événements mèneront à une extinction

•

Ex: Ammodramus maritimus

nigrescens (Dusky Seaside Sparrow), un pinson, condamné à l’extinction en 1978-79 lorsque toutes les femelles

restantes sont mortes, ne laissant que 6 mâles en 1980

Sources de stochasticité I

Démographie

•

Changements imprévisibles de température, de nourriture, de la

densité des compétiteurs, parasites ou prédateurs qui causent des

fluctuations aléatoires du taux de natalité et/ou de mortalité

•

Plus la population est petite, plus grandes sont les probabilités que ce type de stochasticité cause l’extinction

•

Ex: Mustela negripes (Black-footed ferret) déclin en 1985 à cause de la peste et du distemper canin

Sources de stochasticité II

Environnement

•

Évènements imprévisibles

(inondations, feux, ouragans) de courte durée, mais ayant un grand impact sur la mortalité ou la

fécondité

•

Catastrophes naturelles peuvent affecter les grandes populations,

particulièrement si leur distribution géographique est réduite.

•

Ex: Épidémie du morbillivirus RPV (rinderpest) dans le sud de

l’Afrique à la fin du XIXe siècle

Sources de stochasticité III

Catastrophes

•

Endogamie et dérive génique peuvent réduire la variabilité et augmenter la mortalité

juvénile, augmentant ainsi le risque d’extinction

Génotype

aa Aa AA

Fréquence du génotype

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

Exogamie (F=0) Autogamie (F=1)

Sources de stochasticité IV

Génétique

•

La stochasticité génétique et démographique sont importantes pour les très petites populations, mais seules la stochasticité environnementale et les catastrophes menacent les grandes populations

Taille de la population Source < 100 100-2500 >2500 Génétique

Démographique Environmentale

Catastrophes

Impact

N et importance des

sources de stochasticité

•

En général, l’effet cumulé de plusieurs sources de

stochasticité sur le risque d’extinction ou la

persistance des populations est plus grand que la

somme des effets individuels

Source de stochasticité

Risque dʼextinction

Démo. Envir. Total

Effets cumulatifs

Simulations suggèrent que

•

Pour la stochasticité

démographique, de petites

augmentations de la taille de la population ont un effet

croissant sur la persistance

•

Mais que pour la stochasticité catastrophique, l’effet des

accroissements de population diminue avec une

augmentation de la taille des populations

Taille de la population

Durée de persistance (années)

200 100

Démographique

Environnementale

Catastrophique

N et durée selon les

sources de stochasticité

•

Probabilité

d’extinction d’un palmier mexicain et PMV augmentent avec l’augmentation de la variabilité

•

Effet de la stochasticité

démographique plus faible que la variabilité

environnementale ¹⁰⁰

20 30 40 50 60 70 80 90 100

0 100 200 300 400

Taille de la population initiale

Probabilité d’extinction sur 100 ans (%)

Variabilité

environnementale modérée Variabilité

environnementale faible

Varia- bilité

Démo- graphique

PMV = 380 PMV = 140

PMV = 48

* *

*

Stochasticité environnementale et

démographique sur la p d’extinction

•

Quel indice mesurable des populations peut être utilisé pour prédire la probabilité d’extinction?

•

S’il y a de bons indices, alors on peut les utiliser pour

déterminer les priorités en conservation

Indice

Risque dʼextinction

Bon

indice Mauvais indice

Pop. 2 Pop. 1

Population

Risque dʼextinction

1

2

Prédire le risque d’extinction

•

Risque diminue lorsque la taille de la population

augmente

•

Ex: taux d’extinction des

populations d’oiseau des îles en Californie

0 10 20 30 40 50 60

1 10 100 1000 10000

Taille de la population (# paires)

% extinctions

Indices du risque

d’extinction I: N

Population Nombre de grizzlis

P d’extinction (500 ans)

Northern

Divide 306 0.342

Yellowstone 236 0.392

Selkirks 25 0.823

Cabinet/Yoak 15 0.890

North

Cascades 5 0.974

Probabilité d’extinction

des grizzlis

0 20 40 60 80 100

Temps (années)

% des populations restantes

10 20 30 40 50

N = 15 ou moins

N = 51-100 N = 101 ou plus

N = 16-30

N = 31-50

N de mouflons et

persistance

Risque dʼextinction

Indices du risque d’extinction

r et variabilité de r (V(r))

•

Principes généraux

•

Stochasticité génétique, >50 reproducteurs

•

Stochasticité démographique, 50-100 reproducteurs

•

Stochasiticité environnementale, >500 reproducteurs

•

PMV dépend de

•

Taille de la population (N)

•

Taux de croissance de la population (r)

•

Naissance (N_a), Immigration (I), Morts (M) et Émigration (É)

•

Distribution de la population

N

_t+1

= N

_t

+ (N

_a

+ I) - (M + É)

Population minimum viable

• Dème: populations locales, semi- isolées des autres populations par un habitat qui ne leur

convient pas

• Source: habitats où le succès de reproduction excède la mortalité

• Puit: habitats où la mortalité excède le succès de

reproduction

Source Puit

Temps Temps

Taille de la population

Puit Source

Métapopulations

• Les habitats où la densité est la plus forte ne sont pas obligatoirement des sources

• Donc, si on utilise la densité pour

déterminer l’importance de conserver un habitat, on peut négliger des habitats qui sont d’importantes sources

Métapopulation :

implications

•

Tentatives d’augmenter la

densité dans les habitats-puits peuvent être moins

productives que dans les habitats-sources

•

Ex: Faucon pèlerin en

Californie. Populations du sud sont des puits, et programmes de réintroductions y ont moins de chance de succès que dans le nord (source)

Métapopulation :

implications

•

Persistance des populations, particulièrement dans les

puits, dépend de l’immigration.

