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

     

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de reproduction par individu. Pour les oiseaux côtiers non reproducteurs, la 
mesure appropriée de la réussite est la probabilité de survivre à la saison de 
non reproduction dans une condition suffisante pour retourner sur les zones 
de  reproduction  et  se  reproduire  avec  succès  (Goss-Custard,  1977  ;  1993). 
Aussi  la  question  clé  à  se  poser  est-elle :  est-ce  que  le  projet  va  changer  la 
taille de la population en changeant les conditions de la survie des individus 
au cours de la saison hivernale, c’est-à-dire leur condition corporelle avant le 
départ vers les zones de reproduction ? 

Un changement peut être potentiellement négatif (par exemple, perte 

d’habitats,  augmentation  des  dérangements  ou  de  la  pêche  à  pied),  dans  la 
mesure où il peut réduire la réussite moyenne, ou positif (par exemple, créa-
tion d’habitats ou gestion en vue de l’amélioration de la qualité d’un habitat). 
Pour être directement applicable en matière d’objectifs de conservation pour 
les  oiseaux  côtiers,  hors  période  de  reproduction,  les  modèles  doivent  être 
capables  de  prédire  comment  les  changements  environnementaux  peuvent 
avoir un effet sur leur survie et leur condition corporelle. 
 

La densité dépendance 

Plusieurs changements environnementaux peuvent diminuer, soit de 

manière permanente (par exemple, la construction d’un port), soit temporai-
rement (par exemple, les dérangements), la surface totale d’un habitat sur un 
site, et donc augmenter la densité d’oiseaux. D’autres changements peuvent 
affecter seulement la qualité des zones alimentaires.  

Chacun de ces changements peut augmenter l’intensité de la compé-

tition qui oppose les oiseaux lors de la recherche de proies. Lorsqu’on utilise 
la  mortalité  hivernale  comme  mesure  proximale  de  la  réussite,  la  question 
essentielle est de savoir si cette mortalité est due à une densité dépendance 
ou  peut  le  devenir  si  un  habitat  est  supprimé  ou  si  sa  qualité  est  dégradée 
(Goss-Custard,  1977  ;  1993  ;  2003  ;  Goss-Custard

  et  al.

,  1995a  ;

1995c,

1995d ; 1995e ; Goss-Custard & Durell, 1990) (

figure

 22a). En cas de faible 

densité  d’oiseaux,  les  compétiteurs  potentiels  peuvent  s’éviter :  la  densité 
peut augmenter sans que la compétition soit intensifiée et sans que la réussite 
individuelle soit réduite. Mais lorsque la densité atteint un certain niveau, la 
compétition  commence  à  réduire  la  réussite  individuelle  et  la  mortalité  est 
liée à une densité dépendance. Si, sur un site, on est bien au-dessous de ce 
point,  l’habitat  peut  être  supprimé  ou  réduit  sans  que  les  oiseaux  soient  af-
fectés.  Mais  si  une  perte  d’habitats  conduit  à  des  densités  supérieures  au 
point de densité dépendance, ou si une diminution de la qualité de l’habitat 
réduit le seuil de densité à partir duquel les phénomènes de densité 

dépen-


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

     

483 

dance

 se produisent, le taux de mortalité va augmenter. Si la mortalité sur un 

site  est  déjà  liée  à  une  densité  dépendance,  une  augmentation  de  la  densité 
suivant la perte ou la dégradation de l’habitat ne pourra être qu’aggravée. 

 
22  a :  forme  attendue  des  fonctions  de  mortalité  dépendante.  À  faible  densité  de 
population, les compétiteurs peuvent s’éviter, et ainsi la densité peut augmenter sans 
intensification  de  la  compétition  et  sans  que  la  mortalité  soit  affectée.  Mais  à  un 
certain point, quand la densité augmente, la compétition commence à faire augmen-
ter la mortalité et la mortalité va devenir densité dépendance

.

