De ligging van alle puntw aarnem ingen van het Instituut voor N atuurbehoud (nultellingen inbegrepen) w erden op een kaart aangeduid (kaart 3). Het is duidelijk dat deze p o sities zeer onregelm atig verspreid zijn. D it is onder m eer het gevolg van de basis vanw aar veel telcam pagnes u itg e voerd w erden (fe rry ’s van en naar E ngeland) en de diepte van het gebied (er zijn geen gestandardiseerde tellingen v an a f schepen m ogelijk in zeer ondiepe gebieden). M et behulp van een rooster en van de posities van alle indi viduele tellingen uit de database w erd een kaart gem aakt die voor elke km 2 van de B elgische zeegebieden de tel intensiteit (in aantal tellingen per km 2) w eergeeft (kaart 4). In bepaalde gebieden w erden per km 2 tot 70 tellingen u it gevoerd, terw ijl in andere gebieden niet o f nauw elijks g e teld werd. E r w aren geen o f zeer w einig tellingen in v o l gende gebieden:
■ De Sm albank: ■ D e Trapegeer; ■ De B roersbank;
■ H et gebied ten w esten en ten oosten van de haven van Zeebrugge;
■ H et gebied ten noorden van de W esthinder en de G oote- bank.
A près ce tri, la base de données com portait encore 17.546 com ptages dont 10.059 réalisés dans les espaces m arins de la Belgique. Le nom bre d ’oiseaux ainsi com ptés et répartis sur la superficie observée le long de chaque transect de 10 m inutes a ensuite été ram ené à des observations ponctuelles. Les points d ’o bservation ont été ram enés au centre du transect, entre la position initiale et finale du navire pendant le com ptage co n cerné (positions en L atitude N ord et L ongitude E st). Le nom bre d 'o ise a u x a été exprim é en term es de densité locale de chaque espèce (en nom bre/km 2) et cette valeur a été attibuée au point correspondant au m ilieu du transect. Les densités ont été corri gées en appliquant un facteur tenant com pte des oiseaux les plus discrets (et de ce fait ratés par les observateurs) et ce co n form ém ent à la m éthode de com ptage en transect (voir 3.2.1., tableau 1).
P our les espèces appartenant au genre M elanitta (m acreuses) ainsi que po u r les deux espèces de sternes Sterna hirundo et
Sterna pa ra d isa ea on a décidé, dans chacun des deux cas, de
regrouper les com ptages des deux espèces en un seul groupe pour le calcul de répartition spatiale. C eci accroit la précision du résultat final du fait du plus grand nom bre d ’observations sans que l ’im portance de l ’espace m esuré po u r une des deux espèces en soit m odifiée. En effet, le pourcentage en individus de l'esp è ce qui nous intéresse par rapport à son congénère est très élevé (voir 3.2.1., tableau 2) et il n ’existe pas d ’indication que la répartition spatiale de l ’espèce concernée dans notre zone diffère de celle de l’autre espèce.
Les données provenant de la base de données de l ’Instituut voor N atuurbehoud ont été utilisées dans la présente étude pour d resser des cartes de répartition des espèces sélectionnées. P our ce faire un systèm e d ’inform ation géographique (S IG ) a été utilisé, plus précisém ent le program m e A rcview 3.3.
4 .2.2. La d en sité des com p tages
L a localisation de toutes les observations ponctuelles de l ’Instituut voor N atuurbehoud (com ptages nuls com pris) a été reportée sur une carte (carte 3). Il est clair que ces observations ont une répartition très irrégulière. C ette irrégularité est due, entre autres, à la plateform e à partir de laquelle de nom breuses cam pagnes de com ptage ont été effectuées (par exem ple les ferrys en provenance de et vers l’A ngleterre) e t à la profondeur de la zone étudiée (dans les zones très peu profondes il n ’est pas possible d ’u tiliser un navire pour effectuer de com ptages standardisés).
