Divgrass
Assembler, analyser et partager des données sur la diversité fonctionnelle végétale afin de comprendre les effets de la biodiversité sur le fonctionnement des écosystèmes : une étude de cas des prairies permanentes françaises.
Le projet a proposé une compilation unique de :
- données d’échantillonnage botanique,
- des informations sur le climat, les sols et l’utilisation des terres et
- des informations sur le rôle fonctionnel de chaque espèce de prairie (par exemple, leur capacité à capturer la lumière et à la transformer en énergie).
Divgrass a montré que les différences écologiques ne sont principalement dues à des variables pédologiques et climatiques que lorsque les agriculteurs ont à peine modifié les prairies. Inversement, lorsque la fertilisation est élevée, Divgrass a constaté une homogénéisation écologique des prairies sur l’ensemble du territoire. Ce résultat a une grande importance pour les prévisions du rôle joué par les prairies dans la séquestration du carbone, la régulation de l’eau, etc. Les modèles des sciences de la terre ne tiennent pas encore compte des différences écologiques entre les prairies et négligent l’effet des différentes pratiques agricoles sur le fonctionnement des écosystèmes. Par conséquent, ces conclusions devraient aider à comprendre la réponse des prairies au changement mondial et les effets des prairies sur le fonctionnement du système terrestre.
Porteur du projet :
Postdoctorant :
Le projet Digrass est issu de l’appel à projet de 2010. Le processus de sélection du projet a été réalisé par un comité d’experts indépendants.
[15] Fried G, Armengot L, Storkey J, Bourgeois B, Gaba S, Violle C & Munoz F (2021) Do ecological specialization and functional traits explain the abundance-frequency relationship? Arable weeds as a case study. Journal of Biogeography, 48, 37–50. DOI: 10.1111/jbi.13980.
[14] Denelle P, Violle C & Munoz F (2020) Generalist plants are more competitive and more functionally similar to each other than specialist plants: insights from network analyses. Journal of Biogeography, 47, 1922–1933. DOI: 10.1111/jbi.13848.
[13] Munoz F, Fried G, Armengot L, Bourgeois B, Bretagnolle V, Chadoeuf J, Mahaut L, Plumejeaud C, Storkey J, Violle C & Gaba S (2020) Ecological specialization and rarity of arable weeds: Insights from a comprehensible survey in France. Plants, 9, 824. DOI: 10.3390/plants9070824.
[12] Bourgeois B, Munoz F, Fried G, Mahaut L, Armengot L, Denelle P, Storkey J, Gaba S & Violle C (2019) What makes a weed a weed? A large-scale evaluation of arable weeds through a functional lens. American Journal of Botany, 106, 90–100. DOI: 10.1002/ajb2.1213.
[11] Carboni M, Calderon-Sanou I, Pollock LJ, Violle C, Consortium D & Thuiller W (2018) Functional traits modulate the response of alien plants along abiotic and biotic gradients. Global Ecology and Biogeography, 27, 1173–1185. DOI: 10.1111/geb.12775.
[10] Jaillard B, Deleporte P, Loreau M & Violle C (2018) A combinatorial analysis using observational data identifies species that govern ecosystem functioning. PLoS ONE, 13, e0201135. DOI: 10.1371/journal.pone.0201135.
[09] Jaillard B, Richon C, Deleporte P, Loreau M & Violle C (2018) An a posteriori species clustering for quantifying the effects of species interactions on ecosystem functioning. Methods in Ecology and Evolution, 9, 704–715. DOI: 10.1111/2041-210X.12920.
[08] Loranger J, Munoz F, Shipley B & Violle C (2018) What makes trait–abundance relationships when both environmental filtering and stochastic neutral dynamics are at play? Oikos, 127, 1735–1745. DOI: 10.1111/oik.05398.
[07] Símová I, Violle C, Svenning J-C, Kattge J, Engemann K, Sandel B, Peet RK, Wiser SK, Blonder B, McGill BJ, Boyle B, Morueta-Holme N, Kraft NJB, van Bodegom PM, Gutiérrez AG, Bahn M, Ozinga WA, Tószögyová A & Enquist BJ (2018) Spatial patterns and climate relationships of major plant traits in the New World differ between woody and herbaceous species. Journal of Biogeography, 45, 895–916. DOI: 10.1111/jbi.13171.
[06] Borgy B, Violle C, Choler P, Denelle P, Munoz F, Kattge J, Lavorel S, Loranger J, Amiaud B, Bahn M, van Bodegom PM, Brisse H, Debarros G, Diquelou S, Gachet S, Jolivet C, Lemauviel-Lavenant S, Mikolajczak A, Olivier J, Ordoñez J, de Ruffray P, Viovy N & Garnier E (2017) Plant community structure and nitrogen inputs modulate the climate signal on leaf traits. Global Ecology and Biogeography, 26, 1138–1152. DOI: 10.1111/geb.12623.
[05] Borgy B, Violle C, Choler P, Garnier E, Kattge J, Loranger J, Amiaud B, Cellier P, Debarros G, Denelle P, Diquelou S, Gachet S, Jolivet C, Lavorel S, Lemauviel-Lavenant S, Mikolajczak A, Munoz F, Olivier J & Viovy N (2017) Sensitivity of community-level trait–environment relationships to data representativeness: A test for functional biogeography. Global Ecology and Biogeography, 26, 729–739. DOI: 10.1111/geb.12573.
[04] Carboni M, Münkemüller T, Lavergne S, Choler P, Borgy B, Violle C, Essl F, Roquet C, Munoz F & Thuiller W (2015) What it takes to invade grassland ecosystems: traits, introduction history and filtering processes. Ecology Letters, 19, 219–229. DOI: 10.1111/ele.12556.
[03] Violle C, Borgy B & Choler P (2015) Trait databases: Misuses and precautions. Journal of Vegetation Science, 26, 826–827. DOI: 10.1111/jvs.12325.
[02] Violle C, Choler P, Borgy B, Garnier E, Amiaud B, Debarros G, Diquelou S, Gachet S, Jolivet C, Kattge J, Lavorel S, Lemauviel-Lavenant S, Loranger J, Mikolajczak A, Munoz F, Olivier J & Viovy N (2015) Vegetation ecology meets ecosystem science: Permanent grasslands as a functional biogeography case study. Science of the Total Environment, 534, 43–51. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2015.03.141.
[01] Violle C, Reich PB, Pacala SW, Enquist BJ & Kattge J (2014) The emergence and promise of functional biogeography. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 111, 13690–13696. DOI: 10.1073/pnas.1415442111.