Des océans les plus profonds aux plus hautes montagnes, le changement climatique d’origine humaine a un impact profond sur les animaux et les plantes du monde entier, de nombreuses espèces étant poussées au bord de l’extinction par la hausse des températures.
Des ours aux orignaux en passant par les lynx, et même les écureuils et les grenouilles, les animaux quittent leurs maisons à la recherche de climats plus frais à mesure que la planète se réchauffe. En fait, environ la moitié des 4 000 espèces du monde sont en mouvement, et beaucoup migrent vers le nord vers des latitudes plus élevées.
Pour les écologistes et les défenseurs de l’environnement, il est essentiel de comprendre comment les habitats viables de ces espèces se dilatent et se contractent dans le contexte d’un climat en évolution rapide. En tant que tel, la modélisation de la distribution des espèces est souvent utilisée pour prédire les habitudes de migration et les habitats appropriés pour les espèces dans différentes conditions environnementales.
Mais les modèles actuels peuvent produire des résultats inexacts et trop optimistes, car ils ne tiennent pas compte d’une question clé : une espèce peut-elle atteindre de manière réaliste un climat approprié avant qu’il ne soit trop tard ?
Tous les environnements ne conviennent pas à toutes les espèces, et les animaux se déplacent et migrent à des rythmes différents en fonction de divers facteurs, tels que la mobilité, la capacité de reproduction ou les caractéristiques du paysage. En écologie, cela s’appelle une limite ou une contrainte de dispersion.
« Lorsque nous pensons à l’impact du changement climatique sur l’habitat des espèces, nous devons nous demander : où les espèces peuvent-elles vivre à l’avenir sous le changement climatique, mais plus important encore, peuvent-elles y arriver ? » a déclaré Bistra Dilkina, professeur agrégé d’informatique à l’USC et codirecteur du Center for Artificial Intelligence in Society de l’USC.
« Nous devons évaluer de manière dynamique et précise les priorités de conservation et obtenir les bons outils pour comprendre les préoccupations futures est très important. »
C’est pourquoi Dilkina s’est associée aux biogéographes de Georgia Tech, Jenny McGuire, professeure adjointe, et Ben Shipley, titulaire d’un doctorat. candidat, pour créer MegaSDM, le premier outil de modélisation qui prend en compte les limites de dispersion pour de nombreuses espèces, modèles climatiques et périodes de temps à la fois.
Lorsqu’une liste d’espèces et de données environnementales est fournie, le modèle produit une série de cartes illustrant la façon dont les espèces se déplacent au fil du temps dans différents scénarios de changement climatique.
Un déplacement vers le nord
Dans un article récent, l’équipe a modélisé les distributions de 165 mammifères nord-américains en 2010 et les a projetées jusqu’en 2050 et 2070 selon deux scénarios : avec et sans limites de dispersion. Ils ont constaté un déclin prévisible de la richesse globale en espèces de 2010 à 2070 dans toute l’Amérique du Nord, et un déplacement faible mais visible vers le nord.
Mais la carte avec les contraintes de dispersion sonnait un terrible avertissement : de nombreuses espèces ne pourront pas coloniser tous les habitats appropriés disponibles en 2070.
« Lorsque le taux de dispersion est pris en considération, l’avenir semble plus sombre que nous ne l’aurions prévu », a déclaré McGuire.
« Lorsque nous examinons les changements dans l’adéquation de l’habitat au fil du temps, nous constatons un rétrécissement de l’habitat vers le sud et une expansion de l’adéquation de l’habitat vers le nord, ce qui est à prévoir. Mais surtout, lors de l’intégration des limitations de dispersion dans l’analyse, nous voyons également beaucoup de les gains d’adéquation de l’habitat sont perdus en raison des limites de dispersion. »
Animations réalisées à l’aide de MegaSDM, qui montrent les changements de gamme d’espèces avec des contraintes de dispersion pour le spermophile de Franklin de 2010 à 2070. « Avec l’animation de dispersion plus précise sur le plan biologique, vous pouvez voir (en bleu) que la gamme d’espèces ne s’étend pas dans le temps presque autant tout comme avec l’animation de dispersion sans contrainte », a déclaré Shipley. Crédit : Ben Shipley
En conséquence, le modèle pourrait permettre aux chercheurs de faire la lumière sur les espèces réellement menacées d’extinction en raison du changement climatique. Des études antérieures suggèrent que les espèces à faible taux de dispersion – y compris les primates, les musaraignes, les taupes et les espèces de l’ordre des opossum – sont les plus à risque, du moins dans l’hémisphère occidental.