22b : comment plusieurs années de recherches sur le taux de mortalité d’une popula-

tion peuvent échouer à établir la forme de la fonction de mortalité densité dépen-

dance 


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22 c : comment la fonction de mortalité densité dépendance peut changer si l’habitat 

d’une qualité supérieure ou d’une qualité moyenne vient à disparaître 

Figure

 22a, b et c : l’importance de la densité dépendance dans la détermination de 

la réponse des populations aux changements environnementaux 

Bien que le concept de densité dépendance soit simple, le tester sur 

le  terrain  ne  l’est  pas.  Tout  d’abord,  il  est  techniquement  très  difficile  de 
mesurer le taux de mortalité et la condition corporelle chez des oiseaux non 
reproducteurs,  et  bien  peu  d’études,  au  cours  de  ces  quarante  dernières  an-
nées, sont parvenues à le faire. Par ailleurs, même si cela est techniquement 
possible,  il  est  très  difficile  d’établir  la  forme  de  la  fonction  prenant  en 
compte un éventail suffisant de densités d’oiseaux. La taille de la population 
d’oiseaux longévives, comme les oiseaux côtiers, varie peu entre les années. 
Dix  ans  de  recherches  difficiles  n’ont  permis  que  de  disposer  d’un  petit 
nombre  de  points  qui  s’avèrent  insuffisants  pour  décrire  des  processus  de 
densité  dépendance  (

figure

 22b).  Autre  difficulté,  et  la  plus  fâcheuse,  les 

taux de mortalité à des densités supérieures à celles qui se produisent ordi-
nairement restent inconnus, or, ces très hautes densités sont nécessaires pour 
réaliser les prédictions.  

Finalement, le fait d’enlever un habitat peut, par lui-même, changer 

la  fonction  densité  dépendance.  Par  exemple,  si  un  habitat  de  qualité  supé-
rieure  à  la  normale  est  perdu,  la  mortalité  risque  de  devenir  densité  dépen-
dance  à  basse  densité  de  compétiteurs  (

figure

 22c).  La  fonction  densité  dé-

pendance  n’est  pas  seulement  techniquement  difficile  à  mesurer,  il  y  a  en 
plus des incertitudes sur ce qu’on peut prédire au-delà des données connues. 


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Il est désormais reconnu que l’élément essentiel pour prédire les ef-

fets d’un changement environnemental sur les oiseaux non reproducteurs en 
zone  côtière  est  de  déterminer  si  la  densité  dépendance  hivernale  va  être 
affectée  ou  pas  (Sutherland,  2006 ;  Sutherland  &  Norris,  2002).  Aussi,  le 
facteur clé est-il de trouver une façon d’établir les fonctions densité dépen-
dance à la fois pour les données ordinaires de l’environnement et en cas de 
nouvelles conditions créées par la perte d’habitats et/ou par la dégradation ou 
par d’autres menaces pesant sur les oiseaux. 
 

Les  conséquences  sur  la  population  d’une  augmentation  faible  de  la 
mortalité sur les oiseaux 

La possibilité de prédire si le taux de mortalité en-dehors de la sai-

son  de  reproduction  va  augmenter  en  raison  d’une  menace  identifiée  a  été 
établie par des tests effectués avec un modèle démographique simple sur les 
limicoles  (Durell 

et

al.

,  1997  ;  Goss-Custard 

et  al

.,  1995

a, 

1995

;  Goss-

Custard & Durell, 1990). Les simulations montrent, par exemple, que, dans 
une  gamme  de  taux  de  mortalité  annuelle  calculés  chez  les  limicoles  (4  - 
12 %), la valeur à long terme n’est pas affectée par une densité dépendance 
forte ou peu élevée sur les zones de reproduction. Cela s’explique par le fait 
qu’une augmentation de la mortalité, disons de 3 % à 6 %, signifie une petite 
augmentation,  équivalente  à  un  doublement  de  la  mortalité  naturelle  an-
nuelle, mais qui peut avoir un grand impact sur l’équilibre numérique de la 
population,  surtout  si  l’augmentation  de  la  mortalité  affecte  plus  particuliè-
rement  les  jeunes  oiseaux  qui  sont  la  base  des  générations  futures  (Goss-
Custard  &  Durell,  1984).  Il  en  résulte  que  si  la  priorité  de  gestion  est  de 
maintenir  les  niveaux  des  populations  de  limicoles  à  leur  effectif  actuel, 
même de petites augmentations de la mortalité doivent être évitées. 
 

