DE LA RIVIÈRE
Bonaventure* 1080 10802
Petite rivière Cascapédia* 1090 10902
Cascapédia* 1100 11003
Matapédia* 1150 11507
Grande Rivière* 1010 10101
Malbaie2 2010 10101
Saint-Jean2* • 2030 20301
York* 2040 20404
Dartmouth* 2060 20602
Madeleine* 2080 20802
Sainte-Anne* 2140 21407
Cap-Chat* 2150 21502
Matane* 2160 21601
Mitis* 2190 21915
Rimouski* 2200 22003
Ouelle* 2270 22704
Saint-Jean6 6020 60101
Sainte-Marguerite principale*
6280 62802
Sainte-Marguerite Nord-est 6285 62802
Laval 7060 70401
Godbout* 7140 71401
De la Trinité 7150 71401
Aux Rochers 7190 71401
Jupitagon 7340 73303
Mingan 7370 73801
De la Corneille 7400 73801
Piashti 7410 73801
Watshishou 7430 73801
Petite rivière Watshishou 7440 73801
Musquanousse 7520 75601
Brador-Est 7680 76201
Bell 13100 135201
Ruisseau Box 13120 135201
Dauphiné 13130 135201
De la Chaloupe 13140 135201
Petite rivière de la Chaloupe
13150 135201
Ferrée 13180 135201
Ruisseau Martin 13190 132901
Chicotte 13240 132901
Galiote 13260 132901
Du Brick 13270 132901
Jupiter* 13290 132901
A la Loutre 13320 135201
Bec-Scie 13370 135201
A l'Huile* 13520 135201
MacDonald 13580 . 135201
A la Patate 13610 132901
Vaureal 13650 132901
Aux Saumons 13730 132901
Pour l'île d'Anticosti, ne disposant que de peu de rivières avons demandé l'avis du biologiste de la région pour extrapoler débits.
jaugées, nous au mieux les
L'examen du tableau 6 nous montre que l'extrapolation a souvent été utilisée pour les rivières de la Côte-Nord et de l'Île d'Anticosti. Par contre, la plupart des rivières à saumon de la Gaspésie sont jaugées.
Pour chaque rivière à saumon et chaque année, les variables de débit ont été extraites sur la station de jaugeage attribuée en tenant compte de la date de fermeture réelle et d'ouverture. Ces variables sont le débit moyen quotidien et le nombre changements de tendances du débit.
Certaines rivières jaugées utilisées présentent des jours manquants. En ce cas, les données annuelles extraites sont saisies comme manquantes.
3- l - l -5, Autres variables
- Présence de passes migratoires permettant le comptage :
La présence d'une passe migratoire sur une rivière étant susceptible d'influencer l'effort de pêche par la connaissance du nombre de remontées, nous avons relevé toutes les rivières où le comptage des saumons en remontée était possible.
- Pêche commerciale ou pêche d'alimentation :
Sur certaines rivières à saumon, existent plusieurs modes d'exploitation.
Cette exploitation peut avoir lieu dans la rivière elle-même (pêche d'alimentation) ou en mer à proximité des embouchures (pêche commerciale).
- Succès de pêche : 4 variables représentant le succès de pêche ont été construites : moyenne des cpue quotidiennes, nombre de jours avec captures nulles, nombre de jours avec captures nulles et effort non nul, somme des jours-pêche pendant les jours sans captures.
3-1-2. Méthodologie
3-1-2-1. Approche utilisée
Un précédent rapport sur les relations entre captures et montaisons (Guillouèt, non publié) a permis de mettre en évidence une relation forte et homogène sur l'ensemble des rivières-années. C'est cette relation que nous avons tenté de ré-utiliser et d'améliorer en utilisant les techniques de régression multiple permettant :
1. de rechercher les facteurs ayant une influence réelle sur la relation entre captures et montaisons dans un but de prévision.
2. d'effectuer des prévisions de montaisons assorties d'intervalles de confiance.
3-1-2-2. Prévisions par régression
Les modèles de prévisions ont été établis par régression multiple selon les procédures pas à pas, par introduction et élimination progressive de variables.
Les modèles retenus étant destinés à la° prévision, on vérifie si les hypothèses inhérentes à la régression sont respectées :
- Pour qu'une variable soit retenue dans un modèle, sa probabilité d'avoir un coefficient nul doit être inférieure ou égale à 5%. De plus, cette variable ne doit pas présenter de forte colinéarité avec les autres variables du modèle. Cette colinéarité est jugée par la tolérance de la variable en question (Scherrer, 1984, Baillargeon et Rainville, 1979).
