Document de recherche 2016/040
Méthodes d’estimation de l’abondance des morses : Leçons tirées de simulations du comportement sur les échoueries
Par T. Doniol-Valcroze, A. Mosnier et M.O. Hammill
Résumé
Le morse est une espèce difficile à dénombrer en raison de sa distribution agrégée et de la proportion très variable des animaux qu’on peut retrouver hors de l'eau. Les tentatives précédentes pour décrire cette variabilité à l'aide d'un cadre statistique supposant une distribution uniforme ou binomiale sous-estiment l'incertitude autour des proportions d’individus échoués. Grâce à des simulations, nous avons déterminé que l’utilisation d’une approche considérant que les comptes observés suivent une distribution bêta-binomiale, prenant en compte la variance supplémentaire causée par la corrélation entre les morses, est plus appropriée pour modéliser l'incertitude autour des proportions d'animaux échoués. En se basant sur ce cadre statistique, nous avons testé quatre estimateurs de la taille d'une population simulée, à partir de comptes d’animaux échoués tirés d'une distribution bêta-binomiale ayant des paramètres connus. Les méthodes de la Population Minimale Comptée (MCP) et du Compte Borné (BC) étaient toutes deux susceptibles de sous-estimer la taille réelle de la population, même quand elles étaient corrigées par une estimation de la proportion maximale de la population qui peut se retrouver échouée à tout moment. La méthode du Simple Compte (SC), qui utilise la moyenne des comptes corrigée par la proportion moyenne du temps passé hors de l’eau, fournit un estimateur fiable et sans biais. Les mises en œuvre précédentes des méthodes MCP, BC et SC ne fournissaient pas d’estimation réaliste de la variance. Nous proposons un estimateur de variance pour la méthode de SC qui prend en considération le cadre bêta-binomial et permet ainsi de tenir compte de la variance supplémentaire liée à la corrélation comportementale entre les morses. Nous proposons également un estimateur bayésien fournissant une estimation valide de la taille de la population ainsi qu'une description complète et pratique de la distribution de l'erreur.
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