Chapitre II : Matériel et méthodes
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5.1.2.4. Electronic Length Frequency Analysis
Le programme ELEFAN I (Electronic Length Frequency Analysis) a été proposé pour la
première fois par PAULY & DAVID (1981, in PAULY, 1997). La description la plus récente
peut être trouvée dans PAULY (1987, in SPARRE & VENEMA, 1996).
C’est une méthode non paramétrique qui utilise un ou plusieurs échantillons collectés à des dates
différentes. Pour chaque couple de valeurs exploratoires des paramètres de l’équation de von
Bertalanffy et pour chaque date correspondant à une distribution en taille, les modes théoriques
aux âges sont calculés. Certains modes théoriques coïncident avec les modes observés. La
technique consiste à déterminer les paramètres L∞ et K qui maximisent le nombre de modes
expliqués. L’ajustement est réalisé par l’intermédiaire d’un coefficient Rn égal au rapport du
nombre de modes expliqués (Explained Sum of Peaks, ESP) sur le nombre de modes disponibles
ou modes observés (Available Sum of Peaks, ASP) : Rn = (ESP/ASP)*1000. Le meilleur
ajustement est celui présentant le rapport le plus élevé.
Cette procédure est affinée par deux opérations préalables de lissage des données. La première
opération correspond à un lissage par une moyenne mobile sur cinq classes de taille dans le but
de faire disparaître les pics secondaires correspondant à de simples aléas d’échantillonnage. La
deuxième opération consiste à réaliser une autre moyenne mobile sur un plus grand nombre
d’intervalles de façon à enlever la tendance générale de l’évolution des effectifs selon la
longueur.
Cette méthode, très utilisée, donne toujours beaucoup de place à la subjectivité de l’utilisateur. La
première étape – restructuration des échantillons – est une procédure empirique qui manque de
justification théorique. La deuxième étape est moins subjective qu’une méthode graphique mais
reste encore arbitraire, car la réponse est faite de plusieurs courbes de valeurs maximales, et
l’utilisateur doit décider des limites de l’intervalle d’exploration des paramètres : les choisir trop
étroites peut conduire à éliminer la vraie valeur.
A l’opposé, si les limites sont trop larges, on ne saura plus quel maximum choisir. La valeur
recherchée peut ne pas être toujours égale à la plus grande valeur trouvée de la fonction
objective.
5.2.
Croissance relative (relation taille poids)
Les données de la taille poids sont analysées par le modèle suivant (in HARCHOUCHE, 2006) :
𝑾𝑻=𝒂 𝑳𝑻 𝒃
Où : a est une constante fonction des unités utilisées et b représente le coefficient d’allométrie.
Par une transformation logarithmique, l’équation linéarisée se présente sous la forme : (𝑾𝑻)=𝒃
(𝑳𝑻)+𝒍𝒐𝒈(𝒂)