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Existe-t-il des écosystèmes marins minimaux stables connus ?

Existe-t-il des écosystèmes marins minimaux stables connus ?


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Une formulation plus amusante de la question serait « qu'est-ce qu'un écologiste marin mettrait dans un aquarium parfait ?

Je lisais sur Prochlorococcus, parmi d'autres photoautotrophes, et j'ai découvert qu'ils semblaient tirer leur azote de l'ammoniac, qui doit être produit par un autre organisme. Cela m'a poussé à me demander de quelles espèces différentes j'aurais besoin dans un aquarium hypothétique (de quelle taille cela devrait-il être, c'est une autre question, je suppose), de sorte qu'un équilibre écologique durable se produise (un différent de tout le monde mort, je suppose), seulement nécessitant la lumière du soleil et l'air de l'extérieur.

Je me rends compte que je devrai mettre d'autres composants comme du fer, etc. dans l'eau, mais disons que je n'en mets qu'une quantité fixe lors de la configuration. Ce que cela devrait être exactement, c'est probablement une autre boîte de vers, alors gardons cela en dehors de cette question autant que possible.

Y a-t-il eu des recherches sur de tels écosystèmes modèles, et existe-t-il des configurations minimales connues ?

Il est difficile de donner un « non » faisant autorité à cette réponse. Mais peut-être que des recherches ont cherché un tel système et ont échoué, ou peut-être que les écologistes marins utilisent des cultures modèles dans leurs laboratoires qui montrent des instabilités (ce qui signifie que la culture meurt, vous devez remplacer l'eau, ou continuer à ajouter de l'engrais, ou continuer à éliminer certains déchets) qui permettent quelques généralisations.


C'est celui dont j'ai entendu parler - C'est un globe acrylique scellé qui contient des algues et des artémias. Il y a ici quelques références dans la bibliographie à des systèmes antérieurs.

Bien sûr, il a besoin de soleil, mais tous les éléments sont recyclés. C'est vraiment fermé et a une endurance raisonnable.

La version commerciale de base de son monde fermé - vendue sous le nom d'"Ecosphère" - est un globe en verre de la taille d'un gros pamplemousse. Mon monde #58262 était l'un d'entre eux. Complètement scellés à l'intérieur de la boule transparente se trouvaient quatre minuscules crevettes de saumure, une masse plumeuse d'algues vertes des prés drapée sur une brindille de corail et des microbes par millions invisibles. Un peu de sable reposait au fond. Aucun air, eau ou tout autre matériau n'est entré ou n'est sorti du globe. La chose ne mangeait que la lumière du soleil.

Le monde Hanson le plus ancien à ce jour a dix ans ; c'est aussi longtemps qu'ils ont été fabriqués. C'est surprenant puisque la durée de vie moyenne des crevettes nageant à l'intérieur était estimée à environ cinq ans. Les amener à se reproduire dans leur monde fermé a été problématique, bien que les chercheurs ne sachent pas pourquoi ils ne pourraient pas continuer à se reproduire pour toujours. Les cellules individuelles de crevettes et d'algues meurent, bien sûr. Ce qui « vit pour toujours », c'est la vie collective, la vie agrégée d'une communauté.

Tout cela est un véritable sujet de recherche pour ceux qui s'intéressent à la création d'écosystèmes tout à fait utiles.

Il s'avère que les écosphères s'agrandissent bien. Une énorme écosphère commerciale peut peser 200 litres. C'est à peu près le volume d'une grande poubelle - si grande que vous ne pouvez pas atteindre vos bras autour. À l'intérieur d'un magnifique globe de verre de 30 pouces de diamètre, des crevettes pagayent entre des frondes d'algues. Mais au lieu des trois ou quatre crevettes mangeuses de spores habituelles, l'écosphère géante en contient 3 000. C'est une toute petite lune avec ses propres habitants. Ici, la loi des grands nombres s'impose ; plus est différent. Plus de vies individuelles rendent l'écosystème plus résilient. Plus une écosphère est grande, plus elle met de temps à se stabiliser et plus il est difficile de la tuer. Mais une fois enclenché, le compromis collectif d'un vivisystem s'enracine et persiste.

Malheureusement, de plus grands systèmes pouvant prendre en charge les personnes n'ont pas encore été créés.

Les algues et l'homme ont duré une journée entière. Pendant environ 24 heures, l'homme a respiré des algues et des algues ont respiré l'homme. Puis l'air vicié a chassé Shepelev. La teneur en oxygène initialement produite par les algues a chuté rapidement à la fin du premier jour. Au cours de la dernière heure, lorsque Shepelev a ouvert la porte scellée pour sortir, ses collègues ont été renversés par la puanteur révoltante dans sa cabine. Le dioxyde de carbone et l'oxygène s'étaient échangés harmonieusement, mais d'autres gaz, tels que le méthane, le sulfure d'hydrogène et l'ammoniac, émis par les algues et Shepelev lui-même, avaient progressivement pollué l'air. Comme la grenouille heureuse mythologique dans l'eau bouillante lentement, Shepelev n'avait pas remarqué la puanteur.

Voici une référence académique que vous pouvez utiliser pour commencer à chercher si vous le souhaitez…


État stable alternatif

En écologie, la théorie de états stables alternatifs (parfois appelé états stables alternatifs ou équilibres stables alternatifs) prédit que les écosystèmes peuvent exister sous plusieurs « états » (ensembles de conditions biotiques et abiotiques uniques). Ces états alternatifs ne sont pas transitoires et sont donc considérés comme stables sur des échelles de temps écologiquement pertinentes. Les écosystèmes peuvent passer d'un état stable à un autre, dans ce que l'on appelle un changement d'état (parfois appelé changement de phase ou changement de régime), lorsqu'ils sont perturbés. En raison des rétroactions écologiques, les écosystèmes affichent une résistance aux changements d'état et ont donc tendance à rester dans un état à moins que les perturbations ne soient suffisamment importantes. Plusieurs états peuvent persister dans des conditions environnementales égales, un phénomène connu sous le nom d'hystérésis. État stable alternatif La théorie suggère que les états discrets sont séparés par des seuils écologiques, contrairement aux écosystèmes qui changent en douceur et en continu le long d'un gradient environnemental.


Contenu

Lorsque les abondances d'espèces d'un système écologique sont traitées avec un ensemble d'équations différentielles, il est possible de tester la stabilité en linéarisant le système au point d'équilibre. [7] Robert May a développé cette analyse de stabilité dans les années 1970 qui utilise la matrice Jacobienne.

Bien que les caractéristiques de tout système écologique soient susceptibles de changer, pendant une période de temps définie, certains restent constants, oscillent, atteignent un point fixe ou présentent un autre type de comportement qui peut être qualifié de stable. [8] Cette multitude de tendances peut être marquée par différents types de stabilité écologique.

Stabilité dynamique Modifier

La stabilité dynamique fait référence à la stabilité dans le temps.

