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Clytre à grandes taches
Clytra laeviusculaRatzeburg, 1837
Graphe restreint à Congis-sur-Thérouanne (77)
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5 photos · Licences CC (Wikimedia Commons / iNaturalist)Click pour agrandir
Description
Le Clytra laeviuscula (Clytre à grandes taches) est un insecte de la famille des Chrysomelidae. Sa présence documentée en France est localisé. Herbivore, il consomme principalement des végétaux.
Source : Ontologia
La Clytre à grandes taches (Clytra laeviuscula) est un insecte de la famille des Chrysomelidae. Espèce indigène en France métropolitaine. D’une longueur moyenne de 1 cm. Son réseau écologique compte 141 espèces partenaires documentées à travers 5 types d’interactions, principalement la prédation.
Source : Ontologia (synthèse)
Classification
- RègneAnimal
- PhylumArthropoda
- ClasseInsecta
- OrdreColeoptera
- FamilleChrysomelidae
Habitat
Terrestre
Statut en France
Présent
Espèce indigène en France
Groupe INPN
Insectes
Arthropodes
Coléoptères
Relations connues
150
interactions écologiques documentées
Habitats probables (via le réseau)
EstimationAquatique·1Rupicole·1ForestièreLandes et fourrésMilieux mixtes
Agrégé depuis les habitats préférentiels de 141 partenaires écologiques connus.
- G1.221Grandes forêts alluviales médio-européennes10
- XComplexes d'habitats9
- CEaux de surface continentales8
- GBoisements, forêts et autres habitats boisés8
- EPrairies ; terrains dominés par des herbacées non graminoïdes, des mousses ou des lichens7
- G1.1Forêts riveraines et forêts galeries, avec dominance d'Alnus, Populus ou Salix7
- F9.1Fourrés ripicoles6
- HHabitats continentaux sans végétation ou à végétation clairsemée6
Cette estimation sert à situer les espèces peu documentées ou ubiquistes. Pour une attribution officielle, consultez lestypologies HABREFou la fiche INPN de l'espèce.
Consulter sur les bases externes
Traits biologiques
5 valeurs · 1 sourceMorphologie(1)
- Longueur
- 9 mmLogghe
Sources priorisées par qualité scientifique (peer-reviewed spécialisées → Wikidata fallback). Unités auto-converties, valeur max retenue en cas de mesures multiples. Méthodologie · Citations.
Calendrier d'observation
Taux de détection mensuel sur 3 008 observations en France — fraction mensuelle du total d'observations toutes espèces confondues qui concerne cette espèce. Pic phénologique en juin.
Méthodologie : hauteur des barres = detection_rate mensuel (Isaac & Pocock 2015), qui neutralise l'effort d'observation saisonnier (printemps/été sur-représentés ×10-20 vs hiver). 21,2 M observations (12,2 %) sont écartées aux dates 01/01 et 31/12, conventions GBIF d'encodage des dates imprécises (année seulement connue, ratios de pic vs voisins ±5j = 130× et 5,5× — Boakes 2010, Robertson 2010, Zizka 2019, Maldonado 2015). Biais résiduels : horaire (espèces diurnes sur-observées), taxonomique (vertébrés charismatiques sur-observés). Ne mesure pas l'abondance absolue.
Relations écologiques(150)
Les interactions documentées avec cette espèce. Utilisez le graphe au-dessus pour une vue synthétique.
Filtrer par ordre / famille
Ordre
+ 17 de plus — tapez pour chercher
Famille
+ 32 de plus — tapez pour chercher
150 relations
Saule blanc
Salix alba
8 obsPrédation
Saule glauque
Salix caesia
8 obsPrédation
Saule des vanniers
Salix viminalis
4 obsPrédation
Saule pourpre
Salix purpurea
4 obsPrédation
Corneille noire
Corvus corone
4 obsPrédation
Crave à bec rouge
Pyrrhocorax pyrrhocorax
4 obsPrédation
Faisan de Colchide
Phasianus colchicus
4 obsPrédation
Saule marsault
Salix caprea
4 obsPrédation
Saule réticulé
Salix reticulata
4 obsPrédation
.jpg?width=200)
Saule hasté
Salix hastata
4 obsPrédation
1 / 15
Répartition en France
Observations agrégées de cette espèce en métropole et outre-mer. Basculez entre vue départementale et points chauds communaux.
2 942 observations · 1 478 communes
Observations par département
Couleur proportionnelle (échelle log) au nombre d'observations de l'espèce dans chaque département. Survolez pour le détail exact.
Aucune< 1010 – 100100 – 1 0001 000 – 10 000> 10 000
Laboratoire — outils applicables
Tous les outils →Outils exploratoires (Serrano 2009, Pocock 2012, Bascompte & Jordano 2007). Pas de prédiction — limites & transparence.
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