Modélisation de la richesse en espèces végétales exotiques envahissantes à Tenerife (îles Canaries) à l'aide de modèles spatiaux linéaires généralisés bayésiens

Résumé

Les invasions biologiques constituent l'une des principales menaces pour la biodiversité, en particulier sur les îles où le nombre d'espèces endémiques est le plus élevé malgré leur petite superficie. Dans les îles Canaries, les relations entre les espèces exotiques envahissantes (ci-après EEE) et leurs déterminants environnementaux et anthropogéniques ont été minutieusement décrites, mais des modèles provisoires robustes intégrant l'autocorrélation spatiale des espèces et les schémas des communautés d'EEE font toujours défaut. Dans cette étude, nous avons développé un modèle spatial linéaire généralisé pour la richesse en espèces exotiques envahissantes (EEE) dans un cadre bayésien, en utilisant une approche méthodologique qui englobe les SIG et l'analyse géostatistique. Dans cette étude, nous avons émis l'hypothèse que l'inclusion de l'autocorrélation spatiale peut améliorer la performance du modèle, ce qui permet d'obtenir des prédictions plus fiables pour l'IASR. En outre, cette méthode fournit des cartes d'incertitude qui donnent la priorité aux zones où des efforts d'échantillonnage supplémentaires sont nécessaires. Notre modèle a montré que l'IASR à Tenerife est principalement due à une combinaison de processus anthropogéniques et naturels, mettant en évidence des conditions favorables à l'IAS depuis le littoral jusqu'à environ 800 m d'altitude, en particulier sur l'aspect humide au vent. Parmi les facteurs anthropiques, une relation positive évidente entre l'estimation de la densité du noyau routier et l'IASR a été trouvée. En effet, la densité des routes a récemment augmenté, en particulier dans les zones de basse et moyenne altitude des îles Canaries, strictement associée à l'expansion urbaine, et il a été largement démontré qu'elle est l'une des principales voies d'entrée des EEE. Par conséquent, une densité routière plus élevée peut être liée à une pression accrue des propagules qui est, avec la source de perturbation, l'un des facteurs les plus importants expliquant la richesse du succès de l'invasion des espèces exotiques. Nos principales conclusions soulignent l'importance de prendre en compte l'autocorrélation spatiale et les connaissances préalables des chercheurs pour accroître le pouvoir prédictif des modèles statistiques. D'un point de vue pratique, ces modèles et l'incertitude qui leur est associée serviront d'outils de gestion importants, mettant en évidence les portions de territoires qui seront plus sujettes aux invasions biologiques et vers lesquelles les efforts de surveillance devraient être orientés.