Détails de l'évènement

NEO est un atelier scientifique programmé du 2 au 5 mai 2023 à l’Université de Caen-Normandie. Co-organisé par l'IR ILICO et l'OFB et avec le support du pôle ODATIS, il accueille de nombreux formateurs et responsables de SNO pour tester l’application de statistiques multivariées de type Régression quantile, Trajectoire d’écosystème, ACP/STATIS/Co-inertie pour mieux étudier le couplage Physique/Biologie en milieu côtier.

L’objectif est de réunir les communautés des sciences et observatoires marins côtiers autour de la définition des modèles de distribution d’espèces, des trajectoires d’évolution des communautés biologiques en milieu marin face aux enjeux du réchauffement climatique et des pressions anthropiques.

L’atelier NEO est issu d’une réflexion inter-SNO pour mieux coupler les données des 4 réseaux de surveillance des milieux côtiers : Réseau d’observation de la faune benthique (BENTHOBS), Réseau d’observation du Phytoplancton (PHYTOBS), Réseau d’observation hydrologique (SOMLIT), Réseau d’observation physique à haute fréquence (COAST-HF).

L’objectif est d’améliorer la formalisation mathématique des équations décrivant les occurrences des espèces planctoniques et benthiques sous forme de réponse écologique aux descripteurs  hydrologiques (« niche écologique optimale »). Il s’agit de mieux décrire comment les espèces
marines peuvent s’adapter ou migrer selon des gradients latitudinaux face aux pressions multiples liées au changement global et aux pressions anthropiques (exploitation des ressources, eutrophisation, modification des habitats…).

L’idée est de proposer de nouveaux outils statistiques pour explorer les descripteurs physicochimiques les plus aptes à expliquer la variation spatio-temporelle des occurrences  d’espèces (abondance et biomasse). Il s’agira de quantifier la réponse complexe des communautés biologiques aux changements spatio-temporels des paramètres hydroclimatiques et  biogéochimiques en milieu marin. Des outils de statistiques multivariés ont été appliquées pour croiser les jeux de données des 4 SNO avec divers traitements: analyses multivariées (ACP/STATIS/STATISCO/RDA…), analyse de type « Ecological Trajectory Framework » et modèles SDM (« Species Distribution Model ») et modèles de régression quantile en testant et explorant l’ensemble des facteurs écologiques susceptibles de donner des réponses à une échelle multi-site et multi-décennale (recherche de drivers globaux et locaux). Après avoir regroupé et mis en forme les données (dans un esprit interopérabilité des bases de données SNO), les 4 bases de données nationales ont été mutualisées. Cet atelier a permis de former les participants à de nouvelles méthodes de traitement de données, comme les régressions quantiles non-linéaires (Koenker, 2010 ; Cozzoli et al., 2014), les trajectoires écologiques (Sturbois et al., 2020) ou des analyses multivariées (STATIS, ACP, STATISCO,RDA… ex: Lheureux et al., 2021; Jardim et al. 2022). Il est important de tester ces méthodes, encore peu souvent appliquées aujourd’hui (ou bien uniquement à des échelle locales), afin de mieux coupler les données inter-SNO acquises à des fréquences différentes (spatiales et temporelles) en appui aux travaux proposés dans le cadre du PPR Climat Océan Future-OBS.

Ce travail fait progresser la transversalité entre les 4 réseaux (BenthOBS, PhytOBS, SOMLIT et COAST-HF) en permettant :

• un accès aux 4 bases de données multi-sites et un couplage opérationnel ;
• le développement de nouveaux algorithmes partagés par tous les participants :  ACP, STATIS/STATISCO, Modèle de recherche des meilleurs modèles SDM en régression  quantile « Species Distribution Model », modèle de trajectoires écologique 
• l’application de nouvelles équations et modèles (ex: « niche écologique optimale - NEO » SDM) et mise en place de nouveaux scénarios à long-terme pour une description des trajectoires  écologiques globales (physicobiogéochimie-communautés biologiques).