Les données de surveillance provenant des programmes de surveillance des espèces envahissantes du MPO, ainsi que les informations sur les occurrences tirées de bases de données en ligne et de la documentation scientifique, ont été combinées à des données environnementales à haute résolution et à des modèles océanographiques dans des modèles de répartition des espèces qui prévoient les répartitions actuelles et futures de 24 espèces non indigènes sur la côte est de l’Amérique du Nord et de 31 espèces non indigènes sur la côte ouest. Les répartitions futures ont été prédites pour 2100, conformément au profil représentatif d’évolution des concentrations 8.5 du cinquième Rapport d’évaluation du Groupe intergouvernemental sur l’évolution du climat. On a aussi estimé la richesse actuelle et future de ces espèces (c.-à-d. les points chauds) en additionnant leurs probabilités d’occurrence. Cet ensemble de données inclut les résultats de la modélisation des répartitions actuelles et en 2100 de chaque espèce et la richesse estimée des espèces.Citer ces données comme suit : Lyons DA., Lowen JB, Therriault TW., Brickman D., Guo L., Moore AM., Peña MA., Wang Z., DiBacco C. Données de: Modèles de répartition et données d’occurrence pour la détermination des points chauds des espèces marines envahissantes. Date de publication: Novembre 2023. Division des sciences des écosystèmes côtiers, Pêches et Océans Canada, Dartmouth (Nouvelle-Écosse). https://open.canada.ca/data/en/dataset/1439dcb3-82a6-40fd-a9a4-8f045b20ff5b

Les modèles de répartition des espèces sont des outils qui fusionnent des observations d’espèces (l’occurrence, l’abondance ou la biomasse) avec des variables environnementales pour prédire l’aire de répartition d’une espèce dans des emplacements non échantillonnés. Afin de produire des prévisions exactes de l’occurrence, de l’abondance ou de la répartition de la biomasse, il est souhaitable d’obtenir une vaste gamme de variables physiques ou biologiques (ou les deux). Ces données sont souvent recueillies à des échelles spatiales limitées ou irrégulières et nécessitent l’application de techniques géospatiales pour produire des surfaces environnementales en continu qui peuvent être utilisées pour la modélisation à toutes les échelles spatiales. Nous présentons ici un examen de 102 couches de données environnementales qui ont été compilées pour toute l’étendue spatiale de la région des Maritimes de Pêches et Océans Canada (MPO). Les variables ont été obtenues à partir d’une vaste gamme de sources de données physiques et biologiques interpolées sur le plan spatial à l’aide de méthodes géostatistiques. Pour chaque variable, nous documentons la répartition des données sous-jacentes, fournissons des analyses pertinentes des modèles de répartition et une évaluation du rendement des modèles. Nous présentons l’erreur type et les surfaces interpolées définitives. Ces couches de données ont été archivées dans un format commun (trame) à l’Institut océanographique de Bedford afin de simplifier leur utilisation future. À partir des résumés analytiques du présent rapport, un sous-ensemble de ces variables a par la suite été utilisé dans des modèles de répartition des espèces pour prévoir la répartition, en eau profonde, des coraux, des éponges et d’autres taxons benthiques importants dans la région des Maritimes.Citer ces données comme: Beazley, Lindsay; Guijarro, Javier; Lirette, Camille; Wang, Zeliang; Kenchington, Ellen (2020). Caractéristiques des couches de données environnementales à utiliser dans la modélisation de la répartition des espèces dans la région des Maritimes. Publié en Juillet 2023. Secteur des sciences des écosystèmes et des océans, Pêches et Océans Canada, Dartmouth, (N-É). https://open.canada.ca/data/en/dataset/34a917cb-a0e3-403c-91c7-af3dc20628b1

