Pénalité par espèce non touchée (SPF)

Pénalité par espèce non touchée (SPF)

Matériel et méthodes

Méthode générale de définition d’IPA

Une réunion de l’équipe scientifique du projet IPA a eu lieu le 12 mai 2014 à Genève pour préciser la méthode d’identification des IPAs pour la Suisse. Lors de celle-ci, il a été décidé pour des raisons d’homogénéité de données, que les bryophytes, les algues, les lichens et les champignons soient traités en analyses complémentaires à celles des plantes vasculaires et qu’un avis d’expert était requis pour cette partie.
La méthode recommandée pour la définition d’IPA a été mise au point par l’organisation Plantlife International (Anderson, 2002). Elle est décrite ci-après et adaptée pour la Suisse d’après les conclusions de la séance. La méthode est fondée sur les trois critères ci-dessous. Le choix des IPAs doit être basé au minimum sur l’un d’entre eux. Pour rappel, seul le critère A est développé dans le présent travail.
Critère A :
Définition générale : le site contient des populations significatives d’espèces menacées au niveau global ou européen ou possédant un degré d’endémisme national élevé.
Le critère A est divisé en catégories auxquelles des listes officielles de plantes sont associées.
• Ai : espèces menacées au niveau global.
Liste utilisée : Liste rouge globale de l’IUCN (IUCN, 2004).
• Aii : espèces menacées au niveau européen.
Listes utilisées : Liste rouge européenne (Bilz M. et al, 2011), Directive habitat annexes II b & IV b et Convention de Berne.
• Aiii : espèces endémiques nationales et menacées non comprises dans les critères Ai et Aii.
Liste utilisée : Liste des espèces prioritaires au niveau national, degré cinq d’endémisme (OFEV, 2011).
• Aiv : espèces subendémiques et menacées, à populations retreintes.
Liste utilisée : Liste des espèces prioritaires au niveau national, degré quatre d’endémisme (OFEV, 2011).
Un seuil relativement large est fixé pour la sélection du nombre de sites par espèces. Nous l’avons interprété de la façon suivante : tous les sites sont sélectionnés pour les espèces présentes dans moins de dix sites, cinq sites sont retenus pour celles présentes dans plus de dix sites.
Critère B :
Définition générale : le site possède une richesse spécifique exceptionnelle pour des types d’habitats définis.
Ce critère est basé sur les espèces caractéristiques des habitats EUNIS niveau 2 et permet ainsi de sélectionner des habitats menacés au niveau national. Il permet aussi de prendre en compte des habitats en mosaïque particulièrement riches en espèces. La sélection se base sur les cinq meilleurs sites correspondant aux différents types d’habitats. Une correspondance entre la typologie suisse des habitats et les habitats EUNIS niveau 2 est requise. Après la sélection des sites, ceux-ci devront être soumis aux experts des cantons concernés. En cas de refus, des sites de remplacement devront être proposés. Le critère B est traité en analyse complémentaire des critères A et C.
Critère C :
Définition générale : le site héberge un/des habitat(s) menacé(s) à l’échelle européenne et mondiale.
Le critère C est divisé en deux catégories :
Ci : habitats prioritaires menacés.
Cii : habitats menacés.
L’analyse s’effectue sur la base des espèces caractéristiques correspondant aux milieux menacés de la Directive habitat (annexe 1) sauf pour certains milieux nécessitant l’utilisation des inventaires fédéraux. Les groupements d’espèces endémiques sont prioritaires par rapports aux autres. Les cinq meilleurs sites correspondant à chaque type d’habitats sont sélectionnés. Une correspondance entre la typologie suisse des habitats et la Directive habitat est requise ainsi que sa validation par un groupe d’experts.

