FOCUS Technique : Analyse des données de type Capture-Marquage-Recapture

1.    Contexte

En écologie, CMR fait référence à Capture-Marquage-Recapture. Le processus de Capture-Marquage-Recapture implique généralement les étapes suivantes :

• Capture initiale : Un échantillon de la population cible est capturé dans son habitat.
• Marquage : Les individus capturés sont marqués d’une manière spécifique pour les identifier – baguage, marquage au moyen de puce électronique, élastomère – et ensuite relâché dans son habitat.
• Période de temps : Les individus marqués sont laissés en liberté pendant un laps de temps suffisant pour se mélanger à la population non marquée.
• Recapture : Une nouvelle occasion de captures est effectuée. Les individus déjà marqués sont identifiés, les individus nouvellement capturés sont marqués.

2.    Intérêts de la CMR en écologie

Les méthodes CMR permettent le plus souvent d’estimer la probabilité de survie des individus et la probabilité de capture de ceux-ci. La première renseigne sur la survie, autrement dit la capacité d’un individu à rester en vie sur une période donnée, et donne donc un aspect fondamental de l’histoire de vie d’un individu. Les taux de survie varient souvent en fonction de nombreux facteurs tels que l’âge, l’environnement, la prédation, les ressources disponibles, les conditions climatiques, les maladies, etc. Les suivis et modèles CMR permettent donc d’estimer cette survie et comment celle-ci évolue en fonction de facteurs environnementaux et du phénotype individuel. La probabilité de capture permet, elle, de connaitre à quel point la méthode de capture est efficace pour capturer les individus et donc si beaucoup d’individus ne sont pas capturés. Cela peut notamment permettre de savoir si une méthode de suivi est appropriée ou non.

Les suivis CMR et modèles d’analyses qui y sont liés peuvent également permettre d’estimer et connaitre plusieurs autres paramètres importants :

• Taille de la population : La CMR permet d’estimer la taille de la population dans un habitat donné ce qui peut permettre d’évaluer la santé et la viabilité d’une population et pour prendre des décisions en matière de conservation.
• Structure d’âge et de sexe : En fonction des caractéristiques des individus marqués, comme l’âge et le sexe, la CMR peut aider à déterminer la structure démographique de la population, offrant des indications sur la reproduction, la croissance et les dynamiques.
• Taux de reproduction et succès reproducteur : En suivant les individus marqués, il est possible d’estimer les taux de reproduction au sein de la population.
• Comportement et adaptation : L’observation des individus marqués peut également révéler des informations sur le comportement, les interactions sociales et les adaptations comportementales au sein de l’habitat.
• Mouvements et dispersion : La CMR peut révéler des informations sur les déplacements et la dispersion des individus marqués, aidant ainsi à comprendre les schémas de migration, les corridors biologiques et la connectivité entre les habitats. Ainsi, on peut estimer la probabilité d’une classe d’âge ou d’un individu de se déplacer d’un site à un autre par exemple.

Les méthodes CMR peuvent donc être très utiles en gestion des populations piscicoles pour connaitre le taux de survie des individus d’une population donnée, mais aussi la taille de cette population (i.e., un nombre d’individus), ou encore la probabilité qu’ont les individus de passer un obstacle, …

Figure 1: le principe de la CMR appliquée à une population piscicole dite « fermée »

• 2.1. Abondance vraie ou relative

Un des grands intérêts de la CMR et des méthodes attenantes est la compréhension de la différence entre abondance relative et abondance vraie, et l’estimation de cette dernière. Il est important de considérer qu’en milieu naturel il est très difficile voire impossible de connaître ou d’estimer l’abondance vraie. Cette dernière correspond au nombre exact d’individus présents dans la population étudiée. Or, bien souvent, au travers des échantillonnages les gestionnaires ou scientifiques n’ont accès qu’à une partie des individus. Si on s’intéresse aux variations dans le temps du nombre d’individus présents, alors il n’est pas nécessaire de connaitre l’abondance vraie. Dans ce cas, mettre en place un protocole permettant d’estimer une abondance relative ou indice d’abondance peut suffire, si le protocole est toujours effectué de la même manière. L’abondance vraie ne peut être estimée que si on arrive à estimer la probabilité qu’un individu a d’être capturé et sa probabilité de sortir (émigrer) du système suivi. C’est pour cela que c’est primordial de mettre en place des suivis CMR, si le but d’un projet est d’estimer l’abondance vraie d’une population.

• 2.2. Limites et hypothèses

Selon les espèces ou populations étudiées, ainsi que selon les modèles d’analyses utilisés les hypothèses sous-jacentes à la CMR sont importantes. Une des plus importante est notamment de savoir si le système étudié est un système fermé ou ouvert. Un système fermé veut notamment dire qu’aucun individu d’une autre population peut immigrer dans la population étudiée, au contraire des systèmes dits ouverts. De plus, dans la construction des modèles il est important de considérer certaines hypothèses biologiques. Par exemple, la probabilité qu’un individu survive entre deux occasions de captures peut être dépendante de son stade de vie. Ne pas prendre en compte cela dans le modèle peut amener des estimations erronées.

3.    Accompagnement proposé par SCIMABIO Interface

SCIMABIO Interface met son expertise au service des acteurs pour transmettre ses compétences en lien avec l’utilisation des méthodes de CMR. Ainsi, vous pouvez bénéficier de l’expertise scientifique de SCIMABIO Interface pour définir votre protocole en adéquation avec les questions de votre projet, mettre en place votre protocole sur le terrain, recueillir les données, construire les modèles d’analyses les plus optimaux, et analyser et interpréter les résultats. Vous avez déjà des données de CMR mais ne savez pas comment optimiser leur analyse ? SCIMABIO Interface est là pour vous accompagner dans l’analyses et l’interprétation de ce type de suivis.

SCIMABIO Interface dispose des compétences et connaissances nécessaires et valorisées au sein du Laboratoire Partenarial Associé MODMAF (INRAE / UPPA / SCIMABIO Interface) pour développer et utiliser ces méthodes à vos systèmes. En ayant les connaissances scientifiques pour utiliser ces méthodes, nous pouvons les ajuster au mieux à vos problématiques et construire des protocoles et modèles qui permettent de valoriser vos données pour développer les connaissances sur vos systèmes. Du fait de l’expertise technique et scientifique, l’accompagnement proposé par SCIMABIO Interface peut être que sur une partie du processus d’analyses ou sur tout le process depuis la revue bibliographique à la production de recommandations de gestion en passant par l’application de modèles spécifiques.

Listes de références publiées par des membres de SCIMABIO Interface

Un certain nombre de travaux utilisant les statistiques Bayésiennes dans différents cadres ont été publiés dans des revues scientifiques à comité de lecture par les collaborateurs de SCIMABIO Interface. Vous en trouverez ici une liste non-exhaustive.

• Bouchard, C., Lange, F., Guéraud, F., Rives, J., and C. Tentelier. 2020. Sexual maturity increases mobility and heterogeneity in individual space use in Atlantic salmon (Salmo salar) parr. Journal of Fish Biology: 96 (4), 925-938. https://doi.org/10.1111/jfb.14282
• Bouchard, Colin. 2018. In Atlantic salmon, space use of potential breeders stabilises population dynamics and shapes sexual selection. PhD Thesis. Université de Pau et Pays de l’Adour. https://hal.science/tel-02292776/file/Bouchard.pdf