Depuis 2005, Pêches et Océans Canada recueille des données de surveillance sur les espèces aquatiques envahissantes (e.g https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/8d87f574-0661-40a0-822f-e9eabc35780d, https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/503a957e-7d6b-11e9-aef3-f48c505b2a29, https://ouvert.canada.ca/data/fr/dataset/8661edcf-f525-4758-a051-cb3fc8c74423). Ces données de surveillance et des informations supplémentaires sur l’occurrence des espèces provenant de bases de données en ligne et d’ouvrages scientifiques ont été jumelées à des données environnementales à haute résolution et à des modèles océanographiques tirés de modèles de répartition des espèces qui prédisent les répartitions potentielles actuelles et futures de 12 espèces envahissantes à risque modéré ou élevé sur les côtes est et ouest du Canada. Les répartitions futures ont été prédites pour 2075, conformément au profil représentatif d’évolution de concentration 8.5 du cinquième Rapport d’évaluation du Groupe intergouvernemental sur l’évolution du climat. La richesse actuelle et future de ces espèces (c.-à-d. les points chauds) a aussi été estimée en additionnant les probabilités d’occurrence. Cet ensemble de données inclut les lieux d’occurrence de chaque espèce, les résultats de modélisation des répartitions actuelles et futures de chaque espèce et la richesse estimée des espèces. Cette recherche a été publiée dans la littérature scientifique (Lyons et al. 2020). Lyons DA, Lowen JB, Therriault TW, Brickman D, Guo L, Moore AM, Peña MA, Wang Z, DiBacco C. (In Press) Identifying Marine Invasion Hotspots Using Stacked Species Distribution Models. Biological InvasionsCiter ces données comme suit : Lyons DA., Lowen JB, Therriault TW., Brickman D., Guo L., Moore AM., Peña MA., Wang Z., DiBacco C. Données de: Modèles de répartition et données d’occurrence pour la détermination des points chauds des espèces marines envahissantes Date de publication: Novembre 2020. Division des sciences des écosystèmes côtiers, Pêches et Océans Canada, Dartmouth (Nouvelle-Écosse). https://open.canada.ca/data/en/dataset/1bbd5131-8b34-4245-b999-3b4c4259d74f

Pour être efficaces, les processus de gestion des pêches et de l'habitat exigent la connaissance de la répartition des zones de grande importance sur le plan écologique ou biologique. Sur le plateau et le talus néo-écossais, un certain nombre de zones benthiques d'importance écologique ou biologique composées d'espèces faisant office d'habitat, telles que les éponges et les coraux en eau profonde, ont été désignées. Toutefois, la connaissance de leur répartition spatiale se fonde en grande partie sur des relevés ciblés dont l'étendue spatiale est limitée. Nous nous sommes servis d'une approche de modélisation de la répartition des espèces appelée modèle de forêts aléatoires (RF) pour prévoir la probabilité de la présence et la biomasse des éponges, des pennatules et des grandes et petites gorgones dans l'ensemble de l'étendue spatiale de la Région des Maritimes de Pêches et Océans Canada (MPO). Nous avons aussi modélisé Vazella pourtalesi, une éponge rare qui forme la plus grande concentration connue du genre sur le plateau néo-écossais. Nous avons utilisé un certain nombre de sources de données, y compris les données sur les prises des relevés plurispécifiques au chalut du MPO et celles provenant des observations in situ par imagerie benthique. La plupart des modèles avaient une excellente efficacité de prévision selon des valeurs contre-validées de l'aire sous la courbe de la fonction d'efficacité du récepteur variant de 0,760 à 0,977. Les zones d'habitat propice ont été désignées pour chaque taxon et ont été comparées à l'aire de répartition de l'espèce et, le cas échéant, aux emplacements des zones de fermeture visant sa protection. Des modèles additifs généralisés ont été élaborés pour prédire la répartition de la biomasse de chaque groupe taxonomique et servent de points de comparaison aux modèles RF. Les résultats obtenus par les modèles RF et les modèles additifs généralisés étaient similaires, cependant les prévisions de la biomasse par les modèles additifs généralisés étaient meilleures pour certains groupes taxonomiques le long de la pente continentale. En l'absence de données d'observation, les résultats de la présente étude pourraient servir à déterminer