Les thons se situent près du sommet de la pyramide alimentaire des océans pélagiques, et leur nourriture estudconcentrée dans des zones restreintes. Pour la trouver, ces poissons doivent parcourir de grandes distances. Ilsudtendent à se concentrer dans des régions océaniques où les conditions environnementales sont à l'intérieur deudleurs limites physiologiques et la probabilité de trouver de la nourriture plus élevée. Les auteurs dans laudlittérature s'accordent à dire que les conditions de température et d'oxygène influencent fortement lesudmouvements, la distribution et la capturabilité des thons. Il est admis que les thons tendent à se concentrer leudlong de discontinuités thermiques telles que les fronts océaniques. La littérature rapporte plusieurs expériencesudutilisant les images de température de surface de la mer, ou celles de la concentration en chlorophylle-a, pour enuddéduire les positions où la présence de thon est plus probable.udLes études rapportées dans la littérature explorent souvent les relations entre les concentrations de poissonsudet un paramètre environnemental pris individuellement. D'autres études ont montré l'intérêt d'utiliserudsimultanément plusieurs paramètres. Cette thèse cherche à estimer la pertinence du paramètre altimétriqueud(anomalie de la hauteur de l'eau) par rapport aux autres paramètres.udLa région d'étude (le sud-ouest de l'océan Indien) nous fournit une abondance exceptionnelle de données.udNous disposons d'environ 150000 données de pêches à la senne sur une période allant de 1991 à 2001udinclusivement. Ces données ont été fournies à l'IRD (Institut de Recherche pour le Développement) par lesudpêcheurs en échange d'images de température de surface de résolution LAC (Lo cal Area Coverage) captées parudl'antenne de l'IRD sur l'île de la Réunion. Outre ces images de température, nous disposons dans cette mêmeudrégion d'images de concentrations en chlorophylle-a, d'anomalie de la hauteur de l'eau et de pompage d'Ekman.udPour cette thèse, nous définissons un descripteur du paysage océanique comme une combinaison d'unudparamètre environnemental (par exemple la température), une opération (par exemple le gradient) et uneudposition spatio-temporelle relative (par exemple la valeur 15 jours avant la pêche). Nous avons ensuite exploréuddes corrélations statistiques entre ces descripteurs et la présence ou l'absence de thons en bancs libres observésudpar les pêcheurs. Nous n'avons pas pris en compte les quantités pêchées afin d'atténuer les variations dues auxuddifférences d'habiletés des pêcheurs. Nous n'avons pas non plus distingué les différentes espèces de thon; nousudn'avons pris en compte que leur classement en deux catégories selon que les individus avaient plus ou moinsudenviron 10 kg.udLa problématique halieutique de cette thèse, à savoir mettre en évidence les relations entre les données deudpêches et les données environnementales, nécessite le développement d'outils d'informations géographiques. Ceuddomaine informatique est moins mature que celui des bases de données par exemple. Le domaine géospatial faitudl'objet de standards internationaux émergeant, grâce entre autres aux efforts du consortium OpenGIS®. Lesudtravaux de cette thèse s'appuient largement sur ces standards et ont été effectués en partie sous forme deudparticipations à des projets libres (Open Source), notamment Geotools 2.udNos résultats suggèrent que les concentrations en chlorophylle-a et l'anomalie de la hauteur de l'eau, lorsqueudutilisées séparément, sont d'une efficacité similaire pour expliquer la présence ou l'absence de thon. Leurudutilisation conjointe dans un modèle linéaire accroît encore leur efficacité. En revanche, l'apport de laudtempérature de surface à ces modèles ne semble pas significatif. Cette dernière observation est à prendre avecudprécaution puisque le rôle de la température peut être moins direct que les descripteurs que nous avons testésud(par exemple les thons se trouvent généralement à proximité d'un gradient thermique plutôt que directementuddans celui-ci).udNos résultats montrent aussi que les corrélations entre la présence de thons et les descripteurs du paysageudocéanique apparaissent significativement non-linéaires. Les réseaux de neurones artificiels de type sigma-piudsemblent alors appropriés pour modéliser ces corrélations.
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