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Modélisation de la distribution spatiale des espèces endémiques pour leur conservation : cas de l’Argania spinosa (L.) Skeels

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PDF RevuedEcologie_2018_73_2_153.pdf 852.6Kb

Pour citer ce document :
URI: http://hdl.handle.net/2042/66102
Title: Modélisation de la distribution spatiale des espèces endémiques pour leur conservation : cas de l’Argania spinosa (L.) Skeels
Author: Moukrim, Said; Lahssini, Said; Mharzi Alaoui, Hicham; Rifai, Nabil; Arahou, Moustapha; Rhazi, Laïla
Abstract: La conservation et la gestion des espèces endémiques, impose la connaissance de leurs aires de distribution potentielle et des facteurs environnementaux conditionnant ces répartitions. Ce travail vise l’identification des facteurs écologiques régissant la répartition géographique d’Argania spinosa et la cartographie de son aire potentielle sous les conditions climatiques actuelles et ce, pour une meilleure planification de sa gestion. L’approche d’entropie maximale a été utilisée. Le principal résultat est une carte de probabilité continue montrant l’aire potentielle de distribution de l’arganier au Maroc. Le modèle développé est d’excellente qualité. Il valide l’aire de répartition connue, et prédit la présence de l’espèce dans d’autres zones. Les variables les plus significatives conditionnant la distribution de l’arganier sont les précipitations du trimestre le plus froid, la saisonnalité de la température et l’humidité relative moyenne annuelle,Conservation and management of endemic species require knowledge of their potential distribution areas and the environmental factors controlling these distributions. This work aims to identify factors governing the geographical distribution of Argania spinosa and to map the potential distribution of this Moroccan endemic species. Suitability has been assessed under the current climatic conditions in order to ensure sustainable management of that species. The Maximum-Entropy algorithm was used as a Species Distribution Modeling approach to link species locations with environmental characteristics. The main result of the trained model is a continuous probability map showing the potential distribution area of the argan tree in Morocco. The predicted suitable area of Argania spinosa agrees well with documented range. In addition, other areas where the species does not occur presently, seem to be suitable under current climate conditions. Result obtained is a valuable tool for decision makers to better identify suitable sites for conservation and restoration. According to validation criteria, the developed model has an excellent predictive quality. The relative contribution of covariates shows that the most significant parameters explaining the spatial distribution of argan tree are the rainfall of the coldest quarter, seasonality of temperature and annual mean relative humidity.
Publisher: Société nationale de protection de la nature et d'acclimatation de France, Paris (FRA)
Date: 2018

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