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ISSN 08!Xl -- 160"
A, CAVERIVIERE
LES CAMPAGNES DE CHALUTAGE DE FOND
PL THIAM
DU N/O LOUIS SAUGER.
ETUDES SUR L’ECHANTILLONNAGE ET
LES TRAITEMENTS STATISTQUES
POUVANT ETRE ETENDUES A
L’ATLANTKJUE INTERTROPICAL EST.
11 0 C li M E N T
SC 1 ENI I FIQUE
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C E N T R E OE R E C H E R C H E S OCiANOGRAPHI~UES D E D A K A R - TIAROYE
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NUMÉRO 1'3 1
* I N S T I T U T SiNiGALAIS 01 R E C H E R C H E S A G R I C O L E S 4
JLJILLET 1. 9 9 2
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S c i .w. n t . Ct?r:t * F! e i: 11 . Océa.nogr.
D a k a r - T h i a r o y c , 4~~ ( 1 qc>.);
LES CAMPAGNES DE CHALUTAGE DE FOND
DU N/O LOUIS SAUGER.
ETUDES SUR L’ECHANTILLONNAGE ET LES TRAITEMENTS
STATISTIQUES POUVANT ETRE ETENDUES
A L’ATLANTIQUE INTERTROPICAL EST,
CAVEKNIERE: Alain(l) et TEDAM Modo&)
R E S I J M E
IA ri-:llis;ltion d e campagnes de cllalutage en rlf~~iquc dtb
I’G,,cst ,
(‘II parliculier devmt l e S é n é g a l . a p e r m i s ti’elli:~t~w
l,~~l~~l(l~~w t~tudc s IIlét~lodolo::iques. Un échantillonnage rédl lit c.:st
(1 il‘l’is;mt J)our estimer corrcctcmcnt les prises spécifiques cl la
.liwr-sité d’l~n (niil de chalut. L’utilisation de la distribution delta,
;)lus adéquate que les calculs standards des moyennes et varinnccs,
,iugmente généralement les valeurs de ces deux paramètres. IA
:jtratificatiorr a priori de l’échantillonnage ne présente guère d’interét
pour diminuer la variabilité cle l’estimation des prises totales, il en
est de même le plus souvent pour les prises des principales espèces.
Le:s allocations optimales des nombres des traits de chalut par strate
sont très variables d’une campagne à l’autre. Une durée de chalutage
d’une demi-heure est suffisante pour l’estimation des abondances.
(i) Oc&nogmphe dc I’ORSI‘OM
en poste au Centre Ocbnographique de Dabr-Thiamye, 151’. :!3/t i :)Afi4R-
SENEGAL.
(2) OkC::ulograpllc
de I‘ISRA en poste au Centre Oc6anographique
de Dakar-Thiaroy~:,
13~ :f:!41 [ )A&!W
SENEGAL.
2
A B S T R A C T
GROUNDFISN TRAWL SURVEYS BY THE R/V LOUIS SAUGER; STUDIES ON THE SAMPLING SCIIIEMB AND
ON THE DATA PROCESSMG WITIi POSSIBLE EXTENSION TO TX-XE INTERTROPICAL EAST ATLANTIC.
Trawl surveys carried out in West Africa, particularly in Iront
of Senegal, permit methodological studies. A small sampling per
trawl tow is sufficient for an accurate estirnation of the specific
catches and the specific diversity. The use of the delta distribution,
which is more adequate than the standard mean and variante
calculations, generally increases these values. The a ‘priori
stratification of the sampling scheme offers little interest for the total
catches, or most of the time for the Amain species. Optimal
allocations of the number of hauls per stratum are very variable from
one survey to another. A tow duration of 30 minutes is sufficient for
abundance estimations.
Mots clés : campagnes chalutage, méthodologie, Afrique de
l’Ouest Kev-words : Trawls surveys. Method, West AIrica
I N T R O D U C T I O N
Les eaux côtières de l’Afrique de l’Ouest,, de la Mauritanie à l’Angola, sont peuplees
par une grande unité faunistique dont Longhurst (1969) a mis en évidence les diiférenles
communautés démersales. La diversité spécifique est élevée et un trait de chalul dune
heure permet en général la capture d’individus appartenant à plusieurs dizaines d’espèces,
dont une dizaine à la fois peuvent être relativement importantes.
Les avantages des campagnes scientifiques de chalutages expérimentaux ne seront
pas rappelés ici ; notons seulement que leur intérêt est d’autant plus grand en Afrique de
l’Ouest que les statistiques de pêche sont le plus souvent peu fiables et incompletes, et ne
permettent. pas de connaître la composition quantitative des stocks et leur ~Ovolution.
Plusieurs grandes campagnes de chalutage ont été réalisées ces dernières armées18 avec des
méthodologies similaires (échantillonnage aléa.toire) dans les eaux de différenls pays
(Mauritanie, Sénégal, Guinée-Bissau, Guinée, Cote d’koire, Togo, Bénin]. Nous prendmns le
cas des campagnes effectuées au Sénégal pour traiter de certaines considérations
meihodologiques qui ont trait à l’échantillonnage à bord (estimation des prises d’un trait de
chalut), au plan d’échantillonnage (influence de la stratification, allocations optimales) et
aux calculs des moyennes et variantes, avec parfois comparaison des résultats avec ceux
obtenus en Côte d’ivoire. Des sorties particulières ont également été effectuées poiur l’étude
des effets quantitatifs et qualitatifs de la durée des traits de chalut (1 heure et 1/2 beum~e).
3
1 , P R E S E N T A T I O N M E T H O D O L O G I Q U E
D E S C A M P A G N E S E F F E C T U E E S
A U S E N E G A L
Depuis 1986 des campagnes de prospection des ressources démersaies du pfZdtc!aU
continental sénégalais sont régulièrement conduites par chalutage sur la ‘base d”un
échantillonnage aléatoire stratifié. Pour ce faire,, la surface du plateau continental comprise
entre les isobathes 10 et 200 m a été divisée en 1 150 rectangles dont les cotes mesurent. 2’
de longitude et 2.5’ de latitude, distance suffisante à la réalisation d’un trait de chaQut de 30
minutes. Les rectangles ont ensuite été regroupés dans trois zones et quatre bandes
bathytnétriques, les différentes combinaisons zone-profondeur formant
12 sous-strates.
On distingue les zones :
- Nord ; de la frontière avec la Mauritanie à la Pointe des Almadies (Dakar) :
- Centre ; de Dakar à la frontière Nord de la Gambie ;
- Sud ; de la frontière Sud de la Gambie au Cap Roxo (frontière Sud du Sénégal).
Les bandes bathymétriques ont été retenues d’après les études, antérieures de
nombreux auteurs, Domain (1980) plus particulièrement, sur la distribution des espèces. Il
s’agit des bandes lO-3Om, 3O-6Om, 60-1OOm et. lOO-200m ; cette dernière est très reduite
dans les zones Centre et Sud, où elle est de plus très difficilement chalutable.
Un rectangle sur dix par sous-strate a été tiré au hasard (sans remise) pour effectuer
les traits de chalut, il s’agit donc d’une allocation proportionnelle à la surface des ‘strates. Si
un des rectangles tirés se révèle inchalutable, le rectangle voisin de la même sou:+stmte et
de même profondeur (dans le sens de la route du bateau vers le rectangle suivant) est
échantillonne ; si le rectangle voisin se révèle à son tour inchalutable, un nouveau rectangle
est tiré au hasard dans la sous-strate. Les nombres des rectangles de base dans chaque
sous-strate et les nombres des traits de chalut p:révus sont portés au tableau 1.
JL’échantillonnage stratifié au hasard est employé pour diminuer la variante d.es
estimations par rapport à l’échantillonnage aléatoire simple, quand les strates sont
judicieusement choisies en fonction de l’hétérogénéité des populations échantillonnées
(Cochran, 1977 ; Grosslein et Laurec, 1982).
Le calcul de la prise moyenne pondérée par le poids de chaque strate s’écrit :
avec Ai représentant la sur-lace de la strate i et A la surface totale, Xi est la prise moyenne
pour la strate i. Sa variante est :
s* (2) = - - I : Ai2.Sz (%i )
A2
avec s(Q) = erreur standard de la moyenne pour la strate i, soit S(%i) := si/.~*@‘, ou rli
représente le nombre des traits de chaluts valides réalisés dans la strate.
Huit campagnes ont été réalisées de 1986 à 1995, 5 en saison froidle et 3 en saison
chaude.
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2 . E T U D E C R I T I Q U E D E
L ’ E C H A N T I L L O N N A G E A B O R D
Lors des campagnes expérimentales de chalutage de fond réalisées par le Navire
Océanographique sénégalais Louis SAUGER les quantités récoltées par tra.tt de chalut ne
sont pas toujours triées et pesées en totalité. Dans ce cas, les espkes à haute valeur
commerciale sont généralement triées en totalité et, pour le reste, 4 à 5 pelletées réparties
dans l’ensemble du tas de poissons font l’objet d’un tri et de pesées, la quantiti5 restante
étant rejetée à la mer par des pelletées qui sont comptées et dont le nombre servira à
l’e‘xtrapolation de l’échantillon. La campagne LS 9102 de mars-avril 1991 a été mise ti profit
pour estimer la validité des extrapolations quantitatives. Pour ce faire le poids des r-jets a
été relevé en totalité.
