Chapitre 2 : Matériel et méthodologie
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Il permet d’augmenter l’objectivité et la fiabilité des courbes de croissance obtenues. Cette routine
comporte deux étapes principales (Sparre et Venema, (1996) ; Pauly et Moreau, (1997)) :
- Restructuration des fréquences de longueurs : dans cette étape, se fait la préparation des
échantillons pour l’analyse ultérieure. Chaque fréquence observée est comparée à la
moyenne centrée sur la classe de longueur considérée et calculée sur le nombre de classes de
tailles. La différence est une nouvelle fréquence positive (maxima) ou négative (minima)
selon le cas. Selon (Sparre et Venema, 1996), les pics et les creux sont devenus bien
structurés et faciles à reconnaître au moyen des points qui leur ont été attribués.
- Ajustement d’une courbe de croissance : pour cela, il serait préférable de disposer d’une
série temporelle d’échantillons (Sparre et Venema, 1996), Toutefois, nous pouvons
contourner ce problème et créer une série temporelle en répétant le même échantillon durant
un nombre d’années choisis. D’après (Brethes et O’boyle, 1990) le critère de choix entre
plusieurs courbes devient très subjectif si nous précédons par une simple observation.
Pour un meilleur ajustement (Pauly et David, 1981) ont suggéré le rapport ESP/ASP (Explained
Sum of Peaks /Available Sum of Peaks) que nous pouvons traduire par la somme des fréquences des
points par lesquels passe la courbe ajustée sur la somme des fréquences des pics observés.
- ASP : sont calculés en sommant les meilleures valeurs des pics identifiés par des
histogrammes pleins sur la courbe.
- ESP : sont calculés en sommant tous les pics et creux présentés par la courbe de croissance.
Le meilleur ajustement correspond à la valeur la plus élevée du rapport, donc à la courbe présentant
le taux d’explication théorique. Les calculs sont effectués par le programme
FISAT. (Sélectionné "Direct Fit L/K data" dans le module "Assess", puis l’option "ELEFAN I").
Selon (Brethes O’Boyle, 1990), l’objectif principal de l’introduction de cette méthode est de
minimiser l’élément de subjectivité qui surgit immanquablement lorsque nous utilisons la plupart
des autres méthodes avec lesquelles la courbe de croissance est ajustée à vue.
• Amélioration de l’estimation de L∞
Il y a possibilité d’augmenter la qualité de l’évaluation de L∞ par ELEFAN I en réduisant sa
surestimation, de la manière suivante :
- Exclure de la distribution de fréquence de taille tous les individus isolés de grande taille.,
-Evaluer L∞ indépendamment de K, la méthode de Powell (1979) -Wetherall (1986) est
recommandée.,
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Il permet d’augmenter l’objectivité et la fiabilité des courbes de croissance obtenues. Cette routine
comporte deux étapes principales (Sparre et Venema, (1996) ; Pauly et Moreau, (1997)) :
- Restructuration des fréquences de longueurs : dans cette étape, se fait la préparation des
échantillons pour l’analyse ultérieure. Chaque fréquence observée est comparée à la
moyenne centrée sur la classe de longueur considérée et calculée sur le nombre de classes de
tailles. La différence est une nouvelle fréquence positive (maxima) ou négative (minima)
selon le cas. Selon (Sparre et Venema, 1996), les pics et les creux sont devenus bien
structurés et faciles à reconnaître au moyen des points qui leur ont été attribués.
- Ajustement d’une courbe de croissance : pour cela, il serait préférable de disposer d’une
série temporelle d’échantillons (Sparre et Venema, 1996), Toutefois, nous pouvons
contourner ce problème et créer une série temporelle en répétant le même échantillon durant
un nombre d’années choisis. D’après (Brethes et O’boyle, 1990) le critère de choix entre
plusieurs courbes devient très subjectif si nous précédons par une simple observation.
Pour un meilleur ajustement (Pauly et David, 1981) ont suggéré le rapport ESP/ASP (Explained
Sum of Peaks /Available Sum of Peaks) que nous pouvons traduire par la somme des fréquences des
points par lesquels passe la courbe ajustée sur la somme des fréquences des pics observés.
- ASP : sont calculés en sommant les meilleures valeurs des pics identifiés par des
histogrammes pleins sur la courbe.
- ESP : sont calculés en sommant tous les pics et creux présentés par la courbe de croissance.
Le meilleur ajustement correspond à la valeur la plus élevée du rapport, donc à la courbe présentant
le taux d’explication théorique. Les calculs sont effectués par le programme
FISAT. (Sélectionné "Direct Fit L/K data" dans le module "Assess", puis l’option "ELEFAN I").
Selon (Brethes O’Boyle, 1990), l’objectif principal de l’introduction de cette méthode est de
minimiser l’élément de subjectivité qui surgit immanquablement lorsque nous utilisons la plupart
des autres méthodes avec lesquelles la courbe de croissance est ajustée à vue.
• Amélioration de l’estimation de L∞
Il y a possibilité d’augmenter la qualité de l’évaluation de L∞ par ELEFAN I en réduisant sa
surestimation, de la manière suivante :
- Exclure de la distribution de fréquence de taille tous les individus isolés de grande taille.,
-Evaluer L∞ indépendamment de K, la méthode de Powell (1979) -Wetherall (1986) est
recommandée.,