Dynamique des prédateurs supérieurs en contexte agricole peri-urbain: leur rôle dans la régulation des déprédateurs de cultures – TOP_PRED

La perte de biodiversité est mondiale et rapide, et est accentuée au niveau des agroecosytèmes où les pressions anthropiques sont fortes. Il est urgent de prendre en compte les principaux facteurs (dégradation de l’habitat, pratiques humaines) de ces perturbations afin d’anticiper au mieux les impacts et d’atténuer les effets sur ces écosystèmes et leurs services.
Notre projet étudie les interactions entre deux prédateurs prédominants dans les agroécosystèmes, les chats (espèce domestique) et les renards ("nuisibles"). Leur présence entraine des perceptions souvent opposées dépendant du statut et des à priori des parties-prenantes. Les changements dans la distribution, la densité et le comportement des prédateurs peuvent modifier la pression de prédation exercée sur les proies (déprédatrices de cultures) et modifier ainsi la structure (espèces en sur ou sous abondance) et le fonctionnement (régulation, relâche de prédation) de l’écosystème, et leurs services écosystémiques (rendements agricoles). Pour quantifier les principaux liens trophiques et le service de régulation par prédation les conséquences de la perception et des actions des parties-prenantes sur la dynamique des prédateurs, et les possibles effets cascades, nous travaillerons sur trois axes. Le premier est divisé en trois tâches visant à déterminer le régime alimentaire, l’utilisation de l’habitat par les prédateurs et les densités de proies: 1) analyse du régime alimentaire (étude micro et macroscopique des crottes, metabarcoding), en fonction de différentes variables telles les saisons, les densités des proies, l’habitat afin d’identifier les principales relations et facteurs externes influant sur les réseaux trophiques; 2) individualiser les excréments en utilisant l’empreinte génétique unique de chaque prédateur (régime alimentaire individuel et génétique de population) pour détecter des personnalités trophiques, et compléter nos estimations de paramètres démographiques et d’utilisation de l’habitat avec la technique de CMR non-invasive 3) utiliser des colliers GPS, des pièges photos et à poils géo-localisés afin de détecter des comportements individuels dans l’utilisation de l’habitat. Dans le deuxième axe, nous construirons des modèles mathématiques prédictifs de ces réseaux trophiques et testerons les trajectoires des populations en fonction des contraintes environnementales et des actions des parties-prenantes. Trois étapes seront nécessaires: 1) améliorer notre modèle discret déterministe, alimenté et validé avec des données de terrain sur 5 années et de la littérature; 2) ajouter des variables stochastiques, et 3) développer des modèles individus centrés. Nous validerons et comparerons la capacité de chaque type de modèle à correctement prédire les distributions, densités et impacts des prédateurs sur les principales catégories de proies. Le troisième axe s’attache à étudier les perceptions et actions des parties-prenantes influençant les dynamiques des prédateurs. Trois actions seront mises en œuvre pour optimiser des futurs plans de gestion collaboratifs : 1) identifier les interactions prédateurs-parties-prenantes en fonction leurs différentes perceptions et pratiques ; 2) développer les sciences participatives pour renforcer les collaborations autours d’objectifs communs (améliorer le fonctionnement des écosystèmes et leurs services) ; 3) co-construire des scénarios de gestion pour favoriser les capacités adaptatives des socio-écosystèmes et améliorer les actions futures. Notre projet, capital et innovant, étudie simultanément différentes échelles d’étude (individu, population, espèce et communauté), et combine écologie fondamentale, écologie appliquée, et sciences sociales dans une approche multidisciplinaire (biologie, mathématiques et sciences sociales) afin de fournir de nouvelles connaissances, des modèles prédictifs et des directives collaboratives permettant d’améliorer la biodiversité, le fonctionnement des agroécosytèmes et leurs services.