Matériels employés et données exploitées
L’acquisition des données a été réalisée à partir du bateau de plongée l’ALYSSE du club de plongée Suwan-Macha. Les relevés acoustiques ont été effectués à partir d’un sondeur SIMRAD EK60 à faisceau partagé, utilisé en mode vertical. Sa fréquence d’émission est de 120 kHz, l’ouverture du faisceau de 7° et la durée d’impulsion de 0,512 milliseconde. Le transducteur a été solidement fixé sur le côté droit du bateau à 1 mètre sous la surface. Les données enregistrées ont été ensuite traitées au laboratoire par le logiciel MOVIES+ (© Ifremer). Ce logiciel génère les échogrammes et par échointégration, calcule les estimations des surfaces réverbérées (sA, exprimé en m² par mille nautique²). Ces valeurs correspondent à une densité acoustique en terme de surface réfléchie et n’ont pas été transformées en biomasse pondérale. Pour franchir cette étape, il aurait été nécessaire d’apporter un facteur d’intégration (valeur de TS) correspondant à la taille et à la section diffusante des poissons observés, difficile à calculer dans un environnement multispécifique où la
composition en espèces varie en fonction du temps (saison, nuit/jour,…). Dans le cadre de ce travail, nous avons considéré que la densité acoustique était bon indicateur de la biomasse totale (MacLennan et Simmonds, 1991).
Stratégie d’échantillonnage •
Le profil de campagne choisi pour la baie de St-Paul a suivi un schéma classique qui optimise l’allocation de l’effort d’échantillonnage et conserve un effort d’échantillonnage régulier des isobathes (MacLennan & Simmonds, 1991 ; Guillard & Lebourges, 1998). Dans le cadre de notre étude, ce profil devait également tenir compte des différentes « structures » agrégatives présentes dans le secteur. Le parcours dans la baie est ainsi composé de 11 transects perpendiculaires à la côte, allant du Cap La Houssaye jusqu’à la partie Nord de la baie, peu avant l’embouchure de la Rivière des Galets (Fig. 71). Le parcours comprend 21 objets agrégatifs.
Douze campagnes ont été effectuées pendant la période 2003-2004, à raison d’une campagne par mois. Chaque campagne comprend une prospection de nuit suivie d’une prospection de jour. La profondeur de la zone prospectée a varié de 10 à 70 mètres. Seules huit campagnes réalisées entre le 28 août 2003 et le 26 mars 2004 ont été analysées.
55.24 55.26 55.28 -21.02 -21 -20.98 Saint Paul Structures aggrégatives Parcours
et supp mées.
orrélés est de 0,1 mill nautique. C’est donc cette distance que nous avons choisie comme ESDU.
ce d’une structure agrégative. Dans ce chapitre ne sera traité que l’analyse de la couche pélagique.
Traitement des données
Pour le calcul des densités acoustiques, seules les cibles d’index de réflexion acoustique comprises entre -61 dB et -25 dB ont été retenues. Cette gamme de valeurs correspond principalement à la réflexion acoustique du fond, des poissons et des objets en pleine eau (DCP, objets, corde, amarre,…). Les échos du plancton (< -61 dB) ont été ainsi exclus de l’analyse. Les valeurs acoustiques situées dans le champ proche3 près de la surface (0 - 1,5 mètres) ont été exclues. De même, les échos à moins de 20 cm du fond n’ont pas été retenus pour éviter d’intégrer le fond ou des valeurs autres que celles des poissons (objets, algues, éléments rocheux ou coralliens). Toutefois, cette procédure tend à biaiser la densité acoustique correspondante aux espèces démersales, ainsi que celle des poissons de surface. Enfin, les traces acoustiques laissées par les objets (DCP, ligne de mouillage, épaves …) sur l’échogramme ont été identifiées
ri
La première phase d’échointégration consiste à définir l’unité élémentaire d’échantillonnage ou
ESDU (de l’anglais Elementary Sampling Distance Unit) le long des transects. Elle est déterminée
en mesurant l’auto-corrélation des valeurs mesurées sur la distance parcourue. Dans notre jeu de données, la plus petite longueur pour laquelle deux sA voisins ne sont pas auto-c
e
Pour chaque ESDU, la colonne d’eau a été subdivisée en une couche « pélagique » (de la sub-surface jusqu’à 2 mètres du fond) et une couche « démersale », de 2 mètres de hauteur, représentative des espèces benthiques. Un code a ensuite été assigné à chaque ESDU, selon qu’il incluait ou non la présen
Concernant le traitement acoustique des bancs de poissons, leur échointégration a été réalisée en paramétrant leurs caractéristiques dans le logiciel Movies+. Dans le cadre de ce travail, les
• 3 Le champs proche est une zone d’interférence où l’intensité sonore sortant de la face parlante du transducteur, issue de chaque élément vibratoire de ce même transducteur, se forme régulièrement mais pas uniformément. Les signaux naissants sont en phases et en opposition de phases jusqu’à s’harmoniser en une sinusoïde parfaite à une
hauteur minimale = 1,5 m, - longueur minimale = 0,80 m, - densité minimale = -63 dB.
s de s
aires de prospection. L’ensemble de ces don
la strate « associée » et de la strate « libre » permet de calculer un indicateur total dan
r chaque couple de valeurs. Les analyses statistiques ont été réalisées grâce au logiciel SPSS®.
caractéristiques d’un banc ont été les suivantes : - surface minimale = 1 m², - valeur sA minimale = 0,000018 m² par mille²,
-Ce traitement permet notamment d’obtenir le nombre de bancs, la densité acoustique et la surface des bancs par ESDU. Dans un second temps, les échos des bancs identifiés ont été extraits des échogrammes et une nouvelle base de données (banc) a été construite. Les calculs des valeur
A banc des campagnes de décembre et février n’ont pu être réalisés (problème informatique). L’information Nuit – Jour a été extraite des hor
nées est saisi dans une base ACCESS (Microsoft®).
La répartition des ressources a été analysée en considérant deux strates. Une strate spatiale dite « associée » comprise dans un rayon de 0,1 mile autour d’un objet agrégatif. En dehors de ces zones, les ressources sont considérées comme libres. Les deux strates étant disjointes la somme des indicateurs de
s la baie.
Les données ne remplissant pas les conditions de normalité et d’homoscédasticité, des tests statistiques non paramétriques Mann Whitney (U) et de Kruskall-Wallis (H) ont été utilisés pour tester les différences observées. De même le test sous hypothèse de Kruskal-Wallis (H’) a été mis en place pour caractériser les différences observées pou