Si l’immigration n’est pas suffisante, les populations disparaissent des puits

•

Ex: Populations de

Melanerpes formicivorus (Acorn woodpecker) au

Nouveau Mexique (Stacey and

Taper 1992). ⁰

100 200 300 400 500

0 1 2 3 4 5

Taux d’immigration (indiv/an)

Persistance médiane (an)

Métapopulation :

implications

•

Géométrie, taille et distribution

spatiale de l’habitat peuvent influencer le risque d’extinction (Ex: zones

ripariennes requises pour les

échanges d’individus entre dèmes

chez le cougar du sud de la Californie dans les montagnes Santa Ana)

•

Relation entre la configuration de l’habitat et le risque d’extinction dépend en partie de la capacité de dispersion des organismes

Distribution de l’habitat

et risque d’extinction

0 50 100

Temps (années)

Population

110

50

0

Configuration de

l’habitat et persistance

Chouette tachetée:

distribution aléatoire

0 50 100

Temps (années)

Population

110

50

0

Habitat approprié =

une grosse parcelle

0 50 100

Temps (années)

Population

80

50

0

Habitat approprié = groupe de parcelles

entourées d’habitat marginal (tampons)

Étude de cas I

Suivi de population

Weatherhead, Blouin-Demers & Prior. 2002. Synchronous variation and long-term trends in two populations of black rat snakes. Conservation Biology 16: 1602-1608.

Capture - marquage -

recapture depuis 1981

Capture

Marquage

Estimés de la taille de la population

1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4

1982 1986 1990 1994 1998

Hill Island biology station

Population size

A

Year !

Synchronie dans les changements

-1 -0.5 0 0.5 1 1.5

-0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2

Population size (Hill Island)

Population size (biology station)

B

!

Les populations fluctuent en synchronie, sans doute

en réponse à des fluctuations

environnementales à grande échelle, ce qui

empêche un effet de

rescousse

Étude de cas II

AVP et mortalité induite par les humains

Bulté, Carrière & Blouin-Demers. 2010. Impact of recreational power boating on two populations of northern map turtles (Graptemys geographica). Aquatic Conservation 20: 31-38.

Récréation?

Tortue géographique

Étude débutée en 2004 révèle

des blessures bizarres

Lac Opinicon

PN des Îles du

St-Laurent

Capture - marquage -

recapture

Radiotélémétrie

MAC au PNÎSL

31 tortues 2005-2006

GB au Lac Opinicon

53 tortues 2004-2006

32

322

sans cicatrice cicatrice 35

861

PNÎSL: 354 (8.3%) Opinicon: 896 (3.8%)

Proportion avec des

blessures infligées par hélice

Blessures infligées

clairement par hélice

Différences sexuelles dans la proportion de blessures

0%

5%

10%

15%

femelles adultes femelles juvéniles mâles

Opinicon PNÎSL

Différences saisonnières de trafic nautique

0 2000 4000 6000

May Jun Jul Aug Sep Oct

Opinicon PNÎSL

traversées des écluses

arrêts aux quais

Différences sexuelles dans la chauffe aquatique

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

mai juin juillet août

femelles adultes femelles juvéniles mâles 3077 observations de radiotélémétrie

Explication alternative à la différence sexuelle:

les mâles ne survivent pas aux collisions...

Analyse de viabilité de la population

• Le nombre de tortues tuées est impossible à déterminer

• ^P

^tué

^{= N}

^tué

^{/ N}

^frappé

• ^N

^frappé

^{= N}

^survivent

^{+ N}

^tué

• ^N

^survivent

^{= P}

^survivre

^{* N}

• ^P

^survivre

^{= F}

^cicatrice

^{/ T}

^blessure

• Modélisation de la probabilité d’extinction en

faisant varier P

tué

dans un intervalle réaliste

Probabilité d’être frappé et de survivre

• Opinicon: femelles 0.3% et mâles 0.14%

• N = 1529 tortues

• 27 femelles et 9 mâles sont frappés et survivent tous les 10 ans

• PNÎSL: femelles 0.75% et mâles 0.33%

• N = 629 tortues

• 28 femelles et 8 mâles sont frappés et

survivent tous les 10 ans

Probabilité d’extinction sur 500 ans

0%

25%

50%

75%

100%

0% 5% 10% 15% 20% 25% 30%

Opinicon PNÎSL

Pourcentage des tortues tuées lors d’une collision

Taux de mortalité de 10% lorsque frappé est suffisant pour mettre les

deux populations en péril...

et semble plausible!