Intégrer la covariation entre populations dans la mesure des changements de la biodiversité = Integrating the covariation between populations in the measurement of biodiversity change

Les changements à l'échelle des populations constituent l'une des mesures les plus sensibles des modifications de la biodiversité et représentent une variable clef pour la prise de décisions en matière de gestion de la biodiversité. Bien que les populations soient généralement traitées de manière indépendante, la covariation entre les populations contient des informations précieuses sur ce que leurs tendances signifient pour la stabilité de l'écosystème. La covariation des tendances entre les populations de différentes espèces peut indiquer que les espèces réagissent de la même manière à des changements environnementaux communs, ce qui pourrait compromettre la stabilité de l'écosystème plus gravement que ce que l'on pourrait détecter en se basant uniquement sur une tendance moyenne. Il est essentiel d'évaluer ces covariations entre les populations et la façon dont elles influencent notre capacité à saisir les changements de la biodiversité pour s'assurer que nous comprenons les conséquences écologiques des changements de population. Les trois chapitres de cette thèse sont chacun consacrés à tester notre capacité à saisir les changements de biodiversité au niveau des populations à l'aide de métriques et de théories, en tenant compte explicitement de la covariation entre les populations. Dans le premier chapitre de recherche, nous nous interrogeons sur la manière dont la covariation entre les populations influence notre capacité à mesurer les tendances de changement de la biodiversité à l'aide de l'Indice Planète Vivante (IPV). Nous effectuons une analyse mathématique de la propagation de l'incertitude pour déterminer où et comment l'incertitude génère un biais dans les estimations des tendances des populations au sein de l'IPV et pour mesurer l'incertitude globale de l'IPV. Nous évaluons ensuite la précision et l'incertitude de l'Indice Planète Vivante lorsqu'il est appliqué à des populations simulées avec des taux de croissance connus et des covariances connues qui
Population-level change is one of the most responsive measures of biodiversity change and is a key variable informing the management of biodiversity. Though populations are usually handled independently, the covariation between populations contains valuable information about what their abundance changes mean for ecosystem stability. Covarying trends between populations can signal that species show similar responses to shared environmental changes, which can undermine ecosystem stability more severely than would be detected from their mean trend. Assessing these covariations between populations is essential to ensure that we understand the implications of population changes for ecosystem functioning. The three chapters of this thesis are each dedicated to capturing biodiversity change with an explicit consideration of covariation between populations, to link these changes with ecosystem stability. In Chapter 1, we ask how covariation between populations influences our ability to measure biodiversity change trends with the Living Planet Index (LPI). We perform a mathematical analysis of uncertainty propagation to track where and how uncertainty generates a bias in estimates of population trends within the LPI and to measure the overall uncertainty of the LPI. We then assess the accuracy and uncertainty of the LPI when applied to simulated populations with known growth rates and covariation. We find that the variability in the raw data scales up to pull the index downward and to amplify its uncertainty, particularly if populations are small. Variability distorts the index most when applied to growing populations and to declining populations that covary strongly, which are the populations that are most vulnerable to perturbations. This chapter lays the foundation for the following chapters to explore the implications of covarying population dynamics in the data underlying the Living Planet Index, and to develop an alternative way of summarizing population cha