Quantifier les arthropodes corticolous à l'aide de pièges collants

Les arthropodes terrestres jouent un rôle important dans notre environnement. En plus d’être d’intérêt scientifique en leur propre chef, les arthropodes peuvent être à la fois nuisibles et bénéfiques pour d’autres niveaux trophiques (c.-à-d., les cultures, les plantes horticoles, la végétation indigène et la nourriture pour les organismes insectivores^1,2,3,4). Ainsi, la compréhension des facteurs qui influencent le développement et l’abondance des communautés d’arthropodes est essentielle pour les agriculteurs⁵, les gestionnaires de lutte antiparasitaire⁶, les forestiers⁴, les biologistes des plantes⁷, les entomologistes⁸, et les écologistes de la faune et de la conservation qui étudient la dynamique communautaire et de gérer les organismes insectivores⁹. La composition et l’abondance des arthropodes varient dans la composition et l’abondance des espèces, tant dans le temps que dans l’espace, selon une variété de paysages écologiques, y compris les communautés végétales, les espèces végétales et entre diverses régions de plantes individuelles. Par exemple, des études ont démontré des différences significatives dans les mesures de la communauté des arthropodes entre les racines, les boles et les tiges, et le feuillage, au sein d’un même arbre individuel^10,11. Ces résultats ne sont pas surprenants étant donné que différentes parties d’une même plante, par exemple, les feuilles par rapport aux écorces d’un arbre, fournissent différentes ressources pour lesquelles les arthropodes se sont adaptés pour exploiter. Ainsi, chaque partie de la plante peut soutenir une communauté d’arthropodes différente. Étant donné que les arthropodes d’habitation au feuillage peuvent avoir un impact socio-économique et environnemental aussi important, des efforts considérables ont été déployés pour mesurer les mesures communautaires à l’aide d’approches qualitatives et quantitatives¹². Alternativement, beaucoup moins d’efforts ont été consacrés à l’élaboration d’approches de quantification des communautés d’arthropodes corticolous (habitant d’écorce).

À l’initiant des communautés d’arthropodes vivant au feuillage, les communautés d’arthropodes corticolous peuvent être importantes tant du point de vue socio-économique que environnemental. Certaines maladies forestières qui sont causées ou facilitées par les arthropodes corticolous peuvent nuire à la récolte de bois économiquement viable⁴. En outre, les arthropodes de corticolous peuvent être une composante importante de la chaîne alimentaire dans les communautés forestières^13,14. Par exemple, les arthropodes des habitations forestières sont la principale source de nourriture pour de nombreux oiseaux insectivores chant glanage d’écorce^15,16. Ainsi, la compréhension des facteurs qui influencent les communautés d’arthropodes corticolous est d’intérêt pour les forestiers et les écologistes de base et appliqués.

Comprendre les facteurs qui influencent la composition et l’abondance des communautés d’arthropodes exige souvent la capture d’individus. Les techniques de capture peuvent généralement être classées en techniques qualitatives qui ne détectent la présence d’une espèce que pour les estimations de l’aire de répartition, de la richesse et de la diversité des espèces¹⁷, ou des techniques semi-quantitatives et quantitatives qui permettent un indice ou une estimation de l’abondance et de la densité des individus au sein d’un groupe taxonomique^18,19. Les techniques semi-quantitatives et quantitatives permettent aux chercheurs d’estimer ou du moins d’échantillonner de façon cohérente une zone d’échantillon spécifiée et d’estimer la probabilité de détection ou de supposer que la probabilité de détection est non directionnelle et adéquate pour ne pas masquer la capacité du chercheur à détecter les variations spatiales ou temporelles de l’abondance. Les techniques semi-quantitatives et quantitatives pour quantifier les arthropodes corticolous comprennent l’aspiration ou l’échantillonnage sous vide d’une zone spécifique^20,21,22, comptage systématique des arthropodes visibles^18,23, pièges collants²⁴, divers pièges d’entonnoir ou de type pot^8,25, et l’entrée ou les trous émergents^26,27.

