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Manuel d’étude et de gestion des oiseaux et de leurs habitats en zones côtières, 2012
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Manuel d’étude et de gestion des oiseaux et de leurs habitats en zones côtières, 2012
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Traiter les données
Alain P
ONSERO
& Anthony S
TURBOIS
Les données biologiques (effectifs, biomasse…) et les paramètres
associés
(granulométrie…)
sont
acquises
selon
le
protocole
d’échantillonnage dans un objectif défini au préalable. Il s’agit de répondre à
une ou plusieurs questions posées préalablement aux manipulations sur le
terrain.
Les méthodes d’analyses de données permettent de rechercher les
structures cachées dans les données et « d’obtenir une description de nature
statistique pour un certain phénomène qui a donné lieu au recueil de mesures
ou observations trop nombreuses et dépendantes les unes des autres pour être
interprétables en première lecture » (Lebart
et al.
, 1977).
Pour être en mesure d’exprimer de manière synthétique la richesse
des données obtenues, et favoriser l’interprétation des différences ou évolu-
tions constatées, des approches complémentaires sont souvent nécessaires.
Les mesures synthétique de la biodiversité
Du fait de leur simplicité et de leur calcul simple, les méthodes uni-
variées ont longtemps été privilégiées. Ces techniques permettent de caracté-
riser les tendances générales des communautés et de leurs variations dans le
temps ou dans l’espace. Cependant, elles ne prennent pas en compte la taxo-
nomie et ne permettent pas d’étudier les changements de composition spéci-
fique.
On distingue trois types d’indices :
- les descripteurs statistiques, abondamment utilisés et permettant de décrire
de manière quantitative les peuplements (Richesse Spécifique (S), Biomasse
(B), Abondance (A), Dominance...),
- les indices de diversité, fondés sur des formules plus complexes et illustrant
la complexité des peuplements (indice de Shannon Wiener
[
H’
]
, indice
d’équitabilité de Piélou [J’], indice de Simpson, série d’indices de Hill…).
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Ces indices prennent en compte non seulement le nombre d’espèces, mais
également la distribution des individus au sein de ces espèces.
- les indices de diversité taxonomique intègrent dans leur calcul la diversité
taxonomique composant le peuplement c’est-à-dire la distance génétique ou
phylogénique qui sépare les espèces. Ils sont plus représentatifs de la diversi-
té fonctionnelle et semblent plus sensibles aux modifications dans la struc-
ture des peuplements (Warwick & Clarke, 1995 ; Pavoine, 2005).
- les indices fondés sur des représentations graphiques et distributionnelles
permettant, à partir de l’analyse de la forme de courbes, d’étudier la structure
des populations (courbes de dominance k, courbes de comparaison Abon-
dance/Biomasse).
L’approche par groupes trophiques
Une approche complémentaire, visant à mieux comprendre les ré-
ponses du benthos aux variations de l’environnement, consiste à classer les
organismes en groupes fonctionnels, sur la base de leur régime alimentaire.
La répartition d’espèces à l’intérieur de groupes exploitant le même type de
ressources permet ainsi de simplifier l’analyse de la structure des commu-
nautés benthiques et de leur fonctionnement. La réponse des groupes tro-
phiques aux variations de l’environnement, en particulier aux apports tro-
phiques, traduit les tendances générales d’évolution du peuplement dans son
ensemble. Ces tendances ne sauraient être détectées par l’étude d’une espèce
particulière trop peu représentative ou de paramètres structuraux (richesse
spécifique, abondance, biomasse) trop généraux.
Analyse des peuplements
Toutes les méthodes d’analyses multivariées sont descriptives et
cherchent à résumer, clarifier, ordonner et représenter avec un minimum de
perte d’informations les données recueillies sur un grand nombre de sites ou
de variables (Scherrer, 2007).
Les outils d’analyse multivariée permettent l’analyse d’un ou plu-
sieurs tableaux de grande taille (de type matrice croisée stations*taxons), de
coupler plusieurs tableaux faunistiques ou sédimentaires entre eux. Ces
techniques statistiques s’avèrent particulièrement puissantes en écologie.
