Un article impliquant le LERAR est paru dans la revue Ecography
Un article impliquant le LERAR est paru dans la revue Ecography.
Depuis plusieurs années, le LERAR s’intéresse à la détection de relations entre différents descripteurs de ressources exploitées (palourde, rouget barbet, oursin, gelidium …) et des descripteurs de l’environnement. Les questionnements peuvent concerner des aspects densité, morphométrie, pathologie … En fonction des sujets, les données proviennent d’observations ou de sorties de modèles.
Dans le cas de la palourde japonaise du bassin d’Arcachon, nous souhaitions nous appuyer sur l’échantillonnage conséquent réalisé lors des suivis de la population car chaque suivi comporte pratiquement 500 points répartis aléatoirement dans le Bassin. Pour les variables environnementales, nous avons fait extraire des paramètres physico-chimiques depuis le modèle numérique MARS-3D développé pour le Bassin. La grille utilisée pour ces paramètres présente une maille de 235 m de côté. Pour ces deux jeux de données, il s’agit de l’échelle la plus fine disponible. Ces données ont été confiées à Bastien Mourguiart, alors doctorant au Laboratoire de Mathématiques et de Leurs Applications de l’Université de Pau et des Pays de l’Adour (LMAP/UPPA). Dans le cadre de ce travail de recherche et en lien avec l'unité DYNamique des Ecosystèmes COtiers (DYNECO) de Brest, il est apparu tout d’abord intéressant d’étudier le biais potentiel lié à la différence d’échelles spatiales entre descripteurs de population et d’environnement.
Ces risques de biais portent sur les estimations des relations entre les espèces et l'environnement et, par voie de conséquence, sur le modèle de distribution spatiale du fait du désalignement spatial : l’échelle des descripteurs environnementaux étant plus large que celle de l’effet étudié sur la population.
⇨ Ce questionnement vient de donner lieu à une publication dans la revue Ecography.
En utilisant des populations virtuelles, les effets d'un désalignement spatial de type « area to point » (c'est-à-dire une différence de résolution spatiale entre la faible résolution relative des covariables et la plus haute résolution des variables de réponse) sur les performances explicatives et prédictives de trois modèles de distribution d'espèces (SDM) ont été examinés. Dans ce travail, trois types de modélisation ont été testés : GLM classique, GLM spatial et GLM avec une structure d'erreur de Berkson dans les covariables. La performance des modèles a été évaluée en comparant les estimations des paramètres décrivant la relation espèce-environnement et les prédictions de distribution de l’espèce virtuelle avec les valeurs simulées.
Les résultats de cette collaboration avec le laboratoire de Mathématiques Appliquées du l’Université de Pau et des Pays de l’Adour, le laboratoire DYNamique des Ecosystèmes COtiers (DYNECO) de Brest, et l'Université de technologie du Queensland vont nous aider dans le choix de l’approche à retenir pour notre cas d’étude palourde du bassin d’Arcachon.
B. Mourguiart, M. Chevalier, M. Marzloff, N. Caill-Milly, K. Mengersen, B. Liquet, 2024. Dealing with area-to-point spatial misalignment in species distribution models. Ecography 2024: e07104.