Modelling establishment risk for non-indigenous species using aquarium fish as a case study

Invasive species cause substantial ecological and economic damages. While major modelling improvements have been made in the last decades, predictions are primarily based on single species analyses, look at a single factor at a time (i.e. environmental conditions, species traits, and propagule pressure, individually), and consider quite broad stages (e.g., establishment), which may be usefully resolved into smaller sub-stages. Further, although models arguably provide the most coherent, sophisticated predictions, most quantitative models remain unused in policy-oriented invasive species risk assessments, which largely rely on expert-opinion and simple summation across individual factors believed to influence invasions (i.e. scoring-based approaches). Of course, for quantitative analyses, data limitations typically exist. To allow quantitative methods to be even more powerful and broadly usable, approaches are needed to alleviate those limitations and optimally use the available information. In this thesis, I advance the field of invasion biology, contributing to each of the three issues identified above.In Chapter 1, I consider the three main predictors of biological invasions: environment, propagule pressure and species traits, and I integrate these into a coherent multispecies, geographically explicit model. I show the importance of their combination, and forecast that, for the aquarium fish invasion pathway, "the rich get richer" in that the most vulnerable current locations are likely to suffer the greatest increase in new invasions in the future. By employing an integrative approach and a multispecies perspective, this work provides support to decision making for resource managers and policy makers, and a better understanding of non-indigenous species establishment.In Chapter 2, I recognize that while prevention may be ideal, it is not always achievable, and prioritizing rapid responses is necessary for the effective management of potentially harmful non-indigenous species. To address issues of rapid response, we need to more finely resolve the establishment phase of biological invasions, and determine what happens after a new species has been detected (i.e. whether long-term persistence occurs). In this chapter, I have three objectives: 1) I separate casual (i.e. temporary) establishment and persistence (i.e. lack of subsequent extirpation), using the framework developed in Chapter 1 to generate a multispecies, geographically explicit model to prioritize rapid response efforts; 2) recognizing that mathematical models often remain unused in policy, I convert the model parameters into simple multiplicative risk factors, to facilitate broader adoption outside the modelling field; 3) from a fundamental perspective, I show that propagule pressure is important for casual establishment, but does not help predict subsequent persistence. Species traits are the most important group of predictors for casual establishment, while the environment is most relevant for persistence.In Chapter 3, I develop an approach to more powerfully use available data (focusing on species traits). From Chapters 1 and 2, it became apparent that about 80% of trait values were missing in the trait database used (FishBase). Thus, I develop a novel, fast, simple method for imputation, based on trait Correlation, taxonomic Relatedness and Uncertainty minimization (CRU). I compare it against existing cutting edge approaches, and show that CRU was the most accurate. Additionally, I consider and demonstrate that including CRU into an ensemble model combining existing techniques (Phylopars and missForests) yields even greater accuracy. This work fills in a substantial subset of FishBase, but also provides an approach for the imputation of other trait databases. Overall, this thesis advances understanding of ecological processes and informs environmental management while using the best available information.Les espèces envahissantes causent des dommages écologiques et économiques importants. Bien que des améliorations majeures aient été apportées à la modélisation, les prédictions reposent principalement sur des analyses par espèce, examinent un facteur à la fois et prennent en compte des étapes larges, qui peuvent être utilement décomposées en sous-étapes plus petites. En outre, bien que les modèles fournissent les prévisions les plus cohérentes et sophistiquées, la plupart des modèles quantitatifs restent inutilisés dans les évaluations des risques orientées sur l'action, qui reposent largement sur des opinions d’experts et une simple synthèse des facteurs individuels susceptibles d’influencer les invasions. Bien sûr, pour les analyses quantitatives, des limitations de données existent généralement. Pour que les approches quantitatives soient plus puissantes et utilisables, des approches sont nécessaires pour utiliser de manière optimale les informations disponibles. Dans cette thèse, je fais progresser le domaine de la biologie des invasions, contribuant à chacune des questions identifiées ci-dessus.Au Chapitre 1, je considère les trois principaux facteurs prédictifs des invasions biologiques : environnement, pression propagulaire et traits des espèces, et les intègre dans un modèle multi-espèce, géographiquement explicite. Je montre l’importance de leur combinaison et prévois que, pour les poissons d’aquarium, «les riches s’enrichissent», les localités les plus vulnérables étant susceptibles de connaître la plus forte augmentation de nouvelles invasions à l’avenir. En utilisant une approche intégrative et une perspective multi-espèce, ce travail apporte un soutien à la prise de décision pour les gestionnaires de ressources, ainsi qu'une meilleure compréhension de l'établissement d'espèces non indigènes.Au Chapitre 2, je reconnais que si la prévention peut être idéale, elle n’est pas toujours réalisable et la priorité donnée aux interventions rapides est nécessaire pour la gestion efficace des espèces non indigènes. Pour résoudre les problèmes de réponse rapide, nous devons décomposer plus finement l'établissement des invasions biologiques et déterminer ce qui se passe après la détection d'une nouvelle espèce. Dans ce chapitre, j’ai trois objectifs : 1) je sépare l’établissement occasionnel et la persistance, en utilisant le cadre développé au Chapitre 1 pour hiérarchiser les efforts d’intervention rapide; 2) reconnaissant que les modèles mathématiques restent souvent inutilisés dans les politiques, je convertis les paramètres du modèle en simples facteurs de risque multiplicatifs, afin de faciliter une adoption plus large; 3) d'un point de vue fondamental, je montre que la pression propagulaire est importante pour l'établissement occasionnel, mais ne permet pas de prédire la persistance. Les traits des espèces constituent le groupe de prédicteurs le plus important pour l'établissement occasionnel, tandis que l'environnement est le plus pertinent pour la persistance. Au Chapitre 3, je développe une approche pour utiliser plus efficacement les données disponibles (traits des espèces). Environ 80% des valeurs de trait manquaient dans la base de données de traits FishBase. Ainsi, je développe une nouvelle méthode d'imputation simple et rapide, fondée sur la corrélation de traits, la relation taxonomique et la minimisation d'incertitude (CRU). Je compare cette méthode aux approches de pointe existantes et montre que CRU est la plus précise. De plus, je considère et démontre qu'inclure CRU dans une modèle d'ensemble combinant des techniques existantes permet une précision encore plus grande. Ce travail remplit un sous-ensemble substantiel de FishBase mais fournit également une approche pour l'imputation d'autres bases de données de traits. Globalement, cette thèse permet de mieux comprendre les processus écologiques et d’éclairer la gestion de l’environnement tout en utilisant les meilleures informations disponibles