l'aire de répartition potentielle des taxons benthiques vulnérables aux fins d'utilisation dans les applications de gestion des pêches et de l'habitat. Ces résultats pourraient aussi être utilisés pour mieux définir les concentrations importantes de ces taxons repérées dans le cadre des analyses de noyaux de densité.Citer ces données comme: Beazley, Lindsay; Kenchington, Ellen; Murillo-Perez, Javier; Lirette, Camille; Guijarro-Sabaniel, Javier; McMillan, Andrew; Knudby, Anders (2019). Modélisation de la répartition des espèces de coraux et d’éponges présentes dans la région des Maritimes à utiliser pour déterminer les zones benthiques importantes. Publié en Juillet 2023. Secteur des sciences des écosystèmes et des océans, Pêches et Océans Canada, Dartmouth, (N-É). https://open.canada.ca/data/en/dataset/356e92f3-5bf3-4810-98b1-3e10cd7742aa

Carte à haute résolution des essences d’arbres dominantes dans les écosystèmes forestiers du Canada (2019). La carte des essences d’arbres dominantes est produite au moyen d’une image composite de Landsat de 2019, de données géographiques et climatiques, de dérivés de l’altitude et de renseignements sur la phénologie dérivés de la télédétection, d’après le cadre décrit dans Hermosilla et al. (xxxx). Les modèles de classification régionale ont été produits à partir de l’inventaire forestier national du Canada, au moyen d’un système de pavés de 150 × 150 km. Les essences d’arbres dominantes correspondent aux essences auxquelles le plus grand nombre de votes est attribué par les modèles de classification en forêts d’arbres décisionnels (c’est-à-dire la classe associée à la plus forte probabilité d’appartenance à une classe). Les données représentent les essences dominantes dans les écosystèmes forestiers du Canada en 2019. Pour la composition d’images, on a retenu un intervalle d’environ 30 jours autour du 1er août pour produire les composites des meilleurs pixels allant servir comme données sources aux fins de classification.La science et les méthodes mises en place pour générer les informations présentées ici, qui suivent et caractérisent l’histoire des forêts canadiennes, ont été dirigées par le Service canadien des forêts de Ressources naturelles Canada, en partenariat avec l’Université de la Colombie-Britannique, et ont été renforcées par la capacité de traitement de l’Alliance de recherche numérique du Canada.Un aperçu des données utilisées ainsi que du traitement des images et des méthodes appliquées est présenté dans Hermosilla et al. (2022) https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113276, de même que des renseignements sur l’évaluation indépendante de l’exactitude des données.Lorsque vous utilisez ces données, veuillez en citer la source comme suit :Hermosilla, T., Bastyr, A., Coops, N.C., White, J.C., Wulder, M.A., 2022. Mapping the presence and distribution of tree species in Canada’s forested ecosystems. Remote Sensing of Environment 282, 113276.

Description:Cet ensemble de données contient des couches d’occurrence prévue pour 65 espèces de poissons de fond ainsi que la richesse globale des espèces (c.-à-d. le nombre total d’espèces présentes) dans les eaux du Pacifique canadien, et l’erreur-type médiane par cellule de grille pour toutes les espèces. Il couvre toutes les profondeurs d’habitat du fond marin comprises entre 10 et 1 400 mètres qui ont une salinité estivale moyenne supérieure à 28 USP. Deux couches sont fournies pour chaque espèce : 1) l’occurrence prévue de l’espèce (prob_occur) et 2) la probabilité qu’une cellule de grille soit un point chaud d’occurrence pour cette espèce (hotspot_prob) défini comme étant le seuil le plus bas entre : 1) 0,8 ou 2) le 80e centile des valeurs de probabilité d’occurrence prévues pour toutes les cellules de grille dont la probabilité d’occurrence était supérieure à 0.05. La première mesure fournit une prévision globale de la répartition de l’espèce, tandis que la deuxième indique les régions où l’espèce est la plus susceptible d’être présente, ce qui tient compte de l’incertitude dans notre modèle. Toutes les couches