Oiseaux en hiver Analyse des transects

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1 Oiseaux en hiver Analyse des transects Le protocole du nouvel atlas des oiseaux en hiver comporte un volet d inventaire quantitatif, qui passe par une méthode d échantillonnage standardisé des observations. Ces données permettent d établir des cartes de l abondance des espèces par maille. L évaluation quantitative est basée sur la réalisation d un transect (ou itinéraire de recensement) déterminé à l intérieur d un carré échantillon de 2x2 Km situé dans une maille atlas 10x10 Km. Il s agit d un parcours d environ 3 Km (entre 2 et 4 Km) devant être parcourue à faible vitesse (environ 2 h), durant lequel toutes les espèces rencontrées sont notées, ainsi que la distance perpendiculaire au parcours. Durant les 2 premières années de l atlas, 12 transects ont été réalisés par 3 observateurs (Alain Provost, Patrick Deschamps et Daniel Thonon). Ceci représente environ 26 heures d observation et 50 km parcourus. Cet échantillonnage n est pas encore assez représentatif pour établir des estimations fiables, mais il permet de réaliser un premier bilan, présenté ici. Ce premier bilan, s il ne permet pas de fournir des estimations de population fiables pour l ensemble de l Isère, permet cependant d améliorer la collecte des informations pour les années suivantes. Pour obtenir des résultats plus significatifs, il conviendrait de réaliser au minimum 20 transects par an, mieux repartis sur l ensemble de l Isère ; Ce protocole n est pas bien adapté au comptage des oiseaux d eau, qui font par ailleurs l objet des comptages Wetlands. Il est aussi important que le protocole de recueil des observations soit bien respecté : couverture des différents habitats de la maille, mesure des distances perpendiculairement au transects ; Les habitats rencontrés et l altitude moyenne du transect doivent être relevés car ils influencent notablement la densité et les espèces rencontrées. Leur prise en compte dans les estimations pourrait améliorer la fiabilité des résultats. 1/11

2 1. RESULTATS DETAILLES 1.1. REPARTITION DES TRANSECTS Les12 transects ont été réalisés essentiellement durant saison et couvrent 6 mailles de 10x10km. La liste des transects sont les suivants : Maille Date E090N646 23/12/2009 E090N646 19/01/2010 E090N646 29/12/2010 E090N646 24/01/2011 E091N647 19/12/2010 E092N645 09/01/2011 E092N646 19/12/2010 E092N646 02/01/2011 E092N646 17/01/2011 E092N647 07/01/2011 E092N647 24/01/2011 E093N648 23/12/2010 Géographiquement, les transects sont essentiellement réalisés autour du Grésivaudan et ne représentent donc pas l ensemble du département. Ils devraient être complétés dans les saisons suivantes, en particulier pour l ouest du département et pour les massifs montagneux REPARTITION DES ESPECES 2/11

3 Les 61 espèces suivantes ont été observées durant ces transects. Espèce Individus Canard colvert 540 Pinson des arbres 226 Pigeon ramier 207 Corneille noire 171 Grand Cormoran 118 Merle noir 83 Mésange charbonnière 72 Moineau domestique 64 Canard chipeau 55 Mésange bleue 48 Goéland leucophée 47 Mésange noire 43 Mésange à longue queue 39 Mésange huppée 38 Tarin des aulnes 36 Rougegorge familier 30 Corbeau freux 30 Troglodyte mignon 26 Geai des chênes 23 Chardonneret élégant 21 Mésange nonnette 19 Pic épeiche 19 Sittelle torchepot 18 Buse variable 16 Héron cendré 15 Grimpereau des jardins 15 Bruant des roseaux 15 Pie bavarde 14 Pinson du Nord 14 Tourterelle turque 13 Foulque macroule 12 Grive draine 12 Cincle plongeur 8 Canard siffleur 7 Mésange boréale 7 Roitelet huppé 7 Grand Corbeau 5 Pic vert 5 Mouette rieuse 4 Chocard à bec jaune 4 Grèbe castagneux 3 Choucas des tours 3 Bouvreuil pivoine 2 3/11

4 Espèce Individus Roitelet à triple bandeau 2 Canard souchet 2 Bergeronnette grise 2 Bergeronnette des ruisseaux 2 Sarcelle d'hiver 2 Cassenoix moucheté 2 Nette rousse 2 Harle bièvre 2 Cygne tuberculé 2 Accenteur mouchet 1 Tadorne de Belon 1 Faucon émerillon 1 Pic épeichette 1 Gallinule poule-d'eau 1 Rougequeue noir 1 Chevalier guignette 1 Grive litorne 1 Grive musicienne 1 Total général 2181 Note : la prépondérance des palmipèdes (Canards, Cormorans, Goélands ) est liée au nombre important de transects qui couvrent des rivières et plans d eau (8 sur 12). Un meilleur échantillon permettrait de réduire ce biais. 4/11

