Chapitre II : Modélisation du risque d’introduction des espèces non-indigènes par le
biofouling des coques des navires: Cas d’étude du port d’Arzew
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pour générer le modèle de départ peut différer selon la composition métallurgique de chaque coque
de navire. Cependant l’étude de OLIVEIRA et GRANHAG (2020) a utilisé le même acier utilisé
dans la construction des coques des navires, ce qui renforce d’avantage la robustesse de notre
modèle de départ. Un deuxième point concernant la limite de ce modèle est le changement graduel
des conditions environnementales tout le long des routes de navigation, ce changement peut avoir
un effet sur la survie des espèces transportée par la coque et par conséquent la probabilité de survie
calculée précédemment peut être biaisé , c’est pourquoi nous avons utilisé la métrique de
Mahalanobis avec une matrice de variance-covariance de tous les ports donneurs afin de
s’approcher le mieux des conditions réelles et des contraintes environnementales exercées sur le
fouling transporté par la coque. Un autre problème plus grave est le manque d’informations
relatives à la gestion du biofouling dans les ports de provenance. La plupart des navires dispose
d’un registre de biofouling qui indique toutes les opérations d’inspection et de nettoyage de la
coque, de mise en cale sèche et du renouvellement du revêtement antifouling. La durée qui sépare
la dernière application de la peinture antifouling est une information cruciale pour l’estimation du
pourcentage de couverture. Ce problème est résolu en assignant une probabilité par rapport à
l’efficacité du système antifouling sur la base de l’enquête de Californie (SCIANNI et al., 2013).
Le deuxième défi de la modélisation de la dynamique des invasions comme indiqué dans
SEEBENS et al. (2013) est la formulation du modèle lui-même. La bioinvasion est un processus
complexe, en dehors des conditions environnementale, la probabilité d’établissement dépend
d’autres facteurs tels que les niveaux trophiques, l’occupation des niches, la dynamique des
populations ou de la résistance biotique (LOCKWOOD et al., 2009). Ces facteurs sont des facteurs
pertinents qui déterminent le succès de l’établissement et agissent comme des sources
d’incertitudes au sein du modèle. Par rapport à la physiologie et la biologie des espèces, il est
connu que les espèces euryèce ont une grande valence écologique et supportent d’importantes
variations des facteurs écologiques ; les espèces sténoèces présentent une faible valence
écologique, cela veut dire que certains taxons du fouling pourrait avoir plus de chance que d’autres
taxons et mieux résister aux contraintes environnementales. Néanmoins, par manque
d’informations et à cause de la complexité de ce processus l’étude ne prend pas en considérations
les espèces euryèce, cela pourrait être un biais systématique dans nos estimations des risques.
D’autres facteurs sont difficile à intégrer dans un modèle conçu pour estimer le risque d’invasion
globale, comprennent : a) le modèle ne se prête pas à décrire comment une espèce établie pourrait
influer l’écosystème récepteur, b) le modèle donne un aperçu du risque d’invasion mais ne décrit
pas le nombre d’invasions possibles en provenance d’un port donné. Les autres limites de ce
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pour générer le modèle de départ peut différer selon la composition métallurgique de chaque coque
de navire. Cependant l’étude de OLIVEIRA et GRANHAG (2020) a utilisé le même acier utilisé
dans la construction des coques des navires, ce qui renforce d’avantage la robustesse de notre
modèle de départ. Un deuxième point concernant la limite de ce modèle est le changement graduel
des conditions environnementales tout le long des routes de navigation, ce changement peut avoir
un effet sur la survie des espèces transportée par la coque et par conséquent la probabilité de survie
calculée précédemment peut être biaisé , c’est pourquoi nous avons utilisé la métrique de
Mahalanobis avec une matrice de variance-covariance de tous les ports donneurs afin de
s’approcher le mieux des conditions réelles et des contraintes environnementales exercées sur le
fouling transporté par la coque. Un autre problème plus grave est le manque d’informations
relatives à la gestion du biofouling dans les ports de provenance. La plupart des navires dispose
d’un registre de biofouling qui indique toutes les opérations d’inspection et de nettoyage de la
coque, de mise en cale sèche et du renouvellement du revêtement antifouling. La durée qui sépare
la dernière application de la peinture antifouling est une information cruciale pour l’estimation du
pourcentage de couverture. Ce problème est résolu en assignant une probabilité par rapport à
l’efficacité du système antifouling sur la base de l’enquête de Californie (SCIANNI et al., 2013).
Le deuxième défi de la modélisation de la dynamique des invasions comme indiqué dans
SEEBENS et al. (2013) est la formulation du modèle lui-même. La bioinvasion est un processus
complexe, en dehors des conditions environnementale, la probabilité d’établissement dépend
d’autres facteurs tels que les niveaux trophiques, l’occupation des niches, la dynamique des
populations ou de la résistance biotique (LOCKWOOD et al., 2009). Ces facteurs sont des facteurs
pertinents qui déterminent le succès de l’établissement et agissent comme des sources
d’incertitudes au sein du modèle. Par rapport à la physiologie et la biologie des espèces, il est
connu que les espèces euryèce ont une grande valence écologique et supportent d’importantes
variations des facteurs écologiques ; les espèces sténoèces présentent une faible valence
écologique, cela veut dire que certains taxons du fouling pourrait avoir plus de chance que d’autres
taxons et mieux résister aux contraintes environnementales. Néanmoins, par manque
d’informations et à cause de la complexité de ce processus l’étude ne prend pas en considérations
les espèces euryèce, cela pourrait être un biais systématique dans nos estimations des risques.
D’autres facteurs sont difficile à intégrer dans un modèle conçu pour estimer le risque d’invasion
globale, comprennent : a) le modèle ne se prête pas à décrire comment une espèce établie pourrait
influer l’écosystème récepteur, b) le modèle donne un aperçu du risque d’invasion mais ne décrit
pas le nombre d’invasions possibles en provenance d’un port donné. Les autres limites de ce