How environmental managers perceive and approach the issue of invasive species: the case of Japanese knotweed s.l. (Rhône River, France)

We would like to thank Springer for publishing our article. The final publication is available at http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10530-015-0969-1International audienceStudying the perceptions of stakeholders or interested parties is a good way to better understand behaviours and decisions. This is especially true for the management of invasive species such as Japanese knotweed s.l. This plant has spread widely in the Rhône basin, where significant financial resources have been devoted to its management. However, no control technique is recognized as being particularly effective. Many uncertainties remain and many documents have been produced by environmental managers to disseminate current knowledge about the plant and its management. This article aims at characterizing the perceptions that environmental managers have of Japanese knotweed s.l. A discourse analysis was conducted on the printed documentation produced about Japanese knotweed s.l. by environmental managers working along the Rhône River (France). The corpus was both qualitatively and quantitatively analysed. The results indicated a diversity of perceptions depending on the type of environmental managers involved, as well as the geographicalareas and scales on which they acted. Whereas some focused on general knowledge relating to the origins and strategies of colonization, others emphasized the diversity and efficacy of the prospective eradication techniques. There is a real interest in implementing targeted actions to meet local issues. To do so, however, these issues must be better defined. This is a challenging task, as it must involve all types of stakeholders

Analyser les données d'abondance dominance des plantes quantitativement: des distributions beta cumulées avec excès de zéros ont des résultats prometteurs

International audienceAlthough parametric statistical methods have several advantages over ordination methods, understory plant cover class data are traditionally more often analyzed with ordination techniques than with parametric ones. Among the latter, only the cumulative logit model can take into account all the peculiarities of cover data: bounded between 0 and 100%, asymmetric classes, high proportion of zeroes. However, results provided by the cumulative logit model are difficult to interpret. We tested ten Bayesian models based on a zero-inflated cumulative beta probability distribution which is bounded, can assume various shapes and accounts for zeroes. Some of these models also make results easier to interpret by allowing the user to directly estimate the mean and variance of data underlying cover class observations, much as in generalized linear models (GLMs). We applied our new models and the cumulative logit model to real data, then compared their performance using the Deviance Information Criterion (DIC) and sampled posterior p-values. Four of the Bayesian beta models performed better (lower DIC), as well or rarely worse (depending on species) than the cumulative logit model and showed an ease of interpretation similar to that of GLMs. They therefore provide promising alternatives to existing parametric methods for modeling plant cover class data

Photon correlation study of spermatozoa motility

We report measurements of echinoderm (Asterias) spermatozoa motility by photon correlation spectroscopy and we present a method of spectral analysis from which the characteristic factors of the motion are easily determined.Nous avons appliqué la spectroscopie par corrélation de photons à l'étude de la mobilité des spermatozoides d'échinodermes (Astérias) et nous avons développé une méthode d'analyse des spectres qui permet de déterminer aisément les facteurs caractéristiques du mouvement

BIOLID : étude du lien entre structure 3D de la végétation forestière mesurée par lidar et biodiversité

National audiencePrésentation des résultats intermédiaires du projet BIOLID

Rapport final INDECO 2012- Etude du lien entre structure 3D de la végétation forestière mesurée par lidar et biodiversité

