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Les séquoias et les chênes qui prospèrent sur le littoral et les montagnes côtières de Californie pourraient bientôt avoir plus de mal à survivre. Le changement climatique d’origine humaine modifie les températures et les régimes de précipitations auxquels ces arbres et d’autres sont habitués, et nombre d’entre eux se trouvent déjà à la limite de ce qu’ils peuvent supporter.
L’identification de nouveaux habitats appropriés deviendra bientôt une question de vie ou de mort pour certaines espèces indigènes de Californie, selon Lawren Sack, professeur d’écologie et de biologie évolutive à l’UCLA. Mais si ces arbres pouvaient parler, où diraient-ils aux scientifiques qu’ils veulent vivre ?
Dans une nouvelle étude, une équipe dirigée par Sack et d’autres biologistes de l’UCLA a déchiffré un langage secret dans les feuilles et les tiges ligneuses qui indique les habitats optimaux de l’espèce. Les scientifiques pourraient utiliser ces informations pour mieux identifier de nouveaux emplacements où ils pourraient établir de nouvelles populations de plantes et développer de meilleures protections pour leurs habitats existants.
Étonnamment, les scientifiques et les défenseurs de l’environnement ne disposent pas encore d’un moyen fiable pour déterminer l’environnement optimal pour une espèce végétale donnée ; ils ont tendance à fonder leurs jugements principalement sur les endroits où poussent actuellement les espèces végétales. Mais pour de nombreuses plantes, leurs habitats actuels ne sont pas idéaux.
La Californie, par exemple, possède une richesse d’espèces uniques à certaines niches climatiques et qu’on ne trouve nulle part ailleurs dans le monde. Mais l’agriculture, l’industrie et la croissance urbaine ont poussé nombre d’entre eux à la périphérie de leur habitat, et le changement climatique n’a fait qu’exacerber le problème. Ainsi, même s’il peut sembler logique de déplacer des espèces vers des habitats comme ceux où elles se trouvent actuellement ou de protéger uniquement leurs habitats actuels, l’une ou l’autre approche pourrait mettre en péril la survie future de l’espèce.
La nouvelle recherche, publiée dans Écologie fonctionnelle, décrit un modèle statistique qui estime la température préférée de chaque espèce et la quantité de précipitations en fonction de sa hauteur ; la taille, le point de flétrissement, l’anatomie et la composition chimique de ses feuilles ; et la densité de son bois.
Ensuite, en utilisant ces données, les scientifiques ont créé un modèle statistique qui prédit les températures et les précipitations que chaque espèce préfère – et pas seulement ce qu’elle pourrait tolérer. Le modèle permet également aux scientifiques d’estimer dans quelle mesure une plante ne correspond pas à son climat d’origine.
« Les espèces végétales peuvent nous révéler directement leurs préférences climatiques et leur vulnérabilité au changement climatique potentiel dans le « langage » de leurs feuilles et de leur bois », a déclaré Sack, l’auteur principal de l’article. « Maintenant que nous savons cela, si vous nous donnez une feuille et un morceau de bois, nous pouvons donner une bonne prédiction scientifique de l’endroit où la plante préfère vivre.
« Nous écoutons ce que les plantes nous disent sur leurs préférences, dans le langage de leurs tissus et de leur physiologie, dans le but de les aider à survivre aux défis climatiques croissants. »
Sack, en collaboration avec Camila Medeiros, chercheuse postdoctorale à l’UCLA, et une équipe internationale ont analysé 10 traits distincts des feuilles et du bois de plus de 100 espèces dans une gamme d’environnements, principalement au sein du système de réserves naturelles de l’Université de Californie. Les types d’écosystèmes analysés par les scientifiques – désert, sauge côtière, chaparral, forêt humide de montagne, forêts riveraines mixtes et forêt mixte de conifères à feuilles larges – couvrent environ 70 % de la superficie de la Californie.
« La correspondance des caractéristiques des feuilles et du bois avec les climats des espèces est frappante », a déclaré Medeiros, le premier auteur de l’article. Par exemple, les espèces originaires des climats plus chauds et plus secs ont tendance à être plus petites, avec des feuilles plus épaisses et plus denses et des points de flétrissement plus bas – des caractéristiques qui leur permettent de poursuivre la photosynthèse lorsque l’eau est rare et de croître plus rapidement lorsque l’eau est plus facilement disponible.
« Le reflet du climat préféré des espèces dans leur bois et leurs feuilles est évidemment né de millénaires d’évolution qui ont fait correspondre la physiologie des plantes au climat de toute la Californie », a déclaré Medeiros. « Nous avons également constaté que de nombreuses plantes dans les écosystèmes que nous avons échantillonnés occupaient des emplacements dont le climat différait de ce que nous estimions être leur niche optimale. À mesure que le changement climatique s’ensuit, nous pensons que cela aura tendance à aggraver la sensibilité de nombreuses espèces, y compris les arbres communs. comme le Buckeye de Californie et des arbustes comme la sauge pourpre et les lilas de Californie. »
Les scientifiques ont longtemps été divisés sur la question de savoir si les caractéristiques fonctionnelles des plantes pouvaient être utilisées pour prédire avec précision leurs préférences climatiques. Et jusqu’à présent, aucun test ne combinait toutes les technologies de mesure de pointe disponibles – par exemple l’osmométrie à pression de vapeur pour déterminer les points de flétrissement des plantes – avec une modélisation statistique avancée.
« Certaines études antérieures analysaient les approches individuelles une par une, mais notre étude était nouvelle dans la mesure où elle les appliquait toutes simultanément, ce qui nous donnait un pouvoir prédictif sans précédent », a déclaré Medeiros.
Medeiros a également déclaré que cette approche pourrait être utilisée pour aider à prioriser les espèces menacées qui ont le plus besoin d’être conservées.
La recherche a été financée par la National Science Foundation et le UC Natural Reserve System.
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