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 : Discussion

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La présente évaluation avait pour but de fournir la description scientifique de l’habitat essentiel du caribou boréal et ainsi, d’aider à la désignation de l’habitat essentiel dans le cadre du programme de rétablissement de cette espèce en péril. L’une des prémisses de cette évaluation était la suivante : les populations locales et leurs aires de répartition constituent les unités biologiques et géographiques pertinentes à la désignation de l’habitat essentiel. L’objectif de l’autosuffisance des populations, élément important de la structuration de cet exercice, comporte un volet sur la tendance démographique à court terme (≤ 20 ans) et un autre sur la persistance à long terme (≥ 50 ans).

Dans l’Examen scientifique de 2008, la méthode de désignation de l’habitat essentiel était axée sur l’évaluation probabiliste du caractère adéquat des conditions actuelles de l’aire de répartition pour le maintien d’une population autosuffisante. L’évaluation de l’aire de répartition d’après trois sources de données (% total de perturbation de l’aire de répartition, croissance de la population et taille de la population) s’est traduite par la classification de l’habitat essentiel de chaque population locale dans l’une des trois catégories suivantes : maintien des conditions actuelles, amélioration des conditions actuelles ou analyse de la résilience face à des perturbations accrues. La présente évaluation pousse plus loin la méthode employée en 2008 et traite plusieurs des grandes zones d’incertitude de l’évaluation précédente. Cependant, elle ne constitue pas un changement fondamental de la prémisse selon laquelle l’aire de répartition est la délimitation géographique appropriée. En outre, la perturbation totale dans une aire de répartition demeure le principal critère d’identification de l’habitat essentiel lorsqu’il s’agit du maintien de populations locales de caribou autosuffisantes.

D’importants progrès ont été faits dans la définition conceptuelle et méthodologique qui étaye la présente évaluation scientifique. Le premier consiste en un réexamen de la représentation écologique de l’objectif d’autosuffisance des populations. Cet examen a mené à la reconnaissance explicite de deux des composantes de l’énoncé de cet objectif – croissance stable et à la hausse de la population et persistance à long terme. Dans l’Examen scientifique de 2008, on a appliqué une méthode intégrée qui combinait a priori ces deux composantes en une mesure appelée persistance, représentées à l’aide de trois sources de données de poids égal. Dans la présente évaluation, des indicateurs permettant de distinguer clairement ces deux composantes de l’autosuffisance ont été déterminés. Là où il y avait des écarts entre les indicateurs, des règles de décision ont été appliquées pour aider à comprendre les causes et à expliquer les différences dans l’évaluation intégrée. L’information ainsi obtenue a permis de mieux orienter les recommandations que la simple moyenne des valeurs contributives.

Le deuxième progrès important réside dans l’élaboration d’un cadre conceptuel et d’une méthode pour déterminer des seuils de gestion propres à l’aire de répartition fondés sur les perturbations et en étayer l’interprétation. Dans l’Examen scientifique de 2008, l’évaluation finale de l’aire de répartition a mené à la désignation d’aires autosuffisantes (AS), non autosuffisantes (NAS) ou autosuffisantes/non autosuffisantes (AS/NAS) d’après les données disponibles. La désignation de l’habitat essentiel tirée de ces désignations était limitée à des énoncés généraux sur la condition d’une aire de répartition donnée par rapport à ce qu’elle devrait être pour le maintien d’une population autosuffisante. La présente évaluation comprend des indications sur l’utilisation d’une fonction de croissance de la population conjointement avec des données propres à l’aire de répartition considérée pour tenir compte, dans la description de l’habitat essentiel, des seuils de gestion fondés sur les perturbations. Dans cette évaluation, on expose aussi le lien de dépendance évident qui existe entre la détermination des seuils de gestion fondés sur les perturbations et le risque jugé acceptable par les décideurs. Une fois définies, ces analyses pourraient appuyer l’établissement d’un plan d’action et éclairer les décisions entourant plusieurs questions importantes telles que : « Le rétablissement de l’habitat est-il nécessaire? », « Quelle est l’ampleur du rétablissement nécessaire? », « Le développement peut-il se poursuivre dans l’aire de répartition? » et « Jusqu’à quel point un développement plus poussé pourrait-il être toléré? » compte tenu du degré de risque précisé.