Points stationnaires, stables, transitoires et cycliques Modifier

Un point stable est tel qu'une petite perturbation du système sera diminuée et le système reviendra au point d'origine. En revanche, si une petite perturbation est amplifiée, le point stationnaire est considéré comme instable.

Stabilité locale et globale Modifier

La stabilité locale indique qu'un système est stable sur de petites perturbations de courte durée, tandis que la stabilité globale indique un système très résistant au changement de la composition des espèces et/ou de la dynamique du réseau trophique.

Constance Modifier

Les études observationnelles des écosystèmes utilisent la constance pour décrire des systèmes vivants qui peuvent rester inchangés.

Résistance et inertie (persistance) Modifier

La résistance et inertie traiter la réponse inhérente d'un système à une perturbation.

Une perturbation est tout changement de conditions imposé de l'extérieur, se produisant généralement sur une courte période de temps. La résistance est une mesure de la faible variation de la variable d'intérêt en réponse à des pressions externes. Inertie (ou persistance) implique que le système vivant est capable de résister aux fluctuations externes. Dans le contexte de l'évolution des écosystèmes en Amérique du Nord post-glaciaire, E.C. Pielou a fait remarquer au début de son aperçu,

« Il faut évidemment un temps considérable pour que la végétation mature s'établisse sur des roches ou des tills glaciaires nouvellement exposés. Il faut également un temps considérable pour que des écosystèmes entiers changent, avec leurs nombreuses espèces végétales interdépendantes, les habitats qu'ils créent et les animaux qui vivent dans les habitats. Par conséquent, les fluctuations climatiques dans les communautés écologiques sont une version amortie et lissée des fluctuations climatiques qui les provoquent. [9]

Résilience, élasticité et amplitude Modifier

Résilience est la tendance d'un système à conserver sa structure fonctionnelle et organisationnelle et la capacité de se rétablir après une perturbation ou une perturbation. [10] La résilience exprime également le besoin de persévérance, bien que d'une approche de gestion, il soit exprimé d'avoir un large éventail de choix et les événements doivent être considérés comme uniformément distribués. [11] Élasticité et amplitude sont des mesures de résilience. L'élasticité est la vitesse à laquelle un système revient à son état d'origine/précédent. L'amplitude est une mesure de la distance à laquelle un système peut être déplacé de l'état précédent et toujours revenir. L'écologie emprunte l'idée de stabilité de voisinage et de domaine d'attraction à la théorie des systèmes dynamiques.

Stabilité de Lyapunov Modifier

Stabilité numérique Modifier

En se concentrant sur les composants biotiques d'un écosystème, une population ou une communauté possède une stabilité numérique si le nombre d'individus est constant ou résilient. [14]

Signe de stabilité Modifier

Il est possible de déterminer si un système est stable en regardant simplement les signes dans la matrice d'interaction.

La relation entre diversité et stabilité a été largement étudiée. [4] [15] La diversité peut opérer pour améliorer la stabilité des fonctions écosystémiques à diverses échelles écologiques. [16] Par exemple, la diversité génétique peut améliorer la résistance aux perturbations environnementales. [17] Au niveau communautaire, la structure des réseaux trophiques peut affecter la stabilité. L'effet de la diversité sur la stabilité des modèles de réseaux trophiques peut être positif ou négatif, selon la cohérence trophique du réseau. [18] Au niveau des paysages, il a été démontré que l'hétérogénéité environnementale entre les emplacements augmente la stabilité des fonctions écosystémiques [19]

Le terme « œcologie » a été inventé par Ernst Haeckel en 1866. L'écologie en tant que science s'est développée davantage à la fin du 19e et au début du 20e siècle, et une attention croissante a été portée sur le lien entre diversité et stabilité. [20] Frederic Clements et Henry Gleason ont contribué à la connaissance de la structure de la communauté entre autres, ces deux scientifiques ont introduit les idées opposées selon lesquelles une communauté peut soit atteindre un point culminant stable ou qu'il est en grande partie coïncidence et variable. Charles Elton a soutenu en 1958 que les communautés complexes et diversifiées avaient tendance à être plus stables. Robert MacArthur a proposé une description mathématique de la stabilité du nombre d'individus dans un réseau trophique en 1955. [21] Après de nombreux progrès réalisés dans les études expérimentales dans les années 60, Robert May a fait avancer le domaine de l'écologie théorique et a réfuté l'idée que la diversité engendre la stabilité . [22] De nombreuses définitions de la stabilité écologique ont émergé au cours des dernières décennies alors que le concept continue à attirer l'attention.


2. Écosystèmes de la forêt tropicale humide

Les écosystèmes de la forêt tropicale humide se trouvent dans les régions tropicales et présentent une plus grande diversité de flore et de faune par rapport à tout autre type d'écosystème. Le terme « forêt tropicale » signifie qu'il s'agit de l'un des écosystèmes les plus humides au monde. À savoir, ces écosystèmes reçoivent généralement des précipitations très élevées chaque année, qui varient selon les différentes forêts tropicales.

Les fortes pluies se traduisent par une végétation dense et feuillue. Les arbres poussent incroyablement grands car ils rivalisent pour la lumière du soleil. Les animaux vivent dans la canopée des arbres. Contrairement à la croyance populaire selon laquelle les sols des écosystèmes des forêts tropicales sont fertiles, les sols des forêts tropicales sont en réalité pauvres en nutriments. Une explication à cela ?

Les nutriments ne sont normalement pas stockés dans les sols très longtemps. Les fortes pluies rencontrées dans ces écosystèmes emportent la matière organique du sol, les rendant pauvres en nutriments. Il convient également de noter que les forêts tropicales humides ont une humidité élevée - environ 88 pour cent et 77 pour cent pendant la saison humide et sèche, respectivement.


Exemples d'écosystèmes

Les exemples d'écosystèmes sont illimités. Un écosystème ne doit pas nécessairement couvrir une grande région. Ils existent dans de petits étangs, à l'intérieur des maisons humaines et même dans l'intestin humain. Alternativement, les écosystèmes peuvent couvrir de vastes zones de la planète.

Un petit étang ombragé dans une région tempérée représente un écosystème aquatique. Les sols gorgés d'eau et l'excès d'ombre affectent la biodiversité végétale, où seules les espèces adaptées à cet environnement proliféreront. La disponibilité des producteurs affecte les organismes qui prospèrent dans et autour de l'étang. Les consommateurs primaires (herbivores) doivent fournir suffisamment d'énergie pour les consommateurs secondaires, et ainsi de suite. Si des pesticides sont ajoutés à l'étang, ou si l'étang gèle ou devient étouffé par d'épaisses couches de mauvaises herbes, l'écosystème de cet étang doit s'adapter.

