Nouvelles méthodes pour surveiller les populations d'oiseaux dans le monde

Les populations d'oiseaux dans le monde sont en baisse. Dans l'Union européenne, environ 560 à 620 millions d'oiseaux ont disparu au cours des 40 dernières années, soit environ 17 à 19% du nombre total. Pour comprendre les chiffres des oiseaux et les tendances, on dépend de programmes de surveillance réguliers qui nous donnent des estimations précises de la densité de population. Ces estimations aident à concentrer les efforts de conservation sur les espèces les plus en danger et nous permettent de voir à quel point nos actions de conservation sont efficaces. Elles éduquent aussi les décideurs et le grand public sur l'importance de la biodiversité.

Cependant, beaucoup de programmes de surveillance rencontrent des défis qui peuvent rendre leurs données peu fiables. Ces défis peuvent conduire à des analyses biaisées et affecter la précision des tendances que nous estimons.

#Principaux défis dans la surveillance des oiseaux

Il y a deux principales sources de problèmes dans ces programmes de surveillance. D'abord, la façon dont le programme est configuré peut nécessiter des outils d'analyse complexes pour gérer comment les échantillons sont prélevés. Cela peut entraîner des erreurs dans l'estimation des populations d'oiseaux si ce n'est pas fait avec soin. De plus, les différences de niveau de compétence entre les observateurs peuvent créer des erreurs aléatoires dans la collecte des données. Enfin, des tailles d'échantillons petites peuvent aggraver les problèmes.

Ensuite, lorsque l'on examine les données des comptages d'oiseaux, il faut penser à la Distribution des données. Il faut considérer comment les mesures sont liées les unes aux autres dans le temps et dans l'espace et on doit tenir compte des cas où les oiseaux ne sont pas détectés, même s'ils sont là.

Cet article se concentrera sur trois problèmes clés : l'Échantillonnage biaisé, les effets des observateurs et la nature de la distribution des données.

#Échantillonnage biaisé

L'échantillonnage biaisé se produit lorsque les zones ou types d'habitats surveillés ne représentent pas leur présence réelle dans le paysage. Si certains habitats sont sur-représentés dans une étude, on peut avoir une vision déformée des populations d'oiseaux. Par exemple, si l'on ne compte les oiseaux que dans des zones avec beaucoup d'arbres, on pourrait manquer des tendances dans les champs ouverts ou les zones humides.

Avec le temps, si certains paysages ou habitats ne sont pas correctement représentés, nos estimations globales refléteront ces biais plutôt que de véritables changements dans l'abondance.

#Effets des observateurs

L'expertise de l'observateur peut influencer considérablement la qualité des données collectées. Les différences de compétence peuvent entraîner plus de variabilité dans les résultats. Même avec des ornithologues formés, la façon dont ils observent et comptent les oiseaux peut différer, ce qui impacte les estimations des populations d'oiseaux.

Quand de nouveaux observateurs rejoignent un programme, ils ont souvent besoin de temps pour se familiariser avec la zone d'enquête et les méthodes. Cette courbe d'apprentissage peut conduire à une sous-estimation des populations d'oiseaux dans les premières années des enquêtes. De plus, à mesure que les observateurs vieillissent, leur capacité à détecter certains chants d'oiseaux peut diminuer, affectant encore plus les résultats.

#Caractéristiques de la distribution des données

Les données de comptage d'oiseaux affichent souvent des motifs comme l'overdispersion et un grand nombre de comptages à zéro. L'overdispersion se produit quand il y a plus de variations dans les comptages que prévu. Pour y remédier, on pourrait utiliser un modèle statistique différent pour analyser les données, comme des modèles binomiaux négatifs au lieu des modèles de Poisson standards.

Les comptages à zéro, ou zéros structurels, se produisent quand de nombreux sites étudiés n'ont pas d'oiseaux, même lorsque ces sites semblent adaptés pour les espèces. Cela nécessite de modéliser ces cas séparément pour éviter de fausser les résultats.

#Le rôle des logiciels dans la surveillance

Actuellement, le logiciel TRIM est largement utilisé pour analyser les données de surveillance. Il calcule les tendances et les indices de population annuels tout en corrigeant certains problèmes comme l'overdispersion et les valeurs manquantes. Cependant, il a ses limites, surtout quand il y a beaucoup de changements dans les sites surveillés d'une année sur l'autre.

TRIM fonctionne mieux lorsque le même observateur surveille le même site presque chaque année. Si plus de la moitié des données est manquante dans les enquêtes, ce logiciel ne peut pas fournir d'estimations fiables. De plus, TRIM nécessite des informations catégorielles, ce qui peut compliquer l'analyse de données continues comme les changements climatiques ou d'habitat.

