Chapitre Premier : Généralités et Méthodes d’étude
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Si ce rapport est égal à 1, la concordance est dite parfaite, et elle le sera de moins en moins si elle
s’en éloigne. L’ajustement des deux modèles peut se faire autant pour les distributions des
effectifs (qi) que pour les répartitions pondérales (Wi).
La distance d’Hellinger in BEBARS et al. (1983) a été aussi utilisée dans le même but du test
proposé par DAGET (1976). D’après CAGNIANT (1989), il semble que la distance d’Hellinger
soit une mesure de proximité entre les distributions calculées (théoriques) d’après un modèle est
celles observées dans le relevé.
Le modèle retenu est celui qui conduit à la plus faible distance d’Hellinger (D
2 ) calculé par la
formule suivante :
𝐷𝐷
2
= � ��
𝑞𝑞𝑞𝑞𝑙𝑙
∑ 𝑞𝑞𝑞𝑞𝑙𝑙
− �
𝑞𝑞𝑙𝑙𝑙𝑙
∑ 𝑞𝑞𝑙𝑙𝑙𝑙
�
2
Avec : qci est l'abondance calculée avec le modèle ;
qoi l'abondance observée de l'espèce de rang i.
2.1.3.2. Faune associée
2.1.3.2.1. Analyse des indices taxonomiques
Cette Analyse consiste à tenir en compte des différences taxonomiques entre espèces d’un
peuplement, notamment par la classification linnéenne. Cette dernière peut être utilisée, en
première analyse, comme une manière d’envisager le lien entre les espèces indépendamment de
l’effort d’échantillonnage. Une diminution de cette diversité taxonomique pourrait impliquer une
augmentation de la similarité écologique autrement dit, des poissons taxonomiquement proches
seraient plus susceptibles de partager des traits écologiques, tels que la capacité natatoire, le
niveau trophique ou la période de reproduction, que des poissons éloignés taxonomiquement.
Les indices taxonomiques proposés par Warwick et Clarke ont largement été utilisés ces
dernières années dans des études portant sur les différents types d’organismes (nématodes,
poissons, échinodermes, coléoptères…) et menées dans différents milieux (marins, eaux douces,
eaux saumâtres). Trois indices ont été proposés par Warwick et Clarke, ∆ et ∆* (1995) dont leur
calcul est basé sur des données d’abondance ou de biomasse et ∆
+ (1998) basé sur des données
de présence/absence.
L’avantage apporté par ces indices étant leur indépendance de l’effort d’échantillonnage ce qui
permet alors de comparer des données issues de différents échantillons (MERIGOT, 2008).
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