Une première comparaison peut être faite avec le poids des rejets, sur la difiérence
entre le poids extrapolé à partir des nombres de pelletées et le poids mesuré. C:e poids
mesuré est cependant plus ou moins précis en raison des mouvements du navire qui
peuvent gêner une bonne lecture de la position de l’aiguille sur l’appareil de rnesur~. Qn
notera que les rejets incluent souvent des “déchets” (coquilles vides, oursins vivants ou
morts, petites pierres, méduses) en quantité importante, qui devront être triés et pesés dans
les pellet.ées de l’échantillon.. Les poids des rejets mesurés et estimés sont dont& dans
l’annexe 1 pour les t.rait.s qui n’ont pas été triés en totalité ; elle comporte 2 stSries, la
première porte sur la zone Nord et la seconde sur les zones Centre et Sud où les déchets
sont plus importants. Les différences des estimat.ions par rapport aux valeurs rnesurtks
sont aussi données, en pourcentages, dans cette annexe. En valeur absolue les
pourcentages des différences sont en moyenne de 7.5 % et. 11.4 % - valeur d’ensemble Q,7 ?/o
- pour les 79 traits de chalut (tabl. 2). Les plus fortes différences relevées trait par trait
concernent très généralement des stations où les déchets sont importants. En \\laleur
relative (compte-tenu des signes), le pourcentage des différences n’est plus en moyenne que
de 3 %. Lorsque l’on s’intéresse à l’ensemble du poids des rejets pour la campagne, la ç,aleur
estimée est de 5,7 % plus élevée que la valeur mesurée (table 2). Le poids des pelletées
constituant l’échantillon apparaît donc un peu plus élevé en moyenne que celw des
pelletées rejetées.
Les rejets ne concernent qu’une partie de la prise d’un trait de chalut et L1 est plus
intéressant de comparer les effets de l’extrapolation par rapport à l’ensemble de la prise
(sans les déchets), qui comprend le poids des espèces triées en totalité. Les poids totaux des
espèces, estimé ou “réel”, sont aussi donnés trait par trait à l’annexe 1 avec, comme pour les
rejets? le pourcentage de la différence. Pour l’ensemble de la prise des espéces (sommation
des poids des 79 traits non entièrement triés) la valeur estimée est d’à peine 3,3 ‘?G
supérieure à la valeur réelle.
Sur l’ensemble d’une campagne certains traits sont intégralement triés et pesCs, ce
qu;i diminue encore l’approximation des captures moyennes qui découle de l’estimation des
rejets à partir d’un échantillon pour les autres traits. Une étude à ce sujet a été faite pour
les résultats d’une campagne du Louis Sauger en Guinée en avril-mai 1990, dont nous
allons reprendre ici les éléments.
173 traits de chalut valides, d’une durée d’une demi-heure, compris entre 16 et 1’73
m de fond, avec des prises allant de 11 à 3 769 kg, ont été réalisés de jour. 1.1 s’agissait d’un
échantillonnage aléatoire stratifié : un carré statistique d’échantillonnage sur dix, de 3
milles de côté, devant etre chaluté dans chaque strate (allocation proporl:Lonnelle). Trois
strates ont été définies suivant la bathymétrie, en fonction des connaissances ant&-ieures
sur la distribution des espèces : 15-40 m, 40-80 m, SO-250 m ; elles ont été respectivement
échantillonnées par 104, 58 et 11 traits de chalut. Une journée pleine de travail a Jcc)mporté
en moyenne 8.8 traits.
Le tableau 3, pour lequel les traits ont été classés en fonction de la prise! totale,
fournit plusieurs types de renseignements. 71 traits sur 173 ont été triés et pes& en
totalité, dont 57 des 72 traits de moins de 100 kg et 12 des 44 traits dont la prise totale
5
était comprise entre 100 et 200 kg. 2724 kg ont été tries en totalité sur les 3435 ,kg
représentant l’ensemble des prises de la première classe, soit 79 % ; 3398 kg; sur les 6539
kg de la seconde classe, soit 52 %. On peut en conclure que l’estimation des prises par
espèce pour Xes 116 traits appartenant à ces 2 classes est tout à fait satisfaisante, soit pour
67 % des traits totaux. On notera de plus, à partir des données de l’annexe II, que ].es
extrapolations ont porté sur de petits individus, très généralement de peu ou sans valeur
commerciale ; le pageot (Pagellus beZZottiD domine dans 23 traits sur les 47 ayant fait
l’objet d’un tri partiel. La seule espèce relativement importante et ii bomle valeur
commerciale ayant quelquefois fait l’objet d’un tri partiel est le rouget [Pseudupenae,m
prayensis) .
A partir d’une prise pour un trait supérieure à 200 kg, les impératifs de temps (dume
entre 2 traits de chalut) empêchent très généralement le tri de toute la capture, composée le
~111s souvent de petites espèces. On remarque qu’à partir de 200 kg (tabl. 4) et plus encore à
partir de 400 kg (tabl. S), les captures sont dominées par une espèce, ou un petit nombre
d’espèces proches, et ce d’autant plus que le total est important. Les valeurs de ces traits
sont élevées car il y a eu le plus souvent capture d’espèces connues pour se regrouper en
bancs : Brachydeuterus auritus (pelon), Chloroscombrus chrysurus, Dactylopterus
voiitans, Sardinella aurita, les chinchards composés principalement de Decaptersrs
rhonchus et Trachurus trecae, Priacanthus arenatus, Atiomma bondi, 1lle.x spp.,
l’appellation “petits pélagiques” regroupe les sardinelles et les chinchards. La plupart de ces
espèces sont pélagiques ou semi-pélagiques et de faible valeur marchande, la détermination
de leur biomasse est impossible par chalutage de fond ; aussi un manque de précision dans
l’estimation de leur capture ne présenterait guère d’importance.
Sur les 104 traits de la strate 16-40 m, d’un poids total estimé de 17 840 kg, 48 ont
été triés en totalité et seuls 8 traits ont eu une prise supérieure à 400 kg [pour t total de
5 914 kg) dont l’un (de 519 kg) a été trié en totalité. La méthode d’échantillonnage pour
l’estimation des prises pourra donc être considérée comme satisfaisante pour la strate !.5-40
m, la plus importante du plateau continental guinéen. Par contre cela est beaucoup moins
satisfaisant pour la strate 80-200 m qui présente 10 traits sur 11 avec des prises
supérieures à 400 kg, dont 4 de plus de 1 000 kg ; on remarquera qu’une (espèce de petite
taille domine souvent très largement les prises, De toute façon cette strate, (dont la
composition spécifique au delà de 100 m est très différente des autres strates, était
accessoire pour la campagne. Son étude demanderait un plan d’échantillonnage
partir:ulier
avec un nombre de traits plus élevé.
IJn échantillonnage généralement effectué a partir de 5 pelles d’un poids moyen de
27 kg est-il suffisant pour l’estimation de la diversité spécifique (nombre d’espèces)
‘? Nous
avons tenté de répondre à cette question en comparant les nombres des espèces
dét.erminées pour des traits de chalut avec ou sans extrapolation, En moyenne, pour les PC32
traits ou il y a eu un échantillonnage à la pelle, 9.8 espèces de valeur commerciale ont été
triées et pesées en totalité, et au total 20.2 espèces ont été déterminées. Pour les traits
traités entièrement, 19,5 espèces ont été déterminées en moyenne. Un échantillon de 5
pelletées paraît donc suffisant à première vue, après le tri en totalité des principales ~espèces
commerciales, à assurer une bonne estimation de la diversité spécifique.
En conclusion, la méthode d’échantillonnage des traits de chalut utilisée a. bord du
Louis SAUGER apparaît satisfaisante pour l’ensemble dune campagne, tant - bien sûr -
pour la mesure des prises de la très grande majorité des espèces kl haute valeur
cornmerciafe qui sont triées et pesées en totalité, que pour l’estimation ‘de la diversilé
specifiqlle. Les extrapolations qui pourraient poser problème, à partir d’un léchantill.onnalçe
et de rejets à la pelle, ne surestiment que légèrement les valeurs réelles et ne concernent
très généralement que des espèces sans ou à faible valeur commerciale, dont la plupart sont
pélagiques ou semi-pélagiques et pour lesquelles on ne peut donc pas estimer
correcte~ment
des biomasses & partir de chalutages de fond. De toute façon, les facteurs de variabilité
autres que la précision de l’échantillonnage sont tels lors dune campagne de chahrtage
[variabilité intrinsèque, à courte période, saisonnière, distance parcourue par Je chalut,
ouverture horizontale et verticale du chalut,...), qu’une augmentation de la prëcision de
6
l’échantillonnage n’améliorera que de façon très réduite la véritable précision des résultats
finaux. La méthodologie utilisée, quelques pelles échantillonnées seulement :pour les espèces
non commerciales, permet un. gain de temps considérable pour une précision similaire.
