Plus un écosystème varie dans le temps, plus la probabilité d’atteindre de faibles valeurs de services écosystémiques ou d’abondance augmente. Or les conséquences négatives des faibles valeurs ne sont en général pas compensées par les bénéfices d’une forte abondance. La stabilité temporelle est donc une variable d’un grand intérêt pour la gestion et la conservation de la biodiversité et des écosystèmes.
Il est bien connu que la variabilité diminue avec la taille d’un échantillon. L’échelle spatiale est donc un paramètre essentiel de toute mesure de stabilité temporelle : on s’attend à ce qu’elles augmentent ensemble. Pourtant, la relation entre la stabilité temporelle (invariabilité) et l’échelle spatiale (aire considérée) n’avait jusqu’à présent jamais été explicitée et appliquée à l’écologie des communautés et des écosystèmes.
L’article établit une Relation Invariabilité – Aire (IAR) théorique et montre que sa forme dépend de la synchronie spatiale. On s’attend à ce que des populations proches fluctuent de façon plus similaire que des populations éloignées : la synchronie décroît avec la distance. Si cette décroissance s’accélère avec la distance, comme dans une relation exponentielle, l’IAR présente trois phases, caractérisées par des augmentations plus fortes de l'invariabilité aux petites et grandes échelles. De telles IARs triphasiques sont observées pour la production primaire terrestre de l’échelle de la parcelle à l’échelle du globe.
Lorsque la synchronie entre populations diminue lentement avec la distance géographique qui les sépare, l’IAR est quasiment linéaire sur une échelle log-log. Ces IARs quasi-linéaires sont observées pour la biomasse des oiseaux nord-américains, tant au niveau des espèces qu’au niveau des communautés. Cette quasi-linéarité pourrait provenir de l’éventail relativement réduit des échelles spatiales considérées.
L’IAR fait écho à la relation bien connue qui lie le nombre d’espèces à l’aire échantillonnée (Species-Area Relationship, ou SAR). Cette relation est très utilisée, par exemple en biologie de la conservation pour prédire les conséquences de la perte d’habitat pour la biodiversité. L’IAR offre des opportunités similaires à la SAR. A titre d’exemple, elle pourrait permettre de prédire les effets d’une perte d’habitat sur des populations vulnérables ou sur des services écosystémiques. Les auteurs montrent qu’elle pourrait aussi aider à détecter l’approche de transitions « catastrophiques » vers un état dégradé d’écosystème. L’avenir nous dira si cette nouvelle relation connaîtra un engouement similaire à la SAR.
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Lorsque la synchronie entre populations diminue lentement avec la distance géographique qui les sépare, l’IAR est quasiment linéaire sur une échelle log-log. Ces IARs quasi-linéaires sont observées pour la biomasse des oiseaux nord-américains, tant au niveau des espèces qu’au niveau des communautés. Cette quasi-linéarité pourrait provenir de l’éventail relativement réduit des échelles spatiales considérées.
L’IAR fait écho à la relation bien connue qui lie le nombre d’espèces à l’aire échantillonnée (Species-Area Relationship, ou SAR). Cette relation est très utilisée, par exemple en biologie de la conservation pour prédire les conséquences de la perte d’habitat pour la biodiversité. L’IAR offre des opportunités similaires à la SAR. A titre d’exemple, elle pourrait permettre de prédire les effets d’une perte d’habitat sur des populations vulnérables ou sur des services écosystémiques. Les auteurs montrent qu’elle pourrait aussi aider à détecter l’approche de transitions « catastrophiques » vers un état dégradé d’écosystème. L’avenir nous dira si cette nouvelle relation connaîtra un engouement similaire à la SAR.
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