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MODELISATION DE LA RELATION ENTRE PLUIE POLLINIQUE ACTUELLE, VEGETATION ET PRATIQUES PASTORALES EN MOYENNE MONTAGNE (PYRENEES ET JURA)<br /><br />Application pour l'interprétation des données polliniques fossilesMazier, Florence 03 November 2006 (has links) (PDF)
La reconstitution de la flore et des paysages anciens, mais également celle des pratiques, à partir des spectres polliniques fossiles, dépendent de notre connaissance des écosystèmes actuels. Ces reconstitutions requièrent une meilleure compréhension des communautés végétales actuelles et de leur image pollinique.<br />La calibration de la relation pluie pollinique actuelle / végétation a été étudiée selon deux approches dans des régions pastorales de moyenne montagne. Au Pays Basque, l'approche comparative a conduit à la discrimination des taxons transportés sur de longues distances et d'un ensemble d'indicateurs polliniques directement liés au pastoralisme. Dès lors, l'application de ces résultats aux données polliniques fossiles a permis de reconstruire à l'échelle locale les activités pastorales pour les 2000 dernières années. La lecture multi scalaire des données polliniques, l'utilisation combinée de plusieurs proxy (grain de pollen et microfossiles non polliniques) et la confrontation avec d'autres disciplines (archéologie pastorale, histoire) fournissent une meilleure lecture du fonctionnement des systèmes pastoraux, de leur dynamique et de leur signification. Parallèlement, le modèle Extended R-value a permis d'identifier la végétation à l'origine des grains de pollen conservés dans les mousses du paysage jurassien (rayon de 300m). Ainsi, les productions polliniques ont été estimées pour les taxons caractéristiques de ce paysage et constituent l'étape préliminaire pour simuler et reconstituer quantitativement les paysages anciens. <br />Ces approches apportent désormais une lecture plus concrète de la structure et de la composition des paysages passés et de l'impact des pratiques pastorales sur l'environnement passé. Elles constituent des outils potentiels pour des modèles prédictifs (climat, écologie...)
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