Prédire la répartition future des espèces avec des modèles corrélatifs est hasardeux
La préservation de la biodiversité face aux changements climatiques nécessite de disposer de modèles fiables pour prévoir les changements de répartition des espèces. Or la très grande majorité des prédictions réalisées jusqu’à lors l’ont été via des modèles corrélatifs de répartition. Une étude récente réalisée par des chercheurs du Centre d'Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE – CNRS/Univ Montpellier/ Univ Paul Valery Montpellier/ EPHE/IRD) montre que les relations entre climat et répartition établies avec ces modèles pour une large gamme d’espèces seraient trop peu fiables pour établir des prédictions dans le futur. Ce résultat, publié dans Ecology, souligne la nécessité d’améliorer les outils nécessaires pour obtenir des prédictions plus robustes quant au devenir de la biodiversité et pour définir de meilleures politiques de conservation.
Pour prévoir de manière fiable la réponse des plantes et des animaux au changement climatique, il est essentiel de pouvoir estimer comment le climat détermine la répartition de ces espèces. Quantifier le rôle du climat et des autres facteurs biotiques (parasites, prédateurs, ressources alimentaires…) ou abiotique (sol, substrat…) dans la répartition géographique des espèces est donc une question clé en écologie et en biologie de la conservation.
Dans ce contexte, les modèles corrélatifs de répartition d’espèces - basés sur une association statistique entre la présence des espèces et les conditions climatiques locales - sont très largement utilisés pour évaluer le rôle du climat dans la répartition des espèces, mais aussi pour prévoir comment la répartition des espèces répondra au changement climatique futur. Ces prévisions nourrissent même désormais de nombreuses politiques de conservation.
Pourtant, la capacité réelle des modèles corrélatifs à refléter l’effet du climat sur la présence des espèces est trop rarement évaluée, alors que c’est une condition essentielle pour assurer la crédibilité des prédictions qui en découlent. Pour ce faire, nous avons comparé la performance des modèles corrélatifs pour prédire la répartition d’espèces terrestres européennes, choisies au hasard dans cinq groupes taxonomiques (trois groupes de vertébrés et deux groupes de plantes), et « d’espèces virtuelles » dont les répartitions ont été simulées de façon totalement indépendante du climat.
Des chercheurs du Centre d'Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE – CNRS/Univ Montpellier/ Univ Paul Valery Montpellier/ EPHE/IRD) ont ainsi montré que les modèles prédisaient la répartition des espèces virtuelles, pourtant définies a priori indépendamment du climat, aussi bien que pour les espèces réelles. En d’autres termes, les données climatiques peuvent prédire correctement la répartition des espèces même quand le climat n’y joue a priori aucun rôle. Il semble donc que le pouvoir prédictif élevé de ces modèles peut être très fortement influencé, voire déterminé, par l'autocorrélation spatiale dans les données climatiques, et donc sans refléter de relations causales entre climat et répartition des espèces.
Cette étude appelle donc à la plus grande prudence lorsqu'il s'agit de prévoir l'impact du changement climatique sur l'aire de répartition des espèces à l’aide de cette approche, et souligne le besoin urgent de développer et de promouvoir des modèles plus mécanistes pour anticiper l'impact du changement climatique sur la répartition des espèces et les implications en conservation.
Pélodyte ponctué Pelodytes punctatus, Hérault. Ce petit amphibien anoure est une des espèces réelles dont la distribution a été modélisée.
© Pierre-André Crochet
Référence
Journe V., Barnagaud J.-Y., Bernard C., Crochet P.-A., Morin X. 2019. Correlative climatic niche models predict real and virtual species distributions equally well.Ecology.