Rassemblement et préparation des données

La récolte des différentes listes d’espèces menacées (plantes vasculaires, bryophytes, lichens, champignons et algues) nécessite un certain temps. Les données n’étant pas toujours facilement accessibles, il faut les trouver, les télécharger, les convertir et parfois même les demander par téléphone, faute d’informations directement disponibles. La liste des espèces présentes dans la Convention de Berne est extraite de la base de données d’Info Flora, par une requête de sélection. Les analyses qui suivent portent uniquement sur les plantes vasculaires. Les autres organismes n’ont pas pu être intégrés en analyse complémentaire, par manque de temps.
La partie la plus importante est de déterminer quelles espèces de ces listes sont présentes en Suisse. Une petite partie des espèces peut être extraite grâce à une requête SQL confrontant les espèces des listes et les espèces de la base de données d’Info Flora : la première fois, la requête est réalisée avec les noms complets (genre et espèce en latin et autorité), elle fait ainsi ressortir les espèces présentes en Suisse, correspondant totalement avec la base de données d’Info Flora. La seconde fois, elle est exécutée avec les noms latins (genre et espèce) uniquement. Cette deuxième requête nécessite de vérifier chaque nom correspondant et de les comparer avec les noms complets de la base de données d’Info Flora afin de vérifier s’il s’agit d’un changement d’orthographe, d’abréviation dans le nom d’auteur ou d’un auteur différent. Dans ce dernier cas, il faut vérifier si les deux noms sont synonymes ou pas.
La deuxième partie des espèces restantes, non correspondantes (environ 2000) doit être cherchée, espèce par espèce, dans différentes bases de données floristiques sur internet afin de vérifier la synonymie (Kew and Missouri Botanical Garden, 2014; The Euro+Med Editorial Committee, 2014; The International Plant Names Index, 2014). La base de données d’Info Flora ne possède pas tous les synonymes existants pour chaque espèce présente en Suisse et la nomenclature des différentes listes n’est pas homogène, c’est pourquoi ce travail est nécessaire. De plus, ces bases de données en ligne adoptant une nomenclature parfois différente et ne possédant pas toutes le même jeu d’espèces, il faut souvent comparer les résultats des recherches dans chacune d’elles. Les problèmes de nomenclature résiduels sont ensuite résolus par M. Eggenberg, Directeur d’Info Flora. Ces étapes sont schématisées dans la figure ci-dessous (Fig. 1).
Figure 1 : Schéma des étapes principales du traitement de la liste d’espèces
Par la suite, un numéro unique figurant dans la base de données d’Info Flora est attribué à chaque espèce, par une requête simple de mise à jour. Les espèces possédant un degré d’endémisme quatre et cinq (déjà présentes dans la base de données d’Info Flora), correspondant aux critères Aiii et Aiv, sont ajoutées à l’aide d’une requête d’ajout. Les espèces néophytes sont supprimées. En effet, quelques espèces non autochtones peuvent s’étendre en Suisse ou y avoir été introduites et figurent ainsi dans la base de données d’Info Flora. Enfin, les doublons sont isolés par une opération de groupement.
A l’issue de ces traitements, un fichier Excel est fourni à Info Flora réunissant les noms des différentes listes traitées ainsi que, pour la plupart, les différents cas nomenclaturaux rencontrés (homotypie, hétérotypie, homonyme, etc.). La liste finale des espèces à prendre en compte pour le critère A figure dans l’annexe II.
Pour les champignons, les lichens et les bryophytes, les listes sont comparées avec les atlas de répartition de la Suisse mis à disposition sur internet mais il serait préférable, pour une analyse plus poussée, de faire une demande de données auprès des organismes concernés. Seule la liste prioritaire des bryophytes est demandée au Nationales Inventar der Schweizer Moosflora (NISM).
Ces étapes sont réalisées avec Excel 2010 principalement et Access 2000. Les détails des opérations figurent dans l’annexe III. Un certain nombre d’étapes liées aux problèmes rencontrés lorsque l’on traite un nombre important de données ne sont pas décrites dans cette dernière, comme les vérifications et les comparaisons de listes.

