1. Études d'observation:
* focus: Décrire les modèles et les relations dans la nature.
* Exemples:
* enquêtes: Compter les organismes dans une zone définie (par exemple, enquêtes sur les oiseaux, recensements végétaux).
* Surveillance: Le suivi des changements dans les populations ou les variables environnementales au fil du temps (par exemple, la surveillance à long terme des impacts du changement climatique).
* Études de phénologie: Observer les événements saisonniers dans la nature (par exemple, les modèles de migration des oiseaux, les temps de floraison des plantes).
2. Études expérimentales:
* focus: Manipuler les variables pour tester les hypothèses sur les relations de cause à effet.
* Exemples:
* Expériences sur le terrain: Manipuler les facteurs dans un cadre naturel (par exemple, étudier les effets de l'engrais sur la croissance des plantes).
* Expériences en laboratoire: Contrôler les variables dans un environnement contrôlé (par exemple, étudier les effets de la pollution sur le comportement des poissons).
* expériences de mésocosme: Expériences à l'échelle intermédiaire (par exemple, étudier les effets des espèces envahissantes dans les écosystèmes fermés).
3. Études de modélisation:
* focus: Utiliser des outils mathématiques ou de calcul pour simuler les processus écologiques et prédire les résultats futurs.
* Exemples:
* Modèles de population: Prédire la croissance démographique et le déclin (par exemple, la modélisation de l'impact de la chasse sur les populations de cerfs).
* Modèles d'habitat: Prédire la distribution des espèces en fonction des facteurs environnementaux (par exemple, modéliser l'habitat approprié pour une plante menacée).
* Modèles de changement climatique: Simulation des effets du changement climatique sur les écosystèmes (par exemple, prédire l'impact de l'augmentation des températures sur les récifs coralliens).
Ces trois catégories ne sont pas exhaustives et de nombreuses études écologiques combinent des éléments d'approches multiples. Par exemple, un chercheur pourrait utiliser des données d'observation pour développer une hypothèse, puis tester cette hypothèse avec une expérience, et enfin utiliser la modélisation pour prédire les résultats futurs.
