Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Evaluation de l’impact de deux scénarios de fermeture aux engins de fond des zones susceptibles d’abriter des écosystèmes marins vulnérables (EMV)

Ce document présente les résultats de l’analyse de l’impact que pourrait avoir l’application des scénarios C et D explorés par le CIEM pour protéger les écosystèmes marins vulnérables (EMV). Pour chaque scénario, le nombre de bateaux ayant pêché dans la zone concernée est calculé, ainsi que la dépendance en termes de quantité et de valeurs des captures réalisées dans les zones EMV par rapport aux captures totales de ces navires, et ce pour la période 2018-2022 L’analyse n’a porté que sur l’activité des navires français dans les eaux de l’UE. Quel que soit le scénario, et même si le nombre de navires potentiellement concernés est important, la dépendance aux zones impactées est très faible. Comme attendu, le scénario D dans lequel les cellules à EMV les plus fréquentées sont exclues, concernent moins de navires et montre une dépendance moindre. Estimer l’impact des fermetures des zones à EMV sur la base des dépendances calculées par scenario conduit toutefois à sous-estimer l’impact réel de ces fermetures dans la mesure où seules les cellules fermées sont prises en compte, alors que les impacts devraient être estimés à l’échelle de toutes les cellules traversées par les opérations de pêche affectées par une cellule fermée et qui ne pourraient pas avoir lieu en cas de fermeture

Evaluation de l’impact des scénarios de fermeture aux engins de fond des zones susceptibles d’abriter des EMV

Ce document présente les résultats de l’analyse de l’impact que pourrait avoir l’application d’un des quatre scénarios explorés par le CIEM pour protéger les écosystèmes marins vulnérables (EMV). Pour chaque scénario, le nombre de bateau ayant fréquenté la zone concernée est calculé, ainsi que la dépendance en termes de quantité et de valeurs des captures réalisées, et ce pour la période 2017-2020 : Ces informations peuvent être déclinées selon la zone CIEM et/ou selon la ZEE (UE vs UK par exemple). Ainsi la contribution de la ZEE UE est donnée par le rapport entre les débarquements de la partie UE concernée par le scénario sur les débarquements de la totalité de la zone concernée par le scénario. La deuxième partie analyse l’activité des navires qui ont, au moins une fois sur la période, fréquenté la strate bathymétrique 400-800 mètres avec un engin trainant de fond.

Définition de l'empreinte historique pour la pêche en eau profonde sur la période 2009 – 2011

Ce rapport a été réalisé en réponse à une saisine de la DPMA (17-10983) qui souhaitait une définition de l’empreinte historique de l’activité de la pêche en eau profonde, pour la période 2009-2011 et pour deux listes de navires bénéficiant d’une AEP ‘eau profonde’ sur la période : navires bénéficiant de l’AEP au moins une année (liste 1), l’autre les navires bénéficiant de l’AEP pour chaque année de la période (liste 2). Le texte complet de la saisine est donné en annexe 1

Analyse de l'activité de chalutage de fond au delà de l'isobathe 200 mètres de 2010 à 2012

La demande de la DPMA (saisine 14-6464 + compléments) porte sur : ‐ Une analyse du nombre de navires utilisant des engins de fond par strate bathymétrique ainsi que l’effort de pêche déployé par ces navires dans ces différentes strates, notamment au-delà de la profondeur de 400 mètres. ‐ Une représentation cartographique des zones de pêche des navires exerçant des activités de pêche profonde (i.e. titulaire d’une autorisation de pêche au pêche au titre du règlement (CE) n°2347/2002) par quartier maritime d’immatriculation, notamment Boulogne sur mer, Le Guilvinec, Concarneau et Lorient pour les années 2010, 2011 et 2012. Les isobathes 400, 600, 800 et 1000 mètres apparaitront sur les représentations cartographiques. ‐ UN recoupement de la liste des navires satisfaisant le critère des 100kg d’espèces dites profondes par marée avec la liste des navires qui, la même année, ont déployé une activité de pêche au-delà de 400 mètres

Evaluation de l’impact des engins de pêche dans les eaux de Jersey et de fermetures liées à la définition d’AMPs

Ce travail répond à la demande de saisine de la DGAMPA sur l’évaluation de l’impact des engins de pêche dans les eaux de Jersey et de fermetures liées à la définition d’aires marines protégées (AMPs), en réponse à une proposition de planification spatiale marine (MSP) par les autorités de Jersey, ouverte à la consultation publique. Dans le Volet 1 de ce rapport, Ifremer a rassemblé les informations à sa disposition sur les habitats et leur statut écologique dans le Golfe Normand-Breton, ainsi que sur l’impact des engins de pêche, rassemblés notamment dans le rapport du projet IPREM (Liefmann et al. 2022), et a analysé l’argumentaire présenté dans le document de consultation de Jersey. Le MSP de Jersey ne se base pas sur la mesure de l’impact réel de la pression de pêche, mais sur l’analyse des caractéristiques écologiques spécifiques des différents habitats de la zone territoriale pour établir des zones de protection plus fortes sur un principe de précaution, L’objectif affiché est autant d’éliminer les impacts actuels que de les éviter par anticipation, pour permettre aux fonds marins de fonctionner naturellement. Dans le Volet 2 est fournie une analyse plus détaillée de l’impact attendu des fermetures sur les pêcheurs français, à partir des données SACROIS du SIH. Sur les 117 navires identifiés dans la zone en 2023, seuls 22 navires ont une activité aux arts trainants dans la zone B selon la VMS, cette zone représentant 9% en moyenne de leur chiffre d’affaires total