Chapitre: Exploitation et conservation des populations naturelles

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

Chapitre: Exploitation et conservation des populations naturelles

populations naturelles

Prof. Xavier Vekemans

Bureau SN2 Porte 203

i k @ i lill 1 f xavier.vekemans@univ-lille1.fr

Support pédagogique sera disponible sur http://www.univ-lille1.fr/gepv Æ choisir lien "Ressources pédagogiques"

Exploitation et conservation des Exploitation et conservation des

populations naturelles

Æ Application de la biologie des populations Conservation des espèces menacées :

problème des populations à petits effectifs problème des populations à petits effectifs

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité

d l i

des populations

2. Viabilité des populations p p

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité

d l i

des populations

• 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'extinction en danger d'extinction

am et al.,

g

vulnérable espèce non menacée

de Frankha(tiré d

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité

d l i

des populations

Facteurs déterministes:

pressions systématiques

liées aux activités humaines

• destruction de l'habitat

• surexploitation

• surexploitation

• pollution

de Frankha

• introduction espèces

exotiques

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 p inhospitalier

Ö Fragmentation de l'habitat

Ö Fragmentation de l habitat

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité des populations Effet de la fragmentation de l'habitat

fragmentation

extinction extinction

Ö Populations petites Ö Populations petites

et isolées

(d’après Meffe & Carroll, 1994)

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité des populations Surexploitation:

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

Æsurexploitation des bancs de sardines par méconnaissance des mécanismes de régulation

2001)Henry, 2(tiré de

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité des populations Introduction 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 irregularis

Pacifique): le brown tree snake Boiga irregularis

(Meffe & Carroll 1994)

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité

d l i

des populations

Facteurs déterministes:

liés aux activités humaines

• destruction de l'habitat

• surexploitation

• pollution

• pollution

• introduction espèces

ti

a

exotiques

(tiré d

Ö ÌÌ ff tif d l ti

Ö ÌÌ effectif des populations

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité des populations : ex la poule des prairies des 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 colons

Nouvelle-Angleterre:

extinction en 1932 avant colons

européens actuel

Illinois:

actue

minimum historique en 1993: N = 50

Æ Pression de la chasse

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

• 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 démographiques

1900 100

1916 800

1918 150

g p q

• mise en réserve + contrôle prédateurs

• incendie + prédation par autours

1918 150

1920 100

• incendie + prédation par autours

• maladie parasitaire

1932 extinction • Ê stérilité + Ê Ê proportion mâles

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

• Enchaînement des causes de déclin chez la poule des prairies d l'é d'Illi i

dans l'état d'Illinois

– perte d'habitat et fragmentation

1933 25 000

–

1972 2 000

1990 76

– perte de diversité génétique fi i d' llèl délé è

1990 76

1993 50

+ fixation d'allèles délétères

– perte de fécondité

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

• 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

allèles/lo

3 4

ombre d'

1

No 2

0

Illinois actuel Illinois <1960 Kansas Minnesota Nebraska

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

• 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) + ÌÌ proportion de mâles

, 2002)

♂osion ham et al.,

mbre de

on d'écl de Frankh

Nom

roportio (tiré d

pr

Î restauration de la fertilité par introduction d'individus allochtones

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité des populations

l d l l d i i

• Exemple de la poule des prairies:

–Facteurs déterministes: perte d'habitat + pression de la chasse p p

–Facteurs stochastiques: liés à NPP

• incendie accidentel:incendie accidentel: catastrophe naturellecatastrophe naturelle

• accroissement fortuit de la prédation: aléa écologique (stochasticité environnementale)

(stochasticité environnementale)

• maladie parasitaire: aléa écologique

• ÊÊÊÊ ouou ÌÌÌÌ proportion mâles:proportion mâles: stochasticité démographiquestochasticité démographique

• Ê stérilité et Ì proportion d'éclosion des œufs: dépression de consanguinitég ou fardeau génétiqueg q (fixation de caractères ( délétères dues à la stochasticité génétique)

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité des populations

•Facteurs stochastiques:

liés à NPP

• stochasticité démographiqueg p q 2002)

• stochasticité environnementale

• catastrophes naturellesp am et al.,

• stochasticité génétique

– Perte diversité génétique

de Frankha

– Dépression de consanguinité et

fardeau génétique ^(tiré

d

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité

d l i f t t h ti

des populations : facteurs stochastiques

• stochasticité démographique

:

