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15 results on '"ANR: Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041"'

1. Canopy area of large trees explains aboveground biomass variations across neotropical forest landscapes

Author: Marcus Vinicio Neves d'Oliveira, Michael Keller, Victoria Meyer, Jérôme Chave, Fernando Del Bon Espírito-Santo, Grégoire Vincent, Antonio Ferraz, David B. Clark, Dahlia Kaki, Sassan Saatchi, California Institute of Technology (CALTECH), Missouri University of Science and Technology (Missouri S&T), University of Missouri System, USDA Forest Service, Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), University of Leicester, Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa), Evolution et Diversité Biologique (EDB), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-10-LABX-25-01/10-LABX-0025,CEBA,CEnter of the study of Biodiversity in Amazonia(2010), ANR: Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041, ANR-11-INBS-0001/11-INBS-0001,ANAEE-FR,ANAEE-Services(2011), Victoria Meyer, California Institute of Technology/CNRS Université Paul Sabatier, Sassan Saatchi, California Institute of Technology, David B. Clark, University of Missouri, Michael Keller, International Institute of Tropical Forestry, Grégoire Vincent, IRD, António Ferraz, California Institute of Technology, Fernando Espírito-Santo, University of Leicester, MARCUS VINICIO NEVES D OLIVEIRA, CPAF-Acre, Dahlia Kaki, California Institute of Technology, Jérôme Chave, CNRS Université Paul Sabatier., California Institute of Technology ( CALTECH ), Missouri University of Science and Technology ( Missouri S&T ), Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations ( UMR AMAP ), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ) -Institut national de la recherche agronomique [Montpellier] ( INRA Montpellier ) -Université de Montpellier ( UM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Institut de Recherche pour le Développement ( IRD [France-Sud] ), Brazilian Agricultural Research Corporation ( Embrapa ), Evolution et Diversité Biologique ( EDB ), Institut de Recherche pour le Développement ( IRD ) -Université Paul Sabatier - Toulouse 3 ( UPS ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), ANR-10-LABX-25-01/10-LABX-0025,CEBA,CEnter of the study of Biodiversity in Amazonia ( 2010 ), ANR : Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041, ANR-11-INBS-0001/11-INBS-0001,ANAEE-FR,ANAEE-Services ( 2011 ), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, ANR-10-LABX-0025,CEBA,CEnter of the study of Biodiversity in Amazonia(2010), ANR-11-IDEX-0002,UNITI,Université Fédérale de Toulouse(2011), ANR-11-INBS-0001,ANAEE-FR,ANAEE-Services(2011), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: 0106 biological sciences, Canopy, 010504 meteorology & atmospheric sciences, lcsh:Life, Dossel, [SDV.BID.SPT]Life Sciences [q-bio]/Biodiversity/Systematics, Phylogenetics and taxonomy, 01 natural sciences, Basal area, Teledetección, Biomass, Estoque, Inventario forestal, Raio Laser, Biomass (ecology), Lidar, French guiana, Biomassa aérea, Inventário Florestal, Logging, Crown (botany), lcsh:QE1-996.5, Reservorios de carbono, Aboveground biomass, Remote sensing, [SDV.BV.BOT]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology/Botanics, Large tropical trees, Brazil, Woody plant, Sensoriamento Remoto, Costa Rica, Cubierta forestal, [ SDV.BV.BOT ] Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology/Botanics, Panama, Neotropical forests, Rainforest, 010603 evolutionary biology, Floresta neotropical, [SDV.EE.ECO]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Ecosystems, lcsh:QH540-549.5, Tropical rain forest, Carbono, Ecology, Evolution, Behavior and Systematics, 0105 earth and related environmental sciences, Earth-Surface Processes, Planicies antiguas, Tree canopy, [ SDE.BE ] Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, Lasers, Carbon sinks, Planícies antigas, 15. Life on land, [ SDV.EE.ECO ] Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Ecosystems, Carbon, Forest canopy, lcsh:Geology, lcsh:QH501-531, South america, Bosques neotropicales, Physical geography, lcsh:Ecology, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, [ SDV.BID.SPT ] Life Sciences [q-bio]/Biodiversity/Systematics, Phylogenetics and taxonomy, Old-grow lowland, Forest inventory
Abstract: Large tropical trees store significant amounts of carbon in woody components and their distribution plays an important role in forest carbon stocks and dynamics. Here, we explore the Properties of a new lidar-derived index, the large tree canopy area (LCA) defined as the area occupied by canopy above a reference height. We hypothesize that this simple measure of forest structure representing the crown area of large canopy trees could consistently explain the landscape variations in forest volume and aboveground biomass (AGB) across a range of climate and edaphic conditions. To test this hypothesis, we assembled a unique dataset of high-resolution airborne light detection and ranging (lidar) and ground inventory data in nine undisturbed old-growth Neotropical forests, of which four had plots large enough (1 ha) to calibrate our model.We found that the LCA for trees greater than 27m (~25?30 m) in height and at least 100m2 crown size in a unit area (1 ha), explains more than 75% of total forest volume variations, irrespective of the forest biogeographic conditions. When weighted by average wood density of the stand, LCA can be used as an unbiased estimator of AGB across sites (R2=0.78, RMSE=46.02Mgha-1, bias=-0.63Mgha-1). Unlike other lidar-derived metrics with complex nonlinear relations to biomass, the relationship between LCA and AGB is linear and remains unique across forest types. A comparison with tree inventories across the study sites indicates that LCA correlates best with the crown area (or basal area) of trees with diameter greater than 50 cm. The spatial invariance of the LCA?AGB relationship across the Neotropics suggests a remarkable regularity of forest structure across the landscape and a new technique for systematic monitoring of large trees for their contribution to AGB and changes associated with selective logging, tree mortality and other types of tropical forest disturbance and dynamics. Made available in DSpace on 2018-06-10T00:32:40Z (GMT). No. of bitstreams: 2 26626.pdf: 7114722 bytes, checksum: e7ffe14893657e9c0d19ee67a945ff01 (MD5) 26626suplemento.pdf: 8581750 bytes, checksum: 6dac6c588eb62712e98b0ca551e7f3bd (MD5) Previous issue date: 2018-06-08
Published: 2018

