A plea for a worldwide development of dark infrastructure for biodiversity – Practical examples and ways to go forward

    Par
    Jean Cavailhès
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    (), Volume 219, March 2022, 104332

     Présentation (FED) : L'éclairage artificiel de nuit (ALAN) a été massivement déployé dans le monde entier et est devenu une pression environnementale majeure pour la biodiversité, contribuant notamment à la perte d'habitats et à la fragmentation des paysages. Pour atténuer ces dernières, des politiques d'infrastructures vertes et bleues ont été développées dans le monde entier sur la base du concept de réseaux écologiques, un ensemble d'habitats appropriés interconnectés. Cependant, à l'heure actuelle, ces politiques de conservation de la nature ne prennent guère en compte les effets néfastes de l'ALAN. Les auteurs encouragent ici l'intégration de la qualité de l'obscurité dans les "infrastructures vertes et bleues", afin de mettre en place une "infrastructure sombre". Les infrastructures sombres doivent être identifiées, préservées et restaurées à différents niveaux territoriaux pour garantir des continuités écologiques où la nuit et ses rythmes sont les plus naturels possibles. Pour cela, ils proposent un processus opérationnel en 4 étapes qui comprend 1) la cartographie de la pollution lumineuse sous toutes ses formes et dimensions en relation avec la biodiversité, 2) l'identification de l'infrastructure sombre à partir ou non de l'infrastructure verte/bleue déjà identifiée, 3) la planification d'actions de préservation et de restauration de l'infrastructure sombre en privilégiant la sobriété de l'éclairage et pas seulement les économies d'énergie, 4) l'évaluation de l'efficacité de l'infrastructure sombre avec des indicateurs appropriés. Des projets d'infrastructure sombre ont déjà vu le jour (par exemple en France et en Suisse) et peuvent servir d'études de cas pour les zones urbaines et naturelles. Le déploiement de l'infrastructure sombre soulève de nombreuses questions opérationnelles et méthodologiques et souligne certaines lacunes dans les connaissances qui doivent encore être comblées, comme la cartographie exhaustive de la pollution lumineuse et la caractérisation des seuils de sensibilité des espèces modèles.

    Abstract (authors) : Artificial light at night (ALAN) has been massively deployed worldwide and has become a major environmental pressure for biodiversity, especially contributing to habitat loss and landscape fragmentation. To mitigate these latter, green and blue infrastructure policies have been developed throughout the world based on the concept of ecological networks, a set of suitable interconnected habitats. However, currently, these nature conservation policies hardly consider the adverse effects of ALAN. Here, we promote the integration of darkness quality within the 'green and blue infrastructure', to implement a ‘dark infrastructure’. Dark infrastructure should be identified, preserved and restored at different territorial levels to guarantee ecological continuities where the night and its rhythms are as natural as possible. For this purpose, we propose an operational 4-steps process that includes 1) Mapping of light pollution in all its forms and dimensions in relation to biodiversity, 2) Identifying the dark infrastructure starting or not from the already identified green/blue infrastructure, 3) Planning actions to preserve and restore the dark infrastructure by prioritizing lighting sobriety and not only energy saving, 4) Assessing the effectiveness of the dark infrastructure with appropriate indicators. Dark infrastructure projects have already been created (for example in France and Switzerland) and can serve as case studies for both urban and natural areas. The deployment of dark infrastructure raises many operational and methodological questions and stresses some knowledge gaps that still need to be addressed, such as the exhaustive mapping of light pollution and the characterization of sensitivity thresholds for model species.

    Lien : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169204621002954#!