• stochasticité démographique

:

– à chaque génération, chaque individu survit jusqu’à la période de reproduction et produit de la descendance avec une certaine

reproduction et produit de la descendance avec une certaine probabilité

(Hypothèse de travail: espérances de survie et de capacité reproductive identiques ∀ individus Î exclusion des ≠ entre

i di id lié à é éti i t)

individus liées à génétique ou environnement);

– sisi NN ÌÌ ÖÌÌ Ö ∃∃ probabilité non négligeable que beaucoup meurent laprobabilité non négligeable que beaucoup meurent la même année ou que très peu d'individus ne se reproduisent (ou que déséquilibre important des ♀ et ♂) Ö risque de nature purement stochastique

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité des populations : facteurs stochastiques des populations : facteurs stochastiques

• stochasticité démographique

:

0,30

Distribution de probabilité de Poisson Prob.(0 descendants)

0,20 0,25

,

moyenne = 2 Variance = 2

lité

0,10 0,15

, Variance 2

Probabil

0,00 0,05

P ,

,

0 1 2 3 4 5 6 7

nombre de descendants pour 1 ♀

→ risque démographique seulement important si N PP

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité des populations : facteurs stochastiques des 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) Î 10 survivants dont un seul ♂

0.3

0.2 0.25

téTirage répété 10 fois

♂

0 1 0.15 0.2

probabilit

avec prob(♂) = 0,5 par tirage Îloi binomiale de

paramètre N = 10; p = 0,5

0.05

p 0.1

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

0

1 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 vulnérabilité

d l ti f t t h ti

des 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

Ö variation du taux moyen de survie + capacité reproductive Ö effet souvent important même si N modéré

0,30

é ^{0 35}

0,40

moy = 1

0,15 0,20

0,25 moy = 2

Var = 2

babilité

0,20 0,25 0,30

0,35 moy = 1

Var = 1

Ö

0,05

Prob 0,10

0,05 0,10

Ö

0,00

0 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 vulnérabilité

d p p l ti f t t h ti q

des populations : facteurs stochastiques

• stochasticité environnementale (aléas écologiques) ^{( g q )} :

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

du grand panda

- Habitat: centre-ouest de la Chine, forêts de bambous d'altitude (1500 3000 m ); en forte régression suite à d altitude (1500-3000 m.); en forte régression suite à exploitation des forêts basse altitude Î massifs

montagneux isolésg (habitat fortement fragmenté car perte ( g p des connexions Æ habitats favorables de basse altitude) - Forte spécialisation alimentaire: pousses + feuilles dep p

bambou

Ì biodiversité des bambous Î quelques espèces seulement

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité des populations : facteurs stochastiques p p q des populations : facteurs stochastiques

• Exemple de l'effet de la floraison des bambous sur la survie

d d d

du grand panda

, 2002)ham et al.,de Frankh(tiré d

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité

d l i f h i

des populations : facteurs stochastiques

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

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

du 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

ÖÌ brutale de la nourriture du panda après épisode floraison

or migration impossible à cause fragmentation habitat

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité

d l ti f t t h ti

des 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 panda

- Secteur des montagnes Min: floraison massive et simultanée g de 3 espèces de bambous en 1975 Î mort de 138 pandas

géants (14% population totale de l'espèce)

- Réserve de Wolong (montagnes Qionglai): floraison du bambou Bashania fangiana en 1983 Î Ì 80% biomasse

é é l i Î h d l' è

végétale en une saison Î changement de l'espèce consommée mais population perd 6 individus sur 18.

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité

d l i f h i

des populations : facteurs stochastiques

• Stochasticité génétique:

• Stochasticité génétique:

•

^{H H}

^{H H}

^{= =} [ [ ^{1 1 − 1 1 ( ( 2 2 N N}

^{) )} ] ]

^{≈ ≈ e e}

H = hétérozygotie = prob. que 2 copies de gènes tirées au hasard portent des allèles différents tirées au hasard portent des allèles différents

Si forte réduction d'effectif Ö réduction

rapide de diversité rapide de diversité

génétique

(tiré de Frankham et al., 2002)

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité

d l i f h i

des populations : facteurs stochastiques

• Stochasticité génétique:

F = coefficient de consanguinité = prob que 2 copies de gènes F = coefficient de consanguinité = prob. que 2 copies de gènes

tirées au hasard soient identiques par descendance

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

ÆExemple: animaux en captivité; calcul du coefficient consanguinité à partir des données de pedigreeg p p g

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité

d l i f h i

des populations : facteurs stochastiques

• Stochasticité génétique: S oc s c é gé é que:

Exemple: 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., 2002)nkham et iré de Fran(ti

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité

d l i f h i

des populations : facteurs stochastiques

• 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., 2002)nkham et iré de Fran(ti

1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité

d l ti f t t h ti

des populations : facteurs stochastiques

• Stochasticité génétique:

Ö

P survie est proportionnelle au niveau de consanguinité Æ population – Exemple: Hippopotame pigmée d'Afrique

2002)am et al., 2e Frankha

Ö dépression ^{(tiré d}

e

dépression de consanguinité

Exploitation et conservation des Exploitation et conservation des

populations naturelles

Æ Application de la biologie des populations Conservation des espèces menacées :

problème des populations à petits effectifs problème des populations à petits effectifs

1 Mécanismes d'e tinction et lnérabilité 1. Mécanismes d'extinction et vulnérabilité

des populations

2 Viabilité des populations

2. 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

2. Viabilité des populations

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

l 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 nidification

favorables et non favorables à la nidification.

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

du Nord Ouest des Etats Unis Æ pression systématique (déterministe):p y q ( )

exploitation commerciale intensive des 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 , p ou non par un couple d'oiseau; Î dynamique d'extinction-recolonisation des sites favorables

x x x

x

non- favorable 3 types de sites:

favorable

x

x x

x

x x

non- favorable

favorable inoccupé

favorable occupé

h ^{x x}

x x

x

h = + / + + X

= proportion de sites favorables

x x x

x x

p = / +

avo ab es

= proportion de sites p p favorables qui

sont 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 1^ère

tentative d'installation dans un nouveau site:

( ) ( )( ) ( )( )

– idem mais échoue après sa m^ème tentative:

é ilib dé hi t d l t ff tif 1

(

)

(

)(

) (

)(

) (

)(

)

– équilibre démographique: taux de remplacement effectif = 1

Î

[

(

)(

)

]

p ˆ = ( k + h − 1 ) / h

Î k t ti l dé hi d l l ti

3 types de sites:

h ^{+ / + + X} p ^{= / +} Î k = potentiel démographique de la population

= degré d'occupation p attendu si h = 1

non-x favorable

favorable inoccupé yp

favorable occupé

h = + / + + X

= proportion de sites favorables

p = / +

= proportion de sites favorables occupés

2. Viabilité des populations

• Modèle en métapopulation:

∃ extinction si p=0 Î h_seuil = 1− k

p ˆ = ( k + h − 1 ) / h

x

“ it bl ” 3 types de sites:

“ it bl ”

p _seuil

“unsuitable” “suitable”

inoccupé

“suitable”

occupé h = + / + + X

= proportion de sites favorables

p = / +

favorables

= proportion de sites proportion de sites favorables qui

sont occupés

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

2. Viabilité des populations

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

occidentalis 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 occupées Îk = p.h – h +1 = 0,79 = potentiel démographique

Îk p.h h 1 0,79 potentiel démographique Î valeur seuil de h = 1-k = 0,21

Î min 21% de vieilles futaies pour Î min 21% de vieilles futaies pour

empêcher l'extinction de la chouette tachetée

tachetée

2. Viabilité des populations

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

l 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 facteurs démographiques de l espèce + connaissance des facteurs stochastiques influençant la probabilité d’extinction des populations

populations

• facteurs génétiques

• facteurs démographiques et environnementauxfacteurs démographiques et environnementaux

• fréquences des catastrophes naturelles

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

• Analyse de viabilité des populations:

– 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;…)

mFrankham 2004)(tiré de F et al.,

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

• Analyse de viabilité des populations:

É

– 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 Frankham et al., 2004)

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

Analyse de viabilité:

h i i é dé hi i l

stochasticités démographique et environnementale:

Modélisation de l'impact des 2 types de stochasticité sur la croissance des populations d l l t A t

de la plante Astrocaryum mexicanum:

• Taille initiale = 200Taille initiale 200

Ö effet marqué de la stoch.

environnementale mais pas de stoch. démographique à cette taille de population

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

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

intervenir les stochasticités démographique et environnementale:

hi d

Effet de la stochasticité environnementale sur

d l i h hé i

hiver rude

des populations hypothéti- ques grandes ou petites.

