corrélée négativement avec l'altitude (r = -0,699, p-values = 0,017) et l'abondance du chémotype Ty est corrélée positivement avec ce paramètre (r = 0,699, p = 0,017). Au sein

des Ter, le pourcentage en Ge est le seul à être corrélé de manière significative avec la température (r = 0,815, p = 0,002) et l'altitude (r = 0,815, p = 0,002) (Table 3).

<table><caption>Table 2. Résumés statistiques de l'abondance des chémotypes observés sur chacune des stations. Eff correspond au nombre d'individus au total échantillonnés sur une station et Pct correspond aux pourcentages observés des chémotypes sur une station. Un réplicat de la station 1 a été réalisé justifiant ainsi les valeurs arrondies observées pour les effectifs.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Stations</th><th colspan="2">Phénolique</th><th colspan="2">Terpénique</th><th colspan="2">Carvacrol</th><th colspan="2">Thymol</th><th colspan="2">Geraniol</th><th colspan="2">Thuyanol</th><th colspan="2">Linalol</th></tr><tr><th>Eff</th><th>Pct (%)</th><th>Eff</th><th>Pct (%)</th><th>Eff</th><th>Pct (%)</th><th>Eff</th><th>Pct (%)</th><th>Eff</th><th>Pct (%)</th><th>Eff</th><th>Pct (%)</th><th>Eff</th><th>Pct (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>128</td><td>100</td><td>0</td><td>0</td><td>29,5</td><td>23,05</td><td>98,5</td><td>76,95</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>2</td><td>389</td><td>100</td><td>0</td><td>0</td><td>213</td><td>54,76</td><td>176</td><td>45,24</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>3</td><td>141</td><td>85,98</td><td>23</td><td>14,02</td><td>71</td><td>50,35</td><td>70</td><td>49,65</td><td>7</td><td>30,43</td><td>4</td><td>17,39</td><td>12</td><td>52,17</td></tr><tr><td>4</td><td>111</td><td>86,05</td><td>18</td><td>13,95</td><td>48</td><td>43,24</td><td>63</td><td>56,76</td><td>1</td><td>5,56</td><td>4</td><td>22,22</td><td>13</td><td>72,22</td></tr><tr><td>5</td><td>49</td><td>100</td><td>0</td><td>0</td><td>33</td><td>67,35</td><td>16</td><td>32,65</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>6</td><td>121</td><td>100</td><td>0</td><td>0</td><td>73</td><td>60,33</td><td>48</td><td>39,67</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>7</td><td>61</td><td>81,33</td><td>14</td><td>18,67</td><td>17</td><td>27,87</td><td>44</td><td>72,13</td><td>2</td><td>14,29</td><td>4</td><td>28,57</td><td>8</td><td>57,14</td></tr><tr><td>8</td><td>103</td><td>81,1</td><td>24</td><td>18,9</td><td>41</td><td>39,81</td><td>62</td><td>60,19</td><td>18</td><td>75</td><td>3</td><td>12,5</td><td>3</td><td>12,5</td></tr><tr><td>9</td><td>41</td><td>64,06</td><td>23</td><td>35,94</td><td>7</td><td>17,07</td><td>34</td><td>82,93</td><td>21</td><td>91,3</td><td>2</td><td>8,7</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>10</td><td>91</td><td>48,15</td><td>98</td><td>51,85</td><td>30</td><td>32,97</td><td>61</td><td>67,03</td><td>57</td><td>58,16</td><td>0</td><td>0</td><td>41</td><td>41,84</td></tr><tr><td>11</td><td>61</td><td>22,02</td><td>216</td><td>77,98</td><td>4</td><td>6,56</td><td>57</td><td>93,44</td><td>163</td><td>75,46</td><td>35</td><td>16,2</td><td>18</td><td>8,33</td></tr></tbody><tfoot><tr><td>Total</td><td>1296</td><td>75,70</td><td>416</td><td>24,30</td><td>566,5</td><td>43,71</td><td>729,5</td><td>56,29</td><td>269</td><td>64,66</td><td>52</td><td>12,5</td><td>95</td><td>22,84</td></tr></tfoot></table>

<table><caption>Table 3. Matrice de la corrélation de Pearson entre les pourcentages des différents chémotypes de Thymus vulgaris et trois paramètres environnementaux : les précipitations moyennes annuelles (MAP, mm), les températures moyennes annuelles (MAT, °C) et l'altitude (m). Les corrélations notées en gras sont significatives à un niveau de signification alpha=0,05*.</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>MAP (mm)</th><th>MAT (°C)</th><th>Altitude (m)</th></tr></thead><tbody><tr><td>% phénoliques</td><td>0,056</td><td><strong>0,854</strong></td><td><strong>-0,906</strong></td></tr><tr><td>% terpéniques</td><td>-0,056</td><td><strong>-0,854</strong></td><td><strong>0,906</strong></td></tr><tr><td>% Carvacrol</td><td>0,241</td><td>0,594</td><td><strong>-0,699</strong></td></tr><tr><td>% Thymol</td><td>-0,241</td><td>-0,594</td><td><strong>0,699</strong></td></tr><tr><td>% Geraniol</td><td>-0,098</td><td><strong>-0,813</strong></td><td><strong>0,815</strong></td></tr><tr><td>% Thuyanol</td><td>0,378</td><td>-0,419</td><td>0,301</td></tr><tr><td>% Linalol</td><td>0,529</td><td>-0,11</td><td>-0,034</td></tr></tbody></table>
### 3- Modélisation de l'abondance des chémotypes en fonction des paramètres environnementaux et modèles prédictifs

Les corrélations significatives de la fréquence relative des Phé (et donc des Ter) en fonction de l'altitude et de la température permettent la réalisation de modèles prédictifs. Les régressions linéaires de l'abondance des chémotypes Ter et Phé par rapport aux paramètres climatiques (altitude et température) suivent un modèle très homogène, la grande majorité des échantillonnages étant situés dans le modèle prédit (intervalle de confiance à 95 %) (Figs. 3 et 4). Ainsi, une abondance plus importante des chémotypes Phé (Ca et Ty) à basse altitude et à des températures annuelles plus chaudes est observée. A l'inverse, une abondance plus importante des chémotypes terpéniques est retrouvée en haute altitude et à des températures annuelles plus froides (Figs. 3 et 4).

Pour tester la fiabilité des modèles établis, les données d'une nouvelle station (Le Puech, Lodève), non intégrées pour établir le modèle, ont été utilisées. Les données relatives à cette station sont les suivantes : MAT = 12,7 °C ; Altitude = 163 m ; Pourcentage phénoliques = 84,05 % et Pourcentage terpéniques = 15,95 %. Sur le modèle prédictif comprenant le facteur température (Fig. 4), la température prédit une abondance attendue très similaire à l'abondance des chémotypes observés puisqu'une superposition des paramètres de la station par rapport au modèle prédictif est visible. De même, pour le modèle avec l'altitude (Fig. 3), l'altitude correspondant à la station prédit une abondance légèrement plus importante des chémotypes phénoliques par rapport à ce qui a été observé. La distribution des chémotypes observés de cette station concorde avec les prédictions de nos modèles puisque les données sont situées dans les intervalles de confiance.

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

Figure 3. Modèle de l'altitude en fonction de l'abondance des chémotypes phénoliques (Ca et Ty) prédit. Les points bleus représentent les stations échantillonnées. Le point rouge représente une station juxtaposée au modèle et dont l'abondance et l'altitude sont connues (station Le Puech, Lodève).
<figure><img src="image_32.png" /></figure>

Figure 4. Modèle de la température en fonction de l'abondance des chémotypes phénoliques (Ca et Ty) prédits. Les points bleus représentent les stations échantillonnées. Le point rouge représente une station juxtaposée au modèle et dont l'abondance et l'altitude sont connues (station Le Puech, Lodève).

