II.6. Méthodologie de la pêche
scientifique
II.6.1. Méthodes d'échantillonnages à
bord du navire Itaf DEME
Les stations ont été chalutées du lever
au coucher du soleil. Une particularité majeure, la prise en compte de
stations côtières de remplacement pour diverses raisons par
exemple de sonde instable, de proximité de la côte, de
récifs artificiels et d'engins explosifs. Les données recueillies
sont relatives :
? aux opérations de chalutage :
latitudes, longitudes et heures de début et de fin de trait,
zone, numéro du trait, saison, vitesse de chalutage entre autres,
? à la biologie : identification des
taxons, poids en kg, effectifs et fréquences de tailles. Les captures
ont été traitées selon la méthodologie de travail
classique du CRODT : tri total ou tri partiel puis échantillonnage si la
capture est trop importante. Au cas où des individus d'une espèce
particulière seraient présents dans une grande capture, tous ces
individus peuvent être sélectionnés et enregistrés
comme capture totale de cette espèce.
? à l'environnement :
températures (°C) et salinités (g/l) de surface et
de fonds, profondeurs (m) de début et de fin de trait et pression
atmosphérique (bars).
II.6.2. Traitement des données de la pêche
scientifique
Les méthodes de traitement de données sont les
mêmes que celles utilisées dans la pêche artisanale sauf
qu'ici, nous avons également utilisé Matlab version 2013-a avec
la base de données Etopo-2 (pour la réalisation de la carte de la
zone d'étude) et le logiciel R version 3.4.1 (tests statistiques
d'analyse de variance à 1 facteur - ANOVA-1 -). Le tableur Excel, aussi,
a été utilisé pour la détermination des
statistiques élémentaires.
II.6.2.1. Statistiques élémentaires
Les analyses statistiques nécessitent au
préalable une analyse systématique des variables à partir
des statistiques élémentaires comme les paramètres de
tendances centrales et de dispersions.
II.6.2.1.1. Paramètres de tendances
centrales
Ils permettent de décrire la position des n individus
sur l'échelle de la variable. Ce sont des paramètres
calculés, spécifiquement, dans le cadre de la richesse
spécifique.
? Moyenne, mode et médiane
? La moyenne (x) représente
la mesure la plus courante de tendance centrale des observations. Elle se
calcule en additionnant les valeurs observées (x) de chaque individu
divisées par le nombre de sujets observés (n) :
? ??
??
=
n
? Le mode d'une série
d'observations est donc la valeur la plus fréquente d'un ensemble de
données. On l'appelle aussi valeur dominante. On le note Mo.
? La médiane d'une
série statistique est la valeur de la variable qui a autant
d'observations qui lui sont supérieures et inférieures. Si le
nombre des observations est pair, la médiane est le plus souvent leur
valeur moyenne. La médiane est insensible aux valeurs
extrêmes, contrairement à la moyenne, voire le mode.
II.6.2.1.2. Paramètres de dispersions
C'est la mesure de l'étalement des valeurs d'une
variable statistique, de part et d'autre d'une position centrale (moyenne ou
très rarement médiane). Cet étalement caractérise
un échantillon ou une population et permet des comparaisons.
· Minimum, maximum, écart-type et
coefficient de variation
? Le maximum d'une série
statistique est la valeur maximale que peut prendre le caractère (la
plus grande valeur).
? Le minimum d'une série
statistique : est la valeur minimale que peut prendre le caractère (la
plus petite valeur).
? L'écart-type est la racine
carrée de la variance (moyenne du carré des écarts
à la moyenne). La variance est une mesure globale de la variation d'un
caractère.
2
??
???? = v1 ?? ?(???? - î)
??-1
? Le coefficient de variation (CV)
détermine l'homogénéité de la série :
s
CV = * 100%
??
Si CV < 15 % ? les données sont homogènes et si
CV > 15 % ? les données sont hétérogènes.
II.6.2.2. Analyse de variance à un facteur
(ANOVA-1)
L'ANOVA-1 a été faite en croisant
individuellement la zone, la saison, l'année, l'heure et la
bathymétrie avec la richesse spécifique moyenne (nombre
d'espèces/trait de chalut) :
· la zone comporte 3 modalités : nord, centre et Sud
;
· la saison, 2 modalités : saison froide et saison
chaude ;
· l'année, 7 modalités : 2001, 2004, 2005,
2009, 2010, 2014 et 2015 ;
· la strate horaire, 4 tranches : 6 - 10 h (1), 10 - 13 h
(2), 13 h - 16 h (3) et 16 h -20 h (4)
· 
14
la bathymétrie, 4 couches: 10 - 50 m(A), 50 -100m (B), 100
- 150m(C) et 150 -200m(D)
15
L'ANOVA-1 est une technique de comparaison simultanée
des moyennes de plusieurs populations, facteurs, groupes ou
échantillons. Elle se fonde sur les mesures de variances mais, n'a pas
vocation à étudier leurs différences. Elle permet de se
poser la question suivante :
dans l'Anova-1, chaque facteur, pris isolément
influe-t-il sur la richesse spécifique ?
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L'Anova évalue la significativité des facteurs sur
la biodiversité se basant sur 2 hypothèses : 1- H0 : les moyennes
sont toutes égales / 2- H1 : une moyenne au moins est différente
des autres
Sur la base de la probabilité p de se tromper en
affirmant que l'hypothèse H0 est vraie alors qu'il n'en est rien, nous
retenons ce qui suit entre les moyennes testées :
? différence non significative si p > 5 %, donc
acceptation de H0, ? différence significative si p < 5 %,
? différence hautement significative si p < 1 %,
? différence très hautement significative si p
< 1 %o.
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