Analyse des données

1.2.2.1 Données environnementales

Les données environnementales de cette étude proviennent des travaux de synthèse de Dutil et al. (2011, 2012). Ces auteurs avaient proposé en 2011 une classification complète des fonds marins de l’estuaire et du golfe du Saint-Laurent. Ils avaient à l’origine utilisé une grille composée de cellules dimensionnées de 10x10 km pour décrire 13 méga- habitats qui coexistent dans ce milieu. En 2012, une échelle plus fine est proposée et cette fois, l’espace marin est découpé en cellules de 2,5x2,5 km. Chaque cellule est caractérisée par une centaine de variables et par une coordonnée géographique. Ces deux travaux sont compilés dans une grande base de données géospatiales exploitable sous forme d’un fichier Access.

La base de données côtière et pélagique des habitats des eaux de surface a été utilisée pour notre étude (Habitat_descriptors, Base 2012). Le choix de cette base de données a été motivé par la finesse de l’échelle proposée. La principale limite méthodologique liée à cette échelle (Base 2012) est qu’elle procure des données n’allant que jusqu’à 30 m de profondeur. Cela signifie que l’on ne disposait pas d’information sur la nature des fonds en dessous de cette isobathe. Pour pallier à cette limite, les observations des pêcheurs ont été considérées.

1.2.2.2 Sélection des descripteurs

Les cellules benthiques que propose la compilation de Dutil et al. (2012) sont classées selon les marques de marées en trois types de cellules (marine, intertidale et terrestre). Nous avons utilisé deux filtres de manière à sélectionner l’espace benthique et pélagique simultanément : PELAGIC_CELL 1 et BENTHIC _CELL 1. À partir de ces filtres, nous avons sélectionné 28 variables (23 quantitatives et 5 qualitatives) d’étude parmi 130 descripteurs. Ces variables déterminantes pour l’écologie de S. boreas, elles ont été sélectionnées sur la base de la littérature.

Les 23 variables quantitatives sélectionnées (Tableau 1) sont des valeurs minimums (MIN), moyennes (MOY), maximums (MAX) et, lorsque disponibles, des valeurs écarts- types (STD) de sept facteurs écologiques : (1) la profondeur (quatre variables), (2) la température (trois variables), (3) la salinité de fond (trois variables), (4) la vitesse des courants horizontaux de fond (trois variables), (5) la vitesse des courants verticaux de fond (trois variables), (6) la turbidité (trois variables), et (7) la pente (quatre variables).

Tableau 1 : Les 23 variables quantitatives utilisées dans la caractérisation des habitats de S. boreas. Les valeurs maximales et minimales sont celles de la base de données (Dutil et al., 2012). Min : minimum, Moy : moyenne, Max : maximum et STD : écart-type.

*Ces nombres apparaissent sous cette forme dans la base de données.

Facteurs Variable indicative Valeur minimum Valeur maximum Profondeur (m) PROF_MIN 0,00 30,00 PROF_MOY 1,24 30,00 PROF_MAX 5,65 30,00 PROF_STD 0,00 10,92 Température (°C) TEMP_MIN -1,67 2,26 TEMP_MOY 1,24 9,60 TEMP_MAX 4,23 22,86

Salinité (PSU) SALIN_MIN 2,58 31,73

SALIN_MOY 5,57 32,06

SALIN_MAX 8,34 32,83

Vitesse du courant horizontal de fond (m.s-1₎

COUR_H_MIN 0,00 0,39

COUR_H_MOY 0,00 0,92

COUR_H_MAX 0,01 1,45

Vitesse du courant vertical de fond (m.s-1_)* COUR_V_MIN -1599,75 1521,29 COUR_V_MOY -3590,69 2653,97 COUR_V_MAX -5160,95 4061,10 Turbidité (m-1_{) TURB_MIN 0,05 0,66} TURB_MOY 0,09 2,47 TURB_MAX 0,10 6,40 Pente (°) PENT_MIN 0,00 18,54 PENT_MOY 0,00 27,59 PENT_MAX 0,00 70,05 PENT_STD 0,00 16,69

Pour décrire la nature et la composition du fond marin, cinq variables qualitatives ont été utilisées et classées en présence ou en absence. Il s’agit de l’affleurement rocheux et les sédiments de surface (débris de coquilles, graviers sableux, sable et sables vaseux). Les sédiments ont été regroupés en termes de grandeur de grain et de particule comme suit : (1) les graviers sableux regroupant les graviers sableux et les graviers avec des parcelles de sable occasionnelles, (2) le sable regroupant le sable à grains moyennement grossier et le sable graveleux mal trié, et (3) les sables vaseux regroupant le sable gravelo-pélitique principalement retravaillé, le sable pélitique mal trié et la pélite sableuse.

1.2.2.3 Traitement des données spatiales

Une fois sélectionnée, chaque variable est exportée dans un fichier forme (Shapefile) exploitable sur « ArcGIS 10.4.1 ». L’étape suivante consistait à croiser dans l’espace de l’analyse, le fichier forme correspondant à chaque variable environnementale avec chaque polygone observé par les pêcheurs. L’outil de superposition « Intersect » dans ArcMap (ArcGIS 10.4.1) a été utilisé pour obtenir la portion résultante des deux couches superposées. Le résultat de l’intersection est enregistré dans une classe d'entités en sortie. Cette nouvelle couche de sortie correspond à la moyenne de tous les points intersectés à l’intérieur de chaque polygone. L’opération est ainsi répétée pour chaque variable environnementale, soit pour l’ensemble des 28 variables d’étude. Les secteurs où les relevés biologiques de S. boreas avaient eu lieu ont également été caractérisés. Les coordonnées des traits de pêche scientifiques ont été ceinturées de manière à obtenir des surfaces dans lesquelles nous avons estimé les 28 variables d’étude. Une matrice finale regroupant les zones de pêche observées ainsi que les zones des relevés biologiques versus la moyenne de chaque variable est utilisée à des fins de corrélation. Les polygones ne contenant aucune variable, ou un nombre de variables insuffisant ont été éliminés de l’analyse. Aux fins des analyses statistiques, seulement 37 zones ont été retenues sur le total de 58 zones de pêche identifiées.

1.2.2.4 Analyses statistiques

Les relations entre la présence potentielle de S. boreas et les variables environnementales sélectionnées ont été établies à l’aide de méthodes d’analyses multivariées. D’abord, une classification hiérarchique ascendante (CAH) a été utilisée pour regrouper les zones observées ayant les mêmes variables environnementales. Cette classification a utilisé un lien complet et le coefficient de corrélation de Pearson comme indice de similarité (corrélation). La cohésion de chaque groupe identifié est ensuite mesurée par la variance intragroupe (F). La classification (CAH) a été suivie par une analyse d’ordination. Les zones regroupées ont ensuite été intégrées dans une analyse en composante principale (ACP) pour déterminer les variables caractéristiques. Les données d’ACP sont normalisées au préalable et le coefficient de corrélation de Pearson est utilisé. Une ANOVA a également été utilisée pour repérer les variables qui contribuent le plus à la similarité entre les zones de pêches observées.