Prédiction des taux de décomposition des litières végétales par les trais fonctionnels agrégés

Using the biomass-ratio hypothesis to predict mixed-species litter decomposition

• Auteur / Autrice : Antoine Tardif
• Direction : Jean-François Soussana, Bill Shipley
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Ecologie
• Date : Soutenance le 10/12/2013
• Etablissement(s) : Clermont-Ferrand 2 en cotutelle avec Université de Sherbrooke. Département de biologie
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences de la vie, santé, agronomie, environnement (Clermont-Ferrand)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Physique et Physiologie Intégratives de l'Arbre en Environnement Fluctuant
• Jury : Président / Présidente : Mark Vellend
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-François Soussana, Bill Shipley, Stephan Hättenschwiler, Boris Fumanal
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Stephan Hättenschwiler

Mots clés

Mots clés contrôlés

Écologie des sols

Couverture végétale du sol

Biodégradation

Litière forestière

Mots clés libres

Acer saccharum

Betula populifolia

Hypothèse du biomass-ratio

Gradient climatique

Traits agrégés de communautés

Festuca rubra

Dispersion fonctionnelle

Traits fonctionnels

Décomposition des litières

Lolium perenne

Pinus banksiana

Pinus strobus

Populus tremuloides

Quercus rubra

Taraxacum officinale

Trifolium repens

Acer saccharum

Betula populifolia

Biomass-ratio hypothesis

Climatic gradient

Community-aggregated traits

Community-weighted means

Festuca rubra

Functional dispersion

Functional traits

Litter decomposition

Lolium perenne

Pinus banksiana

Pinus strobus

Populus tremuloides

Quercus rubra

Taraxacum officinale

Trifolium repens

Résumé

Comprendre le fonctionnement des écosystèmes est un enjeu crucial, en particulier dans un contexte de changements globaux. Afin de mieux prédire les processus écosystémiques, j’ai testé la précision et les limites des hypothèses du biomass-ratio de Grime (HBMR) et de l’annulation idiosyncratique (HAI), cette dernière étant une hypothèse originale de cette thèse. Pour cela, j’ai appliqué le principe du biomass-ratio aux traits fonctionnels, en employant la méthode des traits agrégés en communauté, pour estimer la réponse globale des espèces en mélange. La décomposition des litières plurispécifiques constitue un bon modèle biologique, pour lequel je me suis posé les questions suivantes : (1) est-ce que l’HBMR prédit bien les taux de décomposition en mélanges plurispécifiques ? ; (2) est-ce que le degré de variabilité de ces taux diminue pour des raisons biologiques avec l’augmentation de la richesse spécifique (RS) des mélanges (HAI) ? ; (3) est-ce que la variabilité des taux entre mélanges diminue quand les conditions abiotiques du site deviennent plus limitantes ? ; (4)considérant que les mélanges plus contrastés fonctionnellement sont susceptibles de développer plus d’interactions, est-ce que la déviation à la prédiction augmente avec la dispersion fonctionnelle des mélanges(« FDis », La liberté & Legendre 2010) ? Cette thèse inclut deux expériences de décomposition en sachets à litières : (1) à Sherbrooke (QC, Canada) avec des microcosmes, impliquant des litières de six espèces d’arbres, décomposant seules et en mélanges et (2) sur trois sites au climat contrasté dans la région de Clermont-Ferrand (France) avec des litières de quatre espèces d’herbacées, décomposant seules et en mélanges. Les résultats montrent des déviations positives et négatives par rapport aux taux prédits, mais l’HBMR décrit bien la réponse moyenne des litières plurispécifiques. Bien que l’HAI ait été rejetée, les résultats montrent une convergence des taux observés vers les taux prédits quand (1) la RS des mélanges augmente, (2)l’échelle spatiale augmente et (3) le climat est plus limitant pour la décomposition. Enfin, malgré des corrélations entre FDis et interactions entre espèces dans les litières, cette relation n’est pas généralisable et l’hypothèse de corrélation positive entre FDis et déviation à l’HBMR a été rejetée.

Understanding ecosystem functioning is a key goal in ecology, especially in the context of global changes. To better predict ecosystem processes, I tested the accuracy and the limits of Grime’s biomass-ratio (BMRH) hypothesis and a novel idiosyncratic annulment (IAH) hypothesis. I applied the biomass-ratio to functional traits, using the community-weighted means (CWM) to estimate the global response of species in mixtures. I studied the decomposition of litter species mixtures as a biological model and asked the following questions : (1) does the BMRH predict well the decomposition rates of mixed species litters ? ; (2) does the degree of variability of these rates decrease with increasing species richness (SR) beyond that expected from purely mathematical causes (IAH) ? ; (3) does the variability of rates between mixtures decrease with less favourable abiotic conditions for decomposition ? ; (4) as more functionally contrasted mixtures are expected to develop more interactions, does the deviation from prediction increase with increasing functional dispersion in mixtures (« FDis », Laliberté & Legendre 2010) ? This study involves two decomposition experiments using litterbags : (1) at Sherbrooke (QC, Canada), in microcosms, involving litters from six tree species, decomposed alone and in mixtures and (2) in three climatically contrasted sites in the region of Clermont-Ferrand (France) with litters from four herbaceous species, decomposed alone and in mixtures. Despite both positive and negative deviations from expectation occurring at all levels of SR, the BMRH well described the average response of mixed species litters. Although I rejected the IAH, the results showed a convergence to the predicted values based on CWM with (1) increasing the SR in mixtures, (2) increasing the spatial scale of the study and (3) a less favourable climate to decomposition. Finally, although there was a correlation between litter interactions and functional divergence, this relationship was not generalizable and I rejected the hypothesis of a positive correlation between FDis and the deviations from BMRH.