## DISCUSSION

D'après les résultats obtenus, la distribution des chémotypes phénoliques et terpéniques semblent liées à la température moyenne annuelle et à l'altitude du milieu. L'altitude et la température sont deux paramètres abiotiques étroitement liés, suivant une relation linéaire (Du et al., 2017). Nous pouvons déduire que la température semble avoir une incidence directe sur la sélection des chémotypes alors que celle de l'altitude est indirecte. Les individus phénoliques seraient davantage sélectionnés à des températures moyennes annuelles supérieures à 11°C environ et à des altitudes inférieures à 700 m pour leur résistance aux fortes chaleurs et à la sécheresse. A l'inverse, les individus terpéniques observés à des températures plus faibles seraient sélectionnés pour leur capacité

à résister aux périodes de froids hivernaux.

Selon des études antérieures, chez *T. vulgaris*, les types chimiques phénoliques sont davantage présents sur des sols calcaires peu profonds et à des altitudes inférieures à 400 m où le climat est doux (Thompson, 2002). De plus, il existe une corrélation positive entre la diminution de la fréquence des gelées et l'abondance des chémotypes phénoliques (Thompson, 2002; Thompson et al., 2013). Il est également montré que les composés terpéniques sont davantage présents sur des sols relativement profonds et humides où les températures peuvent descendre jusqu'à -10 °C, à plus de 400 m d'altitude ou au niveau de zones de dépressions localisées comme dans le bassin de Saint-Martin-de-Londres (Thompson, 2002; Thompson et al., 2013). Amiot et al. (2005) ont d'ailleurs mis en
évidence la tolérance de ces chémotypes face aux périodes de gel. Les résultats de notre étude ont tendance à converger avec ceux des études antérieures.

Parmi les composés phénoliques, la répartition des chémotypes thymol et carvacrol serait également influencée par l'altitude. Le thymol serait davantage sélectionné à des altitudes supérieures à 250 m car il permettrait une résistance plus importante face au froid. Au contraire, le carvacrol permettrait une meilleure survie des individus lors des étés chauds mais ceux-ci seraient plus sensibles aux environnements frais. Ces résultats vont dans le même sens que certaines études dans lesquelles il est décrit que le carvacrol est plus fréquent que le thymol dans les zones où le climat est relativement chaud, à basse altitude (Thompson, 2002 ; Thompson et al., 2013). Cependant cette corrélation significative avec l'altitude n'est pas observée avec le paramètre température. Or, ces deux conditions environnementales sont liées entre elles (Du et al., 2017). Ce résultat pourrait s'expliquer par des erreurs d'identification des chémotypes, le thymol et le carvacrol ayant des fragrances très proches. Il est également probable que les températures utilisées ne soient pas représentatives de la zone échantillonnée.

Parmi les trois chémotypes terpéniques, le chémotype géraniol, dont la répartition est influencée par l'altitude et la température, est représentatif du groupe des terpéniques car il s'agit du chémotype terpénique retrouvé en plus grande abondance. Aucune corrélation n'a été avérée entre les chémotypes thuyanol et linalol et les paramètres abiotiques. Leurs fréquences relativement faibles sur les stations peuvent expliquer ce résultat. Des stations situées à plus haute altitude auraient peut-être permis de mettre en évidence plus de corrélations significatives entre nos variables.

La distribution des chémotypes phénoliques et terpéniques n'est pas influencée par la hauteur des précipitations moyennes annuelles. Ce facteur abiotique n'interviendrait donc pas dans le processus de sélection naturelle des

types chimiques. Nous pouvons alors supposer qu'il n'influence pas la valeur sélective (fitness) des différents chémotypes. Selon Gouyon et al. (1986), la hauteur des précipitations pourrait avoir un impact sur le niveau d'humidité du milieu. Celui-ci aurait une influence indirecte sur la répartition des chémotypes en changeant les propriétés du sol ou encore en modifiant les pressions de prédation ou de compétition.

Nos modèles permettent de prédire l'abondance de nos chémotypes en fonction des paramètres climatiques. Dans un contexte de réchauffement climatique (Dufresne & Royer, 2008), les prédictions des températures annuelles moyennes de la surface du globe affichent une augmentation de 3 à 5°C pour 2100 (https://meteofrance.com). La prise en compte de ces prédictions permet de visualiser l'évolution des proportions de chémotypes au cours de ces prochaines années. Les chémotypes terpéniques ne semblent pas être favorisés par ces changements climatiques futurs et une forte diminution des proportions risque d'être observée au cours du temps. De nombreux problèmes pourraient apparaître au sein des populations de *T. vulgaris* tels que la perte de diversité génétique. Depuis ces dernières années, les populations de thym à chémotypes phénoliques ont tendance à s'étendre davantage en altitude (Thompson et al., 2013) certainement influencés par l'augmentation moyenne des températures, ce qui est en accord avec les modèles prévisionnels. La station Le Puech révèle une forte concordance entre les proportions de chémotypes attendus par nos modèles et les proportions de chémotypes observés. Nos modèles prédictifs sont donc en accord avec la représentation des données à cette station mais l'utilisation de stations supplémentaires est nécessaire pour renforcer leur fiabilité.

L'étude présente néanmoins des imperfections et des limites. L'utilisation des températures et des précipitations moyennes annuelles ne sont pas suffisamment représentatives du milieu. Des écarts entre les valeurs réelles de ces paramètres et les moyennes annuelles sont constatés entre les saisons et d'une année à
l'autre (Fumière, 2019). La prise en compte
des périodes de fortes chaleurs et de
précipitations est nécessaire pour améliorer la
précision des résultats obtenus lors de cette
étude. Les variations de ces facteurs
pourraient avoir des conséquences sur la
répartition des populations de *T. vulgaris*.

Par ailleurs, l'identification des chémotypes par olfaction est source d'erreurs. L'élaboration d'un protocole, tel qu'un test à l'aveugle, pour tester la fiabilité de nos sens avant l'identification des chémotypes aurait permis de connaître le risque d'erreur de notre méthode. Nous avons en particulier souvent eu des doutes sur l'identification du carvacrol et du thymol sur le terrain, leurs fragrances étant très proches (Kleinwaechter et al., 2014). Par ailleurs, nous étions quatre personnes à effectuer ce travail, or chacun a une sensibilité différente. Cette sensibilité pouvait également varier d'un jour à l'autre ou encore d'un moment à un autre de la journée. Afin de pallier ces imprécisions, il aurait fallu un moyen de détermination des chémotypes plus sûr et objectif comme l'utilisation d'un nez électronique (Vouillamoz et al., 2009).

Nous avons également fait une erreur d'échantillonnage sur deux stations, en ne doublant pas l'aire d'échantillonnage. Cette erreur ne devrait cependant pas impacter nos données car les analyses statistiques ont été effectuées sur les pourcentages de l'aire minimale. Les fréquences relatives s'étant stabilisées, le biais devrait être négligeable.

Finalement, les modèles prédictifs réalisés ont
leurs limites : l'altitude et la température ne
sont pas les seuls facteurs abiotiques à
influencer les chémotypes. D'autres facteurs
comme le cortège végétal, la dégradation du
milieu ou encore l'herbivorie peuvent avoir
un impact sur les types chimiques présents.
En effet, les préférences alimentaires des
différents chémotypes de *T. vulgaris* sont
variables selon les espèces. Par exemple les
sauterelles *Leptophyes punctitatissimum*
consomment davantage du thym à thymol et
les limaces *Deroceras reticulatum*
consomment davantage des thyms à
chémotype terpénique (géraniol et terpinéol)

(Linhart et al., 1999). Cette étude met donc en
relief des variations interspécifiques dans
l'herbivorie de *T. vulgaris*, ce qui favoriserait
un maintien de l'hétérogénéité et du
polymorphisme des chémotypes (Linhart et
al., 1999).

Comme tout modèle prédictif, les modèles
réalisés possèdent des intervalles de
confiance : au-delà d'une certaine altitude,
seuls des chémotypes terpéniques devraient
être identifiés et, à l'inverse, en dessous d'un
certain seuil altitudinal, seuls des chémotypes
phénoliques devraient être présents. Ce même
raisonnement peut s'appliquer au gradient de
température (Du et al., 2017). Par conséquent,
le modèle de régression linéaire ne peut être
utilisé que dans un intervalle précis de
données.

