Évaluation scientifique aux fins de la désignation de l’habitat essentiel de la population boréale du Caribou des bois au Canada - Mise à jour 2011 : Méthodologie

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À l’article 2 de la LEP, l’habitat essentiel est défini comme étant « […] l’habitat nécessaire à la survie et au rétablissement d’une espèce sauvage inscrite […] ». L’échelle est un aspect essentiel de la désignation des attributs biophysiques (c.-à-d. l’habitat) nécessaires à la survie ou au rétablissement du caribou boréal (EC, 2008). Le caribou choisit son habitat à de multiples échelles spatiales afin de satisfaire aux exigences de son cycle biologique. Aux petites échelles spatiales, le microclimat et la disponibilité de la nourriture sont des facteurs qui ont une influence importante sur le choix de l’habitat par le caribou. Toutefois, le principal facteur limitatif des populations du caribou boréal est la prédation (Rettie et Messier, 1998; Wittmer et coll., 2005), phénomène associé aux conditions du paysage naturel et aux conditions anthropiques qui favorisent les premiers stades de succession écologique ainsi que l’augmentation de densité des autres proies, ce qui se traduit par une augmentation du risque de prédation pour le caribou. À l’échelle de l’aire de répartition locale, les conditions de l’habitat influent sur la démographie du caribou boréal (ex. survie et reproduction), ce qui détermine finalement si la population persistera. Par conséquent, pour la désignation de l’habitat essentiel réunissant les conditions nécessaires au caribou boréal, l’aire de répartition locale a été jugée adéquate comme échelle spatiale.

La survie des populations locales de caribou boréal nécessite que soient réunies les conditions de l’habitat et de la population favorisant une croissance stable ou à la hausse de cette population et sa persistance à plus long terme. Cet état est appelé autosuffisance (voir la rubrique Définitions). Si les conditions de l’habitat ou celles de la population ne sont pas favorables, la population décline et, en l’absence d’intervention, finit par disparaître. Par exemple, une grande population pourrait disparaître en raison d’une tendance récurrente au déclin, tandis qu’une petite population pourrait disparaître à cause de phénomènes stochastiques (ex. un hiver rigoureux). Pour améliorer la probabilité que le caribou boréal persiste à l’état sauvage, il faut des populations locales autosuffisantes.

Au Canada, l’aire de répartition du caribou boréal s’étend dans sept écozones et dans un nombre encore plus élevé d’écorégions (EC, 2008). Les conditions écologiques varient énormément d’une partie à l’autre de cette aire de répartition et les populations de caribou boréal présentent des adaptations locales variables en conséquence. Il est essentiel de représenter cette variabilité avec le degré de répétitions approprié pour déterminer l’objectif de répartition. Une répartition en parcelles devrait vraisemblablement accroître le risque de régression et favoriser la poursuite d’un tel processus dans l’ensemble de l’aire de répartition (jusqu’à 50 % de l’aire potentielle historique n’est déjà plus occupée). En outre, aucune population locale, ou unité de conservation, n’a été jugée impossible à rétablir sur les plans biologique et technique. Par conséquent, le champ d’application de l’actuelle évaluation scientifique est l’actuelle aire de répartition du caribou boréal au Canada.

Pour la présente évaluation, l’habitat essentiel du caribou boréal a été défini comme étant les ressources et les conditions environnementales nécessaires au maintien de populations locales autosuffisantes ou de groupes d’animaux dans des conditions locales comparables, dans l’ensemble de l’actuelle aire de répartition de l’espèce au Canada.

La présente évaluation s’est appuyée sur des principes directeurs comparables à ceux qui avaient été définis pour l’Examen scientifique de 2008 :

  1. Examiner les renseignements scientifiques publiés disponibles et chercher diverses sources de données pour étayer les conclusions.
  2. Tenir compte de la nature dynamique des systèmes boréaux et des effets qui en résultent sur l’habitat du caribou boréal.
  3. Reconnaître et prendre en compte le fait que les attributs physiques et fonctionnels de l’habitat de cette espèce se déploient à de multiples échelles spatiales et temporelles, ce qui comprend notamment les propriétés physiques et fonctionnelles.
  4. Reconnaître que la variation de la structure de la population, des conditions de la population et du paysage ainsi que l’état de nos connaissances peuvent justifier des approches s’appliquant à une échelle plus petite pour le perfectionnement de la désignation de l’habitat essentiel dans l’aire de répartition nationale de l’espèce.
  5. Faire preuve de précaution lorsque les données sont insuffisantes pour juger de la gravité des dommages (principe de prudence).
  6. Reconnaître que la poursuite de la recherche et des activités de surveillance, dans le cadre d’une approche de gestion adaptative, est essentielle pour finir par réduire les facteurs d’incertitude, améliorer les processus décisionnels et atteindre les objectifs de gestion.
  7. Reconnaître que la désignation de l’habitat essentiel est un processus scientifique, et que les considérations socio-économiques sont prises en compte dans d’autres phases du processus global de la planification du rétablissement en application de la LEP.

Comme dans l’Examen scientifique de 2008, la présente évaluation visait à produire une description scientifique et une évaluation quantitative de l’habitat essentiel par rapport à l’ensemble des conditions (démographiques et environnementales) caractérisant chacune des aires de répartition. Le cadre ainsi que les différents entités élaborés pour l’Examen scientifique de 2008 ont été étendus à d’autres activités scientifiques (décrites à la section 2.4), de façon à ce que l’évaluation de 2008 puisse être enrichie.

La figure 1 représente le Cadre de désignation de l’habitat essentiel d’ensemble, avec les liens qui le relient aux autres stades du processus de rétablissement. Les différentes étapes du processus d’évaluation sont décrites ci-après.

Étape 1 : Détermination de la répartition actuelle du caribou boréal au Canada

La répartition actuelle du caribou boréal a été utilisée pour définir la portée géographique de la désignation de l’habitat essentiel. La première étape inscrite au programme du cadre était la mise à jour de la description de la répartition d’après les renseignements les plus récents et les plus fiables dont on disposait.

La désignation de l’aire de répartition au Canada d’une espèce en péril repose habituellement sur le processus d’évaluation réalisé par le COSEPAC (COSEPAC, 2010). Étant donné que d’importantes nouvelles données ont été recueillies depuis la dernière évaluation du COSEPAC (COSEPAC, 2002), une carte de répartition à jour (voir la section 2.4.1) a été créée à titre provisoire pour la présente évaluation de l’habitat essentiel.

Figure 1. Cadre de désignation de l’habitat essentiel du caribou boréal. Même si d’autres sources d’information sont prises en compte dans la désignation de l’habitat essentiel (ex. les CTA), la partie supérieure de cette figure porte avant tout sur les activités scientifiques destinées à guider la désignation de l’habitat essentiel.

Figure 1. Vue d'ensemble du Cadre de désignation de l'habitat essentiel du caribou boréal. Le Cadre comprend deux parties. Premièrement la description scientifique de l'habitat essentiel, comprenant la détermination de la répartition actuelle de l'espèce, la délimitation des aires de répartition des populations locales, la détermination des conditions nécessaires au maintien de populations locales autosuffisantes et, enfin, la description scientifique proprement dite de l'habitat essentiel. L'information scientifique alimente la deuxième partie du Cadre, laquelle porte sur la désignation juridique de l'habitat essentiel et sur sa protection. Cette démarche commence par la désignation de l'habitat essentiel de l'espèce dans le cadre d'un programme national de rétablissement, se poursuit avec la désignation des activités de rétablissement requises pour la protection de l'habitat essentiel en vue de l'élaboration d'un plan d'action, puis aboutit à la mise en œuvre des activités de rétablissement de l'habitat essentiel. Le Cadre s'inscrit dans un cycle de gestion adaptative dans lequel les lacunes à combler en matière d'information sont relevées, la réponse des populations à la mise en œuvre des activités de rétablissement est surveillée, ces deux éléments servant à guider et à adapter les activités scientifiques et de gestion.

Étape 2 : Délimitation des aires de répartition du caribou boréal

Une aire de répartition est une aire géographique où il y a une forte probabilité d’occupation par des individus qui forment une population locale et qui, dans une période définie, sont tous soumis aux mêmes influences touchant les indices vitaux. Des échanges de quelques individus peuvent survenir avec d’autres populations, mais la démographie des populations locales est essentiellement conditionnée par des facteurs locaux, non par l’immigration ou l’émigration. Les aires de répartition locales du caribou boréal ont été choisies comme l’unité d’analyse appropriée pour assurer le rétablissement et/ou la survie de cette espèce (voir la section 2.1).

Dans l’Examen scientifique de 2008, on signale que les aires de répartition n’ont pas été délimitées uniformément d’une compétence à l’autre. Lorsque les renseignements étaient suffisants, l’évaluation de l’aire de répartition a porté sur les populations locales reconnues. Dans d’autres cas, les unités de gestion évaluées étaient délimitées principalement ou partiellement en fonction de considérations non écologiques (ex. limites administratives, unités d’utilisation des sols). Le rapport faisait état de la variation des données et des méthodes servant à la délimitation des aires de répartition, variation qui était jugée être une possible source d’incertitude lorsqu’il s’agissait de déterminer dans quelle mesure les aires de répartition permettaient le maintien de populations de caribou boréal autosuffisantes (EC, 2008).

La présente évaluation a notamment porté sur les effets de l’utilisation de différentes méthodes de délimitation sur l’étendue des aires de répartition, et une méthode de délimitation uniformisée a été proposée. En outre, l’information fournie par chacune des compétences sur la nature des données et la quantité des données utilisées pour la délimitation des aires de répartition a été compilée, et une terminologie concordant avec le degré de certitude de la délimitation a été proposée (voir la section 2.4.2). Toutefois, dans la présente évaluation, il n’a été question d’aucune autre délimitation des aires de répartition réalisée avec les méthodes indiquées, car le temps manquait et certaines compétences travaillaient parallèlement à la mise en œuvre de processus destinés à perfectionner la délimitation des aires de répartition. Ainsi, l’information à jour sur la délimitation des aires de répartition fournie par la plupart des compétences au moment de la mise en œuvre du Cadre de désignation de l’habitat essentiel a été considérée comme étant le corpus des meilleures données existantes.

Étape 3 : Détermination des conditions nécessaires à l’autosuffisance des populations locales

Pour leur survie et leur reproduction, les animaux utilisent ou extraient des ressources (ex. pour se nourrir et s’abriter) de leur environnement. La croissance d’une population et sa persistance sont liées à la condition de cette population (tendance et taille) et devraient généralement présenter des signes de détérioration si la destruction ou le changement de l’habitat se répercutent sur la survie et la reproduction de la population. Dans l’Examen scientifique de 2008, ce lien est pris en compte du fait qu’on utilise la condition de l’habitat (pourcentage de perturbation totale) et de la population comme point de départ pour déterminer dans quelle mesure l’aire de répartition permet le maintien d’une population de caribou boréal autosuffisante.

Dans la présente mise à jour, une approche comparable, mais plus poussée, a été mise au point de façon à augmenter le degré de certitude des conclusions tirées au sujet de l’état de l’habitat essentiel dans les aires de répartition du caribou boréal au Canada. Certaines compétences ont fourni des données démographiques à jour (tendance, taille des populations, survie des femelles adultes, recrutement de faons). Ces données ont servi à quantifier la probabilité que les populations de caribou boréal soient autosuffisantes d’après la condition actuelle de ces populations. Toutefois, les données disponibles variaient beaucoup en fonction de l’aire de répartition, et, pour certaines aires, elles faisaient entièrement défaut.

La série d’analyses effectuées pour caractériser la condition de l’habitat a été étendue pour : 1) comprendre des attributs biophysiques additionnels influant sur la survie et le recrutement du caribou comme la configuration des différents types d’habitats; 2) permettre de quantifier l’influence de l’échelle de l’habitat par l’examen de la sélection de l’habitat à l’échelle nationale et à l’échelle régionale.

Cartographie des perturbations (section 2.4.3.1)

Dans l’Examen scientifique de 2008, les perturbations naturelles et anthropiques étaient présentées comme d’importants prédicteurs de la condition de l’habitat. L’analyse des perturbations anthropiques a été réalisée au moyen de la base de données nationale sur les perturbations anthropiques élaborées par l’Observatoire mondial des forêts Canada (Lee et coll., 2006). Les données de l’Observation mondiale des forêts au Canada ont été un précieux apport à l’Examen scientifique 2008, mais elles ne permettaient pas de distinguer les différents types de perturbation, et tous les aménagements anthropiques numérisés étaient assortis d’une zone tampon de 500 m.

Dans la présente mise à jour, de nouvelles cartes des perturbations anthropiques ont été créées pour l’examen de l’effet relatif des différents types de perturbation, et de leur configuration, sur l’évaluation des aires de répartition du caribou boréal.