À une échelle beaucoup plus grande, mais artificielle, le biome d'Eden - une représentation plus petite de l'écosystème mondial - contient plusieurs écosystèmes à des fins de recherche, où des dômes séparés ont des climats et des niveaux de lumière variables, et soutiennent différents producteurs, consommateurs et décomposeurs. Dans un biome artificiel, de nombreuses variables sont étroitement contrôlées. On ne place généralement pas un troupeau d'éléphants dans un biome artificiel.


Chaînes alimentaires marines et biodiversité

Les élèves utilisent des cartes d'organismes marins et des classifications de niveaux trophiques pour identifier et décrire les chaînes alimentaires dans plusieurs écosystèmes marins.

Biologie, Ecologie, Sciences de la Terre, Océanographie, Géographie, Géographie physique

Liens

Site Internet

1. Définir le rôle des microbes marins.
Expliquez aux élèves que, dans une seule goutte d'eau salée, des milliers de microbes (petits organismes), y compris des bactéries et du phytoplancton (petites plantes flottantes), interagissent pour former la base du réseau trophique de l'ensemble de l'océan. L'oxygène et la biomasse qu'ils produisent soutiennent également la vie terrestre. Dites aux élèves que le phytoplancton (algues) absorbe la lumière du soleil, des nutriments, du dioxyde de carbone et de l'eau pour produire de l'oxygène et de la nourriture pour d'autres organismes. Interroger: Comment s'appelle ce processus? (photosynthèse) Expliquez que d'autres microbes, comme de nombreuses bactéries, jouent un rôle à l'autre extrémité de la chaîne alimentaire en décomposant les matières végétales et animales mortes et en les transformant en une forme qui peut être réutilisée comme nutriments par le phytoplancton et d'autres organismes . Interroger: Comment s'appelle ce processus? (décomposition)

2. Regardez la vidéo de National Geographic “Tiny New Sea Species Discovered.”

Montrez aux élèves la vidéo de National Geographic (2 minutes et 30 secondes) intitulée « Tiny New Sea Species Discovered ».

  • Quel est l'objectif du Recensement de la vie marine? (pour que les scientifiques essaient de découvrir autant que possible sur la diversité, la distribution et l'abondance de la vie dans l'océan d'ici dix ans)
  • Qu'ont appris les scientifiques sur l'importance des microbes dans l'océan ? (Les microbes jouent un rôle clé dans la façon dont les nutriments se déplacent dans l'océan.)
  • Que pèsent collectivement tous les microbes de l'océan mondial ? (l'équivalent de 240 milliards d'éléphants d'Afrique, soit environ 90 pour cent de toute la biomasse des océans)

Résumez que les microbes, y compris le phytoplancton et les bactéries, sont respectivement le début et la fin des chaînes alimentaires océaniques et sont donc des composants essentiels des écosystèmes marins.

3. Introduire le vocabulaire du niveau trophique.
Interroger: Qu'est-ce qu'une chaîne alimentaire ? Demandez aux élèves d'énumérer les organismes d'une chaîne alimentaire terrestre ou aquatique qu'ils connaissent bien. Expliquez aux élèves que le niveau trophique d'un organisme est la position qu'il occupe dans la chaîne alimentaire. Le niveau trophique d'un organisme est mesuré par le nombre d'étapes qui l'éloignent d'un producteur primaire/autotrophe (photosynthétiseur). Écrivez les niveaux trophiques et les définitions énumérés ci-dessous au tableau, en omettant les exemples fournis. Demandez aux élèves d'essayer d'identifier le niveau trophique de chacun des organismes de leur liste. Invitez des volontaires à partager leurs réponses avec la classe. Discutez des bonnes réponses. Ensuite, demandez aux élèves de réfléchir à des exemples océaniques de chaque niveau trophique et d'écrire leurs réponses correctes au tableau. Finalement, ajoutez tous les exemples énumérés ci-dessous.

  • producteur primaire/autotrophes—organismes, comme les plantes, qui produisent de la nourriture. Exemples : phytoplancton, algues
  • consommateur primaire/hétérotrophe—un animal qui mange des producteurs primaires. Exemples : moules, huîtres, krill, copépodes, crevettes
  • consommateur secondaire/hétérotrophe—un animal qui mange les principaux consommateurs. Exemples : crabe à pince bleue, homard, étoile de mer, baleine à bosse, capucette
  • consommateur tertiaire/hétérotrophe—un animal qui mange des consommateurs secondaires. Exemples : requin, dauphin
  • prédateur/hétérotrophe apex—un animal au sommet de la chaîne alimentaire sans prédateurs. Exemples : requin, dauphin
  • décomposeur/détritivores—organismes qui décomposent les matières végétales et animales mortes et les déchets et les libèrent à nouveau sous forme d'énergie et de nutriments dans l'écosystème. Exemples : bactéries, champignons, vers, crabes

4. Demandez aux élèves de regarder la vidéo National Geographic “Krill.”
Expliquez aux élèves qu'ils vont regarder une vidéo qui met en valeur une chaîne alimentaire marine. Dites aux élèves que pendant qu'ils regardent le film, ils vont écrire des exemples d'organismes de chaque niveau trophique. Une fois le film terminé, ils identifieront le niveau trophique de chaque organisme à l'aide des informations du tableau. Montrez aux élèves la vidéo National Geographic (2 minutes) “Krill.” Une fois la vidéo terminée, accordez aux élèves quelques minutes pour identifier correctement les niveaux trophiques de chacun des organismes montrés dans le film. Interroger:

  • Quelle est la source ultime d'énergie dans cet écosystème ? (la photosynthèse du soleil)
  • Quel est le producteur principal de la vidéo ? (phytoplancton et autres algues)
  • Quel est le consommateur principal dans la vidéo ? Est-ce un herbivore ou un carnivore ? (herbivore de krill)
  • Quels consommateurs secondaires et tertiaires sont présentés dans la vidéo ? Sont-ils herbivores ou carnivores ? (anchois, sardines, oiseaux, saumon, thon, baleines à bosse et rorquals bleus carnivores)

5. Demandez aux élèves de créer des chaînes alimentaires.
Rappelez aux élèves que les chaînes alimentaires relient les organismes par le transfert d'énergie entre les producteurs, les consommateurs et les décomposeurs. Ces niveaux d'énergie sont appelés niveaux trophiques. Une quantité importante d'énergie est perdue entre les niveaux trophiques. Divisez les élèves en cinq groupes. Attribuez à chaque groupe l'un des écosystèmes marins suivants :

Demandez aux groupes d'identifier les emplacements géographiques de leurs écosystèmes marins sur leurs cartes World Physical Tabletop, incluses dans le kit Physical World MapMaker. Ensuite, donnez à chaque groupe le document de cartes d'écosystème marin qui lui a été attribué et à chaque élève une feuille de travail Feeding Frenzy. Demandez aux élèves de découper les cartes de l'écosystème, de discuter de l'activité en groupe, puis de remplir individuellement la feuille de travail Feeding Frenzy.