sont fournies à une résolution de 1 km.Méthodes :Ces couches ont été créées à l’aide d’un modèle de répartition des espèces décrit par Thompson et ses collaborateurs (2023). Ce modèle intègre les données de trois relevés indépendants des pêches : les relevés synoptiques au chalut de fond des poissons démersaux de Pêches et Océans Canada (MPO; Sinclair et al. 2003; Anderson et al. 2019), les relevés à la palangre sur fond dur des poissons démersaux du MPO (Lochead et Yamanaka 2006, 2007; Doherty et al. 2019), et les relevés aux lignes fixes indépendants de la commission internationale du flétan du Pacifique (IPHC 2021). De plus amples renseignements sur les méthodes se trouvent dans le fichier PDF des métadonnées accessible avec le jeu de données.Extrait du rapport de Thompson et ses collaborateurs (2023):Des prévisions de la répartition des espèces de poissons de fond sont nécessaires pour soutenir les initiatives de planification spatiale marine en cours dans les eaux du Pacifique canadien. Des données pour éclairer les modèles de répartition des espèces sont disponibles à partir de plusieurs relevés indépendants des pêches. Cependant, aucun relevé unique ne couvre l’ensemble de la région et différents types d’engins de pêche sont nécessaires pour étudier la diversité des habitats occupés par les poissons de fond. Les engins de chalutage de fond sont utilisés pour échantillonner l’habitat de fond meuble, principalement sur le plateau continental et le talus, tandis que les engins de pêche à la palangre se concentrent souvent sur les habitats littoraux et de fond dur où le chalutage est impossible. Puisque les données obtenues par les relevés de ces deux types d’engins de pêche ne sont pas directement comparables, les modèles antérieurs de répartition des espèces dans cette région se sont limités à l’utilisation des données d’un relevé à la fois, réduisant ainsi leur étendue spatiale et leur utilité à l’échelle régionale. Nous présentons ici une méthode d’intégration des données sur la présence et l’absence des espèces entre les relevés et les types d’engins de pêche qui nous permettent de prévoir la répartition sur toute la côte de 66 espèces de poissons de fond en Colombie-Britannique. Notre modèle tire parti de l’utilisation des données disponibles provenant de multiples relevés pour estimer la façon dont les espèces réagissent aux gradients environnementaux tout en tenant compte des différences de capturabilité entre les différents relevés. Dans l’ensemble, nous constatons que cette méthode intégrée présente deux avantages principaux : 1) elle augmente l’exactitude des prévisions dans les régions et les relevés à données limitées tout en ayant des répercussions négligeables sur l’exactitude lorsque les données sont déjà suffisantes pour réaliser des prévisions; 2) elle réduit l’incertitude, ce qui se traduit par des intervalles de confiance plus serrés concernant les espèces qui devraient être présentes. Ces avantages sont particulièrement pertinents dans les régions de notre côte où notre compréhension de la qualité de l’habitat est limitée en raison de l’absence de relevés de recherche spatialement complets à long terme sur les poissons de fond.Sources de donnéesLes données de recherche ont été fournies par l’Unité des données sur le poisson de fond de la Direction des sciences (région du Pacifique) aux fins des relevés de recherche de la base de données GFBio entre 2003 et 2020 pour toutes les espèces qui comptaient au moins 150 observations, pour tous les types d’engins de pêche et les jeux de données de relevés disponibles.IncertitudesIl s’agit de résultats modélisés en fonction des observations des espèces en mer et des prévisions connexes en matière de covariables environnementales qui pourraient ne pas toujours refléter précisément les véritables aires de répartition des poissons de fond, bien que des méthodes qui intègrent différents types et différentes sources de données aient démontré leur capacité à améliorer l’inférence du modèle en accroissant la précision des prévisions et en réduisant l’incertitude.