2. Trade-offs in provisioning and stability of multiple ecosystem

Author: Montoya, Daniel, Haegeman, Bart, Gaba, Sabrina, De Mazancourt, Claire, Bretagnolle, Vincent, Loreau, Michel, Station d'écologie théorique et expérimentale (SETE), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Météo France-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Agroécologie [Dijon], Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Bourgogne (UB)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Centre d'Études Biologiques de Chizé - UMR 7372 (CEBC), Université de La Rochelle (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), ANR: Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041, ANR-13-AGRO-0001,AGROBIOSE,Biodiversité et services écosystémiques en agro-écosystèmes céréaliers intensifs : utilisation des concepts de l'agro-écologie pour atteindre les objectifs ECOPHYTO 2018(2013), European Project: 666971,H2020,ERC-2014-ADG,BIOSTASES(2015), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de La Rochelle (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de La Rochelle (ULR)
Subjects: pollination, trade-offs, crop production, stability, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, ecosystem services, agricultural systems, biodiversity
Abstract: International audience; Changes in land use generate trade‐offs in the delivery of ecosystem services in agricultural landscapes. However, we know little about how the stability of ecosystem services responds to landscape composition, and what ecological mechanisms underlie these trade‐offs. Here, we develop a model to investigate the dynamics of three ecosystem services in intensively managed agroecosystems, i.e., pollination‐independent crop yield, crop pollination, and biodiversity. Our model reveals trade‐offs and synergies imposed by landscape composition that affect not only the magnitude but also the stability of ecosystem service delivery. Trade‐offs involving crop pollination are strongly affected by the degree to which crops depend on pollination and by their relative requirement for pollinator densities. We show conditions for crop production to increase with biodiversity and decreasing crop area, reconciling farmers’ profitability and biodiversity conservation. Our results further suggest that, for pollination‐dependent crops, management strategies that focus on maximizing yield will often overlook its stability. Given that agriculture has become more pollination‐dependent over time, it is essential to understand the mechanisms driving these trade‐offs to ensure food security.
Published: 2019

3. A two genes – for – one gene interaction between Leptosphaeria maculans and Brassica napus

Author: Marie-Hélène Balesdent, H. Brun, Isabelle Fudal, Corinne Audran, Michel Meyer, Alain Jauneau, Bénédicte Ollivier, Y. Petit-Houdenot, Claire Veneault-Fourrey, Thierry Rouxel, Françoise Blaise, Susana Rivas, Alexandre Degrave, Claire-Line Marais, BIOlogie et GEstion des Risques en agriculture (BIOGER), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech, Institut de Recherche en Horticulture et Semences (IRHS), Université d'Angers (UA)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AGROCAMPUS OUEST, Fédération de Recherche Agrobiosciences, Interactions et Biodiversité (FR AIB), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire des interactions plantes micro-organismes (LIPM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Interactions Arbres-Microorganismes (IAM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Lorraine (UL), LabEx ARBRE : Advanced Research on the Biology of Tree and Forest Ecosystems ([LabEx ARBRE]), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-CRITT Bois-Office national des forêts (ONF)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Propriété Forestière-European Forest Institute = Institut Européen de la Forêt = Euroopan metsäinstituutti (EFI), Institut de Génétique, Environnement et Protection des Plantes (IGEPP), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Rennes (UR)-AGROCAMPUS OUEST, ANR GPLA07‐024C, Agence Nationale de la Recherche, ANR-11-IDEX-0002,UNITI,Université Fédérale de Toulouse(2011), ANR-14-CE19-0019,StructuraLEP,Caractérisation structurale et fonctionnelle d'effecteurs de L. maculans et de leurs interactants(2014), ANR-11-LABX-0002,ARBRE,Recherches Avancées sur l'Arbre et les Ecosytèmes Forestiers(2011), AGROCAMPUS OUEST-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université d'Angers (UA), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Université de Lorraine (UL)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-Office National des Forêts (ONF)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Propriété Forestière-CRITT Bois-European Forest Institute = Institut Européen de la Forêt = Euroopan metsäinstituutti (EFI), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-AGROCAMPUS OUEST, ANR: Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041, ANR-11-IDEX-0002-02/10-LABX-0041,TULIP,Towards a Unified theory of biotic Interactions: the roLe of environmental(2011), ANR-14-CE19-0019,StructuraLEP,Caractérisation structurale et fonctionnelle d’effecteurs de L. maculans et de leurs interactants(2014), AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), and Office National des Forêts (ONF)-AgroParisTech-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre National de la Propriété Forestière-CRITT Bois-European Forest Institute = Institut Européen de la Forêt = Euroopan metsäinstituutti (EFI)-Université de Lorraine (UL)
Subjects: 0106 biological sciences, 0301 basic medicine, oilseed rape, Physiology, interaction, Plant Science, Protein Sorting Signals, Plant disease resistance, Biology, 01 natural sciences, Genome, avirulence, Fungal Proteins, 03 medical and health sciences, orthologues, Ascomycota, Gene interaction, Leptosphaeria maculans, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, [SDV.SA.HORT]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Horticulture, Gene, Conserved Sequence, Plant Diseases, Genomic organization, Genetics, Virulence, Effector, Brassica napus, Epistasis, Genetic, Physical Chromosome Mapping, biology.organism_classification, Complementation, [SDV.BV.AP]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology/Plant breeding, Phenotype, 030104 developmental biology, Genetic Loci, DNA, Intergenic, Genome, Fungal, Protein Binding, 010606 plant biology & botany, effectors
Abstract: International audience; Interactions between Leptosphaeria maculans, causal agent of stem canker of oilseed rape, and its Brassica hosts are models of choice to explore the multiplicity of 'gene-for-gene' complementarities and how they diversified to increased complexity in the course of plant-pathogen co-evolution. Here, we support this postulate by investigating the AvrLm10 avirulence that induces a resistance response when recognized by the Brassica nigra resistance gene Rlm10. Using genome-assisted map-based cloning, we identified and cloned two AvrLm10 candidates as two genes in opposite transcriptional orientation located in a subtelomeric repeat-rich region of the genome. The AvrLm10 genes encode small secreted proteins and show expression profiles in planta similar to those of all L. maculans avirulence genes identified so far. Complementation and silencing assays indicated that both genes are necessary to trigger Rlm10 resistance. Three assays for protein-protein interactions showed that the two AvrLm10 proteins interact physically in vitro and in planta. Some avirulence genes are recognized by two distinct resistance genes and some avirulence genes hide the recognition specificities of another. Our L. maculans model illustrates an additional case where two genes located in opposite transcriptional orientation are necessary to induce resistance. Interestingly, orthologues exist for both L. maculans genes in other phytopathogenic species, with a similar genome organization, which may point to an important conserved effector function linked to heterodimerization of the two proteins.
Published: 2019

