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Comment calculer la densité des espèces pour une distribution groupée ?

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Imaginons que 5 placettes de tailles différentes soient échantillonnées pour une espèce cible :

plot# count area(m^2) plot_density 1 1 5 0,2 2 3 2 1,5 3 0 10 0,0 4 5 1 5,0 5 2 6 0,33

Quelle est la densité de cette espèce ? Je vois deux façons de calculer la densité qui donnent des valeurs complètement différentes.

La première méthode fait la moyenne de la densité à chaque parcelle :

$$ frac{Sigma(frac{count_i}{area_i})}{5} = 1,41/m^2 $$

Cela semble d'accord mais cela ne fait pas grand-chose pour contrôler la modification de la taille des parcelles. Par exemple, si la parcelle 3 ci-dessus était 10 fois plus grande, la densité serait toujours la même. Dans une situation où la taille des parcelles est déterminée par l'environnement (par exemple, sous des objets de couverture naturelle), cela semble loin d'être idéal.

La deuxième méthode totalise les comptes et la zone de recherche et les divise :
$$ frac{Sigma(count_i)}{Sigma(area_i)}=0.46/m^2 $$

Je préfère la deuxième méthode car elle semble décrire plus précisément la densité des animaux. Et je serais heureux d'utiliser la deuxième méthode, mais mon problème est que je ne sais pas comment calculer une statistique récapitulative pour la méthode deux car une moyenne n'a jamais été calculée. La première méthode donne un écart type de 2,1. Quel est l'écart type pour la méthode deux ??

Une solution possible que j'ai trouvée consiste à diviser les plus grandes parcelles en parcelles de 1 m^2 et à diviser le nombre d'animaux sur ces plus petites parcelles. J'ai donc maintenant 24 parcelles de 1m^2 avec les "comptes" suivants :

plot# count area(m^2) plot_density 1-5 0,2 1 0,2 6-7 1,5 1 1,5 8-17 0,0 1 0,0 18 5,0 1 5,0 19-24 0,33 1 0,33

Maintenant, en utilisant la première équation ci-dessus, j'obtiens : $$ frac{Sigma(frac{count_i}{area_i})}{24} = 0,73/m^2 $$ Avec un écart type de 1,26.

Est-ce une approche raisonnable? Existe-t-il une solution établie à ce problème?


Pour moi, il y a deux problèmes qui sont mélangés ici (si je vous comprends bien). Tout d'abord, voulez-vous estimer la moyenne et la variance d'une population statistique (c'est-à-dire caractériser une population plus importante par des échantillons indépendants), ou voulez-vous calculer la densité réelle pour une zone particulière, où vous avez compté toutes les occurrences dans cet ensemble zone (mais peut-être divisé la zone en sous-zones par commodité lors du comptage) ? Ce n'est pas clair dans votre question.

Dans le second cas, votre seconde option de mutualisation des comptages et des superficies convient. Cependant, vous n'avez alors calculé que la densité réelle dans cette zone particulière (en ignorant les problèmes de détectabilité de l'organisme lors du comptage), et vous ne pouvez pas tirer de conclusions sur une population statistique plus importante.

Si votre objectif est de tirer des inférences pour une population statistique plus large, commencez par calculer la moyenne et l'écart type (sd) de votre échantillon. Dans ce cas, je suppose que vos échantillons sont choisis au hasard et indépendamment d'une population statistique plus large. Votre première option est alors la bonne approche. Cependant, étant donné que vos échantillons ont des tailles différentes, vous voudrez peut-être attacher plus de poids aux échantillons plus grands, car on peut supposer qu'ils décrivent mieux la moyenne de la population que les échantillons plus petits. C'est ce qu'on appelle une moyenne pondérée.

Généralement, la moyenne arithmétique pondérée est définie comme :

$$ar{x}_w = dfrac{sum_{i=1}^nw_ix_i}{sum_{i=1}^nw_i}$$

où $w_i$ sont les poids pour chaque échantillon ($x_i$) et $n$ sont le nombre d'échantillons. En utilisant cette formule, vous arriverez à exactement la même valeur pour la moyenne pondérée que celle que vous avez calculée lors de votre deuxième tentative (0,458), si vous utilisez les aires comme poids.

L'écart-type pondéré est un peu plus problématique, dans le sens où il n'existe pas une seule façon standard de le calculer. Cependant, une formule couramment utilisée est :

$$ sigma_{w_1} = sqrt{ frac{ sum_{i=1}^n w_i (x_i - ar{x}_w)^2 }{ frac{(M-1)}{M} sum_{i=1}^n w_i } },$$

où $M$ sont le nombre de poids non nuls. D'autres définitions de l'écart type pondéré peuvent être trouvées sur Wikipédia : variance d'échantillon pondérée.

Une autre version est définie comme (appelée "poids de fiabilité" sur la page wiki) :

$$ sigma_{w_2} = sqrt{ frac{ sum_{i=1}^n w_i (x_i - ar{x}_w)^2 }{ sum_{i=1}^n w_i - frac{sum_{i=1}^n w_i^2}{sum_{i=1}^n w_i}}},$$

Si je ne me suis pas trompé, ceux-ci donneront les écarts types 1,15 et 1,22, en utilisant vos données.

En ce qui concerne la interprétation biologique, tous les calculs de densités moyennes indiquent une distribution agrégée, puisque le coefficient de variation (CV) est supérieur à 1 (CV = sd/mean), mais davantage si vous utilisez une moyenne pondérée. Le CV utilisant la moyenne arithmétique est de 1,5, alors qu'il est de 2,5 à 2,65 pour la moyenne pondérée, ce qui est raisonnable puisque vous accordez plus de poids à l'échantillon de grande surface avec un compte de zéro. Cependant, je dois également noter que vous devez être prudent lorsque vous utilisez une moyenne pondérée lorsque vous avez une distribution fortement agglutinée, car vous courez le risque que, par ex. une grande parcelle d'échantillonnage se situe sur une zone sans occurrences, ce qui pourrait biaiser votre estimation de densité. En règle générale, lorsque vous avez une distribution groupée, vous devez échantillonner plus intensément pour obtenir une bonne estimation de la densité moyenne, et de nombreux petits échantillons valent souvent mieux que quelques grands.


Évaluation des méthodes spatiales bayésiennes pour la modélisation des distributions d'espèces avec des données d'occurrence regroupées et restreintes

Affiliations Centre for Biodiversity and Environment Research, Department of Genetics, Evolution and Environment, University College London, Londres, Royaume-Uni, Big Data Institute, Université d'Oxford, Oxford, Royaume-Uni

Rôles Conceptualisation, Acquisition de financement, Rédaction – révision et édition

Affiliations Centre for Biodiversity and Environment Research, Department of Genetics, Evolution and Environment, University College London, Londres, Royaume-Uni, Institut de zoologie, Zoological Society of London, Londres, Royaume-Uni

Rôles Conceptualisation, Acquisition de financement, Ressources, Rédaction – révision et édition

Affiliations Centre for Biodiversity and Environment Research, Department of Genetics, Evolution and Environment, University College London, Londres, Royaume-Uni, Institut de zoologie, Zoological Society of London, Londres, Royaume-Uni


Distribution binomiale négative

La distribution binomiale négative, comme la distribution normale, résulte d'une mathématique. Elle est couramment utilisée pour décrire la distribution des données de comptage, telles que le nombre de parasites dans les échantillons de sang. Tout comme la distribution normale, elle peut être complètement définie par seulement deux paramètres - sa moyenne (m) et son paramètre de forme (k). Cependant, contrairement à la distribution normale, le binôme négatif ne résulte pas naturellement de l'utilisation de grands échantillons - ni d'un modèle causal unique.

    Échantillonnage binomial inverse :
    Soit une proportion P d'individus possédant un certain caractère. Si les observations sont sélectionnées au hasard, le nombre d'observations en plus de k qui sont prises afin d'obtenir seulement k individus avec le caractère a une distribution binomiale négative, avec l'exposant k.
    Ce modèle est le moins pertinent biologiquement, mais celui donné par la plupart des textes standards.

Dans quelle mesure l'un de ces modèles pourrait s'appliquer de manière plausible à vos données est une autre question - d'autant plus qu'il est possible de concevoir des modèles qui produisent une distribution agrégée, dont les observations ne sont pas distribuées de manière binomiale négative. Divers modèles à deux paramètres donnent lieu au décompte Selon la façon dont ils sont configurés, un certain nombre de ces modèles alternatifs peuvent avoir plus d'un mode, et certains peuvent également produire un binôme négatif.

Propriétés

Parfois, l'occurrence d'un événement n'est pas indépendante d'autres événements dans la même unité d'échantillonnage. Par exemple, de nombreux organismes ne sont pas distribués au hasard, ou ne sont pas échantillonnés au hasard, et donc la distribution de Poisson ne fournit pas une bonne description de leur modèle de dispersion. Le modèle le plus courant de dispersion spatiale est agrégé plutôt qu'aléatoire ou régulier. La même chose peut également se produire pour des événements se produisant dans le temps - un événement peut « déclencher » d'autres événements entraînant une distribution contagieuse. La distribution binomiale négative est l'une des nombreuses distributions de probabilité qui peuvent être utilisées pour décrire un tel modèle de dispersion.

Alors à quoi ressemble la distribution ? La distribution est indiquée ci-dessous pour des valeurs de k allant de 8 à 0,1.

Avec k ayant une valeur de 8, la distribution est plus ou moins symétrique. Mais pour toutes les valeurs de k inférieures à environ 8, la distribution est asymétrique à droite indiquant une distribution agrégée. En fait, le paramètre (k) est souvent utilisé comme mesure du degré de regroupement ou d'agrégation. Il peut aller de 0 à l'infini, plus la valeur de k est faible, plus le degré de contagion est élevé. Notez que la distribution est toujours unimodale - la seule raison de la bimodalité apparente aux valeurs inférieures de k est la mise en commun des classes supérieures à 140.

  • Par exemple, sa variance paramétrique (population) est Par conséquent, contrairement à la distribution de Poisson, la variance est toujours supérieure à la moyenne. Mais si k est suffisamment grand, se rapproche de m, et le binôme négatif converge vers Poisson.
  • Où k=1, en raison de sa forme mathématique, le binôme négatif est dit être une « distribution géométrique ». Si toutefois, k est très petit et que la catégorie zéro est ignorée, le binôme négatif converge vers une distribution « log-série ». Malheureusement, bien qu'il soit largement utilisé pour fournir un indice de la richesse spécifique, il n'existe aucun modèle causal plausible pour la distribution des séries logarithmiques.

Si un ensemble d'organismes se conforme au modèle binomial négatif, s'il est agglutiné au maximum, k tend vers zéro, et s'il est aléatoire, k tend vers l'infini - malheureusement l'inverse n'est pas vrai.

Le modèle binomial négatif peut être décrit comme étant « polyvalent, mais sans porter un engagement causal trop profond ». Très souvent, il est utilisé comme une approximation assez arbitraire, mais pratique, de la façon dont les comptes sont distribués - et, à condition que les données aient une distribution binomiale négative, k est utilisé comme mesure de la forme de cette distribution.

Dans les modèles linéaires généralisés (que nous rencontrons dans ) le binôme négatif est parfois utilisé comme une « structure d'erreur » pratique, quoique quelque peu arbitraire. Plus problématique, k et 1 /k sont utilisées comme mesures de « l'agrégation » - et, dans certains cas, l'agrégation est définie comme telle.

Sachez cependant que, bien qu'un modèle particulier produise une certaine valeur de k, cela ne signifie pas que l'inverse est vrai. De plus, il n'existe pas encore de définition biologique univoque de l'agrégation, ni d'accord sur la meilleure façon de la quantifier.

Ainsi, les différentes manières existantes de mesurer l'agrégation ne sont pas différentes manières de mesurer la même chose :

ils mesurent des choses différentes."
Pielou (1977)
Écologie mathématique - Wiley, New York

Hypothèses

Puisqu'il y a tellement de modèles différents qui peuvent donner lieu au binôme négatif, il est difficile de donner un ensemble simple d'hypothèses pour sa validité. Cependant, nous pouvons examiner quels facteurs peuvent conduire à des résultats trompeurs :

Pour les échantillons aléatoires, parce que la distribution binomiale négative est unimodale, tout mode supplémentaire peut être attribué au bruit statistique - en supposant que l'écart n'est pas trop important. Dans ce cas, la moyenne observée est considérée comme une estimation de la vraie moyenne - la variance d'échantillon, calculée à l'aide de la formule de variance d'échantillon ordinaire, est une estimation de la variance paramétrique (bien qu'il s'agisse généralement d'une sous-estimation) - alors k peut être traité comme une statistique d'échantillon, et son erreur standard (ou limites de confiance) estimée.

Si les échantillons n'ont pas été prélevés au hasard, ce raisonnement ne s'applique pas, et la population pour laquelle les déductions sont faites devrait être limitée aux données réelles disponibles - étendre ses résultats à d'autres populations (ou « superpopulations ») peut être horriblement trompeur - et ses erreurs-types (ou limites de confiance) le sont également.

L'utilisation de k comme indice d'agrégation suppose que tous vos échantillons ont la même taille d'échantillon et la même densité de population.

    Peu d'indices d'agrégation sont vraiment indépendants de la densité, et k du binôme négatif l'est tout à fait. Pour des raisons entièrement mathématiques, le binôme négatif k dépend à la fois de l'échelle et de la densité, mais pas de manière linéaire. De plus, lorsque la densité d'organismes par rapport à l'unité d'échantillonnage chute très bas, la distribution semblera tendre vers le hasard (c'est une distribution de Poisson) quelle que soit la situation réelle - ceci est parfois décrit comme un «effet entier».

Comme son nom l'indique, le paramètre de forme binomiale négative , k, décrit la forme d'une distribution binomiale négative. En d'autres termes, k n'est une mesure raisonnable que dans la mesure où vos données représentent une distribution binomiale négative. Cependant, tester les observations par rapport à cette distribution doit être considéré avec prudence, car il est peu probable que de petits échantillons soient significativement différents, et il est presque certain que de très grands ensembles de données réelles le seront. Une façon de résoudre ce problème consiste à comparer l'ajustement d'un ou plusieurs des modèles alternatifs.

D'autres distributions à longue queue, telles que le type A de Neyman et Polya-Aeppli, donnent la relation. Cependant, alors que les modèles à cause unique peuvent être critiqués comme trop spécifiques, le modèle binomial négatif est tout sauf.

Étant donné que la distribution binomiale négative peut survenir pour de nombreuses raisons différentes, la probabilité qu'un particulier soit responsable est d'autant plus faible. L'utilisation de k comme mesure d'agrégation suppose qu'il s'agit du modèle le plus probable et que « l'agrégation » peut être définie sans ambiguïté. Définir « agrégation » comme ce que k mesures est un argument circulaire, bien que courant.

Bien qu'ils puissent être utiles de manière descriptive, ni le binôme négatif ni son paramètre de forme ne peuvent vous dire quel - le cas échéant - le processus biologique, statistique ou d'échantillonnage était responsable de la distribution de vos résultats de la manière que vous observez. Un certain nombre d'études écologiques ont montré que k n'est ni constant au sein d'une espèce, ni systématiquement différent entre les espèces lorsqu'il est comparé à une large gamme de densités de population. Néanmoins, il y a eu des tentatives répétées d'utiliser k comme paramètre pour les modèles de population et de soutenir des modèles écologiques et comportementaux particuliers. Malheureusement peut-être, k n'est pas une constante biologique fondamentale et ne décrit aucune sorte de propriété écologique ou comportementale générale - c'est simplement une mesure approximative et prête, qui suppose un modèle arbitraire.

Paramètres de population binomiaux négatifs

    Les moyenne la fréquence des échecs, m, peut également être calculée comme - où k est le nombre moyen de succès.

  • Comme P et Q, où et
  • Comme p et q, où et
  • k peut être décrit comme le paramètre « forme » ou « taille ».

Fonction de probabilité de masse

La probabilité attendue d'obtenir une valeur donnée d'un compte, r, peut être exprimée comme indiqué ci-dessous.


Quelle est la répartition des espèces ?

La distribution des espèces est la manière dont un taxon biologique est disposé dans l'espace.