A l’aide d ’une grille et des positions de chaque com ptage indi viduel du je u de données, nous avons dressé une carte qui re p rend la densité des com ptages (en nom bre de com ptages par k m 2) po u r chaque k m 2 des espaces m arins de la B elgique (carte 4). D ans certaines zones, on a effectué ju s q u ’à 70 com ptages par km 2 tandis que dans d ’autres il n ’y a eu aucun com ptage ou très peu de com ptages. Il y a eu très peu ou pas de com ptages dans les zones suivantes:
■ Le Sm albank; ■ Le T rapegeer; ■ Le B roersbank;
■ La zone à l’o uest et à l ’est du port de Z eebrugge; ■ L a zone au nord du W esthinder et du G ootebank.
40 K i l o m e t e r s
Kaart 3: Po sities van de v o g eltellin g en u itg ev o erd d o o r het Institu u t v o o r N atu u rb eh o u d tussen 1992 en 2002 Carte 3: Positions des co m p tag es d ’o iseau x effectués p ar l'In s titu u t v o o r N atu u rb eh o u d en tre 1992 et 2002
H oge telintensiteiten kom en voor in volgende gebieden: ■ De aanlooproutes voor de haven van O ostende (richting
w esten, noordw esten en langs de kust);
■ De K w intebank, de M iddelkerkebank en de A kkaert- bank;
■ H et gebied rond de havenm onding van Z eebrugge (ten w esten en noordw esten ervan).
4 .3 . D e m e t h o d o lo g ie v o o r h e t v e r w e r k e n v a n d e o o r s p r o n k e lij k e g e g e v e n s
V ogeltellingen op zee zijn niet uniform o ver ruim te en tijd verspreid. E nerzijds is de telling im m ers afhankelijk van de verplaatsing van het telplatform , en anderzijds veran dert de verspreiding van vogels in de tijd. D aardoor is het niet m ogelijk om op een objectieve m anier en a-priori
Les densités de com ptage élevées co ncernent les zones suivan tes:
■ Les chenaux d ’accès du port d ’O stende (direction ouest, nord-ouest et le long de la côte);
■ Le K w intebank, le M iddelkerkebank et l’A kkaertbank; ■ L a zone autour de l'e n tré e du port de Z eebrugge (à l’ouest et
au nord-ouest).
4 .3 . M é t h o d o lo g ie d e t r a it e m e n t d e s d o n n é e s in it ia le s
Les observations (com ptages) des populations d ’oiseaux en m er m anquent, par essence, du caractère synoptique qui ju s ti fierait objectivem ent et a priori des interpolations spatiales. D ’une part l’o bservation (com ptage) est tributaire du déplace m ent de l’observateur et, d ’autre part, le phénom ène observé
2°0 0' 2=2 0' 2°40' 3°00' 3°20' 3 ° 4 0 ’ A an tal te llin gen per k m
2
N o m b r e d e c o m p t a g e s a u km 9 - 13 1 4 - 2 0 21 - 2 8 2 9 - 4 0 41 - 7 2
40 K i l o m e t e r s
2°0 0'2=20'
2°40' 3°00' 3°20' 3°40'K aart 4: V ogeltellingen u itg ev o erd d o o r het Institu u t v o o r N a tu u rb eh o u d tussen 1992 en 2002: aantal tellingen p er km 2 C arte 4: C o m p tag e s d ’oiseau x effectués p a r 1’Instituut v o o r N atu u rb eh o u d entre 1992 et 2002 : n o m b re de c o m p ta g es au k m 2