Sélection de l’habitat (section 2.4.3.2)
Une analyse de la sélection de l’habitat a permis de trouver d’autres attributs biophysiques qui, en plus du pourcentage de perturbation totale, influent sur la condition de l’habitat. Cette analyse a été menée à l’échelle nationale et à l’échelle de l’unité écologique (écozone), ce qui a permis de comprendre comment la variation de l’habitat disponible dans la forêt boréale du Canada peut influer sur la préférence et l’évitement manifestés pour l’habitat.

Analyse de la fonction tampon (section 2.4.3.3)

Dans le contexte actuel, une « zone tampon » est une aire qui est présumée être fonctionnellement non disponible pour le caribou en raison de la proximité de lieux développés par l’humain. Dans l’Examen scientifique de 2008, chaque perturbation anthropique de la base de données nationale a été assortie d’une zone tampon de 500 m, et la nature des données empêche toute manipulation de cette zone tampon. Même si ce manque de souplesse est limitatif, cette zone été considérée comme un minimum raisonnable à l’époque.

Dans la mise à jour actuelle, on a examiné 1) les effets de différentes largeurs de zone tampon sur la configuration de la perturbation ainsi que 2) les effets de la configuration et de la connectivité des paysages sur la démographie du caribou.

Méta-analyse des populations de caribou boréal et de la condition de l’habitat (section 2.4.3.4)

Pour déterminer la quantité d’habitat nécessaire à l’autosuffisance, il faut absolument comprendre les relations entre la condition de la population de caribou et la condition de l’aire de répartition. Dans l’Examen scientifique de 2008, une méta-analyse a permis de quantifier la variation du recrutement de faons entre 24 aires de répartition au Canada en fonction de la perturbation totale (incendies et perturbations anthropiques avec zone tampon de 500 m). Cette relation recrutement – perturbation a été le principal outil utilisé pour quantifier la capacité d’une aire de répartition à permettre le maintien d’une population de caribou autosuffisante d’après la condition de l’habitat.

Dans la présente mise à jour, cette méta-analyse a été étendue aux résultats de la mise à jour de la cartographie des perturbations et d’une analyse plus précise de la sélection de l’habitat et de la zone tampon, de sorte qu’il a été possible de perfectionner la caractérisation des conditions de l’habitat dans les aires de répartition du caribou boréal et de mieux expliquer la variabilité entre populations locales associée à la relation recrutement – perturbation.

Conditions actuelles et futures (section 2.4.5)

Dans l’Examen scientifique de 2008, les conditions de l’époque ont été évaluées au moyen de trois sources de données (ou indicateurs) : taille de la population, tendance de la population et perturbation totale (%). Les probabilités de persistance (utilisées à l’époque pour évaluer l’état d’« autosuffisance ») ont été assorties de catégories d’état définies pour chaque indicateur, soit d’après l’opinion d’un expert (tendance), un modèle d’analyse de la viabilité des populations (modèle d’AVP non spatial, taille) ou de la relation recrutement – perturbation (perturbation totale). La probabilité intégrée d’autosuffisance propre à chaque aire de répartition a été déterminée au moyen de la moyenne de la somme des valeurs des indicateurs de l’aire en question. En d’autres mots, il s’agissait d’une évaluation statique de la capacité d’une aire à permettre le maintien d’une population de caribou autosuffisante d’après son état du moment.

Dans la présente évaluation, la probabilité que les conditions actuelles suffisent au maintien d’une population de caribou autosuffisante a également été évaluée au moyen d’un ensemble d’indicateurs : deux indicateurs de la croissance de la population et un indicateur de la persistance. Toutefois, ces indicateurs ont été quantifiés au moyen d’un modèle de population générique et d’un outil d’analyse de décision probabiliste. La modélisation des populations est venue compléter les résultats du modèle d’AVP non spatial de 2008 (EC, 2008).

Par ailleurs, un modèle de la dynamique de l’habitat a aussi été mis au point : il devait permettre de mieux comprendre comment les changements futurs de la condition de l’habitat dans une aire donnée pourraient influer sur l’autosuffisance des populations locales de caribou boréal. Pour modéliser les conditions de l’habitat, seule la probabilité d’incendie et du rétablissement de la flore naturelle (c.-à-d. régénération) dans les habitats perturbés a été utilisée. Ce modèle n’a pas été conçu pour produire une évaluation complète des conditions futures (c.-à-d. qu’il ne comprend pas de perturbations anthropiques futures). Cette information peut plutôt être utilisée en combinaison avec l’indicateur de persistance pour obtenir une indication du degré de rétablissement actif vraisemblablement nécessaire (en plus du rétablissement passif) au maintien de populations locales autosuffisantes ainsi que pour interpréter les seuils de perturbation.

Étape 4 : Description de l’habitat essentiel

Dans le contexte de la présente évaluation, la description scientifique de l’habitat essentiel du caribou boréal dans chaque aire de répartition de cette espèce comprend quatre composantes : délimitation de l’aire de répartition; évaluation intégrée du risque relatif à la capacité actuelle de permettre le maintien de populations autosuffisantes; information nécessaire pour déterminer les seuils de perturbation propres à l’aire et description des principaux attributs biophysiques de l’aire qui sont nécessaires au caribou boréal.

Évaluation intégrée du risque (section 2.4.6.1)

Un outil d’analyse de décision probabiliste (c.-à-d. le Réseau de décision bayésienne) a été créé pour combiner toutes les données disponibles sur une aire donnée (tendance et taille de la population, pourcentage de perturbation totale); cet outil devait permettre d’évaluer la probabilité que les conditions actuelles retrouvées dans les aires de répartition du caribou boréal permettent le maintien de populations autosuffisantes. Une approche à plusieurs sources de données fondées sur des indicateurs a été appliquée pour l’évaluation de deux des critères relatifs aux populations autosuffisantes (croissance stable ou à la hausse et persistance). Cette approche a été jugée préférable à celle de l’établissement de la moyenne des probabilités individuelles de croissance et de persistance de la population (comme dans EC, 2008) pour les raisons suivantes : i) les facteurs démographiques et environnementaux qui déterminent le taux de croissance et la persistance des populations sont interreliés, même si des décalages peuvent entraîner le désappariement temporel des facteurs, et ii) la qualité des données et leur nature varient beaucoup d’une aire à l’autre, si bien qu’en considérant chaque type de données comme une source de données, il a été possible d’appliquer un ensemble de règles de décision uniformes pour les évaluer. Les résultats ont servi à déterminer le risque que les conditions actuelles de l’habitat dans les aires de répartition du caribou boréal ne permettent pas le maintien de populations locales autosuffisantes.

Le troisième critère d’une population autosuffisante, c’est-à-dire ne nécessitant aucune intervention de gestion active, a été évalué d’après l’information disponible sur chacune des aires. Les aires pour lesquelles cette évaluation a abouti à la conclusion qu’elles pouvaient permettre le maintien d’une population de caribou « autosuffisante », d’après les critères concernant l’information sur la population, mais dont on savait qu’elles faisaient l’objet d’interventions de gestion n’étaient pas considérées comme « autosuffisantes ».

Seuils de gestion propres aux aires de répartition (section 2.4.6.2)

L’approche probabiliste appliquée à l’évaluation intégrée du risque concernant l’habitat essentiel aux fins de la planification du rétablissement est complétée par la détermination, au moyen de méthodes comparables, d’intervalles probabilistes de perturbation en relation avec la condition actuelle et projetée de la population de caribou. Cette information peut servir à établir des seuils de gestion fondés sur le risque. Il n’entre pas dans la démarche de la présente évaluation scientifique de recommander des seuils de gestion en particulier, mais, comme il est nécessaire de déterminer de façon explicite le risque de gestion acceptable, une méthode pour les déterminer, avec des exemples d’application, est fournie ici avec une discussion de leur interprétation par rapport aux critères et indicateurs évalués.

Attributs biophysiques (section 2.4.6.3)

Les attributs biophysiques sont les caractéristiques de l’habitat qui sont nécessaires aux fonctions vitales assurant la survie et la reproduction du caribou. Les résultats des analyses de sélection de l’habitat (dans le présent rapport) et ceux des rapports publiés ont été utilisés pour faire la synthèse des principaux attributs biophysiques par écozone.

Étape 5 : Informations nécessaires, surveillance et adaptation

L’habitat essentiel du caribou boréal est l’une des propriétés émergentes des paysages dynamiques boréaux et est représenté par une série de conditions qui ne sont pas fixes, ni dans l’espace ni dans le temps. Un solide programme de recherche et de surveillance est au nombre des entités essentiels de l’évaluation continuelle de la désignation et de la gestion de l’habitat essentiel de chacune des populations locales, ou unités de conservation, et permet d’y apporter des ajustements lorsqu’il y a lieu. Au minimum, la surveillance est nécessaire pour que la protection de l’habitat essentiel soit assurée d’une manière qui nous permette d’atteindre les objectifs de rétablissement définis pour les populations et la répartition à long terme.

Avec le processus de gestion adaptative, on reconnaît et on favorise l’ajustement des mesures de gestion en fonction des nouvelles connaissances acquises. Le cycle de la gestion adaptative est un élément important du Cadre de désignation de l’habitat essentiel. Les lacunes et les incertitudes que comportent nos connaissances sont identifiées, évaluées et signalées en tant que besoins d’information que la planification et la mise en œuvre de mesures sont destinées à combler (voir la section 4.0).

La mise en œuvre de l’élément Description scientifique de l’habitat essentiel du Cadre de désignation de l’habitat essentiel (voir la figure 1) vise trois grands résultats : 1) l’évaluation intégrée de la probabilité que l’ensemble des conditions actuelles caractérisant l’habitat et la population d’une aire de répartition permettent le maintien d’une population de caribou autosuffisante; 2) une méthode de détermination des seuils de perturbation propres à l’aire; 3) la description des attributs biophysiques de l’habitat du caribou boréal. Sur la figure 2, on peut voir comment le cadre a été étendu pour réaliser ces objectifs et produire une description de l’habitat essentiel. Les sections qui suivent constituent une synthèse par étapes dans laquelle sont décrits les outils de décision et les analyses effectuées pour la mise en œuvre du cadre.

Figure 2. Description scientifique du Cadre de désignation de l’habitat essentiel du caribou boréal.

Figure 2. Description détaillée du Cadre de désignation de l'habitat essentiel du caribou boréal. Comme dans la figure 1, le Cadre commence par la description scientifique de l'habitat essentiel, laquelle comprend la détermination de l'aire de répartition actuelle de l'espèce et la délimitation des aires de répartition des populations locales. Dans ce diagramme, la portion de la détermination des conditions nécessaires au maintien de populations locales autosuffisantes a été développée. La condition de l'aire de répartition est évaluée d'après l'information sur la condition de la population actuelle, laquelle provient des données existantes sur la taille et la tendance de la population, et d'après les conditions actuelles de l'habitat, lesquelles sont tirées de l'information sur l'habitat disponible, sur le degré de perturbation anthropique et sur les zones brûlées par des incendies d'origine naturelle. L'information sur l'habitat sert à quantifier les effets des perturbations sur le recrutement de faons et est utilisée dans un modèle de la dynamique de l'habitat qui prédit la condition future de l'aire de répartition. L'évaluation de la condition de la population actuelle, de la condition actuelle de l'habitat et de la condition future de l'aire de répartition guide la description scientifique de l'habitat essentiel, laquelle comprend l'évaluation intégrée du risque concernant le maintien d'une population locale autosuffisante (fondée sur la condition de la population et de l'aire de répartition), la désignation de seuils de perturbations propres aux aires de répartition et l'établissement de la liste des attributs biophysiques nécessaires à la survie et au rétablissement du caribou boréal. La description scientifique de l'habitat essentiel guide la désignation juridique de l'habitat essentiel par les décideurs. Rappelons que le Cadre s'inscrit dans une démarche de gestion adaptative où les lacunes en matière d'information sont relevées, et où la réponse des populations est surveillée, les informations ainsi obtenues servant à déterminer et à adapter les activités scientifiques et de gestion.

La portée géographique de la présente évaluation a été définie par la répartition actuelle, ou zone d’occurrence actuelle, du caribou boréal au Canada. L’examen des renseignements à jour fournis par la plupart des compétences sur les aires de répartition du caribou boréal dans leur territoire (voir la section 2.4.2) a révélé des écarts par rapport aux données sur la répartition utilisées dans l’Examen scientifique de 2008. Pour mettre à jour la carte de la répartition de l’espèce, on a étendu cette dernière de manière à ce qu’elle englobe toutes les aires de répartition actuellement désignées par les compétences comme étant des aires de répartition locales du caribou boréal (figure 3).