L’objectif du projet BIOLID était de développer de nouvelles approches pour explorer le lien entre structure de la végétation forestière et biodiversité en s’appuyant sur la technologie Lidar pour caractériser la structure de la végétation. Parvenir à construire des modèles fiables décrivant le lien entre la biodiversité et la structure de la végétation est utile à la fois pour analyser les structures les plus propices à la biodiversité et pour fournir aux gestionnaires, dans le contexte de gestion durable de la ressource forestière, des outils de suivi et de gestion de cette biodiversité. Les approches Bayésiennes, récemment introduites en modélisation écologique, offrent un cadre de travail particulièrement intéressant pour prendre en compte les spécificités des relations complexes entre la biodiversité et les nombreuses variables environnementales susceptibles de l’influencer. Par ailleurs, le Lidar est une technologie de télédétection émergente qui offre un potentiel inégalé pour décrire la structure en 3D de la végétation à différentes échelles, permettant ainsi d’envisager une amélioration considérable de la caractérisation de la structure par rapport à celle généralement obtenue par les méthodes traditionnelles de terrain, et donc une amélioration des modèles décrivant le lien entre structure forestière et biodiversité. Dans ce contexte, le projet BIOLID s’est focalisé sur l’étude de la biodiversité floristique sur deux sites d’étude couverts par des données lidar, une zone de plaine, centrée sur l’Observatoire Pérenne de l’Environnement (OPE) de l’ANDRA, et une zone de montagne, dans les Vosges. L’ abondance des 8 espèces les plus représentées sur chaque site et la richesse spécifique de 3 groupes écologiques (plantes héliophiles, à héliophilie intermédiaire et sciaphiles) ont été étudiées en s’appuyant sur des modèles Bayésiens qui reliaient chacun des indicateurs de biodiversité à une série de variables environnementales abiotiques complétée par une variable de structure de la végétation dérivée des données lidar. 10 variables lidar, calculées sur 4 voisinages de tailles différentes, 15 m, 50 m, 100 m et 200 m. 440 modèles ont ainsi été construits. Pour chaque modèle la significativité statistique de l’apport de la variable lidar a été étudiée ainsi que la magnitude et la direction des effets de cette variable. Comme déjà observé dans des études précédentes, la sensibilité des indicateurs de biodiversité floristique aux paramètres de structure s’est révélée variable selon les sites d’étude. Sur le site de l’OPE aucune conclusion n’a pu être tirée sur l’amélioration des modèles d’abondance par l’intégration d’une variable de structure lidar - bruit trop important au niveau des effets de la variable lidar- et la richesse spécifique des 3 groupes écologiques étudiés s’est révélée globalement insensible aux variables de structure lidar testés (81 % des modèles indiquent des effets faibles de ces variables). Sur les Vosges les résultats expriment, au contraire, 25 % des modèles pour les 8 indicateurs d’abondance, respectivement 28 %, pour les 3 indicateurs de richesse spécifique, indiquent une relation significative des indicateurs aux variables lidar, soulignant l’intérêt d’utiliser ces variables dans les modèles. Il est aussi intéressant de noter la différence entre les comportements individuels des espèces les plus représentées et ceux du groupe écologique auxquelles elles appartiennent. Les groupes héliophiles et sciaphiles semblent répondre de façon assez directe au niveau de lumière, avec cependant un effet d’impact à distance des trouées pour la richesse du groupe des plantes sciaphiles, effet qui semble révéler un comportement d’espèce d’intérieur forestier de ce groupe déjà rapporté pour d’autres organismes (oiseaux par exemple). Le lien entre l’abondance de chaque espèce et la structure du couvert, lorsqu’il a pu être mis en évidence, est beaucoup plus complexe à expliquer même s’il implique assez souvent des variables de hauteur de végétation, à différentes échelles. L’intérêt de pouvoir caractériser la structure de la végétation sur un voisinage au-delà de celui généralement utilisé pour des relevés dendrométriques de terrain a été clairement mis en évidence. L’analyse de la structure sur des placettes de 15 m sur lesquelles la biodiversité est observée n’a pas suffi dans la majorité des cas pour expliquer cette biodiversité locale. Utiliser des données lidar pour améliorer la modélisation du lien entre biodiversité et structure forestière apparait donc comme une piste de recherche prometteuse

