Climate controls on marine ecosystem and fish populations Cuevas Kevin Demmer Jonathan Paquereau Thomas M1 BEM Fluctuations et perturbations naturelles et anthropiques des écosystèmes marins 2011 Professeur C.F. Boudouresque Climate controls on marine ecosystem and fish populations James E. Overland, Juergen Alheit, Andrew Bacun, James W. Hurrell, David L. Mackas and Arthur J. Miller

Globec: Global ocean ecosystem dynamics Introduction Variabilité climatique Réponses des écosystèmes Modélisation? Conclusions Article publié dans Journal of Marine Systems (2010). Motivé par des questionnements de la communauté scientifique internationale et des industriels de la pêche. Globec: Global ocean ecosystem dynamics IPCC: Intergovernemental panel on climate change

Objectifs Introduction Variabilité climatique Réponses des écosystèmes Modélisation? Conclusions De nombreuses observations mettant en avant un couplage entre variabilités climatiques et abondances des populations ont depuis longtemps été réalisées. Comment peut on relier ces différents processus entre eux à différentes échelles spatio-temporelles? Objectifs Développer un modèle conceptuel de variabilité basse fréquence dans les climats marins de l’Atlantique et du Pacifique Mettre les changements en relation avec les réponses des grandes populations biologiques et des écosystèmes associés

Echelle spatiale Introduction Variabilité climatique Réponses des écosystèmes Modélisation? Conclusions Echelle spatiale Exemple de téléconnexion (événement ENSO 1997/1998) http://www.mercator-ocean.fr/

Echelle temporelle Introduction Variabilité climatique Réponses des écosystèmes Modélisation? Conclusions Echelle temporelle Mesure des séries temporelles de PDO hivernales (DJF), d’après la méthode de Rodionov Indice PDO Années D’après Overland et al., 2010, modifié

Intensité? Durée? Amplitude? Fréquence? Introduction Variabilité climatique Réponses des écosystèmes Modélisation? Conclusions Espace Représentation spatio-temporelle des différentes échelles de forçage. Forçage à grandes échelles Régime inter-décennal Océan Durée et intensité d’ENSO Bassin Etat des stocks avant ENSO Intensité? Durée? Amplitude? Fréquence? Pression de prédation et de pêche Régional Reproduction adaptée Forçage à petites échelles Upwelling local Local D’après Bertrand et al., 2004, modifié Temps Jour Mois Saison Année Inter annuel Décennie

Augmentation de la sensibilité aux forçages climatiques Introduction Variabilité climatique Réponses des écosystèmes Modélisation? Conclusions Impacts climatiques Variations des paramètres physico-chimique (nutriments et température notamment) Forçages Bottom-up Réorganisation en genre et en nombre des réseaux trophiques Impacts des pêcheries Forçages top-down Diminution de la diversité spécifique au sein des réseaux trophiques Diminution du pool génétique Augmentation de la sensibilité aux forçages climatiques

forçages climatiques et pêcheries d’autre part Introduction Variabilité climatique Réponses des écosystèmes Modélisation? Conclusions Comparaisons des réponses prévues entre forçages climatiques d’une part et l’addition de forçages climatiques et pêcheries d’autre part Climat Sans pêche Temps Avec pêche Haut niveau trophique Niveau trophique moyen Biomasse Biomasse Temps Temps D’après Perry et al., 2010, modifié

Attention à l’échelle de temps considérée!!! Introduction Variabilité climatique Réponses des écosystèmes Modélisation? Conclusions Le régime shift « Un régime shift est considéré comme étant un changement soudain dans la structure et le fonctionnement d’un écosystème marin, affectant plusieurs composantes vivantes et résultant en un état alternatif. » D’après Cury et Shanon. Cette définition s’applique aux trois modèles de régime shift: Driven model Disturbance model Invasive model Cette définition peut également être étendue aux régimes shift climatiques. Attention à l’échelle de temps considérée!!!

du Sud-Est du pacifique Introduction Variabilité climatique Réponses des écosystèmes Modélisation? Conclusions Corrélation régimes shift climatiques et écosystémiques? Température globale de l’air PDO Indice ecosystémique du Sud-Est du pacifique Anchois Sardines Oiseaux de mer (x 106) Oiseaux de mer Sardines (x103 tonnes) Anchois (x 500 000 tonnes) D’après Chavez et al., 2003, modifié