Dans l’évaluation scientifique de 2011, une importante mise à jour de la méta-analyse du recrutement en lien avec les perturbations a aussi été entreprise; elle visait l’analyse des effets relatifs des différents types de perturbations et des mesures de qualité et de configuration de l’habitat sur la relation sous-jacente. Des améliorations notables de la cartographie des perturbations ont été apportées en appui à ces analyses. Les analyses examinant les effets des différentes hypothèses concernant la zone fonctionnelle d’influence des perturbations ont été utilisées pour clarifier la relation entre le recrutement des caribous et la condition de l’habitat. Le modèle des perturbations actualisé et combiné a pu expliquer près de 70 % de la variation du recrutement estimé de faons dans la zone d’étude prise en compte dans les analyses, la plus grande partie pouvant être attribuée aux effets défavorables des perturbations anthropiques. Peu de données statistiques ont été trouvées pour étayer la décomposition des perturbations anthropiques en classes plus fines, ce qui aurait permis d’améliorer l’efficacité prédictive du modèle de recrutement. Néanmoins, l’effet défavorable des perturbations linéaires sur la démographie du caribou était plus important que celui des perturbations polygonales, ce qui concorde avec les résultats de l’analyse de la sélection des ressources par le caribou. Malheureusement, l’évaluation de la réponse du recrutement à l’interaction hypothétique entre le nombre d’habitats de bonne qualité qui restent dans l’aire de répartition et les perturbations totales était limitée par la grande imprécision des données recueillies sur la qualité des habitats pour le modèle national d’analyse de la fonction de la sélection des ressources. Selon plusieurs des modèles de recrutement évalués, il semble qu’une meilleure compréhension de la variation possible de la réponse à l’échelle régionale, notamment d’après les modèles perfectionnés sur la sélection de l’habitat, pourrait améliorer les applications propres à l’aire de répartition. En outre, il est recommandé d’étudier plus à fond la façon dont la configuration spatiale des divers types de perturbations pourrait influer sur la démographie du caribou. Malgré tout, la relation à l’échelle nationale entre la perturbation totale et le recrutement de faons était robuste.

L’applicabilité des méthodes d’évaluation de l’autosuffisance a été étendue par l’utilisation d’une modélisation évoluée de la population qui a permis l’estimation de probabilités continues, plutôt que de catégories distinctes, et une inclusion plus explicite des incertitudes dans les paramètres d’estimation et les résultats. Les probabilités décrivent l’état attendu d’un critère fondé sur l’ensemble des données recueillies (ex. données statistiques sur des cas similaires, données de modélisation ou opinion d’un expert), mais elles ne doivent pas être interprétées comme des prédictions. Une probabilité selon laquelle une population locale serait stable ou en croissance représente la probabilité relative de la réalisation du résultat recherché que les décideurs peuvent utiliser pour l’évaluation du risque et la détermination des mesures de gestion à prendre. Rendre compte des incertitudes offre la possibilité de prendre des décisions plus proactives, plus prudentes et plus innovatrices en conséquence de l’évaluation du rétablissement. L’évaluation de l’incertitude va aussi dans le sens de l’application d’une méthode adaptative au rétablissement du caribou.