Extraction des observations de la base données d’Info Flora

L’échelle du carré kilométrique est choisie pour réaliser l’analyse, en raison du degré de précision des observations, afin de pouvoir conserver un grand nombre d’entre elles.
Une première requête est réalisée pour extraire les observations de la base de données d’Info Flora. Cette dernière étant en perpétuels changements en raison des observations qui l’enrichissent chaque jour, la nécessité de procéder à une seule extraction s’est imposée. Les résultats qui suivent sont donc le reflet d’une analyse faite le 4 septembre 2014. L’extraction des observations s’est faite sur la base des critères suivants :
– Date d’observation : ultérieure à 2001 en raison des recherches effectuées dans le cadre de la dernière liste rouge.
– Précisions géographiques: plus petit ou égal à 250 mètres. Ce choix s’appuie sur les observations présentes dans la base de données d’Info Flora.
– Déterminations: les déterminations incertaines ne sont pas prises en compte.
– Nomenclature: les taxons inclus sont sélectionnés. En effet, dans la liste de départ, les taxons figurent au sens large par convention.
– Origine: les observations d’espèces introduites ne sont pas prises en compte.
– Répartition: les observations en Suisse uniquement sont choisies.

Marxan – Sélection des IPAs

Définition et fonctionnement de Marxan2

Marxan est un programme offrant une aide à la décision dans le choix de surfaces abritant des unités de conservation. Il est très flexible et peut s’adapter à de nombreuses problématiques grâce à son vaste choix de paramètres. La sélection des surfaces peut ainsi être orientée en fonction de critères prédéfinis. Cette sélection s’effectue sur la base d’un puissant algorithme heuristique appelé « recuit simulé » (ou « simulated annealing »). Ce nom dérive d’une technique en métallurgie consistant à chauffer graduellement un matériau puis à contrôler sont refroidissement de façon à modifier ses caractéristiques physiques. La hausse de température provoque un décollement des atomes suivi d’un mouvement aléatoire. Un lent refroidissement augmente la chance des atomes de retrouver leur configuration initiale. Par analogie, les changements nécessitant des coûts supplémentaires sont tolérés au début du processus de sélection, tandis que le coût total baisse progressivement. Plus le coût baisse au cours des itérations, plus la chance de tolérer un coût plus élevé baisse également. Autrement dit, la solution optimale est atteinte grâce à la tolérance de solutions moins bonnes. Cela permet d’éviter l’effet des minimums locaux et de trouver le meilleur résultat possédant le plus petit coût. Le nombre d’itérations est choisi au départ. A chaque itération, une surface est choisie au hasard et ajoutée ou non à la sélection. Le nombre de solutions, c’est-à-dire le nombre de fois que l’algorithme est lancé est déterminé au départ également. L’emploi d’une telle méthode systématique a l’avantage d’être transparente et permet d’argumenter de manière convaincante le choix des aires sélectionnées.
Le résultat optimal basé sur le coût total est déterminé par la fonction mathématique de Marxan (Fig. 2) qui combine :
1) la somme des coûts des aires prises en compte dans la solution « planning unit (pu) » (paramètre obligatoire),
2) la somme des liaisons entre les aires (ou agrégation) multipliée par le degré d’agrégation « Boundary Lengh Modifer (BLM) » (paramètre facultatif),
3) la somme des facteurs de pénalité par espèce non atteinte « Conservation Feature Penalty Factor (SPF) » multiplié par le nombre d’espèces non atteintes (paramètre obligatoire),
4) la pénalité d’avoir excéder le coût minimal fixé (paramètre facultatif).
Le calcul du coût total est détaillé dans l’exemple suivant (Smith 2004) et permet d’expliquer les paramètres intervenant: Dans le scénario de départ (Fig. 3), trois espèces animales figurent dans des surfaces de 1 km2. La longueur d’une liaison entre deux unités est donc de 1 km. Le degré d’agrégation (BLM) est fixé à 1.5. Chaque espèce doit figurer au minimum une fois dans les aires apparaissant dans la solution. Un coût de 10 (SPF) est attribué à chaque espèce non atteinte.
Figure 3 : Exemple de calcul de coût – données initiales
La figure suivante illustre le calcul du coût ou score total pour deux solutions (Fig. 4). La deuxième solution dans laquelle les aires sont agrégées, permet d’atteindre toute les espèces et obtient ainsi un coût total plus faible. Elle est donc meilleure que la première solution.