ruim telijke interpolaties uit te voeren. De verspreiding van een vogelpopulatie op een gegeven ogenblik is afhankelijk van verschillende factoren, w aarvan de invloed slechts zelden precies kan gekw antificeerd w orden: bathym étrie, m eteorologische om standigheden, oceanografische om stan digheden, ecologische gegevens en soortafhankelijke reac ties. N iettem in kunnen we, in het kad er van een gebieds gericht beheer, uitgaan van de hypothese dat de w aarnem ing van een bepaalde dichtheid van een vogelsoort op een b e paald ogenblik een m aat is voor de geschiktheid van dit ge bied voor de soort in kw estie. De m ethode voor het geb ru i ken, vereenvoudigen en generaliseren van de dataset, zoals h ieronder uitgelegd, steunt op deze veronderstelling. De gegevens in de dataset w erden teruggeleid tot m eer uni form verspreide gegevens. O m dit te bereiken w erd een re gelm atig rooster m et zijden van 1 km lengte32 gedefinieerd. In elk van de cellen ( 1 km 2) van dit rooster w erd enkel de
n ’est pas continu dans l’espace. La distribution spatiale d 'u n e population d ’oiseaux à un m om ent donné dépend de facteurs dont l’influence peut rarem ent être quantifiée préci sém ent: bathym étrie, conditions m étéorologiques, con d i tions océanographiques, com portem ents et réactions propres à l ’esp èce Toutefois, dans une optique de gestion et de zonation, on peut faire l ’hypothèse que l ’observation d ’une certaine densité d ’individus à un m om ent donné et à un en droit donné est une m esure de l ’adéquation de cet endroit par rapport aux besoins de l’espèce. La m éthode utilisée pour sim plifier et g énéraliser le je u de données expliquée ci-des sous repose sur cette hypothèse.
Les données ont été généralisées: il a été décidé de ne conser ver, pour une position donnée, que la densité m axim ale d ’in dividus qui y a été observée au cours de la période (1 9 9 2 - 2002) couverte par le je u de données. P our ce faire, une grille régulière avec des côtés de 1 km 32 couvrant le P lateau
conti-m axiconti-m ale dichtheid individuen w eerhouden die in deze kconti-m 2 w aargenom en w erd gedurende de p eriode van de tellingen (1992-2002). D aarbij w erd geen rekening gehouden m et het tijdstip van de telling. H et zijn deze m axim ale w aarden, to e gew ezen aan h et centrale punt van elke cel, die gebruikt w er den voor de ruim telijke interpolaties (figuur 3). D eze w aar den vorm en een nieuw e gegevensset die hieronder de ver
w erkte gegevensset genoem d w orden.
H et resultaat van dergelijke generalisering van gegevens h angt a f van de k euze van de afm etingen van de roostercellen en van de positionering van het rooster. In het kad er van de huidige studie w erd deze afhankelijkheid niet geanalyseerd. D e celafstand w erd echter zo gekozen dat ze iets groter is dan de karakteristieke afstand tussen tw ee w aarnem ingen. D eze k euze laat toe om de ruim telijke discontinuïteit te verm inde ren zonder daardoor al te veel detailinform atie te verliezen.
F ig u u r 3: D e o riginele g eg ev en s (links), verzam eld in transecten
(p ijltjes) op v ersch illen d e tijd stip p en , w erd en o v erg eb rach t naar een reg elm atig e ruim telijk e v erd elin g in een ro o ste r (rechts). Voor elk e cel van dit ro o ste r w erd , p er soort, enkel de hoogste
w aarg en o m en d ich th eid w eerh o u d en . D eze n ieu w e g egevens n o em en w e de v erw erkte g eg even sset, en ze vorm en de basis voor d e ru im telijk e in terpolaties.
