Un modèle perte/gain pour les mesures de compensation et dans quelles circonstances aucune perte nette est réalisable

Dans cet article les auteurs établissent un modèle et en estime les paramètres afin de prédire sous quelles conditions les bénéfices de biodiversité induits par une politique de restauration seront supérieurs ou égaux à la perte entraînée par le développement humain ou industriel.

Les auteurs mettent au point un modèle mathématique suivi de simulations informatiques. Une première équation tente d'estimer la perte en attribut de biodiversité et une seconde les bénéfices. Par la suite, le paramètre quantifiant le bénéfice entraîné par un plan de restauration (Oi) est isolé de façon à ce que la perte = le bénéfice. De cette façon nous obtenons une quantité Oi d'attribut de biodiversité minimale afin que les bénéfices soient au moins égaux au coût et ainsi ne pas obtenir de perte nette suite au développement humain ou industrielle. Comme décrit précédemment, l'unité des quantités manipulées dans les équations est un attribut de biodiversité. Ce dernier peut correspondre à un nombre d'individu, un nombre de grotte ou encore un nombre d'hectare de forêt. Les coûts et bénéfices sont établis par rapport à la dynamique naturelle de la population et pondérés ensuite par l'impact du développement/restauration afin de cibler uniquement le développement/restauration.

A l'aide d'une approche computationnelle les auteurs estiment les paramètres d’intérêts tel que le coût d'attribut de biodiversité = le bénéfice d'attribut de biodiversité. Il apparaît qu'il devient réalisable de n'entraîner aucune perte nette suite à une mesure de compensation dans le cas où le retard entre les pertes et les gains est inférieur ou égale à 55 ans. Les actions de compensation ne seront pas suffisantes (pour contrebalancer les pertes) si le temps entre l'impact et la compensation dure plus de 55 ans. C'est pourquoi les auteurs déconseillent de détruire les écosystèmes primaires car la compensation des pertes pour ces derniers est de longue durée et souvent supérieure à 55 ans.

Les articles de modélisation, comme celui-ci, qui utilisent à la fois une approche analytique et computationnelle sont plus démonstratifs et prédictifs ce qui rend le modèle plus puissant qu'en utilisant une seule approche. De part la nature mathématique de l'expérience, il ne peut y avoir d'erreur de méthodologie (les hypothèses de départ seront critiquées dans la partie remarque.
Les auteurs constituent une équipe internationale de chercheurs appartenant tous au monde académique.
Les financements sont délivrés par l'état Australien, dont l'objectif est de "improve our capacity to understand, manage and conserve Australia’s unique biodiversity [...] its delivery to Australian environmental decision makers and other stakeholders" (d'apres le site internet https://www.environment.gov.au/). Après un rapide parcours du rapport d'évaluation de ce programme, les objectifs semblent avoir été dressés en faveur de la conservation de la nature.

Cet article ne tranche pas si oui ou non la compensation entraîne des effets bénéfiques pour l'écologie. La réponse à cette question n'est sans doute pas binaire, en tout cas c'est la conclusion que les auteurs tirent de leur modèle. Cet article permet de statuer sous quelles conditions la compensation sera bénéfique et sous quelles conditions elle ne le sera pas. Cela permet de préciser notre réponse à cette controverse.
La conclusion de cet article est en adéquation avec celle de Curran et al, 2014

La notion de "attribut de biodiversité" utilisé dans l'article me semble pertinente. En effet, trouver des unités pertinentes est difficile tellement il y a de facteurs impactés lors d'une perturbation environnementale. A travers cette notion les unités associées sont justes et en unissant i attributs, le modèle gagne en réalisme et les auteurs contournent de manière efficace le problème. A titre personnel, je pense que c'est une bonne initiative que d'essayer de tirer des lois générales, standardiser un protocole qui corresponde à chaque projet. Je pense également que le modèle est intelligible ce qui est favorable à son application par des décideurs politiques ou des écologues de terrain peu formés à la modélisation. De plus les auteurs illustrent leur modèle par des exemples concrets. Cependant tout en étant intelligible le modèle est, je trouve, peu réaliste car il omet les nombreuses interactions écologiques, la dynamique des populations et la génétique.