3 . C O M P A R A I S O N D E S M O Y E N N E S E T
E C A R T - T Y P E O B T E N U S A P A R T I R D E
L A D I S T R I B U T I O N N O R M A L E E T D E
L A D I S T R I B U T I O N D E L T A
Les indices des abondances relatives obt.enus à partir des résultats des camptignes
de chalutage, et leur variante, ont été souvent. estimés dans le passé à partir du calcul
standard des moyennes et variantes, basé sur la distribution normale. Les résultats sont
alors biaisés car pour une espèce donnée les traits de chalut montrent tres géneralement
une distribution asymétrique des captures avec beaucoup de valeurs nulles et quelques
prises très élevées. A l’heure actuelle la distribution delta apparaît la miteux à meme de
minimiser les biais dans le calcul des moyennes et variantes des résultats de ces traits de
chalut (Penmngton, 1983 et 1986, d’après les travaux de Aitchison et Brown, 1957). La
méthode,décrite en appendice avec 2 exemples des calculs, consiste à traiter séparément Xes
valeurs positives à l’aide dune simple distribution log-normale, puis de les réumr ensuite
aux valeurs nulles. Elle fait appel, pour ce faire, à une fonction hyper-géometrique qu! peut
être rapidement calculée par l’outil informatique. L’efficacité de h distribution delta
dépendra du nombre de traits de chalut, de la proportion de zéro et de l’amplitude de la
variabilité des valeurs positives (Smith, 1988).
Le tableau 6 présente les moyennes des prises (kg/0,5h) et leurs coefficients de
variation (C.V.) calculés par la distribution delta pour le total général et les 20 principaks
espèces ou groupes d’espèces du plateau continental sénégalais entre 10 et 100 m. 11 s’agit
des moyennes pondérées des 7 premières campagnes ; la strate 100-200 m n’a pas é:té prise
en compte car elle n’a pas été échantillonnée dans les zones Sud et Centre à toutes les
campagnes, du fait des difficultés de chalutage. Les 20 “espèces” représentent 75 a 87 ““0 des
prises totales lorsque I’on utilise les moyennes simples, ce pourcentage peut s’élever jusqu’à
129 % (campagne LS8905) lorsque les rendements moyens sont calculés par la distribution
delta. On peut considérer qu’il y a là un problème important qui n’est pas mentionné dans
la littérature consultée : avec la distribution delta la somme des rendements moyens par
espèce n’égale pas le rendement moyen toutes espèces. Les moyennes calculees par la
distribution d.eha (tabl. 6) sont généralement supérieures aux moyennes simples, jusqu’à ;74
% pour le pelon Brachydeuterus auritus qui est la principale espèce, mais elles perlvent
aussi être inférieures. Les écart-types des moyennes, rapportés à ces demi.eres (coefficient
de variation), sont aussi généralement supérieurs. L’importance des différences depend du
nombre de valeurs nulles, mais pas seulement comme indiqué plus haut. L’espece
eurybathe Page&s bellottii, qui a peu de valeurs nulles, montre en moyemw des
différences importantes dans les valeurs des moyennes et variantes calculées selon les deux
distributions. C’est l’inverse, beaucoup de valeurs nulles et relativement faibles différences,
pour l’espèce côtière Pteroscion peli et pour les pageots profonds Dentex congo.en&, D.
macrophthalmus. Les prises toutes espèces, qui ne comportent pas de valeurs nulles,
montrent sur l’ensemble des 7 campagnes des différences positives de 4.9 %I pour la
moyerme et de 18.7 % pour son coefficient de variation. L’annexe III montre les mêmes
résultats que le tabl. 6, mais campagne par campagne, pour l’espèce qui a (dans Yensemble
les plus grandes différences positives (Brachydeuterus auritus). “celle” qui a les plus
grandes diflérences négatives (total sélaciens) et une “espèce” intermédiaire (Pomadasgs
jubetini + P. peroteti + P. rogeril : les différences sont toujours positives, campagne par
campagne, pour B. auritus, ce qui crée - avec des moyennes et des coefficients de v,ariation
s’élevant parfois à plus du double de ceux obtenus avec la distribution normale des
valeurs d’ensemble élevées : les différences peuvent être négatives ou positives selon les
campagnes pour les deux autres “espèces”.
7
Berna.rd (199 1) a effectué le même type de calcul pour les 6 principales especes du
plateau continental ivoirien à partir des données de onze campagnes de chalutage. iia
distribution delta réduirait d’environ de moitié les coefficients de variation des moycrmes
des 6 espèces, alors que pour les 5 espèces communes aux deux études (Galeoides,
Pomadasys, Brachydeuterus, Pseudotolithus, PageZZas+Dentex) il y a une augmeniation
des coefficients de variation au Sénégal. Bernard note cependant, citant Smith (19881, que
les variances des estimations calculées par la distribution delta classiquement utilisée sont
généralement sous-estimées quand les échantillons sont de petites tailles, ce qui est :ie cas
en Côte d’Ivoire où les nombres de traits de chalut par strate sont le plus souvent bien
inférieurs à ceux utilisés au Sénégal. Pennington (1983) a déjà noté que le calcul nomla
sous-estime la vraie variabilité des moyennes et donne donc une impression trop optimis,te
de la précision obtenue par une campagne particulière.
En ce qui concerne la prise “toutes espèces”, le coefficient de variation moyen pas.se
de 12.3. par le calcul simple (biaisé), à 14.6 par la distribution delta, c’est un ordre de
grandeur t.out à fait satisfaisant pour des campagnes de chalutage (Grosslein et I,aurec,
1982). 1~s coefficients de variation des rendements “toutes espèces” :lO-120 m sont
similaires en Côte d’ivoire, moyenne 12,2 % (distribution normale) sur 3 campagnes
(Caveriviere, 1982, 1989), où la méthodologie employée a été la même qu’au Sénégal, soit un
rectangle de base sur 10 tiré au hasard.
4 . I N F L U E N C E D E L A
S T R A T I F I C A T I O N S U R L E S V A R I A N C E S
La stratification est utilisée pour diminuer la variante des estimations par .rapport à
l’échantillonnage aléatoire simple, quand la distribution de la population est hétérogène et
que les strates sont judicieusement choisies (Grosslein et Laurec, 1982). Dans les zones ou
la plurispécificité est importante, comme sur le plateau continental de l’Afrique de I’Guest. il
est difficile de définir a priori des strates qui soient satisfaisantes pour la grande majorité
des espèces. > plus les migrations saisonnières compliquent le problème chei: de
nombreuses espèces. Les stratifications généralement utilisées sont basées sur le decoupage
du littoral en zones perpendiculaires à la côte (Nord-Sud, Est-Ouest) et en bandes
bathymétriques censées contenir les espèces des dii.Térentes communautes : es@es
côtières, espèces intermédiaires, espèces profondes du plateau.
Au Sénégal, 9 strates ont été définies entre 10 et 100 m. Quelles s0n.t les
modifications des variantes obtenues lorsque les calculs sont effectués pour plus.ieu:rs
niveaux de stratification ou sans stratification ? Notons que dans ce dernier cas il ne s’agit
cependant pas d’un strict échantillonnage aléatoire simple car l’imposition au départ d’un
nombre donné de traits de chalut par strate rend quelque peu plus régulière la dispersion
des stations.
En ce qui concerne les prises “toutes espèces”, les coefficients de variation des
rendements moyens calculés par la distribution delta montrent des variations differentes
entre les campagnes et selon le niveau de la stratification (tabl. 7). Ainsi, pour 9 strates, La
stratification réduit le coefficient de variation de 15,3 % à 9.8 % pour la campagne LS870!3,
mais paradoxalement elle augmente le C.V. de 16.1 % à 20,O % pour la campagne LS8614.
En moyenne pour les 7 campagnes la stratification à 9 niveaux réduit le C.V. moyen de
0.9%. la stratification selon trois profondeurs n’amène pas de gain en précision et iia
stratification selon 3 zones réduit les C.V. de 1,3 % en moyenne. Les résultats sont i~ssez
similaires si les calculs sont effectués à partir de la distribution normale (tabl. 8). L,a
stratification ne présente donc guère d’intérêt pour la diminution de la variante d’ensemble
lorsque l’on s’intéresse aux prises toutes espèces. Cela signifie que la variabilité à l’intérieur
des strates a autant ou plus d’importance que celle entre les strates. Selon la profondeur,
8
mais aussi selon la zone. il y a compensation des prises de certaines especes par d autres
espèces.En ce qui concerne les prises par espèce, le tableau 9 donne les coefficients de
variation obtenus à partir de la distribution delta pour les 14 espêces principales” avec 9
strates et sans stratification. La stratification permet parfois des réductions intéressantes
des coefficients de variation, mais pour 11 espèces sur 14 il y a un eiret négatii de la
stratification pour au moins une des 7 campagnes. Pour les 3 espèces restantes h réduction
des C.V. atteint en moyenne 23 à 34 % des C.V. non stratifiés, il s’agit d’une espéce três
cotière Pterascion peli et de 2 “espèces” considérées comme plus eurybalhes : l’e pageot
Pugellus bellotti et les chinchards-maquereaux Trachurus trachurus; + Decapterus.
