La connectivité écologique fait référence au degré avec lequel le paysage facilite ou limite le déplacement entre les taches de ressource. Fondamentale, elle influence notamment les déplacements des individus pour la reproduction et la dispersion – et donc les flux génétiques – et l’accès aux ressources alimentaires (Taylor et al. 1993).

Dans les milieux très fragmentés tels que les zones urbaines et péri-urbaines, le rôle des corridors et de la connectivité écologique apparait donc comme essentiel pour l’accueil de la biodiversité (Beninde et al. 2015). Mais la compréhension du lien entre surface, connectivité et biodiversité est incomplète et les moyens d’évaluer cette connectivité sont améliorables. En effet, les premières études croisant connectivité et données biologiques montrent des résultats contrastés quant à l’importance de la connectivité pour la biodiversité urbaine, notamment vis-à-vis de la quantité d’habitat. La relation entre ces deux éléments semble dépendre du niveau de spécialisation de l’espèce et de ses capacités de déplacement : les espèces spécialistes et peu mobiles seraient favorisées par la connectivité fonctionnelle, alors que les espèces généralistes et mobiles seraient davantage favorisées par la quantité d’habitat (Pla-Narbona et al. 2022).

Une meilleure compréhension de l’interaction entre la connectivité et la quantité d’habitat fournirait des informations sur les stratégies de végétalisation en ville : est-il préférable d’augmenter la surface des espaces déjà végétalisés ou de reconnecter des espaces verts existants par des corridors ?

Par ailleurs, depuis quelques années, on observe en France une disponibilité croissante de données à très haute résolution renseignant sur les usages du sol et les spécificités du milieu urbain : couverture du sol à partir d’orthophotos à 20 cm de résolution par deep learning (CoSIA) ; cartographie 3D du sol et du sursol grâce aux données LiDAR HD renseignant sur la stratification verticale de la végétation et permettant ainsi d’identifier le potentiel de végétalisation des toitures ; données d’éclairage public sur les points lumineux ; données d’exposition au bruit ; données de pollution atmosphérique ; etc. Ces données pourraient améliorer significativement la cartographie de la matrice paysagère urbaine et la mesure de la connectivité fonctionnelle, mais au prix d’une complexification des modèles. En outre, compte tenu de la multiplicité des pressions en milieu urbain, il est probable qu’une partie de ces données rende compte des mêmes facteurs de pression sur la biodiversité.

Ainsi, ce projet de thèse vise à s’interroger sur le gain apporté par l’intégration des données à très haute résolution (LiDAR HD, CoSIA, etc), d’usage des sols et de pollutions lumineuse et sonore dans la compréhension des relations entre connectivité et biodiversité. Les modèles intégrant une description fine des usages du sol, des pressions sensorielles et une description 3D du paysage urbain améliorent-il significativement l’évaluation de la connectivité ? N’y a-t-il pas des redondances entre les données renseignant sur les différents facteurs de pression ?

Beninde J, Veith M & Hochkirch A (2015) Biodiversity in cities needs space: a meta-analysis of factors determining intra-urban biodiversity variation. Ecol. Lett. 18, 581–592.

Pla-Narbona C, Stefanescu C, Pino J, Cabrero-Sañudo FJ, García-Barros E, Munguira ML & Melero Y (2022) Butterfly biodiversity in the city is driven by the interaction of the urban landscape and species traits: a call for contextualised management. Landsc. Ecol. 37, 81–92.

Taylor PD, Fahrig L, Henein K & Merriam G (1993) Connectivity Is a Vital Element of Landscape Structure. Oikos 68, 571–573.