D oor deze m ethode toe te passen w ordt m axim aal rekening gehouden m et de sterke dynam iek van zeevogels zow el voor w at betreft het ruim telijk gebruik ais de snelle turnover van doortrekkende soorten. Z ek er voor soorten die sterk g econ centreerd voorkom en gedurende een rela tie f korte periode (bijvoorbeeld de zw arte zee-eend) is deze m ethode m eer g e schikt dan een m ethode w aarbij gem iddelde w aarden over een lange periode gebruikt w orden. M en loopt dan im m ers niet het risico dat bepaalde gebieden die slechts kortstondig m aar door grote aantallen vogels w orden gebruikt, aan b e lang inboeten door de hoogste w aarde uit te m iddelen m et vele lage w aarden. A nderzijds heeft deze m ethode ook nade len:
■ Z e is m inder geschikt voor soorten die sam enclusteren ais gevolg van bijvoorbeeld visserij-activiteiten o f scheep vaart. B ijgevolg kunnen de verspreidingskaarten van
vis-nental belge a été définie. D ans chacune des « cellules » (1 km 2) de cette grille, la densité m axim ale observée a été rete nue. Ce sont ces valeurs, assignées aux points centraux des cellules qui ont ensuite été utilisées po u r les interpolations spatiales (figure 3). C es valeurs constituent un nouvel en sem ble de données appelé ci-dessous l ’ensem ble des données
traitées.
C ette « généralisation » de l ’inform ation est sensible aux di m ensions de la m aille et à la position de l’o rigine de la grille. D ans le cadre de la p résente étude, nous n ’avons pas procédé à une analyse de sensibilité. N ous avons néanm oins veillé à choisir une taille de m aille légèrem ent supérieure à la d is tance caractéristique entre deux observations consécutives. Ce choix p erm et de dim inuer les discontinuités spatiales sans introduire un lissage excessif.
F igu re 3 : L es d o n n ées initiales (à g a u ch e ), rece n sées le long des
tran sects (flèches) à d ifférents m o m en ts, o nt été rep o rtées dans une grille (à droite). P o u r ch aq u e m aille de cette grille, on a retenu un iq u em en t la d en sité la plus élev ée o b serv ée p a r espèce. C es n o u v elles do n n ées o nt été bap tisées l 'en sem b le des don n ées
tra itées, et o n t en su ite été u tilisées co m m e telles dans des
in terp o latio n s spatiales.
En appliquant cette m éthode, on a tenu com pte au m axim um de la forte dynam ique des oiseaux de mer, aussi bien en ce qui concerne l ’utilisation spatiale que le renouvellem ent ra pide des espèces m igratrices. P our les espèces qui se retro u vent fortem ent concentrées pendant une période relativem ent courte (par exem ple la m acreuse noire) cette m éthode est, en tout cas, plus appropriée q u ’une m éthode basée sur les v a leurs m oyennes d ’une période plus longue. D e cette m anière, on ne court pas le risque que certaines zones qui ne sont u tili sées que très peu de tem ps, m ais par de grands nom bres d ’oiseaux perdent de leur im portance à cause d ’un calcul de m oyenne dans lequel la valeur la plus élevée serait fortem ent atténuée par de nom breuses valeurs basses. P ar contre, cette m éthode a aussi des désavantages :
■ E lle convient m oins bien aux espèces qui se rassem blent par exem ple autour des activités de pêche ou de
naviga-dief, grote ja g e r en in m indere m ate dw ergm eeuw een enigszins vertekend beeld geven.
■ T oevallige w aarnem ing op een plaats w aarvan de soort doorgaans w einig gebruik m aakt (bijvoorbeeld enkele vliegende futen op grote afstand van de kust), kunnen een plaats b elangrijker laten uitschijnen dan deze in w erkelijkheid is.
■ G ebieden w aar w einig geteld w erd, kunnen daarentegen v oor bepaalde soorten m inder belangrijk naar voor k o m en dan ze in w erkelijkheid zijn, om dat de kans dat er een grote dichtheid w aargenom en w ordt kleiner is. In de uiteindelijke afbakening van de belangrijke gebieden kan m en in de m ate van het m ogelijke rekening houden m et bovengenoem de onvolkom enheden.
4 .4 . T o e g e p a s te m e t h o d o lo g ie b ij h et b e p a le n v a n d e b e la n g r ij k s t e g e b ie d e n
p e r s o o r t