D’autres espèces considérées comme côtières, profondes, eurybathes, ne présentent pas de
tels gains en précision et aucune regle ne peut être édictée. En moyenne la stratification
amène une légère perte de précision pour 2 espêces.
Un essai dune stratification diiférente selon la profondeur (10-25 m, Z-50 m, EiO-
100 m) a été tenté par la campagne LS8614. Selon les espèces les coefficients de variation
augmentent ou diminuent par rapport à la stratification initiale. Dans l’ensemble iii n’y a yas
d’amélioration et le CV pour le Total toutes espèces passe de 20 à 21%.
Des résultats similaires, peu ou pas de réduction des coefficients de variation en
utilisant la stratification, ont été obtenus (Caverivière, 1982, 1989) en Côte tl’Ivoirle pour les
rendements “toutes espèces” et ceux de 2 des principales espèces: Brachydeuterus anritus
et Balistes carolinensis (tabl. 10).
Une post-stratification appliquée à une campagne ou un ensemble de campagnes
pour une espèce ou un groupe d’espèces donné, est susceptible de diminuer les ~Jariilnces.
Une difficulté est qu’elle doit être effectuée sur la base d’informations auxiliaires, par
exemple la distribution des températures au niveau du fond lors dune campagne, el non
sur la base de la variable observée (la distribution des rendements). Autrernent la variante
estimée peut être arbitrairement petite et sans signification (ICES. 19!30). Une posl-
stratification n’a pu être appliquée à nos données.
5 . A L L O C A T I O N S O P T I M A L E S
Il a êté choisi a priori d’échantillonner 10% des rectangles statistiques de base et ceci
dans chacune des strates définies. L’effort d’échantillonnage a donc été alloue selon la seule
surface des strates. Cette démarche est conseillée (Grosslein et Laurec, 1982) lorsque l’on ne
dispose pas au préalable d’informations sur les variantes intra-strales. Après une
campagne, il est possible de calculer comment le nombre des traits de chalut réalisés iiurait
pu être réparti entre les strates pour minimiser la variante finale pour la zone d’titude. En
général l’allocation optimale est obtenue en allouant à chaque strate un échantillon
proportionnel au produit de sa taille (Ai) par l’écart-type intra-strate (si) :
N.Si .Ai
ni = -..
T-Si .Ai
Bien que la stratification n’apparaisse quère intéressante pour la réduction de la
variante d’ensemble, les calculs des allocations optimales par strate ont éte effectues pour
les 7 campagnes réalisées au Sénégal à partir des prises “toutes espèces” et suivant que les
écart-types aient été calculés à partir de la distribution delta ou de la distribution normale
(tabl. 11 et 12). La premiêre constatation est que les résultats sont tr& variables #une
campagne à une autre, même quand elles appartiennent à la même saison hydrologique ;
ainsi, avec la distribution delta, l’allocation maximale à allouer à la strate Mord 60-100 :m
varie de 4 traits (LS89 12) à 45 traits (LS8614) sur les 99 traits de chalut totaux ; elle varie
de 3 à 40 traits pour la strate Sud 10-30 m ; de 7 à 36 pour la strate Centre 10-30 m. Les
9
rt9sultats obtenus à partir des deux distributions pour une campagne donnée peuveni varier
fortement (LS8614 et LS8912). Il semble qu’en moyenne il faudrait diminuer quelqu’e yeu les
allocations utilisées dans les strates 30-60 m et augmenter celles des strates 60- 100 m. Les
allocations utilisées sur la base des surfaces des strates sont cependant souvent assez
proches des allocations optimales moyennes calculées, et compte-tenu de la varrabihlé des
valeurs il paraît préférable de conserver pour les futures campagnes les allocations déjà
utilisées.
6 . P R O P O R T I O N N A L I T E D E S
P R I S E S E N T R E L A D E M I - H E U R E E T
L ’ H E U R E D E C H A L U T A G E
6.1. LE PROBLEME
Les campagnes de chalutage sont souvent réalisées avec une duree standax-d des
traits de chalut de 0.5 heure, ce qui présente plusieurs avantages par rapport ü des traits
plus longs :
- plus de traits peuvent être effectués dans la journée, ce qui se traduit par une
durée plus courte pour une campagne dont le nombre de traits est fixé (un élement
d’échantillonnage sur 10 par exemple), d’où une diminution du coUt ;
- les quantités à trier sont réduites, d’où un gain de temps pour l”équipe qui s’en
charge, gain qui pourra se traduire par une diminution du nombre de personnes
embarquées et/ou par plus de disponibilité pour d’autres tâches (échantillonnage
biologique).
Un inconvénient possible pourrait provenir du comportement du poisson à l’arriv&e
du chalut. II a été observé que beaucoup d’espèces nagent devant le chalut pendant un
certain temps avant que la fatigue ne conduise à leur entrée dans le chalut et ;:r leur
capture. Ce temps de nage pourra dépendre de l’espèce et de la taille des individus. Ainsi
Wardle (1986) indique que les adultes de morue et d’aiglefin nagent pendant de tri:s longues
périodes devant l’entrée du chalut. Si nous supposons que les adultes d’une espèce répartie
d’une manière homogène sont capables de nager 15 minutes devant le chalut, alors ~11 trait
d’une demi-heure ne capturera que la moitié des individus présents dans Taire balayee par
le chalut, un trait d’une heure en capturera les trois-quart. Il n’y aura pas de
proportionnalité directe entre la durée des traits et l’importance des captures. Par contre s”il
y a proportionnalité directe l’on pourra supposer qu’un trait d’une demi-heure est aussi bon
pour échantillonner une population qu’un trait d’une heure ou plus.
C’est ce problème que nous nous proposons d’étudier pour les espèce:a des
communautés démersales de l’Afrique intertropicale de l’ouest, qui s”étendent tle la
Mauritanie à l’Angola, à partir de couples de traits de chalut d’une heure et d’une demi-
heure effectués devant le Sénégal.
6.2. LES DONNEES
Ayant déjà une idée de l’importance de la variabilité intrinsèque de I’abctndance :
variations aléatoires de l’abondance à conditions égales par ailleurs (cf. Caverivike, 1982).
un importani effort d’échantillonnage a été effectué. 11 consiste en 65 couples valides de
traits de chalut respectivement d’une heure et d’une demi-heure. Chaque trait d’un couple
est réalisé successivement au même endroit (sonde), les 2 milieux des traits étant
superposés, le sens du chalutage est le même. Un couple commence altemalivemenl par le
trait d’une heure ou d’une demi-heure, pour éliminer sur l’ensemble des domlées l’effet d’un
possible appauvrissement du fond après le premier passage. Les couples ;se répartissent
ainsi :
10
28-31 janvier 1987
N/O Louis Sauger
8 couples
14- 17 décembre 1987
11
II
t,
9
”
25-29 janvier 1988
II
8,
11
13
I’
l-4 Juin 1988
$9
II
9,
7
”
1-4 juin 1988
” Ndiago
7
”
13-15 février 1989
” Louis Sauger
7
”
10-13 avril 1989
11
7,
II
7
”
10-13 avril 1989
” Ndiago
7
”
-----------___
6 5 couples
Tous les traits ont eu lieu de jour avec un chalut à grande ouverture verticale de 27
m de corde de dos et 45 mm de vide de maille au niveau du cul pour le N/O L. Sauger. un
chalut irlandais de 45 m de corde de dos et 60 mm de vide de maille pour le :N/O Ndiago, La
vitesse en pêche est d’environ 3.7 noeuds.
La répartition par profondeur est indiquée ci-dessous. Elle s’étend entre 1% 191 m (2
traits) et 120 m (5 traits) :
strate profondeur
18-39 m
40-69 m
70.. 120 m
nombre traits
26
2 2
1 7
Les valeurs des couples de prises pour la capture totale et pour les princspales
espèces sont données dans l’annexe IV. Les doubles absences, qui indique,nt qu’un couple
de trait n’a pas eu lieu dans l’aire de répartition de l’espèce, ont éte éliminées.
6.3. TRAITEMENTS ET RESULTATS
L’utilisation des “variables quotients” (in Frontier, 1983, d’après C:ochran, 1977)
paraît bien adaptée à nos données pour vérifier la proportionnalité entre l.es traits d’une
heure et d’une demi-heure. L’estimateur quotient R = Y/2 (moyenne des prises en 1
heure/moyenne des prises en 0.5 heure) a une variante qui peut être estimée si ni30 (en
dessous, l’approximation normale utilisée n’est plus valable et le biais devient trop
important).
z y2-2RIq+R2Zx2
v(R) =
Z2(n- 1)n
Si la valeur 2 est comprise dans l’intervalle de confiance à 95 o/o de l’esttinateur
quotient, on pourra considérer que les captures réalisées en 1 heure ne sont pas
significativement différentes du double de celles effectuées en 0.5 heure et que cette chutJe
de chalutage est suffisante pour l’estimation des abondances.
it- 1,96&&<g<2+ 1,9&@j
Les résultats pour la prise totale et celle des principales espèces sont donnes au
tableau 13. Seules 3 “espèces” sur 23 n’incluent pas la valeur 2 dans l’intervalile de
confiance à 95 % de l’estimateur quotient et ces valeurs sont biaisées car n est inf&ieur- à
30. Le rapport pour les prises totales (1,95) est très voisin de 2 ; il est à rapprocher de celui
(1,!36) trouvé par Bames et Bagenal (195 1) en Atlantique Nord-ouest entre les prises d’une
heure et celles d’une demi-heure. Pour l’Atlantique Nord-est Pennington et Grosslein (1978)
ind.iquent que! des t.raits de 15 minutes attrapent proportionnellement autant d’aiglefIns et
de loquett.es (zoarcidae) que des traits de 2 heures. Les résultats séparés pour le N,iO 1,.