Une analyse de la sensibilité réalisée dans le cadre de la modélisation de la population a démontré que les prédictions relatives aux tendances de la population étaient fortement influencées par le taux de mortalité des adultes. Il y a peu de données disponibles sur la mortalité des adultes dans l’aire de répartition du caribou boréal au Canada, et celles dont on dispose sont biaisées pour ce qui concerne les perturbations (c.-à-d., il y a généralement plus de données sur les aires fortement perturbées). Dans la présente évaluation, la moyenne nationale de la survie des femelles adultes, calculée d’après les données disponibles, a été utilisée. S’il est vrai que cette estimation a été jugée raisonnable par les experts, calculer la relation du taux de survie des femelles adultes en fonction des perturbations augmenterait la certitude associée aux prédictions des tendances de la population. On comprend donc qu’il soit nécessaire de mettre en place des programmes de surveillance de plus grande envergure comprenant l’évaluation de la mortalité des femelles adultes.

Contrairement à ce qui a été fait dans l’Examen scientifique de 2008, l’utilisation d’un ensemble de règles de décision hiérarchiques pour combiner différentes sources de données sur la capacité des aires de répartition à maintenir des populations autosuffisantes a permis de prendre en considération les types de données disponibles et leur qualité pour chaque aire, et a dicté la contribution relative de chaque facteur (y compris l’échelle de temps) à l’évaluation intégrée du risque. La certitude relative associée à l’évaluation intégrée peut servir à déterminer les besoins en matière de surveillance ainsi que les types de mesures de rétablissement qui pourraient être appropriés.

Tout comme dans l’Examen scientifique de 2008, la présente évaluation de l’effet de la condition de l’aire de répartition sur l’autosuffisance est fondée sur des indicateurs et des mesures de perturbation composites provenant de la modélisation démographique. Il est possible d’intégrer de nouvelles informations ou d’autres sources d’information au cadre, avec des règles de décision étendues permettant de pondérer explicitement ces sources d’information additionnelles.

Des modèles simples de la dynamique des principaux écosystèmes boréaux (régénération ou rétablissement des zones perturbées et nouvelles perturbations causées par des incendies) ont été mis au point et ont été fournis à titre d’information pour appuyer l’étude des seuils de perturbations propres aux aires de répartition. L’utilisation de cette méthode concorde avec la nécessité de considérer le rétablissement de l’espèce tout en prenant en compte l’ampleur et la rapidité du changement pouvant survenir dans l’habitat essentiel en réaction aux facteurs environnementaux. Il s’agit là d’un des entités clés d’une démarche prudente visant l’autosuffisance.

Description de l’habitat essentiel

La description finale de l’habitat essentiel résultant de l’application du cadre de l’habitat essentiel et guidée par les entités décrits plus haut est présentée sous la forme d’une fiche d’information pour chacune des 57 aires évaluées. Les entités de la description de l’habitat essentiel pour chaque aire sont les suivants :

Limites et emplacement de l’aire de répartition

Les aires de répartition utilisées dans la présente évaluation ont été délimitées par les autorités locales d’après diverses méthodes et différentes données. Dans certains cas, les délimitations sont plus robustes que d’autres en raison du type et de la quantité de données disponibles. La plupart des aires de répartition au Canada n’ont pas été entièrement décrites parce qu’on manquait de données uniformisées sur la localisation des animaux et qu’on comprenait mal les déplacements d’animaux entre aires contiguës ou proches. Plusieurs aires de répartition ont été délimitées comme des unités de conservation parce qu’il manquait de données de localisation des animaux pour étayer la délimitation d’une population locale. Dans de tels cas, l’évaluation représente une analyse de la condition de l’unité de conservation quant à sa capacité à permettre le maintien d’une population locale autosuffisante. Dans un certain nombre de cas, la délimitation actuelle de l’aire de répartition ne prend pas en considération les déplacements transfrontaliers des caribous entre régions. Pour le Québec et le Labrador, aucune donnée donnée à jour n’a été fournie sur la délimitation des aires de répartition ni sur la démographie, de sorte que l’évaluation de 2011 a été effectuée à l’aide de l’information de 2008, considérée comme étant la meilleure disponible. À mesure que des nouvelles données seront produites, la capacité des aires de répartition à permettre le maintien de populations de caribou autosuffisantes devra être réévaluée. Il est important de combler le besoin d’information additionnelle sur la localisation des animaux et leurs déplacements et d’accroître la collaboration entre les administrations pour qu’il soit possible de décrire complètement les aires de répartition des populations locales de caribou boréal et d’améliorer sans cesse la description de l’habitat essentiel.