Explication:

Il existe trois principaux types de répartition des espèces dans une zone :

1) Distribution uniforme des espèces : sous cette forme, les espèces sont régulièrement espacées. Des distributions uniformes se trouvent dans les populations dans lesquelles la distance entre les individus voisins est maximisée. Exemple - les manchots présentent souvent un espacement uniforme en défendant agressivement leur territoire parmi leurs voisins.

2) Distribution aléatoire des espèces : il s'agit de la forme de distribution la moins courante dans la nature et se produit lorsque les membres d'une espèce donnée se trouvent dans des environnements dans lesquels la position de chaque individu est indépendante de l'autre.
Exemple - lorsque les graines de pissenlit sont dispersées par le vent, une distribution aléatoire se produit lorsque les semis atterrissent à des endroits aléatoires déterminés par des facteurs incontrôlables.

3) Distribution d'espèces groupées : c'est le type de dispersion le plus courant dans lequel la distance entre les individus voisins est minimisée.
Exemple - le nid d'aiglets du pygargue à tête blanche présente une distribution groupée parce que tous les descendants se trouvent dans un petit sous-ensemble d'une zone d'étude avant d'apprendre à voler.

Le modèle de distribution n'est pas permanent pour chaque espèce. La distribution des espèces dépend de divers facteurs biotiques et abiotiques. Le modèle de distribution peut changer de façon saisonnière, en réponse à la disponibilité des ressources et également en fonction de l'échelle à laquelle elles sont considérées. Divers facteurs tels que la spéciation, l'extinction, la dérive des continents, la glaciation, les variations du niveau de la mer, la capture des rivières et les ressources disponibles sont utiles pour comprendre la répartition des espèces.


19.1 Démographie et dynamique de la population

Les populations sont des entités dynamiques. Leur taille et leur composition fluctuent en réponse à de nombreux facteurs, notamment les changements saisonniers et annuels de l'environnement, les catastrophes naturelles telles que les incendies de forêt et les éruptions volcaniques, et la compétition pour les ressources entre et au sein des espèces. L'étude statistique des populations s'appelle la démographie : un ensemble d'outils mathématiques conçus pour décrire les populations et étudier leur évolution. Beaucoup de ces outils ont en fait été conçus pour étudier les populations humaines. Par exemple, les tables de mortalité , qui détaillent l'espérance de vie des individus au sein d'une population, ont été initialement développées par les compagnies d'assurance-vie pour fixer les tarifs d'assurance. En effet, alors que le terme « démographie » est parfois supposé désigner une étude des populations humaines, toutes les populations vivantes peuvent être étudiées en utilisant cette approche.

Taille et densité de la population

Les populations sont caractérisées par leur taille de population (nombre total d'individus) et leur densité de population (nombre d'individus par unité de surface). Une population peut avoir un grand nombre d'individus qui sont distribués de manière dense ou clairsemée. Il existe également des populations avec un petit nombre d'individus qui peuvent être denses ou très dispersés dans une zone locale. La taille de la population peut affecter le potentiel d'adaptation car elle affecte la quantité de variation génétique présente dans la population. La densité peut avoir des effets sur les interactions au sein d'une population, telles que la compétition pour la nourriture et la capacité des individus à trouver un partenaire. Les organismes plus petits ont tendance à être plus densément répartis que les organismes plus gros (figure 19.2).

Connexion visuelle

Comme le montre ce graphique, la densité de population diminue généralement avec l'augmentation de la taille du corps. Pourquoi pensez-vous que ce soit le cas?

Estimation de la taille de la population

La façon la plus précise de déterminer la taille de la population est de compter tous les individus dans la zone. Cependant, cette méthode n'est généralement pas réalisable sur le plan logistique ou économique, en particulier lors de l'étude de grandes zones. Ainsi, les scientifiques étudient généralement les populations en échantillonnant une partie représentative de chaque habitat et utilisent cet échantillon pour faire des déductions sur la population dans son ensemble. Les méthodes utilisées pour échantillonner les populations afin de déterminer leur taille et leur densité sont généralement adaptées aux caractéristiques de l'organisme étudié.Pour les organismes immobiles tels que les plantes, ou pour les organismes très petits et lents, un quadrat peut être utilisé. Un quadrat est un carré de bois, de plastique ou de métal situé au hasard sur le sol et utilisé pour compter le nombre d'individus qui se trouvent dans ses limites. Pour obtenir un dénombrement précis à l'aide de cette méthode, le carré doit être placé à des emplacements aléatoires dans l'habitat suffisamment de fois pour produire une estimation précise. Cette méthode de dénombrement fournira une estimation de la taille et de la densité de la population. Le nombre et la taille des échantillons de quadrats dépendent du type d'organismes et de la nature de leur distribution.

Pour les organismes mobiles plus petits, tels que les mammifères, une technique appelée marquage et recapture est souvent utilisée. Cette méthode consiste à marquer un échantillon d'animaux capturés d'une certaine manière et à les relâcher dans l'environnement pour qu'ils se mélangent au reste de la population, puis un nouvel échantillon est capturé et les scientifiques déterminent combien d'animaux marqués se trouvent dans le nouvel échantillon. Cette méthode suppose que plus la population est grande, plus le pourcentage d'organismes marqués qui seront recapturés est faible puisqu'ils se seront mélangés avec plus d'individus non marqués. Par exemple, si 80 mulots sont capturés, marqués et relâchés dans la forêt, alors un deuxième piégeage 100 mulots sont capturés et 20 d'entre eux sont marqués, la taille de la population (N) peut être déterminé à l'aide de l'équation suivante :

En utilisant notre exemple, la taille de la population serait de 400.

Ces résultats nous donnent une estimation de 400 individus au total dans la population d'origine. Le nombre réel sera généralement un peu différent de celui-ci en raison d'erreurs fortuites et de biais possibles causés par les méthodes d'échantillonnage.

Répartition des espèces

En plus de mesurer la densité, d'autres informations sur une population peuvent être obtenues en examinant la répartition des individus dans leur aire de répartition. Un schéma de distribution d'une espèce est la distribution d'individus dans un habitat à un moment donné - de larges catégories de schémas sont utilisées pour les décrire.

Les individus au sein d'une population peuvent être répartis au hasard, en groupes ou également espacés (plus ou moins). Ceux-ci sont respectivement connus sous le nom de modèles de distribution aléatoires, regroupés et uniformes (figure 19.3). Différentes distributions reflètent des aspects importants de la biologie de l'espèce, elles affectent également les méthodes mathématiques requises pour estimer la taille des populations. Un exemple de distribution aléatoire se produit avec le pissenlit et d'autres plantes qui ont des graines dispersées par le vent qui germent partout où elles tombent dans des environnements favorables. Une distribution groupée, peut être observée chez les plantes qui déposent leurs graines directement au sol, comme les chênes, elle peut également être observée chez les animaux qui vivent en groupes sociaux (bancs de poissons ou troupeaux d'éléphants). Une distribution uniforme est observée dans les plantes qui sécrètent des substances inhibant la croissance des individus à proximité (comme la libération de produits chimiques toxiques par les plantes de sauge). On le voit également chez les espèces animales territoriales, telles que les manchots qui maintiennent un territoire défini pour la nidification. Les comportements défensifs territoriaux de chaque individu créent un modèle régulier de distribution de territoires et d'individus de taille similaire au sein de ces territoires. Ainsi, la distribution des individus au sein d'une population fournit plus d'informations sur la façon dont ils interagissent les uns avec les autres qu'une simple mesure de densité. Tout comme les espèces à plus faible densité pourraient avoir plus de difficulté à trouver un partenaire, les espèces solitaires avec une distribution aléatoire pourraient avoir une difficulté similaire par rapport aux espèces sociales regroupées en groupes.

Démographie

Alors que la taille et la densité de la population décrivent une population à un moment donné, les scientifiques doivent utiliser la démographie pour étudier la dynamique d'une population. La démographie est l'étude statistique de l'évolution de la population dans le temps : taux de natalité, taux de mortalité et espérance de vie. Ces caractéristiques de la population sont souvent affichées dans une table de mortalité.

Tables de mortalité

Les tables de mortalité fournissent des informations importantes sur l'histoire de la vie d'un organisme et l'espérance de vie des individus à chaque âge. Ils sont calqués sur les tables actuarielles utilisées par le secteur des assurances pour estimer l'espérance de vie humaine. Les tables de mortalité peuvent inclure la probabilité pour chaque groupe d'âge de mourir avant leur prochain anniversaire, le pourcentage d'individus survivants qui meurent à un intervalle d'âge particulier (leur taux de mortalité et leur espérance de vie à chaque intervalle. Un exemple de table de mortalité est présenté dans le tableau 19.1 à partir d'une étude sur le mouflon de Dall, une espèce indigène du nord-ouest de l'Amérique du Nord. Notez que la population est divisée en intervalles d'âge (colonne A). Le taux de mortalité (pour 1000) indiqué dans la colonne D est basé sur le nombre d'individus qui meurent pendant l'intervalle d'âge (colonne B), divisé par le nombre d'individus survivants au début de l'intervalle (colonne C) multiplié par 1000.

Par exemple, entre trois et quatre ans, 12 individus meurent sur les 776 qui restaient des 1000 moutons d'origine. Ce nombre est ensuite multiplié par 1000 pour donner le taux de mortalité pour mille.

Comme le montrent les données sur le taux de mortalité (colonne D), un taux de mortalité élevé s'est produit lorsque les moutons avaient entre six mois et un an, puis a augmenté encore plus de 8 à 12 ans, après quoi il y avait peu de survivants. Les données indiquent que si un mouton de cette population devait survivre jusqu'à l'âge d'un an, il pourrait s'attendre à vivre encore 7,7 ans en moyenne, comme le montrent les chiffres de l'espérance de vie dans la colonne E.

UNE B C E
Intervalle d'âge (années) Nombre de décès dans l'intervalle d'âge sur 1000 nés Nombre de survivants au début de l'intervalle d'âge sur 1000 nés Taux de mortalité pour 1000 vivants au début de l'intervalle d'âge Espérance de vie ou durée de vie moyenne restante pour ceux qui atteignent l'intervalle d'âge
0–0.5 54 1000 54.0 7.06
0.5–1 145 946 153.3
1–2 12 801 15.0 7.7
2–3 13 789 16.5 6.8
3–4 12 776 15.5 5.9
4–5 30 764 39.3 5.0
5–6 46 734 62.7 4.2
6–7 48 688 69.8 3.4
7–8 69 640 107.8 2.6
8–9 132 571 231.2 1.9
9–10 187 439 426.0 1.3
10–11 156 252 619.0 0.9
11–12 90 96 937.5 0.6
12–13 3 6 500.0 1.2
13–14 3 3 1000 0.7

Courbes de survie

Un autre outil utilisé par les écologistes des populations est une courbe de survie , qui est un graphique du nombre d'individus survivant à chaque intervalle d'âge en fonction du temps. Ces courbes permettent de comparer les cycles biologiques de différentes populations (figure 19.4). Il existe trois types de courbes de survie. Dans une courbe de type I, la mortalité est faible dans les premières et moyennes années et survient principalement chez les individus plus âgés. Les organismes présentant une survie de type I produisent généralement peu de progéniture et fournissent de bons soins à la progéniture, augmentant ainsi la probabilité de leur survie. Les humains et la plupart des mammifères présentent une courbe de survie de type I. Dans les courbes de type II, la mortalité est relativement constante tout au long de la durée de vie et la mortalité est également susceptible de se produire à n'importe quel moment de la durée de vie. De nombreuses populations d'oiseaux fournissent des exemples de courbe de survie intermédiaire ou de type II. Dans les courbes de survie de type III, les jeunes âges connaissent la mortalité la plus élevée avec des taux de mortalité beaucoup plus faibles pour les organismes qui atteignent les années avancées. Les organismes de type III produisent généralement un grand nombre de descendants, mais leur fournissent très peu ou pas de soins. Les arbres et les invertébrés marins présentent une courbe de survie de type III car très peu de ces organismes survivent à leurs jeunes années, mais ceux qui atteignent un âge avancé sont plus susceptibles de survivre pendant une période relativement longue.


Comment calculer la densité des espèces pour une distribution groupée ? - La biologie

Mesure de la densité avec des parcelles et des quadrats

Qu'est-ce qu'un quadrat ?

Les quadrats n'ont pas besoin d'être carrés mais leur aire doit être connue. D'autres formes de quadrat incluent généralement des cercles et des rectangles.

Les quadrats carrés peuvent être de n'importe quelle taille. Les tailles courantes incluent : 25 x 25 cm, 50 x 50 cm, 1 x 1 m et des tailles similaires en pieds. Les quadrats sont utilisés dans de nombreuses disciplines scientifiques différentes, de l'évaluation de la végétation aux enquêtes archéologiques. Les quadrats sont nécessaires pour estimer plusieurs attributs de la végétation, notamment :

Densité - pour compter le nombre d'objets dans l'unité de surface du quadrat.

Biomasse - obtenu en "coupant" tout le matériel d'un type donné (par exemple, de l'herbe, des arbustes ou des plantes herbacées) ou d'une espèce à l'intérieur d'un quadrat.

Couverture - souvent accompli en estimant la superficie d'un quadrat qui est couverte par la canopée d'une plante.

La fréquence - la proportion de quadrats dans lesquels une espèce est présente est appelée fréquence, ainsi les quadrats sont nécessaires pour estimer la fréquence des plantes.

Conception de l'échantillonnage basé sur des quadrats

Quatre propriétés d'un protocole de surveillance sont essentielles à considérer avant de commencer un protocole d'échantillonnage utilisant des quadrats (Bonham 1989). Elles sont:

1. Quelle est la répartition des plantes dans le paysage évalué ?

  • La répartition des plantes est-elle groupée et variable, hétérogène, à travers le paysage ?
  • Ou, les plantes sont-elles assez uniformément, de manière homogène, répartis dans le paysage ?
  • Les caractéristiques d'intérêt se produisent-elles dans des bandes linéaires, des touffes et quelle superficie moyenne occupe un individu ?

2. Quelle taille de quadrat choisir ?

  • En sélectionnant une taille de quadrat appropriée, nous devons nous assurer que les quadrats sont assez gros contenir au moins une plante d'intérêt et devrait inclure suffisamment de plantes pour obtenir une bonne estimation de la densité.
  • Inversement, le quadrat doit être assez petit que le dénombrement puisse être effectué dans un délai raisonnable. En d'autres termes, vous ne voulez pas mesurer des centaines d'individus par quadrat.

Règles empiriques pour la taille du quadrat :

  • Un quadrat est trop grand si les 2 espèces les plus abondantes sont présentes dans chaque parcelle.
  • Un quadrat est trop petit si l'espèce la plus abondante ne se trouve pas dans la majorité des placettes.
  • Si plus de 5 % des unités d'échantillonnage n'ont aucune des plantes d'intérêt, augmentez la taille de la parcelle.

La taille du quadrat dépend de la taille de l'usine :

  • Plus la plante de taille moyenne est grande, plus le cadre nécessaire est grand.
  • Une parcelle doit être plus grande que la plante de taille moyenne et plus grande que l'espace moyen entre les plantes.
  • Il est difficile d'échantillonner des plantes de différentes formes de vie (c'est-à-dire des arbustes et des graminées) avec la même base de parcelle. Par conséquent, les techniques de nidification sont souvent utilisées lorsque les arbustes sont mesurés avec une seule parcelle (par exemple, un transect en longue bande) et les plantes herbacées sont mesurées avec une parcelle distincte, souvent plus petite.
  • Sélectionnez la taille du quadrat en fonction des espèces les plus intéressantes.

Ratio périmètre/surface :

  • Le rapport périmètre:surface diminue à mesure que la taille de la parcelle augmente.
  • S'il est difficile de prendre des décisions limites (c'est-à-dire une plante dans ou hors de la parcelle), sélectionnez une taille de parcelle qui réduit le rapport périmètre/surface.
  • La végétation clairsemée nécessite des quadrats plus grands que la végétation dense.
  • Une végétation uniforme nécessite des quadrats moins nombreux et plus petits qu'une végétation diversifiée et répartie de manière hétérogène.

3. Quelle forme de quadrat choisir ?

De nombreuses formes de quadrats existent pour l'évaluation de la végétation - des carrés aux rectangles aux cercles.