Projet BIOLID- ANR- INDECO 2012. Compte-rendu de fin de projet

L’objectif du projet BIOLID était de développer de nouvelles approches pour explorer le lien entre structure de la végétation forestière et biodiversité en s’appuyant sur la technologie Lidar pour caractériser la structure de la végétation. Parvenir à construire des modèles fiables décrivant le lien entre la biodiversité et la structure de la végétation est utile à la fois pour analyser les structures les plus propices à la biodiversité et pour fournir aux gestionnaires, dans le contexte de gestion durable de la ressource forestière, des outils de suivi et de gestion de cette biodiversité. Les approches Bayésiennes, récemment introduites en modélisation écologique, offrent un cadre de travail particulièrement intéressant pour prendre en compte les spécificités des relations complexes entre la biodiversité et les nombreuses variables environnementales susceptibles de l’influencer. Par ailleurs, le Lidar est une technologie de télédétection émergente qui offre un potentiel inégalé pour décrire la structure en 3D de la végétation à différentes échelles, permettant ainsi d’envisager une amélioration considérable de la caractérisation de la structure par rapport à celle généralement obtenue par les méthodes traditionnelles de terrain, et donc une amélioration des modèles décrivant le lien entre structure forestière et biodiversité. Dans ce contexte, le projet BIOLID s’est focalisé sur l’étude de la biodiversité floristique sur deux sites d’étude couverts par des données lidar, une zone de plaine, centrée sur l’Observatoire Pérenne de l’Environnement (OPE) de l’ANDRA, et une zone de montagne, dans les Vosges. L’abondance des 8 espèces les plus représentées sur chaque site et la richesse spécifique de 3 groupes écologiques (plantes héliophiles, à héliophilie intermédiaire et sciaphiles) ont été étudiées en s’appuyant sur des modèles Bayésiens qui reliaient chacun des indicateurs de biodiversité à une série de variables environnementales abiotiques complétée par une variable de structure de la végétation dérivée des données lidar. 10 variables lidar, calculées sur 4 voisinages de tailles différentes, 15 m, 50 m, 100 m et 200 m. 440 modèles ont ainsi été construits. Pour chaque modèle la significativité statistique de l’apport de la variable lidar a été étudiée ainsi que la magnitude et la direction des effets de cette variable. Comme déjà observé dans des études précédentes, la sensibilité des indicateurs de biodiversité floristique aux paramètres de structure s’est révélée variable selon les sites d’étude. Sur le site de l’OPE aucune conclusion n’a pu être tirée sur l’amélioration des modèles d’abondance par l’intégration d’une variable de structure lidar - bruit trop important au niveau des effets de la variable lidar- et la richesse spécifique des 3 groupes écologiques étudiés s’est révélée globalement insensible aux variables de structure lidar testés (81 % des modèles indiquent des effets faibles de ces variables). Sur les Vosges les résultats expriment, au contraire, 25 % des modèles pour les 8 indicateurs d’abondance, respectivement 28 %, pour les 3 indicateurs de richesse spécifique, indiquent une relation significative des indicateurs aux variables lidar, soulignant l’intérêt d’utiliser ces variables dans les modèles. Il est aussi intéressant de noter la différence entre les comportements individuels des espèces les plus représentées et ceux du groupe écologique auxquelles elles appartiennent. Les groupes héliophiles et sciaphiles semblent répondre de façon assez directe au niveau de lumière, avec cependant un effet d’impact à distance des trouées pour la richesse du groupe des plantes sciaphiles, effet qui semble révéler un comportement d’espèce d’intérieur forestier de ce groupe déjà rapporté pour d’autres organismes (oiseaux par exemple). Le lien entre l’abondance de chaque espèce et la structure du couvert, lorsqu’il a pu être mis en évidence, est beaucoup plus complexe à expliquer même s’il implique assez souvent des variables de hauteur de végétation, à différentes échelles. L’intérêt de pouvoir caractériser la structure de la végétation sur un voisinage au-delà de celui généralement utilisé pour des relevés dendrométriques de terrain a été clairement mis en évidence. L’analyse de la structure sur des placettes de 15 m sur lesquelles la biodiversité est observée n’a pas suffi dans la majorité des cas pour expliquer cette biodiversité locale. Utiliser des données lidar pour améliorer la modélisation du lien entre biodiversité et structure forestière apparait donc comme une piste de recherche prometteuse

Evaluer le compromis productivité – biodiversité en forêt d'Orléans avec Simmem

National audiencePrésentation des indicateurs indirects de biodiversité développés pour les bryophytes et les rapaces de la forêt d'Orléans, et du couplage fait avec le simulateur Simmem implémenté dans CAPSIS. Premiers résultats sur le compromis entre productivité et biodiversité

Utilisation des données Lidar aéroportées pour améliorer le suivi de la richesse et de la diversité spécifiques en forêts de montagne et de plaine

International audienceWe explored the potential of airborne laser scanner (ALS) data to improve Bayesian models linking biodiversity indicators of the understory vegetation to environmental factors. Biodiversity was studied at plot level and models were built to investigate species abundance for the most abundant plants found on each study site, and for ecological group richness based on light preference. The usual abiotic explanatory factors related to climate, topography and soil properties were used in the models. ALS data, available for two contrasting study sites, were used to provide biotic factors related to forest structure, which was assumed to be a key driver of understory biodiversity. Several ALS variables were found to have significant effects on biodiversity indicators. However, the responses of biodiversity indicators to forest structure variables, as revealed by the Bayesian model outputs, were shown to be dependent on the abiotic environmental conditions characterizing the study areas. Lower responses were observed on the lowland site than on the mountainous site. In the latter, shade-tolerant and heliophilous species richness was impacted by vegetation structure indicators linked to light penetration through the canopy. However, to reveal the full effects of forest structure on biodiversity indicators, forest structure would need to be measured over much wider areas than the plot we assessed. It seems obvious that the forest structure surrounding the field plots can impact biodiversity indicators measured at plot level. Various scales were found to be relevant depending on: the biodiversity indicators that were modelled, and the ALS variable. Finally, our results underline the utility of lidar data in abundance and richness models to characterize forest structure with variables that are difficult to measure in the field, either due to their nature or to the size of the area they relate to

