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Manuel d’étude et de gestion des oiseaux et de leurs habitats en zones côtières, 2012 

     

502 

Comportement

Les  tests  des  prédictions  des  modèles  comportementaux  des  Huî-

triers pies et des autres limicoles ont été publiés à partir du modèle original 
de l’Huîtrier pie dans l’estuaire de l’Exe (Goss-Custard

 et al.

, 1995c

; Still-

man

  et  al.

,  2000c)  et  des  modèles  et  sous-modèles  suivants  (Caldow 

et  al

., 

2004 ; Durell 

et al

., 2005 ; Pettifor 

et al

., 2000 ; Stillman 

et al

., 2003 ; West 

et al

., 2003). En général, la prédiction concorde avec l’observation, bien que 

la distribution des oiseaux tende à être moins bien prédite que dans les autres 
patrons comportementaux (

tableau

 XII). Trois exemples suffisent à illustrer 

les tests, l’exactitude typique avec laquelle les modèles prédisent les obser-
vations  et  les  raisons  pour  lesquelles,  en  aucun  cas,  il  était  inévitable  que 
cela soit ainsi.  

Dans le Burry Inlet (Pays de Galles), les Huîtriers pies s’alimentent à 

marée basse, soit sur les gisements de coques 

Cerastoderma edule

, soit sur 

les bancs établis de longue date de moules matures ou encore sur des taches 
éphémères de jeunes moules attachées à des coques sorties du sable lorsque 
leur  propre  densité  est  trop  forte  (phénomène  appelé  « 

mussel  crumble

 »). 

L’I

BM

  limicoles  prédit  la  distribution  observée  des  Huîtriers  pies  sur  ces 

trois types de taches (West 

et al

., 2003) (

figure

 25). Sans interférence, tous 

les  oiseaux  pourraient  se  nourrir  sur  les  bancs  de  moules  mâtures  car  ils 
fournissent  les  rythmes  d’ingestion  les  plus  élevés  en  l’absence 
d’interférence.  Comme  les  bancs  matures  de  moules  occupent  plutôt  une 
petite partie de l’ensemble de l’estuaire, le modèle doit représenter correcte-
ment les interférences qui empêchent tous les oiseaux de s’alimenter sur ces 
bancs.  Le  modèle  pourrait  très  facilement  faire  une  prédiction  relativement 
pauvre, mais ce n’est pas le cas. 
 


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Manuel d’étude et de gestion des oiseaux et de leurs habitats en zones côtières, 2012 

     

503 

Figure

 25 : comparaison entre les prédictions du modèle et la distribution observée 

des Huîtriers pies sur les trois sources de proies principales (coques, moules et amas 

de moules) dans le Burry Inlet, Royaume-Uni 

Les  barres  montre  le  pourcentage  moyen  (+  erreur  standard)  des  oiseaux 
s’alimentant sur chaque type de ressources (adapté de West 

et al

. 2003). 

Sur  une  moyenne  de  huit  ans  dans  l’estuaire  de  l’Exe,  12,1 %  des 

moules des classes de taille consommées par les Huîtriers pies disparaissent 
au cours de l’hiver, et les expériences d’exclos confirment que la plupart ont 
été prises par les Huîtriers pies (Goss-Custard 

et al

., 2001). Le modèle prédit 

que juste un peu moins de 12 % devraient être pris par les Huîtriers pies, soit 
une  valeur  très  proche  de  la  valeur  réelle,  bien  qu’il  existe  de  nombreuses 
opportunités pour que le modèle ne permette pas une telle précision dans la 
réalité. En effet, en dehors de la possibilité de prédire de manière précise les 
besoins  énergétiques  des  Huîtriers  pies,  à  la  fois  le  modèle  et  les  oiseaux 
réels consomment beaucoup d’autres proies comme les palourdes 

Scrobicu-

laria plana

 dans la zone intertidale, et les vers de terre 

Lumbricus

 spp. dans 

les  champs  à  marée  haute  et  basse.  Que  le  modèle  prédise  avec  autant  de 
précision la mortalité infligée aux moules par les Huîtriers pies suggère qu’il 
représente bien le processus de consommation de moules. 