CONCLUSION

Dans cette étude, il a été mis en évidence que
la température et, par extension, l'altitude ont
un impact sur la répartition des chémotypes
de *T. vulgaris*. Les chémotypes phénoliques
sont plus adaptés aux milieux où la
température est élevée et, à l'inverse, les
chémotypes terpéniques sont mieux adaptés
aux milieux où la température est faible. Les
populations de *T. vulgaris* sont donc
impactées par le changement climatique
actuel. Dans les prochaines années, avec
l'augmentation de la température de l'air
(Dufresne & Royer, 2008), les individus
terpéniques se retrouveront à des altitudes
plus hautes avec une probable disparition de
leur présence en plaine. Les composés
phénoliques seront certainement les
chémotypes majoritaires dans l'ensemble des
populations de *T. vulgaris*.

A l'avenir, il serait intéressant d'augmenter le
nombre de stations, pour affiner les modèles
analytiques initiaux. La continuité de cette
étude pourrait se faire en affinant les analyses
entre l'abondance des chémotypes et les
paramètres abiotiques du milieu. Pour cela,
effectuer des analyses sur les 3 mois les plus
chauds ou les plus froids de l'année pourrait
établir une meilleure représentation des
variations des populations de *T. vulgaris*. Ces
données permettraient d'évaluer les seuils
altitudinaux et de températures pour lesquels les proportions de chémotypes phénoliques ou terpéniques auraient atteint un équilibre avec l'exclusion d'un des deux groupes.

## REFERENCES

Amiot J., Salmon Y., Collin C. & Thompson J. (2005). Differential resistance to freezing and spatial distribution in a chemically polymorphic plant *Thymus vulgaris*. *Ecology Letters*, 8(4): 370-377.

Aubaile-Sallenave F. (1996). La Méditerranée, une cuisine, des cuisines. *Social Science Information*, 35(1): 139-194.

Bertrand G. (1966). Pour une étude géographique de la végétation. *Revue géographique des Pyrénées et du Sud-Ouest*, 37(2): 129-144.

Boukhatem M.N., Ferhat M.A., Kameli A., Saidi F., Taibil H. & Djamel T. (2014). Valorisation de l'essence aromatique du Thym (*Thymus vulgaris* L.) en aromathérapie anti-infectieuse. *International Journal of Innovation and Applied Studies*, 8(4): 1418-1431.

Cervera T., Pino J., Marull J., Padró R. & Tello E. (2019). Understanding the long-term dynamics of forest transition: From deforestation to afforestation in a Mediterranean landscape (Catalonia, 1868-2005). *Land Use Policy*, 80: 318-331.

Cramer W. (2018). Chapter 4. Impacts on terrestrial biodiversity and ecosystems. In: J.-P. Moatti, & S. Thiébault (éds.), *The Mediterranean Region under Climate Change. A Scientific Update: Abridged English/French Version*. IRD Editions, Marseille, pp. 57-60.

Darwin C. (1859). *L'origine des espèces au moyen de la sélection naturelle ou La lutte pour l'existence dans la nature*. Traduit de l'Anglais par Edmond Barbier sur l'édition anglaise définitive, Alfred Coste (eds.), Paris, 604 p.

Douguedroit A. & Zimina R.P. (1987). Le climat méditerranéen en France et en U.R.S.S. *Méditerranée*, 61(2): 75-84.

Dress F. (2007). *Les probabilités et la statistique de A à Z: 500 définitions, formules et tests d'hypothèse*. Dunod, Paris, 208 p.

Du M., Liu J., Zhang X., Li Y. & Tang Y. (2017). Spatial distributions of surface-air-temperature on the Tibetan Plateau and its recent changes. *International journal of energy and environment*, 11: 88-93.

Ducrocq V. (2018). Chapter 2. Climate change in the Mediterranean region. In: J.-P. Moatti, & S. Thiébault (éds.), *The Mediterranean Region under Climate Change. A Scientific Update: Abridged English/French Version*. IRD Editions, Marseille, pp. 35-36.

Dufresne J.-L. & Royer J.-F. (2008). Simulation de l'évolution du climat aux échelles globales et régionales. *La Houille Blanche*, 94(2): 33-37.

Edreva A., Velikova V., Tsonev T., Dagnon S., Gürel A., Aktas L. & Gesheva E. (2007). Stress-protective role of secondary metabolites: diversity of functions and mechanisms. *General and Applied Plant Physiology*, 34: 67-78.

Fernandez X., Kerverdo S. & Duñach E. (2002). Les hétérocycles dans la chimie des arômes. *L'actualité chimique*, 256: 4-14.

Fumière Q. (2019). *Impact du changement climatique sur les précipitations extrêmes dans le Sud-Est de la France : apport des modèles résolvant la convection profonde*. Thèse de Doctorat, Université Toulouse-3 Paul Sabatier, 138 p.

Ghomari F.N., Kouache B., Arous A. & Cherchali S. (2014). Effet de traitement par fumigation du thym (*Thymus vulgaris*) sur le *Varroa destructor* agent de la varroase des abeilles. *Nature & Technologie, B- Sciences Agronomiques et Biologiques*, 10: 34-38.

Gouyon P.-H., Vernet P., Guillerm J.-L. & Valdeyron G. (1986). Polymorphisms and Environment: The Adaptive Value of the Oil Polymorphisms in *Thymus vulgaris* L. *Heredity*, 57(1): 59-66.

Guinochet M. (1973). *Phytosociologie*. Edition Masson, Paris, 227 p.

Haluk J.-P. (2005). Les arbres à parfums. *Bulletin de l'Académie Lorraine des Sciences*, 44: 3-36.
Jalas J. (1971). Notes on *Thymus* L. (Labiatae) in Europe. I. Supraspecific classification and nomenclature. *Botanical Journal of Linnean Society*, 64(2): 199-235.

Jarić S., Mitrović M. & Pavlović P. (2015). Review of Ethnobotanical, Phytochemical, and Pharmacological Study of *Thymus serpyllum* L. *Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine*, 2015: 101978.

Kleinwaechter M., Paulsen J., Bloem E., Schnug E. & Selmar D. (2015). Moderate drought and signal transducer induced biosynthesis of relevant secondary metabolites in thyme (*Thymus vulgaris*), greater celandine (*Chelidonium majus*) and parsley (*Petroselinum crispum*). *Industrial Crops and Products*, 64: 158-166.

Kosakowska O., Bączek K., Przybył J.L., Pawełczak A., Rolewska K. & Węglarz Z. (2020). Morphological and Chemical Traits as Quality Determinants of Common Thyme (*Thymus vulgaris* L.), on the Example of ‘Standard Winter’ Cultivar. *Agronomy*, 10(6): 909-924.

Lang M. (2019). *Caractérisation de l'hétérogénéité spatiale de milieux naturels à partir d'imagerie optique très haute résolution spatiale : cas d'application aux milieux méditerranéens de garrigue*. Thèse de Doctorat, AgroParisTech, 312 p.

Linhart Y.B., Chaouni-Benabdallah L., Parry J.-M. & Thompson J. (1999). Selective herbivory of thyme chemotypes by a mollusk and a grasshopper. *Ecologia Mediterranea*, 25(2): 147-151.

Linhart Y.B. & Thompson J. (1995). Terpenene-based selective herbivory by *Helix aspersa* (Mollusca) on *Thymus vulgaris* (Labiatae). *Oecologia*, 102(1): 126-132.

Plackett R.L. (1983). Karl Pearson and the Chi-Squared Test. *International Statistical Review*, 51(1): 59-72.

Seager R., Osborn T.J., Kushnir Y., Simpson I.R., Nakamura J. & Liu H. (2019). Climate Variability and Change of Mediterranean-Type Climates. *Journal of Climate*, 32(10): 2887-2915.

Tátrai Z.A., Sanoubar R., Pluhár Z., Mancarella S., Orsini F. & Gianquinto G. (2016). Morphological and Physiological Plant Responses to Drought Stress in *Thymus citriodorus*. *International Journal of Agronomy*, 2016: 4165750.

