Abroutissement en forêt de Crogny (Mars 2010)

l’abroutissement : qu’est ce que c’est ?

Ce terme désigne la consommation de jeunes plantes par certaines espèces animales. Il s’agit d’un dégât car l’abroutissement  empêche la croissance des rameaux principaux des arbustes qui finissent par ressembler à des buissons.

L’objet de cette étude est de réaliser un état des lieux de la consommation par les cervidés, des plantes ligneuses en forêt de Crogny.

Présence d'abroutissement

Recherche d’indices d’abroutissement

 

La préservation de l’équilibre sylvo-cynégétique étant une problématique majeure dans certaines régions, on a choisi de développer ce thème dans le cadre du Module d’Initiative Locale en BTSA Gestion Forestière.

 

Pour plus d’informations sur le sujet de l’abroutissement et de la restauration de l’équilibre forêt-gibier, lire le Rendez-Vous technique de l’ONF n°41-42.

Revenons à Crogny. Le plan de situation suivant a été réalisé sous Google Maps et permet de visualiser le massif à différents niveaux de zooms  :

Suivant le protocole décrit dans le Rendez-Vous Technique de l’ONF n°16 du printemps 2007 par Messieurs Yves Boscardin et Nicolas Morellet que je remercie au passage pour les explications qu’il m’a fournies concernant son travail, un maillage de points a été réalisé en forêt de manière à avoir 2 points par hectare.

Visualisation sur Google Earth au format kml : Maillage

En chaque point de ce maillage, un inventaire des plantes présentes et/ou consommées par le gibier a été réalisé.

Des indices de consommation pour la forêt en général et par plantes principales, ont été ensuite calculés afin de d’évaluer l’importance de l’abroutissement.

Présentation de l’étude

Navigation au GPS

Utilisation du GPS pour repérer les points d’inventaire

Abroutissement constaté

Plante abroutie

On utilise les fonctions de navigation des GPS afin de cheminer et de collecter les données en chaque point. Elles sont enregistrées au fur et à mesure et ensuite compilées dans un seul fichier.

 

 

Au final, on dispose donc d’un shapefile contenant les points du maillage et d’un fichier de type tableur contenant toutes les données attributaires.
Ils sont fournis ici.

La phase de terrain achevée, les 2 sources d’informations : les entités géographiques (les points du maillage) et les données attributaires (les plantes présentes et/ou consommées) doivent être associées. On effectue pour cela une opération dite de JOINTURE entre les fichiers informatiques les contenant.

Jointure avec QGIS 1.8
Jointure avec MAPINFO PROFESSIONAL 9.0

Une fois les données jointes, on peut représenter sous forme d’analyse thématique la présence et la consommation par exemple de la Ronce qui est la plante la plus représentée dans la forêt.

Analyse thématique avec QGIS 1.8

Revoir éventuellement, à ce sujet, le petit tutoriel réalisé pour l’étude de la ressource en pins sylvestres :

Analyse thématique en images

On aborde ensuite une partie plus statistique. En effet, l’étude réalisée ne prend en compte que les valeurs obtenues sur les points du maillage. On peut légitimement se demander si les Indices de consommation -en abrégé IC ; attention IC ne désigne pas ici « intervalle de confiance »- obtenus sur cet échantillon de points ont une quelconque validité pour l’ensemble de la forêt, la question de l’évaluation de l’abroutissement n’ayant de sens que pour le forêt complète.
Pour répondre à cette question, on calcule les indices de consommation suivant la formule proposée les auteurs de l’étude citée en référence, par une simple manipulation sur un tableur.
Puis, à partir de l’échantillon constitué des points du maillage, on réalise un ré-échantillonnage -bootstrap- avec remise  afin de se donner une distribution empirique des IC et de déterminer un intervalle de probabilité, par exemple 0,95 , pour l’IC considéré. Je remercie mon collègue Hubert Raymondaud pour m’avoir aiguillé sur cette piste 😉

Détermination des IC sur l’échantillon étudié puis d’intervalles de confiance « bootstrap » avec R

On peut ensuite représenter graphiquement les distributions des IC obtenues par rééchantillonnage :

  • soit pour une plante en particulier :

Histogramme des IC Ronce avec R

  • soit pour comparer les valeurs concernant les plantes les plus présentes avec les valeurs concernant l’ensemble des points de mesure :

Boîtes à moustaches des distributions de différents IC

Cette technique de Bootstrap permet, lorsqu’une loi de probabilité est difficile à déterminer de connaître expérimentalement sa distribution.

Les auteurs de l’étude ont pris un autre point de vue : celui de déterminer la loi de la variable aléatoire X qui à chaque échantillon associe son IC. Par une approche Bayesienne, ils ont déterminé la loi de X : de type béta.

L’avantage est d’avoir un modèle permettant un calcul direct des intervalles de crédibilité et d’initier un processus récursif, prenant en compte les mesures des années passées, pour affiner le modèle mathématique relatif à l’année suivante.
On peut alors comparer les 2 approches et constater la similitude des résultats obtenus :
Comparatif des résultats obtenus sur les méthodes probabilistes et statistiques

Pour terminer un test sur une des manipulations utilisées dans cette étude : dans l’image active suivante, 4 zones sont matérialisées. Essayez d’associer chacune d’elles au libéllé figurant sur la partie droite qui lui correspond.

comment ouvrir un fichier csv sous QGIS afin de créer une couche de points ?

 

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