Par rapport à l’Examen scientifique de 2008, des changements sont survenus dans deux grandes superficies :

  1. Territoires du Nord-Ouest : a) la limite ouest se trouve plus à l’est; b) des changements sont survenus autour du Grand lac de l’Ours;
  2. Alberta : de nombreux changements ont été apportés aux limites de l’aire de répartition dans la province.

À l’examen de la carte à jour, on constate que le caribou boréal est présent dans neuf compétences, son aire de répartition au Canada s’étendant du Territoire du Yukon, à l’ouest, au Labrador, à l’est, et, vers le sud, elle comprend même certaines îles du lac Supérieur.

Figure 3. Répartition du caribou boréal au Canada. Répartition actuelle établie d’après l’information à jour fournie par les différentes compétences concernées. Note : Comme l’information sur la répartition historique du caribou boréal en Colombie-Britannique ne comportait pas de données suffisantes sur l’écotype montagnard du caribou des bois, la zone d’occurrence historique du sud de cette province a été délimitée en fonction des limites des écozones boréales.

Figure 3. Carte illustrant la répartition historique et actuelle du caribou boréal dans les écozones boréales au Canada.

Variation de la délimitation des aires à l’échelle nationale

Pour évaluer la variation entre les données et les méthodes utilisées d’une compétence à l’autre, on a examiné comment les aires de répartition ont été délimitées dans l’ensemble de l’aire de répartition du caribou boréal. Une analyse a en outre permis de mieux comprendre la variation de nature et d’abondance des données utilisées pour délimiter les aires, et l’influence qu’elle peut avoir sur l’évaluation présentée ici. Enfin, une approche uniforme a été proposée pour la délimitation des aires de répartition du caribou boréal de façon que la variation à l’échelle nationale soit réduite à l’avenir. L’ensemble de cette démarche a été réalisée comme suit :

  1. on a demandé aux compétences de fournir de l’information détaillée sur la façon dont les aires de répartition du caribou ont été délimitées afin de pouvoir recueillir de l’information sur les données et les méthodes actuellement utilisées;
  2. on a examiné l’effet de la disponibilité des données sur l’étendue des aires de répartition tout en éliminant l’effet des autres facteurs liés à la condition de l’habitat (au moyen des données et de l’Examen scientifique de 2008);
  3. on a élaboré un classement des aires de répartition actuelles par catégorie suivant un continuum qui correspond au degré de certitude de l’établissement des limites des aires et qui met en relief des considérations d’ordre biologique importantes;
  4. on a classé les aires de répartition du caribou boréal au Canada dont la délimitation a été mise à jour en différentes catégories, selon la nature de l’information disponible et du degré de certitude de la délimitation.

L’information que les compétences ont fournie a permis de déterminer que la disponibilité des données a influé sur le choix de la méthode utilisée pour délimiter les aires de répartition du caribou boréal au Canada (annexe 7.1). L’analyse effectuée au moyen des données tirées de l’Examen scientifique de 2008 laisse penser que 65 % de la variation de l’étendue des aires de répartition du caribou boréal est attribuable aux données et aux méthodes utilisées pour les délimiter et par trois types de mesures de la qualité de l’habitat utilisées comme substituts, dont : le pourcentage de perturbation anthropique dans une aire, l’étendue des parcelles boisées dans l’aire, et, par déduction, la disponibilité de nourriture, estimée d’après la fraction cumulative du rayonnement photosynthétiquement utilisable (FRPU) (tableau 1 de l’annexe 7.1). L’analyse a révélé qu’un degré élevé d’activités anthropiques était associé à des aires de répartition plus discontinues et isolées, et que la nature des données avait une influence significative sur l’étendue de l’aire de répartition, une fois éliminés les effets de la qualité de l’habitat.

Les aires de répartition du caribou boréal que les compétences ont fournies après une mise à jour ont été classées en trois catégories de types, selon le degré de certitude de la délimitation de leurs limites : unités de conservation (faible degré de certitude), unités de conservation améliorée (degré de certitude intermédiaire) et populations locales (degré de certitude élevé) (figure 4). Les méthodes proposées pour l’élaboration d’une approche uniformisée applicable à la délimitation de chacun de ces trois types d’aires sont présentées, avec diverses considérations connexes, à l’annexe 7.1.

Figure 4. Types de délimitation des aires de répartition du caribou boréal au Canada définis pour rendre compte de la variation des données et des méthodes utilisées, avec le degré de certitude associé.

Figure 4. Trois types d'aire de répartition du caribou boréal ont été définis suivant un continuum qui rend compte du degré de certitude de leur délimitation. Les unités de conservation, situées du côté du spectre où le degré de certitude est le plus bas, sont des zones délimitées d'après des cartes numériques établies au moyen de données qui ne leur sont pas nécessairement propres. Viennent ensuite les unités de conservation améliorées, délimitées au moyen de cartes numériques et de données d'observation à court terme qui leur sont propres. Enfin, il y a les populations locales, lesquelles sont délimitées d'après les données d'observation à long terme sur l'utilisation de l'habitat et les déplacements, et dont la délimitation est établie avec le degré de certitude le plus élevé.

Carte révisée de l’aire de répartition nationale

La carte de l’aire de répartition du caribou boréal a été mise à jour au moyen des renseignements les plus récents et les plus fiables que les compétences ont fournis. Cette carte a servi à délimiter la superficie à utiliser dans les analyses effectuées par après pour déterminer si une aire permet le maintien d’une population autosuffisante et, enfin, à décrire l’habitat essentiel.

Aires transfrontalières et aires de grande étendue

Deux cas ont été considérés comme spéciaux en raison de l’importance qu’ils revêtaient au point de vue de l’analyse de l’habitat essentiel : les aires transfrontalières et les aires de très grande étendue. Peu de compétences ont coordonné leur travail pour harmoniser leurs renseignements sur les aires transfrontalières, et, souvent, la délimitation de ces aires s’arrête artificiellement aux limites politiques des territoires. Ce défaut de surveillance conjointe et de mise en commun des données entre compétences se traduit par une baisse du degré de certitude de la délimitation des aires et, par conséquent, de la description de l’habitat essentiel. Par exemple, la perturbation cumulative dans l’ensemble d’une aire transfrontalière peut dépasser le niveau où l’autosuffisance de la population reste possible malgré les mesures de gestion que chacune des compétences met en œuvre. De même, l’utilisation d’une moyenne de la condition de l’habitat pour une aire de grande étendue a pour effet de masquer la variation spatiale de la perturbation, l’étendue de l’aire pouvant se trouver réduite là où les activités humaines sont concentrées (voir le tableau 1 de l’annexe 7.1).

Dans l’Examen scientifique de 2008, deux entités sont axés sur la description des conditions de l’habitat qui influent sur la survie et le rétablissement du caribou boréal au Canada. Premièrement, une méta-analyse a permis de conclure que le pourcentage de perturbation totale (incendies et perturbations anthropiques avec une zone tampon de 500 m) a une influence défavorable sur le recrutement du caribou (EC, 2008). Deuxièmement, l’utilisation de l’habitat par le caribou boréal dans différentes écozones du Canada est décrite.

Dans la présente mise à jour, un certain nombre d’analyses additionnelles destinées à quantifier l’effet relatif de différents types de perturbations et d’habitats, et de leur configuration, sur la démographie du caribou ont été réalisées dans le but d’améliorer le degré de certitude de l’évaluation servant à déterminer si les aires permettent le maintien de populations locales autosuffisantes d’après la condition de l’habitat. Ce travail comprenait les entités suivants :

  1. de nouvelles cartes numérisées des perturbations anthropiques et des incendies ont été préparées pour faciliter la quantification de l’effet des perturbations sur la démographie du caribou (section 2.4.3.1);
  2. une analyse de la sélection de l’habitat par le caribou, réalisée au moyen des données recueillies dans le cadre des études de localisation par radiofréquences effectuées par les compétences, est venue enrichir l’information disponible sur l’importance relative des différents types d’habitat. Cette analyse a été réalisée à diverses échelles (aires totales de répartition du caribou boréal et aires stratifiées par écozones), ce qui a permis de mieux comprendre comment le contexte régional peut influer sur la description de l’habitat essentiel (section 2.4.3.2);
  3. de nouvelles analyses ont été réalisées pour permettre de mieux comprendre comment la configuration spatiale des perturbations anthropiques peut influer sur la démographie du caribou (section 2.4.3.3);
  4. une méta-analyse perfectionnée a été réalisée sur la relation entre la condition de l’habitat et des populations (ci-après appelée relation recrutement – perturbation, section 2.4.3.4).
2.4.3.1 Cartographie des perturbations

a) Perturbations anthropiques

Une méthode a été mise au point pour localiser et classer les activités de développement anthropique en fonction du type de perturbation; cette méthode a été utilisée pour créer un ensemble de données géospatiales reproductibles et uniformes à l’échelle nationale donnant une estimation des perturbations anthropiques sans zone tampon. Avec la présente mise à jour, la correspondance temporelle a aussi été augmentée entre les données sur les perturbations et les données démographiques utilisées par la suite dans les analyses destinées à quantifier l’effet de la qualité de l’habitat et de sa considération sur la démographie du caribou boréal.

Les perturbations anthropiques sont définies comme étant les perturbations du paysage naturel qui sont causées par les activités humaines et qui peuvent être repérées visuellement sur des images Landsat représentées à l’échelle de 1/50 000. Les perturbations peuvent être regroupées en deux grandes catégories, soit les entités linéaires et les entités polygonaux, ceux-ci comprenant chacun huit subdivisions (tableau 1). Une définition claire de chaque type d’élément anthropique a été formulée de façon à ce que l’identification des diverses perturbations pouvant être relevées sur les images demeure uniforme quelle que soit la personne qui se charge de l’interprétation de l’imagerie. Des données complémentaires ont guidé l’interprétation et l’étiquetage des entités, mais les entités eux-mêmes n’étaient numérisés que s’ils étaient nettement visibles sur les images Landsat. Cette règle générale est le fondement sur lequel s’est appuyée la formulation de règles plus explicites qui ont gouverné l’interprétation et la numérisation des perturbations.

Tableau 1. Catégories de perturbations anthropiques numérisées pour la mise en œuvre du cadre de description de l’habitat essentiel du caribou boréal.

Entités linéaires

Entités polygonales

Routes

Zones déboisées

Lignes électriques

Mines

Voies ferrées

Réservoirs

Lignes sismiques

Agglomérations

Pipelines

Puits

Barrages

Zones agricoles

Pistes d’atterrissage

Pétrole et gaz1

Inconnu

Inconnu2

1 Entités associés à l’industrie du pétrole et du gaz. Il peut s’agir d’une usine à gaz, d’installations en batteries, de stations de pompage ou de stations de compression.
2 Aires de perturbation anthropique, d’après leur organisation et par comparaison à ce qu’on voit de leur environnement sur les images satellites, le type de perturbation étant toutefois indéterminé.

Deux séries de produits cartographiques ont été produites. Les cartes du premier type ont servi pour l’analyse des zones tampons (voir la section 2.4.3.3) et la méta-analyse de la condition des populations et de l’habitat (voir la section 2.4.3.4). Ces données ont été recueillies par l’examen des images satellites prises aux dates où des données démographiques ont été recueillies sur chacune des populations locales (voir l’annexe 7.5), ce qui a permis d’augmenter la correspondance temporelle entre les perturbations et les données démographiques. En outre, la cartographie actuelle (2006-2010) de chacune des aires de répartition du caribou boréal délimitée par les compétences a été produite, ce qui a permis d’estimer les superficies perturbées par des activités humaines pour l’évaluation de l’aire actuelle et future (voir la section 2.4.5). Dans les aires recoupant l’échantillon d’aires utilisé pour la méta-analyse, l’information recueillie ne portait que sur les nouvelles perturbations anthropiques (section 2.4.3.4).

b) Incendies
Les estimations concernant les incendies qui ont été utilisées dans l’Examen scientifique de 2008 ont été établies au moyen de valeurs tirées de la Base nationale de données sur les feux de forêt du Canada (BNDFFC, gérée par le Service canadien des forêts [SCF]), et complétées par des données additionnelles pour les Territoires du Nord-Ouest, concernant les incendies touchant plus de 200 ha (SCF, 2010; NWTCG, 2010). Une limite de 50 ans a été utilisée pour l’identification des aires perturbées par le feu et rendues ainsi inutilisables pour le caribou, ce qui concorde avec la méthode de Sorenson et coll. (2008).