Un certain nombre de facteurs spatiaux et temporels sont pensés pour mener à la variation dans les communautés d’arthropodes de corticolous^11,14,28,29. Par exemple, on pense que la texture de l’écorce d’arbre influence la structure communautaire des arthropodes arboricoles¹⁴. En raison de la surface plus diversifiée des troncs d’arbres avec plus d’écorce sillonnée, les arbres avec plus d’écorce sillonnée sont pensés pour soutenir une plus grande diversité et abondance d’arthropodes¹⁴.

Avec cet article, nous rapportons une nouvelle approche semi-quantitative d’énumérez les arthropodes de corticolous qui pourraient être employés pour décrire et tester des hypothèses concernant la variation dans les communautés d’arthropodes de corticolous à travers le temps et l’espace avec la précision proportionnelle pour détecter des différences parmi des espèces d’arbre. À l’aide de pièges collants attachés aux troncs d’arbres, nous avons comparé l’abondance, la longueur totale (un substitut pour la masse corporelle), la richesse et la diversité de la communauté des arthropodes sur le bole de chêne blanc (Quercus alba), hickory de noix de porc (Carya glabra), érable à sucre (Acer saccharum), hêtre américain (Fagus grandifolia), et le peuplier tulipe (Liriodendron tulipifera)

Cette étude a été menée dans les sections écologiques d’Ozark et de Shawnee Hills de la forêt nationale de Shawnee (SNF) dans le sud-ouest de l’Illinois. En juillet 2015, nous avons identifié 18 sites (9 dominés par le chêne/hickory et 9 dominés par le hêtre/érable) avec la carte de couverture du stand USFS pour le SNF (allveg2008.shp) dans ArcGIS 10.1.1. Dans les sites xériques, les espèces dominantes étaient le hickory de noyer et le chêne blanc et dans les sites mésiques, les espèces dominantes étaient le hêtre américain, l’érable à sucre et le peuplier tulipe. Pour comparer la communauté des arthropodes bole parmi les espèces d’arbres, à chaque site de collecte de données, nous avons identifié les trois des cinq arbres (chêne blanc, hickory de pigin, érable à sucre, hêtre américain et peuplier tulipe) d’une longueur de 17 cm de diamètre à la hauteur du sein (d.b.h.) le plus près du centre d’un cercle radial de 10 m. Si moins de trois arbres appropriés étaient présents, le cercle a été élargi et l’arbre le plus proche correspondant aux critères a été choisi. Pour chaque arbre choisi, nous avons installé quatre pièges collants à hauteur de poitrine, un face à chaque direction cardinale : nord, sud, est et ouest.

Nous avons recueilli des données sur les arthropodes dans les boles de 54 arbres individuels (12 hickories de noix de porc, 15 chênes blancs, 8 hêtres américains, 12 érables à sucre et 7 peupliers tulipes) parmi les 18 sites. Nous avons regroupé les arthropodes selon une classification simplifiée de guilde par des caractéristiques morphologiques diagnostiques indicatifs étroitement liés des enregistrements phylogénétiques actuels, semblables à ceux des « unités taxonomiques opérationnelles »^30,31 (Annexe A). Sur la base de cette classification, nous avons capturé des représentants de 26 guildes dans nos pièges qui étaient chacun en place pendant 9 jours (Annexe A). Parce que notre étude s’est concentrée sur les interactions trophiques entre les espèces d’arbres, les arthropodes corticolous et les oiseaux qui glanent l’écorce, nous avons retiré tous les arthropodes de moins de 3 mm de l’analyse parce que leur importance en tant que ressource alimentaire est minime pour les oiseaux qui glanent l’écorce. Nous avons utilisé un modèle mixte qui comprenait soit la longueur des arthropodes (substitut à la masse corporelle), l’abondance, la diversité Shannon et, la richesse comme variable dépendante, les espèces d’arbres et l’effort (proportion d’arbres couverts de pièges) comme variables fixes, et le site comme une variable aléatoire. Étant donné que tous les pièges d’un seul arbre ont été combinés en un seul échantillon, les arbres individuels n’ont pas été inclus comme variable aléatoire.