Cette thèse se porte sur l'utilisation des données écologiques disponibles afin d’améliorer notre compréhension de la répartition des espèces, avec un accent particulier sur la génération d’outils qui peuvent être utilisés pour évaluer la probabilité d'établissement d’espèces exogènes (EE). Trois facteurs principaux determinent si une EE s'établira: la pression des propagules, les caractéristiques de l'écosystème destinataire, et les traits des espèces. Ma recherche examine chacun de ces trois facteurs, mettant l’accent sur l'amélioration des prévisions d’établissement et fournissant des outils aux gestionnaires et responsables politiques. Je me concentre sur les méthodes qui sont applicables au niveau des voies d’établissement d’EE dans le but d'améliorer notre capacité de quantifier les risques d’établissement i) entre voies (c’est à dire en comparant le risque relatif d’établissement pour différentes voies d’introduction) et ii) par voie (c’est à dire en comparant le risque d’établissement pour tous espèces transportées par voie).La première partie de ma thèse porte sur la relation espèces-environnement – un axe important de l’évaluation des risques posés par les EE. Dans le premier chapitre, j’ai mené une synthèse quantitative de modèles de distribution d’espèces (MDEs) afin d'examiner quelles variables sont incluses dans les MDEs. J’ai aussi identifié quelles variables sont les plus fréquemment prédictives de la distribution d’espèces pour EE). Les résultats sont intéressants pour les écologistes et sont utilisés dans l'évaluation des risques au niveau des voies d’introduction des EE au deuxième chapitre. Le deuxième chapitre se porte sur les mesures de distances environnementales, utilisées pour quantifier la similarité environnementale entre les sites. Les distances environnementales fournissent des informations sur les risques d'invasions en étendant le concept de la niche au niveau de la voie d’établissement. J’effectue la première validation empirique de différentes mesures de distance environnementale en utilisant les informations disponibles pour plus de 400 espèces. J’examine la manière dont la formulation de métrique et le choix des variables affectent la performance. J’explore aussi le cas où la pondération des variables choisis peut améliorer la performance. Les résultats démontrent l'utilité des métriques de distances environnementales pour l'évaluation des risques associés aux EE au niveau de la voie d’établissement dans les milieux aquatiques et terrestres.Dans la deuxième partie de ma thèse, je développe les premiers modèles quantitatifs qui peuvent être utilisés pour prédire l'établissement pour toutes espèces dans une voie d’introduction en utilisant des données limitées. Le troisième chapitre introduit des méthodes pour utiliser les données de pression de propagules afin de déterminer la probabilité d'établissement en tenant compte les introductions. Le quatrième chapitre intègre les données disponibles sur les trois prédicteurs principaux de d'établissement (pression de propagules, l'environnement et les caractéristiques des espèces) afin de générer de meilleures estimations de la probabilité d’établissements au niveau de la voie d'introduction. Les deux modèles sont évalués théoriquement afin d’assurer leurs applicabilité à l'évaluation des risques associés au niveau de la voie d’introduction et ont été démontrés en utilisant les données empiriques de poissons d'aquarium. Dans l'ensemble, cette thèse informe les connaissances écologiques, et aussi génère et évalue des méthodes d’évaluation de risques associés aux voies d’introduction des EE.

This thesis focuses on using available ecological data to improve our understanding of species' distributions, with a specific focus on generating tools that can be used to predict the establishment of non-indigenous species (NIS). NIS establishment success is usually attributed to three main factors: propagule pressure, recipient ecosystem characteristics, and species' traits. My research examines each of these factors with a focus on improving establishment predictions and providing tools for managers and policy makers. I focus on methods that are applicable at the pathway-level with an aim to improve our abilities to quantify establishment risk i) between pathways (i.e. comparing relative risk of establishments for different pathways) and ii) within pathways (i.e. comparing establishment risk for all species transported in a pathway).The first section of my thesis focuses on the species-environment relationship, which is the most prevalent focus of NIS risk assessment. In chapter 1, I conducted a quantitative synthesis of species distribution models (SDMs) to examine which environmental variables are being included in SDMs and identify which variables are most commonly predictive of distributions across taxa, irrespective of their origin (i.e. native species and NIS). Results are of broad interest to ecologists and are applied to NIS pathway-level risk assessment in Chapter 2. Chapter 2 focuses on environmental distance metrics which are used to quantify environmental similarity between locations, and thereby inform invasion risk by extending the niche concept to the pathway-level. I perform the first empirical validation of environmental distance using empirical data for >400 species. I examine how formulation and variable choice affect metric performance, and explore whether variable weightings can improve performance. Results demonstrate the utility of environmental distance metrics for pathway-level NIS risk assessments in aquatic and terrestrial environments. In the second section of my thesis, I develop the first quantitative models that can be used to predict establishment for all species in a pathway using limited data. Chapter 3 present methods to use propagule pressure data to determine the likelihood of establishment given introduction effort. Chapter 4 integrates data on all three main predictors of establishment success (propagule pressure, environment, and species traits) to generate improved pathway-level estimates of establishment probability. Both models are evaluated theoretically to ensure their applicability to pathway-level risk assessment and demonstrated empirically using aquarium fish data. Overall, this thesis informs ecological knowledge and generates and evaluates methods for pathway-level NIS risk assessment.

Leung, Brian (Supervisor)