Influence du nombre de traits bio-écologiques sur l’estimation de la diversité fonctionnelle des communautés

Les interprétations résultant d’approches statistiques basées sur les traits dépendent fortement du nombre et de l’identité des traits sélectionnés avant analyse numérique. Bien que plusieurs méthodes existent, très peu d’études explorent réellement la valeur intégratrice des conclusions tirées à partir d’analyses numériques elles-mêmes généralement appliquées à partir d’un seul ensemble de traits. En statistique, la sur-paramétrisation (trop de traits dans ce cas) est un problème bien connu et se caractérise principalement par des évaluations non pertinentes des coefficients propres aux prédicteurs du modèle. En conséquence, l'évaluation de la contribution de chaque trait peut être biaisée, par exemple pour identifier le trait le plus contributif à la dynamique temporelle des espèces. Une méthode a donc été proposée afin de déterminer le nombre optimal de traits avant de réaliser l’espace fonctionnel des espèces. Pour cela, une approche itérative a été appliquée sur l’ensemble des combinaisons possibles de traits. Pour chaque combinaison, un espace fonctionnel est créé au moyen d’une analyse des coordonnées principales sur la matrice de dissimilarité de Gower. La distance euclidienne entre les centroïdes des espèces ayant augmenté en abondance et celui des espèces ayant diminué en abondance a finalement été calculée afin d'identifier le nombre optimal de traits et d’identifier les plus discriminants. Dans cette étude menée sur les communautés de poissons de la Mer du Nord, le nombre optimal de traits (5) était inférieur au nombre total de traits disponibles (9) (fig. 1) et le classement entre les traits était différent selon que l’espace fonctionnel soit réalisé à partir de 5 ou 9 traits. Ces résultats confirment donc bien toute l’importance de ne pas sélectionner trop de traits en vue d’établir une hiérarchie parcimonieuse entre ces derniers du point de vue de leur contribution mécaniste dans la réponse des espèces aux changements environnementaux.