The Angiosperm Phylogeny Group (2016). An update of the Angiosperm Phylogeny Group classification for the orders and families of flowering plants: APG IV. *Botanical Journal of the Linnean Society*, 181: 1-20.

Thompson J. (2002). Population structure and the spatial dynamics of genetic polymorphism in thyme. *In*: E. Stahl-Biskup & F. Saez (éds.), *Thyme: The Genus Thymus*. Taylor and Francis, London and New York, pp. 44-74.

Thompson J., Gauthier P., Amiot J., Ehlers B.K., Collin C., Fossat J., Barrios V., Arnaud-Miramont F., Keefover-Ring K. & Linhart Y.B. (2007). Ongoing Adaptation to Mediterranean Climate Extremes in a Chemically Polymorphic Plant. *Ecological Monographs*, 77 (3): 421-439.

Thompson J., Charpentier A., Bouguet G., Charmasson F., Roset S., Buatois B., Vernet P. & Gouyon P.-H. (2013). Evolution of a Genetic Polymorphism with Climate Change in a Mediterranean Landscape. *Proceedings of the National Academy of Sciences*, 110 (8): 2893-2897.

Vaičiulytė V. & Ložienė K. (2015). Metabolomic analysis and effects of meteorological factors on phenolic and non-phenolic chemotypes of *Thymus pulegioides* L. cultured in the same locality. *Industrial Crops and Products*, 77: 494-498.

Vouillamoz J.F., Schaller M., Carron C.-A. & Bozzi-Nising A. (2009). Discrimination des chémotypes de thym vulgaire avec le 'nez électronique' SMart Nose®. *Revue Suisse de Viticulture, Arboriculture, Horticulture*, 41(6): 345-348.

Werker E. (1993). Function of essential oil-secreting glandular hairs in aromatic plans of Lamiaceae: a review. *Flavour and Fragrance Journal*, 8(5): 249-255.
ANNEXE 1. Formules topologiques de deux chémotypes phénoliques et deux chémotypes terpéniques (d'après Haluk, 2005 ; Kleinwaechter et al., 2015).

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# VARIATION DE LA MORPHOLOGIE FOLIAIRE DU COMPLEXE PHILLYREA LATIFOLIA-MEDIA AU REGARD DE PARAMETRES ECOLOGIQUES

Enora Blas-Guillemet<fnref n="1" />, Thomas Bonnacasa², Léo Deveaux<fnref n="3" />

Institut des Sciences de l'Evolution de Montpellier (UMR 5554)

Université de Montpellier, Place Eugène Bataillon, CC065, 34095 Montpellier cedex 05, France

Encadrement : Vincent Girard, Jean-Frédéric Terral

**Citation** : Blas-Guillemet E., Bonnacasa T. & Deveaux L. (2021). Variation de la morphologie foliaire du complexe *Phillyrea latifolia-media* au regard de paramètres écologiques. *Orpalm Synthesis*, 14 (2) : 81-93.

**Résumé** : Cette étude compare la morphologie foliaire de différents individus de filaire (*Phillyrea latifolia* et *P. media*), collectés aux alentours du Pic Saint-Loup (Hérault). Elle a pour but de déterminer s'il existe une corrélation entre la morphologie des feuilles, l'environnement écologique ainsi que le climat et ainsi de déterminer si l'espèce est un bon indicateur de ces paramètres. Nos résultats semblent montrer qu'il n'y a pas de relations établies entre la morphologie des feuilles échantillonnées et le climat. Il serait intéressant de réaliser cette étude sur une répartition géographique plus large.

**Mots clés** : climat, plasticité, morphométrie foliaire, altitude

**Abstract:** Variation in leaf morphology of the complex *Phillyrea latifolia-media* according to ecological parameters. This study compares the foliar morphology of different individuals of the *Phillyrea latifolia* and *P. media*, collected around the Pic Saint-Loup (Hérault). Its purpose is to determine if there is a correlation between leaf morphology, ecological environment, and climate; and whether the species is a good indicator of these parameters. Our results suggest that there are no established connections between the morphology of the sampled leaves and climate. It would be interesting to carry out this study on a wider geographical distribution.

**Keywords** : climate, plasticity, leaf morphometry, altitude

Les plantes n'ont pas la capacité des animaux de migrer dans des lieux plus favorables quand les conditions climatiques se dégradent. Elles doivent trouver des moyens d'adaptation pour supporter ces changements climatiques. Un de ces moyens peut être de modifier la morphologie des feuilles suivant le climat.

D'après l'inventaire national du patrimoine naturel (INPN, https://inpn.mnhn.fr), le genre

*Phillyrea* comporte en France 3 espèces : le filaire à feuilles larges (*P. latifolia*), le filaire à feuilles étroites (*P. angustifolia*) et le filaire intermédiaire (*P. media*). Ces arbustes, de l'ordre des Lamiales et de la famille des Oleaceae, sont principalement présents sur les côtes méditerranéennes et en Corse. Le filaire à feuilles larges et le filaire intermédiaire sont difficiles à distinguer sur le terrain (Vassiliadis, 1999 ; Benmaissa & Stambouli-Meziane, 2021) : les critères donnés par *Flora*

<footnote n="1">¹enora.blasguillemet@gmail.com, ²thomas.bonnacasa@gmail.com,</footnote>

<footnote n="3">³leo.deveaux@hotmail.fr</footnote>
Gallica (Tison & De Foucault 2014) sont les feuilles des rejets à base subcordée (*P. latifolia*) ou arrondie (*P. media*) et l'apex du fruit ombiliqué (*P. latifolia*) ou apiculé (*P. media*). Bien que *P. media* ait souvent été considéré comme une forme hybride entre *P. latifolia* et *P. angustifolia* (par exemple, Deplanque, 1994 in Vassiliadis, 1999), il est maintenant accepté comme une espèce bien distincte (Tison & De Foucault 2014). La distinction entre *P. latifolia* et *P. media* n'ayant pas été faite durant notre étude, nous considèrerons ci-après le complexe *P. latifolia-media*.

Ces deux espèces vivent dans des endroits chauds et secs de type garrigue et sont souvent associés au chêne vert (Quercus ilex). Elles possèdent des feuilles simples courtement pétiolées, ovales et larges avec un apex obtus. Le contour du limbe peut être lisse ou finement denté. La feuille est l'organe de la photosynthèse chez la majorité des plantes. En assurant les principaux échanges entre la plante et l'atmosphère, elle est l'interface entre ces 2 milieux. De ce fait, l'environnement a un impact sur la morphologie des feuilles, entre autres via les températures maximales, moyennes et minimales ou encore via la quantité de précipitations : c'est ce que nous allons appeler "paramètres climatiques" dans la suite de l'étude. Certaines interactions entre la plante et son environnement ont été étudiées à travers ces traits fonctionnels, comme l'influence de la luminosité et de l'humidité du sol sur la taille des feuilles (Suding et al., 2008 ; Violle et al., 2009).

Notre travail porte sur des traits
morphologiques foliaires de *Phillyrea
latifolia-media*. Les feuilles étudiées ont été
échantillonnées sous différentes conditions
d'exposition, dans plusieurs stations situées à
des altitudes différentes et soumises à des
conditions climatiques variées. Compte tenu
du rôle biologique et fonctionnel des feuilles,
nous nous attendons à observer des variations
de mensurations en fonction des paramètres
climatiques. Plusieurs paramètres peuvent
influencer la morphologie foliaire. La
température est un facteur écologique qui

influe sur le développement d'une plante
(Higuchi et al., 1999; Mediavilla et al.,
2012). Tout comme la disponibilité en eau
(Ogaya & Penuelas, 2006; Xu et al., 2009) ou
l'ensoleillement (Xu et al., 2009). Nous
cherchons à savoir si cette influence est
visible au niveau de la morphologie foliaire.
Le but de notre étude est de mesurer la
variation des traits morphologiques foliaires
chez le filaire à feuille large et d'interpréter
les différences entre stations en termes de
réponse à différentes situations écologiques.
Nous étudierons notamment l'effet de la
température et de l'exposition au soleil.