Évaluation intégrée du risque

Le fait de prendre en considération les différentes sources de données s’est traduit par un énoncé de probabilité concernant la capacité actuelle de chaque aire de répartition de permettre le maintien d’une population autosuffisante. Sur les 57 aires de répartition évaluées, on a déterminé que l’autosuffisance était probable ou très probable (AS) dans 17 cas, qu’elle était peu probable ou très peu probable (NAS) dans 33 cas et qu’elle était plus ou moins probable (NAS/AS) dans 7 cas. Ces résultats diffèrent de ceux présentés dans l’Examen scientifique de 2008.

Dans la présente évaluation, l’utilisation des règles de décision plutôt que de la moyenne des probabilités de l’ensemble des indicateurs a permis d’obtenir des données pour lesquels le degré de certitude est plus grand et qui ont plus de poids dans l’évaluation intégrée. Aussi, la taille de la population pourrait l’emporter sur les indicateurs de la croissance de la population, ce qui signifie qu’on reconnaît le risque additionnel associé à une petite population. Ce facteur a donné lieu à un changement de classification pour l’une des aires de répartition, laquelle est passée de la catégorie AS (2008) à NAS/AS (2011). Dans les huit cas restants, l’indicateur de la croissance de la population fondé sur l’habitat a eu plus de poids que l’information sur la population, soit parce qu’aucune information sur la population n’était disponible, soit parce que la tendance générale de la population ne concordait pas avec l’indicateur fondé sur l’habitat. Quatre de ces aires de répartition étaient en Saskatchewan et ont été classées dans la catégorie NAS (par comparaison à NAS/AS en 2008) en raison de la perturbation totale. La tendance de la population n’était pas disponible. Cependant, une grande proportion de la perturbation était liée aux incendies; il est donc possible que de meilleures données démographiques permettent de conclure que les aires de répartition permettent actuellement le maintien de populations autosuffisantes. Pour les quatre aires de répartition restantes dont le classement s’est révélé différent de celui de 2008, c’est l’indicateur de la croissance de la population fondé sur l’habitat qui a eu le plus de poids en raison du manque de données sur la population; en conséquence, l’évaluation a donné des résultats plus optimistes dans deux cas et plus pessimistes dans les deux autres cas. Encore une fois, de meilleures données démographiques pourraient permettre de conclure que le résultat serait différent pour ces aires de répartition, même si dans ces quatre derniers cas, les incendies ne prédominaient pas dans la perturbation totale.

Les autres changements que le résultat de l’évaluation des aires de répartition a révélés au niveau national s’expliquaient par de nouvelles délimitations, notamment 1) en Ontario, où huit nouvelles aires de répartition ont été délimitées, dont trois aires de répartition combinées par rapport à l’évaluation de 2008, et 2) dans les T.N.-O., où deux aires de répartition ont été reconnues dans l’évaluation de 2011 par comparaison à six unités de gestion dans l’évaluation de 2008.

Il ne faut pas conclure que la population d’une aire de répartition désignée « non autosuffisante » ne peut pas être rétablie ou maintenue. L’évaluation actuelle des aires de répartition n’étudie pas le potentiel de rétablissement d’une aire par l’application de mesures de gestion visant l’atténuation des perturbations ou l’accélération du rétablissement; elle présente plutôt la probabilité qu’une aire permette le maintien d’une population autosuffisante compte tenu du degré de perturbation totale et de l’état actuel de la population. D’ailleurs, l’évaluation intégrée du risque appuie la description de l’habitat essentiel, car elle fournit de l’information qui sert à déterminer la position de chaque aire de répartition dans les intervalles de perturbations associés à divers degrés de risque (voir l’analyse des seuils plus loin).