Sauger et pour le N/O Ndiago sont donnés en annexe V. On remarquera que les valeurs de
$? pour le L.Sauger sont proches de celles obtenues pour l’ensemble des données et que les
valeurs pour le Ndiago (quand les prises ou/et le nombre de couples ne sont pas vraiment
11
trop petits) sont généralement dans le même sens (inf. ou sup. à 2) que celles du I,. Sauger,
ce qui justifie a posteriori le regroupement de données provenant de chaluts (à grande
ouverture verticale et de type irlandais) très différents.
Nous avons réparti arbitrairement (pour que le nombre de couples dans chaque
strate sait supérieur à 30) les données sur les prises totales selon 2 strates de profondeur,
18-44 m et 45 120 m. Les résultats sont donnés ci-dessous.
18-44 m
45- 120 IrJ
n
33
32
Y
804.5 kg
836.4 Isg
x
449.9 kg
390.‘7 kg
R
1.79
2.. 14
Intervalle de
confiance à 95 O/
1,44&<2.14
1 952<i?<i’ 76
, ,>
Cestimateur quotient s est plus faible pour les petits fonds. L’intervalle de confiance
des 2 valeurs se chevauchant, elles ne sont cependant pas significativement différentes. La
valeur 2 fait partie des intervalles de confiance.
Il est assez difficile d’imaginer des justifications à un estimateur quotient inferieur à
2 entre des traits de chalut d’une heure et d’une demi-heure, hormis une: satutation de
l’engin. Nous avons testé si une telle saturation peut être mise en évidence avec’ nos
données lorsque les paires de traits sont effectuées dans des lieux de relativernerrt! faMe et
forte abondance. Pour ce faire, nous avons séparé nos données en deux séries : l’une pour
laquelle la somme des prises pour une paire est inférieure à 1000 kg (valeur la plus basse de
Il:3 kg) et l’autre pour laquelle cette somme est supérieure (valeur la plus forte de 5758 kg).
Les résultats sont indiqués ci-dessous :
Zx-y pour une paire
<lOOOkg
> 1.000 kg
n
36
2 9
Y
297.4 kg
14695 kg
x
2
152,3 kg
1,95
754.0
1.95 kg
Dans Ies deux cas l’estimateur quotidient i? est le même et très proche de 2, Il n’y a
pas saturat.ion des chaluts dans la gamme des valeurs des prises couvertes par l’étude.
Il a été examiné, de plus, si les grands individus, à capacité de nage importante,
étaient proportionnellement autant capturés par des traits dune demi-heure que pal- des
traits dune heure. Cela semble être le cas :
- Parmi les espèces de grande taille le mérou Epinephelus aenew est la seule
régulièrement présente (n = 471, l’estimateur rapport 1 h/0,5 h est de 2,0 et les plus grands
ind.ividus de cette espèce démersale sont aussi bien échantillonnés par les traits d’une ttemi-
heure que par les traits d’une heure ; ainsi en janvier 1987. 7 E. aeneus de plus de 70 cm
de longueur fourche ont été pris lors des traits de 0,5 heures contre 9 lors des traits d’une
heure. - De gros barracudas (Sphyraena @-a) de plus de 1,8 m. faisant partie
vraisemblablement d’un banc, ont été capturés lors d’un trait dune demi-heure, On gar-dem
cependant en mémoire que d’autres zspèces pélagiques, dont la nage est considéree comme
rapide, ont un estimateur quotient R nettement supérieur à 2 (les chinchards Trachunrs
spp. en particulier), sans cependant que cette valeur soit en dehors de lintewalle
de
confiance à 95 %.
Godo et al. (1990) observent que des traits de 5 minutes sont au moins ..tusçi
efficaces que des traits plus longs (jusqu’à 2 heures) pour capturer des poissons de tr:)utes
tailles en Atlantique Nord, alors qu’à cause des différences dans la capacité de nage u,ntre
les petits et les grands poissons, une relative diminution des rendements était attendue
pour les grands poissons avec la diminution de la durée des traits Ils :proposent une
hypothèse séduisante pour expliquer le désaccord avec ce qui était supposé. Le chalut
12
pourrait être plus efficace au début d’un trait par un effet de surprise plus importanl, avant
qu’un banc cle poissons nageant devant le chalut n’induise une réaction d’alerte & un stade
plus précoce du processus de capture.
Pour finir nous donnerons les equations des droites de régression de y en x des 23
espèces ou groupes d’espèces considérés au tableau 13. Elles ont été calculées après une
transformation logarithmique effectuée dans le but de stabiliser les variantes, car la
variabilité esl. d’autant plus grande que les valeurs sont élevées. Ces équations n’ont pas été
utilisées pour étudier l’existence d’une proportionnalité directe entre les prises de l’he,ure et
de la demie-heure, ce qui a été réalisé précédemment avec les variables quotients., plus
simples d’emploi.
Nous avons utilise l’équation :
log (y + 1) = a + b.log (x + 1)
y = prise pour 1 heure
x = prise pour 1/2 heure
la valeur 1 est ajoutée pour tenir compte des valeurs de x ou de y égales à 0.
Les valeurs de a et de b sont données dans le tableau 14 avec les coefficients ade
corrélation. Yous avons vérifié que les résidus ne présentaient pas de distribution
particulière.
Les coefficients de corrélation sont très hautement significatifs pour la plupart des
espèces ou groupes d’espèces. Les résultats de l’heure sont sous la dépendanw des
résultats de la demi-heure. Les points observés, les droites et les différents intervalles de
confiance (les lignes les plus éloignées de la droite de régression sont les hmites I:le
l’intervalle de confiance dans le cas dune utilisation prédictive de l’équation) sont
représentés sur les figures 1.1 à 1.6.
6.4. CONCLUSION
L’utilisation de traits de chalut d’une demi-heure paraît suffisante pour l’estfmatïon
de l’abondance en un endroit donné. La multiplication par 2 des rendements obtenus
pourra étre utilisée pour l’estimation des rendements horaires.
C O N C L U S I O N G E N E R A L E
Après le tri en totalité des principales espèces commerciales, un echantihonnage
réduit, de 25 à 40 kg (quelques pelletées), est suffisant pour estimer correctement les prises
et la diversité spécifique d’un trait de chalut, bien que cette dernière soit géni:ralement
élevée.
L’utilisation de la distribution delta pour calculer les estimateurs de l’abondance et
leurs variantes à partir des données des campagnes de chalutage augmente géncralement
les moyennes et leurs coefficients de variation. Son utilisation est cependant recommandtfe
car elle donne des résultats non biaisés, au contraire des calculs basés sur la distribution
normale. pourvu que le nombre d’échantillons par strate ne soit pas trop petit. Elle présenle
néanmoins un inconvénient, la somme des estimateurs de l’abondance des espèces
rencontrées est supérieure à la valeur de l’abondance “toutes espèces” estimée à partir des
prises totales.
Lorsque l’on échantillonne un dixième des unités statistiques d’échantillonnage, de 5
milles2, le coefficient de variation de l’estimateur de l’abondance de l’ensemble des espèces
du plateau continental en Afrique de l’Ouest est de l’ordre de 15 %, ce qui représente une
valeur tout à fait acceptable d’après la littérature.
13
La stratification de l’échantillonnage selon des zones et des profondeurs, censée
reduire les ,variances des estimateurs de l’abondance, n’a guère d’intérêt pour les prises
“toutes espèces”, tant au Sénégal qu’en Côte d’ivoire et sans doute plus généralement en
Afrique de l’Ouest, car selon les strates il y a compensation des prises de certaines espèces
par d’autres,. Elle peut se montrer intéressante pour certaines espèces particulières, mais ce
n”est pas toujours le cas.
Le calcul a postériori des allocations optimales du nombre de traits de chalut par
strate à partir des prises “toutes espèces” montre une grande variabilité selon les
campagnes et il paraît plus simple et relativement satisfaisant CL’allouer l’eflort
d’échantillonnage selon la seule surface des strates.
L’étude particulière portant sur la proportionnalité des prises entre la demi-heure et
l’heure de chalutage indique que l’utilisation de traits de chalut dune demi-heure est
suffisante pour l’estimation de l’abondance en un endroit donné, même pour les individus
âgés d’espèces de grande taille. La multiplication par 2 des rendements ‘moyens obtenus
après utilisation de la distribution delta pourra être effectuée pour l’estimation des
rendements horaires sur chaque espèce ou groupe d’espèces.
