Une approche nonparamtrique pour caractriser les changements rcents dans les sries temporelles d'ind

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Une approche non-paramétrique pour caractériser
les changements récents dans les séries
temporelles d'indices de population

• Verena Trenkel et Marie-Joëlle Rochet
• Département EMH, Ifremer Nantes
• 8ième forum halieumétrique, La Rochelle, 19-21
  juin 2007

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Contexte

• Utilisation d'indices de population (densité,
  longueur moyenne,...) basés sur données de
  campagnes pour
• déterminer l'état d'une population
• proposer des mesures de gestion
• Nécessité de déterminer la direction des
  changements temporels
• EU Projet Fishery independent survey based
• operational assessment tools
• Rochet et al 2005. Combining indicator trends to
  assess ongoing changes in exploited fish
  communities diagnostic of communities off the
  coasts of France. IJMS
• Trenkel et al 2007. From model-based prescriptive
  advice to indicator based interactive advice.
  IJMS

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Méthodes pour caractériser les changements
temporels Régression linéaire

• Tendance linéaire sur x dernières années , x 3,
  4, 5
• Avantage simple
• Désavantages
• période arbitraire
• sensible à la forme du changement
• Faible puissance du test

plie en mer du Nord ln-abondance
Année
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Méthodes pour caractériser les changements
temporels 2 Approche non-paramétrique

• Règles basées sur valeurs caractéristiques de la
  série temporelle lissée

1ère 0
5
Règles pour caractérisation des changements
récents
IBTS Sud Mer du Nord

n3 m5
?
Hippoglossoides platessoides
?
Callionymus lyra
?
Hyperoplus l anceolatus
6
Règles pour caractérisation des changements
récents
IBTS Sud Mer du Nord
n3 m5
?
Scyliorhinus canicula
?
Echiichthys vipera
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Paramètres de contrôle

• Nombres dannées récentes
• n années pour considérer le minimum et maximum
• n années pour pentes annuelles
• m années pour dérivées secondes

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Etapes de l'approche non-paramétrique

• Pour série temporelle d'estimation d'indice I
• 1. Ajuster courbe lissée par un spline de
  régression (GAM)
• 2. Calculer dérivées premières
• 3. Calculer dérivées secondes
• 4. Utiliser bootstrap paramétrique des indices
  pour déterminer significativité des pentes et
  points d'inflexion
• 5. Utiliser règles basées sur combinaisons pour
  caractériser changements

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Application

• Données
• Chalutage de fond IBTS Sud mer du Nord 1983
  2005
• 32 espèces
• Indicateurs de population
• Logarithme de l'abondance ln-N
• Longueur moyenne lbar
• Méthodes
• Régression linéaires 3 dernières années
• Approche non-paramétrique n3 m5
• Analyse de sensibilité
• Réactivité séries temporelles y-1
• Paramètres de contrôle
• n5 m5 et régression linéaire 5 ans

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Indicateur ln-N
Pleuronectes platessa
Agonus cataphractus
Squalus acanthias
Arnoglossus laterna
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Résultats nombre dannées avec changement pour
32 espèces

• Série 1983-2005 n3, m5, linéaire 3 ans
• linéaire règle
• ln-N 1, 1- 11, 10-
• lbar 0 2, 7-
• Série 1983-2005 n5, m5, linéaire 5 ans
• linéaire règle
• ln-N 1, 4- 12, 5-
• lbar 1 3, 8-
• Série 1983-2004 n3, m5, linéaire 3 ans
• linéaire règle
• lnN 1, 2- 12, 12-
• lbar 1, 1- 3, 5-

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Discussion Indice lissé vs brut
Changement interannuel ou erreur d'estimation?
Solea solea
Trachurus trachurus
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Conclusion

• Méthode basée sur les règles de décisions est
  plus puissant que régression linéaire pour
  détecter changements récents
• Mais, la gamme d'années utilisée pour diagnostic
  influence le résultat
• Lissage rends résultats moins sensibles à la
  précision des indices
• Méthode prend en compte la position historique
• Le choix des paramètres de contrôle est une
  décision de gestion mais pourrait aussi être
  adapté à la variabilité inter-annuelle attendue