MATERIELS ET METHODES

1- Contexte géographique et écologique
de la zone d'étude

Les feuilles de *Phillyrea latifolia-media* ont été récoltées dans l’Hérault dans 7 sites différents, chacun ayant des contraintes géographiques et climatiques différentes (Table 1). Nous avons relevé, à l’aide d’un GPS Garmin Dakota™, l’altitude et la position géographique des différents sites d’échantillonnage que nous avons ensuite reportés sur une carte (Fig. 1).

2- Matériel biologique

Dans chaque station, nous avons récolté les feuilles de 4 individus, se trouvant assez proches les uns des autres pour être sûr qu'ils soient bien dans le même milieu de vie. Quarante feuilles ont été prélevées sur chaque individu, 20 sur la face ensoleillée de l'arbuste, (Sud-sud-ouest), et 20 ayant poussé dans l'ombre (Nord). Ainsi, nous pouvons étudier l'influence de l'ensoleillement sur la morphologie foliaire. Dans certaines stations, les individus étaient trop petits pour que l'on puisse différencier deux faces, nous avons donc collecté seulement 20 feuilles sur ces filaires et avons pris au moins 8 individus, afin d'avoir toujours au moins 8 ensembles d'échantillons à analyser (Table 1). Certaines stations ne présentaient que très peu d'individus, nous n'allons donc pas les prendre en compte dans les résultats de cette étude sous peine de diminuer sa fiabilité.
<table><caption>Table 1. Coordonnées GPS, paramètres climatique et géographique des stations échantillonnées. La ligne grisée correspond à la station ne possédant pas assez d'échantillons. Alt, Altitude (m) ; Tmoy, Température moyenne annuelle (°C) ; Tmax, Température maximale du mois le plus chaud (°C) ; Tmin, Température minimale du mois le plus froid (°C) ; Pmoy, Précipitations moyenne annuelles (mm) ; Nb, Nombre de faces échantillonnées ; Dif NS, Différenciation Nord/Sud pour tous les individus.</caption><thead><tr><th>Stations</th><th>Lati</th><th>Long</th><th>Alt</th><th>Tmoy</th><th>Tmax</th><th>Tmin</th><th>Pmoy</th><th>Nb</th><th>Dif NS</th></tr></thead><tbody><tr><td>Coullet</td><td>43.82602</td><td>3.54672</td><td>534</td><td>11.46</td><td>25.40</td><td>0.80</td><td>804.00</td><td>10</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Platrière</td><td>43.72811</td><td>3.46797</td><td>400</td><td>12.41</td><td>25.90</td><td>2.00</td><td>736.00</td><td>2</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Montpeyroux</td><td>43.68552</td><td>3.51328</td><td>134</td><td>14.27</td><td>28.30</td><td>3.10</td><td>632.00</td><td>9</td><td>Non</td></tr><tr><td>Fambetou</td><td>43.78794</td><td>3.807</td><td>249</td><td>13.48</td><td>27.60</td><td>2.30</td><td>704.00</td><td>10</td><td>Non</td></tr><tr><td>Aérodrome</td><td>43.79297</td><td>3.78466</td><td>184</td><td>13.60</td><td>27.80</td><td>2.20</td><td>687.00</td><td>8</td><td>Non</td></tr><tr><td>Mortiès</td><td>43.76529</td><td>3.82398</td><td>183</td><td>13.61</td><td>27.70</td><td>2.50</td><td>710.00</td><td>9</td><td>Non</td></tr><tr><td>Saint-Jean de Cuculles</td><td>43.75502</td><td>3.84541</td><td>148</td><td>14.22</td><td>28.40</td><td>2.80</td><td>669.00</td><td>13</td><td>Non</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>Figure 1. Localisation et altitude des stations. La ville de Montpellier a été inclue comme repère spatial</figcaption></figure>
Nous avons prélevé les feuilles avec le pétiole pour avoir la feuille entière. Nous n’avons pas récupéré les feuilles qui se trouvaient au bout des tiges dont la croissance a été réalisée en fin de saison de végétation ni celles dont le limbe avait été abimé, même légèrement. Dans certains sites, certaines feuilles avaient été lésées par un animal phytophage. Cependant, pour certaines stations, les individus ne présentaient aucune feuille intacte. Aussi, nous avons prélevé les feuilles les plus intactes. Enfin, les feuilles récoltées ont été placées en herbier pour éviter leur pourrissement et les conserver planes.

## 3- Méthodes

Afin d'effectuer les mesures, les feuilles ont été prises en photos sur des pages blanches, avec le moins d'ombre possible. Toutes les feuilles étaient alignées et placées dans le même sens, pétiole vers le bas, avec un bout de papier millimétré placé à côté pour l'échelle. Après de nombreux essais pour permettre une automatisation maximale tout en préservant la fiabilité des mesures, nous avons mis en place le protocole suivant. Nous avons exploité les photos *via* le Logiciel ImageJ (Abramoff et al., 2004). Nous avons enregistré l'échelle en tirant une ligne sur le papier millimétré (Analyse -> Set Scale...) et renseigné la taille du trait avec l'unité correspondante, ainsi que l'unité. Ensuite, nous avons traité les images en les convertissant en 8bit (Image -> Type -> 8-bit) puis en créant le maximum de contraste pour l'analyse (Image -> Adjust -> Threshold). Nous avons effacé le pétiole de chaque feuille sur l'image grâce à l'outil "Paintbrush". Ensuite, nous avons sélectionné chaque feuille grâce à l'outil "Wand" et l'avons ajouté dans le ROI manager (Analyse -> Tools -> ROI manager...). Nous avons mesuré avec le même logiciel les paramètres suivants (Analyse -> Set measurements...):

- Aire de la feuille (Area, cm²)

- Le périmètre de la feuille (Perimeter, cm)

- La Longueur (L) et la largeur (l) de la feuille, via le rectangle le plus ajusté à la feuille (Bounding rectangle, cm)

- Le rapport Longueur/largeur (AR, s.u.) (la variable longueur/largeur est un indice de forme : plus ce rapport est élevé, plus la forme de la feuille est allongée)

- La Circularité (Circ. = $\frac{4\pi}{\sqrt{(1-\frac{Aire}{Périmètre})^2}}$ (Chitwood et al., 2014), cm ; paramètre à cocher: Shape descriptors).

- Autres paramètres qui se sont avérés peu fiables et/ou inutiles pour la suite de l'étude, tels que la position du centroïde par rapport à l'image où l'asymétrie des feuilles.

Ces mesures ont été complétées à la main : nous avons positionné 4 points sur chaque feuille dans l'ordre suivant : apex, bord droit (à l'endroit le plus large de la feuille), bord gauche (à l'endroit le plus large de la feuille), liaison pétiole/Limbe. Nous avons récupéré les coordonnées par rapport à l'image pour chacun de ces points (Analyse -> Measure, Colonnes X et Y).

Grâce à ces coordonnées, nous avons pu calculer les angles $\alpha$ et $\beta$ (Fig. 2a). Pour cela, nous avons calculé des segments :

$$ \sqrt{(xB - xA)^2 + (yB - yA)^2} $$

avec les points A et B ayant respectivement les coordonnées $(xA; yA)$ et $(xB; yB)$. Nous avons alors déterminé 2 triangles non-isocèles : le premier dans la partie supérieure de la feuille, la seconde dans la partie inférieure de la feuille. Enfin, nous avons calculé les angles dans ces triangles grâce au théorème d'Al-Kashi :

$$ \arcos(\frac{a^2+b^2-c^2}{2ab}) $$

Nous avons également calculé la longueur et la largeur de la feuille grâce aux points, afin de la comparer à celle mesurée automatiquement par image J. Nous avons alors calculé $l_0$ (Fig. 2a), ainsi que le rapport $l/l_0$.
<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>Figure 2. Schéma des données calculées grâce aux points (a) et Résultats des Analyses Factorielle Discriminante (AFD) pour les stations seules. (b) Nuages de points et (c) cercle de corrélations, de la station Montpeyroux. (d) Nuages de points et (e) cercle de corrélations, de la station Fambétou.</figcaption></figure>

## Méthodes d'analyse des données

Toutes les données ainsi récoltées ont été organisées dans un tableau puis analysées sous Excel à l'aide du plug-in XLStat. Dans un premier temps, la reproductibilité des mesures a été testée à travers la mesure des erreurs potentielles de mesures (erreurs intra- et inter-opérateurs). Les données obtenues sur plusieurs sessions de mesures ont été comparées à l'aide d'un test de khi-2.