Pour la présente évaluation, on a demandé aux agences des compétences de fournir les données les plus récentes et les plus complètes qu’elles possédaient sur les incendies. Pour ce qui est des incendies survenus dans les parcs nationaux, l’information venait soit de Parcs Canada, lorsque l’organisme en possédait, soit de la BNDFFC. La disponibilité des données sur les incendies variait, plus particulièrement en ce qui touche la première année où des données étaient recueillies, et les données sur les incendies disponibles pour l’ensemble des compétences remontaient au maximum à 40 ans. En raison de cet état de choses, les données sur les incendies ont été normalisées par l’application d’une limite de 40 ans à l’identification des aires perturbées par le feu (c.-à-d. moins de 40 années). Comme peu de terres se trouvaient dans la classe des incendies remontant à 40-50 ans (dans le cas des aires sur lesquelles de l’information était disponible), le changement de la période écoulée de 50 ans à 40 ans après un incendie n’a donné lieu qu’à de faibles écarts entre les mesures de la superficie perturbée par des incendies utilisées dans l’Examen scientifique de 2008 et celles utilisées dans la présente évaluation.

2.4.3.2 Sélection de l’habitat

Il est reconnu que l’utilisation de l’habitat par le caribou boréal peut varier dans l’espace selon les conditions environnementales régionales et locales et selon la disponibilité de l’habitat (voir l’annexe 7.3). Les aires de répartition actuelles du caribou boréal au Canada s’étendent dans neuf écozones (figure 5). Une écozone est constituée de l’ensemble des zones où les conditions climatiques, les caractéristiques du terrain et la flore et la faune sont à peu près les mêmes. Les écozones sont le point de départ logique pour examiner une partie de la variation régionale des conditions abiotiques et biotiques que retrouve le caribou dans l’ensemble de son aire de répartition en zone boréale.

Figure 5. Aires de répartition actuelles du caribou boréal dans les écozones du Canada.

Figure 5. Emplacement des 57 aires de répartition du caribou boréal dans les 15 écozones au Canada.

En général, des modèles de sélection de ressources (fonctions de sélection de ressources [FSR]) sont utilisés pour quantifier l’utilisation qu’une espèce fait de l’habitat disponible. Des FSR ont été mises au point pour décrire l’utilisation de l’habitat par le caribou à deux grandes échelles : un modèle national permettant de décrire l’utilisation de l’habitat dans l’ensemble de la zone d’occurrence de l’espèce et des modèles à l’échelle de l’écozone qui permettent de décrire l’utilisation de l’habitat dans les différentes écozones de la forêt boréale du Canada (figure 6; annexe 7.3). Avec des analyses réalisées à différentes échelles, il a été possible de mieux comprendre comment la variabilité de la sélection de l’habitat à différentes échelles spatiales peut influer sur la description de l’habitat essentiel en déterminant si le fait d’éliminer ou non la variation liée à l’écozone peut conférer une plus grande force aux déductions concernant l’effet des conditions biotiques et abiotiques sur la démographie du caribou.

Les modèles FSR ont été mis au point avec des données recueillies au moyen d’études de localisation par radiofréquences portant sur 581 caribous porteurs d’un collier émetteur répartis dans 27 aires de répartition, ce qui représente 179 022 localisations de 2000 à 2010 (tableau 4.1 de l’annexe 7.3). Les données de localisation du caribou ont été fournies par plusieurs compétences. Une base de données numérisées uniformisée à l’échelle nationale a été constituée pour la définition des types d’habitats disponibles pour le caribou boréal dans l’ensemble du pays, notamment d’après les différents types de forêt, milieux humides, perturbations (incendies et routes), qualité de la nourriture, pente, aspect et relief du paysage (tableaux 5.1-5.2 de l’annexe 7.3). L’occupation du sol a été déterminée par imagerie MODIS (spectroradiomètre imageur à résolution modérée) avec, en complément, la base de données canadienne sur les tourbières. Quant aux données sur les incendies, elles provenaient d’une compilation de données d’EC, de provinces et de territoires, ainsi que de la BNDFFC pour ce qui est des incendies survenus dans les parcs nationaux. Les données fournies portaient sur les incendies survenus de 1917 à 2010.

Les modèles FSR ont corroboré un bon nombre des relations importantes mentionnées dans les publications au sujet de la sélection de l’habitat chez le caribou boréal. Par exemple, ils indiquaient que, dans toutes les écozones, le caribou évitait toujours les lieux où le réseau routier était dense et ceux où un incendie était survenu récemment (remontant à moins de 40 ans). Dans ce contexte, on parle d’évitement lorsqu’il y a réduction de l’utilisation par comparaison à l’utilisation possible, étant donné la disponibilité de l’habitat. Dans les travaux antérieurs, on a constaté que le caribou boréal est associé aux peuplements de conifères matures et aux tourbières où il peut trouver des lichens terrestres pour survivre en hiver (Stuart-Smith et coll., 1997; Neufeld, 2006; O’Brien et coll., 2006; Brown et coll., 2007; Courtois et coll., 2007). Par conséquent, dans la forêt boréale, il est probable que le caribou évitera les lieux où des incendies sont récemment survenus, les lichens y étant détruits et la végétation étant constituée de peuplements forestiers des premiers stades de la succession écologique (Schaefer et Pruitt, 1991, Vors et coll., 2007, Sorensen et coll., 2008). Toutefois, comme ces résultats sont tirés d’ensembles de données applicables à l’échelle nationale ou à l’échelle de l’écozone qui sont plutôt sommaires, il faut les interpréter en tenant compte des facteurs environnementaux locaux (c.-à-d. fréquence, étendue et gravité des feux de forêt dans une région donnée). Le régime des feux peut varier dans une mesure significative à l’échelle nationale et même à l’échelle des écozones où se trouve l’aire de répartition du caribou boréal. Le caribou boréal est adapté aux conditions environnementales locales de chacune des aires de répartition qu’il occupe. Au point de vue de l’utilisation de l’habitat, un incendie qui remonte à 40 ans peut être considéré comme ancien dans certaines régions, et relativement récent ailleurs. Ainsi, les particularités régionales caractérisant la période de rétablissement après un incendie doivent être examinées au moyen d’ensembles de données plus détaillées avant que des décisions soient prises au sujet de la période de rétablissement appropriée pour la définition de l’habitat du caribou.

En général, les modèles propres aux écozones ont été plus discriminants et ont donné des prévisions plus exactes que le modèle national. Une analyse de validation croisée a été effectuée au moyen des localisations de caribou retenues : il s’agissait de déterminer dans quelle mesure les modèles FSR donnent une prévision exacte de l’habitat du caribou. Les résultats indiquent que, même à l’échelle nationale, les fréquences élevées de localisations de caribou retenues se trouvaient dans les aires de forte utilisation déterminées au moyen de modèles FSR. Toutefois, l’importante variation que présentaient les relations à l’échelle des écozones devrait être approfondie par des analyses plus fines réalisées au moyen de bases de données plus détaillées.

Figure 6. Fonctions de sélection des ressources (FSR) (a) à l’échelle nationale et (b) à l’échelle des écozones applicables au caribou des bois boréal dans l’ensemble de la zone d’occurrence de cette espèce au Canada. La probabilité de sélection est exprimée suivant une échelle de couleurs où la probabilité faible est en vert, et la probabilité élevée, en rouge.

(a)

Figure 6. Représentation graphique des résultats obtenus avec le modèle de sélection des ressources à l'échelle nationale pour le caribou boréal au Canada indiquant en vert les zones où la probabilité de sélection est faible, en jaune et orange les zones où elle est intermédiaire et en rouge les zones où elle est forte.

(b)

Figure 6. Représentation graphique des résultats obtenus avec le modèle de sélection des ressources à l'échelle nationale pour le caribou boréal au Canada indiquant en vert les zones où la probabilité de sélection est faible, en jaune et orange les zones où elle est intermédiaire et en rouge les zones où elle est forte.

Le classement relatif déterminé au moyen des modèles FSR a servi à identifier l’habitat de qualité élevée pour le caribou. Cet habitat de qualité élevée a été défini au moyen des trois premiers quantiles de la probabilité d’occurrence du caribou boréal et a été utilisé dans les analyses effectuées par la suite pour examiner les effets de la condition de l’habitat sur le recrutement du caribou (voir la section 2.4.3.4).

2.4.3.3 Analyse de l’effet tampon

L’analyse de l’effet tampon visait à quantifier les effets écologiques des activités humaines sur le caribou boréal en tenant compte de l’atténuation produite par une zone tampon. Il s’agissait aussi d’examiner l’effet tampon sur la configuration de la perturbation anthropique et l’effet de cette configuration dans une aire de répartition du caribou.

Pour étudier l’effet des perturbations anthropiques sur le caribou boréal, on a comparé les changements de la puissance prédictive (R²) d’un modèle représentant la variation du recrutement du caribou en fonction de la perturbation totale dans l’aire, laquelle est une mesure combinée de la perturbation causée par les incendies et par les activités humaines assortie d’un effet tampon, pour 24 aires du caribou boréal au Canada (voir les détails à la section 2.4.3.4 ou à l’annexe 7.5). Les dix modèles évalués ne différaient entre eux que par la largeur de la zone tampon appliquée à tous les types d’activités anthropiques à l’exception des réservoirs (voir les raisons motivant l’élimination des réservoirs de l’empreinte de perturbation à la section 2.4.3.4).

La relation entre la puissance prédictive des modèles perturbation – recrutement et les différents dispositifs tampons appliqués aux perturbations anthropiques a produit une courbe en cloche qu’on peut diviser en trois zones : augmentation, stabilité et baisse (figure 7). La zone de stabilité a été définie comme étant celle des modèles avec dispositifs tampons dont le coefficient R² ne s’écartait pas de plus de 2,5 % du meilleur modèle (zone tampon de 1 000 m; annexe 7.4). La valeur du seuil a été établie à 2,5 % parce qu’elle correspondait approximativement à un test de signification unilatéral donnant un niveau α de 0,025 avec une distribution dont la queue est bornée par la valeur de R² la plus extrême (c.-à-d. le meilleur modèle). Le dispositif tampon le plus modéré (500 m) de la zone de stabilité (figure 7) a été choisi pour représenter la superficie effective de la perturbation anthropique.

Figure 7. R²de modèles représentant le recrutement en fonction de la perturbation totale avec différents dispositifs tampons appliqués aux perturbations anthropiques. Le pointillé marque la largeur du dispositif tampon (500 m) choisi pour représenter les effets des perturbations anthropiques. Les trois zones (augmentation, stabilité, baisse) représentent la tendance de la relation.

Figure 7. Effet de la modification de la zone tampon appliquée aux perturbations anthropiques sur la puissance prédictive d'un modèle sur la variation du recrutement du caribou en fonction de la perturbation totale non chevauchante. La largeur des zones tampon étudiées était comprise entre 100 m et 4 km. Les changements de la puissance prédictive (R2) forment une courbe en cloche (une augmentation initiale, puis une baisse accompagnant l'augmentation de la largeur de la zone tampon appliquée aux perturbations anthropiques). Une zone tampon de 500 m a été utilisée pour représenter l'empreinte écologique des activités de développement anthropique sur le caribou boréal.

L’analyse de sensibilité a révélé que la relation perturbation – recrutement appliquée avec un dispositif tampon de 500 m de largeur produit des estimations stables de l’effet de la perturbation anthropique sur le recrutement du caribou (voir l’annexe 7.4). En outre, avec une largeur de 500 m, il semble qu’on puisse obtenir de l’information de base sur les effets de la fragmentation ou de la configuration spatiale de la perturbation anthropique sur le paysage en plus des effets de la destruction de l’habitat. Seulement deux des six paramètres de configuration des perturbations étudiés ont eu un effet significatif sur le recrutement du caribou (faons) après élimination de la perturbation anthropique assortie d’un dispositif tampon de 500 m : la densité de la lisière, paramètre substitut pour quantifier les changements de la perméabilité du paysage aux prédateurs, et la plus courte distance entre les parcelles de perturbation, paramètre substitut de la connectivité des paysages. Ces deux paramètres de la configuration de la perturbation ont été intégrés aux analyses faites par la suite pour la caractérisation de la relation entre la condition de la population (recrutement) et la condition de l’habitat (perturbation, voir la section 2.4.3.4).

2.4.3.4 Méta-analyse de la population et de l’habitat

En plus d’englober les résultats de la cartographie améliorée des perturbations, on a étendu la méta-analyse du recrutement de faons en relation avec la perturbation afin qu’il soit possible de mieux comprendre et de mieux expliquer l’influence de la qualité de l’habitat (y compris le type et la configuration des perturbations) sur cette relation (voir l’annexe 7.5). La version augmentée comprenait l’élaboration de 11 modèles candidats pour quantifier les améliorations de la cartographie des perturbations (M0 par comparaison à M3; tableau 2), évaluer les effets relatifs des différents types de perturbations (M1-8), intégrer les résultats des effets des perturbations anthropiques et de la configuration des perturbations (M9) et évaluer l’influence des habitats non perturbés (M10-12), notamment de l’habitat de qualité élevée (hqé) déterminé au moyen du modèle de sélection de l’habitat (modèle 12).

