A propos de CLIMSHIFT
Comprendre les impacts du changement climatique et de l’agriculture sur les écosystèmes d’eau douce
Changement de régime dans des écosystèmes d'eau douce exposés à des stress combinés
de température, engrais et pesticides
Les lacs d'eau douce peu profonds sont particulièrement présents au sein des paysages agricoles et constituent le type de lac le plus représenté au monde. Cependant, leur fonctionnement peut être gravement affecté par des impacts inhérents à leur localisation et par les effets du changement climatique. Ce constat est devenu une préoccupation majeure pour des scientifiques et parties prenantes du monde entier. Les habitats d'eau douce peu profonds, tels que les lacs et fossés, sont en effet très vulnérables aux vagues de chaleur ainsi qu’au ruissellement agricole (ARO), composé de pesticides et d'engrais du fait notamment : de leurs ratios élevés d'eau de surface, de leur grande interface riveraine et de la connectivité des eaux souterraines.
Comment des facteurs de stress combinés interagiraient-ils sur des systèmes se trouvant dans des états stables alternatifs ? Les connaissances actuelles n'ont pas encore permis de le prévoir. Les recherches se sont majoritairement orientées soit vers des approches écotoxicologiques soit vers des approches des communautés fonctionnelles/écosystémiques. Il apparait ainsi essentiel de mener des études plus approfondies sur l’ensemble des effets des facteurs de stress sur les liens complexes entre les différents groupes fonctionnels de producteurs primaires benthiques et pélagiques, tout comme sur les consommateurs associés.
L'objectif principal de CLIMSHIFT est de contribuer activement à une meilleure compréhension mécaniste des interactions complexes des facteurs de stress agissant sur les systèmes aquatiques peu profonds dans le cadre du réchauffement climatique. Les résultats du projet de recherche financé par l'ANR-DFG contribueront notamment à l'état de l'art actuel. Ces nouvelles connaissances pourraient ainsi être d'un grand intérêt dans l’élaboration des premiers contours d'espaces d'exploitation sûrs (de l’anglais « safe operating spaces »).
Plus spécifiquement, CLIMSHIFT vise à comprendre et à prévoir la réponse des interactions complexes des producteurs primaires benthiques et pélagiques (ex. plantes ou algues), ainsi que de leurs consommateurs, aux effets combinés du réchauffement climatique et du ruissellement agricole (ARO). Un autre objectif consiste en l’évaluation des interactions des facteurs de stress, tels que les effets additifs, synergiques ou antagonistes, en fonction de la physiologie des organismes, des communautés et des processus des écosystèmes. Enfin, CLIMSHIFT souhaite déterminer les seuils potentiels de modification des fonctions des écosystèmes (p.ex. métabolisme des écosystèmes, transfert d'énergie, flux d'éléments) pour des facteurs de stress uniques et combinés.
Les chercheurs de CLIMSHIFT suivent une méthodologie innovante en combinant des indicateurs de stress écotoxicologiques (p.ex. croissance et biomarqueurs de différents organismes) à des approches de communautés fonctionnelles/écosystémiques (p.ex. métabolisme et des écosystèmes), et ce, à différentes échelles temporelles et spatiales. Pour ce faire, le projet comprendra des études en micro- et en mésocosme afin de pouvoir réaliser une extrapolation entre différents niveaux de complexité. Quatre scénarios différents d'exposition des systèmes aquatiques peu profonds au ruissellement agricole (ARO) seront testés par le biais d'expériences en microcosme intérieur et avec une complexité communautaire réduite.
Sur la base des résultats en microcosme, des expériences en mésocosme extérieur contenant des réseaux alimentaires complexes seront établies. Les chercheurs tireront parti des données recueillies lors des expériences en microcosme et en mésocosme pour mettre au point un modèle dynamique innovant et intégratif. Ce dernier permettra aux chercheurs de simuler d'autres scénarios que ceux testés lors des expériences, et ainsi de déterminer des plages et seuils critiques, tout comme de prévoir les interactions potentielles entre les facteurs de stress .
First microcosm experiments / Dynamical model development Data analysis microcosms 2nd series of microcosm experiments /Mesocosm experiments in pond-like systems Models vs. experimental data confrontation Upscaling models from data retrieved in mesocosms Scheduled mesocosm experiments in shallow ditches – postponed because of covid-19 pandemia
June 2018
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April 2019
July 2019
January 2020
March 2020