B I B L I O G R A P H I E
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-‘----
-. -
r-,,Tr .l__..-__ __“. .,_
/
\\ Profondews
10-30 m T 30.60 m
60-100 m
100-200 ml
-routes
Zones
1 Prof~ondeurs
L- -
-
Ie_..--m-w
t
-
-+---t- .--_. - .--_.
l
i
I
Nord
?6 18)
103 (10)
97 (10) 1
347 1351
1
I
I
j
i
Centre
137 (14) I
98 IlO)
4 2 (4)
1
4 0 4 (41 i
/
I
I
suci
214 (21 1
32 (3)
1 22 (3) 1 399 (4O.i
l
1
5
1
l----II_ -.---- -
-
-ç
l
Toutes zones
427 (43) I329 (33) 233 (23) 1
i.-.+-.“.- F--_-
-
-,- I l - - -
-abIeau 1 : Nombres d'unités statistiques d'echant11'1(3nnage {AT
zone et
bande bathymétrique et nombws
!, erl7.re
paren%h&ses)
des
traits de
chalut
gi r év;rs .
Echanti 1 mi onnage strati fi 6e du pl ateau conLi r;ant:,a “:
sénégala:s.
11-
1 ’ PARTIE
2* PARTIE
n = 33
I-I= 46
----~
REJETS ly compris dechets)
- Moyenne de% pourcentages de% diff&ences
entre l’estimation et 3a valeur mesur4e
Valeur absolue
7 . 5 x
Valeur relative
+ 2.4 X
- Sommation des poids
Valeur estima0
6304 kg
8279 kg
Valeur mesur&
6002 kg
7754 kg
X d e l a diff4rence
+ 5,o x
* 6,8 x
.-~--- - --..*---
-
-
-
POIDS TOTAL DES ESPECES
.. Moyenne des pourcentage% de% differences
entre l’e%timat.ion et 7a valeur mesur4a
Valeur absolue
5,0 x
8.7 #
Valeur relative
+ 1.5 x
+ 4,4 x
- Sommation des poids
Valeur estimhe
8841 kg
11313 xg
Jaleur mesures
8591 kg
10897 hg
% d e l a cliff8rence
+ 2.9 X
+ 3,8 X
- - .---<--_
Y
-
Tableau 2."- Pourcentages
des d7fft%-ences entre
1 es
va : eu Y- s
estimées h partir des nombres de pelletées ej: les
valeurs mesuées. Campagne LS 9102.
Première partie en zone Nord.
Deuxième /par-t IF? +?n
zones Centre et Sud.
--
r------- -
{Nombre total de
ltraits
&--..-.-.-
iNombre de traits
~ï*rement tri&
--.--
ipriçe tota-!e
f Ikqj
j----- -,---.
!Prise des espkes
1 anci63rement.
i trides
L--...-----..-
"ableau 3.- RéParL.~tion des %raits de chalut at da
i,>i'F 5L
prises en fonction de classes de prises totales4
Campagne Guinée, avril--mai 1990.
--.-. .-- -----“.-.
--l-.“.lv..e
_,-..
_ ,.__-_
‘RCFON-
‘RSSE
DEUR
TOTALE
PRINCIPALES ESPECES CAPTUREE§
--
--.”
-
-
-
-
-
-
-.“--.“m”--._ -._--.
t
30
279
120 kg de friture, 48 kg de petits Vomer s.
7
43
290
132 kg de dorades, 66 kg de pageots
8
35
279
lï4 kg de pageots, 71 kg de Chloroscombrus
‘1 ci
32
369
98 kg de pageots, 70kg de chincharcls, 68kg rougets
11
33
229
77 kg de pageots, 42 kg rougets
13
32
266
122 kg de pageots, 58 kg rougets
$9
“35
219
5% kg pageots, 49 kg dorades, 34kg Acanthurus, 30 1~9 lutrana:
20
45
240
112 kg pageots
24
1%
227
102 kg petites dorades
43
:13
365
116 kg de Priacanthus, 60 kg Oactylopterus
45
:!6
210
64 kg Priacanthus, 48 kg friture
50
3 7
305
162 kg oageots
61
63
270
59 kg de pageots : 54 kg de Boops boops
64
*2
358
151 kg de petits p6lagiQUEB. 92 kg de pa9eots
69
A6
330
106 kg de pageots, 76 kg de rougets
70
47
220
Trze e n t o t a l i t e
80
36
216
11: kg petits pélagiques
90
30
258
1 6 ’ k g f r i t u r e , 7 4 p e t i t s polagiques
96
27
245
191 kg petits p4lagiques
102
28
291
107 kg Pomadasys, 87 kg petits pelagiaues
114
38
293
ii’$ kg pageots, 57 kg rougets, 37 kg Priacanthus
730
30
308
79 kg petits pelagiques
152
51
268
205 kg Dactylopterus
t57
137
233
194 kg Antigonia
160
75
397
198 kg sardinelles, 64 kg Ariomma
361
33
327
90 kg Balistes,
‘77 kg rougets, 64 kg pageots
.-
-
-
-
-
-
II---L-_<--” ..__-.
Tableau .4.- Campagne Guinde. Caractérist3ques des L^S x~"d~1.8
compris entre 200 et 400 kg de prise totale. LB.~
valeurs soulign&es ont étB triees en totalité,,
-
- - -
I -
r---“---.‘----
-I.-
-.-
~__I--_“.-_-.
““‘-1
N
ROFON-
RISE 1
i
DEUP
OTALE 1
PRINCIPALES ESPECES CAPTUREES
-. -.- _--- --+------ -.._I_.
__-I .-_. "_*,._--". ,.-II,.,
9
29
519 ]Tri& en totalite
48
32
1133 1233 kg friture,156 kg Priacanthus, 117kg pageots, 143kg pet I tes
1 dorades
49
36
445 1111 kg PagOOtSS 95 kg petites dorades, 75 kg Da4:tvlooterus
11
46
1216 1972 kg de Priacanthus, 120 kg de Dactylipterus
52
43
444 1204 kg de sardinelles, Si' kg pageota, 59 kg chinchards
57
32
501 1400 kg de Priacanthus
62
63
675 1572 kg de sardinelles
73
47
475 1150 kg de Pageotsv 187 kg petits pelagiques, 70 kg rougets
84
36
435 (213 kg Priacanthus, 85 kg pageots
85
37
639 310 kg Priacanthus, 143 kg pageots
97
20
417 366 kg Chloroscombrus
118
40
3769 3587 kg petits pelagiques
119
55
I
439 278 kg pageots, 74 kg Dactylopterus
120
49
1086 927 kg Dactylopterus
1
I
122
51
1640 11622 kg Dactylopterus
123
54
916 1691 kg Dactylopteruo
124
48
1213 1186 kg Dactylopterus
126
45
2244 2175 kg petits pelagiques
'1 28
'35
503 261 kg Antigonia, 139 kg Ariomma
129
773
707 ,597 kg Ariomma
130
60
1549 11003 kg Ariomma, 456 kg Antigonia
131
:42
1273 1191 kg Antigonia
134
49
786 l.686 kg petits pelagiques
137
33
1825 jl8Oi kg Lagocepha'lus
154
.' 51
405 (167 kg Ariomma. 115 kg Antigania
155
: 67
474 1370 kg Illex
156
93
676 580 kg Priacanthus
1
163
40
850 619 kg chinchards
169
82
2198 1768 kg petits pe'lagiques, 342 k9 Ariomma
170
3 69
414 1278 kg Illex, 85 kg Antigonia
171
.* 65
1633 1435 kg Antigonia
-.-_I
_--".
L-.-.-_.--
--I,----_-_-_. .--. I
Tableau 5,-- Campagne Guinée.
Caractéristiques das 31
t, r -t i ti;
sup6r~eurs à 400 kg de prise totale, Les 'vi~‘le~r~
saulicjnées ont MA tri&33 en totalité.
20
-.- ---
-.--.
% No
4OYENNE
OIFF.
X DIFF.
C.V.
OXÇF.
DELTA
MOY"
MOY.
DELTP
C.V.
-.--- -
--
-
- -
-
-
-
Brachvdouterus auritus
58.8
94.8
40.3
46-f
16.3
Trac.hurrps + decapterus
56.7
81.1
14.2
33.3
8.2
Dentex awgalensis
76.1
73.5
21.2
56.0
18.7
Paycllus bellottii
39.7
32.3
7. 8
28.4
6.7
Boops boops
74.2
31.3
12.1
+61.4
54.5
7.2
Chloroscambrus chrysurus
78.6
25.7
8.0
+45,2
61.1
11.4
Total s4lar;iens
14.7
19.9
-3.2
22.4
-4.9
71.7
16.4
0.9
35.2
5.3
Galeoider, Uecadactylus
76.9
12.4
2.6
*29,2
51 .7
3.7
+23,i
Dactylopterus volitans
64.9
11. 5
-Q.6
-5 ,o
42.6
-,3.8
-,l ,ri
Oentex Congo. + macro.