4. Superorganisms or loose collections of species? A unifying theory of community patterns along environmental gradients

Author: Michel Loreau, Matthieu Barbier, Marten Scheffer, Kevin Liautaud, Egbert H. van Nes, Station d'écologie théorique et expérimentale (SETE), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Department of Environmental Sciences, Wageningen University, Wageningen, Netherlands, ANR-11-IDEX-0002,UNITI,Université Fédérale de Toulouse(2011), European Project: 666971,H2020,ERC-2014-ADG,BIOSTASES(2015), European Project: 643073,H2020,H2020-MSCA-ITN-2014,CRITICS(2015), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Ecologie des Forêts Méditerranéennes [Avignon] (URFM 629), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre for Biodiversity Theory and Modelling, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Fonctionnement et évolution des systèmes écologiques (FESE), École normale supérieure - Paris (ENS Paris)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and ANR: Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041
Subjects: 0106 biological sciences, Aquatic Ecology and Water Quality Management, critical transitions, environmental gradient, Ecology (disciplines), Community organization, media_common.quotation_subject, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, Article, Competition (biology), Competition model, Alternative stable states, Alternative stable state, Lotka–Volterra model, competition theory, Ecosystem, Ecology, Evolution, Behavior and Systematics, Environmental gradient, media_common, WIMEK, Ecology, environ- mental gradient, 010604 marine biology & hydrobiology, Superorganism, 15. Life on land, Aquatische Ecologie en Waterkwaliteitsbeheer, Geography, 13. Climate action, Lotka-Volterra model, [SDE]Environmental Sciences, Biological dispersal, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, community organisation
Abstract: International audience; The question whether communities should be viewed as superorganisms or loose collections of individual species has been the subject of a long-standing debate in ecology. Each view implies different spatiotemporal community patterns. Along spatial environmental gradients, the organismic view predicts that species turnover is discontinuous, with sharp boundaries between communities, while the individualistic view predicts gradual changes in species composition. Using a spatially explicit multispecies competition model, we show that organismic and individualistic forms of community organisation are two limiting cases along a continuum of outcomes. A high variance of competition strength leads to the emergence of organism-like communities due to the presence of alternative stable states, while weak and uniform interactions induce gradual changes in species composition. Dispersal can play a confounding role in these patterns. Our work highlights the critical importance of considering species interactions to understand and predict the responses of species and communities to environmental changes.
Published: 2019

5. Trade-offs in the provisioning and stability of ecosystem services in agroecosystems

Author: Vincent Bretagnolle, Michel Loreau, Bart Haegeman, Daniel Montoya, Claire de Mazancourt, Sabrina Gaba, Agroécologie [Dijon], Université de Bourgogne (UB)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement, Centre for Biodiversity Theory and Modelling, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de La Rochelle (ULR), Long-Term Socio Ecological Research Zone Atelier Alpes, Partenaires INRAE, EU, INRA, TULIP Laboratory of Excellence [ANR-10-LABX-41], ANR AGROBIOSE [ANR-13-AGRO-0001], ERANET ECODEAL, European Project: 666971,H2020,ERC-2014-ADG,BIOSTASES(2015), Centre for Biodiversity Theory and Modelling, Theoretical and Experimental Ecology Station [France], Centre for Biodiversity Theory and Modelling, Theoretical and Experimental Ecology Station, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Bourgogne (UB)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), INRA-CEBC, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre d'Etudes Biologiques de Chizé, LTSER «Zone Atelier Plaine & Val de Sevre» [France], CEBC / INRA, Station d'écologie théorique et expérimentale (SETE), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d'Études Biologiques de Chizé - UMR 7372 (CEBC), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de La Rochelle (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR: Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041, AgrobioSE ANR-13-AGRO-0001-03,AgrobioSE ANR-13-AGRO-0001-03, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de La Rochelle (ULR), Centre d'Etudes Biologiques de Chizé [France] (USC 1339 INRA), Université de La Rochelle (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-La Rochelle Université (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-11-IDEX-0002,UNITI,Université Fédérale de Toulouse(2011), ANR-13-AGRO-0001,AGROBIOSE,Biodiversité et services écosystémiques en agro-écosystèmes céréaliers intensifs : utilisation des concepts de l'agro-écologie pour atteindre les objectifs ECOPHYTO 2018(2013), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), and Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)
Subjects: Crops, Agricultural, 0106 biological sciences, [SDV.SA]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences, pollination, Pollination, Natural resource economics, [SDV]Life Sciences [q-bio], Biodiversity, crop production, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, Article, Ecosystem services, [SDV.EE.ECO]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Ecosystems, [SDV.BV]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology, Ecosystem, biodiversity, 2. Zero hunger, Food security, Ecology, Land use, business.industry, 010604 marine biology & hydrobiology, Crop yield, Agriculture, Provisioning, 15. Life on land, stability, trade-offs, [SDE]Environmental Sciences, Business, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, ecosystem services, agricultural systems
Abstract: International audience; Changes in land use generate trade-offs in the delivery of ecosystem services in agricultural landscapes. However, we know little about how the stability of ecosystem services responds to landscape composition, and what ecological mechanisms underlie these trade-offs. Here, we develop a model to investigate the dynamics of three ecosystem services in intensively managed agroecosystems, i.e., pollination-independent crop yield, crop pollination, and biodiversity. Our model reveals trade-offs and synergies imposed by landscape composition that affect not only the magnitude but also the stability of ecosystem service delivery. Trade-offs involving crop pollination are strongly affected by the degree to which crops depend on pollination and by their relative requirement for pollinator densities. We show conditions for crop production to increase with biodiversity and decreasing crop area, reconciling farmers' profitability and biodiversity conservation. Our results further suggest that, for pollination-dependent crops, management strategies that focus on maximizing yield will often overlook its stability. Given that agriculture has become more pollination-dependent over time, it is essential to understand the mechanisms driving these trade-offs to ensure food security.
Published: 2019

