| Titre : |
« Les plantes sont immobiles et attendent qu’on vienne les compter » : confronter mesures in situ et simulations numériques pour améliorer les méthodes de suivi des populations de plantes |
| Type de document : |
Électronique |
| Auteurs : |
Jan Perret |
| Editeur : |
Université de Montpellier |
| Année de publication : |
2023 |
| Catégories : |
[CBNPMP-Thématique] Conservation et gestion des espèces
[CBNPMP-Thématique] Stratégie de conservation in situ
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| Résumé : |
Les suivis de population jouent un rôle central dans la conservation de la biodiversité. Ils permettent d’estimer les tailles et les tendances des populations, deux informations cruciales pour identifier les populations menacées d’extinction, comprendre les causes de leur déclin, puis tester et valider des moyens pour enrayer ce phénomène. Cependant, l’efficacité des suivis est controversée, notamment car ils souffrent de problèmes méthodologiques récurrents qui peuvent les empêcher de fournir des estimations précises et non-biaisées des tailles et des tendances de population. Cela semble être particulièrement le cas pour les suivis de populations de plantes, notamment car la prise en compte des erreurs d’observation, l’une des principales sources d’erreurs des suivis de population, semble très rare. En outre, réduire l’incertitude des estimations et s’assurer qu’elles ne sont pas biaisées permet de réduire le risque de commettre des erreurs de décision, qui peuvent avoir pour conséquence la mise en œuvre de mesures de conservation inefficaces voire néfastes. L’objectif général de mon doctorat était d’améliorer les méthodes de suivi des populations de plantes afin qu’elles puissent fournir des estimations non biaisées et plus précises des tailles et des tendances de population. Pour cela, je me suis intéressé aux deux principaux problèmes méthodologiques des suivis de population : d’une part les plans d’échantillonnage, et d’autre part les erreurs d’observation, et plus spécifiquement la détection imparfaite. Mes travaux se sont déroulés selon trois axes.Le premier axe a consisté à réaliser une synthèse de la littérature sur les méthodes de suivi des populations de plantes. J’ai structuré cette synthèse selon les deux principaux défis des suivis de population, c’est-à-dire l’échantillonnage et la prise en compte des erreurs d’observation, et selon les deux échelles où les suivis peuvent être réalisés, c’est-à-dire au niveau de la population dans son ensemble ou au niveau des individus qui la constituent. Grâce à ce travail de synthèse, j’ai pu identifier les sujets de recherche méthodologique prioritaires pour améliorer les suivis, et mettre en lumière les différences entre les lacunes de développement méthodologique et les manques de mise en œuvre de méthodes déjà existantes. Dans le deuxième axe, j’ai utilisé des simulations numériques pour comparer la précision des estimations de taille de population obtenues avec trois méthodes d’échantillonnage différentes pour des populations dont les individus étaient plus ou moins spatialement agrégées. L’agrégation spatiale est une caractéristique courante des populations de plantes, et cela rend les estimations de taille de population moins précises par rapport à des populations spatialement homogènes. Les simulations m’ont permis de mettre en évidence d’importantes différences de précision entre les méthodes d’échantillonnage, et ainsi de proposer une méthode pour améliorer la précision des estimations en adaptant le plan d’échantillonnage au niveau d’agrégation de la population étudiée.L’objectif du troisième axe était de vérifier que la détection des individus était imparfaite dans le cadre de comptages d’individus non marqués, ce qui n’avait pas encore été montré formellement. Pour cela, j’ai réalisé une expérimentation au cours de laquelle un grand nombre d’observateurs ont compté des individus de plantes de différentes espèces dans différents habitats et avec plusieurs méthodes de comptage. Les résultats ont montré que la détection des individus était effectivement imparfaite, ainsi que de décrire l’effet des principales variables écologiques et observationnelles sur la probabilité de détection des individus. En outre cela a permis de donner des recommandations pour réduire la variabilité des comptages en adaptant la méthode d'observation aux conditions de l’étude. |
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Perret, Jan
, 2023.
« Les plantes sont immobiles et attendent qu’on vienne les compter » : confronter mesures in situ et simulations numériques pour améliorer les méthodes de suivi des populations de plantes.
Université de Montpellier, [S.l.].
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ConsultableSpatially balanced sampling methods are always more precise than random ones for estimating the size of aggregated populations / Jan Perret in Methods in ecology and evolution, 13 (2022)
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