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L'influence de la diversité génétique sur la stabilité démographique des populations constitue un paradigme de l'écologie évolutive. Au sein des populations naturelles, l'étude de cette relation est complexifiée par l'influence réciproque de la stabilité sur la diversité, et leur degré d'interconnexion. Ces interrelations ont été explorées chez la plante marine Zostera marina et les coraux d'eau froide Lophelia pertusa et Madrepora oculata, des espèces partiellement clonales. Ce trait d'histoire de vie, influençant profondément la dynamique démographique et la trajectoire évolutive des espèces, a constitué le fil d'Ariane de ce travail. L'échantillonnage dans l'espace (échelle régionale) et le temps (un pas de trois ans) d'herbiers de Zostère a permis de mieux comprendre la dynamique clonale de ces plantes. L'architecture et la diversité clonale apparaissent comme la résultante de l'équilibre entre dispersion/recrutement de nuages de graines dispersées collectivement, et la compétition pour l'espace entre clones. Les perturbations affectent localement l'équilibre de l'herbier. Cette dynamique originale rend impossible l'identification des contours populationnels. En revanche, nos résultats semblent indiquer que la diversité génétique au sens strict (hétérozygotie et nombre d'allèles) des herbiers de Zostères constitue un facteur de stabilité démographique, via sa potentielle influence sur les capacités de résistance aux perturbations saisonnières. Les coraux d'eau froide, quant à eux, présentent des patrons biogéographiques en accord avec l'hypothèse d'une extinction dans le Golfe de Gascogne, lors des derniers épisodes glaciaires. Les marques visibles des activités de pêche posent la question des capacités de résilience de ces écosystèmes, qui dépendent entre autres du potentiel de dispersion de ces espèces. L'absence de structure génétique observée chez L. pertusa suggère, au moins pour cette espèce, un fort degré d'interconnexion entre les récifs, tandis que M. oculata montre davantage de structure régionale. La sensibilité de ces espèces aux variations climatiques et à la pression des activités anthropiques souligne la nécessité d'études approfondies, pour leur conservation.Les résultats obtenus pendant cette thèse permettent de mieux comprendre la dynamique populationnelle des herbiers et récifs profonds, le taux de clonalité et la connectivité des populations. Ces informations sont essentielles pour avancer vers une meilleure compréhension de la dynamique et la résistance de ces espèces structurantes, et sont donc primordiales pour la conservation de ces écosystèmes clé.
The mostly used mathematical formulation of the inverse problem in electrocardiography is based on a least method using a transfer matrix that maps the electrical potential on the heart to the body surface potential (BSP). This mathematical model is ill based and a lot of works have been concentrating on the regularization term without thinking of reformulating the problem itself. We propose in this study to solve the inverse problem based on a domain decomposition technique on a fictitious mirror-like boundary conditions. We conduct BSP simulations to produce synthetic data and use it to evaluate the accuracy of the inverse problem solution.
We propose a Leslie matrix model for the population dynamics of S. lagocephalus in La Reunion. In order to capture both the amphidromous and the seasonal natures of the species' life history the model has four stages (sea + three river sites) and is periodic. Baseline parameters (age-specific fecundity, spatial dispersion patterns and survival rates) were chosen in such a way that the dominant eigenvalue of the year-on-year projection matrix is 1. Large uncertainties on the parameter values preclude the use of the model for management purpose. A sensitivity/uncertainty analysis sheds light on the parameters that cause much of the output to vary and that are poorly known: the life expectancy in rivers and the mortality both at river mouths and during the drift of larvae to sea. This work should help researchers understand which factors and parameters need to be better known and estimated before the model can be developed as an accurate management tool.
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