Des modèles simples 

Nous  pouvons  maintenant  aborder  comment  des  modèles  simples 

peuvent  intégrer  les  variables  essentielles  et  les  processus  nécessaires  pour 
faire  les  prédictions  quantitatives  sur  la  taille  de  la  population,  prédictions 
qui  sont  nécessaires  pour  répondre  aux  questions  relatives  à  la  gestion  du 
littoral.  

Il est clair depuis longtemps que les effets des changements environ-

nementaux sur les mesures proximales de la réussite (mortalité hors période 
de reproduction et condition corporelle) peuvent être prédits si les personnes 
qui  prennent  des  décisions  sont  correctement  informées  (Goss-Custard, 
1977).  


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Parvenir  à  cet  objectif  était  une  longue  épreuve  mais  les  décisions 

devaient  être  prises  par  les  gestionnaires  du  littoral.  La  stratégie  adoptée 
consistait  à  développer  des  modèles  simples  qui  peuvent  prédire  les  effets 
des  changements  environnementaux  sur  certaines  mesures  d’abondance  des 
oiseaux plutôt que sur leur réussite. Ces modèles peuvent fournir des indica-
tions alors que les objectifs à long terme du développement de modèles pré-
dictifs de la réussite étaient poursuivis. Deux types de procédures précèdent 
l’établissement des I

BM

s (

tableau

 XI pour une comparaison avec I

BM

s). 

Tableau

 XI : comparaison des caractéristiques des modèles d’habitats, rations quoti-

diennes, déplétion spatiale et modèles basés sur des individus. Le texte entre paren-
thèses pour les modèles individuels indique où les caractéristiques de W

EBTICS

 dif-

fèrent de nos I

BM

s. 

caractéristiques du modèle 

modèles 

d’association 

d’habitats 

modèles sur les 

rations quoti-

diennes 

modèles de 

déplétion 

spatiale 

modèles 

fondés sur 

les individus 

hypothèses : 
individus explicitement représentés 
variations  individuelles  dans  les  capacités 

compétitives incorporées 

prise de décisions basées sur la théorie du jeu 

prise par des groupes 

prise de décision de jeu prise par des individus 
prise de décisions basées sur le risque 

non 
non 

non 

non 
non 

non 
non 

non 

non 
non 

non 
non 

oui 

non 
non 

oui 

oui (non) 

non 

oui 

oui (non) 

paramètres: ressources alimentaires 
niveau de l’estran 
temps d’exposition 
distribution spatiale 
déplétion par les oiseaux 
pertes dues par d’autres causes 
dérangements et risques de prédation 

oui 

non 
non 
non 
non 
non 

oui 

non 
non 

oui 
oui 
oui 

oui 
oui 
oui 
oui 
oui 
oui 

oui 
oui 
oui 
oui 
oui 
oui 

paramètres : oiseaux 
besoins énergétiques quotidiens 
pertes énergétiques  (dérangements, météo) 
coûts en temps par dérangement, météo 
coûts  énergétiques  liés  au  déplacement  entre 

les taches et les estuaires 

réponse fonctionnelle 
compétition due à l’interférence 

non 
non 
non 
non 

non 
non 

oui 
oui 

non 
non 

non 
non 

oui 
oui 
oui 

non 

oui 

non 

oui 
oui 
oui 

oui (non) 

oui 
oui 

prédictions 
jours individus 
densité d’oiseaux 
effort alimentaire 
condition corporelle 
taux de mortalité 
fonctions densité dépendantes 

non 

oui 

non 
non 
non 
non 

oui 
oui 

non 
non 
non 
non 

oui 
oui 

non 
non 
non 
non 

oui 
oui 
oui 
oui 

oui (non) 
oui (non)