Document de recherche 2015/075
Considérations pour la définition de points de référence pour le saumon de l'Atlantique conformes à l'approche de précaution
Par G. Chaput, E. Prévost, J.B. Dempson, M. Dionne, R. Jones, A. Levy, M. Robertson et G. Veinott
Résumé
L’article présente des analyses de séries chronologiques de données du stade de saumoneau au stade de reproducteur chez le saumon de l’Atlantique (Salmo salar) dans quatorze rivières surveillées de l’est du Canada. Il propose un modèle de cycle biologique d’eau douce à partir d’un cadre de modélisation bayésienne hiérarchique pour estimer et transposer des points de référence pour le saumon de l’Atlantique. Les résultats montrent que la dynamique des stocks et du recrutement du saumon de l’Atlantique dans la partie de son cycle vital passée en eau douce varie considérablement dans une même rivière et d’une rivière à l’autre. Par conséquent, les paramètres de recrutement et du stock demeurent incertains. Ces incertitudes se reflètent dans l’estimation des points de référence à des fins de gestion. Les modèles examinés aux fins de transposition des points de référence comprenaient trois covariables potentielles : la présence d’un habitat lacustre, l’âge moyen des saumoneaux et la proportion d’œufs pondus par des saumons pluribermarins. L’article confirme que les différences de capacité biotique en eau douce des saumons dans les rivières dépendent de la présence d’un habitat lacustre que les juvéniles utilisent pendant leur croissance. On estime que le taux de survie indépendant de la densité est supérieur dans les rivières où les saumoneaux sont plus âgés ainsi que pour les stocks aux proportions croissantes d’œufs pondus par des saumons pluribermarins. Il reste un défi de taille : la transposition de points de référence établis pour des stocks pour lesquels de nombreuses données sont disponibles à des stocks faiblement documentés, soit la grande majorité des stocks de l’est du Canada. Les analyses reposant sur des cadres bayésiens hiérarchiques sont la méthode privilégiée pour analyser plusieurs ensembles de données de recrutement et de stock, et résoudre les situations où les données sont insuffisantes.
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