94.3
8.4
-0.2
-2.3
72.4
1.4
+6,5
Pomadasys spo.(-incisus)
71.4
7.7
-0.3
-3.8
37.0
il. 7
+1,3
Pteroscion ~eli
87.1
7. 0
0.7
+11.1
42.9
2 . 5
+6 r;i
Arius sp11,
76.2
6.8
0.8
t13.3
38.1
4.6
+13.:
Sparus caeruleostictus
63.4
6. 5
1.3
t37.0
39.4
10,9
t38 1.5
Plectorhÿnchus medit:.
70.7
5.0
0.1
4.2.0
35.8
'.6
+4,,
Scomber saponicus
82.3
4.9
-1.1
-1683
51.0
-0.7
-1,d;
PseudOto?ïthUs spp.
80.5
4.9
0.8
t19.5
36.1
8.5
t30.6
Ep%nephelus+Mycteroperca
55.6
4. 9
0.3
t6,5
26.8
;. 1
t13,:
Acanthurwà 7 balistes
76.5
4.3
1.0
44.5
Y.9
tZ1‘R
-p----
-._- ~VI
.-.
I
TOTAL GENERAL
0.0
450.9
21.0
14.6
-._.-- - - - - -- - - -
--I^.
T a b l e a u 6.,- M o y e n n e s d e s p r i s e s (kg/0,5h) e t coeff1;:1ent,s 3e
dar i atlon calculés ( moyenne des 7 campagnes i par ‘1 a
d i s t r i b u t i o n d e l t a p o u r l e t o t a l g é n é r a l e t ?<3s 20
p r i n c i p a l e s espkes o u g r o u p e s d’espéces d u pisteau
+->ontinental
._a
s é n é g a l a i s (10-100 m.1, différen-es avac,
l e s
v a l e u r s
issues de la
l o i
normale
2 t:
oourcentages d e l a d i f f é r e n c e p a r
r a p p o r t .,3 ces
v a l e u r s .
% No = P o u r c e n t a g e d e s v a l e u r s n u l l e s p a r ,rapwrt h
Jn N m o y e n d e 9 8 t r a i t s .
21
-
-
-
-.----
..s--m--.‘e.
--oc__--
_.__/
I- -‘-”
---T---------‘-----
C.V. TOUTES ESPECES 10-100 m
i Rf:oUCTïclN i
3 profondeurs
.-~---
T a b l e a u 7 . - C o e f f i c i e n t s d e v a r i a t i o n d e l a m o y e n n e d e s ~**IE~E.
t o u t e s esp&ces 10-100 m p a r c a m p a g n e p o u r 2 n !.v*eaux
d e stratlficatlon e t g a i n s m o y e n ( r é d u c t i o n s cies
C.V. 1
par
rapport
aux
v a l e u r s
obtenues
sans
stratïfic.ation. D i s t r i b u t i o n D e l t a .
r------------
.-
e..w-‘----“-
.I..._
I,
l
C.V. TOUTES ESPECES 10-100 m
iREDUCTIClM I/
1
STRATES
0021
L..V. /
"--m-B-
l
I
I
1--.-^-II_
t
9
,---l-
-t
1
i 3 zones, 3 profondeurs
13.5 1 10.8 1 17.8 1 8.9 1 9.5 1 12.3 1 14.1
]
1 ,. .I:, i
3
3 profondeurs
lt
k------~----
3
I
I
1
I
I
I
3 zon0s
I 13.4 1 11.0 ] 18.7 I 9.8 1 10.2 l 12.2 I 15.9 I 0,4 t I
~--------~.-
i
1
tI
I
S8n4gai 10-100 m
I 14.0 1 11.7 f 18.3 1 10.1 10.7 1 12.2 1 18.7
i
L-."----
-
-
l”ab1 eau 8. ,- C o e f f i c i e n t s d e v a r i a t i o n d e l a m o y e n n e des priées
t o u t e s esphes 1 O-300 m p a r c a m p a g n e p o u r 3 n~vea,u.h:
d e strat-ification e t g a i n s m o y e n s (.rGduct7on:; c e s
C . V . )
par
rapport
aux
valeurs
obtenues
Sia.l-l*S
stratification. M o y e n n e a r i t h m é t i q u e .
PP -0
PN
m.-.! .? : ” Ao!
I i
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--
P.P a:0
0.d
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5.2 . ww
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Qiu * P
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.
I .0-t. rnd DW do1 . tDt.3
-.
-.
c
i
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UIP PV! .
.
. Nlu
22 . OIN
.--
.--
--
NOMBRE DE S?RATES
“ableau lO.-’ C a l c u l
des
moyennes
(kg/0,5
h.1 e
t
de
1 e f.i r $5
c o e f f i c i e n t s d e v a r i a t i o n p o u r
les prises de b
e s p è c e s e t l a p r i s e t o u t e s esp&xs c1 Darl-ir be!
p l u s i e u r s
systèmes
d e s t r a t i f i c a t i o n ,
P 1 a.ttjab
cont,inental ivoirien Campagne CHALCI 79.01 I<
r-
T-
----
!
ZONE
NORD
I
CENTRE
S U D
-rk_-r_--
STRATE
PROFONDEUR
I
ALLOCRTKON U T I L I S E E
---y
t
t
I
I I
LS86 14
t 7
15
14
j
7
I
I
I I
LS8709
I 14 11I 11 I l616 i1 4 /i 2x
ALLOCATION
I
I
l
1
i
Lsa7t7
5
5
I 10
10 [ [ 55
135
I 3 116 122 j 2 it 77
1 I
!
l
i
I I
I
I
I
l
I
i
I LS8806
9
9
j
6
6
j j 12
j j 12
I 8 18
i
8
140
4~
ji
2
i f1
i
i
i
I
I
I I i
i i
l 8 i
12
l l I
i
O P T I M A L E 1 LSa905
12
l
a
a jto
jto 136
l 6 I 10
Il0
i
3
i
7
1
I I I
I
I
I
i
l LS8912
I 7 j 10 1 23 j 9 j 23
: 1 7 3 1 4 il2
I 139002
31 12
i 4
/-.----2,-
- +
MOYENNE LS
L-
7.1 1 6.7 1 18.01 18.11
Tableau Ii*- C a l c u l s d e s a1 l o c a t i o n s o p t i m a l e s p a r s t r a t e das
t r a i t s d e c h a l u t . D i s t r i b u t i o n D e l t a .
i
T
ZONE
l
N O R D
CENTRE
--
SUD
- - - t v
-1
-
-
STRATE
i lo- i 30- 6th 1 lO- 1 30- 1 60- lO- ]-3o- 60-
PROFONDEUR
1 3om 1 6Om
lOOm 1 30m 1 6 o m jloom
3om
60m
IOOm
.P-
--+-+-
-,I
-
-
ALLOCATION UTILISEE
1 a
1
7
10
1 14
1 13
1 10
21
: 1 3
3
-----------l-
-
t
t
i
I
I
I
-
-
I LSB614 i 3
1 7
1 11
1
7
1 10
13 t 3 6
C l
I
21
I i I
LS8709
9
1 21
1 10
20
i 3
1
ALLOC;ATION 1
I
6
1
!
1
1
3
4
149
1
3
19
20
4
1
1
1
I
I
LSaa06
l 10
14
1 la
I 10
1
a
3 2
i 2
1
1
i i
i
1
OPTIMALE
I Lsa905
1 11
j
9
12
I 25
1 a 1 10
12
! 5
a
E
l
1
l
I
I
I LS8912
1 I
3
/
5
9
I 16 I 5 I 8
28
1 15
15
I
1 LS9002
1
5
1
2
3 0
111
16
127
6
I 4
a
,...-&-+-&-
-,
~-_-
MOYENNE LS
j 5.9 1 5.0
-,15.31 19.9[ a.5 1 1 1 . 7
l a . 6t 9 . 9
4 1
---*--
1-
L
*-
Tableau 12.- C a l c u l s d e s a l l o c a t i o n s optImales p a r s t r a t e C;~E>
t r a i t s d e c h a l u t . D i s t r i b u t i o n “ n o r m a l e ’ .
25
-
--
- “ - -
- . .
ESPECES
“_
N
- - J - - G -
x
Y
! R
i$ L!I 1 ,96 E.7’.
-
-
- - - -
--
1-1- -
- + - -
7
I
Prise totale
65
I
53323 27347 820.1
120.7 I1.95
0.18
1 ,60 I it.30
Wachurus spp.
49
1
9001 3763 163..
76.1 2.3’
0.46
1,49
3,29
l
Decapterus rhonchus
1 9
6071 2 8 9
32.t
15.: 2.1( (1.34‘
14 ‘31
r
1
Scomber Japonicus
1 4
1141
125
a.:
8.! 0.92 (0.92:
101
r2:,72)
I
Boops Dooos
38 9260 4042 244.1
106.1 2.3C
0.62
1,08
3. ,52
/
Brachydeuterus auritus
2 6
2206, 1755
76.f
62.; 1,2c (0.18: rQ,sl] (1,r;l.I
Bphyra’sna spp.