Nous avons utilisé des méthodes d'analyse statistique multivariées pour traiter les données acquises. En premier lieu, une Analyse en Composante Principale (ACP), méthode adaptée à des jeux de données quantitatives comprenant de nombreux individus statistiques et de nombreuses variables (caractères morphologiques par exemple), a été réalisée en ajoutant des variables passives (températures moyennes annuelles, MAT en °C ; moyenne des précipitations annuelles, MAP en mm ; altitude en m). Nous avons ensuite réalisé une

analyse des corrélations entre les variables environnementales et celles morphométriques. Les données ont été également traitées à l'aide d'une Analyse Factorielle Discriminante (AFD) pour maximiser les variations inter-stations. Enfin, une Classification Hiérarchique Ascendante (CAH) a été réalisée afin de visualiser sous forme d'un arbre hiérarchique les différences entre stations.

Afin d'alléger les légendes, un code a été établi pour chaque échantillon sous la forme suivante : Initiale de la station-Numéro de l'individu-Face échantillonnée. Par exemple pour la face sud de l'individu 3 à la station de Montpeyroux le code sera : M-3-S. Les données climatiques utilisées (Table 1) sont issues du site worldclim.org à une résolution 30s (précises au km²) et sont en partie modélisées, elles représentent une moyenne des variables bioclimatiques sur 30 ans (1970 à 2000).
# RESULTATS

## 1- Test d'erreurs intra et inter opérateur

Afin de vérifier la cohérence des données obtenues par les deux opérateurs ayant effectué les mesures, les feuilles de la station « la Plâtrière » ont été effectuées 2 fois par chaque opérateur, et des tests de khi-2 ont été réalisés pour comparer les jeux de données. Ces tests ont été réalisés avec une certitude de 95% et un degré de liberté de 8. Le seuil de significativité du khi-2 est donc de 2,73.

### Test inter opérateur

La statistique du khi-2 obtenue est d'environ 0,860. Cette valeur étant bien inférieure au seuil de significativité, il n'y a pas de différence statistiquement significative entre les mesures des deux opérateurs.

### Test intra opérateur

Pour l'opérateur 1, la statistique du khi-2 est d'environ 0,999. Pour l'opérateur 2, la statistique du khi-2 est d'environ 0,128. Ces valeurs étant bien inférieures au seuil de significativité, les données récoltées ne varient pas de façon significative si les mesures ne sont pas toutes effectuées dans la même session, pour les 2 opérateurs.

Nous avons comparé les valeurs de longueur et de largeur des feuilles calculées grâce aux points à celle mesurée automatiquement par le logiciel Image J. Globalement, les deux mesures n'étaient pas statistiquement différentes, mais celles effectuées via les points présentaient une statistique de khi-2 ainsi qu'un écart-type plus faible, c'est donc celles-ci que nous avons utilisées. Par conséquent, les mesures sont reproductibles et le changement d'opérateur ne génère pas d'erreurs de mesure significatives.

## 2- Variabilité des traits foliaires au sein des stations Montpeyroux et Fambétou

Dans un premier temps, les données ont été traitées à l'aide d'une ACP. Mais, la variation entre les stations étant tenue, nous avons

privilégié l'AFD qui a permis de maximiser les différences inter-stations par rapport à la variabilité totale, tout en comparant la variabilité morphologique, station par station.

### Variabilité au sein de la station Montpeyroux
Les résultats de l'AFD nous montrent que l'axe 1 explique environ 66% de la variance, et l'axe 2 environ 22% (Fig. 2b,c). La majorité des variables mesurées sont explicatives de la variance. Nous observons que la largeur, la Longueur, le Périmètre, l'Aire et $l_0$ expliquent les deux axes dans le négatif, et que la circularité explique les axes de façon inverse à ces 5 paramètres. L'angle $\alpha$ explique l'axe F1 dans le positif et l'axe F2 dans le négatif, et de façon antagoniste à $1/l_0$. Ces deux derniers paramètres expliquent les données de façon complémentaire par rapport aux précédents (Fig. 2c).

Lorsque l'on regarde les nuages de points (Fig. 2b), les échantillons sont assez groupés excepté un individu (M-3-S), peut-être en raison d'un problème à l'échantillonnage ou lors de la prise de mesure. Cet individu peut être considéré comme un point aberrant (outlier). Outre M-3-S, les individus nord et sud ne semblent pas se distinguer en dépit de leur situation d'ensoleillement.

### Variabilité au sein de la station Fambétou

L'AFD nous montre que l'axe 1 explique environ 68% de la variance, et l'axe 2 environ 15% (Fig. 2d,e). Sur l'axe 2, parmi les valeurs explicatives, nous observons que la Longueur, le Périmètre et $l_0$ expliquent les données de la même façon, et de manière opposée aux angles $\alpha$ et $\beta$. Sur l'axe des abscisses, seul $1/l_0$ est explicatif (Fig. 2e).

De la même manière que la station précédente (Montpeyroux), la distribution des individus est homogène, hormis pour un point (F-2-N) qui est décentré (Fig. 2d). Ce point peut être considéré comme aberrant (outlier) et semble être expliqué majoritairement par la valeur de $1/l_0$, bien supérieure à celle des autres échantillons. Outre ce point, il ne semble pas y avoir de séparations entre les individus nord et sud, même en regardant seulement les
barycentres.

### 3- Différences entre les stations de Montpeyroux et de Fambétou

En faisant une AFD comprenant les données des deux stations, nous avons obtenu un axe 1 expliquant environ 40% de la variabilité, et un axe 2 expliquant environ 27% (Fig. 3a,b). Exceptée la largeur, toutes les valeurs mesurées semblent explicatives. A l'instar de « Fambetou » analysée indépendamment, nous observons que la Longueur, le Périmètre, $l_0$ et l'Aire expliquent les données de manière similaire, et de façon inverse à la circularité et aux angles $\alpha$ et $\beta$. Cet ensemble représente plutôt l'axe y. L'axe des abscisses est lui majoritairement expliqué par $l/l_0$ (Fig. 3b).

L'observation des nuages de points nous montre qu'ils sont assez groupés (Fig. 3a). Cependant, une différence semble se dessiner entre les deux stations selon l'axe 2. Ce patron se confirme en observant uniquement les Barycentres (Fig. 3c), grâce auxquels les individus de « Fambetou » sont caractérisés par des coordonnées négatives, alors que ceux de « Montpeyroux » sont positives.

### 4- Distinction de toutes les stations échantillonnées

Dans les analyses qui vont suivre, la station de la Platrière n'a pas été prise en compte car trop peu d'individus ont été échantillonnés en raison de la rareté du filaire (Table 1).

L'AFD réalisée explique environ 90% de la variance totale sur les 3 premiers axes (F1: 54%; F2: 24%; F3: 14%; Fig. 4a,c,d). Les variables explicatives sur F1 sont la Circularité et $l/l_0$. Celles pour F2 sont l'Aire, le Périmètre, la Longueur, $l_0$ et $l/l_0$ dans le positif, et la Circularité dans le négatif (Fig. 4b). Enfin, pour F3, les variables

explicatives sont la Longueur et $l_0$, qui expliquent les données de façon inverse à $l/l_0$ et aux angles $\alpha$ et $\beta$. L'observation des nuages de points (Fig. 4a,c,d) ne semblent pas montrer de différences à première vue, que ce soit sur les axes 1-2; 1-3 ou 2-3. Mais, à l'observation des barycentres des groupes (stations) définies à priori, un patron ou une tendance de variation morphologique semble se dessiner. Sur les axes 1-2 (Fig. 4e), « Fambetou » et « Aérodrome » sont très proches, et peuvent être inclues dans un seul et même groupe. « St Jean de Cuculles » semble le plus excentré. Sur les axes 1-3 et 2-3 (Fig. 4f,g), mis à part une séparation des stations Montpeyroux et Aérodrome située au-dessus de l'axe des abscisses, aucun patron de variation ne semble clairement apparaître.

