Pôle "Modélisations pour l'halieutique"
Les halieutes sont sollicités pour établir des diagnostics sur l'état des ressources et des pêcheries et pour fournir des avis quant aux implications à court ou moyen terme de telle ou telle option de gestion. Dans un contexte de forte variabilité et d'interactions complexes, tant les recherches que les avis nécessitent l'analyse de masses importantes de données provenant de la pêche et des campagnes scientifiques, ainsi que le recours à des modèles dynamiques. Le département contribue au développement et au bon usage des méthodes d'analyse des données et des modèles mathématiques essentiels à l'halieutique.
Ces outils sont utilisés dans des approches mécanistes ou statistiques pour :
Décrire les populations, les peuplements, les écosystèmes marins, les activités de pêche et leurs interactions ;
Interpréter leur fonctionnement, caractériser les habitats ;
Fournir de nouveaux outils scientifiques utiles à la gestion des pêches dans une perspective écosystémique.
Principaux résultats Modèles de population
Des modèles de population, objet classique de l’halieutique, sont développés au département dans trois contextes principaux : halieutique, biologique et écosystémique. En réponse à la dégradation des données de captures commerciales, la re-formulation de modèles classiques permet de tenir compte de leur degré de fiabilité (Cotter et al., 2007), ou de n'utiliser que des données de campagnes scientifiques. Ceci a fait l’objet du projet européen FISBOAT, piloté par le département, qui s’est déroulé de 2005 à 2007 (Petitgas, 2008) et a vu le développement d’approches basées sur les indicateurs (Cf infra) et de plusieurs modèles (dont Trenkel, 2007). Des modèles en stades ou en longueur ont été proposés pour évaluer les stocks dont l'âge est difficile à déterminer comme les langoustines (Mesnil, 2003 ; Mesnil, 2005) ou le merlu (Drouineau, 2008; Drouineau et al., 2008).
Modèles d’interaction population – environnement
Les répartitions spatiales des populations et leurs dynamiques sont structurées par l'environnement, par des facteurs densité-dépendants et par les effets de l'exploitation. Pour les poissons pélagiques (anchois), ces relations sont abordées par la quantification de l'effet structurant de l'environnement à différentes échelles de temps et d'espace, que ce soit au stade de la ponte (Planque et al., 2007), des œufs (Petitgas et al., 2006), des larves (Allain et al., 2007a; Allain et al., 2007b), ou dans un modèle intégré tout au long du cycle de vie (Pecquerie, 2007). Ces analyses s’appuient sur une modélisation ad hoc de la dynamique de l’environnement (Planque et al., 2006; Gallego et al., 2007; Huret et al., 2007). Pour les écosystèmes démersaux et benthiques, ce sont les fonctions-clés pour les processus impliqués dans le renouvellement, la qualité ou la diversité des ressources halieutiques qui sont examinées, comme les relations proie-prédateur (Trenkel et al., 2005) qui peuvent être déterminées exclusivement par la taille (Benoît et Rochet, 2004). Certains de ces écosystèmes présentent une fragilité structurelle ou acquise, potentiellement aggravée par l'anthropisation. Il s'agit d'identifier, de caractériser et de comprendre le fonctionnement des milieux de première importance pour les ressources halieutiques ; un important effort a été consacré aux nourriceries de sole et autres poissons plats (Gilliers, 2004; Gilliers et al., 2004; Le Pape et al., 2004; Gilliers et al., 2006; Le Pape et al., 2007a; Le Pape et al., 2007b).