6. Organisez une discussion avec toute la classe sur les écosystèmes marins et les chaînes alimentaires.

Invitez des petits groupes à partager leurs fiches de travail Feeding Frenzy complétées avec toute la classe. Passez en revue chacune des cinq chaînes alimentaires, ainsi que les écosystèmes dans lesquels chaque chaîne alimentaire est susceptible de se trouver. Interroger:

  • En parcourant les différentes chaînes alimentaires, lequel des organismes peut fabriquer sa propre nourriture grâce à la photosynthèse ?
  • Comparez les chaînes alimentaires aux chaînes alimentaires terrestres que vous connaissez peut-être. En quoi les chaînes alimentaires marines sont-elles les mêmes ? Comment sont-ils différents?
  • Comment les humains pourraient-ils faire partie des chaînes alimentaires?

Évaluation informelle

Utilisez la clé de correction Feed Frenzy fournie pour évaluer la compréhension des élèves.

Étendre l'apprentissage

Demandez aux élèves d'utiliser leurs cartes de chaîne alimentaire pour créer des réseaux trophiques. Discutez du rôle que chaque organisme joue dans le réseau trophique.


4. DISCUSSION

La diversité et la distribution des espèces marines dépendent de facteurs physiques et biologiques, y compris les adaptations de température et physiologiques, les interactions biologiques, la superficie de l'habitat et la disponibilité et la qualité de la nourriture. Alors que les océans continuent de se réchauffer et que les courants changent, nous observons de nouveaux modèles biogéographiques et interactions écologiques entre les espèces (Johnson et al., 2011 Last et al., 2011 Ling & Johnson, 2009 Pecl et al., 2017 Poloczanska et al., 2013 Wernberg et al., 2016 ) comme cela s'est produit dans le passé géologique (Chaudhary, Saeedi, & Costello, 2016 Costello & Chaudhary, 2017 Harnik et al., 2012 ). La surveillance de la biodiversité et de l'abondance des groupes clés et de l'étendue des habitats vivants ainsi que les EOV physiques et biogéochimiques aideront les scientifiques, les gestionnaires et les décideurs à prévoir et à se préparer à une redistribution croissante des espèces et à ses conséquences écologiques, sociales et économiques (García Molinos et al. ., 2016 ). Notre approche quantitative structurée pour identifier un ensemble initial d'EOV biologiques et écosystémiques fournit un cadre pour la surveillance de ces changements biologiques à l'échelle régionale et mondiale. Le cadre EOV (1) considère la pertinence sociétale pour informer plusieurs conventions et accords internationaux (Figure S2), (2) s'appuie sur une histoire d'un siècle d'exploration et d'observation d'une communauté scientifique engagée et (3) s'appuie sur des propositions techniques et cadres scientifiques (Constable et al., 2016 Duffy et al., 2013 IOOC BIO-TT, 2016 Lara-Lopez, Moltmann, & Proctor, 2016 Muller-Karger et al., 2014 Pereira et al., 2013 UNESCO-IOC, 2013 , 2014 OMM, 2016 Tableau S1). Les EOV identifiés ici simplifient la communication et nous espérons galvaniser le soutien pour la mise en œuvre d'un système d'observation mondial précieux et réalisable.

Des investissements ciblés doivent être réalisés pour renforcer la mise en œuvre des EOV qui répondent à la fois aux critères de pertinence sociétale élevée et de faisabilité technique élevée au niveau mondial, mais qui sont également adaptés à l'objectif (Lindstrom et al., 2012). Pour les EOV biologiques identifiés, l'impact sociétal variera considérablement d'une zone géographique à l'autre et sera influencé par des besoins locaux et régionaux spécifiques. Par exemple, une série chronologique des variables les plus évolutives (p. ou de couverture de mangrove, deux écosystèmes restreints sur le plan latitudinal qui fournissent des services écosystémiques importants, en particulier aux sociétés les plus vulnérables, auront un impact social et économique disproportionné (et plus immédiat) par rapport à des zones de taille similaire en haute mer. Certains des EOV ayant une plus grande évolutivité (p. al., 2012 Koslow, Miller, & McGowan, 2015 McQuatters-Gollop et al., 2015 ) ou peuvent être partiellement évalués à partir de satellites (par exemple, productivité primaire nette ou NPP Siegel et al., 2016 ). Au fur et à mesure que nous progressons dans la mise en œuvre, il existe des approches existantes qui peuvent être utilisées pour améliorer à la fois la couverture mondiale et l'impact de ces EOV (par exemple, les évaluations des plates-formes de télédétection Muller-Karger et al., 2013), mais celles-ci devront être in situ. vérification à des échelles plus locales. Il est essentiel qu'en tant que système mondial, les observations soient accessibles à tous les pays et le développement des capacités et le transfert de technologie seront des éléments indispensables de l'approche de mise en œuvre, fournissant à la fois une couverture et une adoption mondiales. Le coût de mise en œuvre d'un système mondial est un autre facteur difficile à prendre en compte lors du développement de chaque EOV. Au sein du GOOS, la maturité d'un EOV est évaluée en considérant la « préparation » de la variable en termes d'exigences, d'observations, de données et d'informations (Lindstrom et al., 2012 ). Par exemple, le corail vivant EOV est considéré comme relativement mature car il existe des programmes bien établis qui surveillent régulièrement l'état des récifs coralliens (voir Jackson, Donovan, Cramer, & Lam, 2014 pour les Caraïbes Smith et al. , 2016 pour les récifs d'Hawaï et du Pacifique central De'ath, Fabricius, Sweatman, & Puotinen, 2012 GBRMPA, 2014 et Hughes et al., 2017 pour la grande barrière de corail australienne). Déterminer le coût d'un programme mondial de surveillance des récifs coralliens est cependant complexe car il dépend d'une variété d'aspects qui varient considérablement en fonction de l'emplacement du récif (éloigné ou local), des coûts de main-d'œuvre, de la capacité scientifique, de la capacité opérationnelle, des échelles, mesurées variables et protocoles utilisés, qui sont tous significativement sensibles au coût de la vie de chaque région particulière (tableau S8). Alors que les connaissances et les progrès scientifiques sous-tendront le GOOS, l'économie déterminera son succès.

4.1 Applicabilité des EOV pour évaluer globalement la vie marine dans un océan en mutation

Compte tenu de la complexité des écosystèmes marins, certaines des questions clés à considérer pour l'applicabilité de ces EOV sont (1) ce que ces EOV peuvent informer et dans quel délai, et (2) les EOV seront-ils utiles pour détecter des réponses non linéaires.

