Predicting habitat suitability for lotic fish: linking statistical hydraulic models with multivariate habitat use models

Prédiction d'habitat favorable pour les poissons de rivière : couplage de modèles hydrauliques statistiques et de modèles multivaries de préférence d'habitat

Lamouroux, N. ; Capra, H. ; Pouilly, M.

Type de document
Article de revue scientifique à comité de lecture
Langue
Anglais
Affiliation de l'auteur
CNRS URA 1451 LYON VILLEURBANNE ; CEMAGREF LYON BELY ; ORSTOM LA PAZ BOL
Année
1998
Résumé / Abstract
Les estimations d'habitat favorable potentiel à l'échelle de la station résultent généralement du couplage d'un modèle hydraulique avec un modèle de préférences d'habitat. Le choix de chacun de ces modèles a provoqué de nombreuses controverses et discussions. Toutefois, la plupart des études de l'habitat des poissons utilise un modèle hydraulique déterministe et des courbes de préférence univariées. L'objectif de cet article est de présenter une nouvelle méthode qui lie un modèle hydraulique statistique à un modèle multivarié de préférence d'habitat pour les poissons. Nos modèles hydrauliques statistiques prédisent la distribution en fréquence des variables hydrauliques telle que la vitesse ou la hauteur dans une station. Leur principal avantage est la simplicité des variables d'entrée (principalement le débit et des caractéristiques moyennes de la station). Nos modèles multivariés intègrent la variabilité de l'habitat à l'échelle locale, prédisant une préférence d'habitat comme une fonction de la distribution en fréquence des variables hydrauliques à l'intérieur de l'habitat du poisson. Nous démontrons comment ces deux types de modèles peuvent être utilisés pour estimer la capacité d'accueil dans une station en fonction du débit, pour deux espèces (barbeau et chevaine) dans une portion du Rhône soumise à débit réservé. Les principaux inconvénients de cette nouvelle approche sont dues aux contraintes mathématiques liées au couplage des deux modèles et aux incertitudes concernant le transfert des modèles biologiques d'une rivière vers d'autres rivières par manque de données. Malgré ces inconvénients, la méthode fournit des solutions à quelques critiques émises à propos des approches déjà existantes et la simplicité de ses variables d'entrée peuvent accélérer le processus de validation des modèles d'habitat. Ainsi, nos premières simulations encouragent fortement : 1) l'utilisation de techniques statistiques pour décrire les variables hydrauliques et 2) l'étude des modèles d'habitat multivariés qui s'appliquent à une large variété de rivières.
Quantitative estimates of habitat suitability in a stream reach generally result from coupling a hydraulic habitat model with a biological model of habitat use. The choice of each of these models has led to much controversy and discussion. Nevertheless, most habitat studies on lotic fish use a deterministic hydraulic model and univariate suitability curves. The objective of this contribution is to present a new, alternative method, which relates statistical hydraulic models to multivariate habitat use models for fish. Our statistical hydraulic models predict the frequency distributions of hydraulic variables such as velocity or water depth within stream reaches. Their main advantage is the simplicity of their input variables (mainly discharge and average characteristics of the reach). Our multivariate formulation of habitat use models take into account the local variability of fish habitat, predicting habitat suitability as a function of the frequency distribution of hydraulic variables within the local fish habitat. We demonstrate how these two model types can be linked to estimate habitat suitability in a stream reach as a function of discharge, focusing on an example on two species (barbel, chub) in a regulated reach of the French Rhône river. The main limitations of this new method are due to mathematical constraints associated with the linkage of the two modeling approaches and to uncertainties in transfering biological models from one stream to others because of insufficient data. Despite these limitations, the method provides solutions to several criticical points of existing approaches and the simplicity of its input variables can accelerate the validation process of habitat models. Therefore, our first simulations strongly encourage i) the use of statistical approaches to describe hydraulic variables, and ii) the study of multivariate habitat use models that apply to a large variety of streams.
Source
Regulated Rivers-Research & Management, vol. 14, p. 1 - 14

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