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International audiencePopulation differentiation of African honeybees has been analysed in a spatial context encompassing the continent's wide geographical range and environmental heterogeneity, based on 10 morphological characters measured from 268 local populations. While autocorrelation indicates a continuous large-scale decrease in similarity in general, clustering of single character correlograms suggests four distinct groups of profiles. This pattern, further supported by mapping factor scores, canonical trend surface analysis axes scores, suggests a variety of microevolutionary mechanisms acting at distinct scales in time and space in different groups of characters. Association with large-scale differences in vegetation, climate and traditional subspecific classification has been analysed by analysis of variance (ANOVA). The most important aspect is that the results support the hypothesis that traditional subspecies, at least as defined by these characters, seem to represent integrated evolutionary units well adapted to their local conditions.Analyse spatiale de la variation morphologique des abeilles domestiques africaines (Apis mellifera L.) à l'échelle d'un continent. L'étude de la différentiation des populations d'abeilles domestiques africaines a été traditionnellement faite en séparant les populations en différentes sous-espèces. Suite à l'introduction des analyses multivariées dans la systématique de l'abeille domestique au cours des 30 dernières années, plusieurs typologies différentes ont été proposées. En raison de son étendue géographique considérable et de l'hétérogénéité de ses milieux, l'étude des abeilles domestiques du continent africain peut fournir des indications sur les processus microévolutifs impliqués dans la différenciation des populations lorsqu'elles sont analysées dans un contexte spatial. Les données de notre étude sont constituées par 10 caractères morphologiques mesurés sur 18 248 abeilles prélevées dans 268 populations locales d'Afrique (Fig. 1). Ces caractères sont les suivants : longueur du tomentum du 5e tergite (HAIR), longueur du proboscis (PROB), pigmentation du 2e tergite (PIGTER2), longueur du 3e sternite (STERN3), largeur de la plaque cirière du 3e tergite (WAXMIRR), pigmentation du scutellum (PIGSC1) et de la plaque scutellaire (PIGSC2), angles B4, N23 et O26 de la vénation alaire (respectivement : B4, N23 et O26). Ce vaste ensemble de données a été obtenu en combinant les bases de données d'Allemagne (Oberursel) et d'Afrique du Sud (Grahamstown) [CITE]. Les corrélogrammes spatiaux ont été calculés à l'aide du coefficient d'autocorrélation I de Moran en 10 classes de distance. Sur les 100 coefficients, 87 sont significatifs au seuil de $P < 0,05$. Le corrélogramme moyen indique un cline à large échelle, dans lequel les populations locales proches sont semblables et les populations locales éloignées sont différentes. Pourtant une analyse de groupes (UPGMA : comparaison deux à deux non pondérée des moyennes arithmétiques) basée sur la distance de Manhattan entre paires de corrélogrammes a mis en évidence quatre groupes distincts de profils (Figs. 2a-2d). Les cartes générées par interpolation en minimisant les sommes des carrés pondérées par les distances pour les valeurs d'origine des caractères, les scores des facteurs et les valeurs des axes d'une analyse canonique de deuxième ordre (quadratique) confirment cette structuration (Figs. 2a-2d et Tabs. I, II). Nous avons aussi analysé les valeurs d'origine des caractères, les scores des facteurs et les axes d'une analyse canonique de deuxième ordre (CTSA) selon un modèle II d'analyses de variance (ANOVA) en utilisant la variation du milieu (climat, végétation) et la classification infraspécifique comme élements de classement (Tab. III). L'aspect le plus important qui découle de la classification infraspécifique par ANOVA est que les résidus des variables analysées dans le modèle ne sont ni autocorrélés dans l'espace, ni associés à une variation du milieu (les composantes de la variance des résidus ont diminué et ne représentent plus que 3 à 17 % ). Ceci indique que la variation morphologique utilisée dans la classification entre sous-espèces est bien corrélée avec la variation du milieu et qu'au sein d'une sous-espèce il y a peu de variations spatiales associées à des processus stochastiques locaux. Ceci renforce l'idée que ces sous-espèces, du moins telles qu'elles sont définies par les caractères en question, sont adaptées aux conditions locales et représentent des unités évolutives intégrées. Ainsi, l'analyse spatiale à l'échelle du continent africain des données morphologiques des abeilles montre une structuration riche et complexe, même si la variation de quelques caractères seulement a été étudiée. La complexité de la structuration spatiale suggère que différents mécanismes de microévolution ont agi à des échelles distinctes dans le temps et l'espace sur divers groupes de caractères pour générer la variation morphologique actuelle observée chez ces abeilles

Spatial analysis of morphological variation in African honeybees (Apis mellifera L.) on a continental scale