Description:Des données spatiales sur les espèces d’importance écologique sont nécessaires pour soutenir les initiatives de planification spatiale marine (PSM) dans l’environnement marin de la Colombie-Britannique. En ce qui concerne les taxons pour lesquels les données sont insuffisantes, comme les espèces de requins, on peut utiliser les modèles de répartition des espèces qui intègrent les données sur la présence et l’absence provenant de différentes sources pour prédire leur répartition à l’échelle de la côte. Nous présentons ici des estimations spatiales de la répartition du requin bleu (Prionace glauca), de la taupe du Pacifique (Lamna ditropis), de la laimargue du Pacifique (Somniosus pacificus), et du requin griset (Hexanchus griseus). Ces estimations ont été obtenues grâce à un modèle linéaire généralisé à effets mixtes, et elles sont fondées sur des données provenant de deux relevés scientifiques et des pêches commerciales avec ligne et hameçon, au chalut pélagique et au chalut de fond. Pour chaque espèce, nous fournissons la probabilité d’occurrence prédite et l’incertitude de prédiction à une résolution de 3 km pour la côte de la Colombie-Britannique, ainsi que les estimations des paramètres pour les covariables du modèle (profondeur, pente, année et types de données). Les résultats montrent que les répartitions prédites varient d’une espèce à l’autre : le requin bleu et la laimargue du Pacifique présentent une probabilité d’occurrence plus élevée le long du talus continental, tandis que la taupe du Pacifique présentent une faible probabilité d’occurrence sur l’ensemble de la côte et le requin griset présentent la plus forte probabilité d’occurrence dans le détroit de Georgia. Les résultats de cette étude peuvent soutenir les initiatives de PSM en cours dans la région du Pacifique et favoriser la conservation et la gestion de ces espèces importantes.Méthodes:Sources de donnéesLes modèles de répartition de l'espèce (SDM) sont fondés sur les données de deux relevés scientifiques indépendants de la pêche et de la pêche commerciale à l'hameçon et à la ligne, qui sont tous effectués dans les eaux canadiennes du Pacifique. Les relevés scientifiques comprennent les relevés à la palangre à fond dur de Pêches et Océans Canada (MPO) et les relevés des limites de pêche indépendants de la Commission internationale du flétan du Pacifique (CIPH). La zone d'étude est liée par la coque convexe extérieure de ces trois sources de données. D'autres relevés de recherche de Pêches et Océans Canada, comme les relevés synoptiques au chalut de fond, les relevés au chalut en milieu d'eau et les relevés au piège de la morue charbonnière, ont été étudiés comme sources de données potentielles, mais on a constaté que les observations de présence des espèces d'intérêt étaient insuffisantes pour justifier leur inclusion dans l'analyse. Pour de plus amples renseignements sur les données sources, veuillez consulter Proudfoot et al., 2024.Approche de modélisation et comparaisonPour chaque espèce, nous avons ajusté une suite de modèles linéaires généralisés à effets mixtes (GLMM) à l'aide du package sdmTMB (Anderson et al., 2022). Pour chaque espèce, nous avons ajusté quatre modèles, chacun avec un ensemble différent d'effets fixes et de prédicteurs environnementaux. De plus, nous avons comparé la puissance prédictive de quatre modèles pour chaque espèce, chaque modèle ayant une combinaison différente de prédicteurs environnementaux (c.-à-d. pente, profondeur, pente + profondeur, aucun). Le tableau 2 de Proudfoot et al. 2024 présente un résumé des modèles candidats. Pour chaque espèce, nous avons choisi le modèle avec la plus grande précision prédictive (évalué à l'aide de la probabilité logarithmique prédite basée sur la validation croisée) comme étant le meilleur ajustement.Prévisions spatiales de la répartition des espècesNous avons fait des prédictions de l'occurrence de l'espèce à l'aide du modèle sélectionné et d'une grille de prévision spatiale à résolution de 3 km. Nos prédictions ont été faites pour l'ensemble de la côte de la Colombie-Britannique, et les prédictions de la répartition des espèces ont été faites à l'aide de modèles ajustés à l'ensemble de données complet, plutôt que de modèles ajustés par validation croisée. Nous avons fait des prédictions avec l'année fixée à 2014 (le point médian approximatif de l'ensemble de données) et le type défini sur IPHC (l'ensemble de données avec la distribution spatiale la plus uniforme des points de données).Incertitudes:Étant donné qu’il existe peu de données sur les relevés et les captures commerciales dans les zones profondes au large du plateau continental, les prévisions dans ces zones sont probablement moins certaines que les prévisions sur le plateau. Pour en tenir compte, l’incertitude (écart-type dérivé des 500 valeurs simulées à partir de la matrice de précision commune des modèles sélectionnés) a été cartographiée dans l’ensemble de la zone d’étude pour chaque espèce. En outre, comme ces modèles sont fondés sur des données qui ne couvrent probablement pas toute l’étendue spatiotemporelle de l’habitat des espèces (c’est-à-dire que les profondeurs moyennes, les eaux de surface et les données de toutes les saisons peuvent ne pas être prises en compte), ces résultats correspondent à un aperçu de la présence des espèces et ne tiennent pas compte de leurs habitudes complexes de migration et de déplacement.