Création de fichiers d’entrée

Quatre fichiers à préparer sont obligatoires au fonctionnement du logiciel. 1) Le fichier de paramétrage de la fonction du logiciel, 2) le fichier contenant les espèces, 3) le fichier contenant les carrés kilométriques d’occurrence des espèces (surfaces potentielles d’IPAs) et 4) le fichier renseignant les espèces rencontrées par carré kilométrique. Un cinquième fichier facultatif est utilisé dans notre cas listant les frontières communes des carrés afin de faire varier le degré d’agrégation entre les carrés sélectionnés représentant la taille des IPAs. Ces fichiers sont au format texte avec une extension .dat (data) et peuvent être modifiés par différents programmes de type éditeur de texte. Les fichiers des espèces, des carrés et des espèces rencontrées par carrés sont réalisés sous Access par des requêtes de sélection dans la base de données d’Info Flora avant d’être convertis au format data. La création plus complexe des deux autres fichiers est décrite ci-dessous.
1) Le fichier contenant les paramètres (Fig. 5) peut être généré avec un petit programme fourni avec le logiciel. Ce fichier comporte les principaux paramètres influençant la fonction de Marxan pour trouver les solutions optimales, tels que l’algorithme utilisé, le nombre de solutions générées chaque fois que le programme est lancé, le degré d’agrégation du système, le nombre d’itérations déterminant le temps accordé pour trouver une solution ainsi que la localisation des fichiers sources.
Figure 5 : Fichier de paramétrage de Marxan
2) Dans le fichier des espèces (Fig. 6), il est possible de renseigner neuf variables, dans notre cas, seules les quatre variables requises par le programme sont renseignées : identité (id), cible (target), SPF, nom (name). La variable « cible », correspondant pour nous au seuil fixé pour le critère A, est complétée selon la méthode citée ci-dessus à ce sujet (voire 3.1), à savoir : tous les sites sont retenus pour les espèces présentes dans moins de dix sites, cinq sites sont retenus pour celles présentes dans plus de dix sites. La fonction Vrai Faux d’Access est employée (annexe III. 9) pour compléter ce champ. Le facteur de pénalité (SPF) est fixé selon la méthode citée au point suivant (3. 4. 3 Paramétrage du modèle). Le fichier est enfin constitué conformément aux spécifications requises par le programme Marxan à l’aide d’une requête ajout (annexe III. 10).

Table des matières

1 Introduction
1. 1 Présentation d’Info Flora
1. 2 Contexte de l’étude
1. 3 Définition et historique des IPAs
1. 4 Réseau Emeraude
2 Objectif
3 Matériel et méthodes
3. 1 Méthode générale de définition d’IPA
3. 2 Rassemblement et préparation des données
3. 3 Extraction des observations de la base données d’Info Flora
3. 4 Marxan – Sélection des IPAs
3. 4. 1 Définition et fonctionnement de Marxan
3. 4. 2 Création de fichiers d’entrée
3. 4. 3 Paramétrage du modèle
4 Résultats et discussion
4. 1 Données initiales
4. 2 Variation des paramètres
4. 2. 1 Degré d’agrégation (BLM)
4. 2. 2 Pénalité par espèce non touchée (SPF)
4. 2. 3 Variation du nombre d’itérations
4. 3 IPAs potentielles
5 Conclusion
5. 1 Conclusion du travail
5. 2 Conclusion du déroulement du stage
6 Remerciements
7 Bibliographie
ANNEXES
I Sources ayant servi à l’obtention des listes officielles de plantes vasculaires
II Liste des espèces prises en compte pour le critère A
III Requêtes Access
III. 1 Sélection des espèces de la Liste rouge de l’IUCN européenne présentes en Suisse
III. 2 Extraction des espèces présentes dans la Convention de Berne en Suisse
III. 3 Attribution d’un numéro nom
III. 4 Ajout des espèces possédant un degré d’endémisme quatre et cinq
III. 5 Suppression des espèces néophytes et provenant de pays limitrophes
III. 6 Vérification de doublons
III. 7 Extraction des observations de la base de données d’Info Flora
III. 8 Décompte des observations par carré kilométrique pour chaque espèce
III. 9 Préparation du fichier espèces – variable « cible »
III. 10 Création du fichier espèces : ajout des champs
III. 11 Création du fichier carrés
III. 12 Définition des types de critères par carrés

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