Définitions des variables biologiques et écologiques

Définitions des variables biologiques et écologiques

Les données sur les macro-invertébrés benthiques et les poissons sont ensuite utilisés pour calculer soit des variables caractéristiques des peuplements étudiés (Karr, 1981; Oberdorff et al., 2002) soit des variables écologiques ou biologiques identifiées comme étant les plus susceptibles d’être impactées par les travaux portant sur la continuité écologique (Dole-Olivier et al., 1997, Briand et al. 2006; Helms et al. 2011).

Les variables choisies pour caractériser les peuplements de poissons portent sur l’abondance totale A (exprimée en individus pour 100m²), la richesse spécifique Rsp (exprimée en nombre d’espèces péchées par prélèvement) et la diversité spécifique caractérisée par l’indice de Shannon-Wiener H’ (Shannon, 1948). Les poissons ont été étudiés en fonction de leurs groupes fonctionnels : espèces rhéophiles, limnophiles et omnivores selon Michel & Oberdorff (1995) ; Oberdorff et al., (2002) et Philippart (2008). Ces variables sont exprimées en fréquences d’individus par groupe écologique par rapport au nombre total d’individus par prélèvement. Enfin, la proportion d’individus appartenant à des espèces qualifiées « d’accompagnatrices de la truite » a été calculé. Ainsi que le nombre d’anguilles (exprimé en individu pour 100m²), justifié par son statut de conservation (UICN, 2019) et de son cycle de vie caractéristique .

Pour les macro-invertébrés, les variables biologiques suivantes sont calculées : le nombre de diptères par prélèvement, la proportion d’individus par prélèvement appartenant au groupe EPT (Ephéméroptère, Plécoptère et Trichoptère) par rapport au nombre total d’individus prélevés (ciaprès, % EPT), le nombre d’individus total appartenant au groupe EPT par prélèvement (ci-après, EPT) et enfin, le nombre d’individus par prélèvement du genre Brachycentrus (ordre des Trichoptères) caractéristique des eaux de bonne qualité (Tachet et al., 2010). Ce taxon a été choisi car il s’agit du taxon le plus bioindicateur au sens de la méthode de calcul de l’IBGN (Indice biologique général normalisé) présent en nombre suffisant (414 individus identifiés sur la Jouanne) et sur une majorité de prélèvements (plus de 50%). Enfin, comme pour les poissons, l’indice de Shannon-Wiener H’ et l’abondance totale A sont calculés.

Pour chaque site de prélèvement, des variables caractérisant l’évolution de la restauration écologique sont calculées pour chaque année (Tab. 2). Ces variables définissent plusieurs caractéristiques de la réouverture du milieu : hauteur d’étagement, linéaire connecté et nombre d’affluents connectés (Lake et al., 2007 ; Rice et al., 2008 ; Huger & Schwab, 2011), ou recréation d’habitats associés aux travaux de reconnexion de la rivière (linéaire et surface restaurée) (Roni & al. 2008 ; Schmutz et al., 2016). Ces variables sont calculées sur un linéaire de 2,5km (amont ou aval), distance maximale estimée pour qu’une population de macro-invertébrés colonise de nouveaux habitats (Sundermann et al., 2011 ; Stoll et al., 2013) mais aussi pour les poissons (Lorenz et al., 2018). De plus, certaines variables intègrent la quantité de travaux réalisée sur les 5 dernières années, afin de différencier les premiers aménagements des derniers, puisque l’efficacité des travaux d’aménagement est variable dans le temps (Doyle et al., 2005 ; Kail et al., 2015; Schmutz et al., 2016). L’évaluation de l’infranchissabilité par les poissons des obstacles (avant travaux) est considérée en application de la méthode et du référentiel ICE (Baudouin et al., 2014).

Analyses statistiques

L’ensemble des données ne sont pas transformées car elles sont déjà normalement distribuées (Test de Shapiro-Wilk ; Shapiro & Wilk, 1965). Les résultats des tests sont présentés en annexe 6. La moyenne, l’écart-type ainsi que les valeurs minimales et maximales sont présentées pour chaque variable d’étude, sauf précision contraire. La relation entre les variables biologiques et l’évolution annuelle est calculé à partir d’une régression linéaire utilisant la méthode des moindres carrées. Lorsque la relation établie entre une variable biologique et les différentes années d’études est significative (seuil fixé à ρ < 0,05), des régressions de loess sont effectuées. Ces régressions sont non paramétriques mais permettent de produire des courbes permettant de mieux visualiser l’effet année (Cleveland & Devlin, 1988). Ces régressions permettent de mieux rendre compte visuellement de l’effet temporel mais ne donnent pas de coefficient de linéarité (elles ne sont pas associées à des équations de droites) , d’où l’utilisation à la fois des régressions linéaires et des régressions de loess.

