Chapitre I : Données générales et Méthodes d’étude
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cette espèce, et en même temps, d’obtenir des paramètres de croissance issus d’une analyse des
structures d’âges et d’une analyse de structures de tailles. La comparaison fera ressortir les
paramètres les mieux adaptés.
2.3.1.1. Méthode de Battacharya (1938)
Cette méthode se base sur les distributions de fréquences de taille. On regroupe les données de
fréquences en classes de taille d’égale amplitude « h » et de point milieu « X ». On construit un
graphique portant en ordonnée, pour chaque abscisse X, la quantité :
í µí»¥í µí±í µí±í µí± í µí»§ = í µí±í µí±í µí± í µí± (í µí±¥ + ℎ) – í µí±í µí±í µí± í µí±(í µí±¥)
Z (x+h) et Z (h) étant les effectifs de classe de point milieu « X + h » et « X ».
Sur le graphique, on recherche des points de droite à pente négative. Le nombre de droites obtenu,
correspond au nombre de composantes autrement dit aux groupes d’âge. Les moyennes de ces
composantes, c’est-à-dire les tailles moyennes des différents âges, sont ensuite estimées par la
formule suivante :
í µí°¿ = í µí¼ + (ℎ/2)
Avec :
h : intervalle de classe (amplitude).
λ : abscisse du point d’intersection de chaque composante avec l’axe des abscisses.
í µí°¿ � : taille moyenne de la composante (groupe d’âge)
Certaines conditions doivent être vérifiées afin de pouvoir appliquer cette méthode, entre autres :
- La distribution ne doit pas comporter de classes vides.
- L’intervalle « h » doit être petit par rapport à chacun des écarts-types.
Les distributions traitées sont introduites dans le programme FISAT version 1.1.3 (Gayanilo et al,
2003) : les 5 lettres sont les initiales de FAO – Iclarm Stock Assessment Tools. Ce programme
sépare les composantes normales, représentant chacune une cohorte de la distribution globale, en
partant du côté gauche de celle-ci.
Une fois déterminée la première composante normale, celle-ci est retirée de la distribution totale et
ainsi de suite tant qu’il est possible de séparer des composantes normales de la distribution totale
(Sparre, 1996).
Lorsque la première cohorte est retirée de la distribution totale, l’effectif de cette cohorte est
soustrait de l’effectif de la distribution totale, d’où la modification de la position des points restants
de la distribution initiale.
2.3.1.2. Méthode NORMSEP
Le NORMSEP (Normal Distribution Separator Using Steepest Descend Method) (Hasselblad,
1966, Hasselblad et Tomlinson, 1971, in Sparre et Venema, 1996) est l’un des premiers programme
informatique à avoir séparé les fréquences en composantes normales, à l’aide des techniques du
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cette espèce, et en même temps, d’obtenir des paramètres de croissance issus d’une analyse des
structures d’âges et d’une analyse de structures de tailles. La comparaison fera ressortir les
paramètres les mieux adaptés.
2.3.1.1. Méthode de Battacharya (1938)
Cette méthode se base sur les distributions de fréquences de taille. On regroupe les données de
fréquences en classes de taille d’égale amplitude « h » et de point milieu « X ». On construit un
graphique portant en ordonnée, pour chaque abscisse X, la quantité :
í µí»¥í µí±í µí±í µí± í µí»§ = í µí±í µí±í µí± í µí± (í µí±¥ + ℎ) – í µí±í µí±í µí± í µí±(í µí±¥)
Z (x+h) et Z (h) étant les effectifs de classe de point milieu « X + h » et « X ».
Sur le graphique, on recherche des points de droite à pente négative. Le nombre de droites obtenu,
correspond au nombre de composantes autrement dit aux groupes d’âge. Les moyennes de ces
composantes, c’est-à-dire les tailles moyennes des différents âges, sont ensuite estimées par la
formule suivante :
í µí°¿ = í µí¼ + (ℎ/2)
Avec :
h : intervalle de classe (amplitude).
λ : abscisse du point d’intersection de chaque composante avec l’axe des abscisses.
í µí°¿ � : taille moyenne de la composante (groupe d’âge)
Certaines conditions doivent être vérifiées afin de pouvoir appliquer cette méthode, entre autres :
- La distribution ne doit pas comporter de classes vides.
- L’intervalle « h » doit être petit par rapport à chacun des écarts-types.
Les distributions traitées sont introduites dans le programme FISAT version 1.1.3 (Gayanilo et al,
2003) : les 5 lettres sont les initiales de FAO – Iclarm Stock Assessment Tools. Ce programme
sépare les composantes normales, représentant chacune une cohorte de la distribution globale, en
partant du côté gauche de celle-ci.
Une fois déterminée la première composante normale, celle-ci est retirée de la distribution totale et
ainsi de suite tant qu’il est possible de séparer des composantes normales de la distribution totale
(Sparre, 1996).
Lorsque la première cohorte est retirée de la distribution totale, l’effectif de cette cohorte est
soustrait de l’effectif de la distribution totale, d’où la modification de la position des points restants
de la distribution initiale.
2.3.1.2. Méthode NORMSEP
Le NORMSEP (Normal Distribution Separator Using Steepest Descend Method) (Hasselblad,
1966, Hasselblad et Tomlinson, 1971, in Sparre et Venema, 1996) est l’un des premiers programme
informatique à avoir séparé les fréquences en composantes normales, à l’aide des techniques du