Tableau 2. Caractéristiques des modèles candidats pour la méta-analyse nationale.

Modèle

Variables explicatives

Description

M0

perturb_totale_2008

Perturbation non chevauchante totale déterminée en 2008 (voir EC, 2008)

M1

anthro_2011

Perturbation anthropique (zone tampon de 500 m; effet des réservoirs éliminé)

feu_2011

Proportion des incendies (sans zone tampon)

M3

perturb_totale_2011

Perturbation non chevauchante totale déterminée (zone tampon de 500 m; effet des réservoirs éliminés)

M4

lnlinéaire_2011

Pourcentage de perturbation linéaire avec zone tampon (500 m)

M5

poly_2011

Perturbations anthropiques polygonales (zone tampon de 500 m; effet des réservoirs éliminé)

M6

lnlinéaire + poly_2011

M4 + M5

M7

anthro +feu_excl_anthro_2011

M1 + incendies à l’exclusion des perturbations anthropiques

M8

perturb_totale_ + fe_prop_perturb_2011

M3 + proportions de la perturbation totale attribuable aux incendies

M9

perturb_totale_ + ln_nn_2011

M3 + moyenne de la plus courte distance pondérée en fonction de la superficie (zone tampon de 500 m)

M10

ifl_2011

Proportion de paysage forestier intact à l’exclusion des perturbations anthropiques

M11

ifl_sansfeu_2011

Proportion de paysage forestier intact à l’exclusion des perturbations anthropiques et des incendies

M12

perturb_totale + hqé_2011

M3 + proportion d’habitats de qualité élevée

Le modèle classé au premier rang (M3) permet d’expliquer 69 % de la variation du recrutement de faons, et ce, dans l’ensemble de 24 aires de répartition constituant l’échantillon, d’après le pourcentage de perturbation totale (incendies + perturbations anthropiques avec zone tampon de 500 m; figure 8) dans chacune des aires. Ce modèle est semblable au modèle le plus performant utilisé dans l’Examen scientifique 2008. Toutefois, étant donné que les nouvelles cartes de perturbation ont permis d’améliorer la correspondance temporelle entre les données démographiques et les données sur les perturbations et que l’effet des réservoirs a été exclu de l’estimation des perturbations, le modèle M3 possède une puissance explicative de 12 % supérieure à celle du modèle de 2008. La plupart des effets défavorables des perturbations ont été attribués aux activités humaines (60 %, isolément), seulement 5 % de la variation de recrutement étant attribuable aux incendies (voir l’annexe 7.5). Quoi qu’il en soit, l’influence combinée des deux était supérieure à la somme de leur effet individuel. La décomposition de la perturbation anthropique en entités linéaires et polygonales n’a pas vraiment amélioré la puissance prédictive du modèle du recrutement, mais l’effet défavorable des entités de perturbation linéaire était plus important que celui des perturbations polygonales (voir l’annexe 7.5)

Figure 8.: Les bandes de prévision de 50, 70 et 90% que produit le meilleur modèle de régression unidimensionnelle (M3) du recrutement du caribou et de la perturbation du paysage.

Figure 8. Recrutement moyen du caribou boréal (faons/100 femelles) en fonction du pourcentage de perturbation totale non chevauchante au Canada pour 24 zones étudiées. La relation est négative, avec plus de 40 faons recrutés par tranche de 100 femelles adultes lorsque le pourcentage de perturbation est faible (< 5 % perturbation) et un peu moins de 10 faons par tranche de 100 femelles adultes lorsque le pourcentage de perturbation est supérieur à 85 %.

La relation perturbation – recrutement déterminée par la méta-analyse a servi à la définition des paramètres d’un modèle de la croissance des populations en fonction de l’habitat (voir l’annexe 7.8) fondé sur le pourcentage de perturbation totale dans chacune des aires de répartition du caribou boréal, et cet indicateur a été utilisé dans l’évaluation du risque intégré (section 2.4.6.1) ainsi que pour la détermination des catégories de risque appliquées aux seuils de perturbation (section 2.4.6.2).

On a demandé aux compétences de communiquer leurs meilleures données démographiques pour la présente mise à jour. La disponibilité et la nature des données varient beaucoup d’une aire de répartition à l’autre (annexe 7.1; annexe 7.11).

2.4.5.1 Conditions actuelles

L’évaluation des conditions actuelles des aires de répartition a consisté à déterminer la probabilité qu’elles suffisent au maintien de populations autosuffisantes de caribou. Comme il est indiqué à la section 2.1, une population « autosuffisante » est une population en croissance stable ou à la hausse (tendance) à court terme (premier critère) qui est assez importante (taille) pour persister à long terme (deuxième critère) sans nécessiter d’intervention de gestion active (troisième critère) comme des mesures de lutte contre les prédateurs. Les indicateurs élaborés pour l’évaluation de ces trois critères sont décrits au tableau 3; il s’agit, plus précisément des entités suivants :

  1. la probabilité que la croissance de la population de caribou soit stable ou à la hausse à court terme, exprimée par la valeur du facteur Pr (λ ≥ stable) sur 20 ans;
  2. la probabilité que la population soit assez importante pour que soit évitée à long terme la quasi-extinction, laquelle est définie comme étant la situation d’une population comprenant moins de 10 femelles en état de reproduction, sans nécessiter d’intervention de gestion active permanente (ex. gestion des prédateurs ou déménagement d’animaux venant d’autres populations), exprimée par le facteur Pr (Nt ≥ Qext) pendant plus de 50 ans (des détails sont fournis sur les deux indicateurs à l’annexe 7.8). Cet indicateur a servi à l’évaluation du risque accru d’extinction pour les populations de petite taille, une faible valeur du facteur Pr (Nt ≥ Qext) indiquant un risque supérieur d’extinction, et vice versa.

Il a fallu deux types d’analyses pour estimer la probabilité que les aires de répartition permettent le maintien d’une population locale autosuffisante : une analyse de la viabilité non spatiale de la population (au moyen d’un modèle de population générique; annexe 7.6), et une analyse de décision probabiliste (ou Réseau de décision bayésienne, RDB[2]; annexe 7.8). Deux sources d’information ont été utilisées pour la définition des paramètres démographiques propres à l’aire de répartition. La relation perturbation – recrutement résultant de la méta-analyse a servi à définir les paramètres du modèle de population en fonction de la condition de l’habitat (voir plus loin, sous la rubrique Indicateur fondé sur la condition de l’habitat), tandis que l’information fournie par les compétences sur la taille et la tendance des populations a servi à définir les paramètres démographiques d’après la condition de la population (voir plus loin sous la rubrique Indicateurs fondés sur la condition de la population). Ces indicateurs d’autosuffisance fondés sur les conditions de l’habitat et de la population ont servi pour l’évaluation intégrée du risque, laquelle est une composante de la description scientifique de l’habitat essentiel (section 2.4.6).

Tableau 3. Indicateurs d’autosuffisance utilisés pour l’évaluation intégrée du risque relatif aux conditions actuelles.
Indicateur d’autosuffisance Données utilisées1 Description

1) Probabilité de croissance de la population d’après la condition de l’habitat, Pr (λ ≥ stable)habitat

Croissance de la population (λ) déterminée d’après la relation recrutement-perturbation.

La proportion de fois où la moyenne projetée de la croissance de la population en 20 ans a été stable ou à la hausse en moyenne pour cette période de temps, Pr (λ ≥ stable), étant donné un ensemble précis d’estimations démographiques. La période de 20 ans correspond au critère de l’UICN pour l’évaluation des taux de changement et de la probabilité de déclin des populations. Seules les populations existantes, définies comme étant les populations de plus de 10 animaux à la fin de la période considérée, ont servi au calcul du facteur Pr (λ ≥ stable).

2) Probabilité de croissance de la population d’après la condition de la population, Pr (λ ≥ stable)population

Données sur les populations fournies par les compétences.

3) Probabilité que la taille de la population dépasse le seuil de la quasi-extinction,
Pr (Nt ≥ Qext)

Tailles de populations fournies par les compétences. Valeurs estimées en supposant de bonnes conditions démographiques (croissance stable).

La proportion de fois où une population est demeurée existante durant une période de 50 ans (Pr (Nt ≥ Qext) étant donné un ensemble précis de valeurs démographiques estimées. Les populations existantes sont les populations comprenant plus de 10 femelles en état de reproduction, selon le critère de l’UICN pour l’évaluation du risque d’extinction (UICN, 2010).

1 Des règles de décision ont été formulées en rapport avec la variabilité de la disponibilité des données d’une aire à l’autre (voir l’annexe 7.8).

Modèle de population

Le modèle de population général (appelé « modèle d’ensemble » dans l’annexe 7.6) a été mis au point pour permettre la création d’une grande base de données sur les résultats possibles à partir desquels des probabilités propres à chaque aire pouvaient être déterminées. Les variables démographiques utilisées dans ce modèle (tableau 4), établies d’après les publications sur le caribou boréal, englobent l’ensemble des valeurs démographiques fournies par les compétences. Le modèle a été utilisé pour prévoir les changements annuels de la population initiale (Nt = 1) en 20 et 50 ans, avec toutes les permutations possibles des paramètres démographiques et des niveaux d’erreur présumés pour chacun des paramètres (c.-à-d. écart-type, é.-t.), de façon à reproduire différents niveaux de variation stochastique annuelle. Les changements de tailles de population projetés à chaque intervalle de temps (t) (Nt = 1, Nt = 2,… Nt = 20) pendant une période de 20 ans ont servi à calculer le facteur annuel réalisé lambda (λ, changement proportionnel de la taille au temps t+1) pour chaque combinaison de paramètres (annexe 7.6). Ces combinaisons ont été utilisées pour délimiter les plages de valeurs de lambda correspondant à la décroissance, à la croissance stable ou à la hausse de la population en moyenne sur 20 ans, compte tenu de la variation stochastique (tableau 5), et pour estimer l’indicateur d’autosuffisance associé à la stabilité et à la croissance (Pr (λ ≥ stable)). Les limites supérieure et inférieure définissant la population autosuffisante ont été établies à λ = 1,01 et λ = 0,99, respectivement. Suivant cette définition, bon nombre des populations devraient vraisemblablement être considérées comme autosuffisantes dans différentes conditions démographiques, plus particulièrement compte tenu de la variation stochastique annuelle présumée des paramètres démographiques et des effets de la stochasticité démographique. Toutefois, comme il est possible que certaines d’entre elles ne soient pas autosuffisantes (ex. les petites populations considérées sur une longue échelle temporelle), il faut user de prudence lorsqu’on décide si une ou plusieurs mesures de gestion sont susceptibles d’améliorer la probabilité d’autosuffisance future d’une population. Les changements de taille de population projetés (Nt = 1, Nt = 2,… Nt = 50) en 50 ans ont servi à calculer l’indicateur d’autosuffisance pour l’évaluation du risque accru d’extinction des populations de petite taille (Pr (Nt ≥ Qext)).

Tableau 4. Plages de valeurs des paramètres, avec les intervalles des projections factorielles du modèle général de population.
Paramètre Plage de valeurs Nombre de niveaux (intervalles)

N0 – taille de la population initiale (femelles adultes)

20–10 000

18

Recrutement moyen annuel par tête – recrutement de femelles/femelle

0–0,3

13 (intervalles de 0,025)

É.-t. annuel du recrutement

0,01-0,21

4 (intervalles de 0,07)

Taux de survie annuel des femelles susceptibles de se reproduire

0,70-1,0

16 (intervalles de 0,02)

É.-t. annuel de la survie

0,01-0,21

4 (intervalles de 0,07)

K

20 fois N0

3 (valeurs de 3, 6 et 20)

rmax

1,1–1,3

2 (1,1 et 1,3)

Tableau 5. Plage de valeurs du facteur lambda correspondant à chacune des catégories de tendance de la taille déterminées par des simulations de populations.
Catégorie de population Plage de valeurs de λ

Décroissance

< 0,99

Stabilité

0,99-1,011

Croissance

> 1,01

1 au-dessus de λ = 0,99, probabilité élevée que la population demeure, en moyenne, stable pendant de longues périodes, compte tenu de la variation stochastique (annexe 7.6).