Directly-driven responses: Nonlinear feedback responses: Introduction Variabilité climatique Réponses des écosystèmes Modélisation? Conclusions Les différentes réponses à El Niño au Pérou Directly-driven responses: Effondrement de la production primaire Diminution de la population d’anchois Augmentation de la population de sardines Déplacement de population (Arrivées et départs) Transient responses: Diminution des populations immigrantes Retour des Populations déplacées El Niño D’après Bakun et al., 2004, et Collie et al., 2004. Nonlinear feedback responses: Alternance de « périodes à anchois » et de « périodes à sardines » School trap

Tendance au réchauffement global Introduction Variabilité climatique Réponses des écosystèmes Modélisation? Conclusions Estimation de la température de surface selon différents modèles CCCMA-t47 MIROC-MED MRI GFDL20 Tendance au réchauffement global D’après Overland et al., 2010, modifié

Différents modèles Introduction Variabilité climatique Réponses des écosystèmes Modélisation? Conclusions Différents modèles Rodionov: Algorithme sur un large et ajustable jeu de variable Détection plus rapide ECOPATH avec ECOSIM: Evalue les impacts passés et futurs des pêcheries et des perturbations environnementales. Cherche à déterminer une politique de pèche optimale. NEMURO (North Pacifique Ecosystème Model for Understanding Regional Oceanography) Simulation de l’évolution dynamique et temporelle des nutriment-phyto-zooplancton Plus récent NEMURO.FISH (adapté aux populations de Téléostéens) EwE 6.1.1

Contraintes et limites de la modélisation: Améliorations possibles: Introduction Variabilité climatique Réponses des écosystèmes Modélisation? Conclusions Contraintes et limites de la modélisation: Manque de données historiques utilisables. Trop de variables inconnues « non-modélisables ». Améliorations possibles: Prises en compte des topographies locales. Continuer à augmenter les séries de données déjà existantes. Possibilités de développement : utilisation « intelligente » des données plutôt que « sur-sophistication » des modèles. Standardisation dans la collecte de données, les mesures et les interprétations. La modélisation constitue actuellement la seule possibilité d’anticiper les caractères déterministes des processus étudiés.

Conclusion des auteurs Introduction Variabilité climatique Réponses des écosystèmes Modélisation? Conclusions Conclusion des auteurs Des évènements décennaux caractérisés par des variations brutales et majeures des moyennes climatiques vont se produire, mais leur moment d’apparition ne peut pas être prédit. Nécessité de développer des modèles couplés (physiques, chimiques, climatiques et biologiques) Aucune constatation d’existence de Multiple Stable State (MSS) climatiques sur des échelles annuelles et décennales. Une tendance robuste au réchauffement climatique entrainerait des phénomènes climatiques d’intensité et de fréquence plus importante.

Discussion et ouverture Introduction Variabilité climatique Réponses des écosystèmes Modélisation? Conclusions Discussion et ouverture Malgré des progrès présentés, il reste de nombreux mécanismes inexpliqués: Analyse rétrospective: Valeurs des indices à larges échelles Etudes comparatives Etudes des processus: Utilisation des espèces clés Modélisation D’après Drinkwater et al. A qui est réellement destinée cette publication?

Remerciements Bertrand Millet Université d’Aix Marseille 2 Centre d’Océanologie de Marseille Philippe Cury Institut de Recherche pour le Développement Centre de Recherche Halieutique Méditerranéenne et Tropicale

Merci de votre attention

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Hastings A. and Wysham D. B Hastings A. and Wysham D.B., 2010, “Regime shifts in ecological systems can occur with no warning”; Ecology letters 13: 464-472. http://www.mercator-ocean.fr/ consulté le 06/04/2011. Jiao Y., 2009, “Regime shift in marine ecosystems and implications for fisheries management, a review”; Rev Fish Biol Fisheries (2009) 19:177–191. Lehodey P., Alheit J., Barange M., Baumgartner T., Beaugrand J., Drinkwater K., Fromentin J.M., Hare S.R., Ottersen G., Perry R.I., Roy C., Van der Lingen C.D. and Werner F., 2006, “Climate Variability, Fish, and Fisheries”; Journal of Climate- Special Edition 19: 5009-5030. Mantua N.J. and Hare S.R., 2002, “The Pacific decadal Oscillation”; Journal Of Oceanography Perry R.I., Cury P., Brander K., Jennings S., Möllmann C., Planque B., 2010, “Sensitivity of marine systems to climate and fishing: Concepts, issues and management responses”; Journal of Marine Systems 79: 427-435. Rodionov S.N., 2004, “A sequential algorithm for testing climate regime shifts”; Geophysical research letters, vol.31, L09204. Werner F.E., Ito S., Megrey B.A. and Kishi M.J., 2007, “Synthesis of the NEMURO model studies and future directions of marine ecosystem modeling”; Ecological Modelling 202: 211-223.