Dans nombre de cas, on ne dispose d’aucune information sur la tendance et la taille de la population pour une aire de répartition donnée, ce qui a contraint à l’utilisation d’une tendance estimée fondée sur l’indicateur de l’habitat et a empêché l’évaluation du risque d’extinction là où la taille de la population était inconnue. Il est urgent de mettre en place des programmes de surveillance et d’évaluation pour ces aires de répartition et il importe de maintenir les programmes de surveillance existants.

Seuils de perturbation propres à l’aire de répartition

Dans le cas de la méthode fondée sur les sources de données qui a été utilisée dans la présente évaluation, la condition de l’habitat était un indicateur primaire relié au critère de rétablissement d’une population à croissance stable ou à la hausse; cette méthode a été présentée comme point de départ pour l’application de seuils de gestion propres à l’aire de répartition reliés à l’habitat essentiel. Les intervalles associés à chaque énoncé de probabilité représentent une plage de valeurs d’indicateurs correspondant à la représentation probabiliste du risque en lien avec l’information prise en considération. L’attribution du risque relatif se fait de manière scientifique, mais son interprétation qualitative est liée à l’acceptation de divers degrés de certitude pour un résultat recherché. De plus, les intervalles de probabilité eux-mêmes pourraient être modifiés pour exprimer d’autres plages de certitude recherchées. Comme le niveau acceptable de risque doit être précisé par les gestionnaires, aucun seuil de perturbations propre à l’aire de répartition n’a été déterminé pour les 57 aires de répartition reconnues. Toutefois, une méthode systématique de détermination des seuils de perturbations propres à une aire de répartition est présentée et des exemples d’application de la méthode sont fournis.

Les intervalles de perturbation associés à la relation généralisée entre la condition de l’aire de répartition et la croissance de la population correspondent à la variabilité des résultats attendus fondés sur les tendances dégagées à l’échelle nationale. Dans la logique de l’évaluation intégrée du risque, d’autres indicateurs reliés aux critères de rétablissement, aussi exprimés par rapport au risque ou à la probabilité d’obtenir le résultat recherché, sont utilisés pour raffiner l’interprétation des seuils au niveau de l’aire de répartition. Cette façon de faire peut être étendue de façon à permettre de prendre en considération les conditions futures possibles. À cette fin, des projections sur les conditions futures de chaque aire de répartition sont fournies pour l’interprétation des seuils de gestion propres à chacune. Ces projections ont été limitées à des modèles simples des effets des perturbations naturelles additionnelles (incendies seulement) et du rétablissement passif à la suite de perturbations naturelles et anthropiques. L’interprétation des résultats des projections sur les conditions futures de l’aire de répartition vient étayer la nécessité de faire preuve d’une prudence accrue (ou moindre, selon le cas) dans la détermination des seuils de perturbations propres aux aires de répartition et confirme l’urgence d’appliquer des mesures de gestion pour contrer le risque d’extinction locale. Cependant, les modèles de conditions futures appliqués ici n’intègrent pas de perturbations anthropiques additionnelles. Le cadre du modèle pourrait être utilisé à cette fin, mais la projection de développements anthropiques futurs dépassait le cadre de cette évaluation.

En règle générale, moins il y a de données disponibles, plus l’incertitude des résultats est grande et plus la méthode de gestion de la conservation doit être prudente. L’utilisation de multiples sources de données produisant des résultats similaires réduit l’incertitude, comme c’est le cas lorsque l’information est de grande qualité. La certitude des résultats est la principale mesure recommandée comme moyen de raffiner les seuils de perturbation propres aux aires de répartition en rapport avec le risque acceptable.

