Document de recherche 2004/087

Le fetch comme variable explicative de premier ordre de la capacité de production d'habitats littoraux des Grands Lacs

Par Randall, R.G., Minns, C.K., Brousseau, C.M.

Résumé

Pour évaluer la capacité de production des habitats littoraux des Grands Lacs, nous nous sommes servis de la technique d'arbre de régression avec l'exposition du littoral au vent (fetch) comme variable explicative de la biomasse des poissons. Nous avons élaboré des modèles d'arbres de régression à l'aide de données recueillies en 1994 dans des terres humides littorales, des zones portuaires et le long de berges naturelles (n = 100), et nous avons validé ces modèles au moyen de données recueillies dans d'autres secteurs ayant fait l'objet de relevés durant d'autres années (de 1990 à 1999, n = 273). Dans le modèle et les jeux de données de validation, les caractéristiques des habitats littoraux qui influent sur la répartition des poissons, notamment la présence et l'abondance de macrophytes aquatiques, la température de l'eau et les caractéristiques du substrat, présentaient une relation systématique avec le fetch maximal. Trois classes de densité des macrophytes (couvert absent, modéré et dense) ont été prédites à partir de la taille du substrat et du fetch : le couvert végétal était le plus dense là où le substrat était dominé par des particules fines (limon ou plus petit) et le fetch maximal était inférieur à 12,6 km. Le fetch a permis de prédire significativement la biomasse de trois espèces (Lepomis gibbosus, Perca flavescens et Alosa pseudoharengus), chacune ayant différentes préférences en matière d'habitat, ainsi que deux indices de communauté de poissons, soit l'indice d'intégrité biotique (IIB) et l'indice de productivité de l'habitat (IPH). L'IIB et l'IPH ont respectivement servi de mesures des composantes diversité et production de la capacité de production de l'habitat. Pour toutes les variables dépendantes concernant les poissons, la classification était meilleure lorsque les variables indépendantes comprenaient des attributs de l'habitat en plus du fetch. Selon la variable dépendante concernant les poissons, la résolution de la classification des habitats (nombre de classes distinctes) n'était que de 2 à 4 classes. La réduction proportionnelle de l'erreur associée aux arbres de régression variait de 0,30 à 0,76. Nous avons déterminé et validé quatre classes d'habitats pour L. gibbosus, mais moins pour P. flavescens et A. pseudoharengus. Pour tout l'assemblage de poissons, nous avons établi quatre classes d'habitats en utilisant à la fois l'IBI et l'IPH dans une méthode à deux axes pour évaluer la capacité de production, ainsi que le fetch et la température de l'eau comme variables explicatives. La connaissance de l'exposition du site et des covariables associées décrivant l'habitat peut servir à déterminer et à cartographier des estimations de premier ordre de la capacité de production des habitats littoraux des Grands Lacs.

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