Des espèces d’arbres dominantes 2015Les données représentant les espèces d’arbres dominantes des forêts de la Colombie-Britannique en 2015 sont fondées sur des données Landsat et leur modélisation, dont les résultats sont cartographiés à une résolution spatiale de 30 m. Il a été développé dans le cadre du Système national de surveillance des écosystèmes terrestres (NTEMS) du Canada. La carte a été produite par l’algorithme de classification des « forêts aléatoires » appliqué à des variables prédictives calculées à partir de séries chronologiques d’images Landsat, notamment la réflectance de la surface, la couverture terrestre, les perturbations forestières et la structure de la forêt, ainsi qu’à des variables accessoires décrivant la topographie et la position. Les échantillons d’entraînement et de validation ont été tirés de l’Inventaire des ressources végétales (Vegetation Resources Inventory), sélectionnés parmi un ensemble stratifié de polygones présentant des conditions internes homogènes et divergeant peu par rapport aux données de télédétection. Des modèles locaux ont été appliqués à des carrés de 100 km x 100 km et, pour éviter les effets de bordure, tenaient compte des échantillons d’entraînement pour les 5 x 5 carrés voisins. Pour les espèces d’arbres qui occupent 80 % de la superficie forestière, l’exactitude globale s’est chiffrée à 72 %. L’étude montre que les données satellitaires et leur modélisation peuvent servir à produire des cartes complètes et à jour des attributs forestiers à l’échelle des sous peuplements en Colombie Britannique (Canada).

Le corail arborescent (Paragorgia arborea), un corail de grande taille formant de l’habitat, est un indicateur d’écosystèmes marins vulnérables caractérisé par une répartition antitropicale. Les regroupements denses d’individus de l’espèce ont été protégés contre la pêche entrant en contact avec le fond dans la biorégion du plateau néo-écossais, située au large de la Nouvelle-Écosse, dans les eaux canadiennes de l’Atlantique Nord-Ouest. Récemment, la modélisation du caractère convenable de l’habitat à l’échelle du bassin a prédit une perte alarmante de 99 % de l’habitat convenable pour le corail arborescent dans tout l’Atlantique Nord d’ici 2100. Une réévaluation régionale de la répartition prédite de l’espèce dans la biorégion a été réalisée au moyen de l’apprentissage automatique (forêt aléatoire) et des cadres de modèles additifs généralisés (MAG), et comprend une projection jusqu’à la période de 2046 à 2065. Afin d’éviter les inférences erronées, des outils de diagnostic axés sur l’extrapolation ont été appliqués aux fins de détermination du degré de projection des modèles dans l’espace des nouvelles covariables (c.-à-d. l’extrapolation). Les meilleurs prédicteurs de la répartition de l’espèce étaient une série de variables de terrain invariables dans le temps qui ont détecté de l’habitat convenable le long de la partie supérieure du talus continental. D’autres prédicteurs, qui devraient varier en fonction de futures études de climatologie océanique, ont permis de déterminer que des zones de la partie supérieure du talus continental situées dans la partie est de la zone d’étude resteront dans les plages convenables pour P. arborea au moins jusqu’au milieu du siècle. De plus, des simulations tridimensionnelles de suivi de la particule Lagrangienne ont indiqué un potentiel pour la connectivité entre les sites d’occurrence connus et les aires protégées existantes, ainsi que pour la colonisation de zones non étudiées qui devraient comporter de l’habitat convenable, à partir de sites d’occurrence connue. Les résultats ont montré que la disparition de cette espèce emblématique de la biorégion du plateau