6. Reconciling biodiversity conservation, food production and farmers’ demand in agricultural landscapes

Author: Michel Loreau, Sabrina Gaba, Claire de Mazancourt, Vincent Bretagnolle, Daniel Montoya, Station d'écologie théorique et expérimentale (SETE), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Agroécologie [Dijon], Université de Bourgogne (UB)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Centre d'Études Biologiques de Chizé - UMR 7372 (CEBC), La Rochelle Université (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), LTSER «Zone Atelier Plaine & Val de Sevre» [France], Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-La Rochelle Université (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-La Rochelle Université (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Marie-Curie FP7 COFUND People Program, ERANET ECODEAL, ANR-11-IDEX-0002,UNITI,Université Fédérale de Toulouse(2011), ANR-13-AGRO-0001,AGROBIOSE,Biodiversité et services écosystémiques en agro-écosystèmes céréaliers intensifs : utilisation des concepts de l'agro-écologie pour atteindre les objectifs ECOPHYTO 2018(2013), European Project: 666971,H2020,ERC-2014-ADG,BIOSTASES(2015), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Bourgogne (UB)-AgroSup Dijon - Institut National Supérieur des Sciences Agronomiques, de l'Alimentation et de l'Environnement-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de La Rochelle (ULR), Centre d'Etudes Biologiques de Chizé [France] (USC 1339 INRA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Centre d'Etudes Biologiques de Chizé, LTSER Zone Atelier Plaine & Val de Sèvre, ANR: Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041, AgrobioSE ANR-13-AGRO-0001-03,AgrobioSE ANR-13-AGRO-0001-03, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de La Rochelle (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Université de La Rochelle (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), and Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de La Rochelle (ULR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de La Rochelle (ULR)
Subjects: 0106 biological sciences, Natural resource economics, Biodiversity, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, Article, Ecosystem services, Production (economics), Stakeholder demands, Agroecology, 2. Zero hunger, business.industry, 010604 marine biology & hydrobiology, Ecological Modeling, Landscape composition, Stakeholder, 15. Life on land, Habitat, 13. Climate action, Agriculture, Crop pollination, [SDE]Environmental Sciences, Food processing, Business, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, Trade-Offs
Abstract: International audience; Efficient management of agricultural management should consider multiple services and stakeholders. Yet, it remains unclear how to guarantee ecosystem services for multiple stakeholders' demands, especially considering the observed biodiversity decline following reductions in semi-natural habitat (SNH), and global change. Here, we use an ecosystem service model of intensively-managed agricultural landscapes to derive the best landscape compositions for different stakeholders' demands, and how they vary with stochasticity and the degree of pollination dependence of crops. We analyse three groups of stakeholders assumed to value different ecosystem services most-individual farmers (crop yield per area), agricultural unions (landscape production) and con-servationists (biodiversity). Additionally, we consider a social average scenario that aims at maximizing mul-tifunctionality. Trade-offs among stakeholders' demands strongly depend on the degree of pollination dependence of crops, the strength of environmental and demographic stochasticity, and the relative amount of an ecosystem service demanded by each stakeholder. Intermediate amounts of SNH deliver relatively high levels of the three services (social average). Our analysis further suggests that the current levels of SNH protection lie below these intermediate amounts of SNH in intensively-managed agricultural landscapes. Given the worldwide trends in agriculture and global change, current policies should start to consider factors such as crop type and stochasticity, as they can strongly influence best landscape compositions for different stakeholders. Our results suggest ways of managing landscapes to reconcile several actors' demands and ensure for biodiversity conservation and food production.
Published: 2020

7. Correction: A combinatorial analysis using observational data identifies species that govern ecosystem functioning

Author: Benoît Jaillard, Michel Loreau, Philippe Deleporte, Cyrille Violle, Ecologie fonctionnelle et biogéochimie des sols et des agro-écosystèmes (UMR Eco&Sols), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Station d'écologie théorique et expérimentale (SETE), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), ANR-11-IDEX-0002,UNITI,Université Fédérale de Toulouse(2011), European Project: 639706,H2020,ERC-2014-STG,CONSTRAINTS(2015), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Fonctionnement et évolution des systèmes écologiques (FESE), École normale supérieure - Paris (ENS Paris)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), ANR: Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041, Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), and Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)
Subjects: Ecological Metrics, Computer science, Biomass (Ecology), Biodiversity, lcsh:Medicine, Social Sciences, Sample (statistics), computer.software_genre, Ecosystems, Combinatorial analysis, 03 medical and health sciences, Human Learning, 0302 clinical medicine, Microbial Ecosystems, Learning and Memory, Learning, Psychology, Ecosystem, lcsh:Science, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Multidisciplinary, Ecology, business.industry, lcsh:R, Ecology and Environmental Sciences, technology, industry, and agriculture, Cognitive Psychology, Biology and Life Sciences, Species Diversity, Field (geography), Species Interactions, Section (archaeology), 030220 oncology & carcinogenesis, [SDE]Environmental Sciences, Cognitive Science, Observational study, lcsh:Q, Artificial intelligence, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, business, computer, 030217 neurology & neurosurgery, Natural language processing, Ecosystem Functioning, Research Article, Neuroscience
Abstract: Understanding the relationship between biodiversity and ecosystem functioning has so far resulted from two main approaches: the analysis of species' functional traits, and the analysis of species interaction networks. Here we propose a third approach, based on the association between combinations of species or of functional groups, which we term assembly motifs, and observed ecosystem functioning. Each assembly motif describes a biotic environment in which species interactions have particular effects on a given ecosystem function. Clustering species in functional groups generates a classification of ecosystems based on their assembly motif. We evaluate the quality of each species clustering, that is its ability to predict an ecosystem function, by the coefficient of determination of the ecosystem classification. An iterative process then enables identifying the species clustering in functional groups that best accounts for the functioning of the observed ecosystems. We test this approach using experimental and simulated datasets. We show that our combinatorial analysis makes it possible to identify the combinations of functional groups of species whose interactions govern ecosystem functioning without any a priori knowledge of the species themselves or their interactions. Our combinatorial approach reproduces the associative learning of empirical ecologists, and proves to be powerful and parsimonious.
Published: 2018

8. A combinatorial analysis using observational data identifies species that govern ecosystem functioning

Author: Jaillard, Benoît, Deleporte, Philippe, Loreau, Michel, Violle, Cyrille, Ecologie fonctionnelle et biogéochimie des sols et des agro-écosystèmes (UMR Eco&Sols), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Centre for Biodiversity Theory and Modelling, Station d’Ecologie Expérimentale du CNRS, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Station d'écologie théorique et expérimentale (SETE), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), ANR: Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041, Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), project ENIGME (ENgineerInG interactions in Methanogenic communities at the Ecosystem level) (INRA), TULIP Laboratory of Excellence (ANR-10-LABX-41), French Foundation for Research on Biodiversity (FRB, European Research Council (ERC) Starting Grant Project 'Ecophysiological and biophysical constraints on domestication in crop plants' (Grant ERC-StG-2014-639706-CONSTRAINTS), ANR-11-IDEX-0002,UNITI,Université Fédérale de Toulouse(2011), European Project: 221060,EC:FP7:PEOPLE,FP7-PEOPLE-2007-4-1-IOF,DIVERSITRAITS(2009), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), and Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)
Subjects: Biodiversité et Ecologie, lcsh:Medicine, fonctionnement des écosystèmes, Models, Biological, Ecosystems, analyse combinatoire, classification hierarchique, biodiversité, Biodiversity and Ecology, Species delimitation, Cluster Analysis, Computer Simulation, Species interactions, Biomass, lcsh:Science, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Ecosystem, Species diversity, convergence, Microbial ecosystems, lcsh:R, technology, industry, and agriculture, Biodiversity, [SDE]Environmental Sciences, Ecosystem functioning, lcsh:Q, groupe fonctionnel, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, Algorithms
Abstract: International audience; Understanding the relationship between biodiversity and ecosystem functioning has so far resulted from two main approaches: the analysis of species' functional traits, and the analysis of species interaction networks. Here we propose a third approach, based on the association between combinations of species or of functional groups, which we term assembly motifs, and observed ecosystem functioning. Each assembly motif describes a biotic environment in which species interactions have particular effects on a given ecosystem function. Clustering species in functional groups generates a classification of ecosystems based on their assembly motif. We evaluate the quality of each species clustering, that is its ability to predict an ecosystem function, by the coefficient of determination of the ecosystem classification. An iterative process then enables identifying the species clustering in functional groups that best accounts for the functioning of the observed ecosystems. We test this approach using experimental and simulated datasets. We show that our combinatorial analysis makes it possible to identify the combinations of functional groups of species whose interactions govern ecosystem functioning without any a priori knowledge of the species themselves or their interactions. Our combinatorial approach reproduces the associative learning of empirical ecologists, and proves to be powerful and parsimonious.
Published: 2018