- Pour chaque modèle obtenu, nous vérifions graphiquement 1'homoscédasticité des résidus. Leur distribution est comparée à la loi normale graphiquement et par le test non paramétrique de Lilliefors. L'autocorrélation des résidus est évaluée par la statistique de Durbin-Watson en utilisant les valeurs limites approximatives de 2±41(n)1 /2 (n, nombre d'observations) (Mélard, 1990).
- Les résidus particuliers sont identifiés par la statistique de Cook, leur effet de levier (leverage) et leur valeur de Student (Mélard, 1990). Nous n'avons gardé aucune observation montrant une statistique de Cook importante. L'observation en cause est également éliminée si sa valeur de levier est supérieure à 0,5 ou son résidus de Student est vraiment élevée (>3) ou encore s'il existe une interprétation de son écart.
- Les résidus sont analysés graphiquement en fonction des variables non introduites dans le modèle. Si une relation est soupçonnée, la variable candidate peut être transformée (logarithme, racine carrée, inverse ou arcsinus) avant d'être re-proposée au processus pas à pas (Sokal et Rolf, 1981).
- De façon à vérifier leurs qualités pour la prévision, les modèles retenus ont été testés sur les données 1992 et sur certaines observations antérieures à 1992 non analysées en raison d'une mesure de l'effort non fiable. Les intervalles de confiance des prédictions sont données à 95 % et 80 %.
Le tableau 7 présente la liste des variables utilisées au cours de la recherche des modèles.
TABLEAU 7 : Liste des variables utilisées dans les processus de régression.
GEO$ Région, variable qualitative (Gaspésie, Côte-Nord, Anticosti) ZON$ Région administrative (variable qualitative)
NUM$ n° de la rivière (variable qualitative)
AN année
FERMP$ Variable qualitative de présence ou non de fermeture précoce (2 modalités) DUREE Durée réelle de la saison de pêche
QQT quota quotidien recodé
QQUOT$ Quota quotidien (variable qualitative à 4 modalités)
QA quota annuel
QAN$ quota annuel (variable qualitative à 2 modalités)
PASS$ présence d'une passe où le comptage est possible (variable qualitative à 2 modalités)
SURFBV surface du bassin versant de la rivière
LGTOT longueur totale du tronçon principal de la rivière
LGACC longueur accessible par le saumon sur le tronçon principal de la rivière LGPECH longueur pêchée sur le tronçon principal de la rivière
LGNONCON longueur non contingentée sur le tronçon principal de la rivière LGPSACC longueur pêchée sur longueur accessible
LGNCSACC Longueur non contingentée sur longueur accessible PENTE pente moyenne de la rivière
PPRO$ présence de pêche professionnelle ou d'alimentation (variable qualitative à 2 modalités)
N montaisons totales annuelles
C captures annuelles
f effort annuel
PROPCRED proportion de rédibermarins dans les captures CPUEQ cpue quotidienne moyenne
NBJCO nombre de jours sans captures pendant la saison de pêche NBJF0C0 nombre de jours sans capture avec effort de pêche non nul
NB JP CO nombre de jourspêche les jours sans captures NBVQCORR Nombre de changements de tendance du débit
QMCORR débit moy quotidien rapporté à la surface à la station de jaugeage
FSDSLACC F/DUREE/LGACC
racine de N RACTN ...
RACTC racine de C racine de f RAL 11-
LN logarithme néprien de N LC logarithme néprien de C LF logarithme néprien de f
LQMCORR logarithme néprien de QMCORR
NVQSD NBVQCORR/DUREE
NJFOCOSD NB JFOCO/DUREE ASPRCRED arcsinus de PROPCRED ASNFOCOD arcsinus de NJFOCOSD
3-2. Résultats
3-2-1. Relations entre variables halieutiques N. C, f
La figure 8 montre les distributions des variables halieutiques N, C, f. On peut constater la forte disymétrie des distributions vers les faibles valeurs. Ces distributions montrent l'importance numérique des rivières peu exploitées dans notre tableau de base. L'examen des données brutes nous montre que la majorité de ces faibles valeurs se situent sur l'île d'Anticosti, région présentant de petites rivières dont l'accès est difficile. Le tableau 5 illustre la forte proportion de rivières de cette région dans nos observations (la moitié des rivières). La principale raison de ce déséquilibre est la disponibilité des chiffres de montaisons, paramètre relativement facile à obtenir par comptage visuel sur l'Île d'Anticosti.
PPOPORTION
FIGURE 8 : Distribution des variables halieutiques N, C et f
Le nombre de rivières des deux autres grandes régions (Gaspésie et Côte- Nord) représente l'autre moitié de nos observations. Toutefois, la Côte-Nord s'étend sur 11° de longitude contre 6° pour la Gaspésie. Le nombre de rivières de la Côte-Nord est légèrement supérieur à celui de la Gaspésie. Mais, si on considère le nombre de rivière-années, les rivières de la Côte-Nord sont peu nombreuses à présenter des séries de 8 ans de données. Rapportée à la différence d'étendue du territoire, la disponibilité des données dans l'espace et le temps est donc beaucoup plus faible pour la Côte-Nord.
