Le krill est un crustacé macrozooplanctonique qui joue un rôle clé dans l'écosystème marin pélagique. Il représente une plateforme trophique entre les producteurs primaires planctoniques et les niveaux supérieurs de la chaine alimentaire. Dans un contexte de changements environnementaux, la compréhension des impacts de la variabilité naturelle du forçage physique sur la physiologie du krill et la dynamique des populations apparait essentielle pour mieux appréhender la dynamique, l’évolution et la gestion des écosystèmes marins subarctiques. Dans l'estuaire et le golfe du Saint-Laurent (EGSL), les communautés de krill sont dominées par deux espèces sympatriques, Meganyctiphanes norvegica et Thysanoessa raschii. L'objectif principal de ce projet de recherche était d'étudier, à travers le développement de modèles biophysiques, les effets de la variabilité environnementale sur la distribution, la reproduction et la croissance de ces deux espèces. Le projet nous a permis i) de construire un modèle physiologique spécifique à l'espèce (IBM) pour le stade adulte des deux espèces de krill et de le valider avec les données disponibles ; ii) d'identifier spatiotemporellement les zones de croissance et de reproduction potentielles de l'EGSL pour les deux espèces iii) d'étudier le rôle de la variabilité interindividuelle sur la dynamique de production de T. raschii face à la variabilité environnementale. Dans le premier chapitre, nous avons construit un modèle physiologique basé sur l'individu et spécifique à chaque espèce représentant de manière réaliste le cycle de vie annuel des deux espèces à la station Rimouski située dans l'estuaire du Saint-Laurent. Nous avons montré que la dynamique de production des individus de M. norvegica et de T. raschii était fortement liée à l'environnement alimentaire. Cependant, les deux espèces ont montré des trajectoires de croissance et de reproduction bien différentes, T. raschii montrant une saison de production estivale, alors que M. norvegica montrait une saison de production plutôt automnale. Le modèle a permis de mettre en évidence comment la compréhension et la mise en oeuvre des processus d'alimentation étaient essentielles pour une représentation précise de la dynamique de croissance de chacune des espèces. Dans le deuxième chapitre, nous avons couplé le modèle physiologique développé au chapitre 2 à un modèle de circulation générale 3D et à un modèle biogéochimique de type NPZD, afin d'étudier la dynamique de production à l'échelle de l'EGSL dans son ensemble. Les résultats ont montré une forte saisonnalité du potentiel de croissance et de reproduction des deux espèces, étroitement liée à la dynamique du phytoplancton et du zooplancton, représentant leur champ de proies. Bien que les connaissances soient limitées au nord-est du golfe, les résultats de notre modèle ont montré l'émergence de zones de forte production, dans l'estuaire, dans la région du détroit de Belle Isle, le long de la côte ouest de Terre-Neuve et le long de la côte nord. Notre étude a également mis en évidence l'existence d'un circuit cyclonique de production du krill longeant les rives de l'ensemble de l'EGSL, de la péninsule d'Avalon, au sud de Terre-Neuve, à la rive nord du Québec en traversant le détroit de Belle Isle, durant la saison de production (avril à octobre). Dans le troisième chapitre, nous nous sommes intéressés à quantifier la contribution relative de la variabilité environnementale interannuelle (2003 et 2006) et celle de la variabilité interindividuelle sur la dynamique de production de T. raschii dans le système EGSL. Nos résultats ont montré qu'environ 15% de la variabilité totale des variables d'état du modèle IBM pouvait être expliquée par la variabilité interindividuelle simulée ajoutée au modèle IBM. Les résultats montrent également que l'inclusion de la variabilité interindividuelle n'a pas modifié significativement la réponse de la population en réponse à l’environnement : les mesures de centralité des variables d'état obtenues entre 2003 et 2006 sont restées similaires dans les simulations avec et sans variabilité interindividuelle. Cependant, il en est résulté un élargissement des distributions de fréquence des variables d'état. De plus, une augmentation des réponses positives des variables d'états lors des simulations avec variabilité interindividuelle a également émergé des résultats du modèle pour l'année 2003, évoquant une résistance de la population face à la variabilité de l'environnement. Les résultats de cette thèse fournissent des données importantes pouvant être intégrées dans un plan de gestion écosystémique et constituent une base pour l'étude de la variabilité interannuelle et la compréhension de l'évolution future