Chapitre 02
Matériel et méthodes
17
15-20
0
0,5
0,5
1
20-25
0
0,1
0,9
1
5. Etude de la croissance
Tout comme la composition en âge, pour les poissons, la croissance est l'un des phénomènes les
plus étudiés en dynamique des populations capturées (Panfili, 1992). En effet, les taux de
croissance, de mortalité et de recrutement, sont trois paramètres très importants à estimer pour la
mise au point des programmes de gestion des pêcheries (Summerfelt et Hall, 1987).
Le modèle de von Bertalanffy (von Bertalanffy, 1938) est l’un des premiers modèles
physiologiques de croissance d’un poisson connus. Il repose sur une équation différentielle qui
décrit l’augmentation du poids comme une différence entre deux processus : l’anabolisme
(processus de synthèse) et le catabolisme (processus de dégradation). Ces processus sont liés au
poids par des relations allométriques. L’intégration de l’équation différentielle de départ donne
l’équation de croissance linéaire de von Bertalanffy (1938)
L t =L ∞ (1-e
-k(t-t 0 )
)
L∞ est la longueur asymptotique. Théoriquement, c’est la taille moyenne qu’atteindrait un poisson
qui pourrait vivre et grandir indéfiniment ;
K est le coefficient de croissance (ou paramètre de courbure). Il caractérise la rapidité avec laquelle
le poisson croît vers la longueur asymptotique ;
t0 est l’âge théorique pour lequel le poisson a une longueur nulle. Il désigne le point de départ de
la courbe de croissance sur l’axe des temps si le poisson avait grossi selon le modèle de croissance
de von Bertalanffy.
Bien que von Bertalanffy ait justifié son modèle par des considérations métaboliques, il est
préconisé de le voir comme un modèle descriptif, et être prudent de ne pas attribuer trop de
signification biologique aux paramètres L∞, K et t0 qui ne font que résumer l’ensemble des données
disponibles (Pecquerie, 2007).
5.1. Paramètres de la croissance linéaire
La méthode des moindres carrés (régression non-linéaire) nous a permis l'estimation des
paramètres K, L∞ et t0 des équations de croissance individuelle (Cadima, 2002). Les valeurs
initiales de K, L∞ et t0 peuvent être obtenues à travers de la régression linéaire simple en utilisant
plusieurs méthodes entre autres, nous citons les méthodes de Ford-Walford (1933-1946), Gulland
et Holt (1959), Tomlinson et Abramson (1961) et Méthode de Stamatopoulos et Caddy (2011). Ces
deux dernières ont été appliquée pour la présente étude.
Matériel et méthodes
17
15-20
0
0,5
0,5
1
20-25
0
0,1
0,9
1
5. Etude de la croissance
Tout comme la composition en âge, pour les poissons, la croissance est l'un des phénomènes les
plus étudiés en dynamique des populations capturées (Panfili, 1992). En effet, les taux de
croissance, de mortalité et de recrutement, sont trois paramètres très importants à estimer pour la
mise au point des programmes de gestion des pêcheries (Summerfelt et Hall, 1987).
Le modèle de von Bertalanffy (von Bertalanffy, 1938) est l’un des premiers modèles
physiologiques de croissance d’un poisson connus. Il repose sur une équation différentielle qui
décrit l’augmentation du poids comme une différence entre deux processus : l’anabolisme
(processus de synthèse) et le catabolisme (processus de dégradation). Ces processus sont liés au
poids par des relations allométriques. L’intégration de l’équation différentielle de départ donne
l’équation de croissance linéaire de von Bertalanffy (1938)
L t =L ∞ (1-e
-k(t-t 0 )
)
L∞ est la longueur asymptotique. Théoriquement, c’est la taille moyenne qu’atteindrait un poisson
qui pourrait vivre et grandir indéfiniment ;
K est le coefficient de croissance (ou paramètre de courbure). Il caractérise la rapidité avec laquelle
le poisson croît vers la longueur asymptotique ;
t0 est l’âge théorique pour lequel le poisson a une longueur nulle. Il désigne le point de départ de
la courbe de croissance sur l’axe des temps si le poisson avait grossi selon le modèle de croissance
de von Bertalanffy.
Bien que von Bertalanffy ait justifié son modèle par des considérations métaboliques, il est
préconisé de le voir comme un modèle descriptif, et être prudent de ne pas attribuer trop de
signification biologique aux paramètres L∞, K et t0 qui ne font que résumer l’ensemble des données
disponibles (Pecquerie, 2007).
5.1. Paramètres de la croissance linéaire
La méthode des moindres carrés (régression non-linéaire) nous a permis l'estimation des
paramètres K, L∞ et t0 des équations de croissance individuelle (Cadima, 2002). Les valeurs
initiales de K, L∞ et t0 peuvent être obtenues à travers de la régression linéaire simple en utilisant
plusieurs méthodes entre autres, nous citons les méthodes de Ford-Walford (1933-1946), Gulland
et Holt (1959), Tomlinson et Abramson (1961) et Méthode de Stamatopoulos et Caddy (2011). Ces
deux dernières ont été appliquée pour la présente étude.