Document de recherche 2014/089
Estimation des répartitions régionales de la productivité des stocks en eau douce, de la capacité de charge et des taux de prélèvement durables du saumon coho en fonction d'une méthode de modélisation bayésienne hiérarchique
Par Josh Korman et Arlene Tompkins
Résumé
Nous avons estimé les répartitions régionales de la productivité des stocks en eau douce (ratio saumoneau/géniteur lorsque la taille du stock des géniteurs était faible), ainsi que la capacité de charge (ratio saumoneau/km lorsque les géniteurs ne sont pas un facteur limitant) du saumon coho afin de soutenir une analyse par simulation visant à décrire le compromis entre la récolte et la conservation dans les pêches d'espèces multiples. Les objectifs de cette analyse sont les suivants : déterminer la forme la plus appropriée d’un modèle stock-recrutement en eau douce en fonction de l'information théorique et d'autres critères; estimer et comparer les répartitions régionales des paramètres stock-recrutement en eau douce en fonction d'autres modèles; estimer les répartitions régionales des taux de prélèvement durables dans le contexte de différents taux de survie en mer; déterminer la validité de l'application des répartitions régionales de stock-recrutement estimées dans les cours d'eau de la zone de gestion du bassin de Géorgie – Ouest (BGO) et du bassin de la rivière Thompson.
Nous avons compilé les données « du géniteur au saumoneau » de 16 cours d'eau côtiers qui comptent des saumons coho en Oregon, dans l'État de Washington et en Colombie-Britannique (n = 251). Nous avons utilisé une méthode de modélisation bayésienne hiérarchique parce qu'elle effectue correctement la pondération de la contribution de chaque cours d'eau à la répartition régionale à partir du contenu d’information. Les modèles hiérarchiques de Beverton-Holt (BH), de Ricker (RI) et logistiques de « bâton de hockey » [Logistic Hockey Stick – LHS] s’ajustent bien aux données et étaient conformes à la structure d'erreur lognormale présumée. Il y a eu un rétrécissement considérable dans tous les modèles hiérarchiques, comme le montre le nombre relativement faible de paramètres efficaces (pD = 17-23) par rapport au nombre total de paramètres qui ont été estimés (K = 37 et 55 pour les modèles standards et anticompensatoires, respectivement). Même si 18 paramètres supplémentaires ont été estimés pour le modèle anticompensatoire de BH, le nombre effectif de paramètres était semblable aux valeurs des modèles non anticompensatoires. Cela indique qu'il y a peu d'éléments de preuve à l’appui d’un effet anticompensatoire dans les données. Les estimations du paramètre de l'effet anticompensatoire ont été établies en grande partie selon la distribution préalable. Le modèle de BH présentait des statistiques relatives au critère d'information de déviance (DIC) considérablement plus faibles que le modèle de RI (DDIC = 43,2) et de LHS (DDIC = 70,6), ce qui indique que le modèle de BH a eu la meilleure pouvoir explicatif hors échantillon. La moyenne et l'écart-type des répartitions régionales lognormales de la productivité du stock du modèle de BH étaient de 71 saumoneaux/géniteur (sa = 0,49) et de 1 564 saumoneaux/km (sa = 0,67), respectivement. La forme de la fonction de stock-recrutement a eu une incidence significative sur les répartitions régionales de la productivité du stock, mais peu d'incidence sur les répartitions de la capacité de charge. Les répartitions régionales de la productivité du stock dérivées des modèles LHS et de RI ont eu des moyennes plus faibles (31 et 49 saumoneaux/géniteur, respectivement) et une variabilité plus faible (sa = 0,32 et 0,38, respectivement) par rapport à la distribution fondée sur le modèle de BH.