9. Do we have to choose between feeding the human population and conserving nature? Modelling the global dependence of people on ecosystem services

Author: Kirsten Henderson, Victor Cazalis, Michel Loreau, Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Montpellier (UM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3), Station d'écologie théorique et expérimentale (SETE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, ANR: Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041, Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), and Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)
Subjects: Conservation of Natural Resources, Environmental Engineering, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Natural resource economics, Population, Well-being, Biodiversity, Food supply, 010501 environmental sciences, Dynamical model, 01 natural sciences, Ecosystem services, Environmental Chemistry, Humans, education, Waste Management and Disposal, Recreation, Ecosystem, 0105 earth and related environmental sciences, Demography, 2. Zero hunger, Population Density, education.field_of_study, Population size, Provisioning, 15. Life on land, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society, Pollution, Environmental Policy, Overexploitation, 13. Climate action, Human demography, Quality of Life, Famine, Business, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology
Abstract: International audience; The ability of the human population to continue growing depends strongly on the ecosystem services provided by nature. Nature, however, is becoming more and more degraded as the number of individuals increases, which could potentially threaten the future well-being of the human population. We use a dynamic model to conceptualise links between the global proportion of natural habitats and human demography, through four categories of ecosystem services (provisioning, regulating, cultural recreational and informational) to investigate the common future of nature and humanity in terms of size and well-being. Our model shows that there is generally a trade-off between the quality of life and human population size and identifies four short-term scenarios, corresponding to three long-term steady states of the model. First, human population could experience declines if nature becomes too degraded and regulating services diminish; second the majority of the population could be in a famine state, where the population continues to grow with minimal food provision. Between these scenarios, a desirable future scenario emerges from the model. It occurs if humans convert enough land to feed all the population, while maintaining biodiversity and ecosystem services. Finally, we find a fourth scenario, which combines famine and a decline in the population because of an overexploitation of land leading to a decrease in food production. Human demography is embedded in natural dynamics; the two factors should be considered together if we are to identify a desirable future for both nature and humans.
Published: 2018

10. An a posteriori species clustering for quantifying the effects of species interactions on ecosystem functioning

Author: Jaillard, Benoit, Richon, Camille, Deleporte, Philippe, Loreau, Michel, Violle, Cyrille, Chisholm, Ryan, Ecologie fonctionnelle et biogéochimie des sols et des agro-écosystèmes (UMR Eco&Sols), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Station d'écologie théorique et expérimentale (SETE), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Montpellier (UM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3), ANR: Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041, European Project: 639706,H2020,ERC-2014-STG,CONSTRAINTS(2015), Rhizosphère et Symbiose (R&S), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Mathématiques, Informatique et STatistique pour l'Environnement et l'Agronomie (MISTEA), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Theoretical and Experimental Ecology Station, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), TULIP Laboratory of Excellence, Grant/Award Number: ANR-10-LABX-41, French Foundation for Research on Biodiversity, European Research Council, Grant/Award Number: ERC-StG-2014-639706, ANR-11-IDEX-0002,UNITI,Université Fédérale de Toulouse(2011), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])
Subjects: 0106 biological sciences, 0301 basic medicine, F40 - Écologie végétale, Biodiversité et Ecologie, Biodiversity, fonctionnement des écosystèmes, Biology, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, interaction entre espèces, Biodiversity and Ecology, modelling, 03 medical and health sciences, [SDV.EE.ECO]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Ecosystems, Assembly motif, Clustering, Combinatorics, Community, Functional effect groups, Modelling, Theoretical ecology, Ecosystem, [SDU.ENVI]Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment, Cluster analysis, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Ecology, Evolution, Behavior and Systematics, modélisation, [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, U10 - Informatique, mathématiques et statistiques, Ecology, Ecological Modeling, Species diversity, functional effect groups, assembly motif, 15. Life on land, modèle d'écologie théorique, Ecological network, theoretical ecology, 030104 developmental biology, combinatorics, Cedar creek, A priori and a posteriori, community, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, Global biodiversity, clustering, [SDV.EE.IEO]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Symbiosis
Abstract: International audience; Quantifying the effects of species interactions is key to understanding the relationships between biodiversity and ecosystem functioning but remains elusive due to combinatorics issues. Functional groups have been commonly used to capture the diversity of forms and functions and thus simplify the reality. However, the explicit incorporation of species interactions is still lacking in functional group-based approaches. Here, we propose a new approach based on an a posteriori clustering of species to quantify the effects of species interactions on ecosystem functioning.We first decompose the observed ecosystem function using null models, in which species diversity does not affect ecosystem function, to separate the effects of species interactions and species composition. This allows the identification of a posteriori functional groups that have contrasting diversity effects on ecosystem functioning. We then develop a formal combinatorial model of species interactions in which an ecosystem is described as a combination of co-occurring functional groups, which we call an assembly motif. Each assembly motif corresponds to a particular biotic environment. We demonstrate the relevance of our approach using datasets from a microbial experiment and the long-term Cedar Creek Biodiversity II experiment.We show that our a posteriori approach is more accurate, more efficient and more parsimonious than a priori approaches. The discrepancy between a priori and a posteriori approaches results from the way each clustering is set up: a priori approaches are based on ecosystem or species properties, such as ecosystem size (number of species or functional groups) or species' functional traits, whereas our a posteriori approach is based only on the observed interaction and composition effects on ecosystem functioning.Our findings demonstrate that an a posteriori approach is highly explanatory: it identifies who interacts with whom, and quantifies the effects of species interactions on ecosystem functioning. They also highlight that a combinatorial modelling of ecosystem functioning can predict the functioning of an ecosystem without any hypothesis about the biotic or environmental determinants or any information on species functional traits. It only requires the species composition of the ecosystem and the observed functioning of others that share the same assembly motif.
Published: 2018