5 2. DENSITES ESTIMEES 2.1. METHODE DE CALCUL Une analyse plus précise de la densité des populations peut être réalisée pour certaines espèces. La méthode statistique employée part du principe fondamental que la probabilité d observé un oiseau décroit avec la distance. Pour qu une estimation des densités de population soit raisonnablement fiable, l échantillon doit respecter un certain nombre d hypothèses : 1. Les transects couvrent un échantillon représentatif du département, ce qui n est pas encore le cas et les densités calculées ne peuvent donc pas encore être extrapolées à l ensemble du département. Cependant, les estimations pour les mailles couvertes par plusieurs transects sont assez représentatives. 2. Les individus présents sur la ligne du transect doivent tous être comptés. Ceci exclu d office les oiseaux présents uniquement sur les rivières et plans d eaux, qui ne sont donc pas détectés sur terre (le transect). Cette condition limite aussi l analyse aux espèces qui ne sont pas trop sensibles au passage de l observateur. 3. Les individus sont détectés à leur position initiale, ce qui exclu les oiseaux observés en vol. 4. Les comptages sont exacts, en particulier pour les distances entre le transect et l individu observé. En pratique, comme le comptage est réalisé par bande de 50m, cette hypothèse précise que le nombre d individus comptés entre 0m et 50m, entre 50m et 100m et à plus de 100m doit être raisonnablement fiable. 5. La détectabilité des oiseaux est compatible avec les bandes retenues pour l atlas : 50m et 100m. Détecter un roitelet huppé à plus de 50m en forêt est peu probable et la majorité des observations est donc réalisée dans la bande 0m à 50m, ce qui rend le calcul de la décroissance du nombre d individu en fonction de la distance impossible en pratique. 6. Le nombre d individus observé doit être suffisant pour que l estimation statistique soit représentative, ce qui limite en pratique aux espèces les plus fréquentes vu la taille de l échantillon. Les sections suivantes décrivent les estimations de populations pour les espèces les plus observées CANARD COLVERT L espèce la plus observée est le canard colvert, mais sa répartition est très inhomogène car ils ne sont présents que sur les plans d eaux. L estimation de la population ne peut donc pas être réalisée sur la base de l échantillon des transects et nécessiterait une étude spécifique, tenant compte de la superficie des plans d eaux dans chaque maille PINSON DES ARBRES Le pinson des arbres est l espèce la plus observée après le canard colvert (226 données). Sa répartition est a priori plus homogène, mais il est aussi présent par groupe ce qui fausse partiellement les estimations. La courbe de répartition en fonction de la distance ne décroit que faiblement entre 5Om et 100m, ce qui ne fournit pas une estimation très précise de la population (coefficient de variation : 38%). 1,2 5/11

6 Le tableau suivant présente les estimations pour cette espèce : Densité Population par maille PIGEON RAMIER Le pigeon ramier, lui aussi très observé, est plutôt réparti par groupe et quelques groupes observés à plus de 50m dominent l échantillon. La courbe de répartition montre bien que presque aucun pigeon ramier n est détecté à moins de 50m. 2,5 2,0 1,5 Le calcul de la densité n est pas possible pour cette espèce GRAND CORMORAN Cette espèce est très observée (118 données), mais sa répartition est très inhomogène car ils ne sont présents que sur les plans d eaux. L estimation de la population ne peut donc pas être réalisée sur la base de l échantillon des transects CORNEILLE NOIRE Cette espèce est très observée (156 données), mais la répartition des observations ne décroit pas avec la distance (voir figure). Cette répartition est liée à la présence de 2 groupes de 50 individus observés à plus de 50m. 2,0 1,8 1,6 1,4 1,2 Le calcul de la densité n est pas possible pour cette espèce. 6/11

