Nature et signature de l'optimalité dans l'assemblage des communautés

Une combinaison phénotypique associée à une valeur maximale de taux de croissance démographique au niveau local définit une optimalité fonctionnelle locale. L’objectif de cette thèse est de comprendre le lien entre cette optimalité, les abondances et la coexistence des espèces au sein d’une communauté, à partir de données observées et d’approches de modélisation. Nous montrons en premier lieu que la moyenne fonctionnelle locale, pondérée par les abondances relatives des espèces, dépend de la distribution fonctionnelle régionale et dévie de l’optimalité fonctionnelle le long de gradients environnementaux, entrainant des biais possibles d’interprétation. Pour éviter de tels biais, nous proposons une approche d’inférence évaluant explicitement les paramètres du filtre environnemental avec un modèle mécaniste, et l’appliquons pour évaluer l’assemblage de communautés végétales le long d’une succession écologique. Nous étudions ensuite la signature de l’optimalité fonctionnelle à différentes échelles spatiales, à travers la structure de réseaux bipartis de communautés et d’espèces. La cohérence émergente des assemblages au sein du réseau permet de caractériser des ensembles fonctionnels, comme cela est illustré pour des prairies en France métropolitaine. La distribution d’occurrences des espèces entre ensembles régionaux définit une métrique nouvelle de spécialisation écologique. Nous montrons que la distance à l’optimalité fonctionnelle locale des espèces spécialistes et généralistes est fonction de leurs capacités de compétition et de tolérance à des stress physiologiques. Les espèces généralistes sont ainsi en moyenne de meilleures compétitrices éloignées de l’optimalité locale tandis que les spécialistes sont de meilleures tolérantes au stress. Nous évaluons enfin le lien entre abondances et distance à l’optimalité sous l’influence conjointe de dynamiques stochastiques, du filtre environnemental et des interactions compétitrices, en fonction des contributions des traits fonctionnels à ces mécanismes. La thèse formalise via différents modèles d’assemblage la notion d’optimalité et caractérise la signature de l’optimalité fonctionnelle à différentes échelles spatiales. Les applications à plusieurs types de communautés d'organismes illustrent le potentiel des approches mécanistes pour mieux évaluer les processus écologiques et biogéographiques générateurs des motifs de biodiversité.