11. Stability trophic cascades in food chains

Author: Shanafelt, David, Loreau, Michel, Station d'écologie théorique et expérimentale (SETE), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Bureau d'Économie Théorique et Appliquée (BETA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), The authors acknowledge financial support from the BIOSTASES Advanced Grant, funded by the European Research Council under the European Union’s Horizon 2020 Research and Innovation Programme (grant agreement no. 666971). The authors were also supported by the TULIP Laboratory of Excellence (ANR-10-LABX-41)., ANR-11-IDEX-0002,UNITI,Université Fédérale de Toulouse(2011), European Project: 666971,H2020,ERC-2014-ADG,BIOSTASES(2015), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR: Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041, Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), and Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)
Subjects: Food chain, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, Stability, Cascade effects, Invariability
Abstract: International audience; While previous studies have evaluated the change in stability for the addition or removal of individual species from trophic food chains and food webs, we know of no study that presents a general theory for how stability changes with the addition or removal of trophic levels. In this study, we present a simple model of a linear food chain and systematically evaluate how stability-measured as invariability-changes with the addition or removal of trophic levels. We identify the presence of trophic cascades in the stability of species. Owing to top-down control by predation and bottom-up regulation by prey, we find that stability of a species is highest when it is at the top of the food chain and lowest when it is just under the top of the food chain. Thus, stability shows patterns identical to those of mean biomass with the addition or removal of trophic levels in food chains. Our results provide a baseline towards a general theory of the effect of adding or removing trophic levels on stability, which can be used to inform empirical studies.
Published: 2018

12. The reproductive biology of the myrmecophyte, Hirtella physophora, and the limitation of negative interactions between pollinators and ants

Author: Lucie Lusignan, Pierre-Jean G. Malé, Frédéric Petitclerc, Céline Leroy, Jérôme Orivel, Angélique Quilichini, Evolution et Diversité Biologique (EDB), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), Ecologie des forêts de Guyane (UMR ECOFOG), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-AgroParisTech-Université de Guyane (UG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université des Antilles (UA), Fondation pour la Recherche sur la Biodiversite [AAP-IN-2009-050], Programme Convergence Region Guyane from the European Community (BI-Appli) [115/SGAR-DE/2011/052274], 'Investissement d'Avenir' grants (CEBA) [ANR-10-LABX-25-01], 'Investissement d'Avenir' grants (TULIP) [ANR-10-LABX-0041], ANR-10-LABX-0025,CEBA,CEnter of the study of Biodiversity in Amazonia(2010), ANR-11-IDEX-0002,UNITI,Université Fédérale de Toulouse(2011), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), Université des Antilles (UA)-Université de Guyane (UG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-AgroParisTech-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), ANR-10- LABX-25-01,CEBA,Labex CEBA ANR-10- LABX-25-01, and ANR: Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041
Subjects: 0106 biological sciences, Spatial and temporal segregation, Plant reproductive biology, Pollination, medicine.disease_cause, 010603 evolutionary biology, 01 natural sciences, Myrmecophyte, Pollinator, Pollen, medicine, Hirtella physophora, Ant–pollinator interactions, Ecology, Evolution, Behavior and Systematics, Allomerus decemarticulatus, Ecology, biology, Obligate, Chrysobalanaceae, 15. Life on land, biology.organism_classification, Ant-plant, Insect Science, Floral structure and display, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, Agronomy and Crop Science, 010606 plant biology & botany
Abstract: International audience; Myrmecophytism occurs in plants that offer ants a nesting space and, often, food rewards in exchange for protection from predators and competitors. Such biotic protection by ants can, however, interfere with the activity of pollinators leading to potential negative consequences for the plant’s reproduction. In this study, we focused on the association between the understory myrmecophyte, Hirtella physophora (Chrysobalanaceae), and its obligate ant partner, Allomerus decemarticulatus (Myrmicinae). We investigated the reproductive biology of H. physophora and the putative mechanisms that may limit ant–pollinator conflict. Our results show that H. physophora is an obligate outcrosser, self-incompatible, and potentially insect-pollinated species. The reproduction of H. physophora relies entirely on pollen transfer by pollinators that are likely quite specific. Potential interference between flower-visiting insects during pollination may also be lessened by a spatial and temporal segregation of ant and pollinator activities, thus enabling pollen transfer and fruit production.
Published: 2015
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13. Predictive ecology in a changing world

Author: Mouquet, Nicolas, Lagadeuc, Yvan, Devictor, Vincent, Doyen, Luc, Duputié, Anne, Eveillard, Damien, Faure, Denis, Garnier, Eric, Gimenez, Olivier, Huneman, Philippe, Jabot, Franck, Jarne, Philippe, Joly, Dominique, Julliard, Romain, Kéfi, Sonia, Kergoat, Gael, Lavorel, Sandra, Le Gall, Line, Meslin, Laurence, Morand, Serge, Morin, Xavier, Morlon, Hélène, Pinay, Gilles, Pradel, Roger, Schurr, F. M., Thuiller, Wilfried, Loreau, Michel, Institut des Sciences de l'Evolution de Montpellier (UMR ISEM), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR226-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Observatoire des Sciences de l'Univers de Rennes (OSUR), Université de Rennes (UR)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Ecosystèmes, biodiversité, évolution [Rennes] (ECOBIO), Université de Rennes (UR)-Institut Ecologie et Environnement (INEE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Rennes (OSUR), Université de Rennes (UR)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Groupe de Recherche en Economie Théorique et Appliquée (GREThA), Université de Bordeaux (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Évolution, Écologie et Paléontologie (Evo-Eco-Paleo) - UMR 8198 (Evo-Eco-Paléo (EEP)), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Informatique de Nantes Atlantique (LINA), Mines Nantes (Mines Nantes)-Université de Nantes (UN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Biologie Intégrative de la Cellule (I2BC), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut d'Histoire et de Philosophie des Sciences et des Techniques (IHPST), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Département d'Etudes Cognitives - ENS Paris (DEC), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Laboratoire Evolution, Génomes et Spéciation (LEGS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN), Centre de Biologie pour la Gestion des Populations (UMR CBGP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université de Montpellier (UM)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Station alpine Joseph Fourier - UMS 3370 (SAJF), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'Ecologie Alpine (LECA), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Systématique, Evolution, Biodiversité (ISYEB ), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Institut de biologie de l'ENS Paris (IBENS), Département de Biologie - ENS Paris, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), University of Hohenheim, Station d’Ecologie Expérimentale du CNRS à Moulis (SEEM), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), CNRS, TULIP Laboratory of Excellence (ANR- 10-LABX-41), CNRS Group ECOPRED. Conference 'Prospective de l'Institut Ecologie et Environnement', Avignon 24-25/10/2012, ANR-11-IDEX-0002,UNITI,Université Fédérale de Toulouse(2011), Duputié, Anne-gestion labo, Initiative d'excellence - Université Fédérale de Toulouse - - UNITI2011 - ANR-11-IDEX-0002 - IDEX - VALID, Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-École pratique des hautes études (EPHE), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Montpellier (UM)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR226-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut Ecologie et Environnement (INEE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Rennes (OSUR)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Évolution, Écologie et Paléontologie (Evo-Eco-Paleo) - UMR 8198 (Evo-Eco-Paléo), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Montpellier (UM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UM3), Université Panthéon-Sorbonne (UP1)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Département d'Etudes Cognitives - ENS Paris (DEC), École normale supérieure - Paris (ENS Paris)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Université Grenoble Alpes (UGA), Biologie Intégrative des Populations, École pratique des hautes études (EPHE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de biologie de l'ENS Paris (UMR 8197/1024) (IBENS), École normale supérieure - Paris (ENS Paris)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre for Biodiversity Theory and Modelling, ANR: Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041, École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR226, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Rennes (OSUR)-Institut Ecologie et Environnement (INEE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry]), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Mines Nantes (Mines Nantes)-Université de Nantes (UN), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Département de Biologie - ENS Paris, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), and Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)
Subjects: modelling, [SDV.GEN.GPO]Life Sciences [q-bio]/Genetics/Populations and Evolution [q-bio.PE], big data, forecast, [SDV.GEN.GPO] Life Sciences [q-bio]/Genetics/Populations and Evolution [q-bio.PE], anticipation, theory, ecosystems, ethics, global change, ecological prediction, biodiversity
Abstract: International audience; 1. In a rapidly changing world, ecology has the potential to move from empirical and conceptual stages to application and management issues. It is now possible to make large-scale predictions up to continental or global scales, ranging from the future distribution of biological diversity to changes in ecosystem functioning and services. With these recent developments, ecology has a historical opportunity to become a major actor in the development of a sustainable human society. With this opportunity, however, also comes an important responsibility in developing appropriate predictive models, correctly interpreting their outcomes and communicating their limitations. There is also a danger that predictions grow faster than our understanding of ecological systems, resulting in a gap between the scientists generating the predictions and stakeholders using them (conservation biologists, environmental managers, journalists, policymakers).2. Here, we use the context provided by the current surge of ecological predictions on the future of biodiversity to clarify what prediction means, and to pinpoint the challenges that should be addressed in order to improve predictive ecological models and the way they areunderstood and used. 3. Synthesis and applications. Ecologists face several challenges to ensure the healthy development of an operational predictive ecological science: (i) clarity on the distinction between explanatory and anticipatory predictions; (ii) developing new theories at the interface betweenexplanatory and anticipatory predictions; (iii) open data to test and validate predictions; (iv) making predictions operational; and (v) developing a genuine ethics of prediction.
Published: 2015