  • Plus susceptible de couper à travers des plantes ou des touffes de plantes plutôt que d'être complètement occupé par des plantes. Donc, généralement mieux pour la végétation "agglutinée".
  • Rarement entièrement occupé par des espaces nus.
  • Ont souvent une variance plus faible que les carrés ou les cercles.
  • Peut réduire la variabilité de parcelle à parcelle dans les communautés à végétation clairsemée.
  • Il est plus facile d'estimer le % de couverture qu'avec des cercles ou des carrés.

Les rectangles allongés se sont souvent avérés efficaces dans les études écologiques (Bonham 1989 Elzinga et al. 2001), car la végétation se présente fréquemment en touffes. Les transects de ceinture sont de forme rectangulaire, où l'extrémité "longue" est beaucoup plus longue que l'extrémité courte. Les transects en ceinture, parfois appelés carrés en bande, diffèrent des transects en ligne car ils ont une largeur plus grande et spécifiquement définie. Un transect linéaire est une ligne étroite (< 1 pouce de large) étirée à travers une parcelle et ce n'est pas un "quadrat" car il n'a pas de superficie. Alors qu'un transect de ceinture mesure plusieurs pieds ou mètres de large et est une sorte de quadrat.

  • Ratio périmètre/aire supérieur à celui des cercles mais inférieur à celui des rectangles.
  • Le plus souvent utilisé pour estimer la fréquence, car la présence/l'absence est facile à estimer.
  • Les carrés sont plus faciles à estimer le % de couverture que les cercles, mais pas aussi faciles que les rectangles.
  • Moins de périmètre (par zone) qu'un carré ou un rectangle.
  • Souvent utilisé dans le détourage car les décisions de périmètre sont difficiles à prendre lors du détourage.
  • La réduction du rapport périmètre/surface est également bonne dans les communautés avec de grandes plantes gazonnières.

Dans la figure de droite, le carré rouge serait clairement un quadrat trop petit car il est trop petit pour capturer ne serait-ce qu'un seul individu. De même, le cercle vert dans cet exemple, bien qu'il soit suffisamment grand pour capturer >1 individu, sa forme n'est pas optimale pour capturer la densité de ces plantes en touffes. Dans cet exemple. le rectangle allongé est le quadrat le plus approprié car à la fois un nombre représentatif est échantillonné et la forme capture l'arrangement typique des plantes.

4. Combien d'observations sont nécessaires pour estimer avec précision la densité de l'espèce ?

  • Les petits quadrats (ou parcelles) ont tendance à avoir une variabilité plus élevée ou à exprimer de plus grandes différences d'une parcelle à l'autre.
  • Les petits tracés sont généralement plus rapides à lire.
  • Mais, le nombre de parcelles que vous devez examiner dépend de la variabilité. Plus il y a de variations entre les parcelles, plus vous devez estimer de parcelles.
  • Par conséquent, il y a un compromis entre le nombre nécessaire et la taille du quadrat.

Sources d'incertitude

L'une des principales sources d'erreur dans l'échantillonnage par quadrat se produit lorsqu'on décide si un individu se trouve à l'intérieur ou à l'extérieur de la base de sondage. Ces types d'erreurs sont appelés « décisions relatives aux limites » et les protocoles doivent être discutés pour garantir des décisions cohérentes (Elzinga et al. 1998). Par exemple, incluriez-vous une espèce qui est entrée dans le quadrat ou uniquement les espèces ayant des racines dans le quadrat. Que se passe-t-il alors avec les espèces dont les racines traversent le quadrat mais se terminent à l'extérieur de celui-ci ? Pouvez-vous réaliser cette évaluation sans endommager la plante ? Une autre source d'erreur courante est due aux divergences d'opinion des observateurs. Encore une fois, cela peut être minimisé en ayant des normes claires et cohérentes. Pour plus de détails sur la figure de l'étude de décision des pensionnaires ci-dessus et le texte dans Elzinga et al. 1998.


Méthodes d'échantillonnage des communautés végétales

Lorsque la végétation doit être étudiée le long d'un gradient environnemental ou d'un éco-ton (par exemple, zones tropicales à tempérées, zones à fortes ou faibles précipitations ou gradient de précipitations, zones adjacentes avec différents types de sols, etc.), une ligne est tracée à travers un peuplement ou plusieurs stands à angle droit. Cette méthode d'échantillonnage linéaire de la végétation est appelée transect.

Selon l'objet d'étude, deux types de transects peuvent être tracés :

(1) Transect de ligne ou Interception de ligne et

L'étendue de la zone détermine le nombre et la taille des transects. Lorsque des transects sont utilisés pour échantillonner la distribution verticale de la végétation (c'est-à-dire la stratification), ils sont appelés « bissectes ».

Dans ce type de transect, la végétation est échantillonnée uniquement sur une ligne (sans aucune largeur). Une ligne est posée sur la végétation avec un ruban en acier métrique ou une chaîne en acier ou une longue corde et maintenue fixée à l'aide de piquets ou de crochets. Cette ligne touchera quelques plantes sur son chemin d'un point à l'autre. L'observateur commencera à enregistrer ces plantes à partir d'une extrémité et se déplacera progressivement vers l'autre extrémité.

À partir de ce type de transect, les informations suivantes pourraient être collectées :

(a) Le nombre de fois où chaque espèce apparaît le long de la ligne,

(b) La tendance à l'augmentation ou à la diminution de la distance entre les individus d'une espèce,

(c) Le pourcentage d'occurrence de différentes espèces par rapport à l'ensemble des espèces,

(d) La disparition progressive ou l'apparition de différentes espèces le long de la ligne, etc.

A partir des observations dans un certain nombre de ces transects parallèles, des commentaires peuvent être faits sur l'habitat et d'autres conditions environnementales sur différentes parties du transect. Chaque espèce a sa propre amplitude écologique et exprime provisoirement l'état de l'eau disponible et d'autres conditions édaphiques, l'humidité atmosphérique, la disponibilité de la lumière, le pâturage et d'autres pressions biologiques, etc.

Démontrer le changement floristique progressif dans deux types différents de communautés végétales adjacentes :

Date : _____________________________ Jour Température :

Localité : ___________________________ Zone Climatique :

Superficie totale :________________________ Humidité relative :

Altitude :___________________________ Précipitations annuelles :

Lorsque deux types de végétation différents se développent côte à côte, un changement progressif du contenu en espèces est généralement observé dans la région intermédiaire. Pour comprendre le mode d'un tel changement, les communautés sont généralement étudiées par la méthode des transects linéaires.

(i) Un long fil ou une corde,

(iii) Deux crochets d'arpenteur ou de longs clous.

Un fil ou une corde ou un long mètre ruban est posé en travers du ou des stands dans les communes étudiées et fixé avec deux crochets aux deux extrémités. Enregistrez les plantes individuelles touchant le fil et la distance d'une extrémité particulière.

Chaque plante individuelle touchant la corde d'un bout à l'autre est enregistrée dans le tableau 3 :

À partir du changement progressif de la concentration des différentes espèces dans différentes portions du transect et de l'arrivée ou de la disparition d'espèces, des commentaires peuvent être faits sur les conditions d'habitat de deux communautés et de la région de transition.

La ceinture est une longue bande de végétation de largeur uniforme. La largeur de la ceinture est déterminée en fonction du type de végétation ou de la strate de végétation à l'étude. Dans la végétation herbacée et timide, elle mesure généralement 10 cm, mais elle varie de 1 à 10 m en forêt claire.

La longueur de la végétation est déterminée en fonction de l'objet de l'étude. Si un transect est essentiel, les lignes doivent être marquées à l'aide de piquets en bois profonds à intervalles réguliers. Une ceinture pourrait être maintenue isolée en installant une haute clôture en treillis métallique sur tous ses côtés, gardant un espace de sécurité par rapport aux lignes.

Une ceinture est généralement étudiée en la divisant en segments de taille égale. La longueur de chaque segment est généralement égale à la largeur du transect. Ces segments sont parfois appelés quadrats. Les transects en ceinture sont utilisés pour déterminer et comprendre le changement progressif de l'abondance, de la dominance, de la fréquence et de la distribution des différentes espèces dans la région de transition entre deux types de végétation différents.

Démontrer le changement progressif de l'abondance et de la fréquence de différentes espèces dans une zone de transition en suivant la méthode du transect de ceinture :

Pour comprendre le changement progressif de densité et de fréquence des différentes espèces dans la région de transition entre deux types de végétation différents, la zone est généralement étudiée par la méthode Belt Transect (Fig. 1.10).

(iii) les crochets ou les clous de l'arpenteur et

Placer deux crochets distants de 50 cm aux deux extrémités du transect (A & B et C & D). Connectez ces deux jeux de clous par de longs fils (A & C et B & D). Placez plus de clous le long de ces deux lignes à tous les 50 cm (F, G, J, etc. et E, H, I, etc.). Connectez ces clous en croix avec des fils.

Maintenant, une série de quadrilatères (par exemple ABEF, EFGH, GHD, etc.) ont été délimités le long du transect. Répartissez les quadrats en trois zones distinctes : I : le premier type de végétation II : la région de transition et III : le deuxième type de végétation.

La densité (D) et la fréquence (F) de différentes espèces dans différentes zones peuvent être calculées à l'aide des formules suivantes :

D = Non.d'individus de l'espèce dans toutes les parcelles d'échantillonnage/No. de placettes étudiées

F = Nb de points d'occurrence de l'espèce/Nb. des placettes étudiées

(Reportez-vous également aux exercices nos 8 et 9.)

Enregistrez toutes les espèces ainsi que leur nombre dans tous les quadrats (si un changement brusque est appréhendé) ou les quadrats alternatifs (si le changement semble très lent) dans le tableau 4 suivant et calculez leur densité et leur fréquence.

Par la méthode des transects, on peut estimer différents caractères qualitatifs et quantitatifs de la végétation et corréler les résultats avec les différentes conditions environnementales.

De plus, dans Belt-Transect, il est possible de déterminer la surface terrière ou la couverture (en introduisant une autre colonne dans le tableau) de toutes les espèces enregistrées à partir desquelles l'indice de densité, de fréquence et de valeur d'importance peut également être calculé.

2. Couper en deux:

La structure de la végétation en ce qui concerne la hauteur relative, la profondeur et la propagation latérale des plantes dans les parties aériennes et souterraines pourrait être déterminée par l'utilisation de bissectrices. Il s'agit essentiellement d'un transect linéaire le long duquel une tranchée a été creusée à une profondeur supérieure à celle des systèmes racinaires les plus profonds.

L'étendue des différentes parties aériennes et souterraines est soigneusement mesurée et tracée à l'échelle sur du papier millimétré. Cette méthode révèle la forme et l'interrelation des systèmes souterrains de différentes espèces poussant dans la communauté et également leur relation avec différents types et/ou couches de sol.

Ainsi, les études bisect fournissent les informations suivantes :

(a) Une image floristique approximative de la communauté,

(b) Répartition stratigraphique des différentes espèces,

(c) Utilisation de l'espace par différentes espèces,

(d) Structures souterraines des usines,

(e) Disposition et étendue du système racinaire, etc.

3. Trisect :

C'est la méthode photographique d'enregistrement des caractères dynamiques de la communauté végétale. Dans cette technique, une parcelle particulière de la végétation est photographiée périodiquement en gardant la caméra dans la même direction et à la même hauteur. Cela se fait en fixant de façon permanente trois piquets en bois à un endroit dans la végétation afin que les bases d'un trépied-caméra puissent être fixées sur ces piquets.

La technique est efficacement utilisée pour surveiller la dégradation ou la récupération des parcours, la succession secondaire d'un lieu dénudé, la propagation d'une maladie ou d'une mauvaise herbe nouvellement introduite dans la zone, etc. Comme ces changements se produisent progressivement et très lentement, il est essentiel de conserver un dossier détaillé et permanent à des fins de comparaison. Une série de photographies fournit très joliment ce record.

4. Nombre de sonneries :

L'âge de différents types de plantes ligneuses (par exemple, arbres, arbustes, lianes, etc.) peut être déterminé en comptant les anneaux de croissance annuels des tiges aériennes ou souterraines.

Les cernes de croissance peuvent également révéler l'histoire climatique d'un lieu de manière chronologique, comme les années de fortes précipitations ou de sécheresse, la présence de certains produits chimiques dans le sol ou l'atmosphère, les incendies de forêt, les fortes chutes de neige, etc. La méthode est également importante pour déterminer les étapes successives de développement. d'une végétation et spécialement l'enchaînement des dominants et des sous-dominants.

5. Méthode des quadrats :

Le quadrat est une zone d'échantillon carrée de taille variable délimitée dans la communauté végétale à des fins d'étude détaillée. Généralement, un certain nombre de quadrats sont étudiés pour acquérir des données raisonnablement fidèles afin de réaliser différents caractères analytiques et synthétiques de la communauté végétale.

Il est également utilisé efficacement pour déterminer les différences ou les similitudes exactes dans la structure et la composition entre deux ou plusieurs communautés végétales de végétation apparentée ou non.

Les quadrats peuvent être de quatre types :

Enrôler les noms des différentes espèces poussant dans le quadrat.

Enregistre le nombre d'individus de chaque espèce représentés dans chaque quadrat.

Enregistre la position et les zones couvertes par les grappes, les tapis ou les touffes d'herbes, de mousses, etc. sur le papier coordonné ou quadrillé. Ces graphiques aident à comparer tout changement dans la structure de la communauté à l'avenir.

Pour l'étude de la biomasse ou du poids de chaque espèce, tous les individus sont arrachés (mais lorsque le poids d'un organe particulier, par exemple branche, feuille, fruit, etc., est à déterminer, seul l'organe concerné est coupé ou récolté) et son poids frais ou sec est enregistré.

La démarcation ou la disposition de différents types de quadrats sont fondamentalement les mêmes. Généralement, un cadre en bois réglable est préparé avec des perforations à intervalles réguliers sur chaque bras. Quatre bras sont fixés sur le terrain à l'aide de longs clous ou de crochets d'arpenteur et il est prêt à fournir les données nécessaires pour la liste, le comptage de liste et le quadrat de clip.

Mais, dans le quadrat graphique, plus de clous ou de crochets sont fixés aux perforations sur les bras du quadrat à intervalles réguliers. Les clous des bras opposés sont reliés par des fils pour diviser la parcelle en un certain nombre de quadrats plus petits afin de faciliter l'enregistrement de la zone couverte par les plantes individuelles sur un papier coordonné à l'échelle. Lorsque de tels cadres en bois ne sont pas facilement disponibles, ils peuvent être remplacés par de longs fils ou des cordes.

La meilleure taille de quadrat à utiliser dans une communauté doit être déterminée avec soin. Il doit être suffisamment grand et suffisamment de quadrats doivent être étudiés pour produire des résultats fiables.

La taille des quadrats à utiliser dans une communauté donnée est déterminée en construisant une courbe d'aire d'espèce. Cela se fait en échantillonnant la végétation avec la méthode des quadrats imbriqués.

Les quadrats imbriqués sont une série de quadrats superposés avec une taille progressivement croissante et peuvent être pratiqués de la manière suivante :

(ii) Surve­yor’s crochets ou ongles longs,

Mettez deux clous ‘O’ et ‘ Y’ à 5 m l'un de l'autre. Placez le clou ‘X’ à 5 m du clou ‘O’ à angle droit avec le bras OY. Reliez YO et OX par un long fil. Placez les clous A et B sur OX et OY, respectivement, à 50 cm de ‘O’. A l'aide d'un autre clou, réalisez un carré de 50 cm x 50 cm (Quadrat n°1). Enregistrez toutes les espèces qui poussent dans ce quadrat.

Mettez un autre jeu de trois clous en augmentant la longueur des bras de 50 cm chacun (Quadrat n°2). Enregistrez uniquement les espèces nouvellement trouvées dans la liste. De même, délimitez les quadrats nos 3, 4, 5, etc. en augmentant la longueur des bras de 50 cm à chaque pas. Continuez le processus tant qu'un nombre reconnaissable de nouvelles espèces est ajouté à chaque fois (Fig. 1.11).

Si le nombre total d'espèces dans chaque quadrat (par exemple 4, 7, 9 etc. comme dans le tableau) est tracé sur un papier millimétré par rapport à l'aire et au nombre, respectivement, pour les axes OX et OY, cela donnera une courbe sigmoïde qui est connue sous le nom de ‘Courbe d'aire d'espèce’ (Fig. 1.12).

La taille du Quadrat qui a enregistré le plus grand nombre d'espèces doit être sélectionnée comme la taille du Quadrat pour l'échantillonnage de la communauté à l'étude.

