Modélisation de la réponse des espèces aux programmes agroenvironnementaux à l'échelle du territoire

L'objectif de ce projet était de déterminer si les réponses provisoires des taxons aux gradients AES trouvées dans le projet LandSpAES pouvaient être détectées à l'échelle nationale en utilisant les données du programme de science citoyenne (CitSci).

Pour atteindre cet objectif, trois questions clés ont été abordées dans le cadre du travail d'analyse : 

1) L'ajout de covariables peut-il permettre de modéliser la variation environnementale entre les mailles d'enquête dans chaque ensemble de données afin d'améliorer la comparabilité des effets de gradient des AES entre les projets LandSpAES et CitSci ? 

2) Les ensembles de données du programme CitSci montrent-ils des relations similaires entre les réponses des taxons et les gradients des AES à celles observées avec les données LandSpAES ? 

3) Des approches intégrées combinant des ensembles de données peuvent-elles être utilisées pour modéliser conjointement les données CitSci et LandSpAES, et la modélisation intégrée réduit-elle l'incertitude dans la quantification des effets des gradients des AES sur les réponses des taxons à l'échelle nationale en Angleterre ?

L'approche des gradients des AES développée pour le projet LandSpAES a été utilisée pour calculer les gradients des AES locaux et paysagers pour chaque maille d'un kilomètre de côté en Angleterre, en utilisant des données récemment mises à jour sur l'adoption des options de gestion AES.

Un modèle de base pour évaluer les effets du SEA a été construit pour chaque variable de réponse à partir des données LandSpAES et CitSci, qui comprenait les gradients des AES locaux et à l'échelle du territoire, un effet fixe lié à l'année et à tout autre paramètres spécifiques au programme, pour tenir compte de la variation de l'effort d'échantillonnage à l'intérieur d'un même programme.

Des données relatives à 28 variables environnementales ont été obtenues, notamment des informations sur la couverture des grandes catégories d'habitat, le sol, l'aspect, la pente, l'altitude, les précipitations et la température. Des techniques d'ordination (analyse en composantes principales ou ACP) ont été utilisées au niveau de la maille d'un kilomètre de côté pour définir les axes d'ordination qui reflétaient la majorité des variations de ces variables environnementales à inclure dans les modèles.

Des modèles intégrés ont été ajustés et évalués pour les variables de réponse pour lesquelles il a été démontré que les relations avec les gradients des AES étaient similaires entre les ensembles de données LandSpAES et CitSci.

La modélisation intégrée a utilisé un cadre qui a permis à de multiples éléments de la conception ou du protocole de l'enquête de varier entre les ensembles de données sans attribuer les différences de réponse des espèces entre les ensembles de données à des éléments particuliers de l'enquête. Pour la majorité des variables de réponse, les modèles intégrés ont permis aux ensembles de données LandSpAES et CitSci d'avoir différentes réponses des espèces moyennes (c'est-à-dire des ordonnées à l'origine différentes). Ils supposaient néanmoins que les relations avec les gradients des AES étaient identiques dans tous les ensembles de données.

Le défi que pose l'intégration de tels ensembles de données est que chacun d'entre eux peut observer des réponses des espèces légèrement différentes en raison de différences dans la conception de l'échantillonnage, la méthode d'enquête ou la couverture spatiale, même s'ils mesurent fondamentalement la même réponse.

La plupart des projets CitSci examinés avaient une couverture nationale raisonnable en Angleterre. Cependant, il y avait inévitablement plus de lacunes pour les projets plus petits avec moins de sites.

Les analyses détaillées utilisées dans le cadre du projet ont été soigneusement conçues pour évaluer les différences entre les ensembles de données CitSci et LandSpAES susceptibles d'affecter les relations observées avec les gradients AES. Il s'agissait notamment de tenir compte des variations dues à d'autres variables environnementales, d'explorer la similitude des relations entre les variables de réponse et les gradients de SEA dans des ensembles de données comparables, de ne tenter une modélisation intégrée que lorsque les travaux antérieurs le permettaient et d'évaluer l'efficacité de la modélisation intégrée.

Il y a eu des variations entre les groupes taxonomiques et les schémas CitSci quant à la question de savoir si les ensembles de données LandSpAES et CitSci présentaient des relations similaires entre les réponses des taxons et les gradients des AES. Cette variation peut être due à des différences entre les programmes CitSci en termes de taille, de conception ou de distribution le long des gradients des AES ou à des variations régionales dans les relations avec les AES.

Pour neuf réponses sur vingt-sept dans cinq ensembles de données CitSci, les comparaisons étaient suffisamment similaires pour qu'il soit possible de modéliser conjointement les données LandSpAES et CitSci. Les modèles intégrés ont réduit l'incertitude dans les relations avec les gradients de SEA et ont montré une réponse comparable à celle trouvée sur LandSpAES dans cinq des neuf modèles intégrés.

La modélisation intégrée a montré que deux de ces cinq variables de réponse avaient une relation positive et significative avec les gradients locaux ou paysagers des AES. En revanche, pour les trois autres réponses, aucun effet principal significatif des gradients des AES n'a été trouvé. La réussite de la modélisation conjointe et la réduction de l'incertitude pour ces cinq variables de réponse prouvent que certains effets des gradients des AES observés à l'aide d'un échantillonnage hautement structuré et ciblé dans six régions de LandSpAES sont suffisamment similaires à ceux qui sont détectables dans les données nationales CitSci, ce qui permet d'établir des modèles fiables à l'échelle nationale. Toutefois, ces réponses ne représentent qu'une minorité de celles qui ont été testées, ce qui suggère que les systèmes CitSci ne peuvent pas être considérés comme fournissant une inférence équivalente à celle d'une étude spécifiquement conçue.

Dans l'ensemble, l'étude montre que la pertinence de l'utilisation ces méthodes et ces ensembles de données pour explorer les relations entre les réponses des taxons et les gradients de SEA à l'échelle nationale dépend fortement du contexte et qu'il ne faut pas s'attendre à ce que les schémas CitSci fournissent une inférence équivalente à celle d'une étude spécifiquement conçue pour cela.