L’expansion d’Ambrosia artemisiiflora en Europe est promue par le changement climatique.

Ambrosia artemisiiflora est une plante invasive originaire de l’Amérique du Nord. En Europe, on s’attend une expansion de l’aire de répartition de cette espèce favorisée par les changements climatiques. Augmentation de l’expansion favorisée par le faible temps de maturation, faible poids des graines et une large tolérance aux variations climatiques. L’expansion de cette espèce est aussi grandement soutenue par des activités humaines, par exemple, en affectant les habitats naturels avec les transports humains.

De ce fait l’expansion de A. artemisiiflora dans le Nord européen est controversée quant à savoir si elle est favorisée par les changements climatiques, ou par l’augmentation du transport de graines contaminées ou transport de graines par les oiseaux.

Cet article cherche à prédire par modélisation ENM (Ecological Niche Model) la dispersion future d’A. artemisiiflora en Europe de l’Est en fonction des variations de conditions climatiques (9 scénarii testés).

• Modélisation ENM (Ecological Niche Modeling) testé sur 16 algorithmes. Premier modèle, basé sur les relations espèce-environnement à partir de la base de données GBIF. La niche climatique de la zone envahie qui est projetée sur les niches climatiques européennes. Dans un second modèle, ils projettent la relation espèce-environnement développée à partir des données de la zone d’habitat native d’Ambrosia au nord des USA.
• Les meilleurs modèles sont sélectionnés en comparant les valeurs AUC (« area under the receiver operating characteristic curve »), et les corrélations (COR value) entre les résultats de modélisation et les tests de données indépendants.
• Établissement d’une « consensus map » à partir des données de modélisation.

Les Modélisations effectuées à partir des données de l’European Global Biodiversity Information Facility (GBIF) révèlent un fort biais d’échantillonnage. L’approche par l’aire de répartition native de l’espèce fournit de meilleurs résultats (meilleures valeurs AUC et COR). Au total, 9 algorithmes sur les 16 ont été retenus pour réaliser les modélisations.
Ces modèles permettent de prédire une expansion de l’aire de répartition d’A. artemisiiflora dans le Nord-Est européen qui serait favorisé par les changements climatiques (élévation des températures).

• Faiblesse des modèles ENM, il est impossible de savoir si l’absence de l’espèce dans une zone est due à l’incompatibilité de l’habitat, ou à une limite physique de dispersion de l’espèce. Ceci entraine un biais dans les estimations (violation de la Présomption d’équilibre).

• Pour éviter tout biais d’échantillonnage généré par des approches d’occurrence d’espèces envahissantes, les auteurs se basent sur des données recensant les caractéristiques des habitats natifs de l’espèce.

• Les auteurs mentionnent que le caractère invasif de cette espèce est soutenu principalement par l’usage des sols et l’activité humaine, mais ne le prennent pas en compte dans leur modèle. Ils se concentrent uniquement sur les variables environnementales considérant que l’usage des terres n’influe pas sur une modélisation à plus large échelle géographique.

• Aucune carte d’évaluation n’a été comparée avec les résultats de la modélisation, car la collecte de données européennes est trop chronophage.

Par des approches de modélisation, cet article apporte des prédictions sur l’effet du réchauffement climatique qui favorise l’augmentation de l’aire de répartition d’A. artemisiiflora en Europe de l’Est (en particulier, le Nord de la France, Allemagne, Benelux, Pologne, République tchèque, les États baltes, la Biélorussie et de larges parties de la Russie).

Bien que les auteurs se concentrent sur le rôle du climat dans l’expansion de l’habitat d’Ambrosia, ils précisent tout de même que l’usage des sols et les transports humains jouent un rôle important dans la dispersion de l’espèce à échelle locale.

• La modélisation ne constituant pas une expérience en elle-même, impossible de déterminer si les prédictions du modèle sont valides. Ça ne reste que des prédictions.