néo-écossais est peu probable au cours des prochaines décennies. Des refuges climatiques possibles ont été déterminés et les résultats connexes ont été présentés dans le contexte des propriétés de conception du réseau d’aires protégées, soit la représentativité, la connectivité, le caractère adéquat, la viabilité et la résilience.Dans le présent document, nous fournissons les variables prédictives environnementales interpolées qui ont été utilisées dans les modèles sur la répartition actuelle et future de l’espèce. Les surfaces prédites à partir des forêts aléatoires et des MAG sont fournies pour les périodes actuelles et projetées (RCP4.5 et RCP8.5, de 2045 à 2065). Les résultats après l’application des outils de diagnostic axés sur l’extrapolation (calculés à l’aide du progiciel dsmextra dans R) sont fournis pour chaque modèle. Les refuges climatiques pour l’espèce déterminés dans le cadre des projections RCP4.5 pour 2045 à 2065 montrant les conditions analogiques sont également fournis. Les explications relatives aux surfaces sont présentées dans Wang, Murillo and Kenchington (2022) et dans les fichiers complémentaires.Référence :Wang S, Murillo FJ and Kenchington E (2022) Climate-Change Refugia for the Bubblegum Coral Paragorgia Arborea in the Northwest Atlantic. Front. Mar. Sci. 9:863693. doi: 10.3389/fmars.2022.863693

Pour assurer la prise de décisions éclairées, la gestion et la conservation des écosystèmes marins le long de la côte de la Colombie-Britannique, une compréhension approfondie des communautés et des habitats marins est nécessaire. Les initiatives de planification marine, y compris la planification des interventions en cas d'incident environnemental et le développement d'un réseau d'aires marines protégées, sont depuis longtemps contestées par d'importantes lacunes dans nos connaissances sur la répartition de nombreuses espèces marines côtières. Ce manque d'information essentielle peut nuire à notre capacité de gérer et de protéger efficacement les espèces et les écosystèmes vulnérables. Nous avons élaboré un ensemble de modèles de répartition des espèces (SMD unique) à partir des données recueillies dans le cadre du relevé cartographique de l'habitat benthique. Ces modèles établissent une corrélation entre les données sur l'occurrence des espèces et les variables environnementales. Nous avons utilisé ces modèles pour prédire la probabilité d'occurrence de chaque espèce sur toute la côte de la Colombie-Britannique. Une analyse en grappes des prédictions mono-SDM a ensuite été utilisée pour déterminer les biotopes, qui sont des combinaisons distinctes de propriétés physiques et chimiques de l'eau et de communautés biologiques associées. Nous avons défini et cartographié la distribution spatiale et la probabilité de neuf biotopes épibenthiques de la macrofaune côtière ainsi que de trois physiotopes en fonction des conditions environnementales. La définition des biotopes comprend les espèces corrélées, le type de substrat et la gamme des conditions environnementales (pente, profondeur, courant, température, salinité et courant de marée) qui se produisent dans chaque biotope. Les biotopes définis ici constituent une première étape, mais importante, de la biorégionalisation quantitative pour la région du Pacifique, car la résolution des données sur les communautés marines littorales fait défaut en Colombie-Britannique et a entravé les initiatives spatiales marines. Cet ensemble de données contient 71 des 72 SMD simples (ce qui exclut l'ormeau nordique, une espèce en voie de disparition), la distribution spatiale de 9 biotopes et de 3 physiotopes, et la richesse en espèces calculée comme la somme des probabilités d'occurrence pour les 72 espèces.