[Pour la pratique générale, un échantillon Quadrat de 1 m × 1 m est utilisé pour la végétation herbacée, 5 m × 5 m pour la végétation arbustive et 20 m × 20 m pour les arbres.]

Sélection de quadrats :

Pour étudier une communauté végétale, un certain nombre de quadrats doivent être étudiés. Comme les données collectées seront traitées statistiquement, les quadrats doivent être disposés au hasard, sans biais pour une région particulière au sein de la communauté. Il existe un certain nombre de méthodes pour une telle sélection aléatoire de quadrats.

I. Recueillir ou préparer une carte de la zone à l'étude. Tracez un certain nombre de lignes verticales ou horizontales et numérotez-les séparément. Les numéros des lignes verticales et horizontales doivent être écrits séparément sur de petits morceaux de papier et conserver ces deux ensembles de carrés de papier dans deux béchers séparés.

Mélangez ces nombres dans chaque bécher. Tirez un nombre dans chaque bécher et marquez l'endroit où les lignes représentant ces deux nombres se sont croisées. Dessinez ces paires de nombres à plusieurs reprises pour trouver les positions d'un nombre souhaité de quadrats et marquez correctement les emplacements.

II. Entrez dans la zone les yeux bandés et un bâton à la main. Jetez le bâton par-dessus votre épaule à différentes parties de la végétation. Chacun de ces points où le bâton tombe doit être sélectionné comme zone d'échantillonnage.

À des fins expérimentales, les quadrats sont parfois marqués de façon permanente à l'aide de chevilles en bois profondément enfoncées aux quatre coins et étudiés à différents moments selon les besoins du programme de travail. Pour comprendre la pression biotique sur la végétation comme le pâturage, etc. ou pour enregistrer son histoire de développement, certaines parcelles d'échantillonnage sont nécessaires pour être isolées en les clôturant correctement avec des grillages.

Pour pratiquer ces méthodes d'étude de la végétation, les exercices suivants peuvent être élaborés :

Déterminer la flore de la couverture végétale d'une zone par échantillonnage en quadrat :

Nom du lieu : _______________ Précipitations annuelles :

Altitude :________________________ Zone climatique :

Jour Température : ________________ Humidité :

Pour déterminer la flore d'un morceau de végétation, la zone doit être échantillonnée avec un certain nombre de quadrats afin que toutes les espèces qui y poussent puissent avoir une chance d'être enregistrées pour donner une image floristique totale.

Sélectionnez au hasard cinq parcelles d'échantillonnage. Disposez un quadrat de 1 m × 1 m (1 m²) sur une placette d'échantillonnage. Découvrez et enregistrez les différentes espèces qui poussent à l'intérieur. Répétez le processus pour les quatre autres parcelles d'échantillonnage.

Différentes espèces végétales poussant dans tous les quadrats sont maintenant enregistrées dans le tableau 6 :

Or, la flore déterminée de la communauté végétale à l'étude est représentée dans le tableau 7 :

Commenter la richesse spécifique de la végétation ainsi que quelques plantes communes et/ou rares recensées dans la zone. Aussi, commentez l'environnement dans lequel la végétation s'est développée, tel que reflété par la flore.

Déterminer la flore d'une zone boisée par échantillonnage en quadrat:

Date : __________________________Jour Température :

Localité : _______________________ Zone Climatique :

Superficie totale : _____________________ Humidité relative :

Altitude : _______________________ Précipitations annuelles :

Pour déterminer la flore d'une zone boisée, l'échantillonnage doit être effectué séparément en utilisant des quadrats de différentes tailles pour les arbres, les arbustes et les plantes herbacées. La taille standard des quadrats pour l'échantillonnage des arbres, des arbustes et des herbes est de 20 × 20 m (400 m²), 5 × 5 m (25 m²) et 1 × 1 m (1 m²), respectivement.

Disposez un quadrat de 400 m² dans chacune des 3 à 5 parcelles d'échantillonnage sélectionnées au hasard. Dans chacun de ces quadrats, délimitez deux quadrats de 25 m² et quatre de 1 m². Marquez chaque ensemble de quadrats comme sur la figure 1.13. Enregistrez les plantes formant la canopée à partir de quadrats de 400 m², les arbustes, les plantes grimpantes arbustives et les gaules d'arbres à partir de quadrats de 25 m² et les plantes herbacées à partir de quadrat de 1 m².

Enregistrez séparément différentes espèces de plantes poussant dans différents quadrats dans le tableau 8 :

La densité et la fréquence des espèces de plantes enregistrées peuvent être facilement déterminées en introduisant deux colonnes supplémentaires dans le tableau 1 pour le nombre d'individus et les points d'occurrence.

Or, la flore déterminée de la communauté végétale étudiée est représentée dans le tableau 2 (comme dans le tableau 9 de l'exercice 4).

Commenter la richesse spécifique de la végétation et sa répartition stratigraphique. Discutez de l'abondance, de l'association, etc. des différents éléments de la flore. Aussi, commentez l'environnement dans lequel la végétation s'est développée, tel que reflété par la flore.

Déterminer la couverture et la dominance de différentes plantes couvre-sol dans une zone échantillon:

Nom du Lieu : Zone Climatique :

Température diurne : Précipitations annuelles :

La partie aérienne de chaque plante individuelle couvre une certaine zone de la végétation. La superficie totale couverte par une espèce dans la zone d'échantillonnage indique sa dominance ou son importance pour la communauté. Dans une communauté végétale à plusieurs étages, une telle étude est menée pour chaque strate de végétation séparément. La couverture est généralement déterminée par la méthode Chart Quadrat.

I. Poser un quadrat de 1 m × 1 m (c'est-à-dire 1 m²). Placer des clous tous les 10 cm sur chaque bras. Connectez les clous des bras opposés avec des fils pour diviser le quadrat de 1 m² en 100 petits quadrats de cm². Dessinez une réplique du tracé à l'échelle de 1 cm = 10 cm sur le papier quadrillé.

Dessinez soigneusement la zone occupée par les espèces individuelles sur le papier millimétré et marquez-les en utilisant des symboles séparés pour chaque espèce. Trouvez la superficie couverte par chaque espèce sur le papier millimétré et multipliez les nombres par 10.

Pour de meilleurs résultats, un certain nombre de domaines doivent être étudiés. La superficie couverte dans une zone d'échantillonnage unitaire pourrait être multipliée par la superficie de la végétation pour déterminer la superficie totale couverte par une espèce ou par différentes espèces (Fig. 1.14).

II. Poser un quadrat de 1 m × 1 m. Fixez le papier quadrillé sur une planche à dessin, placez le pantographe dessus et notez la superficie couverte par chaque espèce.

Calculez la dominance relative de différentes espèces en utilisant la formule :

Dominance relative (R. Dm.) = Couverture totale de l'espèce/Couverture totale de toutes les espèces × 100

La superficie occupée par chaque espèce dans la zone d'échantillonnage et le pourcentage de la couverture totale sont enregistrés dans le tableau 10 :

Considérant l'adaptabilité naturelle et la dominance de chaque espèce, commentez l'environnement de la zone et la structure de la végétation.

Déterminer la surface terrière des arbres dans une forêt:

Température diurne : Précipitations annuelles :

La surface terrière fait référence au sol réellement pénétré par les tiges et est facilement visible lorsque les feuilles et les tiges sont coupées à la surface du sol. C'est l'une des principales caractéristiques pour déterminer la dominance relative d'une espèce et la nature de la communauté. Il aide également à déterminer le rendement.

Délimitez un quadrat de 20 mx 20 m ou plus, si nécessaire, à l'aide de piquets en bois et de cordes. Mesurez les circonférences de chaque pied (arbre) à hauteur de poitrine à l'aide d'un mètre ruban.

Le rayon de chaque plante est calculé avec la formule :

r = Circonférence de l'arbre/2π

puis, la surface terrière de chaque plante est obtenue par la formule

Surface terrière = πr 2 ou, 4πc 2 (c = circonférence de l'arbre).

La surface terrière totale est obtenue en additionnant les surfaces terrières de toutes les espèces.

La surface terrière moyenne par arbre peut être calculée comme suit :

Surface terrière moyenne/arbre = Surface terrière totale/Nombre d'arbres

La superficie moyenne d'un peuplement multipliée par la densité (c'est-à-dire le nombre d'individus/unité de surface) produit la couverture terrière/unité de surface.

La couverture de zone est utilisée pour exprimer la dominance. Plus la zone de couverture est élevée, plus la dominance est grande. La dominance relative (R. Dm.) d'une espèce est la proportion de la surface terrière couverte par l'espèce par rapport à la couverture terrière totale de toutes les espèces de la zone :

Dominance relative (R. Dm.) = surface terrière totale de l'espèce/surface terrière totale de toutes les espèces × 100

Les données enregistrées pour le calcul et les résultats sont présentés dans le tableau 11 suivant :

Commentez la dominance des arbres dominants déterminés (c. Aussi, essayez d'inculquer les causes d'une telle domination, surtout si la cause semble être biotique.

Déterminer la densité relative de différentes plantes herbacées poussant dans une communauté:

Nom du Lieu : Zone Climatique :

Température diurne : Précipitations annuelles :

La densité d'une espèce exprime sa force numérique au sein de la communauté par rapport à une zone définie. Les espèces herbacées sont extrêmement sensibles aux différentes conditions microclimatiques et c'est pourquoi leur densité varie considérablement même dans différentes parties d'un type particulier de végétation.

Afin de déterminer la densité relative des membres floristiques d'une végétation, la zone doit être échantillonnée avec la méthode List-cunt Quadrat.

Sélectionnez au hasard cinq parcelles d'échantillonnage. Disposez un quadrat de 1 m x 1 m (1 m²) dans une placette d'échantillonnage. Trouvez toutes les espèces qui poussent à l'intérieur du quadrat et notez leur nombre de population (individus). Répétez le processus pour quatre autres parcelles d'échantillonnage.

La densité d'une espèce peut être déterminée selon la formule :

Densité (D) = Nombre d'individus de l'espèce dans toutes les placettes d'échantillonnage/Nombre total de placettes d'échantillonnage étudiées

Densité relative (D.R.) = nombre d'individus de l'espèce/nombre d'individus de toutes les espèces × 100

La densité d'une espèce indique son abondance - déterminez donc la classe d'abondance à l'aide de ces données. Résultat

Différentes espèces végétales poussant dans les cinq quadrats, leur nombre de population et la densité relative déterminée sont enregistrés dans le tableau 12 suivant :

Considérant l'adaptabilité naturelle de chaque espèce et son DR déterminé dans la communauté, commenter l'environnement du milieu et la végétation. Aussi, commentez l'abondance des différentes espèces. Préparez une liste des espèces enregistrées avec un RD élevé.

Déterminer la fréquence relative de différentes espèces herbacées poussant dans une zone:

Nom du Lieu : Zone Climatique :

Température diurne : Précipitations annuelles :

Les individus de toutes les espèces poussant dans une zone ne sont pas uniformément répartis. Les schémas de distribution des individus de différentes espèces indiquent leur capacité de reproduction ainsi que leur adaptabilité à l'environnement. La fréquence fait référence au degré de dispersion en termes de pourcentage d'occurrence.

Sélectionnez au hasard cinq parcelles d'échantillonnage. Disposez un quadrat de 1 m² dans une parcelle d'échantillon. Trouvez toutes les espèces poussant à l'intérieur du quadrat comme dans la méthode des quadrats de liste. Répétez le processus pour quatre autres parcelles d'échantillonnage.

La fréquence (F) et la fréquence relative (RF) peuvent être calculées à l'aide des formules suivantes :

Fréquence (F) = Nb de points d'occurrences de l'espèce/Nombre total de quadrats étudiés

Fréquence relative (FR) = Nombre de points d'occurrences de l'espèce/Nombre total de quadrats étudiés × 100

[Les points d'occurrence signifient le nombre d'échantillons ou de quadrats dans lesquels l'espèce pousse.]

Désormais, une classe de constance (ou Présence) peut être déterminée pour chaque espèce en utilisant la classification :

Enregistrez différentes espèces de plantes poussant dans cinq quadrats dans le tableau 13 :

Commentez le nombre total d'espèces et leur répartition au sein de la végétation.

Déterminer l'indice de valeur d'importance pour différentes espèces poussant dans une communauté de plantes herbacées:

Altitude : Zone climatique : Superficie totale :

Humidité : Annuelle Précipitations : Jour Température :

Les valeurs individuelles de densité, de couverture et/ou de fréquence ne donnent pas une image globale d'aucune espèce poussant dans une communauté végétale. Mais la somme de ces trois valeurs peut donner une meilleure idée de leur importance écologique.

Sélectionnez au hasard cinq parcelles d'échantillonnage et étudiez-les pour déterminer la couverture, la densité relative, la fréquence relative (comme dans les exercices 2, 3 et 4). Retrouvez notre Indice de Valeur d'Importance (IVI) de toutes les espèces recensées avec la formule IVI = R. Dm. + R.D. + R.F.

L'IVI d'une espèce peut également être présenté dans un Phyto-graphe. Tracez un cercle et divisez-le en quatre quarts égaux par deux lignes radiales perpendiculaires l'une à l'autre. Divisez les trois rayons du centre à la circonférence en 100 parties égales et le quatrième rayon en 300 parties.


Les 7 principaux attributs de la population

Les points suivants mettent en évidence les sept principaux attributs de la population. Les attributs sont : 1. Densité de population 2. Natalité 3. Mortalité 4. Croissance démographique 5. Structure d'âge 6. Modèles de distribution 7. Génétique des populations.

Attribut # 1. Densité de la population :

La densité de population est définie comme la taille d'une population par rapport à une unité d'espace définie.Il est exprimé en nombre total d'individus ou en biomasse de la population par unité de surface ou de volume. Par exemple, nous pouvons exprimer la taille de la population en 500 lapins par mile carré ou 500 lapins dans un bloc carré ou 500 lapins par hectare.

Les populations sont toujours dans un état dynamique. Comme elles évoluent dans le temps et dans l'espace, aucune population n'a une structure unique. Il est important de comprendre les facteurs qui régulent la taille de la population. La taille de la population a deux composantes : la densité locale d'individus et l'aire de répartition totale de la population.

Dans un habitat particulier, la densité d'individus d'une espèce particulière dépend de la qualité intrinsèque de leur habitat et du mouvement net d'individus dans cet habitat à partir d'autres habitats. Il est évident que les individus sont nombreux là où les ressources sont les plus abondantes.

Ainsi, la densité locale nous offre :

(1) Informations sur l'interaction d'une population avec son environnement, et

(2) Les changements de densité reflètent des conditions locales changeantes.

Les facteurs qui régulent la taille de la population peuvent être classés comme extrinsèques et intrinsèques. La réponse de la population à la densité est dite intrinsèque, tandis que l'interaction avec le reste de la communauté est considérée comme le facteur extrinsèque. Les facteurs intrinsèques comprennent la compétition intraspécifique, l'immigration, l'émigration et les changements physiologiques et comportementaux affectant la reproduction et la survie. Les facteurs extrinsèques sont la compétition interspécifique, la prédation, le parasitisme et la maladie.

Index importants utilisés:

C'est le nombre (ou la biomasse) par unité d'espace total.

La densité écologique est le nombre (ou biomasse) par unité d'espace d'habitat (superficie ou volume disponible pouvant être colonisé par la population)

Il est utilisé pour désigner l'évolution de la population (en augmentation ou en diminution) et est relatif au temps. Par exemple, le nombre d'oiseaux vus sur un arbre par heure.

4. Fréquence d'occurrence :

La fréquence d'occurrence est le pourcentage de placettes d'échantillonnage occupées par une espèce.

La valeur d'importance de chaque espèce est formée par la combinaison de la densité, de la dominance et de la fréquence lors des études descriptives de la végétation.

Méthodes d'estimation des densités de population :

L'estimation de la densité de population est importante pour l'étude de la dynamique des populations. Les populations, on le sait, contiennent trop d'individus répartis sur une trop grande superficie. Cela pose des problèmes pour faire un dénombrement complet de la population, en particulier timidement en cas d'individus mobiles.

Une méthode très populaire d'estimation de la densité de population consiste à utiliser une méthode appelée méthode de marquage-recapture. Cette méthode implique la capture d'une fraction de la population et le marquage avec des étiquettes, de la peinture, des colliers radio, etc. Un deuxième échantillon est prélevé, au bout d'un certain temps, dans la population mêlée.