La mesure de la biodiversité du phytoplancton, de la composition de la communauté et de la biomasse sur une base soutenue ainsi que la détection rapide des proliférations d'algues nuisibles à l'échelle mondiale sont au centre de plusieurs efforts en cours (par exemple, le Réseau d'observation de la biodiversité marine ou MBON et le programme de la COI-UNESCO sur les proliférations d'algues nuisibles) pour informer décisions (Duffy et al., 2013 Muller-Karger et al., 2014 ). La surveillance de l'EOV du phytoplancton est un moyen pratique d'évaluer la santé de l'écosystème océanique et de détecter les changements à plusieurs niveaux car de nombreux services écosystémiques océaniques, tels que le potentiel de capture de la pêche (Cheung, Watson, & Pauly, 2013 Glantz, 2005 Platt, Fuentes-Yaco, & Frank , 2003 ), détection de proliférations d'algues nuisibles (Paerl & Huisman, 2009 ), changements dans la qualité des aliments (Winder, Carstensen, Galloway, Jakobsen, & Cloern, 2017 ), et séquestration de carbone et exportation de flux vers les eaux profondes (Siegel et al ., 2016 ) dépendent de ces micro-organismes. Le suivi de la communauté phytoplanctonique peut également aider à comprendre les pressions descendantes (Casini et al., 2009 Frank, Petrie, Choi, & Leggett, 2005 Mozetič, Francé, Kogovšek, Talaber, & Malej, 2012 Prowe, Pahlow, Dutkiewicz, Follows, & Oschlies, 2012 ) et les changements qui se produisent à des niveaux trophiques supérieurs (Chavez, Ryan, Lluch-Cota, & iquen, 2003 Frederiksen, Edwards, Richardson, Halliday, & Wanless, 2006 Hunt, 2007 Schwarz, Goebel, Costa, & Kilpatrick, 2013). La télédétection est un moyen durable de surveiller les changements dans l'abondance de divers groupes fonctionnels de phytoplancton et peut fournir des informations régionales et tridimensionnelles sur les impacts biologiques des changements chimiques et physiques de l'océan lorsqu'elle est associée à des séries chronologiques in situ (Boyd et al. ., 2016 Church, Lomas, & Muller-Karger, 2013 Kavanaugh et al., 2014 , 2016 Rivero-Calle, Gnanadesikan, Del Castillo, Balch, & Guikema, 2015 ). Les données de télédétection sur la couleur de l'océan peuvent estimer les changements de la chlorophylle et de la productivité sur des échelles de temps allant des saisons aux décennies (par exemple, Behrenfeld et al., 2006 Foster, Griffin et Dunstan, 2014) cependant, de la même manière que les EOV physiques, les séries chronologiques multidécennales ( 30-40 ans ou même plus dans le Pacifique Nord) peuvent être nécessaires pour enfin distinguer la variabilité climatique et le changement climatique (Henson et al., 2010 , 2016 Mantoue & Hare, 2002 Minobe, 1997 NASEM, 2016 ). Indépendamment de la variable et de la durée, l'observation est nécessaire si et quand l'attribution devient possible, et pour une foule d'autres exigences. Heureusement, dans de nombreux cas, les EOV s'appuient sur de longues séries temporelles existantes, et les collections existantes comme le CPR sont réanalysées avec des technologies modernes, y compris la génétique et la microscopie électronique pour étendre leur valeur à d'autres groupes biologiques. Cela signifie que le signal du changement climatique peut être détecté dans certaines zones ou pour certains taxons pendant la construction du système mondial d'observation. Certains scénarios suggèrent que le signal le plus fort d'un réchauffement de l'océan sera dans un grand renouvellement de la composition de la communauté locale (Dutkiewicz, Scott, & Follows, 2013 ) et les séries chronologiques taxonomiques ont l'avantage de remonter à un siècle ou plus (par exemple, Last et al., 2011). La question de savoir quel type de changements dans la composition de la communauté le phytoplancton EOV aura le pouvoir de détecter dépendra des différentes réponses des organismes (Boyd et al., 2008 ). Ceux-ci peuvent inclure l'adaptation (Irwin, Finkel, Müller-Karger, & Ghinaglia, 2015 Langer et al., 2006 ), les déplacements géographiques des biomes existants (par exemple, Rueda-Roa et al., 2017 Sarmiento et al., 2004 ) ou le création de communautés entièrement nouvelles (Boyd & Doney, 2003 ). La surveillance du phytoplancton peut détecter des changements induits par le climat dans les biomes, en particulier dans les zones isolées ou là où les limites sont très fortes (Boyd et al., 2008), cependant pour détecter l'adaptation, des séries chronologiques d'expériences de manipulation physiologique sur les populations naturelles seront nécessaires (Boyd et al., 2016).

Les résultats de la surveillance du zooplancton peuvent être utilisés dans des initiatives internationales, y compris des rapports par rapport à l'ODD 14, pour développer des indicateurs mondiaux pour l'évaluation des impacts des activités humaines, par exemple, l'acidification des océans due à l'augmentation du CO2, la pollution plastique et la santé des écosystèmes marins. Le zooplancton est réparti dans l'ensemble de l'océan mondial, et leur diversité, voire la présence ou l'absence de taxons, est sensible aux stress environnementaux, notamment le réchauffement qui peut entraîner des changements de régime (Barange et al., 2010 Batten & Burkill, 2010 Beaugrand, Brander, Souissi, & Reid, 2003 Beaugrand et al., 2015 Beaugrand, Ibañez, Lindley, & Reid, 2002 Di Lorenzo et al., 2013 Edwards et al., 2010 , 2012 Wooster & Zhang, 2004 ). Se concentrer sur la surveillance d'espèces de zooplancton sélectionnées a été proposé comme moyen de maximiser la couverture spatiale et de détecter les changements en temps opportun (Wooster & Zhang, 2004). Les changements dans la communauté zooplanctonique influenceront également les niveaux trophiques supérieurs, y compris les poissons et les grands vertébrés (Beaugrand et al., 2003 Bi, Peterson, Lamb et Casillas, 2011 Richardson, Bakun, Hays et Gibbons, 2009).

