• Langue : Français, Anglais
• Discipline : Biologie de l'environnement, des organismes, des populations, écologie
• Identifiant : 2022ULILR058
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 06/12/2022

Résumé en langue originale

L'impact des changements globaux sur les écosystèmes marins est sans précédent. Dans un souci de préservation des écosystèmes, les métriques trophiques servent d'indicateurs de leur fonctionnement. Les interactions trophiques sont aisément déduites des isotopes stables par méthode d'inférence. Cependant, les inférences isotopiques reposent sur l'hypothèse d'équilibre isotopique. Ce travail de thèse vise à mettre en évidence la nécessité de s'affranchir de cette hypothèse en rendant les modèles isotopiques dynamiques, grâce au taux de renouvellement isotopique. La démarche développée estde construire un cadre de travail mécaniste via un modèle dynamique, pour créer une expérience virtuelle qui nous permette de tester les inférences. Tout d'abord, l'élaboration d'un modèle de mélange dynamique a permis d'améliorer les estimations du régime alimentaire à l'échelle individuelle, qui sont biaisées de 50 % avec une approche statique instantanée. Ce biais diminue à 15 % à partir du moment où λ est pris en compte, avec une approche statique intégratrice des valeurs isotopiques. Pour une estimation non biaisée et dynamique, l'application du modèle de mélange dynamique est requise, avec une estimation précise et dynamique de λ. Puis, l'implémentation de la dynamiqueisotopique aux modèles écosystémiques a permis de confirmer à l'échelle de la communauté, que l'azote reflète bien la structure moyenne du réseau trophique dans un cas de prédation opportuniste. Toutefois, la différence d'un niveau trophique a été observée pour certains top-prédateurs, entre les estimations par les matrices de régime alimentaire et celles par l'azote. L'intégration des mécanismes de la dynamique isotopique dans les inférences est une avancée majeure, puisqu'elle modifie notre vision des interactions trophiques dans les écosystèmes marins.

Résumé traduit

The impact of global change on marine ecosystems is unprecedented. In order to preserve ecosystems, trophic metrics are used as indicators of their functioning. Trophic interactions are easily deduced from stable isotopes by inference. However, isotopic inferences are based on the assumption of isotopic equilibrium. This PhD thesis work aims to highlight the need to overcome this assumption by developing dynamic isotope models, thanks to the isotope turnover rate. The approach developed is to build a mechanistic framework via a dynamic model, to create a virtual experiment that allows us to assess the inferences. First, the development of a dynamic mixing model improved the individualdiet estimates, which are biased by 50 % with a static snapshot approach. This bias in diet estimates decreases to 15 % once λ is taken into account, with a static approach integrating isotopic values. For an unbiased and dynamic estimation, the application of the dynamic mixing model is required with an accurate and dynamic estimation of λ. Secondly, the implementation of isotope dynamics to ecosystem models allowed to confirm at the community level, that nitrogen does reflect the average food web structure in a case of opportunistic predation. However, the difference of one trophic level was observed for some top predators, between the estimates by diet matrices and those by nitrogen.The integration of isotope dynamics mechanisms into inferences is a major advance, since it modifies our insight into of trophic interactions in marine ecosystems.