Le rapport des marqués aux non marqués est noté et l'estimation de la taille de la population peut être calculée par l'équation suivante :

où x est le nombre d'individus marqués recapturés,

n est le nombre total ou la taille du deuxième échantillon,

M est le nombre d'individus marqués initialement (premier échantillonnage), et N est la taille totale de la population.

Si l'équation ci-dessus est réarrangée, alors nous obtenons

Ainsi, l'estimation de la densité de population totale est appelée indice de Lincoln. La validité de l'équation ci-dessus est basée sur les facteurs énumérés :

1. La technique de marquage n'a pas d'effet négatif sur la mortalité des individus marqués.

2. Les individus marqués ont été relâchés sur le même site de capture et ont été autorisés à se mélanger à la population, en fonction de leur comportement naturel.

3. La technique de marquage n'affecte pas la probabilité d'être repris.

4. Les marques doivent être claires et fermement fixées afin qu'elles ne soient pas perdues ou négligées.

5. Il ne devrait pas y avoir de natalité ou de mortalité significative pendant l'intervalle de temps à l'étude.

6. Il ne devrait pas y avoir d'immigration ou d'émigration significative d'individus marqués ou non marqués pendant l'intervalle de temps à l'étude.

Supposons que 10 tigres (M) aient été munis d'un collier radio et qu'ils aient été autorisés à se mélanger à la population. Après un certain laps de temps, 23 tigres (n) sont venus sur un site particulier pour lécher des sels. Sur ces 23 tigres, le nombre d'animaux munis d'un collier radio était de 4(x). Ainsi, la densité de population de tigres est cette zone estimée à

Cependant, l'estimation de la population de tigres est généralement effectuée par la méthode du carlin.

De nombreuses techniques et méthodologies d'échantillonnage de la population ont été essayées. Cette méthodologie d'échantillonnage est en soi un domaine de recherche important. Les autres méthodes généralement utilisées sont les dénombrements totaux minimum connus vivants (MKA), l'échantillonnage par quadrat ou par transect, l'échantillonnage par prélèvement, les méthodes sans parcelle, etc.

Sources, puits et métapopulations:

Comme le succès de reproduction varie selon les habitats, la densité de population locale est souvent influencée par l'interaction avec d'autres populations. Lorsqu'il y a des ressources abondantes dans les habitats, plus de progénitures sont produites par les individus qu'il n'en faut pour se remplacer. Dans de tels cas, la progéniture excédentaire peut se disperser vers d'autres zones.

De telles populations sont dites populations sources (Fig. 4.35). L'inverse se produit en cas de mauvaises habitudes. Ici, peu de descendants sont produits localement, pour remplacer les pertes dues à la mortalité. Ainsi, pour maintenir la population, les individus migrent d'autres habitats. Ces populations seraient des populations puits (Fig. 4.35).

Il existe des populations qui existent sous la forme d'un ensemble de sous-populations appelées méta-populations par Richard Levins (1970). Ces méta-populations sont plus ou moins isolées mais il existe des échanges d'individus (et de gènes) par voie de dispersion. Ces concepts de sources, de puits et de métapopulations sont importants car ils servent de cadre pour l'étude de bon nombre de nos espèces menacées et en voie de disparition.

Attribut n°2. Natalité:

Les populations augmentent par addition d'individus de deux manières, par naissance et par immigration. D'autre part, les individus quittent les populations par deux voies : la mort et l'émigration. La naissance de nouveaux individus est appelée natalité.

La natalité est un terme large et il couvre la production de nouveaux individus de tout organisme, qu'ils soient nés, éclos, germent ou surgissent par division. La production maximale théorique de nouveaux individus dans des conditions idéales (pas de stress) est dite natalité maximale.

Il est constant pour une population donnée. La natalité écologique ou réa­lisée est l'augmentation de la population dans des conditions environnementales réelles ou spécifiques et n'est pas une constante. Elle est variable en fonction de la taille et de la composition par âge de la population et des conditions physiques de l'environnement. La natalité s'exprime en taux, c'est-à-dire en nombres dans un temps donné. Par exemple, s'il y a 320 naissances dans une population au cours d'une année, alors le taux de natalité est de 320 par an.

Le taux de natalité est de deux types :

1. Le taux de natalité brut ou absolu est obtenu en divisant le nombre de nouveaux individus produits par une unité de temps spécifique.

2. Le taux de natalité spécifique est obtenu en divisant le nombre de nouveaux individus par unité de temps par une unité de population. Il est également appelé taux moyen de variation par unité de population.

Pour illustrer la différence entre la natalité brute et spécifique, considérons une population de 1 000 poissons dans un étang qui a augmenté par reproduction à 3 500 en un an. La natalité brute est de 2 500 par an et la natalité spécifique est de 3,5 par an et par individu.

Rapports sexuels et dispersion :

Les compétitions se traduisent souvent par des sex-ratios biaisés. Des sex-ratios biaisés pour les femmes se forment en raison de la compétition entre les hommes pour les partenaires. D'autre part, les sex-ratios vers plus d'hommes (favorisés aux hommes) se produisent lorsqu'il y a concurrence pour les ressources, à la fois entre frères et sœurs et entre la progéniture et le parent.

Les naissances entraînent souvent la dispersion des descendants pour éviter le surpeuplement. Les jeunes mâles des mammifères et quelques oiseaux se dispersent loin de leur lieu de naissance que les femelles. Ce phénomène est appelé dispersion natale. Les filles ont tendance à rester près de leur mère et ainsi rivaliser avec elle et entre elles pour les ressources nécessaires à la reproduction. Cette tendance à rester près de leur lieu de naissance est appelée philopatrie (aimer la maison).

Attribut # 3. Mortalité:

La mortalité ou la valeur de décès des individus est plus ou moins le contraire de la natalité. Le taux de mortalité est le nombre de personnes décédées au cours d'un intervalle de temps donné (décès par unité de temps), ou il peut être exprimé sous forme de taux spécifique en termes d'unités de la population totale ou d'une partie de celle-ci.

La perte d'individus dans des conditions environnementales données est appelée mortalité écologique ou réalisée. Elle, comme la natalité écologique, n'est pas non plus une constante, mais peut varier en fonction de la taille et de la composition par âge de la population et des conditions environnementales. Cependant, la perte minimale dans des conditions idéales ou non limitatives est une constante pour une population et est appelée mortalité minimale.

Les biologistes s'intéressent non seulement aux raisons pour lesquelles les organismes meurent mais aussi aux raisons de leur mort à un âge donné. L'inverse de la mortalité est la survie ou la longévité, qui se concentre sur l'âge de décès des individus dans une population. Souvent, le taux de survie est d'une grande importance que le taux de mortalité.

On peut dire que la longévité est de deux types :

(1) Longévité potentielle, et

1. Longévité potentielle :

La durée de vie maximale atteinte par un individu d'une espèce particulière est considérée comme la longévité potentielle. Cela dépend de l'état physiologique des plantes et des animaux (également appelé longévité physiologique) et les organismes meurent simplement à cause de la vieillesse. La longévité potentielle peut également être décrite comme la longévité moyenne des individus vivant dans des conditions optimales. Dans la nature, peu d'orga­nismes vivent dans des conditions optimales.

C'est la durée de vie réelle d'un organisme. C'est la longévité moyenne des individus de toute population vivant dans des conditions environnementales réelles. Dans la nature, la plupart des animaux et des plantes meurent de maladie ou sont mangés par des prédateurs, ou succombent à des aléas naturels. Ainsi, cette longévité est mesurée sur le terrain et est également appelée longévité écologique.

Les deux types de longévité ci-dessus peuvent être mieux illustrés par les travaux de Lack (1954). Il a observé que le merle d'Europe a une espérance de vie moyenne de 1 an dans la nature, alors qu'en captivité il peut vivre au moins 11 ans.

Les mesures de la mortalité peuvent être effectuées directement ou indirectement. Des mesures directes peuvent être obtenues en marquant une série d'organismes et en observant combien de ces organismes marqués survivent d'un temps à un autre.

Comme la normalité varie avec l'âge, des études de mortalité spécifiques sont d'un grand intérêt, car elles permettent aux écologistes de déterminer les forces sous-jacentes à la mortalité globale de la population. Dans de tels cas, les mesures indirectes de la survie sont importantes, car on peut estimer la mortalité entre les groupes d'âge successifs dans une population donnée. Ces mesures sont largement utilisées dans les travaux de pêche dans l'analyse des courbes de capture.

Le taux de survie peut être indirectement estimé à partir du déclin de l'abondance relative d'un groupe d'âge à l'autre de la manière suivante :

Taux de survie entre les poissons de IIe et IIIe année (toute espèce particulière) =

abondance relative des poissons de 3e année/abondance relative des poissons de 2e année

Tables de mortalité et courbes de survie:

La population a une structure spatiale. Il a également une structure génétique. Un troisième aspect concerne les taux de naissances et de décès et le schéma de répartition des individus entre les différentes classes d'âge. Les écologistes ne sont pas les seuls à s'intéresser au troisième aspect.

Les professionnels de l'assurance et de la santé s'intéressent vivement à cette dynamique des populations humaines. Les écologistes et les professionnels ont ainsi construit une table de mortalité qui pourrait être utilisée pour décrire les caractéristiques démographiques de la population qu'ils étudient.

La table de mortalité est un tableau des taux de natalité et des probabilités de décès pour chaque classe d'âge de la population. Il donne ainsi un compte rendu statistique de la mortalité et de la survie d'une population par âge. Raymond Pearl et Parker (1921) ont été les premiers à introduire la table de survie en biologie générale, pour une population de laboratoire de la mouche des fruits, Drosophila melanogaster.

Les individus de la naissance (nés à peu près au même moment) à la fin du cycle de vie, forment un groupe appelé cohorte et leur enquête est transformée en analyse de cohorte.

Pour comprendre la construction d'une table de mortalité, il faut connaître la structure par âge de la population. Il comprend différentes classes d'âge et le nombre d'individus dans chaque classe d'âge résidant en même temps.

Dans une table de mortalité, l'âge est désigné par le symbole × (tableau 4.10). La première classe d'âge ou la plus jeune est x = 0. Les âges sont représentés en années (pour certains organismes, cela peut même être des mois, des jours ou des heures). Les variables spécifiques à l'âge sont indiquées par l'indice x.

LX est la survie (le nombre d'individus vivants au début) dX est la mortalité, qX est le taux de mortalité (nombre de morts divisé par le nombre de vivants au début de l'intervalle de temps) et eX est l'espérance de vie (le temps moyen laissé à un individu au début de l'intervalle).

Le tableau 4.10 montre la table de mortalité de la population de guillemots de Mckinley. Au départ (âge 0) 100 individus ont été pris pour naître au début de l'intervalle. Plus de la moitié (55) est décédée au cours du premier intervalle. La mor­talité était de 55 /100 × 100 = 55 %. Comme la première année, 55 animaux sont morts, donc 100 – 55 = 45 ont survécu pour commencer la deuxième année.

Au cours de la deuxième période (de un à deux ans), 30 sont décédés. Le taux de mortalité au cours de la deuxième année s'est avéré légèrement plus élevé, c'est-à-dire 30 /45 x 100 = 67 %. L'espérance de vie à la naissance était, en moyenne, d'un peu plus d'un an (1,15). Le nombre de personnes âgées d'un an a une espérance de vie d'un peu moins d'un an (0,94).

À 0 ans, l'espérance de vie est la même que la longévité naturelle moyenne. La longévité physiologique est un autre aspect de la longévité qui est l'âge atteint par les individus qui meurent de vieillesse. Les individus vivant dans des conditions où la mort résulte d'une prédation, d'un accident, d'une mauvaise alimentation et d'une infection ne sont pas des facteurs.

En utilisant différents types d'informations, les tables de mortalité peuvent être construites de plusieurs manières. En général, il existe deux types de tables de mortalité : par âge et par période. Les tables de mortalité spécifiques à l'âge ou dynamiques sont simples et les données d'une cohorte peuvent être obtenues en suivant son âge au décès. Une fois les colonnes d'âge (x) et de décès (dX) sont connus, le reste peut être calciné.

Cette méthode peut être facilement appliquée à des populations de plantes, d'animaux sessiles ou de populations d'animaux mobiles situées sur une petite surface, où les individus marqués peuvent être continuellement rééchantillonnés tout au long de leur vie.

Les limites de cette méthode sont les suivantes :

(1) La collecte des données peut prendre beaucoup de temps, et

(2) Elle est difficilement applicable aux animaux très mobiles.

Les tables de mortalité temporelles ou statiques sont un peu compliquées. Dans ce cas, les informations d'une seule période de temps sont utilisées pour estimer l'une des colonnes du tableau. Par exemple, à partir du recensement d'une population, une estimation de la survie (lX) peut être obtenu. A partir de là, on peut calculer les autres colonnes. Dans un autre cas, si les taux de mortalité (qX) d'une année peut être estimée à partir du rapport de recensement, puis cette information peut être utilisée pour calculer les autres colonnes.

L'approche sec­ond est plus utile et facile pour les populations humaines car pour les autres animaux, il est difficile d'obtenir des données pertinentes. Les limites de cette méthode sont que (1) il faut connaître l'âge des individus, grâce aux anneaux de croissance, à l'usure des dents ou à un autre indice fiable, et (2) la taille des cohortes et la survie doivent rester les mêmes d'une année à l'autre.

Les données des tables de survie des cohortes peuvent être très instructives lorsqu'elles sont tracées pour former une courbe de survie pour une population particulière. Lorsque les données de la colonne lX (survie) sont tracés par rapport à la colonne x (âge), la courbe résultante ainsi formée est appelée courbe de survie.

Cette courbe est pratique à utiliser comme aide visuelle pour détecter les changements dans la survie (et la mortalité) par période de vie. L'utilisation de chiffres réels rendrait difficile la comparaison des tables de mortalité. Ainsi, une seconde manière de présenter les courbes de survie est d'utiliser une échelle logarithmique pour le nombre d'individus (Fig. 4.36).

Le principal avantage de l'utilisation d'un graphique semi-logarithmique est que dans le cas d'une population où la proportion d'individus décédés dans chaque unité de temps (chaque jour, semaine ou année) est une constante, le graphique affichera toujours une ligne droite.

Les courbes de survie sont hypothétiquement de trois types (Fig. 4.36). Il a été introduit pour la première fois par Pearl (1927). Les trois courbes de survie sont appelées Types I, II et III, ou mieux connues sous le nom de convexe, diagonale et con­cave. La courbe convexe ou de type I indique un taux de survie élevé ou une mortalité très faible chez les individus plus jeunes jusqu'à un âge particulier, après quoi la plus grande partie de la population meurt.

Cette situation est caractéristique de certaines populations humaines, de nombreuses espèces de grands animaux et de mouflons de Dall. Une telle situation se produirait si les facteurs environnementaux n'étaient pas importants et que la plupart des organismes vivaient toute leur longévité physiologique. La chute brutale de la survie dépendrait de la variabilité de la population en ce qui concerne les facteurs génétiques affectant la durée de vie.

Une courbe très concave ou de type III résulte lorsque la mortalité est élevée pendant les jeunes stades. Ce schéma est typique dans le cas des chênes, des invertébrés marins (huîtres), de nombreux poissons et de certaines populations humaines. La mortalité est extrêmement élevée au stade larvaire nageant librement ou au stade des plantules de gland.

Cela résulte de facteurs tels que l'inexpérience dans la recherche de nourriture et l'évitement des prédateurs et le manque d'immunité contre les maladies. Une fois qu'un individu est bien établi sur un substrat favorable, l'espérance de vie s'améliore considérablement.

Une courbe diagonale ou de type II indique une probabilité constante de décès. On peut dire autrement qu'un pourcentage constant de la population est perdu dans chaque période de temps. Il est probable qu'aucune population dans le monde naturel n'a un taux de survie constant selon l'âge tout au long de sa durée de vie.

Cependant, une courbe légèrement concave, se rapprochant d'une droite diagonale sur une parcelle semi-logarithmique (Type II), est caractéristique de nombreux oiseaux, souris, lapins et cerfs (Fig. 4.37). Dans ces cas, le taux de mortalité est élevé chez les jeunes mais faible et plus constant chez les adultes (1 an ou plus).

