Document de recherche 2016/053
Modélisation à moyenne échelle des mesures de la productivité des pêches dans les réservoirs : enseignements tirés du réseau HydroNet du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG) 2010-2015
Par D. Boisclair, G. A. Rose et G. Bourque
Résumé
L’objectif global du projet de « modélisation à moyenne échelle des mesures de la productivité des pêches dans les réservoirs » du réseau HydroNet du CRSNG consiste à contribuer à l’acquisition de connaissances et à l’élaboration d’outils pour améliorer notre capacité à estimer et à prévoir les paramètres de la productivité des pêches dans les réservoirs. Ce projet a été mené sur le lac du Bonnet (Manitoba), un réservoir hydroélectrique sur la rivière Winnipeg. Ce projet a été divisé en deux composantes qui correspondent à différents types de méthodes et de défis logistiques : une composante pour la zone pélagique (> 3 m de profondeur) et une composante pour la zone littorale (< 3 m).
La composante de la zone pélagique a utilisé des relevés hydroacoustiques pour établir des spectres des tailles du poisson. L’exactitude des données des relevés hydroacoustiques peut être améliorée facilement en apportant des corrections pour compenser les modifications de la trajectoire du bateau visant à éviter d’autres embarcations. Les relevés hydroacoustiques constituent une méthode uniforme et reproductible servant à décrire les spectres des tailles dans des cours d’eau douce. Les spectres des tailles obtenus dans ce réservoir sont conformes aux attentes théoriques relatives à la structure par taille de l’écosystème aquatique, et fournissent une description des changements de l’état des communautés aquatiques au cours d’une année et d’une année à l’autre.
La composante de la zone littorale a utilisé toute une gamme de techniques d’échantillonnage (pêche à la senne, au filet maillant, à l’électricité en bateau) pour comparer les tendances des diverses mesures de la productivité des pêches (abondance, biomasse, richesse), prises à différents moments (2012-2013, de jour et de nuit), en tant que fonction d’un éventail de variables relatives à l’habitat (locale, p. ex., macrophytes; latérale, p. ex., utilisation du rivage; contextuelle, p. ex., distance par rapport aux principaux affluents). Un certain nombre de conclusions ont été tirées de ces analyses sur la meilleure façon d’échantillonner les communautés de poissons dans un réservoir, dans le but de déterminer les relations entre le poisson et l’environnement. L’échantillonnage d’un plus grand nombre de sites en une année serait préférable à l’échantillonnage répété d’un plus petit nombre de sites dans la même année. La modélisation (ou validation) des relations entre le poisson et l’environnement dans les réservoirs pourrait nécessiter plus qu’une seule année d’échantillonnage. La pêche à la senne est susceptible de donner de meilleurs résultats que d’autres engins d’échantillonnage aux fins de l’estimation de la richesse des espèces. La pêche à l’électricité serait peut-être le meilleur mode d’échantillonnage pour établir les relations entre le poisson et l’environnement dans la zone littorale des réservoirs. Une combinaison de variables locales et contextuelles de l’habitat devrait servir à expliquer la variation des mesures de la productivité des pêches dans la zone littorale des réservoirs et à désigner les principales zones de productivité des réservoirs. La capacité d’expliquer les relations entre l’abondance totale de poissons et les conditions environnementales est meilleure lorsque l’échantillonnage des poissons est réalisé la nuit plutôt que le jour. Une série de relations prédictives entre les mesures de la productivité des pêches et les conditions environnementales est également fournie.
Les connaissances acquises et les outils élaborés dans le cadre du présent projet peuvent être utiles pour orienter la prise de décisions relatives au développement ou à l’exploitation d’installations hydroélectriques et, si les responsables reconnaissent cette utilité, sont susceptibles d’améliorer la clarté, l’uniformité et la certitude du processus décisionnel.
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