de la dynamique de production pour les deux espèces. / Krill are macrozooplanktonic crustaceans play a key role in the pelagic marine ecosystem. They represent a crucial trophic platform between planktonic primary producers and the upper food-web levels. In a context of environmental changes, understanding the impacts of the natural variability of physical forcing on krill physiology and population dynamics appears essential to better apprehend the dynamics, evolution and management of subarctic marine ecosystems. In the Estuary and Gulf of St. Lawrence (EGSL), krill communities are dominated by two sympatric species, names Meganyctiphanes norvegica and Thysanoessa raschii. The main objective of this research project was to study, through the development of biophysical models, the effects of environmental variability on the distribution, reproduction and growth of these two species. The project allowed us i) to build a species-specific physiological based model (IBM) for adult stage of both krill species and to validate it with available data; ii) to identify spatio-temporally the potential growth and reproduction areas in the EGSL for both species iii) to study the role of the intraspecific variability on T. raschii population dynamics facing the environmental variability. In the first chapter we built a physiological species-specific based model representing realistically the annual adult life cycle for both dominant species at the Rimouski station located in the St. Lawrence River Estuary. We showed that the production dynamics of M. norvegica and T. raschii individuals were strongly linked to the feeding environment. However, both species exhibited well different growth and reproductive trajectories, T. raschii showing a summer production season, while M. norvegica an autumnal production season. The model highlighted how understanding and implementing feeding processes was essential for accurate representation of the growth dynamics of each species. In the second chapter, we coupled the physiological model developed in Chapter 2 with a 3D general circulation model and a biogeochemical model of the NPZD type, in order to study the production dynamics at the EGSL scale. The results showed a strong seasonality of the growth and reproduction potential of both species, closely related to the dynamics of phytoplankton and zooplankton, representing their prey field. Although knowledge was limited in the northeastern Gulf, model results showed the emergence of high production areas in the Estuary, in the Strait of Belle Isle, along the western coast of the Newfoundland and along the North Shore. Our study also highlighted the existence of a larger cyclonic circuit of krill production and transport that runs along the shores of the whole EGSL, from the Avalon Peninsula in the south of Newfoundland to the North Shore of Québec across the Strait of Belle Isle, and back to the Estuary upstream during the production season (April to October). In the third chapter, we are interested in quantifying the relative contribution of interannual environmental variability (2003 and 2006) and inter-individual variability on the production dynamics of T. raschii in the EGSL system. Our results showed that about 15% of the variability of IBM model state variables could be explained by the level of simulated inter-individual variability. Results also showed that inclusion of inter-individual variability did not significantly modify the system's response at the population level in response to the environment: the centrality measures of the state variables obtained between 2003 and 2006 remained similar in the simulations with and without inter-individual variability. However, this has resulted in an expansion of the frequency distributions of the state variables. Moreover, an increase in the positive responses of the state variables during simulations with inter-individual variability also emerged from the results of the model for the year 2003, evoking a resistance of the population to the variability of the environment. These results provide important data to integrate in fully ecosystem-based management plan. They represent a baseline to the study of the inter-annual variability and the understanding of the future production dynamics evolution for the both species.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/36440 |
| Date | 12 September 2019 |
| Creators | Benkort, Deborah |
| Contributors | Plourde, Stéphane, Lavoie, Diane, Maps, Frédéric |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xxii, 145 pages), application/pdf |
| Coverage | Québec (Province) |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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