Très probablement, aucune population pour laquelle des informations adéquates sur le nombre de naissances jusqu'à la mort sont disponibles n'affiche réellement l'une des courbes idéalisées ci-dessus. Le modèle réel le plus fréquemment observé semble être celui dans lequel il existe un segment juvénile de mortalité élevée, suivi d'un segment adulte de mortalité faible ou presque constante.

Le dernier segment sénile est celui où la mortalité augmente à nouveau (Fig. 4.38).L'écart par rapport à ce modèle est souvent le résultat de l'omission d'une partie de la durée de vie de l'organisme. Par exemple, les courbes de survie des oiseaux sauvages montrent rarement le segment sénile final. Ainsi, le déficit pour la plupart des animaux individuels se produit entre la courbe de survie possible et la courbe de survie réelle.

Forme de la courbe de survie :

La forme de la courbe de survie est liée aux facteurs suivants :

1. Forme liée au degré de protection parentale ou autre protection accordée aux jeunes. Par exemple, les courbes de survie des abeilles mellifères, rouges-gorges etc. qui protègent leurs petits sont moins concaves que celles des sauterelles, sardines etc. qui ne protègent pas leurs petits.

2. Forme liée à la densité de la population. Par exemple, les courbes de survie pour deux populations de cerfs mulets (Odocoileus hemi-onus) vivant dans le chaparral de Californie montrent (Fig. 4.39) une courbe quelque peu concave pour une population plus dense. Cela est dû au fait que les cerfs vivant dans la zone gérée où l'approvisionnement alimentaire est élevé, ont une espérance de vie plus courte que les cerfs vivant dans la zone non gérée. Dans ce dernier cas, il y a une pression de chasse accrue, une compétition intraspécifique, etc.

Les humains ont également considérablement augmenté leur propre longévité écologique en raison de meilleures connaissances et installations médicales, d'une nutrition accrue et d'un assainissement adéquat et approprié. Ainsi, la courbe décrivant la survie des êtres humains se rapproche de la courbe de normalité minimale de type I à angle aigu.

Les stratégies r et K présentées par Survivor­ship Curves:

MacArthur et Wilson (1967) ont suggéré une autre façon de classer les stratégies évolutives, en appliquant les termes r-selected et K-selected aux populations. Les initiales r et K sont tirées de l'équation logisétique, utilisée pour décrire le taux réel de croissance des populations (R) :

où : r est le taux maximal d'accroissement de la population.

K est le nombre d'organismes capables de vivre dans la population, lorsqu'elle est en équilibre ou, en d'autres termes, c'est la capacité de charge de la population.

N est le nombre d'organismes dans la population à l'instant t.

Comme le montre l'équation logistique ci-dessus, les populations sélectionnées par r sont celles pour lesquelles le taux d'augmentation maximum (r) est important. Dans les régions tempérées et arctiques, les populations subissent des réductions périodiques (indépendamment de leurs génotypes) en raison de conditions météorologiques catastrophiques. Ces effondrements de la population sont suivis d'une période plus longue d'augmentation rapide de la population.

Une population r-sélectionnée a la capacité de profiter de cette situation favorable grâce à une fécondité accrue et à une maturité plus précoce. Ils ont de nombreux descendants qui, dans des circonstances normales, meurent avant d'atteindre la maturité, mais survivent si les circonstances changent et sont sélectionnés. Ainsi, les r-sélections sont associées à la courbe de survie de type III (Fig. 4.36).

Une population K-sélectionnée est associée à une capacité de charge stable. Par exemple, dans les environnements tropicaux « constants » où les populations fluctuent peu, les populations restent proches de la limite imposée par les ressources (K). Les adaptations qui améliorent la compétitivité et l'efficacité de l'utilisation des ressources sont sélectionnées.

Ainsi, les populations K-sélectionnées sont moins capables de profiter d'opportunités particulières d'expansion (que les pop­ulations r-sélectionnées). Ils sont généralement plus stables et moins susceptibles de souffrir d'une mortalité élevée. Les organismes K-sélectionnés ont généralement peu de jeunes bien soignés. Ainsi, ils sont associés aux courbes de survie de type I et II (Fig. 4.36).

r-selected fait référence à la capacité de croissance (taux de croissance exponentiel) tandis que K-selected désigne la capacité de charge de l'environnement pour la population. Les deux classes (r- et K-sélection) sont les extrémités d'un continuum. Chaque fin est associée à tout un groupe de caractéristiques de la vie qui s'emboîtent dans une stratégie évolutive particulière. Eric Pianka (1970) a répertorié une variété pour les caractères indiqués dans le tableau 4.11.

Dans tout système écologique, les populations subissent constamment une sélection r ou K. Leur position sur le continuum r-K dépend de la force de la pression de sélection et de l'endroit où ils s'équilibrent. Un tel cas se produit en situation naturelle est difficile à montrer.

Pianka (1970) a placé les insectes à l'extrémité r-sélectionnée du spectre et les mammifères à l'extrémité K-sélectionnée, car les populations d'insectes fluctuent plus que les populations de mammifères. Il a estimé que les petits organismes se déplacent plus rapidement par rapport à la longueur de leur corps et utilisent plus d'énergie par rapport à leur poids corporel. Ils ont un développement plus rapide et des générations plus courtes que les grands animaux.

De nombreux écologistes ont tenté de comparer les réponses génétiques aux spectres r-sélectionnés et K-sélectionnés dans des populations de laboratoire. Francisco Ayala (1965) a montré que lorsque les populations de drosophiles étaient maintenues pendant de longues périodes dans des conditions de surpeuplement, le nombre d'adultes par cage augmentait progressivement.

Cela était dû à la sélection de caractères qui amélioraient la fécondité et la survie à des densités élevées. Dans une autre expérience, les populations de drosophiles ont été maintenues bien en deçà de la capacité de portage en éliminant les adultes. Les effets sélectifs d'une faible densité avec ceux d'une mortalité élevée en ont résulté. Des expériences similaires sur des bactéries et des protozoaires sur des populations de laboratoire ont également donné des résultats négatifs.

Attribut # 4. Croissance démographique :

Les êtres vivants atteignent la maturité sexuelle et ont la capacité de produire des jeunes de leur propre type. En d'autres termes, les populations naturelles ont la capacité de croître. La capacité de croissance des populations est énorme, notamment lorsqu'elles sont introduites dans de nouvelles régions disposant d'habitats adaptés.

Cette augmentation rapide des nombres a conduit au développement de techniques mathématiques pour prédire la croissance de la population et sa régulation. L'étude de la population s'appelle la démographie.

La reproduction permet une augmentation de la croissance de la population. Mais, dans la nature, les populations n'explosent pas. La reproduction se poursuit, mais les populations ne croissent pas toujours. Darwin a souligné à juste titre que la taille des populations est souvent régulée par des facteurs environnementaux.

Une population est donc une entité changeante. Cette caractéristique changeante de la population est attribuée à des facteurs tels que la densité, la natalité, la mortalité, la survie, la structure par âge, le taux de croissance, l'émigration, l'immigration et d'autres attributs. Ces facteurs sont toujours en mouvement car les espèces s'adaptent constamment aux saisons, aux forces physiques et les unes aux autres, même lorsque la communauté et l'écosystème semblent être dans un état immuable. L'étude des changements dans le nombre d'organismes dans une population et des facteurs liés à ces changements est appelée dynamique des populations.

Croissance démographique exponentielle (croissance sans régulation):

Une petite population vivant dans un habitat très vaste et favorable a un taux de croissance qui dépend de deux facteurs : la taille de la population et la capacité de la population à augmenter (appelé potentiel biotique ou taux intrinsèque d'accroissement naturel). Un tel cas se produit pour les organismes aquatiques lorsqu'un nouveau lac se forme ou lorsque des cerfs parviennent à atteindre une île où il n'y avait pas de cerf auparavant.

L'importante production périodique de descendants entraîne des différences importantes dans la façon dont la population croît. Les jeunes ne peuvent être ajoutés à la population qu'à des moments précis de l'année, c'est-à-dire pendant des périodes de reproduction irrégulières.

On dit que de telles populations ont une croissance géométrique, où l'augmentation de l'augmentation est proportionnelle au nombre d'individus dans la population au début de la saison de reproduction. La croissance géométrique est le modèle typique de la croissance démographique.

Certains organismes n'ont pas de saisons de reproduction distinctes, mais ajoutent plutôt des jeunes à tout moment de l'année. De telles populations augmentent de manière plus ou moins continue et sont appelées croissance exponentielle. Le taux de croissance exponentiel est le taux auquel une population croît à un moment donné, exprimé comme une augmentation proportionnelle par unité de temps.

En croissance exponentielle, la courbe des nombres en fonction du temps devient plus raide et plus raide (Fig. 4.40). La croissance dépend du potentiel biotique qui ne change pas, et de la taille de la population qui change continuellement - de plus en plus grande. En conséquence, le taux de croissance de la population augmente régulièrement d'un taux lent (lorsque la population est faible) à un taux plus rapide (lorsque la population est élevée).

Les exemples de taux de croissance exponentiel sont nombreux dans les études de laboratoire, mais dans les conditions de terrain, ils sont rares car cela nécessite un travail acharné pour une censure précise. Un de ces exemples est la population de faisan de collier introduite sur l'île de Protection (au large des côtes de Washington).

La population initiale de 8 oiseaux a atteint 1 898 en six saisons de reproduction. Un autre exemple est celui d'un troupeau de wapitis tule introduits sur l'île Grizzly (au nord-ouest de San Francisco, Californie). Cet animal, relâché à la mi-1977, est passé de 8 animaux à une population de 150 en 1986.

Si le taux de natalité est égal au taux de mortalité, le taux de croissance démographique est nul et la population est dans un état stable. Si la population croît à un rythme assez constant (disons 1 %, 5 % ou moins de 1 %), la taille de la population augmentera de façon exponentielle.

Cependant, si la population n'a pas une distribution d'âge stable, le taux de croissance est plus rapide que prévu à partir du potentiel biotique. Par la suite, si la croissance persiste à un rythme constant, une répartition stable par âge s'établit rapidement.

Équation de croissance exponentielle :

La formule par laquelle la croissance exponentielle se produit est

où dN/dt est le taux de croissance de la population et fait référence à la variation du nombre (dN) par intervalle de temps (dt). Le potentiel biotique, r, est l'augmentation du nombre d'individus par période de temps par tête (ou par individu) et combine le taux de natalité et le taux de mortalité. N est le nombre d'individus dans la population.

Dans la formule ci-dessus, le taux de croissance est plus élevé dans une population avec un r élevé par rapport à une population avec un r faible. Inversement, le taux de croissance dépend également de N, avec un taux de croissance lent lorsque N est petit et un taux de croissance rapide lorsque N est grand.

La formule donnée ci-dessus donne le taux de croissance d'une population en croissance exponentielle. Si, au contraire, la taille de la population (Fig. 4.41) à divers moments au cours de la croissance exponentielle de la population doit être notée, alors une expression équivalente est l'équation intégrale

où Nt est le nombre d'individus dans la population après t unités de temps N0 est le nombre au temps 0 (c'est-à-dire au début de la période étudiée), r est le potentiel biotique et t est la période de temps étudiée. La constante e est la base du logarithme népérien ayant une valeur d'environ 2,718. Le terme e r est le facteur par lequel la population augmente au cours de chaque unité de temps et s'écrit en minuscule lambda grecque (λ) c'est-à-dire lorsque t = 1. Alors

Supposons qu'une population de 10 lentilles d'eau croît pendant 4 jours et que r soit de 0,20 par jour. Puis

N4 = 10 × e (0,20 × 4) = 10 × 2,22 = 22,2

Ainsi, la taille de la population au bout de 4 jours est de 22 ou 23 lentilles d'eau.

Croissance de la population logistique (réglementation de la population simple):

Comme il a été écrit précédemment dans Croissance exponentielle de la population - lorsqu'une population envahit une nouvelle zone où l'espace et la nourriture sont abondants, la population subit une croissance exponentielle. Cependant, la croissance exponentielle de la population semble toujours légèrement ridicule car le nombre de la plupart des organismes reste généralement constant d'une année à l'autre.

Ainsi, la courbe de croissance de la population montre une exponentielle, ou approximativement, au début ayant initialement un taux de croissance plus lent qui devient ensuite de plus en plus rapide. La population devient alors de taille moyenne et le taux de croissance commence à ralentir jusqu'à atteindre finalement zéro, lorsque la naissance équilibre la mort. Ce type de courbe de croissance ressemble à un S plat et s'appelle la courbe de croissance sigmoïde (Fig. 4.42).

Le modèle décrivant ce type de croissance est l'équation logistique, introduite en écologie par Raymond Pearl et LJ Reed en 1920. L'équation logistique est définie comme l'expression mathématique d'une courbe de croissance sigmoïde particulière dans laquelle le taux d'augmentation en pourcentage diminue de façon linéaire. à mesure que la taille de la population augmente.

Le taux de croissance de la population est déterminé par le potentiel biotique et la taille de la population est modifiée par la résistance de l'environnement (par tous les facteurs qui contrôlent le surpeuplement). Ces facteurs peuvent inclure une baisse de la production due à une mauvaise nutrition des mères, un taux de mortalité élevé à cause de prédateurs ou de parasites, une émigration accrue, etc.

La résistance environnementale augmente progressivement à mesure que la taille de la population se rapproche de la capacité de charge (généralement représentée par K), qui est le nombre d'individus dans une population que les ressources d'un habitat peuvent supporter.

Ainsi, la courbe de croissance en forme de S ou sigmoïde qui a été traitée ci-dessus comprend une population qui augmente lentement au début, puis plus rapidement, mais elle ralentit ensuite à mesure que la résistance environnementale augmente jusqu'à ce que l'équilibre soit atteint et maintenu. Cela peut être représenté par une simple équation logistique

K est la capacité de charge maximale.

La courbe de croissance logistique, cependant, montre un autre modèle de croissance de base, appelé courbe de croissance en forme de J. Dans la courbe de croissance en forme de J (Fig. 4.43), la densité de la population augmente rapidement de manière exponentielle.

Elle a souvent tendance à dépasser la capacité de charge, puis retombe assez brusquement, à mesure que la résistance environnementale ou d'autres facteurs limitants deviennent efficaces plus ou moins soudainement. Cette courbe peut être présentée par le modèle simple basé sur l'équation expérimentale (considérée précédemment)

L'équation donnée ci-dessus pour la forme de croissance en forme de J est la même que celle de l'équation exponentielle, sauf qu'une limite est imposée à N. La croissance sans restriction est soudainement arrêtée lorsque la population manque de ressources comme la nourriture ou l'espace en cas de gel ou de vague de chaleur ou tout autre facteur environnemental intervient ou lorsque la saison de reproduction se termine brusquement.

Lorsque la population atteint la limite supérieure de N, elle reste à ce niveau pendant un certain temps, puis un déclin soudain a lieu. Il produit ainsi une relaxation-oscillation (boom-and-bust) pat­tern en densité. Un tel modèle est la caractéristique de nombreuses populations dans la nature, telles que la prolifération d'algues, les plantes annuelles, la prolifération de zooplancton, certains insectes et, peut-être, les lemmings de la toundra.

Le schéma de croissance en forme de S ou sigmoïde montre une action croissante progressive des facteurs néfastes (résistance environnementale ou rétroaction négative) à mesure que la densité de la population augmente. Cependant, dans la croissance démographique en forme de J, le feed-back négatif est retardé jusqu'à la fin, lorsqu'il dépasse la capacité de charge.

L'équation de la courbe en S diffère de celle de la courbe en J, par l'ajout d'une expression K – N/K ou I – N/K, une mesure de la part des facteurs limitants disponibles non utilisé par la population.

Le modèle de croissance en forme de S est suivi d'une grande variété de populations représentées par des micro-organismes, des plantes et des animaux, à la fois dans les populations naturelles et en laboratoire. La forme de croissance en forme de S comprend deux types de décalage : (1) le temps nécessaire pour qu'un organisme commence à augmenter lorsque les conditions sont favorables, et (2) le temps nécessaire pour que les organismes réagissent à des conditions défavorables en modifiant les taux de natalité et de mortalité. . Les différentes phases observées dans la courbe en forme de S sont les phases de retard, de croissance logistique et de point d'inflexion, de résistance environnementale et de capacité de charge (Fig. 4.42).

