3.3 Analyse des données
3.3.1 Estimation des densités
Les estimations des densités et des effectifs
d'animaux ont été faites à l'aide du programme Distance
(Laake et al., 1994). Ce programme exige une grande précision
dans les mesures de distance et analyse les données pour les
espèces suffisamment observées (au moins 40 observations). Seuls
l'Ourébi et le Cobe de Buffon ont été
considérées pour l'analyse après un prétraitement
des données dans Excel (tableau croisé dynamique), car le nombre
de contacts était insuffisant pour les autres espèces. La
fonction g(x) permet d'estimer la probabilité de détection (pdf)
f(x) des données de transect. C'est à partir de la pdf
(probability of detection function) que le programme Distance calcule f(0), qui
est une estimation de la fréquence avec laquelle les animaux sont
détectés sur la ligne de transect (Buckland et al.,
1993) ainsi que l'intervalle de confiance à 95 %. La fonction de
détection g(x) n'est pas connue d'avance, elle varie avec les facteurs
tels que l'environnement et l'expérience de l'observateur à
détecter les animaux. Plusieurs modèles de g(x) sont
intégrés dans le programme Distance. Trois tests statistiques
différents existent pour la sélection du meilleur modèle
pour l'analyse spécifique. Ces tests sont :
· Le « likelihood ratio» test ou test de
rapport de vraisemblance qui ne fonctionne que pour les modèles ayant la
même fonction de base ;
· Le «goodness of fit» test qui signale tout
simplement que le modèle choisi n'est pas le meilleur pour les
données ;
· Le « akaike's information Criterion (AIC) test»
ou critère d'information d'Akaike qui permet de tester tous les
modèles intégrés dans le programme Distance au même
moment.
Le « akaike's information Criterion (AIC) test» a
été utilisé et le meilleur modèle est celui qui
possède la plus petite valeur d'AIC. Pour les deux espèces
concernées, le modèle semi-normal ou «half-normal »
ajusté par les simples polynômes a été
utilisé par le programme Distance. Buckland et al.
(1993) conseillent d'ailleurs l'utilisation du test AIC.
3.3.2 Calcul des indices kilométriques d'abondance
(IKA)
Pour les espèces animales dont le nombre
d'observations était insuffisant, nous avons calculé des indices
kilométriques d'abondance (IKA). C'est le rapport du nombre d'individus
observés à la distance parcourue exprimée en
kilomètres. Il se calcule pour une espèce ou pour l'ensemble des
espèces dans une zone. Effectué régulièrement dans
la même zone et dans les mêmes conditions, il est un bon indicateur
de la tendance des populations animales, car il permet de savoir si la
population augmente, diminue ou stagne. Il se calcule par la formule suivante
:
Nombre de contacts avec une espèce i
IKA (espèce i) =
Distance totale parcourue (km)
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