Les données sur les pêches commerciales ont été les plus accessibles et utilisées pour traiter les changements temporels et spatiaux dans les communautés de poissons et fournir une évaluation de l'état des poissons dans l'océan sous les impacts de la pêche et du changement climatique (FAO, 2016). Les données de capture, collectées et mises à disposition par l'Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture (FAO) depuis 1950, ont été utilisées dans des études mondiales comme indicateurs de l'abondance des poissons et de l'évaluation des stocks de poissons dans le monde pour compenser le manque d'indices directs d'abondance de poissons et d'évaluations des stocks. globalement et pour tous les stocks (Froese, Zeller, Kleisner, & Pauly, 2012 Halpern et al., 2012 Kleisner, Zeller, Froese, & Pauly, 2013 ). Cependant, l'utilisation des données de capture comme indicateur de l'abondance ou de la répartition spatiale des poissons peut biaiser l'évaluation des impacts de la pêche sur les ressources halieutiques (Pauly, Hilborn, & Branch, 2013 Shin et al., 2012 ) ou du changement climatique sur les habitats du poisson (Reygondeau et al., 2012). D'un autre côté, les études à grande échelle indépendantes des pêches sont limitées par la disponibilité de données de relevés scientifiques qui fournissent des estimations directes de l'abondance et de la présence des poissons, bien que voir Koslow, Goericke, Lara-Lopez et Watson ( 2015 ) pour une excellente exemple d'une longue série temporelle, avec des changements de distribution liés à l'évolution de l'océan. Le partage de données scientifiques et d'analyses de métadonnées ont permis d'évaluer l'état des écosystèmes et des populations de poissons sous le changement global (par exemple, Booth, Poloczanska, Donelson, Molinos, & Burrows, 2017 Bundy, Bohaboy, et al., 2012 Coll et al., 2016 Hutchings , Minto, Ricard, Baum, & Jensen, 2010 Kleisner et al., 2015 Poloczanska et al., 2013 ), changements dans la distribution spatiale des poissons (Last et al., 2011 Pinsky, Worm, Fogarty, Sarmiento, & Levin, 2013 ) et la perte de biodiversité marine (McCauley et al., 2015 ). The response of fish population indicators to environmental changes may take generally less than 4 years (Bundy, Coll, Shannon, & Shin, 2012 ), but for more integrated fish community indicators, more than 10 years of data may be needed (Nicholson & Jennings, 2004 ). Survey data time-series, along with physical and plankton EOVs can help in refining our knowledge of fish spatial habitats (Druon, Fromentin, Aulanier, & Heikkonen, 2011 Jones, Dye, Pinnegar, Warren, & Cheung, 2012 ), pressures on fish communities (Fu et al., 2015 Link et al., 2009 ) and causes of interannual to decadal variability (Edwards et al., 2010 Frank, Petrie, Leggett, & Boyce, 2016 ).

Marine megafauna such as seabirds, sea turtles and marine mammals are ideal candidates for understanding and communicating the impacts of climate change on marine ecosystems (Durant et al., 2009 Hawkes, Broderick, Godfrey, & Godley, 2009 Lascelles et al., 2014 Moore, 2008 Moore & Huntington, 2008 Sydeman, Poloczanska, Reed, & Thompson, 2015 Sydeman, Thompson, & Kitaysky, 2012 ). Many populations appear to have consistent migration pathways (Horton et al., 2017 ), and may be having difficulty in adapting to shifts in environmental conditions (Ainley et al., 2005 Barbraud et al., 2011 Hazen et al., 2013 Jenouvrier et al., 2009 MacLeod, 2009 Soldatini, Albores-Barajas, Massa, & Gimenez, 2016 Sprogis, Christiansen, Wandres, & Bejder, 2018 Sydeman et al., 2012 ) and to bottom-up effects caused by changes in the distribution and abundance of prey species (Evans & Bjørge, 2013 Neeman, Robinson, Paladino, Spotila, & O'Connor, 2015 Sydeman et al., 2012 ). Resulting population declines worldwide may have dangerous top-down effects on the structure, function and stability of marine food webs (Estes et al., 2011 McCauley et al., 2015 ). At the same time, the recovery of many whale species has been one of marine conservation success stories although poorly recognized outside the science community (Bejder, Johnston, Smith, Friedlaender, & Bejder, 2016 ). Population trends result mostly from field or satellite observations of entire colonies and from animal telemetry (LaRue et al., 2014 ).

In addition to monitoring marine taxa, monitoring the health status and trends of foundation coastal ecosystems is also of societal relevance. Coral reefs have a long history of monitoring through the engagement of scientists, reef managers and other stakeholders (e.g., the GCRMN Jackson et al., 2014 Obura et al., 2017 Wilkinson, 1998 , 2008 ). Increasing awareness of the importance of coral reefs for biodiversity and ecosystem health indicators in policy circles (Convention for Biological Diversity, 2014a UNEA, 2016 World Heritage Convention, 2017 ) and the intensifying impacts of climate change (Heron et al., 2017 van Hooidonk et al., 2016 Wilkinson et al., 2016 ) emphasize the need for increased global coordination, coverage and consistency. This will require formalizing societal requirements, strengthening and resourcing methods and reporting networks, and developing appropriate reports on coral cover as an indicator of reef health (Flower et al., 2017 ). Implementing capacity development and technology transfer to improve data series will be crucial, as most coral reefs (and certainly those supporting low-income communities) are in developing countries.

Marine vegetation ecosystems, including macroalgal assemblages, seagrass beds and mangrove forests harbour diversified assemblages of many species and contribute important functions and services to coastal ecosystems. These include high primary production, provision of nursery areas for commercially important species, protection from coastal erosion and carbon storage (Aburto-Oropeza et al., 2008 Donato et al., 2011 Ezcurra, Ezcurra, Garcillán, Costa, & Aburto-Oropeza, 2016 Hutchison et al., 2015 Krumhansl et al., 2016 Marbà, Díaz-Almela, & Duarte, 2014 Nagelkerken et al., 2008 Schiel & Foster, 2015 ). These ecosystems are vulnerable to global threats such as ocean warming, and to regional stressors resulting from intensifying human activities along the coast (Boström et al., 2014 Marba & Duarte, 2010 Marbà et al., 2014 Moore & Jarvis, 2008 Reusch, Ehlers, Hämmerli, & Worm, 2005 Waycott et al., 2009 ). Decades of observations and experiments on macroalgal communities, together with international collaborations, have provided a solid basis to understand their response to environmental change (Dayton, 1985 ) and show how highly context-dependent this response is (Krumhansl et al., 2016 ). In these communities, nearly instantaneous changes have been observed in response to heatwaves (Wernberg et al., 2016 ), whereas forest decline in relation to gradual warming has been observed on a decadal scale (Krumhansl et al., 2016 ). Such regime shifts from macroalgal forests to less productive and diversified alternative states dominated by turf-forming algae or barren habitat are increasingly documented worldwide (Filbee-Dexter & Scheibling, 2014 Ling, Johnson, Frusher, & Ridgway, 2009 Strain, Thomson, Micheli, Mancuso, & Airoldi, 2014 Wernberg et al., 2016 ). Similarly, seagrass cover is a sensitive indicator of global change because seagrass productivity and diversity are closely related to its areal coverage, density and biomass. These provide reliable proxies for other associated species and ecosystem processes of interest to conservation, management and fisheries. Field measurements of seagrass cover, density and biomass, are relatively straightforward (Short et al., 2006 ), but since some seagrass beds are also visible from various remote sensing platforms, methods are under active development to increase accuracy of seagrass measurement via satellites and drones (Hossain, Bujang, Zakaria, & Hashim, 2015 ). Lastly, mangroves are considered an important contributor to the blue economy (Aburto-Oropeza et al., 2009 ), but although historical estimates and an atlas of mangrove cover include local status and important species information (e.g., Friess & Webb, 2014 Spalding, 2010 ), they are snapshots using aggregated data from regional or national studies. More often, these studies lack the high spatial and temporal granularity or an agreed measurement method, limiting our understanding of biodiversity, functionality, carbon stocks and conservation associated with mangroves. Remote sensing technology is helping to estimate mangrove cover at a worldwide scale however, these can be limited without onground validation (McOwen et al., 2016 ) to clarify species composition and status, and even the value of good satellite coverage is limited if no one is paying attention (Duke et al., 2017 ).

