Résumé :
|
Dans le piémont pyrénéen, les salmonidés cohabitent avec des espèces dites accompagnatrices souvent très abondantes, dans un environnement soumis parfois à des évolutions complexes où les réponses des populations de salmonidés ne sont pas toujours en accord avec les prévisions formulées par les modèles. L'étude approfondie des espèces accompagnatrices offre une meilleure compréhension du fonctionnement écologique des zones de piémont. La répartition du vairon, du goujon et de la loche franche a été étudiée à l'échelle du microhabitat sur plusieurs rivières du sud-ouest de la France (Ariège, Nive et Gave de Pau). Les poissons et les variables du milieu (profondeur, vitesse de courant, nature du substrat, type d'abris) ont été échantillonnés par la méthode de l'échantillonnage ponctuel d'abondance. Nous avons défini les profils écologiques de ces espèces en période de basses eaux hivernales et estivales. La nature du substrat et la présence d'abris végétaux jouent un rôle important dans la microrépartition de ces trois petites espèces. Les variations de l'habitat disponible et de l'habitat utilisé par le vairon, le goujon et la loche à la suite d'une perturbation physique du milieu (vidange) ont été étudiées sur plusieurs stations situées en aval de retenues de la rivière Ariège. Des changements significatifs de l'habitat disponible ont été observés sur toutes les stations et ont concerné essentiellement le substrat, avec des dépôts important de gravier, de sable, de vase suivant les stations. Le vairon est apparu être l'espèce la plus résistante des trois et comme une espèce pionnière pour coloniser des habitats nouveaux ou détériorés. Des techniques faisant appel à l'intelligence artificielle (réseaux de neurones) ont été développées pour modéliser et prédire la présence/absence des trois espèces et l'abondance du vairon à l'échelle du microhabitat à partir des variables du milieu. Les performances de prédictrion de présence/absence obtenues pour chaque espèce sont supérieures à 75 %. Un modèle prédictif de l'abondance de vairon est proposé dont la performance de prédiction atteint 92%. Notre étude montre ainsi les avantages de l'algorithme de la rétropropagation de gradient du réseau de neurones pour une approche stochastique de l'écologie des poissons.
|