Attributs biophysiques

Les attributs biophysiques généraux de l’habitat du caribou des bois ont été assez bien étudiés dans la plus grande partie du Canada. Toutefois, étant donné que l’utilisation des entités peut varier selon leur disponibilité relative et selon la région écologique, il est important de connaître les attributs d’importance potentielle au sein de chaque aire de répartition. Manifestement, il est possible de généraliser jusqu’à un certain point, par exemple, en ce qui concerne les habitats où peuvent pousser des lichens terrestres et des lichens corticoles, mais on a constaté que la plupart des attributs variaient d’une partie à l’autre de l’aire de répartition générale du caribou (ex. Thomas et Gray, 2002). Certains entités comme les composantes de l’habitat et la réaction du caribou demeurent mal compris, notamment la disponibilité de la nourriture et le choix des aliments, tandis que d'autres, comme l’importance des grandes étendues de tourbières ombrotrophes et de peuplements résineux matures des hautes terres sont bien documentés. Les attributs biophysiques dont il est question dans la présente évaluation scientifique pour chaque aire de répartition doivent être considérés comme un point de départ, et, à l’étape du programme de rétablissement et de la planification des mesures, doivent être complétés par des données plus détaillées propres à l’aire de répartition provenant des compétences et d’autres sources telles que les connaissances traditionnelles autochtones.

Application de l’évaluation scientifique au rétablissement du caribou boréal

Cette évaluation scientifique avait pour objet la description scientifique de l’habitat essentiel de chaque aire de répartition du caribou boréal, description devant guider la désignation de l’habitat essentiel pour le programme national de rétablissement. Toutefois, l’évaluation des aires de répartition et les résultats de la modélisation qui y sont associés seront également utiles à l’étape de la planification des mesures, car ils donnent une évaluation des conditions de l’aire de répartition par rapport aux besoins essentiels en matière d’habitat et renseignent conséquemment sur la nécessité et l’urgence de mettre en place des mesures de gestion. La méthode conceptuelle et les outils de modélisation peuvent également être appliqués à l’évaluation de l’efficacité de la protection de l’habitat essentiel dans le cadre du rétablissement et de la mise en œuvre du plan d’action.

La modélisation des conditions futures réalisée dans cette évaluation scientifique fournit de l’information générale sur les tendances des perturbations d’après le profil des perturbations naturelles et les taux de rétablissement passif pour une aire de répartition donnée. La principale application de cette information était de fournir des renseignements pour l’interprétation des seuils (comme il est décrit plus haut) comme composante de la désignation de l’habitat essentiel et de permettre de connaître les urgences en matière de gestion dans les cas où les conditions actuelles ne suffisaient pas au maintien d’une population autosuffisante. Aucune tentative d’intégration des prédictions de développements futurs ou des activités de gestion conçues pour accélérer le rétablissement n’a été faite pour des types particuliers de perturbations. Néanmoins, les outils de modélisation des conditions futures ont été mis au point de manière à fournir un cadre flexible permettant la planification des mesures à l’aide de l’évaluation des scénarios de gestion. L’intégration du modèle d’habitat au modèle des populations peut servir d’outil d’aide à la décision en permettant d’explorer la réaction des populations à des activités d’exploitation additionnelle ou aux activités de rétablissement de l’habitat, ce qui fournit une évaluation des probabilités de maintenir ou d’atteindre les conditions requises pour le maintien d’une population autosuffisante. Avec le modèle des populations, il est aussi possible de manipuler les paramètres relatifs aux populations en fonction de l’information (si elle est disponible) qui permet de quantifier les changements de recrutement ou de survie des adultes en réaction aux mesures de gestion ne ciblant pas les changements de l’habitat (ex. lutte contre les prédateurs).

