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Prediction of unprecedented biological shifts in the global ocean

26 fév 2019
Article à la Une
Dimanche, Mars 10, 2019 - 08:00
Isabelle MOUAS

Prediction of unprecedented biological shifts in the global ocean. Beaugrand, G., Conversi, A., Atkinson, A., Cloern, J., Chiba, S., Fonda-Umani, S., Kirby, R.R., Green, C.H., Goberville, E., Otto, S.A., Reid, P.C., Stemmann, L., Edwards, M. (2019). Nature Climate Change. DOI : 10.1038/s41558-019-0420-1

De tout temps, les systèmes biologiques marins ont subi des altérations plus ou moins importantes causées par la variabilité climatique naturelle. Des changements biologiques rapides, qualifiés de « surprises climatiques », ont également été détectés dans de nombreuses régions océaniques. Pour comprendre ces fluctuations biologiques, brutales et inattendues ou à long terme, des chercheurs du CNRS, de Sorbonne Université et d’instituts européens, américains et japonais, ont développé une approche originale, basée sur une théorie de l’organisation de la biodiversité (METAL, pour Macro Ecological Theory on the Arrangement of Life). Pour élaborer ce modèle numérique, les scientifiques ont créé un grand nombre d’espèces théoriques présentant une large gamme de réponses aux fluctuations naturelles des températures. Les espèces fictives qui résistent aux fluctuations thermiques s’assemblent ensuite en pseudo-communautés, et colonisent progressivement toutes les régions océaniques. Dans la plupart des cas, le modèle prédit un événement un an avant qu’il ne se produise, permettant dès lors d’identifier les régions de biodiversité « à risque », mais actuellement non couvertes par les programmes de suivis et d’observation. Alors que 80 millions de tonnes de poissons et d’invertébrés marins sont exploitées chaque année, les possibles altérations de la biodiversité marine prédites par ce nouveau modèle numérique pourraient se traduire par une réorganisation globale des espèces et des communautés dans l’océan, aux conséquences encore indéterminées pour l’Homme.

Contact BOREA : Eric Goberville, eric.goberville@upmc.fr

Voir aussi le Communiqué de presse du CNRS, 26 février 2019.