Ensuite les différentes relations pour les variables biologiques entre les deux cours d’eau ont été testées en utilisant des tests de variance ANOVA. Le but de cette comparaison est de voir si les cours d’eau sont comparables ou de détecter une différence dans les variables biologiques qui peut éventuellement être expliqué par un processus lié à la continuité écologique.

Afin de faciliter et d’augmenter la robustesse de l’analyse, les sites semblables d’un point de vue de l’évolution de la continuité écologique sont rassemblés. Pour cela, les variables liées à l’évolution de la continuité écologique (tab. 2) sont dans un premier temps regroupé en 9 différents groupes (tab. 3). Ces groupes ont été déterminés pour caractériser différents aspects en lien avec la réouverture des milieux en prenant également en compte l’année de la réouverture : la restauration de la continuité (en amont ou en aval), l’effet de la restauration de la continuité (baisse de la hauteur d’eau, reconnexion d’affluent) et les travaux associés à la réouverture du milieu. Certains des 9 groupes de variables liées à la restauration intègre plusieurs de ces paramètres. Ensuite chaque groupe est analysé par une ACP (Analyses en Composantes Principales) centrée-réduite. L’ACP est une méthode d’analyse de données multivariées qui va créer à partir d’un tableau de variables actives quantitatives, un cercle de corrélation où ces variables vont être répartis le long d’axe nouvellement créés synthétisant l’information dit « axes principaux ». Mais l’ACP va surtout créer un graphique des individus qui projette chaque individu en fonction des axes principaux. Chaque ligne du tableau de variables actives quantitatives correspond à un individu. Dans notre cas, un prélèvement correspond à un individu. Les individus sont ensuite liés en fonction de leurs appartenances à un site permettant de visualiser l’évolution des sites au cours de l’étude par rapport aux différents éléments étudiés. Ensuite, les sites montrant des évolutions similaires vont être associé entre eux. Ce travail est réalisé pour chaque combinaisons de variables. Le résultat de l’ensemble des ACP est disponible en annexe 7. Ainsi, 9 ACP ont été réalisés pour chaque cours d’eau qui permettent en moyenne de passer de 9 sites d’études à 4,6 groupes de sites sur le Vicoin et 4,9 sur la Jouanne. La différence entre chaque regroupement de sites est testée avec l’ensemble des variables biologiques (tab. 4 et 5) par des tests de variance ANOVA (Santucci et al., 2005 ; Holcomb et al., 2016 ; Lorenz et al., 2018), et des tests post hoc HSD (Honestly Significant Difference) de Tukey (Abdi & Williams, 2010). La totalité des tests post-hoc HSD de Tukey sont présentés en annexe 8. Ces derniers tests servent ensuite à définir les différences des variables biologiques entre les sites (dès lors qu’au moins une comparaison de sites présente une différence significative) en fonction des variables associées à la restauration de la continuité écologique (tab. 3). Le seuil de significativité des tests est fixé à ρ < 0,05 après avoir réalisé un ajustement de Bonferroni (Bonferroni, 1936). L’ensemble des tests sont réalisés sur le logiciel Rstudio 1.2.5019. Le package ade4 (Thioulouse et al., 2018) est utilisé pour la réalisation des ACP.

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Table des matières

1) Introduction
2) Présentation de la structure
3) Matériel et Méthodes
1) Site d’étude
2) Récupération des données et choix des sites d’études
3) Définitions des variables biologiques et écologiques
4) Analyses statistiques
4) Résultats
1) Macro-invertébrés
1) Evolution temporelle des macro-invertébrés
2) Réponses des macro-invertébrés à la restauration de la continuité écologique
2) Poissons
1) Evolution temporelle des poissons
2) Réponses des poissons à la restauration de la continuité écologique
5) Discussion
1) Macro-invertébrés
2) Poissons
3) Cas de l’Anguille
6) Conclusion