Les chercheurs développent des modèles numériques pour mieux comprendre les effets à long terme sur les écosystèmes lacustres

Bien que de nombreux lacs à travers le monde aient connu une augmentation de la température moyenne annuelle au cours des dernières décennies, il reste encore difficile d’évaluer les impacts à long terme liés au réchauffement sur les masses d’eau ayant des propriétés physiques et chimiques diverses et des communautés diverses.

L’étude de ces impacts est cruciale non seulement pour les poissons, les macroinvertébrés ou les macrophytes aquatiques, mais également pour les organismes planctoniques, qui constituent la base du réseau trophique aquatique et ont une influence considérable sur les cycles des matériaux.

Malgré le large éventail de techniques sophistiquées développées pour étudier ce groupe important, élucider comment les facteurs environnementaux interdépendants déterminent le fonctionnement du plancton reste une tâche difficile en raison de la dynamique généralement rapide de ces communautés.

La surveillance basée sur des travaux réguliers sur le terrain est une partie cruciale de la recherche sur les systèmes aquatiques, mais elle prend également beaucoup de temps et nécessite beaucoup de laboratoire, ce qui rend tout effort d’échantillonnage limité à la fois dans l’espace et dans le temps. Dans un sens, c’est comme suivre une série en streaming comportant plusieurs saisons en ne regardant que quelques instantanés de chaque épisode, en essayant de deviner quelle est la véritable histoire.

Nous avons besoin d’approches complémentaires pour améliorer notre capacité à évaluer, estimer ou prévoir les effets écologiques du changement climatique. Les modèles numériques sont des candidats prometteurs pour ce rôle, gagnant progressivement en importance dans la recherche écologique. De manière générale, ces modèles décrivent des relations fondamentales sous la forme d’équations mathématiques basées sur les données actuelles et les connaissances scientifiques. De telles relations incluent par exemple la croissance des espèces en fonction de la disponibilité des aliments ou la dépendance de l’activité photosynthétique des plantes à l’intensité lumineuse.

La force de la modélisation réside dans la possibilité de créer des simulations générées par ordinateur sur les changements d’une population, d’une communauté ou d’un écosystème et de leur environnement à travers l’espace et/ou le temps, aidant ainsi à trouver la causalité derrière les phénomènes naturels. Ainsi, alors que les observations sur le terrain et expérimentales fournissent des données sur une série d’états et de conditions temporaires, la modélisation vise les processus qui induisent des changements temporels dans ces états et conditions.

Dans le cadre d’une collaboration hongro-grecque, Károly Pálffy, chercheur du Plankton Ecology Group de l’institut, a étudié la dynamique des algues planctoniques (phytoplancton, principaux producteurs primaires d’habitats aquatiques) en utilisant une approche de modélisation écologique. Le papier est publié dans la revue Limnologie et océanographie.

En analysant une série de données sur le lac Balaton, en Hongrie, dans son étude précédente, il a découvert que l’augmentation à long terme de la température moyenne annuelle de l’eau s’accompagnait de fluctuations saisonnières croissantes de la composition du phytoplancton (variabilité saisonnière croissante), ce qui pourrait suggérer un déclin de la stabilité de l’écosystème. . Lui et ses collègues ont également réussi à démontrer quelque chose de très similaire dans une expérience en mésocosme, soulevant la question de savoir s’il existe un lien plus général entre le réchauffement et la dynamique des algues planctoniques.

Le modèle nouvellement développé a permis de simuler les changements du phytoplancton au niveau des espèces selon différents scénarios de température.

Les résultats des simulations étaient en accord avec les observations précédentes : une température moyenne élevée provoquait des changements saisonniers plus prononcés dans la composition du phytoplancton, mais le degré de cet impact dépendait également fortement de la manière dont les communautés recevaient les nutriments inorganiques essentiels à leur croissance.

En conséquence, le rapport entre les deux éléments les plus importants, l’azote et le phosphore, ainsi que les fluctuations temporelles de l’apport en nutriments ont eu une influence significative sur l’effet du réchauffement. Ceci est en accord étroit avec des études récentes qui suggèrent l’importance de prendre en compte les conditions de charge en éléments nutritifs (ce que l’on appelle l’état trophique d’un plan d’eau) lors de l’évaluation de l’effet du changement climatique sur les écosystèmes aquatiques.

Outre les nutriments, la richesse initiale en espèces des communautés simulées a également affecté leur réponse au réchauffement. D’un point de vue méthodologique, il s’agit d’une découverte importante, car elle suggère que le choix d’un nombre adéquat d’espèces peut être crucial dans la planification d’expériences sur le changement climatique à l’échelle communautaire.

L’article met également en lumière les conséquences à long terme que peut avoir une augmentation de la variabilité saisonnière du phytoplancton en termes de stabilité.

À des températures moyennes plus élevées, les extrêmes saisonniers dans la composition des communautés sont devenus plus importants, entraînant les communautés vers une uniformité globale plus faible.

Sur une échelle de temps plus longue, les températures élevées ont également augmenté la probabilité de disparition d’espèces, fournissant ainsi une explication mathématique du rôle du réchauffement dans la réduction de la stabilité des communautés planctoniques et modifiant ainsi le fonctionnement des écosystèmes aquatiques. Le groupe de recherche envisage d’étendre davantage le modèle, facilitant ainsi la simulation des impacts du changement climatique dans un contexte spatial ainsi qu’au niveau du réseau trophique planctonique.