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Méthode de réalisation (CBNBP) des cartographies de répartition potentielle des habitats

Principe

La méthode de cartographie de répartition potentielle des habitats se base sur le fait que les habitats naturels (ou milieux naturels) peuvent être définis, outre par les conditions stationnelles (caractéristiques physico-chimiques du sol, humidité, exposition …), par le cortège d’espèces de la flore qui les compose, ces dernières intégrant non seulement ces éléments abiotiques mais également les interactions entre espèces et avec le milieu. Parmi ce cortège végétal permettant de décrire un milieu, certaines espèces peuvent se rencontrer en de diverses conditions tandis que d’autres, pouvant être qualifiées de "caractéristiques" ou de "typiques", sont très liées à un type de milieu.

Les cartographies élaborées par milieu naturel sont réalisées à partir de la répartition des cortèges d’espèces typiques de chaque milieu. Il s’agit donc bien de cartographies de répartition potentielle des milieux naturels car elles ne reposent pas sur un diagnostic de terrain visant à caractériser un milieu mais extrapolent le nombre d’espèces typiques d’une zone définie en une probabilité de présence d’un habitat. Ainsi, plus un secteur présentera d’espèces typiques d’un milieu plus le milieu sera potentiellement présent. Cette affirmation n’est cependant pas vérifiable de manière systématique et, après avoir présenté plus finement la méthode d’analyse, les limites seront exposées.

Méthode d’analyse

Les espèces typiques

De par la connaissance fine de son territoire d’agrément, le CBNBP a pu dresser une liste d’espèces typiques pour chaque milieu remarquable présenté sur le site de l’observatoire régional de la biodiversité. Afin de mettre en évidence uniquement les milieux remarquables, en bon état de conservation et riches en espèces patrimoniales, les espèces indicatrices ont été sélectionnées en fonction de leur typicité, de leur rareté et de leur patrimonialité. L’espèce doit en effet être représentative de l’habitat considéré et son amplitude écologique doit être restreinte. Les espèces typiques mais trop communes en région Centre (présentes sur plus de 591 communes [32%][1]) ont été écartées de l’analyse afin d’exclure le fond floristique régional qui aurait noyé l’information et "flouté" les cartographies.

Interrogation de la base de données ©Flora

Une fois les listes d’espèces typiques par milieu élaborées, le CBNBP a interrogé sa base de données, dénommée ©Flora, concernant leur répartition. Pour chaque milieu étudié, le nombre total d’espèces typiques observées a été calculé dans des mailles hexagonales (forme géométrique se rapprochant du disque, réduisant l’effet d’un décalage géographique artificiel) et de 5 km² (fournissant une échelle acceptable compte tenu du format des données sources et du rendu) sur toute la région.

Cette requête a porté sur l’ensemble des données cartographiées (c’est à dire reliées à un polygone géolocalisé sur Scan25®) et postérieures à 1990 (pour éviter les observations trop anciennes).

Figure 1 : exemple de la carte du nombre d’espèces typiques des prairies humides par maille hexagonale de 5km² sur la région Centre (les mailles vides correspondent à des mailles sans données).

Figure 2 : zoom sur la figure 1 avec représentation des relevés et du fond Scan25®.

Interpolation et lissage cartographique

Les résultats cartographiques obtenus ont ensuite été extrapolés par une méthode d’interpolation. Le principe de l’interpolation est basé sur le principe de Tobler, dit première loi géographique, selon lequel « tout est lié à tout le reste, mais les choses plus proches ont plus d’influence que les choses distantes ». Ainsi, chaque maille de la région s’est vue attribuer une valeur influencée par les notes obtenues par ses mailles voisines lors de la requête sur le nombre d’espèces typiques. Une analyse thématique (application de différentes nuances de couleur en fonction des classes de valeurs définies) a ensuite été réalisée avant application d’un lissage pour obtenir les cartes de répartition potentielle.

Limite de la méthode

Cette méthode permet de pallier la carence actuelle d’une cartographie des habitats naturels homogène à l’échelle de la région par l’exploitation des données flore. La richesse de ces données est aujourd’hui suffisante pour établir des synthèses régionales (plus de 1,4 millions de données en région Centre dans la base de données ©Flora). Cependant, il ne s’agit pas de réelles observations des habitats naturels même si ces cartes sont assez représentatives des connaissances de terrain. Quelques précautions d’usage peuvent ainsi être énoncées.

Hétérogénéité de connaissance

Les résultats cartographiques sont très liés au nombre de relevés réalisés par les botanistes dans les mailles de la région. En effet, certaines mailles ont fait l’objet d’une forte pression d’observation alors que certaines sont encore vides. Le lissage cartographique gomme ces « vides » en extrapolant les résultats des mailles périphériques mais cela ne constitue pas une réalité fine du terrain.

Figure 3 : représentation cartographique du nombre de données « Flore » cartographiées et postérieures à 1990 sur la région Centre par maille 5 km².

Cortège d’espèces

Ce principe d’analyse des données, basé sur un nombre d’espèces typiques, nécessite que les milieux puissent être décrits par un cortège suffisant d’espèces. Certains des milieux patrimoniaux n’ont ainsi pas pu être traités (comme les roselières constituées quasiment exclusivement de Roseau commun – Phragmites australis – ou certains habitats forestiers).

Par ailleurs, les habitats présentés dans l’observatoire régional de la biodiversité ne sont pas tous constitués d’un même nombre d’espèces caractéristiques. Pour prendre les extrêmes, il a ainsi été possible de sélectionner 178 espèces pour les pelouses et lisières sèches mais seulement 39 pour les forêts humides et alluviales. Aussi, il existe une disparité dans les forces de probabilités de présence entre les différentes cartes présentées.