La phase de latence est le délai nécessaire pour qu'une population s'acclimate à son environnement. Le point d'inflexion est le taux d'augmentation maximum. La phase de résistance de l'environnement est le ralentissement de la croissance de la population en raison de la limitation des ressources. La population atteint finalement la condition de charge/capacité lorsque le taux d'augmentation de la population est nul et que la densité de population est maximale. Globalement, les humains n'ont pas encore atteint la condition de capacité de charge.

Attribut n°5. Pyramide des ages:

Un autre attribut important de la population est la répartition ou la structure par âge. La structure par âge d'une population fait référence à la proportion d'individus d'âges divers. Pour la plupart des animaux, l'âge d'un individu est important pour préciser son rôle dans la population. La répartition par âge influe à la fois sur la nata­lité et la mortalité. L'état reproducteur d'une population est déterminé par le rapport des divers groupes d'âge.

Il indique également ce à quoi on peut s'attendre à l'avenir. Une population en croissance ou en expansion rapide contiendra généralement un grand nombre de jeunes individus. Une population stable présentera une répartition uniforme des classes d'âge, tandis qu'une population en déclin ou en effondrement aura un grand nombre d'individus âgés (Fig. 4.44).

La population qui augmente ou diminue à un taux constant par tête est appelée répartition par âge stable. Si la population ne change pas et que son taux de croissance ou de déclin est nul, on parle alors de distribution d'âge stationnaire. Il peut être calculé à partir de la lX colonne de la table de mortalité (tableau 4.10). Il a tendance à avoir un grand nombre d'individus plus âgés que les plus jeunes. Cependant, les populations réelles ont généralement une structure par âge assez différente des deux ci-dessus en raison de divers événements survenus dans son passé récent.

Il est évident que les populations tendent à suivre une répartition par âge normale ou stable. Une fois qu'une répartition par âge stable est atteinte, toute augmentation inhabituelle de la natalité ou de la mortalité durera peu de temps et la population reviendra spontanément à un état stable.

Au fur et à mesure que la population pionnière en augmentation rapide atteint progressivement un état mature et stable avec une croissance lente ou nulle, le pourcentage d'individus de la classe d'âge plus jeune diminue (Fig. 4.45). On a également vu que l'âge moyen des individus augmente également dans une population stable.

L'évolution de la structure d'âge, avec un pourcentage croissant d'individus âgés, a de forts impacts sur le mode de vie et des conséquences écologiques et sociologiques. Une plus grande proportion de nos ressources devra être utilisée pour aider les personnes âgées et une petite proportion pour l'éducation et d'autres services de protection de l'enfance. Cependant, la charge éco­nomique peut ne pas être plus importante car le ratio de dépendance (le nombre de travailleurs par rapport au nombre de non-travailleurs) ne sera pas trop différent.

La structure par âge peut également être exprimée en termes de trois catégories : pré-reproductive, reproductive et post-reproductive. En fonction de leur durée de vie, la durée relative de ces âges varie considérablement selon les organismes. Dans le cas des humains, ces derniers temps, les trois catégories d'âge sont relativement égales, un tiers de la vie humaine tombant dans chaque classe.

Cependant, les premiers humains avaient une période post-reproductive beaucoup plus courte. Les insectes ont une période de pré-reproduction extrêmement longue, une période de reproduction très courte et aucune période de post-reproduction.Par exemple, les éphémères ont besoin d'une à plusieurs années pour se développer au stade larvaire et les adultes émergent pour ne vivre que quelques jours.

Dans les populations de poissons qui ont un taux de natalité potentielle très élevé, un phénomène appelé classe d'âge dominante a été observé. Lorsqu'au cours d'une année, une grande survie des œufs et des larves de poissons a lieu, la reproduction est supprimée les années suivantes.

Attribut # 6. Modèles de distribution :

La distribution ou la dispersion des individus au sein d'une population décrit leur espacement les uns par rapport aux autres.

Dans une population, les individus peuvent être répartis selon quatre types de schémas (Fig. 4.46) :

Les quatre types de distribution ci-dessus se retrouvent dans la nature.

(a) La distribution aléatoire se produit chez des individus qui sont répartis dans une zone homogène sans tenir compte de la présence d'autres personnes. Elle a lieu lorsque l'environnement est uniforme et qu'il n'y a pas de résistance à agréger.

Les parasites ou prédateurs solitaires présentent une distribution aléatoire car ils sont souvent engagés dans un comportement de recherche aléatoire de leur hôte ou de leur proie.

(b) En répartition régulière ou uniforme ou espacée, chaque individu maintient une distance minimale entre lui-même et son voisin. Cela peut se produire lorsque la compétition entre les individus est sévère ou lorsqu'il y a une forte hostilité, ce qui finit par favoriser même l'espacement.

Les arbres présents dans les forêts qui ont atteint une hauteur suffisante pour former un couvert forestier présentent une distribution uniforme régulière due à la compétition pour la lumière du soleil. D'autres exemples sont les monocultures, les plantations de vergers ou de pins, les arbustes du désert, etc. Un modèle régulier de distribution similaire est observé chez les animaux territoriaux.

(c) La distribution groupée a lieu chez les individus qui maintiennent des groupes discrets. Le regroupement ou l'agrégation est de loin le modèle de distribution le plus courant.

Cela peut se produire en raison de :

(1) La prédisposition sociale des individus à former des groupes,

(2) Distribution groupée des ressources (la cause la plus fréquente), ou

(3) Tendance des descendants à rester proches de leurs parents.

Les salamandres préfèrent vivre en touffes sous des bûches. Les oiseaux voyagent en grands troupeaux. Les arbres forment des touffes d'individus par reproduction végétative.

(d) Dans la distribution groupée régulière, les individus sont groupés et sont espacés uniformément des autres touffes similaires.

Les troupeaux d'animaux ou de clones végétatifs dans les plantes sont soit aléatoires, soit regroupés selon un schéma régulier. En l'absence d'hostilité et d'attirance mutuelle, les individus peuvent se répartir au hasard. Ainsi, dans une population, la position d'un individu n'est pas influencée par les positions des autres individus. Un modèle de distribution aléatoire implique que l'espacement n'est pas lié à un processus biologique. Il est souvent utilisé comme modèle pour le comparer à une distribution observée.

Pour déterminer le type d'espacement et le degré d'agglutination, plusieurs méthodes ont été proposées dont deux sont mentionnées :

1. Comparer la fréquence réelle d'occurrence de groupes de tailles différentes obtenue dans une série d'échantillons. Si l'occurrence de groupes de petite et de grande taille est plus fréquente et l'occurrence de groupes de taille moyenne moins fréquente que prévu, alors la distribution est agrégée. L'inverse est observé dans la distribution uniforme.

2. La distance entre les individus est mesurée et la racine carrée de la distance est tracée en fonction de la fréquence. La forme du polygone résultant indique le modèle de distribution. Un polygone symétrique (en forme de cloche) indique une distribution aléatoire, un polygone incliné vers la droite indique une distribution uniforme et un polygone incliné vers la gauche indique une distribution groupée.

Le schéma de dispersion de nombreuses espèces reflète la disposition des parcelles d'habitat dans l'environnement. Par exemple, les feuilles de pommier sont des parcelles d'habitat pour l'acarien. Le schéma de dispersion d'autres espèces peut être dû à une interaction entre la disposition spatiale des parcelles d'habitat et d'autres processus écologiques ou comportementaux.

Par exemple, les rats kangourous, pour construire leurs terriers, ont besoin de certaines caractéristiques du sol. On peut supposer que les rats kangourous individuels se regrouperaient simplement dans des parcelles d'habitat convenables lorsqu'ils peuvent facilement construire des terriers.

Cependant, la dispersion globale de la population n'était pas entièrement due à la fragmentation de l'habitat, car les rats kangourous à queue ban­ner ont tendance à quitter leur lieu de naissance. Le mouvement des individus peut également influencer le schéma de dispersion. Par exemple, dans le cas des plantes, la dispersion des graines dépend souvent de l'action d'autres organismes.

Le degré variable d'agrégation des individus est caractéristique de la structure interne de la plupart des populations. L'agrégation augmentera par la suite la compétition entre les individus pour des ressources telles que les nutriments, la nourriture, l'espace, etc.

Ceci est souvent contrebalancé par la survie accrue du groupe en raison de sa capacité à se défendre, ou à trouver des ressources, ou à modifier les conditions du microhabitat. Ainsi, le sous-surpeuplement (manque d'agrégation) et le surpeuplement peuvent être limitatifs. Ce point de vue a été avancé par W. C. Allee, un quaker et V. E. Shelford, et a été qualifié d'effet Allee ou principe d'agrégation Allee.

L'effet Allee souligne que toute fonction optimale (croissance corporelle plus rapide, reproduction accrue ou durée de vie plus longue) a lieu à une densité intermédiaire plutôt qu'à une densité minimale. Par exemple, à faible densité, une baisse du taux de reproduction a lieu car certaines femelles peuvent ne pas s'accoupler parce qu'elles n'ont pas été trouvées par les mâles ou à cause d'un sex-ratio déséquilibré.

Attribut # 7. Génétique des populations :

Pour comprendre comment les populations évoluent et les écosystèmes changent au fil du temps, une compréhension de la génétique des populations et de la sélection naturelle est nécessaire. La génétique des populations peut être définie comme l'étude des changements dans les fréquences des gènes et des génotypes au sein d'une population.

La sélection naturelle est un processus évolutif dans lequel les fréquences des traits génétiques portés par les individus d'une population changent en raison de différences de survie et de succès de reproduction. Les populations portent des variations génétiques et la quantité de variation change substantiellement et timidement d'une espèce à l'autre et d'un endroit à l'autre.

La variation génétique est importante pour une population parce que :

(1) C'est la capacité des populations à répondre aux changements environnementaux par l'évolution, et

(2) La variation de la descendance peut augmenter la probabilité que certains individus soient bien adaptés à des parcelles d'habitat particulières ou à des conditions modifiées. La variation génétique est principalement causée par la mutation et par le flux de gènes où différents gènes ont un avantage sélectif.

Mesure de la variation génétique dans la population :

Pour comprendre la nature de la variation génétique dans les populations, les écologistes ont développé un certain nombre de techniques :

1. Dans les cas généraux, pour un trait particulier, grâce à l'observation phénotypique, les écologistes peuvent dire si un individu est homozygote ou hétérozygote pour ce trait. Ensuite, en observant différents membres de cette population, il pourra peut-être déterminer l'étendue de l'hétérozygotie dans la population.

2. La variation génétique peut être déterminée par électrophorèse, c'est-à-dire en examinant les produits protéiques des gènes. Ce processus traite du fait que les protéines produites par un hétérozygote ont des formes légèrement différentes appelées allozymes. Les homozygotes, en revanche, ne produisent qu'un seul type de protéine.

3. Récemment, pour examiner la variation génétique, les écologistes ont utilisé la technologie de l'ADN recombinant. Ici, une classe spéciale d'enzymes, appelées enzymes de restriction (qui reconnaît une séquence de bases spécifique sur la molécule d'ADN), est utilisée pour couper les deux brins d'ADN sur le site de la séquence de bases spécifique.

En utilisant différentes enzymes de restriction, la molécule d'ADN peut être coupée à deux endroits pour produire un fragment d'ADN appelé fragment de restriction. Les fragments de restriction de différentes longueurs sont appelés polymorphisme de longueur des fragments de restriction ou RFLP. Les RFLP sont héréditaires et utilisés pour déterminer la variation génétique ou comme marqueurs génétiques pour étudier les troubles génétiques.

4. Une autre approche récente pour examiner directement l'ADN est la prise d'empreintes génétiques. Il s'agit d'une amélioration de la technologie RFLP. Il est utilisé pour détecter des variations dans de courts segments d'ADN, ayant des séquences répétées de nucléotides, appelées répétitions en tandem à nombre variable (VNTR). De tels VNTR peuvent être trouvés à différents loci de différents chromosomes. Des enzymes de restriction sont utilisées pour couper ces séquences répétitives. Ceux-ci peuvent être utilisés comme mesure du niveau de variation génétique dans les populations.

Variation génétique et taille de la population :

Comme différents allèles peuvent entraîner des différences de forme et de fonction, ils sont susceptibles de subir l'influence de la sélection naturelle. La sélection naturelle peut favoriser une augmentation d'un allèle par rapport à un autre dans une population. Cela peut entraîner une dérive génétique (modifications de la fréquence des gènes).

Le taux de fixation des allèles est inversement proportionnel à la taille de la population. Ainsi, dans une petite population, la variation génétique diminue plus rapidement que dans le cas de populations plus importantes. Lorsque de petites populations continuent d'exister pendant longtemps, une perte de variation génétique a lieu en raison de la dérive génétique et de la consanguinité rapprochée, une situation appelée goulot d'étranglement de la population.

Une telle condition s'était produite en Afrique de l'Est dans des populations de guépards qui ne présentaient pratiquement aucune variation génétique. Les petites sous-populations restreignent souvent la réactivité évolutive aux pressions sélectives de l'environnement changeant, rendant ainsi ces sous-populations vulnérables à l'extinction.

Régulation de la population:

Les individus sont soumis à un certain nombre de risques environnementaux qui affectent sa croissance et sa prolifération. Les populations sont constituées d'individus et la taille de la population dépend de la capacité de reproduction et de la durée de vie de ces individus. Ainsi, la taille de la population est affectée par des facteurs tels que les nutriments, les inondations, la sécheresse, les prédateurs, les maladies, etc.

Les différents facteurs limitants sont :

(a) Facteurs qui sont constants :

Il existe des facteurs qui sont relativement constants et limitent la population à une taille assez constante, car les individus doivent rivaliser pour les ressources. Les plantes, par exemple, rivalisent pour l'espace et la lumière, les oiseaux pour les territoires de nidification, les hétérotrophes pour la nourriture, etc. Cependant, de grands changements de population ne se produisent pas.

(b) Facteurs qui sont variables :

Bien que certains facteurs comme la sécheresse saisonnière ou le froid soient variables, ils sont cependant prévisibles. Leurs présences se font sentir pendant quelques mois ou quelques jours et peuvent parfois entraîner un crash de population. Des actions d'évitement telles que la migration ou la chute des feuilles (arbres à feuilles caduques) peuvent être prises pour éviter ces facteurs prévisibles.

(c) Facteurs imprévisibles (indépendants de la densité et dépendants de la densité):

Les écosystèmes sont soumis à des perturbations extrinsèques irrégulières ou imprévisibles telles que les conditions météorologiques, les courants d'eau, la pollution, etc. Ces facteurs physiques influencent souvent la taille de la population. Lorsqu'il y a une faible probabilité de stress physique comme les tempêtes ou les incendies, les populations ont tendance à être contrôlées biologiquement et leur densité est autorégulée.

Les facteurs favorables ou limitants à une population sont soit :

(i) Indépendant de la densité, c'est-à-dire que son effet sur la population est indépendant de la taille de la population, ou

(ii) Dépendant de la densité, si son effet est fonction de la densité de population, les facteurs climatiques agissent souvent de manière indépendante de la densité, tandis que les facteurs biotiques agissent de manière dépendante de la densité. La courbe de croissance en forme de J se produit en cas de population indépendante de la densité dont la croissance ralentit ou s'arrête. D'autre part, la courbe de croissance sigmoïde se produit dans une population dépendante de la densité où l'auto-entassement et d'autres facteurs régulent la croissance de la population.

Les principales différences entre les facteurs indépendants et dépendants de la densité sont les suivantes :

1. Les facteurs de l'environnement indépendants de la densité ou extrinsèques provoquent des variations (parfois drastiques) de la densité de population. Cela peut entraîner un déplacement des niveaux de capacité de charge (asymptotique).

Des facteurs dépendants de la densité ou intrinsèques (comme la concurrence) tendent à maintenir une densité de population stable.

2. Dans un écosystème physiquement stressé, les facteurs environnementaux indépendants de la densité jouent un rôle plus important.

Dans un environnement favorable, la natalité et la mortalité dépendantes de la densité jouent un rôle important.

3. Les facteurs indépendants de la densité impliquent une interaction avec le reste de la communauté.

Les facteurs dépendants de la densité sont la propre réponse de la population à la densité.

4. Les principaux facteurs indépendants de la densité sont la prédation, le parasitisme, la maladie et la compétition interspécifique.

