fbpx

Modèles de prédiction de l'habitat des espèces en péril

Plusieurs méthodes ont été développées afin de prédire la répartition d’une espèce animale. Elles nécessitent des données d’observations (points de présences de l’espèce) et différentes variables écogéographiques (climatique, topographique, végétales, occupation du territoire). Parmi ces méthodes, il y a l’analyse discriminante, la régression logistique, le réseau neuronal artificiel et le modèle linéaire généralisé. Le développement récent de modèles de prédiction de l’habitat, combiné à une disponibilité grandissante de données environnementales sous format numérique, offre une opportunité de tester et d’améliorer les méthodes de cartographie quantitative de distribution des espèces.

Il existe deux différents groupes de méthodes qui permettent de générer des cartes de potentialité de l’habitat. Le premier requiert des points de présences et d’absences comme les méthodes citées ci-dessus. Souvent très bien adaptées pour la modélisation des habitats favorables à différentes espèces végétales, elles posent quelques problèmes dans le cas des animaux. Les données d’absences sont moins fiable dû au fait que les animaux peuvent se déplacer ou se cacher; le fait de ne pas en observer l’espèce n’indique pas nécessairement l’absence de l’espèce à cet endroit. De plus, les espèces rares ou qui sont à la limite de leur aire de distribution peuvent ne pas avoir colonisé l’ensemble des habitats favorables. Le risque de fausses absences devient alors élevé.

Le deuxième groupe de méthodes inclut l’analyse factorielle de la niche écologique (ENFA), Bioclim, MaxEnt et Domain. Ces méthodes nécessitent uniquement des données de présence de l’espèce en question et elles ont été développées pour permettre l’utilisation de données où la connaissance de l’absence est inadéquate ou non disponible. La sélection d’une méthode du deuxième groupe était donc plus pertinente pour la prédiction de l’habitat essentiel des espèces en danger visées dans le cadre du projet.

L’ENFA est une méthode qui a été mise au point à l’Institut de Zoologie et d’Écologie Animale de Lausanne, en Suisse, par Hausser, Perrin et Hirzel. Elle utilise des couches de données écogéographiques (climatique, topographique, végétales, occupation du territoire) ainsi qu’une couche de données de points de présences. Chaque couche de données doit être matricielle et superposable aux autres, c’est-à-dire que chaque pixel doit être de la même grosseur et doit exactement se trouver à la même position sur toutes les couches. Une fois les couches de données écogéographiques acquises, transformées et préparées, elles sont résumées en quelques facteurs non corrélés pour ensuite comparer la distribution de l’espèce (points de présences) par rapport à l’environnement global (zone d’étude). Cette méthode est construite sur les concepts de marginalité et de spécialisation. Les résultats des travaux de modélisation réalisés en 2011 et 2012 par le Regroupement QuébecOiseaux sont présentés dans les rapports suivants :

Réalisation cartographique de la potentialité de l’habitat de la Grive de Bicknell, de l’Engoulevent bois-pourri et de la Paruline azurée au Québec.

Bailleurs de fonds : SCF, FFQ

logo-EC-6klogoFFQ