Abstract
La perte de la biodiversité est une crise majeure de l’anthropocène à laquelle l’humanité est
actuellement confrontée, dont le changement climatique est une des causes principales. Pour faire face à ce changement climatique, une des stratégies adoptées vise à décarboner la production d’énergie et à opter pour une électrification issue des énergies renouvelables. Ces orientations induisent la construction d’infrastructures aériennes comme les éoliennes et l’extension des réseaux de transport d’électricité, ce qui n’est pas sans conséquence pour la faune et la flore (pertes d’habitats, mortalités par collisions) et peut ainsi aggraver la perte de biodiversité.
Les grands oiseaux planeurs comme les accipitridés sont des espèces très sensibles au développement de ces infrastructures. Leur écologie et leurs modes de vol les placent en conflit de l’utilisation de l’espace aérien avec elles. Leur démographie est très sensible aux mortalités additionnelles. Plusieurs de ces espèces sont présentes sur la liste rouge de l’IUCN et protégées à l’échelle française et européenne. Ces espèces « à enjeux » sont donc à prendre en compte dans la planification et les études d’impacts précédant l’implantation des infrastructures aériennes.
Il est cependant difficile de définir sur le terrain les zones d’importance pour ces espèces et donc de préconiser des secteurs où il faudrait éviter d’implanter ces infrastructures. Les avancées technologiques récentes, avec la miniaturisation des balises GPS, permettent de suivre des individus en continu, en enregistrant les coordonnées X-Y et la hauteur de vol des oiseaux, avec une fréquence d’acquisition importante. L’objectif de cette thèse est de développer un cadre méthodologique pour prédire les zones à risque de collision pour les grands planeurs avec les infrastructures aériennes, en fonction des habitats et des hauteurs de vol. Cette démarche a été développée sur l’aigle royal, mais réfléchie pour être réplicable à d’autres espèces.
Dans un premier temps, j’ai étudié les conditions nécessaires à l’utilisation des données télémétriques obtenues en équipant des jeunes aigles royaux au nid afin d’augmenter le nombre d’individus mais aussi l’étendue géographique (et les habitats associés) dans les modèles statistiques. Ces jeunes sont peu mobiles lorsqu’ils sont au nid et donc plus faciles à capturer que les adultes. Cependant, après l’envol, ils passent par une période d’apprentissages où leurs techniques de vol et leur utilisation de l’espace et des habitats peuvent différer de celles des adultes. Les résultats obtenus montrent que, passé les deux premiers mois, les performances de vol sont ensuite établies et l’utilisation de l’espace et des habitats deviennent alors très similaires à celles des adultes. Les données télémétriques des jeunes aigles royaux peuvent donc être utilisées au même titre que celles des adultes, si l’on exclut les deux premiers mois après l’envol. Cette partie constitue une étape préliminaire, indispensable pour intégrer les données des juvéniles dans la démarche.
Dans un second temps, j’ai modélisé le risque qu’un aigle royal utilise un secteur pour ses déplacements, en fonction des habitats qui le composent et en tenant compte de la hauteur à laquelle il vole. Pour cela, j’ai adapté la méthode des « step-selection functions » classiquement utilisée pour modéliser la sélection d’habitats en déplacement en 2D, à une sélection d’habitats en 3D. En effet, ne pas tenir compte de la hauteur de vol peut conduire à surestimer le risque dans certains secteurs où, en réalité, les oiseaux volent très haut et ne sont donc pas en conflit d’utilisation de l’espace aérien avec les infrastructures. Ce modèle inclue aussi la troisième dimension dans les variables d’habitats via des paramètres décrivant l’espace aérien, à savoir les courants ascendants thermique et orographique. Les résultats sont consultables sous forme de cartes et ont été pensés comme un outil d’aide à l’évitement à destination des aménageurs et des décisionnaires.
The loss of biodiversity is a major crisis of the Anthropocene that humanity is currently facing, with climate change being one of the main causes. One of the strategies adopted to tackle climate change is to decarbonize energy production and adopt electrification based on renewable energies. This is resulting in the construction of aerial infrastructures such as wind turbines and the extension of electricity transmission networks, which are not without consequences for flora and fauna (loss of habitat, death from collisions) and can thus increase the loss of biodiversity.
Large soaring birds such as accipitrids are very sensitive to the development of these infrastructures. Their ecology and flight modes place them in conflict with infrastructure in terms of airspace use. Their demography is highly sensitive to additional mortality. Several of these species are on the IUCN red list and are protected in France and Europe. These species therefore need to be considered in planning and impact surveys prior to the installation of aerial infrastructures.
However, it is difficult to define in the field the areas of importance for these species, and therefore to recommend sectors where these infrastructures should be avoided. Recent technological advances, with the miniaturization of GPS tags, make it possible to track individuals continuously, by recording the birds' X-Y coordinates and flight height. The aim of this thesis is to develop a methodological framework for predicting areas at risk of collision for large gliders with aerial infrastructures, as a function of habitats and flight heights. This approach has been developed for golden eagles, but is designed to be replicable for other species.
Firstly, I studied the conditions required to use telemetry data obtained by equipping young golden eagles at nest, in order to increase not only the number of individuals but also the geographical extent (and associated habitats) in statistical models. These young birds are not very mobile when they are in the nest and are therefore easier to capture than adults. However, after fledging, they go through a learning period during which their flight skills and their use of space and habitats may differ from those of adults. The results obtained show that, after the first two months, flight skills are established and the use of space and habitats becomes very similar to those of adults. Telemetry data from young golden eagles can therefore be used in the same way as those from adults, if we exclude the first two months after fledging. This section is a preliminary step, essential for integrating juvenile data into the approach.
Secondly, I modelled the risk of a golden eagle using an area for its movements, based on the habitats that compose it and considering the height at which it flies. To do this, I adapted the “stepselection functions” method classically used to model habitat selection during 2D movements, to 3D habitat selection. Indeed, not taking flight height into account can lead to an overestimation of the risk in certain sectors where, in reality, birds fly very high and are therefore not in conflict with infrastructure in terms of airspace use. This model also includes the third dimension in the habitat variables via parameters describing the airspace, namely thermal and orographic updrafts. The results can be consulted in the form of maps, and have been designed as an avoidance tool for planners and decision-makers.