Mathieu Pinault, Léo Broudic, Julien Wickel, Jean-Benoit Nicet, Fanny Kerninon, Katia Ballorain, Touria Bajjouk, Oriane Lepeigneul, Benjamin Bergerot · Environmental and Sustainability Indicators · 2026

Unlocking spatial ecological assessment for tropical seagrass habitats using a new rapid assessment method (SEARAM)

Resumo em português

As pradarias de ervas marinhas são ecossistemas costeiros-chave que sustentam a biodiversidade, o armazenamento de carbono e funções tróficas essenciais, mas estão cada vez mais ameaçadas por pressões antrópicas e climáticas. Baseado no Método Rápido de Avaliação de Pradarias de Ervas Marinhas (SEARAM), um protocolo padronizado fundamentado em indicadores de biodiversidade das ervas marinhas (IBEM), desenvolvemos um índice confiável e operacional para avaliar o estado ecológico das ervas marinhas com alta resolução espacial. Utilizando 536 parcelas circulares e 144 estações faunísticas em três habitats recifais intertidais em Mayotte (Oceano Índico Ocidental), o SEARAM integra subíndices de estrutura e vitalidade em um índice composto de estado ecológico das ervas marinhas (SESI), espacializado por interpolação geoestatística e analisado por ANOVA, PCA e modelos de regressão múltipla. Os resultados revelaram pradarias altamente fragmentadas, dominadas por Halodule uninervis e Halophila ovalis, com baixa altura do dossel (5 ± 2 cm) e cargas substanciais de epífitas (37 ± 17%). O talude do recife costeiro interno apresentou o pior estado ecológico (SESI = 4,8 ± 0,7/10), enquanto o recife-barreira (5,4 ± 0,8/10) e o talude do recife costeiro exposto (5,6 ± 0,8/10) exibiram escores moderados. Fatores ambientais-chave (turbidez, granulometria, pH) explicaram significativamente os padrões espaciais de estrutura e vitalidade das ervas marinhas, confirmando a influência do regime sedimentar e luminoso. Relações funcionais também foram demonstradas entre a condição das ervas marinhas e a fauna associada, especialmente a densidade de tartaruga-verde e as marcas de alimentação de peixe-boi. O SEARAM mostrou-se uma ferramenta rápida e robusta para diagnosticar estados de ervas marinhas tropicais. Sua estrutura multimétrica conecta a condição bentônica à adequação do habitat para megafauna, oferecendo base operacional para monitoramento ecológico, manejo e mitigação de impactos conforme a doutrina Evitar–Reduzir–Compensar (ARO).

Resumo original em inglês

Seagrass meadows are key coastal ecosystems supporting biodiversity, carbon storage, and essential trophic functions, yet they are increasingly threatened by anthropogenic and climatic pressures. Based on the Seagrass Meadows Rapid Assessment Method (SEARAM), a standardized protocol grounded in seagrass biodiversity indicators (SBIs), we developed a reliable and operational index to assess seagrass ecological state at high spatial resolution. Using 536 circular plots and 144 faunal stations across three intertidal reef habitats in Mayotte (Western Indian Ocean), SEARAM integrates structural and vitality sub-indices into a composite seagrass ecological state index (SESI), spatialized by geostatistical interpolation and analyzed using ANOVA, PCA, and multiple regression models. Results revealed highly fragmented meadows dominated by Halodule uninervis and Halophila ovalis , with low canopy height (5 ± 2 cm) and substantial epiphyte loads (37 ± 17%). The inner fringing reef flat showed the poorest ecological state (SESI = 4.8 ± 0.7/10), whereas the barrier reef (5.4 ± 0.8/10) and exposed fringing reef flat (5.6 ± 0.8/10) exhibited moderate scores. Key environmental drivers (turbidity, grain size, pH), significantly explained spatial patterns of seagrass structure and vitality, confirming the influence of sediment and light regimes. Functional relationships were also demonstrated between seagrass condition and associated fauna, particularly green turtle density and dugong feeding traces. SEARAM proved to be a rapid and robust tool for diagnosing tropical seagrass states. Its multimetric framework connects benthic condition to habitat suitability for megafauna, offering an operational foundation for ecological monitoring, management, and impact mitigation within the Avoid–Reduce–Offset (ARO) doctrine.