Les espèces de haute altitude, par temps froid, telles que le pika, un petit animal montagnard qui peut surchauffer et mourir à des températures aussi douces que 78 degrés Fahrenheit, sont également à risque. Malgré la baisse du nombre, le minuscule mammifère s’est vu refuser le statut d’espèce en voie de disparition, des études suggérant qu’il migrera vers des zones plus fraîches en amont.
Mais avec les contraintes de dispersion prises en compte, l’avenir s’annonce moins optimiste pour le pika.
« Il est peu probable que les pikas se déplacent beaucoup tout au long de l’année, de sorte que leurs taux de dispersion sont assez faibles. En conséquence, même si un nouvel habitat approprié s’ouvrait sur une chaîne de montagnes au nord, il est peu probable qu’une population de pika s’y établiraient, et à mesure que le climat se réchaufferait, leurs habitats diminueraient », a déclaré Shipley.
« La carte sans contraintes de dispersion peut montrer une expansion vers des chaînes de montagnes plus froides et plus élevées, alors qu’une carte à dispersion limitée montrerait une diminution de l’habitat sans une expansion correspondante dans le temps. »
Autonomiser l’action future
Autre avantage de MegaSDM : il peut synthétiser plusieurs espèces, périodes et scénarios climatiques à la fois. En produisant des cartes uniques décrivant les changements dans les aires de répartition des espèces, il permet aux chercheurs de prédire la distribution des espèces dans le temps pour anticiper où une espèce pourrait potentiellement vivre à l’avenir.
« La plupart des techniques actuelles utilisées par les modèles de distribution des espèces sont statiques, de sorte qu’elles ne se projettent que sur une seule période et n’intègrent pas les aspects de mouvement à travers les paysages », a déclaré Shipley. « Mais MegaSDM utilise une approche temporelle en plusieurs étapes, vous pouvez donc appliquer ces modèles de distribution à des périodes passées ou présentes et montrer un mouvement dynamique, comme l’expansion et la réduction des tailles de plage. »
Cela permet également aux chercheurs de distinguer les impacts du changement climatique par rapport à d’autres obstacles à la migration, comme le développement urbain ou l’habitat inadapté.
« Si nous regardons juste aujourd’hui, nous n’obtenons pas une image complète de tous les différents climats dans lesquels une espèce peut vivre », a déclaré McGuire. « L’outil nous permet de reconnaître quand une espèce est restreinte par d’autres types d’impacts, et il nous permet de mieux anticiper où ils pourraient potentiellement vivre à l’avenir et d’identifier les zones potentielles de restauration. »
Développer le Open source L’outil nécessitait une ingénierie système et une planification minutieuses pour déterminer comment créer un système modulaire utilisant le moins de mémoire possible, a déclaré Dilkina, titulaire de la chaire de début de carrière Dr. Allen et Charlotte Ginsburg en informatique.
Premièrement, les chercheurs ont modélisé l’adéquation de l’habitat pour les espèces à l’aide de données publiques pertinentes, telles que les couches des systèmes d’information géographique (SIG), y compris l’altitude, la couverture terrestre, le niveau d’urbanisation et le boisement. Ensuite, ils ont examiné où ces espèces ont été détectées et les données climatiques pour le présent et l’avenir.
À l’avenir, l’équipe prévoit d’utiliser l’outil pour identifier les espèces les plus à risque dans l’espoir de mettre en œuvre stratégiquement des stratégies de conservation, des tremplins ou des corridors fauniques par exemple, pour étendre la connectivité des paysages conservés.
« Le changement climatique est ici plus rapide que prévu », a déclaré Dilkina. « Construire les outils pour nous aider à faire des prédictions quantitatives sur ce qui va se passer est extrêmement important, et je pense que cela renforcera les actions futures dans les efforts de conservation de la biodiversité et d’atténuation du changement climatique. »
L’étude a été publiée dans Écographie.
Benjamin R. Shipley et al, megaSDM : intégration des analyses de dispersion et des pas de temps dans les modèles de distribution des espèces, Écographie (2021). DOI : 10.1111/ecog.05450