Adaptation, persistence and management of Atlantic salmon in a metapopulation context

• Main Author: Lamarins, Amaïa
• Other Authors: Pau, Buoro, Mathieu, Carlson, Stephanie M.
• Format: Thesis
• Language: English
• Published: 2022
• Subjects: Adaptation; Gestion; Saumon; Métapopulation; Modélisation; Dispersion; Management; Salmon; Metapopulation; Modelling; Dispersal; Atlantic salmon; Salmo salar
• Online Access: http://www.theses.fr/2022PAUU3040/document

Dans un contexte de changements environnementaux rapides et de pressions anthropiques, il est urgent de mieux comprendre les réponses des espèces et d'apporter des recommandations sur la manière de gérer et de concilier les activités humaines avec le fonctionnement des écosystèmes. Cependant, il existe bien souvent un décalage entre l'échelle du fonctionnement des espèces, celle de leurs menaces, et celle des actions de gestion. En particulier, bien que la dispersion soit un trait ubiquite parmi les organismes, les implications de la connectivité et de la structure spatiale pour l'adaptation, la persistance, et la gestion des populations sont encore peu considérées pour de nombreuses espèces. Cela est le cas du saumon Atlantique (Salmo salar), une espèce pour laquelle les dynamiques éco-évolutives, l'exploitation et la gestion des populations sont rarement appréhendées dans une perspective métapopulationnelle. Pourtant, des évidences croissantes montrent des flux d'individus et de gènes entre populations de saumon. Motivée par ce contexte, cette thèse a pour objectif d'utiliser une approche innovante et multi-échelle, du gène à la métapopulation, afin de 1) mieux comprendre les capacités d'adaptation et de persistance de populations exploitées de saumon Atlantique et 2) d'explorer des pratiques de gestion qui respecteraient des objectifs de conservation mais aussi d'exploitation. À l'aide d'un modèle démo-génétique à base d'agent et spatiallement explicite, j'ai simulé un réseau de populations interconnectées de saumon Atlantique basé sur la métapopulation de Bretagne. À travers plusieurs scénarios, j'ai exploré l'influence d'un gradient de taux de dispersion, de diverses structures génétiques spatiales, de la configuration spatiale des populations, et de strategies de gestion spatialisées sur les dynamiques démographiques (e.g., stabilité, persistance) et éco-évolutives (e.g., traits d'histoire de vie, diversité génétique) de populations locales interconnectées et exploitées. Cette thèse a mis en évidence une ...