Enfin, les espèces typiques ont été choisies car elles poussent préférentiellement dans un type de milieu mais, en raison de la diversité des situations, il est possible de les trouver de manière plus exceptionnelle, sur des sols différents.

Cartographies de potentialité et non de richesse !

Il convient d’insister sur le fait que ces cartographies mettent en évidence des grands ensembles de potentialité et non des richesses avérées en habitats naturels ; une maille contenant un nombre élevé d’espèces typiques d’un milieu ne contient pas forcément le milieu typique et en bon état de conservation correspondant. En effet, la « note » d’une maille peut résulter de la somme de plusieurs relevés contenant chacun un faible nombre d’espèces typiques mais donnant, lors de l’agrégation, un nombre d’espèces typiques important. Ainsi, une maille présentant une richesse forte et localisée pourra être appréciée par cette méthode d’agrégation de façon similaire à une maille présentant une richesse diffuse et dégradée.

Le choix des espèces dans l’analyse, généralement patrimoniales et supportant donc peu la dégradation des milieux, permet cependant de réduire ce biais.

La perte d’informations liée à l’interpolation géographique

Pour illustrer la perte d’information que génère l’interpolation géographique sur ce type de données, prenons en exemple deux linéaires croisant plusieurs mailles.

Dans les graphiques présentés ici, les points bleus représentent le nombre d’espèces observées dans les mailles et la courbe verte indique le résultat de l’interpolation des données existantes (en fonction de l’ensemble des mailles adjacentes). Cet exemple est tiré d’un cas réel concernant des pelouses et lisières sèches sur sol calcaire (exemple 1) et des prairies humides (exemple 2). Les transects de mailles utilisés sont représentés ci-dessous.

Ces exemples illustrent bien la perte d’information inhérente au travail d’interpolation. Ainsi, les mailles aux plus fortes valeurs voient leur « note » diminuer tandis que l’analyse attribue aux mailles à « note » faible, une valeur plus forte. On peut également observer de légères incohérences dans l’évolution des courbes (« exemple 1 » mailles 7 à 9 ; « exemple 2 » mailles 2 à 5)

Cela met également en évidence que cette méthode favorise les mailles non isolées. En effet, si une maille présente une richesse en espèces d’un milieu donné et que l’ensemble des mailles voisines non, elle ressortira peu de l’analyse. A l’inverse, un ensemble de mailles limitrophes présentant une richesse moyenne ressortira plus. Ceci est observable sur le graphique « exemple2 » où les mailles 1 et 12 semblent avoir un score relativement similaire aux mailles 5 et 6 ou sur le graphique « exemple1 » avec de très faibles notes pour les mailles 12 et 14.

Les tendances globales observées sur les données réelles sont tout de même bien illustrées avec l’interpolation ce qui peut être considéré comme suffisant pour la lecture des résultats à l’échelle régionale. Le croisement des tendances obtenues avec les connaissances des spécialistes locaux et les réalités de terrain ont d’ailleurs conforté la méthode utilisée.

EXEMPLE 1 :

EXEMPLE 2 :

Limites liées au visuel et à l’analyse par couleur (analyse thématique).

L’application d’une couleur par classe de données est également un facteur de dégradation de l’information. En effet, les notes obtenues par interpolation des données existantes sont assemblées dans des classes aux bornes arbitraires afin de les représenter par couleur. Aussi, des mailles aux scores très proches peuvent très bien se trouver dans des classes de valeurs différentes et ainsi apparaitre en des couleurs distinctes sur la cartographie.

Cette analyse par couleur est cependant appropriée à l’échelon régional pour lequel il est illusoire de rechercher des niveaux de précision trop élevés. Elle réduit visuellement les biais liés à l’interpolation ou aux cortèges d’espèces et le résultat obtenu correspond aux réalités de terrain observées par les botanistes.

Conclusion sur la méthode

Bien qu’une application à l’ensemble des habitats naturels patrimoniaux de la région Centre soit impossible, cette méthode permet d’obtenir, à l’aide d’un jeu de données solide (validé par les botanistes du CBNBP) et important (plus d’1,2 millions de données), une répartition cohérente des milieux considérés malgré l’absence d’une cartographie homogène des habitats naturels sur la région.

L’analyse comporte des biais, induis par l’interpolation ou l’agrégation par mailles qui réduisent fortement la qualité des données initiales de la base de données, mais permet d’observer des résultats cohérents à l’échelle régionale. Ainsi, il est possible d’observer à travers ces cartes, pour chaque milieu, les zones de développement peu propices ou les foyers régionaux présentant un enjeu de conservation.

De telles cartes constituent d’ores et déjà une véritable avancée dans la connaissance de notre patrimoine naturel, et donc également pour sa gestion et sa préservation. Elles ont déjà contribué à orienter des programmes aussi importants que l’inventaire des ZNIEFF (Zones Naturelles d’Intérêt Ecologique, Faunistique et Floristique) ou la Trame Verte et Bleue. Les campagnes d’inventaires que poursuit le CBNBP avec le concours financier de l’Etat et de la Région contribuent chaque année à renforcer la pertinence des résultats obtenus.

 

[1] Ce qui correspond aux espèces "très communes" et "extrêmement communes" de la région d’après le « Catalogue de la flore sauvage de la région Centre » (2010 – MNHN/CBNBP - Cordier J., Dupré R., Vahrameev P)

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19 oct 2018

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