Quand les limicoles sont contraints par la nourriture, ils augmentent 

le temps passé à la recherche d’aliments pendant la période de marée basse 


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Manuel d’étude et de gestion des oiseaux et de leurs habitats en zones côtières, 2012 

     

504 

(Goss-Custard 

et al

., 1977). Le modèle doit donc être capable de prédire la 

quantité de temps consacré à l’alimentation en zone intertidale par un oiseau 
moyen parce que cela reflète la facilité ou la difficulté avec laquelle les oi-
seaux sont capables de combler leurs besoins énergétiques. Les valeurs ob-
servées  dans  toutes  les  études  sont  comparables  aux  valeurs  prédites  (

fi-

gure

 26a).  Comme  le  temps  consacré  à  l’alimentation  dépend  de  tous  les 

processus représentés dans le modèle, il y a à chaque fois la possibilité que le 
modèle ne fournisse que des prédictions assez pauvres. Or, la bonne concor-
dance  entre  les  valeurs  prédites  et  observées  suggère  que  le  modèle  est  ca-
pable de bien représenter et de tester le comportement observé des oiseaux. 

Mortalité et condition corporelle 

Le test le plus difficile, mais essentiel, est de prédire les taux de mor-

talité  et  la  condition  corporelle  des  limicoles,  les  deux  mesures  proximales 
de  la  réussite  qui  devraient  être  utilisées  pour  évaluer  l’impact  des  règle-
ments  liés  à  l’aménagement  des  territoires  côtiers  (Goss-Custard 

et  al

., 

2002). Jusqu’à présent, aucun test n’a été possible avec la condition corpo-
relle, mais plusieurs concernent la mortalité. 

La plupart des tests (

figure

 26b) comparent les taux de mortalité pré-

dits  et  mesurés  chez  l’Huîtrier  pie.  Deux  concernent  les  Huîtriers  pies  con-
sommateurs  de  moules  (estuaire  de  l’Exe)  ou  un  mélange  de  coques  et  de 
moules (Wash). Dans le Burry Inlet, la mortalité hivernale n’a pas été mesu-
rée  mais  elle  est  très  basse  puisque  l’on  observe  que  les  oiseaux  passent 
beaucoup de temps au repos alors que les coquillages et les autres proies sont 
disponibles, ce qui montre que les conditions d’alimentation sont très bonnes 
et  qu’ainsi  peu  d’oiseaux  risquent  de  mourir.  Pour  l’estuaire  de  l’Exe,  les 
données sont groupées en années d’effectifs hauts ou bas car le taux de mor-
talité hivernale est lié à une densité dépendance. Pour le Wash, les données 
ont  été  groupées  en  années  d’abondance  ou  de  rareté  des  coquillages,  ces 
conditions ont un grand effet sur la survie des Huîtriers pies (Atkinson 

et al

., 

2003). Le modèle prédit correctement les taux de mortalité moyens observés 
avec  ces  quatre  conditions  (

figure

  26b).  Il  doit  être  noté,  cependant,  que  le 

modèle prédit la mortalité observée moins bien dans des années individuali-
sées,  probablement  parce  que,  pour  chacune  des  années,  un  paramètre  qui 
varie  annuellement  (tel  que  le  contenu  énergétique  des  moules)  n’était  pas 
connu. 


