| Summary: | 'étude du fonctionnement des populations animales sous contraintes anthropiques est un enjeu majeur de la recherche en écologie. Cela nécessite en premier lieu de quantifier les abondances à différents stades de développement afin de comprendre les facteurs qui structurent la variabilité temporelle et spatiale des populations. Chez les poissons, et en particulier, chez les salmonidés comme le Saumon atlantique (Salmo salar), l'estimation desabondances des juvéniles dans les cours d'eau, en considérant la variabilité dans ses dimensions spatiale et temporelle, est primordiale. Elle est centrale pour l'analyse du succès de la reproduction (relation stock-recrutement œufs juvéniles), transition particulièrement sensible aux fluctuations des facteurs biotiques ( e.g. densité dépendance) et abiotique ( e.g. environnement) et constitue un goulot d'étranglement majeur pour la dynamique des populations. Les méthodes d'enlèvements successifs à l'aide de la pêche électrique, basées sur le principe des méthodes de déplétion de De Lury, sont les plusutilisées pour estimer l'abondance des jeunes stades de salmonidés. Les Modèles Bayesiens Hiérarchiques (MBH) offrent un cadre méthodologique flexible pour l'analyse de ces données. Ils permettent de modéliser de multiples sources de variabilité (spatiale et temporelle) dans les densités et dans les probabilités de capture et produisent des estimations de densité accompagnées d'une quantification de l'incertitude. Ils permettent également de reconstruire des séries de densités longues à partir de sources de données hétérogènes et disparates en prenant en compte l'ensemble des sources d'incertitude. Dans ce travail, nous nous appuyons sur ce cadre de modélisation pour analyser la variabilité spatio-temporelle des densités de juvéniles de saumons dans le système de la rivière Catamaran (Canada, Nouveau Brunswick). Les densités des trois classes d'âges de juvéniles (0+, 1+ et 2+) sont estimées tous les ans entre 199 0 et 2010 sur environ 20 sites répartis dans le bassin versant. La ...
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