Essential Ocean Variables are interdependent across trophic levels and ecosystems. These ecosystems are complex with nonlinear dynamics that can experience regime shifts (Fogarty, Gamble, & Perretti, 2016 Rocha, Yletyinen, Biggs, Blenckner, & Peterson, 2014 ), but there is already evidence that some of the proposed EOVs can capture these dynamics. For example, macroalgal canopy cover declines as a nonlinear function of grazing pressure and in response to multiple anthropogenic perturbations. Transitions from macroalgal forests to barren habitat or algal turfs are increasingly documented worldwide (Filbee-Dexter & Scheibling, 2014 Strain et al., 2014 ). Studies integrating observations, models and experiments have shown that macroalgal canopy cover can detect these catastrophic transitions and that early warning indicators can effectively anticipate the approaching tipping point (Benedetti-Cecchi, Tamburello, Maggi, & Bulleri, 2015 Ling et al., 2009 Rindi, Dal Bello, Dai, Gore, & Benedetti-Cecchi, 2017 ), therefore, using macroalgal canopy cover as an early warning system in marine coastal environments is a realistic prospect. The ability to detect nonlinear responses will also depend on sampling resolution in time and space, and improved methods of statistical analysis that can use data in an unaggregated form (Foster et al., 2014 ). Other factors to consider as well are the number of associated (and fit for purpose) physical and biogeochemical variables being sampled concomitantly, the strength of the signal and the complexity of the ecosystem (Metcalf, van Putten, Frusher, Tull, & Marshall, 2014 ), among others. These will vary considerably across EOVs.

We have discussed the scientific applications of the EOVs and how they are increasingly relevant for policy and to guide future management. Some of these EOVs, specifically plankton and those related to coastal habitats, are already being proposed as ECVs under the GCOS framework (WMO, 2016 ). In physical oceanography, essential variables (e.g., temperature) have been collected globally in a standardized manner providing valuable input to the IPCC. At present, there are no biological standards used globally even for well-known important ecosystems as coral reefs. One of the major roles of the global observing system will be to join forces with the observing networks (e.g., the GCRMN) to develop standard methods and to help raise their profile to support national and global reporting.

4.2 Challenges of global implementation of the EOVs

By focusing initial efforts on a small number of essential variables that are well specified, the GOOS EOVs provide a means to promote and facilitate networking, data standardization and consistent reporting, thereby raising their societal impact and relevance. As new technologies and new platforms are developed and more networks that build on existing national and regional observing programs are incorporated in the global observing system, EOVs will be revisited and their technical specifications will evolve. The emerging microbe EOV will be an example of this evolution. Implementing a global observing system of biological variables will face many logistical, technical and conceptual challenges. Some of these will be to: (1) achieve standardization of the measurements, or at least intercomparability of the data, (2) develop scientific and technical innovations that are balanced with long-term stability, (3) have the commitment from the international community to support the cost of the observing system and a clear strategy to develop capacity and transfer technology to where it is most needed, and (4) help to integrate experiments, observation and modelling into the observing system. The integration of models across the environmental, social and economic dimensions and strengthening the data capacity by improving data collection, storage and analysis technologies has been proposed to overcome some of these challenges (Addison et al., 2017 ). This will require standardizing methodologies for indicators and increasing data analysis and computing capacity (software, hardware and connectivity) in the developing world while encouraging international data publication standards and open data (Miloslavich et al., 2016 ). Integrating manipulative experiments with monitoring will provide additional insight on species-specific physiological adaptation mechanisms and suggest new hypothesis which, coupled with modelling, will result in better predictions of future shifts (Boyd et al., 2016 ). The examples provided above illustrate the flexibility of EOVs to test theories and hypotheses relevant to ocean conservation through the integration of observations, models and experiments. While most of the proposed EOVs are part of ongoing monitoring programs to detect broad-scale trends, they are also suitable to experimental manipulation and more process-based studies to identify the underlying factors causing those trends. The distributed experimental approach, where local-scale experiments are embedded in large-scale sampling activities, is a strategy to integrate observational and experimental data (Hewitt, Thrush, Dayton, & Bonsdorff, 2007 Menge et al., 2002 ). In addition, emerging techniques such as Empirical Dynamic Modelling, offer new opportunities to integrate models with observations (Clark et al., 2015 Sugihara et al., 2012 Ye et al., 2015 ). These techniques improve our ability to detect causality in complex ecosystems and can be implemented with short, spatially replicated time-series, which are available and can be maintained for all the proposed EOVs.

International collaboration will be essential in integrating and coordinating these different scaled approaches (Duffy et al., 2013 Lu et al., 2015 ). A significant first step in this direction is the signed agreement between GOOS, the Ocean Biogeographic Information System (OBIS) and the MBON of GEOBON (http://www.iobis.org/documents/GOOS-BioEco-OBIS-GEOBON-MBON_collaboration_SIGNED.pdf). This collaboration is intended to build a unified, globally consistent and sustained observing system, committed to open access and data sharing, that will enhance current existing observation scopes and capacities make use of the best available resources implement best practices and international standards and enhance global capacity. While this is a major step forward, it is still not enough. Establishing and/or strengthening collaborations with the proliferating number of ocean stewardship initiatives as well as ensuring the collaboration and commitment from governments and increasing public and policy awareness on the benefits of ocean observations will be the next required steps.

4.3 Building an integrated, multidisciplinary GOOS

We have discussed the relevance of the EOVs to assess and detect spatial and temporal changes in marine biodiversity and ecosystems matched with societal needs. The next step will be their implementation. For implementation to succeed, this global observing system needs to: (1) be multidisciplinary and based on best practices, (2) build on existing observing platforms, and (3) strengthen and expand the current capacities. Measuring biological EOVs in conjunction with the other GOOS physical and biogeochemical EOVs will help characterize the interplay and dependence between the biological, chemical, physical and geological properties of the environment. This multidisciplinary approach is key to comprehensively understand the variety of effects of global change at different spatial and temporal scales across taxonomic groups and ecosystems (O'Brien et al., 2017 ). Many platforms that have traditionally focused on physical observations can be expanded to include biogeochemical and biological observations. Likewise, many biological observations are accompanied by physical measurements that can also have use to the physical oceanographic community (e.g., animal telemetry Hussey et al., 2015 ). An opportunity to strengthen the interaction between biological and physical and biogeochemical platforms could clearly be through the CPR program. The CPR time-series is unique not only for being one of the longest biological time-series in the ocean, but also because it was built using the same piece of sampler gear that is still considered technically excellent. At present, CPR deployment is being extended to further platforms, including some traditionally used only for physical sampling and discussions are underway to study the feasibility of installing biogeochemical sensors (e.g., for oxygen) to take measurements along with the CPR tows (Palacz et al., 2017 ).

