Rôle des variables climatiques dans une approche de modélisation de l’impact du changement climatique sur la distribution de trois espèces végétales dans le Mercantour (Alpes franco-italiennes)
Résumé
Le dernier rapport du GIEC (Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat) fait état de nombreuses conséquences sur la biodiversité terrestre induite par l’élévation des températures.
La démarche modélisatrice spatialement explicite est une façon d’établir des prévisions et d’aller au-delà de l’observation de terrain en s’émancipant des contraintes de celle-ci. Les modèles dynamiques, et
les données climatiques à basse résolution spatiale, permettent de mettre en place des modèles capables de formaliser les modifications des aires de distribution des espèces végétales par la simulation des
processus biologiques de ces dernières. Or, ce type de modèle ne permet pas, encore, d’établir des anticipations probables des aires de distribution futures des espèces végétales. Afin d’accorder un crédit plus important à ce type de modèle, l’objectif de cette étude est d’estimer le poids des variables climatiques dans cette approche
modélisatrice. La méthode mise en place consiste, dans un premier temps, à produire des simulations cartographiques d’aires de distribution résultant de la variation des paramètres des variables climatiques. La seconde étape, analyse statistiquement ces résultats pour estimer le poids des variables climatiques. Les résultats amènent à se questionner sur l’utilisation des indices de synthèse au sein de ce type de démarche modélisatrice.
Abstract
The last IPCC report (Intergovernmental Panel on Climate Change) presents numerous consequences of temperature elevations on terrestrial biodiversity. Spatial modeling is a way to forecast and to go beyond field observation by emancipating constraints thereof. Dynamic models and climate data with low spatial resolution, allow to develop models capable of formalizing the changes of plant species distribution by the simulation of their biological processes. However, this model does not still allow to establish the probable anticipations of future plant species distribution. To validate this model, the aim of this study is to estimate the weight of climate variables. The method involves, firstly, at produce cartographic simulations of distribution areas resulting from changes in climatic variables settings. The second step statistically analyzes these results to estimate the weight of climate variables. The results raise the question of the use of synthetic index.
Année de publication
2017
Fichier : RoleDesVariablesClimatiquesDansUneApproch_file_1607696204078_impromptus-3-4-r.pdf
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