Une évaluation nationale – Forces et limites

Tout comme l’examen de 2008, l’évaluation de 2011 est une évaluation nationale conçue pour que la méthode appliquée aux aires de répartition du caribou boréal soit uniforme partout au Canada. Par exemple, afin que la saisie des données cartographiques des perturbations soit uniforme pour la méta-analyse et l’évaluation de chacune des 57 aires de répartition, les sources de données utilisées étaient celles qui étaient accessibles pour toutes les aires de répartition du caribou boréal. Les analyses effectuées avec des sources différentes de données pourraient donner des résultats différents en ce qui a trait à la perturbation totale. De même, dans l’analyse de la sélection des ressources, les variables utilisées pour la description de l’occupation des sols ont été uniformisées dans toutes les aires de répartition du caribou boréal au Canada. L’uniformisation de la méthode à l’échelle nationale permet la comparaison directe des résultats entre toutes les régions examinées et, lorsqu’il s’agit d’examiner les liens, elle permet l’inclusion de données englobant un éventail de conditions plus large que celui que l’on pourrait obtenir à une moins grande échelle, comme l’échelle régionale. De ce fait, la désignation et la compréhension des relations générales, là où elles existent, s’en trouvent améliorées. La robustesse de la méta-analyse nationale de la entre le recrutement de faons et la perturbation totale confirme la force de cette méthode. Cependant, même s’il s’agit d’une base solide pour la présente évaluation, des données additionnelles sur la démographie et l’habitat pourraient augmenter de manière significative la compréhension actuelle, en particulier dans les cas où le degré d’incertitude est élevé.

Application de la gestion adaptative

Les objectifs apparentés d’évaluation de l’autosuffisance des aires de répartition et d’établissement de seuils de gestion en fonction de la perturbation doivent tous deux tenir compte des incertitudes découlant de la disponibilité et de la fiabilité de l’information sur la condition actuelle des populations ainsi que des connaissances limitées sur la réaction des populations à des facteurs de stress additionnels, souvent interdépendants. Avec la méthode probabiliste utilisée dans la présente évaluation et l’application d’un ensemble de règles de décision établissant un rapport entre la contribution des données de chaque indicateur et le poids à accorder à l’information concernant la capacité de l’aire de répartition à permettre le maintien d’une population autosuffisante locale, on incorpore explicitement l’effet des incertitudes et de la qualité des données au processus d’évaluation. Cette méthode cadre bien avec la notion de gestion adaptative, laquelle pose la probabilité (certitude) des résultats comme hypothèse. Les seuils de perturbation et les mesures de gestion connexes sont alors mis en œuvre comme des expériences soigneusement conçues visant à réduire le degré d’incertitude et à enrichir le corpus de connaissances avec le temps. On vise particulièrement à définir et à éviter les mesures qui présentent un risque élevé de résultats non recherchés ou de dommages irréversibles. Avec cette méthode, une acquisition substantielle de connaissances peut résulter de la gestion coordonnée et des activités de surveillance, soit l’apprentissage par la pratique, si la volonté à l’égard de ces activités demeure forte.

La gestion adaptative peut être représentée par un cycle d’apprentissage continu faisant intervenir les entités clés suivants : la planification, l’exécution, l’évaluation et l’adaptation (figure 19). À chacun de ces entités sont associées un certain nombre d’activités qui viennent à l’appui de la détermination et de la réduction des facteurs d’incertitude pour faciliter le processus décisionnel (ex. l’application des seuils de gestion). La forte intégration de la gestion, de la recherche et de la surveillance est au cœur de ce concept, où les systèmes sont non seulement surveillés attentivement, mais où les mesures de gestion sont suffisamment souples pour qu’on puisse changer d’orientation selon le poids qui doit être accordé aux différents entités d’information. La gestion adaptative a recours à des expériences de gestion contrôlées guidées par la compréhension de la dynamique du système. Les résultats très incertains reliés à différentes options en matière de politiques deviennent d’excellents candidats à l’expérimentation. Les résultats des expériences sont ensuite utilisés en appui à la rectification des stratégies de gestion, s’il y a lieu, en raison d’une meilleure compréhension de la situation.