Enfin, la classification hiérarchique ascendante (CAH) réalisée sur la matrice de distance entre les différentes stations a permis de discriminer 3 ensembles (Fig. 4h) : le groupe 1, contenant les stations de Fambetou, Coulet, Aérodrome et Mortiès ; le groupe 2 constitué de « Montpeyroux », et le groupe 3 (« St Jean de Cuculles »).

### 5- Relations entre les variables actives et passives

D'après l'ACP, validée par l'analyse de corrélation, les variables environnementales (variables passives : MAT, MAP, Altitude) sont significativement corrélées avec les variables morphométriques (variables actives). En effet, les p-values sont toutes inférieures à 0,0001. Ainsi, les variables environnementales jouent un rôle dans la tendance à la structuration géographique de la variabilité morphométrique et leur rôle peut être établi en les comparant aux variables actives.
<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>Figure 3. Résultats des Analyses Factorielle Discriminante (AFD) pour la comparaison des stations Montpeyroux - Fambétou. (a) Nuages de points. (b) Cercle de corrélations. (c) Barycentres des nuages de points.</figcaption></figure>

<caption>Figure 4 (page suivante). Résultats des Analyses Factorielle Discriminante (AFD) et de la Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) pour la comparaison générale. (a) Nuages de points sur les axes 1 - 2. (b) Cercle de corrélations pour les axes 1 - 2. (c) Nuages de points sur les axes 1 - 3. (d) Nuages de points sur les axes 2 - 3. (e) Barycentres des nuages de points pour les axes 1 - 2. (f) Barycentres des nuages de points pour les axes 1 - 3. (g) Barycentres des nuages de points pour les axes 2 - 3. (h) Cladogramme de la dissimilarité entre les stations.</caption>
<figure><img src="image_40.png" /></figure>

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

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<figure><img src="image_47.png" /></figure>
# DISCUSSION

## 1- Traits foliaires et climat

Nous pouvons nous permettre de comparer nos stations entre elles car nos analyses montrent que la variance est successivement plus élevée, en partant de la dichotomie nord/sud par individu jusqu'à la comparaison entre stations. En d'autres termes, la variance intra-individu est inférieure à la variance intra-population, qui est inférieure à la variance inter-population. L'absence de séparations visibles entre les sous-populations échantillonnées en face nord et en face sud des arbres montre qu'il ne semble pas y avoir de lien entre la morphologie foliaire et l'exposition.

Les trois groupes distingués grâce à l'AFD et la CAH révèlent les facteurs responsables des variations, sachant que l'on va considérer que « St-Jean-de-Cuculles » possède le microclimat le plus chaud, « Montpeyroux » un microclimat intermédiaire, et les autres stations, un climat globalement plus froid et homogène. Ainsi, la position des barycentres de l'AFD indique que les feuilles sont ovales en climat chaud, et obovales en conditions plus fraîches. Cette conclusion n'est toutefois pas évidente lorsqu'on regarde les données selon d'autres axes. On pourrait également y voir une tendance l'allongement des feuilles en climat chaud, ce qui pourrait induire une diminution relative de la largeur du limbe.

Le fait que les 3 groupes de stations déterminés avec la CAH aient chacun une morphologie foliaire différente est assez vraisemblable au regard des analyses. Cependant, il est compliqué de mettre en avant un trait foliaire qui serait prédicteur du climat dans lequel la feuille a été prélevée. En regardant les feuilles *a posteriori*, nous ne voyons pas de différences flagrantes entre les trois groupes de stations.

## 2- Filaire et chêne, des tendances similaires ?

C'est dans les zones les plus chaudes que les arbres semblent mettre en place des feuilles

plus allongées. Cette année, d'autres étudiants ont étudié les variations de traits foliaires chez *Quercus ilex*, d'après des collectes réalisées sur les mêmes stations que les nôtres (Laethier et al. 2021). Leurs résultats montrent que l'altitude est un bon prédicteur écologique : les feuilles ont tendance à passer d'ovale à obovale en fonction de l'altitude (donc de la température et de la quantité de précipitation). D'autres études présentent des résultats qui indiquent aussi que les feuilles développées sous des températures élevées ont tendance à être plus grandes que celles soumises à des températures plus faibles (Mediavilla et al. 2012 ; Battistella & Bauller, 2015 ; Cornet & Fontaine, 2019). Mais cette relation n'est pas une règle absolue : Higuchi et al. (1999) montrent sur le chérimolier (*Annona cherimola*) que 2 mois après la germination, la superficie des feuilles était plus élevée à basse température (15/20°C) qu'à haute température (25/30°C), et un travail antérieur d'ORPALM (Essis-Essoh et al., 2017) montre également une relation inverse. Ces études ont été réalisées sur diverses espèces de ligneux (par exemple, *Pinus pinaster*, *Quercus ilex*, *Q. suber*), ce qui peut expliquer ces incohérences.

Nos résultats ne permettent pas d'établir un lien entre la morphologie foliaire et l'exposition au soleil, sur la base de l'échantillonnage à des points cardinaux distincts sur l'arbre. Ces données correspondent aux résultats de trois études antérieures sur le chêne vert (Battistella & Bauller, 2015 ; Essis-Essoh et al., 2017 ; Cornet & Fontaine, 2019). Une étude (Bartholomée et al., 2013) montre une différence de morphologie foliaire entre les zones ensoleillées et les zones ombragées : les feuilles semblent être plus petites quand elles sont exposées au soleil, ce qui est cohérent avec les résultats de Xu et al. (2008, 2009). Il est là aussi difficile de comparer nos données à ces travaux, car toutes les études citées ont été réalisées sur des modèles différents du nôtre : *Quercus acutissima*, *Q. ilex* et *Robinia pseudoacacia*.

La superficie et l'épaisseur des feuilles est plus élevée chez *Quercus ilex*, mais la densité
est plus importante chez *Phillyrea latifolia-media* (Ogaya & Penuelas 2006). Le filaire aurait un taux de transpiration plus faible que le chêne vert pendant les périodes sèches. Ce dernier serait donc moins résistant à la chaleur et à la sécheresse. Il pourrait, à terme, perdre son avantage concurrentiel dans les boisements méditerranéens dominés par le chêne vert (Ogaya & Penuelas, 2003).

### 3- Biais et limites potentiels

Un certain nombre de biais potentiels sont dus à l'échantillonnage. Le problème pourrait se trouver au niveau de la qualité des feuilles. En effet, même si nous avons fait notre maximum pour sélectionner des feuilles intactes, certaines stations présentaient une majorité d'individus ayant des feuilles avec un limbe partiellement lésé par des phytophages. La préférence alimentaire des phytophages nous a amené à sélectionner les feuilles les moins abîmées, qui ont peut-être des caractéristiques particulières qui pourraient influer sur la morphologie des feuilles, comme une quantité plus forte de tanins ou un limbe plus épais. De plus, les zones manquantes dues à la phytophagie ne sont *a priori* pas constantes entre chaque feuille, ce qui nous amène probablement à surestimer la variance présente au sein d'un individu et d'une station. Enfin, les feuilles que nous avons récoltées étaient globalement positionnées à hauteur d'Homme, ce qui n'est peut-être pas représentatif des feuilles présentes ailleurs sur l'arbre. Les feuilles récoltées l'ont été sur des unités de croissance différentes, pouvant également induire un biais. La prise de photos a induit un biais non-quantifiable, car plusieurs objectifs ont été utilisés. Un test de reproductibilité des photos entre les appareils aurait pu être effectué, où bien l'utilisation d'un même scanner pour tous les échantillons. Il aurait donc été judicieux d'utiliser un même appareil photo avec un objectif de qualité, comme l'ont fait Royer et al. (2005).