Les facteurs dépendants de la densité comprennent la compétition intraspécifique, l'immigration, l'émigration et les changements physiques et comportementaux qui affectent la reproduction et la survie.

Pour de nombreux organismes, la compétition intraspécifique est l'un des facteurs dépendant de la densité les plus importants. Comme les animaux, les plantes présentent des mécanismes de régulation de la population dépendant de la densité. A très haute densité, les populations végétales subissent un processus dit d'auto-éclaircissage. Lorsque dans une zone les graines sont semées à haute densité, les jeunes plants émergents se font concurrence. Au fur et à mesure que les semis grandissent, la concurrence entre eux devient de plus en plus rude.

Beaucoup meurent, entraînant une diminution progressive du nombre de plantes survivantes. Une condition similaire se produit chez les chenilles surpeuplées qui a tendance à dépasser les conditions de capacité de charge. Holling (1966) a souligné l'importance des caractéristiques comportementales, où un insecte parasite donné peut contrôler efficacement l'insecte hôte à différentes densités.

Les études de population dépendent généralement du type d'écosystème dont il fait partie. Les écosystèmes contrôlés physiquement et autorégulés sont arbitraires. Il présente un modèle simplifié à l'extrême. Cependant, c'est une approche pertinente, car les efforts humains ont été dirigés vers le remplacement des écosystèmes auto-entretenus par des monocultures et des systèmes stressés. Dans le même temps, le coût du contrôle physique et chimique a augmenté en raison de la résistance des parasites aux pesticides et les sous-produits chimiques toxiques dans les aliments, l'eau et l'air, sont devenus une menace potentielle pour l'humanité.

Cela a conduit à une mise en œuvre accrue de la lutte antiparasitaire intégrée (IPM). La preuve de ce qui précède est la génération d'un intérêt accru pour une nouvelle frontière appelée gestion écologique des ravageurs. Cela implique des efforts pour rétablir des contrôles naturels, dépendants de la densité et au niveau des écosystèmes dans les écosystèmes agricoles et forestiers.


Remerciements

Nous remercions P. Visconti pour avoir développé et fourni le lien entre le système de classification des habitats de l'UICN et les cartes d'occupation des sols de l'ESA CCI. Nous remercions également 3 évaluateurs anonymes pour avoir fourni des commentaires utiles qui ont amélioré la qualité du manuscrit et remercions les milliers de personnes et d'organisations qui contribuent aux évaluations de la Liste rouge de l'UICN sur les oiseaux et les mammifères. L.S. et M.A.J.H. ont été soutenus par une subvention de consolidation ERC (ERC – CoG SIZE 647224).

Nom de fichier La description
cobi13279-sup-0001-SuppInfo1.pdf2,3 Mo Les méthodes supplémentaires (annexe S1) et les résultats supplémentaires (annexe S2) sont disponibles en ligne. Les auteurs sont seuls responsables du contenu et de la fonctionnalité de ces documents. Les questions (autres que l'absence du matériel) doivent être adressées à l'auteur correspondant.
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Remarque : L'éditeur n'est pas responsable du contenu ou de la fonctionnalité des informations fournies par les auteurs. Toute question (autre que le contenu manquant) doit être adressée à l'auteur correspondant pour l'article.


Comment calculer la densité des espèces pour une distribution groupée ? - La biologie

ÉCHANTILLONNAGE DES ORGANISMES SÉDENTAIRES

I. Objectifs :
1. Introduire des approches de base pour l'échantillonnage des organismes sédentaires
2. Fournir une expérience avec l'application de l'échantillonnage par transect et quadrat

Les écologistes ont le défi d'évaluer la nature et la fonction des systèmes naturels. Cependant, ils sont souvent confrontés au problème de ne pas pouvoir déterminer avec précision de nombreux paramètres importants strictement par le biais d'observations qualitatives. Les problèmes d'échelle spatiale rendent souvent difficile l'estimation directe des densités moyennes dans des habitats tels que de grandes étendues boisées ou dans des habitats aquatiques où l'on ne peut pas voir directement les animaux ou les plantes d'intérêt. Pour mesurer les fonctions dans le système naturel, il est nécessaire d'échantillonner de manière représentative à la fois les composants biotiques et abiotiques. Puisqu'il est généralement impossible d'échantillonner une population entière dans une zone d'étude, il faut prendre des échantillons plus petits de la communauté ou de la population d'intérêt. Le problème devient alors de savoir comment estimer au mieux les paramètres d'un système écologique en tenant compte du temps et des ressources limités. Le problème de l'échantillonnage peut être considéré comme plusieurs questions : 1) quelle méthode d'échantillonnage peut être utilisée pour collecter les données nécessaires, 2) comment sélectionner les emplacements d'échantillonnage pour limiter les biais potentiels et obtenir les meilleures estimations des paramètres cibles, et 3) comment pouvons-nous minimiser le nombre d'échantillons que nous prélevons tout en fournissant une estimation précise des paramètres ?

Les écologistes ont développé plusieurs approches d'échantillonnage de base pour traiter les organismes sédentaires (immobiles). La méthode la plus courante est l'échantillonnage par parcelles. Cette méthode est relativement simple en ce sens qu'elle consiste simplement à compter le nombre d'organismes d'intérêt dans une zone définie (souvent, mais pas nécessairement, un quadrat). L'échantillonnage par parcelles est une approche très polyvalente, fournissant des informations sur les densités, les associations, les schémas de dispersion et des preuves indirectes sur une variété de processus de communauté ou de population. Cependant, trois problèmes avec cette méthode qui seront explorées dans ce laboratoire sont la taille de la placette d'échantillonnage, la façon dont les placettes seront placées et le nombre de placettes à échantillonner. La taille de la placette doit évidemment varier en fonction de la taille des organismes à échantillonner, mais peut également devoir varier en fonction de la répartition des organismes ou de la taille des parcelles d'habitat dans l'environnement. Il est souvent utile d'avoir un tracé plus petit que la taille moyenne des patchs pour obtenir des informations sur les modèles de dispersion, les nombres moyens au sein des patchs et les densités entre les patchs. Aussi, les parcelles plus grandes ont tendance à donner des estimations plus précises des densités globales, mais sont plus lourdes et prennent plus de temps à placer et à échantillonner. Le placement des parcelles doit être fait de manière à ce qu'il n'y ait pas de biais dans les données collectées. Ceci est généralement réalisé par un placement aléatoire ou aléatoire (quelle est la différence ?), mais peut également être limité par le temps et les ressources.

Lorsque les organismes sont connus pour varier sur un certain gradient défini, une variation de la méthode d'échantillonnage des parcelles qui est souvent utilisée est un transect en ceinture. Cela implique l'échantillonnage de ceintures rectangulaires répétées qui chevauchent un gradient environnemental connu. Souvent, ces courroies sont divisées en sous-sections. Les problèmes de taille (et de forme), de placement et de nombre de répétitions s'appliquent également aux transects en bande .

Une alternative aux méthodes d'échantillonnage des parcelles est une variété de méthodes collectivement connues sous le nom de approches d'échantillonnage sans parcelle. Ces approches sont généralement plus rapide à appliquer que l'échantillonnage de parcelles, mais généralement fournir des informations beaucoup plus limitées. La méthode d'échantillonnage sans parcelles la plus courante est l'échantillonnage par points. Échantillonnage ponctuel peut fournir des mesures de densité s'il est appliqué correctement et a l'avantage sur l'échantillonnage de parcelles qu'il est moins fastidieux et chronophage que l'échantillonnage de quadrats plus grands. Cependant, il a le inconvénients que les estimations de densité peuvent ne pas être exactes si les organismes ont des distributions fortement groupées ou uniformes et que la technique ne fournit pas des informations aussi polyvalentes que celles obtenues avec l'échantillonnage en quadrat. La méthodologie de base pour l'échantillonnage point-quart est : 1) sélectionner au hasard (ou au hasard) un point central, 2) diviser la zone autour du point central en 4 quadrants (parties de tarte), avec les quadrants se croisant au point central, et 3 ) notez la distance jusqu'à l'arbre (ou l'espèce d'intérêt) le plus proche dans chaque quadrant.

Cette procédure est ensuite répétée pour des réplicats supplémentaires. La densité des arbres pour l'échantillonnage point-quart peut être déterminée avec la formule suivante :

D=densité en unités de distance au carré A=superficie occupée par les arbres

je= distance du point central à l'arbre le plus proche dans le ième quadrant

Q=nombre de quadrants pris pour chaque point central (généralement 4)

PQ=nombre de points centraux multiplié par le nombre de quadrants par point

Une autre méthode utilisée pour obtenir des informations qualitatives sur la distribution et l'abondance des organismes sédentaires est le transect linéaire. Cette méthode consiste simplement à placer une ligne de longueur prédéterminée sur une zone, puis à enregistrer le nombre d'organismes interceptés par cette ligne (ou à une distance définie de la ligne). Cette méthode a le avantage d'être rapide et facile, mais a l'inconvénient de ne fournir des informations que sur les abondances relatives et de ne pas donner d'informations quantitatives sur les densités réelles.

III. Méthodologie - Simulation d'échantillonnage informatique .

Nous utiliserons le programme Ecobeaker pour étudier plusieurs aspects de l'échantillonnage des quadrats, en particulier comment la taille, le nombre et la forme des quadrats pris affectent la précision des résultats des quadrats.

A. L'univers Ecobeaker

L'univers Ecobeaker présente un paysage de 50m X 50m avec 3 types de plantes différentes, chacune d'une couleur différente. Les plantes vertes poussent dans des endroits complètement aléatoires dans le paysage. Les plantes bleues poussent beaucoup mieux lorsqu'elles sont à proximité d'autres plantes bleues, elles sont donc regroupées (distribution inégale). Les plantes rouges rivalisent fortement les unes avec les autres, elles n'aiment donc pas pousser à proximité d'autres plantes rouges. Cela permet aux plantes rouges de s'espacer selon un motif quelque peu uniforme. Il y a exactement 80 individus de chaque type de plante dans toute la zone.

B. S'inscrire au programme

1. Double-cliquez sur l'icône Ecobeaker
2. Ouvrez le fichier "Random Sampling" à l'aide de la commande open du menu File.
3. Lorsqu'il est ouvert, vous devriez obtenir un écran qui montre le paysage à échantillonner en haut à gauche de l'écran. À droite du paysage se trouvent les fenêtres Espèce et Taille de la population, qui affichent la couleur et le nombre total pour chaque espèce. La fenêtre Paramètres d'échantillonnage vous permet de modifier la largeur, la hauteur et le nombre de quadrats que vous utilisez pour échantillonner les populations. La fenêtre du panneau de configuration vous permet de prélever un échantillon (en cliquant sur "sample").

C. Effet de taille, en gardant la réplication constante
1. Le programme a une taille de quadrat initiale par défaut de 5m x 5m.
2. Cliquez sur le bouton Échantillon dans le Panneau de configuration pour prélever un échantillon. Un carré sera dessiné sur la fenêtre Paysage, montrant la zone qui est échantillonnée. Juste en dessous de la fenêtre Paysage, une boîte de dialogue apparaîtra, vous indiquant combien d'individus de chaque espèce ont été trouvés dans ce carré. Notez à la fois le nombre d'individus de chaque espèce et la largeur et la hauteur de la zone échantillonnée.
3. Répétez cette procédure au moins 4 fois de plus (5 au total), afin d'obtenir une gamme d'estimations différentes qui vous indiquent si vous pouvez vous attendre à ce que ce schéma vous donne systématiquement des résultats exacts et précis.
4. Augmentez maintenant la taille du quadrat d'échantillonnage à une taille plus grande telle que 10m x 10m. Pour ce faire, accédez à la fenêtre Paramètres d'échantillonnage et tapez "10" pour les éléments de hauteur de quadrat et de largeur de quadrat. Cliquez ensuite sur le bouton de modification dans la fenêtre des paramètres d'échantillonnage pour appliquer la modification de taille que vous avez spécifiée.
5. Répétez la procédure d'échantillonnage pour la plus grande taille de quadrat.
6. Répétez l'ensemble de la procédure pour au moins deux autres tailles de quadrat (par exemple 15 m x 15 m, 20 m x 20 m).
7. Lorsque vous avez terminé votre séquence, estimez la taille réelle de la population (nombre dans l'ensemble du paysage de 50 mx 50 m) à partir de chaque échantillon que vous avez prélevé pour chaque espèce. Présentez les résultats sous forme de tableau. Ensuite, faites un graphique de l'estimation de la population (axe des y) par rapport à la superficie du quadrat (axe des x) pour chaque espèce. Cela vous montrera visuellement ce qui est arrivé à votre estimation lorsque vous avez augmenté la taille du quadrat. Vous aurez plusieurs points tracés pour chaque taille de quadrat, à partir de chacun des échantillons que vous avez pris à cette taille, et cela vous montrera la plage de précision que vous pouvez attendre d'un quadrat de cette taille.
8. Quelles sont les formes de votre estimation de la taille de la population par rapport aux graphiques de zone de quadrat pour chaque espèce? Y a-t-il un moment où l'augmentation de la taille du quadrat semble faire peu de différence en termes de précision ? Ce point est-il le même pour toutes les espèces ?

D. Effets de la forme du quadrat
1. Changez la taille de votre quadrat à 10m x 10m et effectuez l'échantillonnage comme décrit ci-dessus.
2. Répétez cette procédure avec 3 autres formes de parcelles qui ont la même surface (par exemple, 5 m X 20 m, 4 m X 25 m, 2 m x 50 m).
3. Estimez la taille réelle de la population et construisez des graphiques comme décrit au point 7 ci-dessus (dans ce cas, l'axe des y serait la taille de la population estimée et l'axe des x serait la forme du quadrat ordonnée de la forme la plus étroite au carré exact).
4. Comment le changement de forme du quadrat a-t-il affecté les estimations de population? L'effet est-il le même pour toutes les espèces ?

E. Influence de l'échantillonnage répété
1. Remettez la taille du quadrat à 5 m x 5 m et prélevez 5 séries d'échantillons comme décrit ci-dessus.
2. Allez maintenant dans la fenêtre Paramètres d'échantillonnage et changez le nombre de quadrats à 2. Cette fois, lorsque vous prélevez un échantillon, un premier quadrat de 5m x 5m apparaîtra, comme auparavant, et une boîte de dialogue vous dira combien d'individus de chaque espèce a été trouvée dans ce quadrat. Lorsque vous cliquez sur le bouton Continuer, un deuxième quadrat de 5m x 5m sera posé, et à nouveau vous recevrez un rapport indiquant combien d'individus ont été trouvés dans le deuxième quadrat. Enfin, une troisième boîte de dialogue apparaîtra vous donnant le nombre total d'individus trouvés dans les deux quadrats. Pour les besoins de ce laboratoire, vous devez calculer le nombre moyen par quadrat (nombre total divisé par le nombre de quadrats répétés par échantillon). Répétez cette procédure d'échantillonnage 5 fois (5 paires de quadrats).
3. Répétez la procédure d'échantillonnage décrite à l'étape 2 de cette section pour 5 répétitions et 7 répétitions par période d'échantillonnage, en enregistrant les moyennes pour chacune.
4. Estimez la taille réelle de la population et construisez des graphiques comme décrit au point 7 ci-dessus (sous la taille du quadrat). L'axe des x dans ce cas sera le nombre de quadrats répétés utilisés et l'axe des y sera des estimations de population pour chaque ensemble d'échantillonnage.
5. Ces graphiques ressemblent-ils à ceux que vous avez obtenus avec un seul quadrat ? La précision de votre estimation change-t-elle avec l'augmentation de la réplication ?

IV. Mission de laboratoire
Remettez les graphiques et les réponses aux questions des sections C8, D4 et E5.

V. Points clés des devoirs :

1. Au fur et à mesure que vous augmentez la taille de la parcelle, la précision augmente, mais l'échantillonnage devient plus lourd et prend du temps.
Vous pouvez utiliser les plus petites tailles de parcelles pour les espèces qui sont réparties uniformément, vous devez utiliser des parcelles de plus grandes tailles pour les espèces qui sont regroupées.
2. Lors de l'échantillonnage d'une espèce groupée, il est préférable d'utiliser des transects en ceinture.
3. Au fur et à mesure que vous augmentez le nombre de répétitions, la précision augmente mais l'échantillonnage devient également
plus encombrant.


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