Quantification de l'occurence et de l'abondance des plantes sauvages cueillies : un outil pour la gestion de la biodiversité - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2023

Quantification de l'occurence et de l'abondance des plantes sauvages cueillies : un outil pour la gestion de la biodiversité

Résumé

The commercial harvesting of wild plants is an ancient practice, the methods of which vary with cultures, eras, and the biological characteristics of the plants collected. Faced with a resurgence in the popularity of wild plants, many species are experiencing significant harvesting pressures, which can be locally problematic. However, there is a significant lack of data on these species, hindering the implementation of appropriate actions and regulations. In this context, Species Distribution Models (SDM) appear to be an interesting avenue to develop our knowledge of a wide range of species with limited data and cost constraints. Thus, this study focused on the capacity of SDM to predict the occurrence and abundance of wild plants at a fine spatial scale. First, I sought to predict the fine-scale occurrence of a model harvested plant, thyme (Thymus vulgaris L.). Then, I designed a field sampling protocol to test the ability of SDMs to predict different occurrence and abundance metrics. This allowed me to assess the quality of the models against an independent dataset specifically created for this purpose. The developed models demonstrated a moderate ability to predict the occurrence and abundance of thyme. There are still many variables to identify and technical aspects to refine. However, the results remain promising and offer great prospects for the use of SDM in the improved local management of harvesting practices.
La cueillette commerciale des plantes sauvages est une pratique ancestrale dont les modalités varient avec les cultures, les époques et les caractéristiques biologiques des plantes prélevées. Face à un regain de la popularité des plantes sauvages, de nombreuses espèces font face à d’importantes pressions de cueillette, localement très problématiques. Or il existe un important manque de données à leur sujet, qui empêche la mise en place d’actions et de régulations adaptées. Dans ce contexte, les SDM (Species Distribution Models) semblent une piste intéressante pour développer nos connaissances sur un grand nombre d’espèces avec un coût et une quantité de données limitées. Ainsi, cette étude s’est concentrée sur la capacité des SDM à prédire l'occurrence et l’abondance des plantes sauvages à fine échelle spatiale. Tout d’abord, j’ai cherché à prédire l'occurrence à fine échelle d’une plante cueillie modèle, le thym (Thymus vulgaris L.). Ensuite, j’ai conçu un protocole d'échantillonnage sur le terrain pour tester la capacité des SDM à prédire différentes métriques d'occurrence et d’abondance. J’ai ainsi pu tester la qualité des modèles face à un jeu de données indépendant conçu spécialement à cet effet. Les modèles développés ont montré une capacité moyenne à prédire l'occurrence et l’abondance du thym. Il reste beaucoup de variables à identifier et de points techniques à affiner. Cependant, les résultats restent prometteurs et offrent de belles perspectives pour l’utilisation des SDM pour une meilleure gestion locale de la cueillette.
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dumas-04262825 , version 1 (27-10-2023)

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  • HAL Id : dumas-04262825 , version 1

Citer

Chloé Mouillac. Quantification de l'occurence et de l'abondance des plantes sauvages cueillies : un outil pour la gestion de la biodiversité. Sciences du Vivant [q-bio]. 2023. ⟨dumas-04262825⟩
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