Chapitre II
Matériel et méthodes
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ainsi les couples de données âge-longueur). Elle est appelée également méthode des
différences logarithmiques dont elle transforme la gaussienne en une droite de pente négative
et par la suite permettant de décomposer la population en sous-populations, en cohortes ou
classes d„âge (1967 in Sparre et Venema, 1996).
L‟application de cette méthode a été faite en utilisant le programme FiSAT II (version 1.2.0)
(Gayanilo et al., 2005). Après avoir introduit les données, une représentation graphique sera
affichée. Les points de droites à pente négative seront choisis comme des groupes d‟âges.
Le taux de croissance (TC) est évalué pour vérifier l‟évolution normale de la croissance.
Selon Sparre et Venema (1996), ce taux est calculé comme suit :
4.3.2.1.2 Méthode de Tomlinson et Abramson (1961)
La méthode de Tomlinson et Abramson (1961 in Harchouche, 2006) est basée sur un principe
d‟ajustement de type moindre carré de la courbe de von Bertalanffy.
Les calculs nécessitent l‟emploi d‟un programme informatique : FiSAT II qui réalise des
itérations menant à l‟obtention des paramètres de croissance, en tenant compte de l‟ensemble
des valeurs expérimentales.
4.3.2.2 Analyse de structure de taille
4.3.2.2.1 Méthode de Pauly (1985), estimation de la longueur asymptotique
Selon Taylor (1976 in Korichi, 1988), la longueur asymptotique est liée à la longueur
maximale du poisson. Ainsi, Pauly (1985 in Korichi, 19) propose la relation suivante :
Dont :
L max est la plus grande taille dans notre échantillonnage.
4.3.2.2.2 Méthode de Pauly et Munro (1984), estimation du coefficient de croissance K
Le coefficient de croissance K est estimé par l‟équation de Pauly et Munro (1984 in
Boufersaoui, 2012).
TC =
∆𝑳
∆𝒕
=
𝑳𝒕𝟐 −𝑳𝒕𝟏
𝒕𝟐−𝒕𝟏
Log (K) = Ф′m – 2 log (L ∞)
L∞= =
𝑳𝒎𝒂𝒙
𝟎,𝟗𝟓