Les fluctuations sont Les fluctuations sont similaires mais la petite population finit par

p p p

s'éteindre.

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

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

intervenir les stochasticités démographique et environnementale:

Impacts relatifs des causes démographiques et

génétiques sur la taille génétiques sur la taille

des populations (modélisation pour 4 espèces menacées)

p p )

démogr. seul

démogr. + consanguinité

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

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

taille de la population

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

Asie du Sud)

2002)

on am et al.,

extinctio de Frankha

bilité d'e (tiré d

Probab

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

• Détermination de l’effectif minimum viable (MVP):

Modélisation des probabilités d'extinction chez la plante Astrocaryum mexicanum Astrocaryum mexicanum avec:

• stoch. démogr. seulements oc . dé og . seu e e

• stoch. démogr. + environ.

à 2 intensités différentes Ö 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 caleyip y (Proteaceae)( )

Perte de 85% de son habitat + fragmentation + menaces

fragmentation + menaces liées aux feux de forêt

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

conservation and management, Case studies". Oxford Un. Press)

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

• Evaluation des méthodes de conservation par simulation :

• Exemple: arbuste australien Grevillea caleyip y (Proteaceae)( )

Prise en compte de la structure démographique Î matrice de transition

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

Oxford Un. Press)

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

• Evaluation des méthodes de conservation par simulation :

• Exemple: arbuste australien Grevillea caleyip y (Proteaceae)( )

Simulation de l'effet d'une réduction active de la prédation des graines (par coléoptères + Wallabies)

Ì de prédation permet une Ê des effectifs à une Ê des effectifs à court terme, mais

toujours menacé à longj g terme (feux de forêt)

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

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

• Evaluation des méthodes de conservation par simulation :

• Exemple: arbuste australien Grevillea caleyip y (Proteaceae)( )

Simulation de l'effet stochastique de type "catastrophe naturelle" lié à la survenue d'un feu de forêt

Feu de forêt Î

1. Germination des graines de la

b d i d l

banque de graine du sol

2. Destruction des individus adultes

∃ Menace si feux de forêt trop rapprochés car banque de graines du sol pas encore régénérée

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

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

• Evaluation des méthodes de conservation par simulation :

• Exemple: arbuste australien Grevillea caleyip y (Proteaceae)( )

Simulation de l'effet d'une contrôle du feu (instauration d'un régime contrôlé et régulier de feux de forêt maîtrisés)

5 ans d'intervalle:

pas de régénération 10-15 ans d'intervalle:

meilleure régénéra- tion

Mais toujours non Mais toujours non viable à long terme

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

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

• Evaluation des méthodes de conservation par simulation :

• Exemple: arbuste australien Grevillea caleyip y (Proteaceae)( )

Simulation de l'effet d'un double management: contrôle du feu + Ì active de la prédation (80%)

Population viable à Population viable à

long terme seulement si:

Ì prédation

+ feux maîtrisés

(10-15 ans d'intervalle)

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

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

• Evaluation des méthodes de conservation par simulation :

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

Perte d'habitat + chasse

fragmentation + dépression fragmentation + dépression de consanguinité (fertilité ♂)

Données Radio- télé ét i

(Ti é d R 2004 i "S i

télémétriques (1981-2002)

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

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

• Evaluation des méthodes de conservation par simulation :

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

Habitat actuel Habitat potentiel

pecies ment, Press)

004 in "Sp d managem xford Un. P

e Root, 20 vation and udies". Ox

(Tiré de conserv Case stu

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

• Evaluation des méthodes de conservation par simulation :

• 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 d Introduction dans 8 nouveaux sites Î

modèle "métapopulation"

modèle métapopulation 2 populations

actuelles

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

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

• Evaluation des méthodes de conservation par simulation :

• 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"

Î Ê effectifs

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

2. Viabilité des populations: facteurs stochastiques

• Evaluation des méthodes de conservation par simulation :

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

Simulation de l'effet de la réalisation d'échanges entre populations

C id é h t

Corridor: échange entre 2 populations

Supplémentation: apport Supplémentation: apport Externe (ind. Captivité)

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