Les répartitions régionales du taux de prélèvements (Urms) qui ont donné lieu à des rendements maximaux soutenus ont été calculées d'après des échantillons des répartitions prédictives marginales de la productivité du stock et de la capacité de charge provenant du modèle de BH. Comme prévu, Urms a diminué considérablement à des taux de survie en mer (sm) plus faibles. Dans le pire des scénarios (SD = 0,025), 15 % des cours d'eau représentés dans les répartitions régionales ne pouvaient soutenir une population viable, et ce, même à l’absence des récoltes. Les valeurs Urms modales à des taux de SD de 0,025, 0,05 et 0,10 étaient de 0,25, 0,45 et 0,65, respectivement.
Le produit de la capacité moyenne en saumoneaux par km de cours d'eau dérivé de la répartition régionale prédictive (2 052 saumoneaux/km) et de la longueur totale des cours d'eau accessibles (1 335 et 2 268 km pour le BGO et le bassin de la rivière Thompson, respectivement) selon un recrutement adulte prévu en ensemencement complet était environ deux fois plus élevé pour le BGO et a surestimé le recrutement pour le bassin de la rivière Thompson par un ampleur semblable. Dans le cas du bassin de la rivière Thompson, il est possible que la longueur totale de cours d'eau utilisé pour l'élevage ait été surestimée parce que des tronçons principaux plus grands constituaient environ 50 % du total. Les estimations de recrutement d'adultes prévues et en fonction des échappées concordaient bien lorsque les tronçons du 6e et 7e ordre ont été retirés (longueur totale après le retrait = 1 105 km). Dans le cas du BGO, lorsque le recrutement en ensemencement complet était sous-estimé, la longueur des cours d'eau accessibles aurait pu être sous-estimée aussi, étant donné que de nombreux habitats productifs des chenaux latéraux n'apparaissent pas sur une carte à l'échelle 1 : 50 000. La comparaison entre les estimations de l'habitat du ruisseau Black basées sur les cartes et sur les observations sur le terrain suggère toutefois que la seconde méthode sous-estime l'habitat de seulement 15 %, environ. Par conséquent, d'autres facteurs ont contribué à l'écart entre les estimations de capacité de charge basées sur les échappées et celles basées sur l'habitat. Il est possible que les données historiques sur les échappées surestiment la capacité des stocks sauvages parce qu'elles comprennent une composante inconnue, et possiblement importante, de poissons d'élevage. En l'absence d'estimations fiables des échappées naturelles, la comparaison des capacités de charge prévue et observée pour le BGO demeure peu concluante.
Les tendances simulées des échappées totales des populations comigratoires, dictées par les taux historiques d'exploitation et de survie en mer et les tirages aléatoires parmi les répartitions marginales des paramètres stock-recrutement et géniteur-saumoneau conviennent bien à la tendance globale des populations comigratiores observée dans le bassin de la rivière Thompson. Les simulations correspondaient également au déclin observé des échappées dans le BGO jusqu'à la fin des années 1980, mais elles ont considérablement sous-estimé les échappées des années 1990 à aujourd'hui. Puisque la survie en mer des stocks sauvages pour cette dernière période dans le BGO est vraisemblablement assez bien définie par les stocks indicateurs, qu'elle affiche une tendance à la baisse et que l'analyse du stock-recrutement n'indique pas que la productivité en eau douce a diminué, il semble probable que la tendance pour le BGO des échappées totales des populations en comigration ne représente pas la tendance pour les stocks sauvages ou, du moins, qu'elle ne soit pas uniforme au cours de la série chronologique. Un examen rigoureux des données sur les échappées du BGO, qui comprendrait la suppression de la composante provenant d'écloseries, pourrait contribuer à une analyse approfondie. En règle général, les simulations avaient tendance à surestimer l'ampleur des déclins de l'abondance par rapport à ce qui a été observé, et ce, même dans le cas du bassin de la rivière Thompson, où les montaisons de saumons d'élevage ne font pas partie des estimations des échappées. Par conséquent, l'analyse de simulation n'indique pas que la répartition régionale de la productivité en eau douce estimée à partir de l'analyse du stock-recrutement hiérarchique surreprésente les stocks plus productifs dans le BGO ou dans le bassin de la rivière Thompson.
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