Indicateur fondé sur la condition de l’habitat

L’un des indicateurs d’autosuffisance a été établi d’après la condition de l’habitat : la probabilité que la croissance de la population locale soit stable ou à la hausse (λ) au cours d’une période de 20 ans, c’est-à-dire Pr (λ ≥ stable)habitat, appelée ci-après indicateur de la croissance de la population en fonction de l’habitat (tableau 3). Le pourcentage de perturbation totale (incendies et perturbations anthropiques avec zone tampon de 500 m) dans chacune des aires de répartition a servi à estimer le taux de recrutement (± é.-t.) au moyen de la relation recrutement-perturbation élaborée à la section 2.4.3.4. La moyenne nationale de survie à l’âge adulte (Sad = 0,85) a été utilisée en combinaison avec le recrutement prévu et les coefficients de variation associés pour chaque aire, ce qui a permis de calculer la croissance annuelle de la population utilisée avec le RDB pour l’estimation de la valeur propre à l’aire du facteur Pr (λ ≥ stable)habitat. Cet indicateur a été déterminé comme la moyenne prévue pour toutes les tailles de population possibles observées à l’échelle nationale de façon à ce que les effets de la croissance de la population soient séparés des effets de la taille de la population (voir la section Indicateurs fondés sur la condition de la population).

Indicateurs fondés sur la condition de la population

Deux indicateurs d’autosuffisance ont été calculés pour chaque aire d’après l’information fournie sur la condition de la population, c’est-à-dire Pr (λ ≥ stable)population, appelé ci-après indicateur de la croissance de la population en fonction de la population, et Pr (Nt ≥ Qext), appelé ci-après indicateur de la quasi-extinction, une mesure de la persistance utilisée pour évaluer le risque accru d’extinction des populations de petite taille (tableau 3).

L’indicateur de la croissance de la population en fonction de la population a été estimé au moyen du RDB pour toutes les aires de répartition avec les valeurs de lambda (λ ± é.-t.) ou de tendance de la population (décroissance, stabilité ou croissance, tableau 5) fournies par les compétences. Un ensemble de règles de décision a été élaboré en rapport avec la variabilité des données partielles fournies sur les valeurs de lambda par les compétences. Par exemple, la moyenne nationale de la survie des adultes (Sad = 0,85) a été utilisée en combinaison avec les valeurs de recrutement observées pour l’estimation de la valeur de lambda lorsque la compétence fournissant les données n’a produit que des estimations du recrutement pour une aire donnée. Comme pour l’indicateur de la croissance de la population en fonction de l’habitat, l’indicateur de la croissance de la population en fonction de la population a été calculé comme la moyenne prévue pour toutes les tailles de population possibles observées pour rendre compte de la variabilité des résultats prévus d’après les tailles de population observées à l’échelle nationale.

L’indicateur de la quasi-extinction a été estimé au moyen des tailles de population pour chaque aire de répartition, en supposant de bonnes conditions démographiques (croissance stable) de façon à ce que soit isolé l’effet de la taille de la population de celui de la croissance de la population. On évalue ainsi pour les petites populations le risque d’extinction accru en raison de phénomènes stochastiques qui servira dans l’évaluation de risque intégrée (voir la section 2.4.6). Cet indicateur n’a pas été calculé lorsque les données sur la taille des populations manquaient.

2.4.5.2 Conditions futures

Un modèle semi-spatial de la dynamique de l’habitat a été mis au point (annexe 7.7) pour prévoir le changement des conditions spatio-temporelles de l’habitat et ses effets sur l’évaluation de la capacité de l’aire de répartition à permettre le maintien d’une population autosuffisante. Ces projections de perturbations naturelles ont servi à estimer l’indicateur de la croissance de la population en fonction de l’habitat au fil du temps (voir le tableau 3), lequel a fourni l’information utilisée pour les seuils de perturbation propres aux aires de répartition. L’estimation de l’indicateur comprenait trois (3) étapes :

1) Caractérisation des conditions actuelles de l’habitat dans chaque aire de répartition d’après l’information recueillie sur le régime des feux, les perturbations anthropiques, les plans d’eau et les différents types d’habitat identifiés au moyen du spectroradiomètre imageur à résolution modérée (ou MODIS, un capteur du satellite Terra). Toutes les caractéristiques des aires de répartition ont été horodatées, ce qui permet de suivre leu évolution. Le temps écoulé depuis le dernier incendie a servi à déterminer l’âge des forêts constituées après les incendies forestiers. On a présumé que les perturbations anthropiques avaient commencé l’année où l’imagerie Landsat a été utilisée pour numériser les perturbations (section 2.4.3.1). Des simulations à long terme ont permis de produire la structure d’âges prévue des différents types de peuplements forestiers à l’équilibre ou à l’état stable (voir l’annexe 7.7).

2) Projection de 100 ans dans le futur des cartes des aires de répartition actuelles (étape 1) au moyen du simulateur SELES (pour Spatially Explicit Landscape Event Simulator; Fall et Fall, 2001) suivant quatre grands scénarios généralement différents :

  1. Conditions stables : les conditions actuelles restent inchangées (c.-à-d. aucune nouvelle perturbation, naturelle ou anthropique, aucune succession écologique ou rétablissement de l’habitat perturbé). Ce scénario très peu réaliste est analogue à celui de l’analyse des conditions statiques de l’Examen scientifique de 2008, qu’il vient compléter de façon à permettre l’estimation de la stochasticité démographique dans le modèle d’AVP fondé sur l’habitat (annexe 7.6).
  2. Rétablissement seulement : il s’agit de la projection de l’effet du rétablissement passif (c.-à-d. sans mesure active de restauration) des zones perturbées en fonction du temps sur la condition de l’aire de répartition (voir à l’annexe 7.6 les règles du rétablissement passif). Il est ainsi possible d’évaluer l’effet partiel de la baisse du degré d'incendies et de perturbation anthropique dans l’aire de répartition sur les paramètres de la population sans égard aux facteurs confusionnels d’autres dynamiques.
  3. Perturbations naturelles seulement : ce scénario a servi à estimer l’effet partiel de la dynamique naturelle de l’habitat (voir à l’annexe 7.6 les règles de la dynamique naturelle de l’habitat) sur les paramètres de la population, compte tenu du degré de perturbation anthropique.
  4. Rétablissement + perturbations naturelles : ce scénario a servi à examiner les effets combinés de la dynamique de l’aire de répartition sur les paramètres de la population, en supposant que le degré de perturbation anthropique reste le même.

Les cartes de simulation spatiale ont servi à l’estimation du pourcentage de perturbation totale future (incendies et perturbations anthropiques avec zone tampon de 500 m) pour chacun des quatre scénarios.

3) L’estimation de la perturbation future a servi à calculer le recrutement prévu d’après la relation perturbation-recrutement (voir la section 2.4.3.4). Suivant la même approche que celle décrite à la section 2.4.5.1, le recrutement prévu est combiné au taux moyen national de survie des adultes (Sad = 0,85) et les coefficients de variation de ces deux facteurs ont servi à estimer la probabilité de la croissance prévue (λ) de la population. La probabilité que la croissance de la population de l’aire de répartition reste stable ou soit à la hausse Pr (λ ≥ stable) a été estimée au moyen de la grande base de données créée avec le modèle de population et le RDB (section 2.4.5.1) pour produire des estimations moyennes propres aux aires de répartition du facteur lambda (λ) applicable au degré moyen des perturbations futures sur 0-20 ans, 21-50 ans et 51-100 ans.

Les résultats de l’évaluation des conditions futures en appliquant chacun des scénarios et intervalles de temps sont présentés dans les fiches d’information (annexe 7.10) des aires de répartition et à la figure 9. Ces valeurs peuvent servir dans l’interprétation des seuils de perturbation propres aux aires de répartition (voir la section 2.4.6.2 et l’annexe 7.9). Toutefois, elles ne sont pas interprétées et ne doivent pas être interprétées comme des projections dans le temps de la condition réelle de l’aire de répartition.

Figure 9. Probabilité que la croissance de la population soit stable ou à la hausse (Pr (λ ≥ stable) en fonction du pourcentage de perturbation totale pour quatre hypothèses de dynamique d’habitat : 1) Perturbation actuelle : conditions statiques; 2) Rétablissement seulement : rétablissement passif des zones déjà perturbées; 3) Perturbations naturelles seulement (perturb. nat. seul.) : nouvelles perturbations causées par des incendies, sans rétablissement passif; 4) rétablissement + perturb. nat. : moyenne pour trois intervalles de temps (1-20, 21-50 et 51-100 ans) des effets combinés de nouveaux incendies et du rétablissement passif des zones déjà perturbées. Remarque : pour la présente figure, l’aire de répartition Atikaki-Berens est utilisée comme exemple.

Figure 9. Probabilité que la croissance de la population soit stable ou à la hausse (Pr (? = stable) en fonction du pourcentage de perturbation totale pour quatre hypothèses de dynamique d'habitat : 1) Perturbation actuelle : conditions statiques; 2) Rétablissement seulement : rétablissement passif des zones déjà perturbées; 3) Perturbations naturelles seulement (perturb. nat. seul.) : nouvelles perturbations causées par des incendies, sans rétablissement passif; 4) rétablissement + perturb. nat. : moyenne pour trois intervalles de temps (1-20, 21-50 et 51-100 ans) des effets combinés de nouveaux incendies et du rétablissement passif des zones déjà perturbées. Remarque : pour la présente figure, l'aire de répartition Atikaki-Berens est utilisée comme exemple.
2.4.6.1 Évalutation intégrée du risque

Le « risque » est défini comme étant la probabilité qu’une aire de répartition permette le maintien d’une population locale autosuffisante, avec l’incertitude que comportent les indicateurs utilisés pour l’évaluation. L’évaluation intégrée du risque pour une population locale comporte deux grands entités (tableaux 6 et 7) :

  1. Un énoncé selon lequel la probabilité que les conditions actuelles de l’aire de répartition, décrites d’après les conditions de l’habitat et de la population, suffisent pour le maintien d’une population autosuffisante (tableau 6). Cet élément fait intervenir une approche fondée sur la pondération des diverses données avec intégration des trois indicateurs d’autosuffisance (voir la section Règles de décision applicables à l’intégration) et le classement de chacune des aires de répartition dans l’une des cinq catégories de probabilité d’autosuffisance. Ces catégories constituent un gradient de risque inspiré de l’échelle de probabilité mise au point par le Groupe intergouvernemental d’experts sur l’évolution du climat (IPCC, 2005).
  2. Le degré d’incertitude, ou, sous un autre angle, de certitude, de l’évaluation intégrée du risque a été évalué au moyen de deux mesures : un énoncé sur le degré de certitude établi en fonction de la nature de l’information utilisée pour l’estimation des indicateurs d’autosuffisance (tableau 7) et de la concordance des résultats de l’analyse des indicateurs (voir la section Règles de décision applicables à l’intégration). Pour une valeur de lambda mesurée sur une période d’au moins 3 ans au cours des 10 dernières années, le degré de certitude applicable à la qualité de l’information est plus élevé que pour une tendance. Par contre, pour une valeur de lambda mesurée sur une période de moins de 3 ans au cours des 10 dernières années, le degré de certitude est le même que pour une tendance (tableau 7).
Tableau 6. Échelle de probabilité applicable à l’évaluation intégrée du risque associé aux conditions actuelles.

Probabilité d’autosuffisance

Catégorie de probabilité que la condition de l’aire de répartition permette le maintien d’une population locale autosuffisante

Autosuffisance effective1

≥ 0,9

Très probable

AS

De < 0,9 à ≥ 0,6

Probable

AS

De < 0,6 à ≥ 0,4

Plus ou moins probable

NAS/AS

De < 0,4 à ≥ 0,1

Peu probable

NAS

< 0,1

Très peu probable

NAS

1 AS : autosuffisante; NAS/AS : non autosuffisante/autosuffisante; NAS : non autosuffisante.

Tableau 7. Degré de certitude associé à l’abondance des données démographiques concernant les aires de répartition. Les données relatives à la condition de l’habitat n’ont pas été prises en compte parce qu’il y en avait pour toutes les aires et qu’elles ont pu être normalisées.

Degré de certitude relatif à l’information fondé sur l’abondance des données démographiques

Données démographiques disponibles

Un très grand nombre de données

Facteur lambda1 et taille de la population

Un grand nombre de données

Tendance et taille de la population

Un certain nombre de données

Taille de la population

Données limitées

Aucune donnée démographique

1 Le facteur lambda doit avoir été mesuré sur une période ≥ 3 ans au cours des 10 dernières années. Les facteurs lambda ne remplissant pas cette condition ont été traités comme des tendances.