Building and expanding on existing multiple observing programs and establishing alliances with global sampling platforms and/or long-term programs such as GO-SHIP (http://www.go-ship.org/), OceanSITES (http://www.oceansites.org/), GEOTRACES (http://www.geotraces.org/) and to emerging observing programs (e.g., the Deep Ocean Observing Strategy— http://www.deepoceanobserving.org/) among others, will be of utmost importance.


V. ACKNOWLEDGEMENTS

The discussion and writing of this synthesis was supported by the SCAR AnT-ERA Research Programme. We dedicate this paper to Guido di Prisco, an outstanding, highly ambitious and open-minded Antarctic biologist who contributed substantially to many research initiatives, most recently to this synthesis, before his death in September 2019. We appreciate the comments of the reviewers Paul Dayton and Rolf Gradinger, which led to considerable improvements. Open access funding enabled and organized by Projekt DEAL.

Appendix S1. List of authors with their expertise, on which the synthesis was built.

Appendix S2. Search terms for key messages used in the literature survey in Web of Science including numbers of publications 1970–2020 and 2010–2020 results from 4 September 2020.

Appendix S3. Scheme showing how the confidence of the scientific sub-messages was assessed following the IPCC AR5 and IPBES methodology (Mach et al., 2017 IPBES, 2019 ).

Remarque : L'éditeur n'est pas responsable du contenu ou de la fonctionnalité des informations fournies par les auteurs. Toute question (autre que le contenu manquant) doit être adressée à l'auteur correspondant à l'article.


About Marine Ecosystems

Ecosystems can vary in size, but all have parts that interact with and are dependent upon each other. Upsetting one component of an ecosystem may affect other parts. If you've ever heard of the phrase ecosystem approach, it is a type of natural resource management involving making decisions regarding the whole ecosystem, rather than various parts. This philosophy realizes that everything in an ecosystem is interconnected. This is why environmentalists and marine biologists must consider entire ecosystems even though they may focus on one creature or plant in it. Everything is tied together.


Estimating MVP

Estimates of MVP have their greatest value in the field of conservation biology, which combines genetic and ecological theories to address global declines in biodiversity. One of the goals of conservation biology is to prevent extinction, which requires managing the small populations that are at greatest risk. To manage such endangered species over decades and centuries, researchers must identify the MVP necessary for the species’ long-term survival. Although ecologists have attempted to define a general MVP estimate that can be applied to numerous species for the purpose of simplifying ecological management, research shows that the MVP estimate for one species differs from that of another because of differences in reproductive rates, habitat requirements, and other factors.

The probability for long-term persistence of a species depends on whether the species can avoid the erosion of genetic variability that can occur in small populations. When genetic variation is reduced, the ability of a species to adapt to environmental change may become restricted. In small populations the genetic diversity of the gene pool may be reduced further by limited mating opportunities, such as when only low numbers of adults or adult members of one sex or the other are present. In these cases, genetic variability can be substantially reduced through inbreeding (mating between close relatives) and genetic drift (random changes in gene frequencies). Inbreeding and genetic drift both can result in an increased chance for the transmission of harmful traits to subsequent generations, which ultimately affects population and species viability (voir population ecology).

One of the earliest attempts to define a minimum lower threshold that would prevent the loss of genetic variability in a species was made in 1980 by Australian geneticist Ian Franklin and American biologist Michael Soulé. They created the “ 50/500” rule, which suggested that a minimum population size of 50 was necessary to combat inbreeding and a minimum of 500 individuals was needed to reduce genetic drift. Management agencies tended to use the 50/500 rule under the assumption that it was applicable to species generally. Many experts, however, questioned its validity.

With advances in technology and mathematical theory throughout the 1970s and ’80s, a computer simulation model known as population viability analysis (PVA) was developed to estimate the MVP of a species. The method was later found to be useful for providing more-sophisticated estimates of extinction risk and long-term persistence. PVA can be customized by the researcher to incorporate various data related to a natural history of the species, including its reproduction and dispersal behaviour (movement of individuals among populations). Researchers can also incorporate into their PVA studies factors related to the current genetic context of a species (such as evidence of inbreeding depression, which is the overall decrease in ecological fitness as a result of inbreeding).

In general, the results of PVA modeling indicate that species with high reproductive capacities, such as arthropods and rodents, can accommodate lower MVPs than species with lower reproductive capacities, such as redwood trees and large mammals and some birds. High MVPs typically are found for species that are sedentary (e.g., trees), that do not breed until individuals are several years old, that have mating behaviours in which only a few individuals account for most of the mating, or that show high levels of inbreeding (such as elephants, California condors, and cheetahs).

The PVA model also incorporates environmental and demographic stochasticity. Environmentally stochastic events are random events, such as severe weather, floods, fires, and other ecological disturbances. Demographically stochastic events are random fluctuations in population variables, such as sex ratios and number of births or deaths. Depicting such events with PVA has the effect of increasing the model’s MVP estimate, because both types of phenomena have the potential for reducing population size, either by increasing the death rate or increasing the annual variability with respect to the birth rate.

Estimating MVP with PVA allows scientists to determine which biological parameters (e.g., hunting pressure, disease, habitat loss, inbreeding) will have the greatest impact on the extinction probability of a given species. This information can provide environmental managers with a set of quantitative targets for the minimum critical area required to support a viable population.

One major limitation of PVA is that it requires large amounts of data to make realistic predictions. Therefore, some researchers argue that using a single, universal MVP (such as the 50/500 rule) would streamline conservation efforts. Others, however, maintain that MVPs must be carried out in a case-by-case fashion, because the circumstances that characterize extinction risk differ among species.


Remerciements

We would like to thank the two editors-in chief of this journal, Phil Boon and John Baxter for bringing us together to conceive this article, as well as for their careful revisions and suggestions that improved earlier draft versions. We are also grateful to Hanna Schuster and Joachim Pander for their input and valuable comments. We dedicate this paper to the memory of Professor Brian Moss, a fine freshwater ecologist and a pioneer of restoring and biomanipulating freshwater ecosystems. He was also SJH's kind and excellent Head of Department for some years.


Voir la vidéo: Histoire de la biodiversité (Juin 2022).


Commentaires:

  1. Faulrajas

    C'est la réponse la plus précieuse

  2. Wardell

    Oh, comme j'ai aimé! :)

  3. Grogul

    Je ne dirais pas en utilisant cette approche et cette logique, vous pouvez venir à un tel délire. Donc, ça n'en vaut pas la peine, ça n'en vaut pas la peine ... mais, en général, merci, c'est vraiment intéressant et il y a quelque chose à penser. Toutes les bonnes vacances et des idées plus brillantes dans NG !!!!! Allumons la 31e!



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