L’observation du comportement et de l’écologie des animaux dans la nature est la base de la planification de la conservation. Cependant, le coût, le temps et les dangers impliqués dans le travail d’observation de base peuvent le rendre extrêmement difficile.
Les scientifiques remplacent souvent les observations par des données collectées via des dispositifs de biologging. Ces appareils de haute technologie peuvent surveiller la fréquence cardiaque, la respiration, les mouvements des animaux, etc.
Pour interpréter avec précision les données des dispositifs d’enregistrement, une analyse statistique est nécessaire. Comme les autres technologies scientifiques, les outils statistiques évoluent constamment. Une nouvelle étude de l’Université de la Colombie-Britannique améliore les outils statistiques utilisés pour interpréter les données des biologues.
« Ce que nous avons réellement abordé avec cet article, c’était d’essayer d’identifier certains de ces comportements à grande échelle qui ne sont pas si faciles à modéliser », a déclaré l’auteur principal de l’étude, Evan Sidrow, étudiant au doctorat au département de statistique de l’UBC.
« Il s’agit de trouver des comportements de l’ordre de quelques secondes – peut-être 10 à 15 secondes. Habituellement, il s’agit d’une baleine qui regarde autour d’elle, puis nage activement pendant une seconde pour se rendre vers un nouvel emplacement. Nous essayons d’observer des comportements éphémères, comme une baleine attrapant un poisson.
Les chercheurs ont amélioré un outil statistique basé sur un modèle de Markov caché, utilisé pour interpréter les ensembles de données sur les mouvements des animaux.
« Les modèles de Markov cachés traditionnels s’effondrent à des échelles très fines », a déclaré Sidrow. « C’est parce qu’il y a une structure dans les données que vous ne pouvez pas capturer en utilisant le type de base de modèle de Markov caché. Nous essayons de le capturer avec ce modèle – nous essayons de rendre compte de cette « ondulation » qu’un modèle de Markov caché traditionnel ne serait pas en mesure de prendre en compte.
Étant donné que les dispositifs d’enregistrement de données modernes collectent des données de manière presque continue, une énorme quantité de points de données est collectée sur une période de temps relativement courte. Le modèle de Markov a du mal à interpréter une telle quantité de données. La nouvelle méthode de modélisation statistique permet un examen à plus grande échelle des données, ce qui produit davantage d’informations pour la planification de la conservation par les décideurs, y compris ceux travaillant sur la conservation des orques.
« En tant qu’étude de cas, nous utilisons ce cadre pour modéliser les mouvements cinématiques à échelle fine d’un épaulard résident du nord (Orcinus orca) au large de la côte ouest du Canada », ont écrit les auteurs de l’étude. « Grâce à des simulations, nous montrons que notre modèle produit une estimation d’état plus interprétable et des estimations de paramètres plus précises par rapport aux méthodes existantes. »
Selon l’auteure principale de l’étude, la Dre Marie Auger-Méthé, l’étude est l’une des premières étapes vers une compréhension complète des raisons pour lesquelles les épaulards résidents du sud ne se portent pas aussi bien que leurs homologues du nord.
« L’utilisation de nos méthodes pour détecter le moment où les animaux attrapent des proies et modéliser leur dépense énergétique sera essentielle pour comprendre les différences entre ces populations de baleines voisines », a déclaré le Dr Auger-Méthé.
Elle a expliqué que le prochain objectif est de comprendre quand les baleines capturent des proies et d’appliquer les modèles aux populations d’épaulards résidents du nord et du sud pour voir comment ils se comportent différemment.
« Le document propose de nombreuses solutions de base qui peuvent être utilisées ensemble ou indépendamment », a déclaré le Dr Auger-Méthé. « Essentiellement, nous fournissons une boîte à outils aux chercheurs utilisant des données de mouvement à haute fréquence et d’autres séries temporelles similaires à haute fréquence. »
L’étude est publiée dans La Revue canadienne de statistique.
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Par Zach Fitzner, Espèces-menacées.fr Rédacteur
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