Explorer les facteurs du déclin des populations de saumon Atlantique à l’échelle du bassin de l’Atlantique Nord


 AHLeGall    22/03/2019 : 22:55

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22/03 : SOUTENANCE DE THESE DE MAXIME OLMOS (ESE)

Le vendredi 22 mars 2019 à 13:30, dans l'amphithéâtre Moule à Agrocampus Ouest (Rennes), Maxime Olmos soutient sa thèse intitulée "Explorer les facteurs du déclin des populations de saumon Atlantique à l’échelle du bassin de l’Atlantique Nord"

Devant le jury composé de :

Rapporteurs

Hilaire Drouineau - Ingénieur de Recherche IRSTEA, Bordeaux
Olivier Gimenez - Directeur de Recherche, CNRS, Montpellier

Examinateurs/trices

Emmanuelle Cam - Professeure, UBO-Institut Universitaire de la Mer, Brest
Didier Gascuel - Professeur, Agrocampus Ouest, Rennes
Jan Ohlberger - Scientist, University of Washington, Seattle (USA)

Directeurs/trices de thèse

Etienne Rivot - ICPEF, Agrocampus Ouest
Marie Nevoux, Chargée de Recherche, INRA, Rennes
Etienne Prévost, Directeur de Recherche, INRA, St Pée sur Nivelle

Résumé

Un défi majeur pour mieux comprendre et mieux prédire la réponse des populations de poissons au changement climatique est de séparer les effets des facteurs locaux agissant sur des populations spécifiques, des effets des facteurs globaux susceptibles d'affecter plusieurs populations et d'en synchroniser les dynamiques. Cette thèse propose d’explorer les facteurs du déclin généralisé des populations de saumon Atlantique (Salmo salar) au cours des quatre dernières décennies. Un modèle hiérarchique bayésien de cycle de vie a été développé afin de quantifier les tendances et la co-variation spatiale dans les traits d’histoire de vie qui caractérisent la phase marine du saumon pour plusieurs assemblages de populations à l’échelle du bassin de l’Atlantique Nord. L’approche s’appuie sur une analyse collective de la dynamique de 24 unités de stock (SUs) d'Amérique du Nord, d'Europe du Nord et du Sud, entre 1971 et 2014. Les résultats montrent une cohérence spatiale dans les variations temporelles des traits d’histoire de vie, caractérisée par un déclin de la survie en mer et par une augmentation de la proportion des poissons mâtures après le 1er hiver en mer. Nos analyses démontrent que le déclin généralisé de la survie marine peut s’expliquer par une réponse des populations aux variations temporelles des conditions environnementales rencontrées dans les domaines marins où de multiples populations se regroupent pour se nourrir. Enfin, le nouveau modèle apporte une contribution méthodologique majeure pour améliorer les bases scientifiques de l’évaluation des stocks de saumon dans l’Atlantique Nord.


Abstract

A major challenge in understanding the response of populations to climate change is to separate out the effects of local drivers acting independently on specific populations, from the effects of global drivers that impact multiple populations and synchronize their dynamics. This thesis investigates the drivers of the widespread decline of Atlantic salmon (Salmo salar) populations in the North Atlantic Ocean over the last four decades. We developed a hierarchical Bayesian life cycle model to quantify the trends and the spatial covariation of key life history traits characterizing the marine phase of the life cycle for multiple populations across the North Atlantic basin. The model is based on a collective analysis of the dynamics of 24 stock units (SUs) from North America, Northern and Southern Europe in a single hierarchical model over the period 1971–2014. We found strong coherence in the temporal variations of life history traits across SUs. The results provide evidence of a decline in the marine survival together with an increase in the proportion of fish that mature after the 1st winter at sea, common to all SUs. We also found that this synchronous decline in marine survival is likely a response of populations to temporal variations of environmental conditions encountered by salmon in the common feeding areas. Finally, our findings support the hypothesis of a response of salmon to large scale bottom-up environmentally driven changes in the North Atlantic. We also demonstrate that the new model brought major contributions to improve the scientific basis of Atlantic salmon stock assessment in the North Atlantic.


 

Contact OSUR :
Maxime Olmos (ESE INRA, Agrocampus Ouest) / @





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