Cartographie et modélisation de al biodiversité à l'aide de la télédétection

International audienceBiodiversity conservation is imperative in the face of increasing anthropic pressures and threats to forest ecosystems. Our ability to evaluate and monitor biodiversity is essential to ensure effective conservation. Forest structure is a key factor driving several processes in forest ecosystems. Stand structures affect microclimate, habitat quality and therefore biodiversity potential. Biodiversity indicators have been shown to be strongly correlated with the three-dimensional spatial pattern of vegetation (MacArthur and MacArthur, 1961). And the richness of wildlife has been related to canopy three-dimensional features (Carey et al., 1991). Establishing reliable models describing the link between biodiversity and forest structure would facilitate the implementation of sustainable management strategies and practices. Forest structure is generally described from field measurements. But only a limited number of plots can be inventoried, as this work is both costly and time-consuming. Remote sensing has the potential to provide quick and accurate measurements over large areas. The potential of LiDAR (Light Detection And Ranging) systems to measure forest structure and assess forest attributes is widely acknowledged (Næsset, 2004; Nelson et al., 1988). LiDAR are active systems providing precise distance measurements based on elapsed time between the emission of a laser pulse and the reception of the backscattered signal. The use of LiDAR in landscape ecology and biodiversity studies is a recent field of research. Metrics extracted from LiDAR data have been proposed for characterizing landscape pattern and structure (Mücke et al., 2010). The use of LiDAR data allows analysing relationships between biodiversity indicators and a broad range of structural metrics related to the 3D arrangement of vegetation. Indeed LiDAR data provides the opportunity to analyse the impact of forest structure surrounding field plots for which biodiversity indicators were measured. Some studies already explored the relationship between biodiversity indicators and forest structure metrics from LiDAR data (Lesak et al., 2011; Müller and Brandl, 2009; Müller et al., 2014; Zellweger et al., 2013). However, while the relationships between LiDAR metrics and faunal biodiversity have already been explored, floristic biodiversity has not yet been analysed. Furthermore, most studies did not integrate the ecological context in addition to 3D vegetation structure data, when the models explaining the biodiversity indicators were built. Ecological context here refers to abiotic variables, on which biodiversity indicators highly depend (Maestre et al., 2009). Complementing LiDAR metrics with abiotic variables improved model predictive power (Zellweger et al., 2014). The aim of this study was to further evaluate the potential of LiDAR for floristic biodiversity monitoring. Floristic biodiversity was studied in terms of plant species abundance and richness of the different ecological groups. Bayesian statistical models, described by Zilliox and Gosselin (2013), were used to model the link between floristic biodiversity and both abiotic and biotic characteristics of the environment. In these models forest structure was initially assessed using traditional field measurements on circular plots with a 15 m radius (e.g. basal area, cover). Two specific objectives were identified for this study. Firstly, we evaluated the potential of LiDAR to replace forest structure indicators measured in the field and to improve the modelling of the link between floristic biodiversity and stand structure. Secondly, we took advantage of the capacity of LiDAR to assess forest structures at various scales, in order to improve our knowledge on the drivers of biodiversity and try to identify up to which distance the structure can influence local biodiversity. The study site was a deciduous forest located in North-Eastern France (48.53° N, 5.37° E). Forest was studied under leaf-on conditions in a 60 km² area. The climate is semi-continental, and subject to an oceanic influence. The site was comprised of complex stands with multi-layered forests, dominated by European beech (Fagus sylvatica), Hornbeams (Carpinus betulus) and Sycamore maple (Acer pseudoplatanus). LiDAR data was collected from small-footprint airborne LiDAR with a high point density of 30 pt/m². 741 field plots located within a radius of 100 km around the study area and 49 field plots located within the study area were used to build the models. As the study site was too small to offer enough site type diversity, the first field dataset was used to model the impact of site type variation on biodiversity. Five abiotic variables were thus included in the model: mean annual temperature, solar radiation, topography, soil pH and soil water capacity. Temperature, solar radiation and topography were subsequently considered as constant over the study site. The second field dataset was used to include and test one by one diverse LiDAR metrics in the statistical model. Stand-level metrics were extracted from LiDAR data in order to describe vertical and horizontal distribution of forest vegetation. Metrics were extracted from circular plots within a 15 m radius as field plots, and also 50 m, 100 m and 200 m radius. Bayesian statistical models provide an estimate of the magnitude of the relationship between biodiversity indicators and ecological variables. We could evaluate the magnitude of the relationship between the floristic biodiversity indicators and the LiDAR metrics. Deviance Information Criterion (DIC) was used to compare models with each other. Several metrics were necessary to predict plant species abundance and richness models. Several LiDAR metrics measured at the plot level were found to have non-negligible relationships with floristic biodiversity. The study also highlights that forest structure in the neighbourhood of field plots can impact on biodiversity indicators measured at plot level