#Une nouvelle approche analytique

Pour aborder ces problèmes, on a développé une nouvelle approche pour les conceptions de surveillance qui reposent sur des enquêtes tournantes, où chaque site est visité seulement tous les quelques années. Cette méthode permet d'étudier une plus large gamme d'habitats au fil du temps mais peut aussi entraîner des problèmes avec les changements d'observateurs et les données manquantes.

Notre approche met l'accent sur l'inclusion de facteurs comme le renouvellement des observateurs, les valeurs manquantes, le biais spatial, l'overdispersion et l'inflation des zéros pour produire des estimations plus précises des populations d'oiseaux. Nous validons cette approche en utilisant des données d'un programme de surveillance en Rhénanie-du-Nord-Westphalie, en Allemagne.

#Zone d'étude et données

Notre analyse utilise des données de l'Échantillonnage des Zones Écologiques (EAS), un programme de surveillance de la biodiversité à long terme en Rhénanie-du-Nord-Westphalie. L'étude inclut 170 sites qui reflètent les paysages moyens de la région, répartis sur deux zones biogéographiques et six régions naturelles. Des sites métropolitains supplémentaires aident à capturer les caractéristiques des habitats urbains.

Chaque site est visité plusieurs fois chaque année. Cette étude a collecté des données sur les territoires d'oiseaux, qui sont cruciales pour comprendre le nombre d'individus dans une zone donnée.

#Caractéristiques des sites d'étude

Nous avons catégorisé les sites par région et facteurs environnementaux clés, comme l'altitude et les modèles climatiques, couvrant la température, les précipitations et l'ensoleillement. Nous avons également tenu compte de l'utilisation des terres en mesurant les zones de forêt, de terres agricoles et de développement urbain.

En raison de certaines zones étant sur-représentées dans la collecte de données au début, nous avons ajusté l'analyse en pondérant les données pour mieux refléter la couverture réelle du paysage.

#Gestion des effets des observateurs

Étant donné l'influence des compétences des observateurs sur la collecte des données, nous avons concentré nos efforts sur l'identification des années où les effets des observateurs semblent fausser les résultats. Nous avons cherché à mesurer l'abondance globale des oiseaux de manière plus précise en comparant les comptages entre observateurs expérimentés et inexpérimentés.

En analysant les données pour des instances de pics ou de creux inhabituels dans les comptages d'oiseaux, nous avons développé un système de correction pour tenir compte des effets des observateurs, menant à des tendances plus cohérentes et fiables.

#Analyse statistique des tendances

Nous avons analysé les tendances pour toutes les espèces d'oiseaux avec moins de 90% de comptages à zéro. Pour maintenir la clarté, nous avons sélectionné un groupe plus restreint d'espèces afin d'illustrer la gamme des distributions d'abondance et des comptages à zéro.

Nous avons utilisé des modèles statistiques avancés qui permettent une analyse flexible des données. Ces modèles peuvent aider à traiter des problèmes comme l'overdispersion et la présence de nombreux comptages à zéro.

#Estimation des tendances de population

Les modèles que nous avons utilisés prennent en compte les changements année après année dans l'abondance tout en explorant comment les facteurs environnementaux influencent les populations. Nous avons basé les estimations sur des données récentes, en contrôlant des variables comme la région et les effets des observateurs.

En nous concentrant sur des tendances globales plutôt que sur des années individuelles, nous pouvons mieux observer la dynamique des populations et les changements au fil du temps.

#Comparaison avec d'autres programmes

Pour nous assurer que nos conclusions sont cohérentes, nous avons comparé nos résultats avec les tendances observées dans le programme de surveillance des oiseaux communs en Allemagne. Cela nous a aidés à valider si notre nouvelle approche analytique fournit des estimations de tendance fiables.

#Conclusion

Nous avons développé une nouvelle méthode pour analyser les tendances des populations d'oiseaux qui traite les problèmes courants trouvés dans les approches de surveillance actuelles. Notre approche prend en compte divers facteurs, comme l'échantillonnage biaisé, les effets des observateurs et la distribution des données, pour fournir des estimations plus précises et fiables des populations d'oiseaux au fil du temps.

En validant nos résultats par rapport à des programmes de surveillance établis, nous pouvons garantir que nos modèles produisent des tendances dignes de confiance qui peuvent orienter les efforts de conservation et sensibiliser à l'état des populations d'oiseaux. À mesure que nous continuons à affiner ces méthodes, elles pourront être adaptées pour d'autres programmes de surveillance de la biodiversité, améliorant notre capacité à suivre et comprendre les changements dans les populations de la faune.