Modèles population – pêche – réglementation
Une pêcherie peut être définie comme un système réglementé constitué d’un ensemble d’espèces exploitées par différentes flottilles dans une zone géographique bien délimitée. Les distributions spatiales et saisonnières des populations et de l’exploitation sont à la fois hétérogènes et interdépendantes. Des modèles de pêcheries prennent en compte ces aspects saisonniers et spatiaux par le couplage de modèles de dynamique des populations et des activités de pêche, dont les échelles spatio-temporelles sont reliées aux caractéristiques des navires et aux tactiques de pêche, contraintes par le contexte économique et réglementaire (Drouineau et al., 2008). Différents types de modèles ont été utilisés pour évaluer la cohérence des mesure mises en œuvre aujourd’hui (De Lara et al., 2007) et pour comparer leur efficacité potentielle avec celle de scénarios de gestion spatio-saisonniers comme les zones marines protégées (Ferraris et al., 2005; Doyen et al., 2007). Les facteurs déterminant ces systèmes sont mis en évidence par des analyses de données utilisant des modèles statistiques multivariés (Mahévas et al., 2004; Mahévas et al., 2007).
Les indices d'abondances issus des campagnes scientifiques à la mer servent de plus en plus directement pour évaluer l'état des populations et des peuplements. La relation entre l’abondance des populations présentes dans une zone et les captures des navires (qui servent à calculer ces indices d'abondance) est caractérisée par la capturabilité. Cette dernière dépend de l'engin de pêche mis en œuvre, de sa sélectivité et de la réaction des poissons à son égard. Les recherches sur la capturabilité des poissons par les chaluts de fond scientifiques sont abordées grâce à une modélisation statistique visant à dégager les facteurs qui la déterminent (Trenkel et al., 2008), et par une modélisation probabiliste du processus de capture (Trenkel et Skaug, 2005).
Plates-formes de simulation
A partir de modèles flexibles et génériques, plusieurs plates-formes de simulation ont été conçues. Une attention particulière est portée à l'usage rigoureux de ces outils, au travers de plans statistiques de simulation.
ISIS-Fish, développé dans le cadre des logiciels libres, permet de simuler la dynamique de pêcheries complexes et d’évaluer les effets de scénarios de gestion (Mahévas et Pelletier, 2004; Pelletier et Mahévas, 2005). Cet outil est destiné non seulement aux modélisateurs pour faire évoluer les modèles et améliorer la compréhension des systèmes, mais aussi aux experts et aux gestionnaires pour intégrer l’information disponible sur les pêcheries d’intérêt, faciliter les discussions avec les professionnels de la pêche et aider à la décision. Ainsi la plate-forme a été utilisée pour examiner l’effet de différentes mesures de gestion des pêcheries de langoustine (Drouineau et al., 2006) et d’anchois (Lehuta et al., 2006) dans le golfe de Gascogne.
Une plate-forme de simulation de modèles couplés biologie-physique est mise en œuvre pour la dérive et la survie larvaire, à partir des résultats d'un modèle hydrodynamique et de cartes de pontes. Les effets des interactions entre ponte et climat sur le recrutement peuvent être testés.
Indicateurs
Dans le contexte de complexité et d'incertitude des écosystèmes exploités, diagnostics et avis peuvent être donnés sous la forme d’indicateurs : des variables simples et compréhensibles par tous dont la combinaison permet de juger si les objectifs de gestion sont atteints (Shin et al., 2005; Rochet et Trenkel, 2007). Le département contribue au développement, à l'évaluation, à la synthèse et à la communication d'indicateurs de l'état des populations et des peuplements, de l'activité de pêche et de la pêcherie dans sa globalité. Ainsi une méthode de diagnostic permettant de déterminer si l'effet de la pêche a augmenté sur une période donnée a été développée et mise en œuvre au sein d'un réseau de valorisation des données de campagnes de pêches scientifiques, appliquée à une population (Trenkel et al., 2007) ou à un peuplement (Rochet et al., 2005). Pour trier parmi les très nombreux indicateurs proposés pour une approche écosystémique des pêches, le département a contribué à l’élaboration et au test d’une grille d’évaluation (Rice et Rochet, 2005; Rochet et Rice, 2005). Des indicateurs statistiques de la performance d’Aires Marines Protégées ont été développés (Amand et al., 2004 ; Pelletier et al., 2005; Claudet, 2006 ; Claudet et al., 2006). L’approche par indicateurs s’accompagne d’une réflexion sur leur lisibilité et leur appropriation par les acteurs (Claudet et Pelletier, 2004, Prigent et al, sous presse, Rochet et al, sous presse).
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