Les tests intra et inter-opérateur ont permis de mettre en évidence qu'il ne semble pas y avoir de biais significatifs lors des mesures. Cependant, la variabilité observée des échantillons est probablement brouillée par la

variabilité intrinsèque inhérente aux mesures. En effet, le logiciel présente forcément des biais dans la reconnaissance des feuilles. Ce biais peut être accentué par les photos présentant de légères ombres. Le fait que toutes les feuilles ne soient pas parfaitement à l'horizontale peut également influencer les mesures. En effet, nous avons constaté que pour calculer la largeur et la longueur, le logiciel ImageJ crée un rectangle ajusté à la feuille avec les bords parallèles à ceux de l'image : si la feuille n'est pas parfaitement dans la verticale (axe représenté par la nervure principale), la longueur est alors sous-estimée et inversement pour la largeur. Les points que nous avons sélectionné à la main n'étaient probablement pas parfaits également. Cependant, les erreurs semblent être relativement faibles car l'absence de différences significatives entre les valeurs obtenues par imageJ et celles calculées grâce à nos points, montre que les résultats des deux méthodes sont cohérents. Les erreurs dues à ces mesures sont minimes et non significatives.

Les données climatiques que nous avons utilisées restent assez globales, et ne sont pas sensibles aux microclimats pouvant être présents aux niveaux de nos stations malgré la précision au km², ce qui signifie que l'influence des différents paramètres météorologiques est probablement sous-estimée, biaisée par ce qui se trouve à proximité des stations et induirait un microclimat. De ce fait, les données sont probablement plus fiables pour une station située dans une plaine dépourvue d'obstacle que pour une station située à proximité d'un relief et d'un cours d'eau par exemple. La faible dispersion géographique de nos stations est également une limite probable à notre interprétation, peut-être que les micro-variations de climats ne sont pas suffisantes pour observer une différence, que l'on observerait plus facilement sur une échelle plus globale, avec des variations de climats plus importantes.

La disponibilité en eau est un paramètre qui peut influer sur la morphologie des feuilles et que nous n'avons pas pu mesurer. Deux
études, dont l'une réalisée sur le même
modèle biologique que nous, *Phillyrea
latifolia-media*, tendent à montrer que la
sécheresse diminuerait la taille des feuilles
(Ogaya & Penuelas, 2006; Xu et al., 2009). Il
serait intéressant d'étudier ce paramètre pour
voir s'il a une influence dans notre étude, par
exemple en mettant en place une zone de
sécheresse expérimentale au pied de plusieurs
filaires, dans des stations similaires à celles
que nous avons échantillonnées.

CONCLUSION

Notre étude a permis de mettre en évidence
une tendance de variation de morphologie
foliaire probablement liée à des contraintes
écologiques. En effet, les feuilles situées dans
les endroits les plus frais de nos transects
semblent être plus allongées, sans que cette
différence ne soit remarquable et induise un
changement de forme du limbe. A travers
notre étude, la prédiction climatique à partir
des mensurations de la feuille ne semble pas
réalisable. Une aire géographique plus large
permettrait probablement d'observer des
résultats bien plus divers et d'avoir une
meilleure prédiction climatique.

REFERENCES

Abramoff M.D., Magalhães P.J. & Ram S.J. (2004). Image processing with ImageJ. *Biophotonics International*, 11 : 36-42.

Bartholomée O., Clochey L., Genneté L. & Torres L. (2013). Rôle de facteurs environnementaux sur la plasticité foliaire chez *Quercus ilex*, mesurée sur un échantillonnage réalisé dans la vallée de Galeizon (Gard, France). *Orpalm Synthesis*, 6 : 47-57.

Battistella G. & Bauller A. (2015). Morphologie foliaire et densité stomatique chez le chêne vert (*Quercus ilex* L.) dans la région du Pic Saint-Loup (Hérault, France) : des indicateurs écologiques de première importance. *Orpalm Synthesis*, 8 : 43-54.

Benmaissa A., Stambouli-Meziane H. (2021). The genus *Phillyrea* L. (Lamiales Oleaceae) in the Tlemcen Region (western Algeria). *Biodiversity Journal*, 12 (1): 231-234.

Chitwood D.H., Ranjan A., Martinez C.C., Headland L.R., Thiem T., Kumar R., Covington M.F., Hatcher T., Naylor D.T., Zimmerman S., Downs N., Raymundo N., Buckler E.S., Maloof J.N., Aradhya M., Prins B., Li L., Myles S. & Sinha N.R. (2014). A Modern Ampelography: A Genetic Basis for Leaf Shape and Venation Patterning in Grape. *Plant Physiology*, 164 : 259-272.

Cornet F. & Fontaine M. (2019). Les traits foliaires sont-ils de bons indicateurs de variations environnementales régionales ? Le cas du chêne vert (*Quercus ilex* L.) dans la région du Pic Saint-Loup (Hérault, France). *Orpalm Synthesis*, 12(2) : 35-52.

Essis-Essoh E., Essis-Essoh Y. & Malarte A. (2017). Morphologie foliaire et densité stomatique chez le chêne vert (*Quercus ilex* L.) dans la région du Pic St-Loup (Hérault, France) : étude 2017. *Orpalm Synthesis*, 10(2) : 93-106.

Higuchi H., Sakuratani T. & Utsunomiya N. (1999). Photosynthesis, leaf morphology, and shoot growth as affected by temperatures in cherimoya (Annona cherimola Mill.) trees. *Scientia Horticulturae*, 80 : 91-104.

Laethier S., Mauc J., Ollivier G. & Voisin M. (2021). Variation de la morphologie foliaire chez le chêne vert (*Quercus ilex* L.) en fonction d'un gradient altitudinal. *Orpalm Synthesis*, 14 (2) : 9-22

Mediavilla S., Gallardo-López V., González-Zurdo P. & Escudero A. (2012). Patterns of leaf morphology and leaf N content in relation to winter temperatures in three evergreen tree species. *International Journal of Biometeorology*, 56 : 915-926.

Ogaya R. & Penuelas J. (2003). Comparative field study of *Quercus ilex* and *Phillyrea latifolia*: photosynthetic response to experimental drought conditions. *Environmental and Experimental Botany*, 50 : 137-148.

Ogaya R. & Penuelas J. (2006). Contrasting foliar responses to drought in *Quercus ilex* and *Phillyrea latifolia*. *Biologia Plantarum*, 50 : 373-382.

Royer D.L., Wilf P., Janesko D.A., Kowalski
E.A. & Dilcher D.L. (2005). Correlations of climate and plant ecology to leaf size and shape: potential proxies for the fossil record. *American Journal of Botany*, 92: 1141-1151.

Suding K.N., Lavorel S., Chapin F.S., Cornelissen J.H.C., Díaz S., Garnier E., Goldberg D., Hooper D.U., Jackson S.T. & Navas M-L. (2008). Scaling environmental change through the community-level: a trait-based response-and-effect framework for plants: scaling community-level processes. *Global Change Biology*, 14: 1125-1140.

Tison J.-M. & De Foucault B. (2014). *Flora Gallica: Flore de France*. Biotope, Mèze, 1195 p.

Vassiliadis C. (1999). *Évolution et maintien de l'androdioïcie: étude théorique et approches expérimentales chez Phillyrea angustifolia L*. Thèse de doctorat, Université

de Lille 1, 142 p.

Violle C., Garnier E., Lecoeur J., Roumet C., Podeur C., Blanchard A. & Navas M-L. (2009). Competition, traits and resource depletion in plant communities. *Oecologia*, 160: 747-755.

Xu F., Guo W., Xu W. & Wang R. (2008). Habitat effects on Leaf morphological plasticity In *Quercus acutissima*. *Acta Biologica Cracoviensia Series Botanica*, 50: 19-26.

Xu F., Guo W., Xu W., Wei Y. & Wang R. (2009). Leaf morphology correlates with water and light availability: What consequences for simple and compound leaves? *Progress in Natural Science*, 19: 1789-1798.