On distingue habituellement des méthodes de classification (mesure
de similarité entre les paires d’échantillons à l’aide d’indices comme Bray-
Curtis, par exemple. Les résultats sont affichés dans un dendrogramme) et
les méthodes d’ordination (comme l’analyse factorielle des correspondances
par exemple). Ces deux approches ne sont pas exclusives ni concurrentes.
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L’objectif principal des méthodes de classification automatique est
de répartir les éléments d’un ensemble en groupes et de les hiérarchiser (on
parle de classification ascendante hiérarchique ou C
AH
). Les méthodes de
regroupement sont innombrables ; elles peuvent mettre l’accent sur les es-
pèces dominantes, les espèces mineures, etc. La bibliographie sur les mé-
thodes de classification automatique est abondante (Everitt, 1974 ; Roux,
1985). Généralement ces regroupements sont réalisés à partir d’une matrice
de distances inter-sites calculées à l’aide d’un algorithme de classification,
selon un ordre décroissant de niveaux de ressemblance (Lebart
et al.
, 1984).
Il existe plusieurs méthodes de classification et plusieurs choix de calcul de
la distance entre deux entités (Legendre & Legendre, 1998).
L’analyse factorielle des correspondances (A
FC
) consiste à recher-
cher la meilleure représentation simultanée entre les lignes et les colonnes
d’un tableau de type stations/espèces. Elle permet d’individualiser de façon
objective et statistiquement fiable les groupements. Les graphiques utilisés
représentent une projection simultanée des stations et des espèces dans un
espace ayant autant de dimensions que de variables mesurées. En général, on
utilise une représentation des plans formés par deux axes orthogonaux, ces
axes étant ceux représentant un maximum de variance pour l’analyse (la
plupart du temps, les deux ou trois premiers axes sont utilisés).
L’interprétation des résultats se fait en termes de proximité entre stations,
entre espèces ou entre stations et espèces.
La matrice de données doit être souvent réduite en vue du traitement
des données. Généralement, cette réduction élimine de l’analyse les espèces
rares, qui sont pourtant une propriété intrinsèque de toutes les communautés
et peuvent constituer certaines des espèces déterminantes (Gray & Pearson,
1982) (
figure
10).
L’axe factoriel 1 (horizontal) regroupe des stations selon le gradient
hypsométrique, opposant les stations de fond de baie des stations de bas
estran. L’axe factoriel 2 (vertical) isole les stations en limite du zéro mari-
time. À noter que deux stations particulières (stations 3 et 47) sont situées
également dans la partie positive de l’axe F2. La station 47, située sur le
chenal d’un cours d’eau, dont le sédiment est très vaseux et fortement réduit,
le peuplement est composé uniquement de
Corophium arenarium
(coro. are)
Cette station est regroupée avec la station 3, compte tenu de l’abondance
particulièrement élevée dans cette station en
Corophium arenarium
(plus de
12 000 individus). À l’extrémité négative de l’axe F2 se situe la station 34
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qui est localisée sur un banc de sable très sec, ce qui explique la spécificité
de son peuplement caractérisé par une prédominance de
Bathyporea sarsi
(bath.sari) (
figure
11).
Figure
10 : exemple d’analyse factorielle des correspondances (A
FC
) sur une ma-
trice stations/espèces benthiques permettant d’avoir une vision globale de la réparti-
tion des stations et des espèces et permet de caractériser trois unités majeures du
peuplement benthique
L’étude des relations espèces-milieu peut s’effectuer par une analyse
canonique des correspondantes (Ter Braak, 1986) ou une analyse de co-
inertie (Dolédec & Chessel, 1994). Les analyses inter-intra groupes (Doledec
& Chessel, 1987 ; Doledec & Chessel, 1989) permettent de prendre en
compte une éventuelle partition des individus (date, zones géographiques…)
lors de l’analyse d’un tableau ou d’un couple de tableaux.
Les méthodes multi-tableaux, dont le développement est assez ré-
cent, permettent d’analyser les variations spatio-temporelles d’une structure
écologique (Chessel & Hanafi, 1996) ou d’une co-structure (Simier
et al.
,
1999).