Règles de décision applicables à l’intégration

Un ensemble de règles de décision, représenté à la figure 10, a été élaboré pour la pondération des évaluations individuelles de l’autosuffisance en fonction des trois indicateurs et la production d’une seule évaluation intégrée du risque. D’abord, une évaluation de l’autosuffisance a été effectuée en fonction de chacun des indicateurs au moyen des intervalles de probabilité du tableau 6. Les trois valeurs individuelles ont ensuite été comparées, ce qui a permis de déterminer s’il y avait concordance entre les trois indicateurs d’autosuffisance (étape 1). Dans les cas où les trois indicateurs convergeaient (c.-à-d. que le degré de concordance était élevé, tel que défini au tableau 8), le résultat a été considéré comme étant l’évaluation intégrée du risque (étape 8). Le classement par probabilité a alors été fondé sur l’indicateur pour lequel on a obtenu la probabilité la plus faible, plus prudente, d’autosuffisance.

D’autres dispositions ont été prises, lorsque les résultats des indicateurs ne concordaient pas, pour déterminer la possibilité la plus plausible compte tenu de l’information propre à l’aire de répartition dont on disposait. Dans les cas où les trois indicateurs divergeaient tous, (c.-à-d. que le degré de concordance était faible, tel que défini au tableau 8), on appliquait le principe de prudence, si bien que c’est à l’évaluation de l’indicateur ayant donné la plus faible probabilité de maintien d’une population autosuffisante qu’on a accordé le plus de poids et c’est le résultat qu’elle a donné (étape 2), avec la catégorie de probabilité qui lui était associée, qui a été retenu comme étant l’évaluation intégrée du risque. Dans tous les autres cas, les étapes 3 à 7 des règles de décision ont été suivies pour l’identification de l’indicateur auquel il convenait d’accorder le plus de poids.

Lorsque les évaluations ont donné des résultats contradictoires, en raison d’une concordance partielle (tableau 8) entre les indicateurs de la croissance de la population en fonction de l’habitat et de la population (étape 4), la question a été résolue comme suit :

Le principe de prudence (principe directeur 5) a été appliqué aux situations où l’indicateur de la croissance de la population (résultat des étapes 4a-b) ne concordait pas avec l’indicateur de quasi-extinction utilisé pour signaler le risque accru d’extinction dans le cas des petites populations (étape 6). Pour l’évaluation intégrée du risque, le poids le plus important a été accordé à l’indicateur produisant le risque le plus élevé ou la probabilité la plus faible d’atteindre l’objectif du maintien d’une population autosuffisante, ce qui revient à ajuster l’évaluation intégrée du risque pour signaler les cas où le risque d’extinction pourrait être accru parce que la population est de petite taille.

Comme il a été indiqué auparavant, en plus du degré de certitude des données utilisées (tableau 7), la définition du degré de certitude de l’évaluation intégrée du risque a été précisée par l’évaluation de l’uniformité de l’information fournie par chacun des indicateurs pour une aire de répartition donnée. L’uniformité a été évaluée d’après le nombre d’indicateurs concordant avec l’indicateur ayant le plus de poids dans l’évaluation intégrée du risque (tableau 8). Cette évaluation n’a été effectuée que pour les aires de répartition caractérisées par les trois indicateurs d’autosuffisance. Comme ci-dessus, les énoncées relatifs au degré de certitude sont une version modifiée de ceux du GIEC (IPCC, 2005).

Tableau 8. Degré de certitude de l’uniformité de l’information.

Indicateur d’autosuffisance auquel a été accordé le plus grand poids

Critère d’uniformité conditionnelle

Degré de certitude de l’énoncé concernant l’uniformité de l’information

Pr (λ ≥ stable)

Concorde avec l’autre indicateur Pr (λ ≥ stable)

Concordance élevée

Pr (Nt ≥ Qext)_

Concorde avec les 2 indicateurs Pr (λ ≥ stable)

Pr (λ ≥ stable)

Concorde avec le facteur
Pr (Nt ≥ Qext)

Concordance partielle

Pr (Nt ≥ Qext)

Concorde avec l’un des deux indicateurs Pr (λ ≥ stable)

Pr (λ ≥ stable)
Pr (Nt ≥ Qext)

Aucune concordance

Faible concordance

Figure 10. (a) Règles de décision guidant l’évaluation intégrée du risque. (b) Élaboration des règles applicables aux cas de divergence entre les indicateurs de la croissance de la population.

(a)

Figure 10. a) Règles de décision guidant l'évaluation intégrée du risque. Étape 1 : Les 3 indicateurs d'autosuffisance concordent-ils? Si oui, l'évaluation intégrée du risque est terminée (étape 8). Sinon, passer à l'étape 2 : les 3 indicateurs d'autosuffisance divergent-ils? Si oui, passer à l'étape 7 : appliquer le principe de prudence et choisir l'indicateur d'autosuffisance associé au niveau de risque le plus élevé (le plus prudent). L'évaluation intégrée du risque est maintenant finale (étape 8). Sinon, passer aux étapes 3 et 4, dans la case jaune, pour résoudre les divergences. Étape 3 : les indicateurs de la croissance de la population concordent-ils? Sinon, passer à l'étape 4 : appliquer les règles de décision pour déterminer l'estimation la plus fiable de l'indicateur de la croissance de la population (description détaillée à la figure 10b) et passer à l'étape 5. Si oui (les indicateurs de la croissance de la population concordent), aller directement à l'étape 5 : il s'agit du classement final de l'indicateur de la croissance de la population. Étape 6 : l'indicateur final de la croissance de la population concorde-t-il avec l'indicateur de quasi-extinction utilisé pour évaluer le risque accru d'extinction des populations de petite taille? Sinon, passer à l'étape 7 : appliquer le principe de prudence et choisir l'indicateur d'autosuffisance associé au niveau de risque le plus élevé et l'utiliser pour l'évaluation intégrée du risque finale (étape 8). Si oui (l'indicateur de la croissance de la population et l'indicateur de quasi-extinction concordent), aller à l'étape 8 et utiliser ces indicateurs pour l'évaluation intégrée du risque finale. b) Élaboration des règles de décision applicables aux divergences entre indicateurs (étapes 3 et 4, dans la case jaune). Étape 3 : les indicateurs de la croissance de la population concordent-ils? Sinon, aller à l'étape 4a : l'indicateur de la croissance de la population en fonction de la population pourrait-il résulter de la gestion des prédateurs? Si oui, utiliser l'indicateur de la croissance de la population en fonction de l'habitat pour fonder le classement final (étape 5). S'il n'y a pas de gestion des prédateurs, passer à l'étape 4b : l'indicateur de la croissance de la population en fonction de la population est-il fondé sur une moyenne des valeurs de lambda mesurées sur une période d'au moins 3 ans au cours des 10 dernières années? Si oui, utiliser l'indicateur de la croissance de la population en fonction de la population pour le classement final de l'étape 5. Sinon, utiliser l'indicateur de la croissance de la population en fonction de l'habitat pour le classement final de l'étape 5. Les règles de décision qui suivent l'étape 5 (étapes 6 à 8) sont décrites plus haut.

(b)

Figure 10. a) Règles de décision guidant l'évaluation intégrée du risque. Étape 1 : Les 3 indicateurs d'autosuffisance concordent-ils? Si oui, l'évaluation intégrée du risque est terminée (étape 8). Sinon, passer à l'étape 2 : les 3 indicateurs d'autosuffisance divergent-ils? Si oui, passer à l'étape 7 : appliquer le principe de prudence et choisir l'indicateur d'autosuffisance associé au niveau de risque le plus élevé (le plus prudent). L'évaluation intégrée du risque est maintenant finale (étape 8). Sinon, passer aux étapes 3 et 4, dans la case jaune, pour résoudre les divergences. Étape 3 : les indicateurs de la croissance de la population concordent-ils? Sinon, passer à l'étape 4 : appliquer les règles de décision pour déterminer l'estimation la plus fiable de l'indicateur de la croissance de la population (description détaillée à la figure 10b) et passer à l'étape 5. Si oui (les indicateurs de la croissance de la population concordent), aller directement à l'étape 5 : il s'agit du classement final de l'indicateur de la croissance de la population. Étape 6 : l'indicateur final de la croissance de la population concorde-t-il avec l'indicateur de quasi-extinction utilisé pour évaluer le risque accru d'extinction des populations de petite taille? Sinon, passer à l'étape 7 : appliquer le principe de prudence et choisir l'indicateur d'autosuffisance associé au niveau de risque le plus élevé et l'utiliser pour l'évaluation intégrée du risque finale (étape 8). Si oui (l'indicateur de la croissance de la population et l'indicateur de quasi-extinction concordent), aller à l'étape 8 et utiliser ces indicateurs pour l'évaluation intégrée du risque finale. b) Élaboration des règles de décision applicables aux divergences entre indicateurs (étapes 3 et 4, dans la case jaune). Étape 3 : les indicateurs de la croissance de la population concordent-ils? Sinon, aller à l'étape 4a : l'indicateur de la croissance de la population en fonction de la population pourrait-il résulter de la gestion des prédateurs? Si oui, utiliser l'indicateur de la croissance de la population en fonction de l'habitat pour fonder le classement final (étape 5). S'il n'y a pas de gestion des prédateurs, passer à l'étape 4b : l'indicateur de la croissance de la population en fonction de la population est-il fondé sur une moyenne des valeurs de lambda mesurées sur une période d'au moins 3 ans au cours des 10 dernières années? Si oui, utiliser l'indicateur de la croissance de la population en fonction de la population pour le classement final de l'étape 5. Sinon, utiliser l'indicateur de la croissance de la population en fonction de l'habitat pour le classement final de l'étape 5. Les règles de décision qui suivent l'étape 5 (étapes 6 à 8) sont décrites plus haut.
2.4.6.2 Seuils de gestion propres aux aires de répartition

L’évaluation intégrée du risque sert à évaluer un ensemble d’énoncés de probabilité selon lesquels les conditions actuelles de l’aire de répartition permettent le maintien d’une population autosuffisante. Chaque énoncé est associé à une plage de valeurs d’indicateur correspondant aux différents degrés de confiance du résultat recherché, en l’occurrence, des populations locales autosuffisantes (voir le tableau 8). Toutefois, l’évaluation des conditions actuelles ne permet pas de dire ce qui doit être préservé (dans les aires de répartition dont les populations sont autosuffisantes) ou rétabli (dans les aires de répartition dont les populations ne sont pas autosuffisantes) pour atteindre un degré de certitude donné concernant l’objectif de rétablissement. Dans la présente évaluation, cet aspect peut être abordé par rapport au risque et exprimé par des seuils de gestion fondés sur l’habitat; plus précisément, des seuils de perturbation. Même s’il n’entre pas dans le propos d’une évaluation scientifique de déterminer des seuils de gestion, l’information et les méthodes nécessaires à cette démarche sont présentées ici (voir à l’annexe 7.9 une analyse complète de cette approche).

Des seuils écologiques peuvent être établis lorsque la relation entre un attribut d’intérêt et le principal moteur de changement environnemental, ou facteur de stress, n’est pas linéaire, ce qui permet de supposer qu’un changement abrupt est survenu dans un ensemble restreint de valeurs (Groffman et coll., 2006, Villard et Jonsson, 2009, Samhouri et coll., 2010). La définition de seuils écologiques distincts éclaire les décisions de gestion, particulièrement lorsque ces seuils représentent une limite nette entre deux états qui diffèrent au point de vue du résultat recherché sur le plan de la gestion. Toutefois, lorsque les relations entre les facteurs de stress environnementaux et les attributs écologiques sont linéaires, ou lorsque le passage d’un état à l’autre est graduel, aucun seuil écologique ne peut être établi, et les seuils de gestion doivent reposer sur l’attribution d’un risque écologique dans un continuum de conditions. Dans les deux cas, l’établissement de seuils de gestion est fondé sur des décisions de gestion concernant le niveau de risque acceptable. Ces décisions peuvent être guidées par une évaluation probabiliste des résultats possibles concernant l’état voulu, comme il est indiqué ici.

Dans la présente évaluation, la condition de l’aire de répartition est l’un des principaux indicateurs liés au critère de rétablissement de la croissance de la population stable ou à la hausse, et elle sert de point de départ à l’examen de seuils de gestion reliés à l’habitat essentiel. L’intégration de la relation recrutement-perturbation décrite à la section 2.4.3.4 avec le taux de survie annuel moyen des femelles adultes (Sad = 0,85), permet de formuler une fonction lambda pour l’indicateur de la croissance de la population en fonction de l’habitat (annexe 7.8). Cette relation exprime la probabilité qu’une valeur moyenne de lambda pour une période de 20 ans dénote une population stable ou en croissance (λ ≥ stable) à divers degrés de perturbation totale à l’échelle de l’aire de répartition (figure 11). Aux extrémités du gradient de perturbation se trouvent des régions où le degré de certitude est plus élevé, mais aucun seuil distinct ne sépare les conditions de l’autosuffisance de celles de l’absence d’autosuffisance, la probabilité d’observer des populations non en déclin diminuant, ou le risque de ne pas atteindre l’objectif de rétablissement augmentant, avec l’augmentation du degré de perturbation.

