CHAPITRE 2 :
METHODOLOGIE
1. COLLECTE DES DONNEES
Les données sur lesquelles nous avons travaillé
ont été extraites de la base de données du biomonitoring
du PNT. Il s'agit des données collectées de janvier 1999 à
juin 2005.
2. VISITE DE TERRAIN
Nous avons effectué une visite de terrain au cours de
laquelle nous avons pris part à la collecte de données. Cela nous
a permis d'appréhender les difficultés du terrain et les sources
d'erreurs.
3. ANALYSE DES DONNEES 3.1. Choix des
espèces
Les enregistrements dans la base de données ont
concerné tous les animaux entendus ou vus. Les observations de crottes
et de traces n'ont pas été enregistrées. De cette base,
nous n'avons considéré que les données sur les animaux
vus. Cela vient du fait que les estimations faites sur les animaux entendus
contiennent beaucoup de sources d'erreurs liées à la distance, au
nombre d'individus, etc.
Nos analyses ont porté d'abord sur toutes les
espèces recensées. Ensuite, nous avons retenu quelques
espèces par la méthode entonnoir. Ainsi donc, nous sommes partis
des quatre principaux groupes que sont les mammifères, les oiseaux, les
reptiles et les gastéropodes. De ces groupes, nous avons retenu celui
des mammifères vu son importance dans la mesure des impacts de la
surveillance et/ou de la chasse au PNT. Les mammifères ont
été ensuite subdivisés en plusieurs sous-groupes
représentatifs. Ce regroupement s'est fait en tenant compte soit de la
forme des espèces, soit de la famille ou la sous-famille, soit du genre,
soit du mode de vie, etc. De ces sous-groupes, nous avons
considéré celui des singes et celui des antilopes. Ces choix se
justifient par le fait que :
· les primates et les antilopes sont de bons indicateurs
du niveau de braconnage dans les forêts tropicales et aussi de bons
indicateurs de bas niveau de troubles de la forêt (Thomas, 2005) ;
· les espèces les plus braconnées du PNT sont
les singes et les antilopes (Johannes et Koné, 2001 ; Seka et Kissi,
2002).
Au sein de ces deux sous-groupes, nous avons retenu une ou deux
espèces les plus abondantes et régulières dans les
secteurs.
3.2. Analyse qualitatives
Il s'agissait de savoir si la méthode a permis de
détecter la présence des espèces biomonitrices. Pour ce
faire, nous avons utilisé l'abondance, la richesse et la
diversité. La diversité est donnée ici par l'indice de
diversité de Simpson et le Ratio I.
· L'abondance relative est la proportion
que représente une espèce au sein de la population (Galat et
Galat, 1978).
· La richesse spécifique (R) est
nombre d'espèces d'une zone. Dans notre travail, il s'agit d'une
richesse relative puisque le recensement ne concerne pas toutes les
espèces.
· La diversité spécifique
est la manière dont les animaux sont répartis entre les
différentes espèces animales. Elle est donnée par
"l'indice de diversité de Simpson (DS)" qui est la
probabilité que deux éléments tirés au hasard dans
un peuplement appartiennent à des espèces différentes
(Scherrer, 1984). Cet indice est d'autant plus faible que la diversité
est faible. Il est donné par la formule suivante :
D S 1
1) 1)
R f f
(
?= -
k k
1 (
n n
k
DS : Indice de diversité de Simpson
fk : fréquence de l'espèce k
R : Richesse n :
fréquence totale
· Le ratio I qui est l'inverse de la
concentration est très souvent utilisé pour caractériser
la diversité. Il prend la valeur maximale R lorsque toutes les
espèces sont équifréquentes dans le peuplement (Scherrer,
1984).
(1 )
- DS
Les analyses qualitatives nous ont permis de déterminer
les espèces et groupes d'espèces dominantes.
3.3. Analyses quantitatives
Les analyses quantitatives nous permettent de savoir si la
méthode donne une idée de l'évolution quantitative des
populations animales du PNT. Pour y parvenir, nous avons
considéré les fréquences, les taux d'observation et les
densités. Les analyses ont été faites sous l'angle des
années et des secteurs.
· La fréquence qui
représente le nombre d'individus d'une espèce a été
calculée au niveau des secteurs et des années. Les
fréquences des secteurs ont été calculées en
considérant uniquement les années où les collectes de
données ont eu lieu dans tous les secteurs. Celles des années ont
été déterminées en ne considérant que les
secteurs qui ont été sondés depuis 1999.
· Le taux d'observation
représente ici le nombre d'individus vus par kilomètre parcouru.
Ce taux a été retenu pour deux raisons principales. D'abord, nous
voulons considérer toute la période de collectes et tous les
secteurs pour les comparaisons bien que les collectes n'aient pas
débuté au même moment dans tous les secteurs. Ensuite pour
le fait que nous nous sommes rendu compte que tous les transects n'ont pas
été toujours entièrement parcourus. A ce niveau, nous
avons fait une analyse de variances pour déceler les secteurs et les
années qui diffèrent significativement.
Avant de faire l'analyse de variances, nous avons fait un
test de Levene pour vérifier l'homoscédasticité de la
population; c'est-à-dire la normalité de la population. Si la
distribution de la population ne suit pas une loi normale (cas le plus
fréquent chez les animaux) (Bouché, 2001), nous faisons un test
de Kruskal-Wallis. Dans le cas contraire, nous faisons un test F de Fisher
(Scherrer, 1984 ; Ouellet, 2004). Si le test de Kruskal-Wallis ou de Fisher
montre qu'il y a une différence significative, nous utiliserons un GLM
(General Linear Model) pour faire la ségrégation des moyennes.
Pour les comparaisons multiples, nous avons opté pour le test T2 de
Tamhane quand les variances sont inégales et le test de Gabriel dans le
cas contraire. Ces deux tests sont adaptés aux données de tailles
inégales (Ouellet, 2004).
· La densité représente
le nombre d'individus par unité de surface. Le calcul de la
densité tient compte du nombre d'animaux, de la longueur du transect, de
la distance d'observation et l'angle d'observation.
n
D = D : densité (individus/ha) ;
n : nombre d'individus
S
S = 2.L.a S :
Superficie ; L : longueur du transect ;
a : demie largeur du transect
Les densités ont été calculées au
sein des secteurs III, IV et V. Les données recueillies dans les
secteurs I et II sont faibles et non régulières pour permettre le
calcul de densité.
4. CRITIQUES DU SYSTEME
Nous devons entendre par critiques du système, la
présentation des avantages ou forces et des faibles ou limites du
système. Dans cette partie, le paramètre que nous avons
calculé est le taux d'échantillonnage (E). Il représente
la superficie réellement sondée par rapport à la
superficie de la zone. Il se calcule par la formule suivante :
?= 1 ×
Si
n
i
E = 100
Z (Bouché, 2001)
E : taux d'échantillonnage (%)
n : nombre de superficie échantillonnées Si :
Superficie échantillonnée (km2)
Z : Superficie totale de la zone d'étude
(km2)
| 