14. Predictive ecology in a changing world

Author: Mouquet , Nicolas, Lagadeuc , Yvan, Devictor , Vincent, Doyen , Luc, Duputié , Anne, Eveillard , Damien, Faure , Denis, Garnier , Eric, Gimenez , Olivier, Huneman , Philippe, Jabot , Franck, Jarne , Philippe, Joly , Dominique, Julliard , Romain, Kergoat , Gael, Lavorel , Sandra, Le Gall , Line, Meslin , Laurence, Morand , Serge, Morin , Xavier, Morlon , Hélène, Pinay , Gilles, Pradel , Roger, Schurr , F. M., Thuiller , Wilfried, Loreau , Michel, Institut des Sciences de l'Evolution de Montpellier ( ISEM ), Université de Montpellier ( UM ) -Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR226-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Observatoire des Sciences de l'Univers de Rennes ( OSUR ), Ecosystèmes, biodiversité, évolution [Rennes] ( ECOBIO ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -INEE-Observatoire des Sciences de l'Univers de Rennes ( OSUR ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Groupe de Recherche en Economie Théorique et Appliquée ( GREThA ), Université de Bordeaux ( UB ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Évolution, Écologie et Paléontologie (Evo-Eco-Paleo) - UMR 8198 ( Evo-Eco-Paléo ), Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire d'Informatique de Nantes Atlantique ( LINA ), Mines Nantes ( Mines Nantes ) -Université de Nantes ( UN ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de Biologie Intégrative de la Cellule ( I2BC ), Université Paris-Sud - Paris 11 ( UP11 ) -Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Centre d’Ecologie Fonctionnelle et Evolutive ( CEFE ), Institut de Recherche pour le Développement ( IRD [France-Sud] ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Montpellier ( UM ) -Institut national de la recherche agronomique [Montpellier] ( INRA Montpellier ) -École pratique des hautes études ( EPHE ) -Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques ( Montpellier SupAgro ) -Université Paul-Valéry - Montpellier 3 ( UM3 ) -Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier ( Montpellier SupAgro ), Institut d'Histoire et de Philosophie des Sciences et des Techniques ( IHPST ), Université Panthéon-Sorbonne ( UP1 ) -Département d'Etudes Cognitives - ENS Paris ( DEC ), École normale supérieure - Paris ( ENS Paris ) -École normale supérieure - Paris ( ENS Paris ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture ( IRSTEA ), Laboratoire Evolution, Génomes et Spéciation ( LEGS ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Muséum National d'Histoire Naturelle ( MNHN ), Centre de Biologie pour la Gestion des Populations ( CBGP ), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ) -Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques ( Montpellier SupAgro ) -Institut national de la recherche agronomique [Montpellier] ( INRA Montpellier ) -Université de Montpellier ( UM ) -Institut de Recherche pour le Développement ( IRD [France-Sud] ) -Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier ( Montpellier SupAgro ), Station alpine Joseph Fourier - UMS 3370 ( SAJF ), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Grenoble Alpes ( UGA ), Laboratoire d'Ecologie Alpine ( LECA ), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ) -Université Savoie Mont Blanc ( USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry] ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Biologie Intégrative des Populations, École pratique des hautes études ( EPHE ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Institut de biologie de l'ENS Paris (UMR 8197/1024) ( IBENS ), Département de Biologie - ENS Paris, École normale supérieure - Paris ( ENS Paris ) -École normale supérieure - Paris ( ENS Paris ) -Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), University of Hohenheim, Centre for Biodiversity Theory and Modelling, Station d'Ecologie Expérimentale du CNRS à Moulis, Station d'Ecologie Expérimentale-Station d'Ecologie Expérimentale, CNRS Group ECOPRED. Conference 'Prospective de l'Institut Ecologie et Environnement', Avignon 24-25/10/2012, and ANR : Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041
Subjects: modelling, [ SDV.GEN.GPO ] Life Sciences [q-bio]/Genetics/Populations and Evolution [q-bio.PE], big data, forecast, anticipation, ecosystems, theory, ethics, ecological prediction, global change, biodiversity
Abstract: International audience; 1. In a rapidly changing world, ecology has the potential to move from empirical and conceptual stages to application and management issues. It is now possible to make large-scale predictions up to continental or global scales, ranging from the future distribution of biological diversity to changes in ecosystem functioning and services. With these recent developments, ecology has a historical opportunity to become a major actor in the development of a sustainable human society. With this opportunity, however, also comes an important responsibility in developing appropriate predictive models, correctly interpreting their outcomes and communicating their limitations. There is also a danger that predictions grow faster than our understanding of ecological systems, resulting in a gap between the scientists generating the predictions and stakeholders using them (conservation biologists, environmental managers, journalists, policymakers).2. Here, we use the context provided by the current surge of ecological predictions on the future of biodiversity to clarify what prediction means, and to pinpoint the challenges that should be addressed in order to improve predictive ecological models and the way they areunderstood and used. 3. Synthesis and applications. Ecologists face several challenges to ensure the healthy development of an operational predictive ecological science: (i) clarity on the distinction between explanatory and anticipatory predictions; (ii) developing new theories at the interface betweenexplanatory and anticipatory predictions; (iii) open data to test and validate predictions; (iv) making predictions operational; and (v) developing a genuine ethics of prediction.
Published: 2015

15. Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees

Author: Angelina Martínez-Yrízar, Helene C. Muller-Landau, Tron Eid, Edgar Ortiz-Malavassi, Pierre Ploton, Philip M. Fearnside, Welington Braz Carvalho Delitti, Juan Saldarriaga, Rosa C. Goodman, Maxime Réjou-Méchain, Alfred Ngomanda, Wilson A. Mugasha, Ghislain Vieilledent, Casey M. Ryan, Matieu Henry, Alvaro Duque, Maurizio Mencuccini, Alberto Búrquez, E. N. Chidumayo, Jérôme Chave, Bruce Walker Nelson, Euler Melo Nogueira, Raphaël Pélissier, Matthew S. Colgan, Evolution et Diversité Biologique (EDB), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Français de Pondichéry (IFP), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Ministère de l'Europe et des Affaires étrangères (MEAE), Departamento de Ciencias Forestales, Universidad Nacional de Colombia, School of Geosciences [Edinburgh], University of Edinburgh, Institut des Sciences de l'Evolution de Montpellier (UMR ISEM), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-École pratique des hautes études (EPHE)-Université de Montpellier (UM)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR226-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), Biens et services des écosystèmes forestiers tropicaux : l'enjeu du changement global (Cirad-Es-UPR 105 BSEF), Département Environnements et Sociétés (Cirad-ES), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), CNES (TOSCA program), IRD project PPR FTH‐AC ‘Changement globaux, biodiversité et santé en zone forestière d'Afrique Centrale', BRIDGE project, ANR-10-LABX-25-01/10-LABX-0025,CEBA,CEnter of the study of Biodiversity in Amazonia(2010), ANR: Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Ministère de l'Europe et des Affaires étrangères (MEAE)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Montpellier (UM)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR226, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [France-Sud]), Biens et services des écosystèmes forestiers tropicaux : l'enjeu du changement global (UPR BSEF), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), ANR-10-LABX-0025,CEBA,CEnter of the study of Biodiversity in Amazonia(2010), and ANR-11-IDEX-0002,UNITI,Université Fédérale de Toulouse(2011)
Subjects: 0106 biological sciences, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Stockage, forêt tropicale, Atmospheric sciences, [SDV.BID.SPT]Life Sciences [q-bio]/Biodiversity/Systematics, Phylogenetics and taxonomy, 01 natural sciences, Trees, Allométrie, K01 - Foresterie - Considérations générales, Biomasse, Biomass, Zone climatique, forest inventory, Forêt tropicale humide, Specific Gravity, Hauteur, General Environmental Science, Évaluation des stocks, Global and Planetary Change, Biomass (ecology), Ecology, U10 - Informatique, mathématiques et statistiques, plant allometry, Tree height, [SDV.BV.BOT]Life Sciences [q-bio]/Vegetal Biology/Botanics, Wood, tree, séquestration du carbone, Plant allometry, Forêt, Regression Analysis, Modèle mathématique, Woody plant, Environmental Monitoring, Zone tropicale, global carbon cycling, Carbone, Global carbon cycling, P40 - Météorologie et climatologie, Tree allometry, Pantropical, Arbre, 010603 evolutionary biology, Models, Biological, tropics, [SDV.EE.ECO]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Ecosystems, Tropical vegetation, Mesure, Environmental Chemistry, atténuation des effets du changement climatique, 0105 earth and related environmental sciences, Changement climatique, Tropical Climate, Forest inventory, carbon, Tropics, Modèle de simulation, 15. Life on land, Models, Theoretical, Carbon, 13. Climate action, Forestry inventory, Environmental science, Allometry, [SDE.BE]Environmental Sciences/Biodiversity and Ecology, height
Abstract: International audience; Terrestrial carbon stock mapping is important for the successful implementation of climate change mitigation policies. Its accuracy depends on the availability of reliable allometric models to infer oven-dry aboveground biomass of trees from census data. The degree of uncertainty associated with previously published pantropical aboveground biomass allometries is large. We analyzed a global database of directly harvested trees at 58 sites, spanning a wide range of climatic conditions and vegetation types (4004 trees ≥ 5 cm trunk diameter). When trunk diameter, total tree height, and wood specific gravity were included in the aboveground biomass model as co-variates, a single model was found to hold across tropical vegetation types, with no detectable effect of region or environmental factors. The mean percent bias and variance of this model was only slightly higher than that of locally fitted models. Wood specific gravity was an important predictor of aboveground biomass, especially when including a much broader range of vegetation types than previous studies. The generic tree diameter-height relationship depended linearly on a bioclimatic stress variable E, which compounds indices of temperature variability, precipitation variability and drought intensity. For cases in which total tree height is unavailable for aboveground biomass estimation, a pantropical model incorporating wood density, trunk diameter and the variable E outperformed previously published models without height. However, to minimize bias, the development of locally derived diameter-height relationships is advised whenever possible. Both new allometric models should contribute to improve the accuracy of biomass assessment protocols in tropical vegetation types, and to advancing our understanding of architectural and evolutionary constraints on woody plant development.
Published: 2014

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15 results on '"ANR: Labex TULIP,TULIP,ANR-10-LABX-0041"'

1. Canopy area of large trees explains aboveground biomass variations across neotropical forest landscapes

2. Trade-offs in provisioning and stability of multiple ecosystem

3. A two genes – for – one gene interaction between Leptosphaeria maculans and Brassica napus

4. Superorganisms or loose collections of species? A unifying theory of community patterns along environmental gradients

5. Trade-offs in the provisioning and stability of ecosystem services in agroecosystems

6. Reconciling biodiversity conservation, food production and farmers’ demand in agricultural landscapes

7. Correction: A combinatorial analysis using observational data identifies species that govern ecosystem functioning

8. A combinatorial analysis using observational data identifies species that govern ecosystem functioning

9. Do we have to choose between feeding the human population and conserving nature? Modelling the global dependence of people on ecosystem services

10. An a posteriori species clustering for quantifying the effects of species interactions on ecosystem functioning

11. Stability trophic cascades in food chains

12. The reproductive biology of the myrmecophyte, Hirtella physophora, and the limitation of negative interactions between pollinators and ants

13. Predictive ecology in a changing world

14. Predictive ecology in a changing world

15. Improved allometric models to estimate the aboveground biomass of tropical trees

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