Dynamique de population de la sole 'a l' echelle de la Manche : quel impact de la contamination de l'estuaire de la Seine ? - GIP Seine-Aval
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Dynamique de population de la sole à l’échelle de la Manche : quel impact de la contamination de l’estuaire de la Seine ? Jean-Baptiste Lecomte1 , Etienne Rivot1 , Olivier Le Pape1 1 Research Unit Ecology and Ecosystem Health UMR 0985 ESE INRA, Agrocampus Ouest, Rennes, France Séminaire Scientifique Seine-Aval, 16 et 17 mai 2019
Sole commune (Solea solea) http ://www.fishsizematters.eu 1 / 18
Cycle de vie de la sole en Manche-Est ~ Février à Mai Eggs Larvae Juveniles Adults 2 / 18
Cycle de vie de la sole en Manche-Est ~7 semaines Eggs Larvae Juveniles Adults 3 / 18
Cycle de vie de la sole en Manche-Est ~2 années ~15 années Eggs Larvae Juveniles Adults 4 / 18
Modèle de cycle de vie Seine Veys UK west Rye Fr East age 1 age 1 age 1 age 1 age 1 Juvenile age 0 age 0 age 0 age 0 age 0 densities East UK West age 2 age 2 age 2 age 15 age 15 age 15 Settled larvae Density catches (Rochette et al., 2013; Archambault et al., 2016) 5 / 18
Modèle de cycle de vie : pressions sur les juvéniles Juvenile densities Seine Veys UK west Rye Fr East age 1 age 1 age 1 age 1 age 1 East UK West age 0 age 0 age 0 age 0 age 0 age 2 age 2 age 2 Surface Qualité Survie age 15 age 15 age 15 Settled larvae Density catches (Rochette et al., 2013; Archambault et al., 2016) 6 / 18
Modélisation : survie densité-dépendante larves - juvéniles Capacité du milieu Recrutement Survie maximale Apports de larves (Rochette et al., 2013; Archambault et al., 2016) 7 / 18
Modélisation : survie densité-dépendante larves - juvéniles (Rochette et al., 2013; Archambault et al., 2016) 8 / 18
Modélisation : survie densité-dépendante larves - juvéniles Capacité du milieu Recrutement Recrutement Survie maximale Apports de larves (Rochette et al., 2013; Archambault et al., 2016) 9 / 18
Modélisation : survie densité-dépendante larves - juvéniles Recrutement Apports de larves (Rochette et al., 2013; Archambault et al., 2018) 10 / 18
Scénario : retour à l’état originel (+80% de surface) Qualité Surface (Delsinne, 2005; Archambault et al., 2018) 11 / 18
Simulation : impact de la restauration de l’habitat I + 66% pour le RMD (biomasse et captures) (Archambault et al., 2018) 12 / 18
Simulation : impact de la restauration de l’habitat I +36% de biomasse et +20% de captures (Archambault et al., 2018) 13 / 18
Simulation : construction de scénarios réalistes I Cadre méthodologique (acquis) : le modèle de cycle de vie permet d’intégrer les effets de la qualité/surface des nourricerie dans la dynamique de population I Retour à l’état initial peu crédible et pas de prise en compte des polluants Comment construire des scénarios réalistes ? 1. Méta-analyse de contaminants sur la mortalité juvénile 2. Intégration des acquis de CHOPIN 3. Expertise sur les potentielles restauration de l’habitat (Rochette et al., 2013; Archambault et al., 2016) 14 / 18
Méta-analyse de contaminants sur la mortalité juvénile Nathan Martin (étudiant de master 1) recherche systématique dans la base Web of Science (1600 articles sélectionnés) : I 55 études avec des données quantitatives exploitables et des concentrations de polluants réalistes I 40 études avec des périodes d’expositions de plus de 28 jours I 10 études avec des concentrations de polluants réalistes avec un impact significatif sur la mortalité 15 / 18
Concentrations réalistes et durées longues (+28 jours) Nombre de concentrations testées 10 5 I 1 étude par contaminant métallique I 7 études pour les HAP 0 AP e b m vr om iu H ui m Pl C ad 16 / 18 C
Polluants : concentrations et effets sur la mortalité Contaminant Concentration Exposition Mortalité Cuivre 100 µg/L 28 jours 0 à 25% Cuivre 500 µg/L 28 jours 25% à 50% Plomb 0.030 mg/L 28 jours 0 à 25% Plomb 0.035 mg/L 28 jours 25% à 50% Cadmium 10.90 mg/kg 112 jours 25% à 50% HAP-séd 882.37 ng/g 28 jours 0 à 25% HAP-séd 1100.48 ng/g 28 jours 25% à 50% HAP-séd 2500 ppm 28 jours 50% à 75% HAP-eau 40 ng/L 90 jours 0% à 25% HAP-eau 50 ng/L 90 jours 25% à 50% 17 / 18
Conclusion et perspectives I Un modèle opérationnel permettant de tester différents scénarios de restauration de l’estuaire de la Seine I Difficulté d’établir des scénarios d’évolution de la mortalité juvénile avec la littérature I Comment intégrer les acquis du projet CHOPIN pour la création de scénarios réalistes d’évolution des contaminants ? I Quels sont les scénarios réalistes de restauration de l’habitat en terme de surface ? 18 / 18
References I Archambault, B., Le Pape, O., Baulier, L., Vermard, Y., Véron, M., and Rivot, E. (2016). Adult-mediated connectivity affects inferences on population dynamics and stock assessment of nursery-dependent fish populations. Fisheries research, 181 :198–213. Archambault, B., Rivot, E., Savina, M., and Le Pape, O. (2018). Using a spatially structured life cycle model to assess the influence of multiple stressors on an exploited coastal-nursery-dependent population. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 201 :95–104. Delsinne, N. (2005). Evolution Pluri-Millénaire à Pluri-Annuelle Du Prisme Sédimentaire d’embouchure de La Seine : Facteurs de Contrôle Naturels et d’origine Anthropique. PhD Thesis, Caen. Rochette, S., Le Pape, O., Vigneau, J., and Rivot, E. (2013). A hierarchical Bayesian model for embedding larval drift and habitat models in integrated life cycles for exploited fish. Ecological Applications, 23(7) :1659–1676. 19 / 18
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