7 2.7. MERLE NOIR Le merle noir est une espèce régulièrement répartie qui pourrait bien se prêter à une estimation. L échantillon comporte 82 observations. Cependant, la courbe de répartition décroit très rapidement après 50m et l estimation n est pas encore très précise (coefficient de variation : 32%). 0,9 0,7 0,3 0,1 Le tableau suivant présente les estimations pour cette espèce : Densité Population par maille Plus en détail, la densité estimée par maille est la suivante : Maille Observations Densité Intervalle de confiance 95% E090N ,8 16,9 60 E091N E092N E092N ,2 E092N ,6 3,2 355,5 E093N ,3 19,2 57,7 Les densités estimées pour les mailles E090N646 (Voreppe : berge Isère - champs), E092N647 (La Pierre : champs étangs - bord Isère) et E093N648 (Saint-Vincent-de-Mercuze : champs-bois-village) sont remarquablement proches : 31,8, 33,6 et 33,3 et sont probablement représentatives de la vallée du Grésivaudan. Par contre, la densité estimée pour la maille E092N646 (Montbonnot-Saint-Martin : champs-autoroute-étangs) est nettement inférieure : 5. Cette différence peut être liée aux milieux rencontrés dans ce transect, qui sont très ouverts et peu propice au merle noir MESANGE CHARBONNIERE La mésange charbonnière est une espèce régulièrement répartie qui pourrait bien se prêter à une estimation. L échantillon comporte 72 observations. La courbe de répartition décroit rapidement après 50m et l estimation n est pas encore très précise (coefficient de variation : 23%). 7/11

8 0,9 0,7 0,3 0,1 Le tableau suivant présente les estimations pour cette espèce : Densité Population par maille MOINEAU DOMESTIQUE Le moineau domestique est une espèce régulièrement répartie mais souvent rencontrée par petits groupes. L échantillon comporte 64 observations. La courbe de répartition décroit rapidement après 50m et l estimation n est pas encore très précise (coefficient de variation : 65%). 0,9 0,7 0,3 0,1 Le tableau suivant présente les estimations pour cette espèce : Densité Population par maille CANARD CHIPEAU Cette espèce est bien observée (55 données), mais sa répartition est très inhomogène car ils ne sont présents que sur les plans d eaux. L estimation de la population ne peut donc pas être réalisée sur la base de l échantillon des transects MESANGE BLEUE La mésange bleue est une espèce régulièrement répartie qui pourrait bien se prêter à une estimation. L échantillon comporte 48 observations. La courbe de répartition décroit rapidement après 50m et l estimation n est pas encore très précise (coefficient de variation : 31%). 8/11

9 0,9 0,7 0,3 0,1 Le tableau suivant présente les estimations pour cette espèce : Densité Population par maille MESANGE NOIRE La mésange noire est une espèce régulièrement répartie qui pourrait bien se prêter à une estimation. L échantillon comporte 43 observations. La courbe de répartition décroit très rapidement après 50m et l estimation n est pas très précise (coefficient de variation : 62%). 0,9 0,7 0,3 0,1 Le tableau suivant présente les estimations pour cette espèce : Densité Population par maille /11

10 3. CONCLUSION L estimation des populations est possible pour les espèces régulièrement répandues et communes, mais la précision obtenue aves les transects actuellement réalisés n est pas suffisante. Pour ces espèces, les estimations de population par maille de 10x10km sont : Espèce Intervalle de confiance 95% Pinson des arbres (Fringilla coelebs) Merle noir (Turdus merula) Mésange charbonnière (Parus major) Moineau domestique (Passer domesticus) Mésange bleue (Cyanistes caeruleus) Mésange noire (Periparus ater) La réalisation des transects plus nombreux et couvrant mieux le département permettra d affiner ces résultats et de les étendre à d autres espèces. 10/11

11 4. REFERENCES Pour plus de détail sur les méthodes d estimation utilisées, consulter : Thomas, L., Laake, J.L., Rexstad, E., Strindberg, S., Marques, F.F.C., Buckland, S.T., Borchers, D.L., Anderson, D.R., Burnham, K.P., Burt, M.L., Hedley, S.L., Pollard, J.H., Bishop, J.R.B. and Marques, T.A Distance 6.0. Release 2. Research Unit for Wildlife Population Assessment, University of St. Andrews, UK. Thomas, L., S.T. Buckland, E.A. Rexstad, J. L. Laake, S. Strindberg, S. L. Hedley, J. R.B. Bishop, T. A. Marques, and K. P. Burnham Distance software: design and analysis of distance sampling surveys for estimating population size. Journal of Applied Ecology 47: DOI: /j x Buckland, S. T., Anderson, D. R., Burnham, K. P., Laake, J. L., Borchers, D. L. and Thomas, L. (2001) Introduction to Distance Sampling: Estimating Abundance of Biological Populations. Oxford: Oxford University Press. 11/11

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