La figure 9 résume la disponibilité des données en considérant le couple de variables (C, N) par la variable C/N. La sur-représentation des données de l'Île d'Anticosti apparaît clairement. À l'opposé, on voit le faible nombre de données disponibles pour la Basse-Côte-Nord. Ce graphique montre également la variabilité du paramètre C/N particulièrement importante pour certaines rivières de l'Île d'Anticosti. Cette variabilité est souvent liée à la faible exploitation de ces rivières, entraînant de fortes différences interannuelles des résultats de pêche.
L'approche utilisée est basée sur l'hypothèse que la relation entre N et C est assez homogène pour être appliquée sur l'ensemble des rivières étudiées.
La figure 10 nous confirme l'existence d'une relation forte et relativement homogène pour l'ensemble des rivières-années. Aucune rivière ne se détache nettement du nuage de points. On peut, sur ce même graphique, distinguer une variance de N qui augmente avec C. Cette variance non constante est importante à considérer pour les techniques de régression.
On distingue également quelques valeurs excentrées du nuage de points.
Un cas de donnée exceptionnelle est particulièrement net avec la Matane en 1989.
Sa position exceptionnelle peut s'expliquer par la fermeture précoce cette année-là, indiquant donc de faibles captures par rapport aux montaisons.
51
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Chaque cercle représente une valeur de C/N pour une année et une rivière.
Les cercles centrés sur la même coordonnée illustrent les valeurs annuelles disponibles de C/N pour une même rivière.
Le diamètre des cercles est proportionnel à la valeur de C/N.
Voir texte.
-67
Figure 9 :Pourcentages d'exploitation pour
LONGITUDE -62
toutes les années-rivières
3000 — .
• • ...figure 11 CAPTURES
Figure 10 : Montaisons en fonction des captures.
600 - _
Figure 11 : Montaisons en fonction des captures (détail pour les faibles valeurs)
La figure 11 nous montre la relation pour les faibles valeurs de N et de C.
Nous avons, dans notre tableau de base, de très faibles valeurs d'exploitation, surtout pour les rivières d'Anticosti et de la Côte-Nord. Ces données présentent, pour de faibles écarts de captures, de grands écarts de montaison. Il est évident que les rivières très peu exploitées ne rapporteront que très peu d'information sur les montaisons. La relation entre N et C pour ces rivières est donc très faible et ne permettra pas de prédiction.
Pour tenter de détecter l'intensité d'exploitation minimale fournissant une bonne indication sur les montaisons, nous avons porté le coefficient de variation de C/N (taux d'exploitation) en fonction des valeurs de FSDSLACC décroissantes (figure 12). FSDSLACC est une variable égale à f/durée/longueur accessible. Cette variable représente l'intensité de l'exploitation en tenant compte de la dilution de l'effort de pêche dans l'espace (longueur accessible) et dans le temps (durée).
Pour les valeurs de FSDSLACC 0,86 à 0,52, on observe peu de variations du coefficient de variation (CV) de C/N. Les faibles variations sont liées au peu de cas disponibles (presque tous sur la Matane). À partir de FSDSLACC=0,50, une brutale augmentation de l'ordonnée est engendrée par la valeur exceptionnelle de C/N pour la Matane en 1989. Après 0,5, les valeurs du CV présentent de faibles variations, puis réaugmentent après 0,2. Une forte augmentation du CV est enregistrée à partir de 0,04. Cette augmentation indique une faible relation entre captures et montaisons. Les rivières-années dont FSDSLACC est inférieur 0,04 ne subissent pas un effort de pêche suffisant pour que les captures soient un bon indicateur des montaisons.
Toutes les rivières- années qui présentent des valeurs de FSDSLACC inférieures ou égales à 0,04 sont donc rejetées de l'analyse..
Le tableau d'analyse présente alors 139 rivières-années pour lesquelles FSDSLACC>0,04.
0,5
0,4
0,3
0,2
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Figure 12 : Évolution du coefficient de variation du pourcentage d'exploitation en fonction de f/durée/lgacc.
La sélection des rivières-années selon la valeur de FSDSLACC a conduit à la suppression d'une grande partie des rivières d'Anticosti. Le tableau 8
redistribution des observations.
montre la
TABLEAU
FSDSLACC>0,04.
8: Nombre de rivières années par rivière et par région -
RIVIÈRE NUM NOMBRE
D'ANNÉES
TOTAL PAR