La mise en œuvre des seuils de perturbation pour le caribou au moyen d’une gestion adaptative active pourrait permettre la meilleure acquisition de connaissances possible par la recommandation d’une série de mesures de rétablissement et d’activités d’exploitation correspondant à divers niveaux de risque d’une façon qui n’exclut aucune option de gestion future. L’éventail des conditions actuelles dans les populations locales du caribou boréal donne à penser qu’il existe suffisamment de contraste pour justifier une telle approche. Lorsque la certitude de la probabilité du résultat est élevée, les options de politiques sont plus claires pour ce qui est du risque. Toutefois, il existe un intervalle intermédiaire de degrés de perturbation où les résultats concernant les populations locales de caribou sont très incertains. Connaître les facteurs qui contribuent à un résultat plus ou moins souhaitable à l’égard de la conservation du caribou et savoir pourquoi ils y contribuent améliorerait de façon importante l’efficacité de la gestion et réduirait les risques.

En conclusion, l’évaluation scientifique de 2011 visait à guider la description de l’habitat essentiel en vue de l’élaboration d’un programme de rétablissement fédéral pour le caribou boréal au Canada. Pour ce faire, la capacité des aires de répartition actuelles du caribou boréal à permettre le maintien de populations locales autosuffisantes a été évaluée. La méthode et le cadre conçus pour cette évaluation se situent dans le prolongement de ceux présentés dans l’Examen scientifique aux fins de la désignation de l’habitat essentiel de la population boréale du caribou des bois (Rangifer tarandus caribou) au Canada, document d’Environnement Canada publié en 2008. Même si de meilleures données nous permettraient de mieux comprendre la situation et d’éliminer les incertitudes qui restent, le rapport conclut que l’information disponible suffit comme fondement scientifique pour l’évaluation de l’habitat essentiel du caribou boréal au Canada et pour la désignation de l’habitat essentiel de cette espèce dans les 57 aires de répartition qui en constituent la zone d’occurrence au Canada.

Signalons que l’importance du corpus de données et de connaissances constitué pour la présente évaluation donne la mesure du caractère approfondi de l’information, et des interrelations qui relient certaines de ses composantes, dont nous disposons pour produire une description à fondement scientifique de l’habitat essentiel qui vienne éclairer la planification du rétablissement du caribou boréal. Des progrès importants ont été réalisés aux points de vue conceptuel et méthodologique durant cette évaluation dans le but de réduire certains des grands facteurs d’incertitude et des grands facteurs limitatifs dont il est fait état dans l’Examen scientifique de 2008. Ces progrès se sont concrétisés dans la robustesse accrue des résultats qui ont servi à produire une description scientifique de l’habitat essentiel du caribou boréal au Canada.

Figure 19. Cycle de gestion adaptative (d’après Jones 2009)

Figure 19. Le cycle de gestion adaptative est représenté par un cercle. Dans le haut du cercle, « Planifier » concerne l'établissement des objectifs de gestion, la détermination des résultats recherchés, la définition des indicateurs de performance et l'élaboration des stratégies et des mesures de gestion. La fonction « Planifier » oriente la fonction « Exécuter », qui comporte la mise en place des programmes de surveillance d'indicateurs de rendement choisis et l'application de stratégies et de mesures en vue de l'atteinte des objectifs. La fonction « Exécuter » oriente les fonctions « Évaluer et apprendre », qui comprennent l'évaluation de l'efficacité de la gestion, la communication des constatations et des recommandations de l'évaluation ainsi que l'examen périodique de l'ensemble des programmes de gestion. Les fonctions « Évaluer et apprendre » orientent la fonction « Planifier », de sorte qu'un nouveau cycle commence, et permettent de rectifier les mesures et les accords de gestion pour une plus grande efficacité (fonction « Exécuter »).

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