Identifier des zones-clefs de conservation pour la posidonie

Houngnandan, F., S. Kéfi, and J. Deter. « Identifying key-conservation areas for Posidonia oceanica seagrass beds. » Biological Conservation. 247 (2020): 108546.

Résumé : La configuration d’un habitat reflète souvent son état de conservation et, pour être efficaces, les mesures de conservation à mettre en œuvre doivent être adaptées aux conditions environnementales locales et aux activités humaines. Ici, nous tirons avantage d’une carte à fine résolution (1:10000) des habitats marins pour étudier la configuration spatiale des herbiers marins de posidonie Posidonia oceanica, un habitat marin d’une grande importance écologique et économique. Six descripteurs de paysage ont été calculés à différentes résolutions (cellules de grille de 400m×400 m, 200m×200m et 100m×100 m) entre 0 et 40m de profondeur le long des 1700 km de côtes méditerranéennes françaises (continent et Corse). Une approche Random Forest a été appliquée pour relier ces descripteurs de paysage aux facteurs anthropiques et environnementaux et pour évaluer leur importance relative. La meilleure puissance prédictive des modèles Random Forest a été obtenue pour des cellules de grille de 100m×100m, les modèles expliquant 87% de la variance de l’indice de déclin et 70% de la variance de l’indice de cohésion. L’identification de points seuils pour toutes les variables environnementales a permis de localiser les herbiers marins dans de bonnes ou mauvaises conditions environnementales. Nous avons également identifié des sites dont la configuration spatiale est dégradée malgré de bonnes conditions environnementales. Il s’agit de sites où l’influence des activités humaines est plus importante et qui pourraient bénéficier de mesures de conservation proactives.

Mots-clés : Végétation aquatique submergée ; Activités humaines ; Indices paysagers ; Random Forest (RF)

Abstract: The configuration of a habitat often reflects its conservation status and, to be effective, the conservation actions to be implemented must be adapted to local environmental conditions and human activities. Here, we take
advantage of a fine resolution map (1:10000) of marine habitats to study the spatial configuration of Posidonia oceanica seagrass beds, a marine habitat of great ecological and economic importance. Six different composition
and landscape descriptors were calculated at different resolutions (grid cells of 400m×400 m, 200m×200m and 100m×100 m) between 0 and 40m deep along 1700 km of French Mediterranean coastline (mainland and Corsica). A Random Forest approach was applied to relate these landscape descriptors to anthropogenic and environmental factors and to assess their relative importance. The best predictive power of the Random Forests models was obtained for 100m×100m grid cells with models explaining 87% of the variance of the decline index and 70% of the variance of the cohesion index. The identification of threshold points for all environmental variables allowed to localize seagrass beds in either good or bad environmental conditions. We also identified sites whose spatial configuration is degraded despite good environmental conditions. These are sites with greater influence from human activities that could benefit from proactive conservation measures.

Keywords: Submerged aquatic vegetation (SAV); Human activities; Landscape indices; Random Forest