Figure 11. Probabilité de croissance stable ou à la hausse (λ ≥ stable) des populations de caribou au cours d’une période de 20 ans à divers niveaux de perturbation totale (incendies ≤ 40 ans + perturbations anthropiques avec zone tampon de 500 m). Le facteur lambda (λ) a été calculé au moyen des valeurs de recrutement propres aux perturbations qui résultent de la méta-analyse, avec un taux annuel moyen de survie des femelles adultes de 0,85 concordant avec les autres composantes de l’évaluation de l’habitat essentiel (voir l’annexe 7.8). Le degré de certitude du résultat, le risque écologique et les scénarios de gestion sont représentés sur un continuum de conditions.

Figure 11. Baisse de la probabilité que la croissance d'une population soit stable ou à la hausse en fonction de l'augmentation de la perturbation. Cette fonction sert à déterminer la probabilité de réalisation de l'objectif du rétablissement d'une population autosuffisante ou, inversement, le risque que l'objectif ne se réalise pas, et sert à orienter la gestion. Par exemple, la probabilité d'une croissance stable ou à la hausse est élevée lorsque le degré de perturbation est faible. Il est très probable que l'objectif d'autosuffisance de la population soit atteint. Le risque que l'objectif de rétablissement ne soit pas atteint est donc faible. Lorsque le degré de perturbation est élevé, la probabilité d'une croissance stable ou à la hausse est faible, et il est très peu probable que l'objectif d'autosuffisance de la population soit atteint. Le risque est très élevé que l'objectif de rétablissement ne soit pas atteint, ce qui permet de supposer que la restauration de l'habitat pourrait être nécessaire.

Les valeurs de perturbation associées aux catégories de probabilité de l’indicateur de la croissance de la population en fonction de l’habitat sont présentées au tableau 9. Les intervalles associés à chacun des énoncés de probabilité correspondent à une plage de valeurs d’indicateur concordant avec une représentation probabiliste du degré de certitude du résultat. Dans l’évaluation intégrée du risque, on conclut à l’autosuffisance lorsque l’information disponible indique qu’il est plutôt probable qu’une aire de répartition permette le maintien d’une population autosuffisante, d’après une probabilité de maintien d’une croissance stable ou à la hausse ≥ 0,60 (tableau 8, figure 11). De même, lorsqu’il était plutôt improbable qu’une aire de répartition permette le maintien d’une population autosuffisante (probabilité de maintien d’une croissance stable ou à la hausse ≤ 0,40), on a conclu à une probabilité de « non-autosuffisance ». Ces conclusions sont le résultat d’une approche de pondération des entités d’information, fondée sur des critères quantitatifs. Le degré élevé d’incertitude d’un résultat associé à la catégorie de probabilité intermédiaire « plus ou moins probable » produit une conclusion conjointe sur la probabilité d’autosuffisance.

Tableau 9. Intervalles de perturbation totale avec les divers degrés de certitude du résultat et les niveaux de risque pour l’objectif d’une croissance de la population stable ou à la hausse.
Probabilité de maintien d’une croissance stable ou à la hausse1 Probabilité de réalisation du résultat recherché Intervalle de perturbation2 Niveau de risque

≥ 90 %

Très probable

≤ 10 %

Très faible

de < 90 à ≥ 60 %

Probable

> 10–35 %

Faible

de < 60 à ≥ 40 %

Plus ou moins probable

> 35–45 %

Modéré

de < 40 à ≥10 %

Peu probable

> 45–75 %

Élevé

< 10 %

Très peu probable

>75 %

Très élevé

1 Intervalles adaptés de GIEC (IPCC, 2005); une période de 20 ans a été appliquée à l’évaluation du taux de croissance moyen.
2 Voir la figure 11.

L’interprétation du risque comporte des entités objectifs et subjectifs. Le classement relatif du risque de très faible à très élevé du tableau 9 représente le continuum des conditions, avec les probabilités de réalisation des résultats qui y sont associées, étant donné qu’aucun seuil écologique distinct n’a été déterminé dans la relation d’intérêt. Cette interprétation est donc objective, en ce sens qu’elle représente un gradient de certitude du résultat reposant sur la relation écologique sous-jacente. L’attribution d’un niveau de risque à chacune des catégories de probabilité, et les intervalles de probabilité eux-mêmes, peuvent aussi être interprétés comme l’expression de l’acceptation de divers degrés de certitude en rapport avec les résultats recherchés, et, par conséquent, est subjective. Par exemple, accepter un résultat tel que « plus ou moins probable » comme étant un risque modéré du point de vue de la gestion est un énoncé de valeur, donc susceptible de changer en fonction des objectifs de gestion.

La présente évaluation scientifique autorise des conclusions sur les résultats probables et le risque relatif associés aux conditions actuelles et futures en fonction d’un objectif de gestion donné, mais elle ne permet pas de déterminer le niveau de risque acceptable en rapport avec la réalisation de cet objectif. Il est nécessaire de définir le risque acceptable pour établir des seuils de gestion, car chaque niveau de risque acceptable se traduit par un seuil de gestion qui lui est propre. Par exemple, si un résultat « probable » en rapport avec l’objectif de rétablissement de populations autosuffisantes était considéré comme acceptable du point de vue de la gestion, le seuil de gestion associé pourrait être fixé dans la partie supérieure de la plage des valeurs de perturbation associée à cette catégorie de probabilité, les valeurs inférieures correspondant à la situation voulue, les valeurs supérieures, à une situation non souhaitable ou inacceptable. Une approche de gestion plus ou moins prudente serait assortie d’un seuil de perturbation plus ou moins élevé. Comme les seuils sont généralement des déclencheurs de mesures de gestion, l’utilisation d’une échelle de seuils correspondant à un gradient de risque, permettrait d’exercer une gestion graduée suivant le continuum du rétablissement.

Que le niveau de risque acceptable soit exprimé ou non par un seuil ou un ensemble de seuils, les intervalles de perturbation qui lui sont associés à la figure 11 correspondent aux résultats prévus d’après ce qui est observé à l’échelle nationale. Il ne s’agit pas d’évaluations propres à chaque aire de répartition, en l’absence d’information additionnelle. Les résultats relatifs aux populations individuelles se situent dans différentes parties de ces intervalles et peuvent même se trouver en dehors. Dans une démarche compatible avec l’évaluation intégrée du risque, d’autres indicateurs relatifs à des critères de rétablissement, également exprimés par rapport au risque ou à la probabilité du résultat recherché, peuvent être utilisés pour mieux comprendre les résultats et interpréter les seuils à l’échelle de l’aire de répartition individuelle (voir à la section 3.2 les probabilités associées aux deux indicateurs de population également utilisés dans l’évaluation intégrée du risque). Les règles de décision appliquées dans l’évaluation intégrée du risque s’appliqueraient ici aussi (figure 11, section 2.4.6.1). En prenant compte d’autres sources d’information, comme, par exemple, le risque d’extinction prévu d’après l’estimation de la quasi-extinction réalisée au moyen des données sur la taille et la tendance de la population (tableau 6.8.1, annexe 7.8), les possibles conditions futures, définies d’après le rétablissement naturel de la forêt dans les zones actuellement perturbées, et une perturbation additionnelle par des incendies (voir la section 2.4.5.2), on peut aussi élever le degré global de certitude du résultat et, par conséquent, raffiner l’interprétation des seuils de perturbation applicables aux populations individuelles par rapport au risque acceptable.

En général, moins on a d’information, moins le degré de certitude du résultat est élevé. Avec des sources d’information multiples convergeant vers un même résultat, le degré de certitude est plus élevé; c’est aussi le cas lorsque l’information est de meilleure qualité. Le degré de certitude du résultat est la principale mesure utilisée pour perfectionner l’évaluation du risque et guider l’établissement ainsi que l’interprétation des seuils de perturbation applicables aux aires de répartition individuelles. Les différentes étapes de l’application des seuils de perturbation propres aux aires de répartition sont décrites à la figure 12 et sont reliées à la détermination des mesures de gestion appropriées. Dans tous les cas où l’ajustement de l’interprétation des seuils est envisagé, de l’information additionnelle est nécessaire pour fonder les évaluations du risque et du degré de certitude des résultats.

Figure 12. Approche générale de l’évaluation du risque ainsi que de l’établissement et de l’interprétation des seuils de gestion fondés sur la perturbation qui sont applicables au caribou boréal.

Figure 12. Étape 1 : Établir le niveau de risque acceptable par rapport au degré de certitude du résultat recherché et déterminer les seuils de perturbation d'après la relation entre la perturbation et la croissance de la population. Étape 2 : Comparer le degré de perturbation actuel dans l'aire de répartition aux valeurs des seuils déterminées et évaluer le risque en rapport avec l'objectif de gestion. Étape 3 : Prendre en compte d'autres critères d'évaluation et modifier le niveau de risque attribué et l'interprétation du seuil si le degré de certitude s'est élevé ou si le résultat probable est différent. Étape 4 : Évaluer les conditions projetées de l'habitat et de la population, réévaluer le risque et modifier l'interprétation du seuil si le résultat probable est différent. Étape 5 : Déterminer quelles sont les mesures de gestion appropriées d'après l'évaluation finale du risque et l'interprétation du seuil associé.

Une version plus élaborée des approches décrites ici est donnée à l’annexe 7.9. Des exemples d’application de ces notions sont donnés dans la section des résultats du document principal (voir la section 3.3). Le cadre méthodologique présenté peut servir de point de départ à l’examen des seuils de perturbation propres aux aires de répartition individuelles dans le contexte de l’évaluation de risque. Leur mise en œuvre suppose la définition du risque acceptable par les gestionnaires.

2.4.6.3 Attributs biophysiques

Le risque de prédation et la disponibilité de la nourriture sont les principaux facteurs qui influent sur l’utilisation de l’habitat chez le caribou boréal au Canada. En général, pour être spatialement séparé de ses prédateurs, le caribou boréal préfère les basses terres ou les hautes terres à complexes de tourbières et de peuplements de conifères matures ou ayant atteint un stade avancé de la succession végétale. Souvent, dans ce genre d’habitat, les lichens terrestres et arboricoles, importante source de nourriture, abondent, surtout en hiver. Depuis le début du printemps jusqu’en automne, période où le régime alimentaire du caribou est plus varié, les graminées, carex, plantes herbacées et lichens sont tous une importante source de nourriture. De même, le caribou vit dans les lieux où l’habitat lui permet d’échapper à ses prédateurs, comme les rivages et les lieux où la couche de neige n’est pas épaisse, et un grand nombre vont mettre bas dans des îles au printemps. Le caribou a aussi l’habitude d’éviter les lieux où abonde la végétation buissonnante, les forêts de décidus et les secteurs récemment perturbés par le feu ou les activités humaines (perturbations polygonales ou linéaires). Dans ce type d’habitats sont réunies les conditions favorables à d’autres espèces d’ongulés, proies favorites du loup et de l’ours. En plus d’être une source de nourriture pour les espèces qui sont des proies primaires, les perturbations linéaires créent des corridors de déplacement, ce qui accroît la vulnérabilité du caribou à ses prédateurs (James, 1999; James et Stuart-Smith, 2000; Nagy, 2011).

Les caractéristiques générales de la sélection de l’habitat décrites ci-dessus ont été précisées pour sept écozones ainsi que pour les cinq sous-régions du bouclier boréal. Elles résultent de la compilation des données publiées sur l’habitat du caribou boréal dans les écozones de l’aire de répartition de l’espèce au Canada (EC, 2008) et des résultats de l’analyse de la sélection de l’habitat (voir la section 2.4.3.2). Aucune donnée n’était disponible pour l’écozone du Bas-Arctique ou celle de la taïga de la cordillère (EC, 2008). Dans chacune des écozones, la sélection de l’habitat a d’abord été décrite à grande échelle, puis décomposée suivant une simple représentation du cycle biologique du caribou boréal : mise bas, élevage, rut, hivernage et déplacements dans les corridors. Les habitats que le caribou boréal évite sont décrits en dernier. Ce cadre de travail vise à faciliter l’interprétation au point de vue des attributs biophysiques assurant les fonctions vitales nécessaires à la survie et au rétablissement du caribou.

L’interprétation de l’analyse de la sélection de l’habitat fait intervenir les considérations suivantes :


2 Réseaux de décision bayésienne (RDB : également appelés réseaux de probabilité) : outils statistiques de plus en plus utilisés en écologie et en gestion de la faune pour décrire l’influence de l’habitat ou des variables des prédicteurs environnementaux sur les variables des réponses écologiques (Marcot et coll., 2006).

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