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505 

Figure

 26 : comparaisons entre les prédictions du modèle 

26a :  la  quantité  de  temps  consacrée  par  un  oiseau  à  l’alimentation  au  cours  d’une 
période diurne du cycle tidal 
(symboles pleins : Huîtriers pies 

Haematopus ostralegus 

; symboles ouverts : Bécas-

seau  minute 

Calidris  minuta

,  Bécasseau  sanderling 

C.  alba

,  Bécasseau  variable 

C. 

alpina

 et Courlis cendré 

Numenius arquata

 (données de l’estuaire de l’Exe, du Bur-

ry Inlet et de Bangor flats dans les Îles britanniques, estuaire Seine et Bahia de Ca-
diz, Espagne),  
26b : la mortalité hivernale observée chez les Huîtriers pies 
(symboles  pleins)  (données  du  Burry  Inlet,  de  l’estuaire  de  l’Exe  et  du  Wash  dans 
les Iles britanniques) et Chevalier gambette 

Tringa totanus

 (symboles ouverts) (don-

nées de Rhymney flats dans l’estuaire de la Severn, UK). 

 
 
 


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506 

Récemment, les taux de mortalité prédits et observés ont été compa-

rés  chez  une  autre  espèce  que  l’Huîtrier  pie.  Il  s’agit  d’un  test  particulière-
ment important car le modèle a été utilisé rétrospectivement pour prédire une 
augmentation  du  taux  de  mortalité  chez  le  Chevalier  gambette  à  la  suite 
d’une perte d’habitats dans la baie de Cardiff. Cette perte s’est produite après 
qu’une grande zone alimentaire ait été détruite par la construction d’un bar-
rage qui a transformé des vasières en un lac d’eau douce. Les données sur les 
ressources  alimentaires  étaient  plutôt  rares  et  aucun  travail  de  terrain  sup-
plémentaire ne pouvait être conduit, et il était donc nécessaire de calibrer le 
modèle  en  faisant  varier  un  paramètre  (l’efficacité  de  l’alimentation  noc-
turne)  jusqu’à  ce  que  le  modèle  reproduise  la  mortalité  observée  avant  le 
barrage.  En  dépit  de  cette  difficulté,  le  modèle  prédit  la  mortalité  post-
barrage avec une précision encourageante (

figure

 26b). 

Utiliser les modèles individuels pour conseiller en matière de 

conservation des oiseaux côtiers 

 
Décrivons maintenant comment les I

BM

s pour les oiseaux côtiers ont 

été utilisés pour prédire les conséquences de changements environnementaux 
liés à des pertes d’habitats, aux dérangements, à la pêche à pied, aux activi-
tés  récréatives,  aux  changements  climatiques  et  à  l’élévation  du  niveau  des 
mers  (

tableau

  XII).  Afin  de  déterminer  les  effets  d’un  changement  de 

l’environnement, le modèle a été initialement paramétré pour les conditions 
environnementales actuelles et, si nécessaire, calibré par différentes efficaci-
tés alimentaires nocturnes, ou un autre paramètre, jusqu’à ce qu’il reproduise 
les taux réels de mortalité et la condition corporelle des oiseaux. Les simula-
tions  (Peck,  2004)  sont  lancées  avec  les  changement  appropriés  des  para-
mètres afin de prédire le taux de mortalité et la condition corporelle en fonc-
tion des nouvelles conditions environnementales. 
 

Suivre la qualité du site 

Les gestionnaires des estuaires sont souvent sollicités pour suivre la 

qualité  d’un  site  pour  certaines  espèces  importantes  ou  pour  évaluer  com-
ment  des  changements  potentiels  peuvent  influencer  la  qualité  du  site.  Un 
simple suivi des effectifs d’oiseaux n’est pas le moyen approprié pour éva-
luer  la  qualité  du  site  car  les  effectifs  d’oiseaux  utilisant  le  site  dépendent 
non seulement des conditions sur le site, mais également des conditions sur 
les autres sites utilisés, à la fois, pendant et en dehors de la saison de repro-
duction  (par  exemple,  Gill 

et

al.

,  1997  ;  Goss-Custard,  1993).  De  plus,  les 

dénombrements ne sont pas prédictifs et il peut être trop tard pour mettre en 
place des actions en place si des changements dans les effectifs sont décelés.