2 2
I
213 64
9.i
2.g 3.32 (0.80: II ,751 I (4 ‘99)
‘1
Dactylopterus
vol itans
36
2655 1599 102.1
61.: 1.60 (0.25: II ,171 (2 ,?6)
II
oage Us bel lotti i
5 2 4282 2347 62.1
45.1 1.82
0.26
1,31
2,3?
Bparus caeruleostictuc
3 2
7 5 4
4 3 7 23.t
13.7
1.73
0.19
1 ,36
2 ,ro
1
1
3entex canari ensi 5
3 9
299) 180
7.7
4.f 1.66
0.27
1.13 l 2.19
I
I
M-ttex ango. + macro.
29
5507 3830 169-C
i32.1 1.44 (0.461
(0954) l 12 $34)
Epinephelus aeneus
b-7
4 6 5
2 2 9
9.5
4.5 2.03
0.53
OP99 I 3 ,a7
rota1 merous
5 0
5 9 6
3 5 4 11.0
7.1 1.69
0.3a
0 1 9 5 I 2,43
I
%eudupeneus prarensi s Il
6 7 6
3 5 7
16.5
8.7 1.69
0.31
1 ,28 1 2,-o
>r iacanthus at-enatus
26
3710 1051 142.7
40.4 3.63 (0.22) (3,iO) 1’63,96)
I
1
~lectorhynchus medit,
30
5 9 4
2 4 3 19.8
8.1 2.44
0.45
1 ,56
.3 13 2
I
/
Jmbrina canariensis
>7
167) 43
6.2
1.6 3.93 (2.69)
11f’9.20)
1
(0)
%eudotolithus spp.
14
1321 1 1 2
9.4
8.0 1.18 (0.25)
/
I
(0169)
i 1 ,67)
!eus faber
16
3071 1 4 4
6.7
3.1 2.14
0.43
1,30 // :2,98
I
taja m?raletus
i6
431) 266
7.7
4.7 1.62
0.20
1,23 I :2,01
I
lustelus mustelus
!1
6001 2 8 5 36.1
13.6 2.81 (0.72) ll.40) l :4.221
1
1’
;epia spp.
i5
427) 192
7.6
3.5 2.22
0.37
1.49 1 2,95
I
I
.----- - --A-.-,.- -
-
L--“-_
T a b l e a u 13,- S o m m e s (,kg),
m o y e n n e s e t e s t i m a t e u r quutierir, ( ? 1
avec
son
é c a r t - t y p e
(E.T. 1 et
1nterwal li? -le
c o n f i a n c e à 9 5 % d e s N c o u p l e s d e s p r i set;
par
heure ( y ) et par 0,5 heure (x 1 des prt nc.1 pa?es
esp&ces. (
1 v a l e u r s b i a i s é e s , n < 3 0 .
---- -
----.
-“.--
ESPECES
N
PENTE fb)
ORDONNEE
COEFFICIENT
ORIGXNE (a)
CORRELATION
--,--
-.--
-.--s-<
Pr i(39 totale
65
0.826
0,710
0,8?*f*
Trachurus spp.
49
0,796
0,636
0,70t**:
Decapterus rhonchus
19
0,183
0 , 9 3 0
0.17
Scomber japonicus
14
0,366
0,434
0836
Boops boops
38
0,905
0.457
0, ao***
Brachydeuterus auritus
28
0.870
0.139
0.74***
Sphyraena spp.
22
1,103
0,224
0,79**+
Dacty lopterus vol i tans
26
0.903
0.311
0 ,!35***
Pai!e? lus bel lottii
52
0,799
0,495
0 .l30***
Sparus caeruleastictus
32
0,835
0,396
0,tl1***
Derrter canariansis
39
0.575
0,364
0 t 54-t
Dentsx ango. * ma&ro.
29
0,679
0.813
0 ,a?***
Ep?neDhelus asneus
47
0.560
0,411
0,49***
T o t a l mdrous
50
0,498
0.437
0,43**
Pseuduoeneus p r a y e n s i s
41
0,926
0,276
0 ,B4***
Pr i acanthus arenatus
26
0 * 780
0,332
0,67***
Plectorhynchus medit.
30
0,683
0,598
0,62***
Umbrina canariensis
27
0,056
0,449
0,04
Pseudotol i thus spp.
14
0,814
0,255
C1,86***
Zeus faber
46
0.766
0,334
O,SW**
Raj,a mira1et.w
56
0,699
0,290
0.66***
MusteJus mustelus
21
0,731
0,644
0,75***
SeDia spp.
55
0,569
0.450
0*47***
-
-
-
-
-
-
-
-
-_--_.
Tableau
14,
Pente?
o r d o n n é e à l ’ o r i g i n e e t coeff~c;~
c o r r é l a t i o n d e s d r o i t e s d e r é g r e s s i o n
log (y + 1) = a + b.lag (x + 11 pour les DI-
e s p è c e s . A v e c y - p r i s e p o u r 1 h e u r e , x = p
0,5 h e u r e . * s i g n i f i c a t i f à 9 5 %’
** à 99
99,9 %.
4
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'OIDS
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POIDS 1:I; OIFF
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'ELLES
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TOTAL 1 RENCE
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20
161
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277
267
1 - :3,6
211
511
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327
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21
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30
33
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a2
123
127
1 + 3.3
22
13
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I + 999
66
137
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23
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I - 4,9
106
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30
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122
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150
j
0
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41
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107
153
138 1 - 9.a
26
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j t 9,6
22
513
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27
12
66
65
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28
18
95
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45
160
155
I - 3.1
29
56
293
381
I +30,0
72
310
398 1 *2a.4
36
39
203
203
j
0
77
299
298 1 . 0.3
3:
59
384
391
1 + 1,6
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1 +11,7
163
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223
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202
1 - 0,5
100
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326 i '^ 0. 9
43
30
164
162
1 +11,0
61
222
240 i 0 6.1
44
1
10
59
63
]+6,8
167
247
251 j + 1.6
45
1
55
295
322
i t 9,2
12
331
346 j ** 5.1
46
96
544
566
j t 4,0
200
622
646 1 4. 3. 9
47
i
6
34
26
1 -23,5
43
89
72 I -19.1
48
ii.
16
94
92
1 - 2,l
153
245
243 1 -' Il. 8
.--- -, - .A-"--
---..L mm---
Arlnexe 1 r 1 I - Comparai son des pal ds mesurés et des po i ds es.;~ m3s
B p a r t i r d ’ u n 6chantillon t r i é e t d ’ u n nombre ,je
pel’1etées ( c f . t e x t e 1. C a m p a g n e
1.. s 9 1 0 2 .
il =~? e
Nord.
34
.-- - .- ,- -.- --
--
e--s
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- - - _ I
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IOMBRE
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POIDS
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'ELLES
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TOTAL
TOTAL
RENCE
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MESURE
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52)
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:SPECES
:SPECE$
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-
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35
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- 9,3
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311
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50
5
28
148
160
+ 8,l
64
197
205
+ 4.1
52
5
46
235
287
+22,1
72
321
364
4l3,4
53
5
52
271
267
- 1,5
121
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54
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142
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170
170
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56
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59
305
301
- 193
126
432
424
- 1,9
57
5
15
a9
77
-13,s
85
174
753
-12,:
58
4
11
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- 499
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215
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5
31
29
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172
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23
110
119
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t 2.7
54
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4
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240
306
t27.5
136
196
243
+JO ,6
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4
13
71
68
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ai
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163
- 2,s
73
3
a
39
42
t 7,7
80
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122
0
7s
5
17
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64
- 7,7
50
161
153
- 5,O
78
4
43
225
200
-1131
43
286
261
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79
4
9
45
34
-2494
55
108
97
-70.2
81
10
74
158
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+22,2
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160
161
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25
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83
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113
127
t12.4
9
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t 9.8
84
5
12
63
72
+14,3
10
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84
,t Y.1
89
5
45
235
245
+ 4,3
71
295
298
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90
5
38
202
212
+ ii,0
39
247
255
4 3,z
91
4
22
113
131
+15,9
104
164
177
4 7,9
92
5
94
453
591
+30,5
114
599
724
+t2,5
93
5
1 0
52
48
- 7,7
48
120
115
- 4.2
95
4
99
520
577
il1 ,o
62
541
596
+t0,2
97
4
10
55
50
- 9,1
33
89
83
II a,r
98
5
31
214
168
-21,s
30
267
222
". 1 6 * 3
99
!
5
15
1
85
81
- 4,7
13
120
115
"~ 4.2
100
:
5
128
1
650
784
+20,6
a
689
a23
.+19,4
101
5
12
]
62
44
-29 ,o
15
95
77
+16,9
102
:
4
t9
1
98
105
+ 7.1
100
213
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5
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I
37
41
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73
'1 21
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G.
t le7
104
:
5
8
1
45
39
-13,3
68
136
127
- 6,6
105
I
5
44
t
218
245
+12,4
102
347
365
4 5 t L!
106
i
4
16
t
77
aa
+14,3
5
92
103
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i
5
18
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69
104
+16,9
46
148
162
4 9‘5
~.‘"_
-
-
-- --
.vwl-...
Annexe r.z.- Comparaison des poids mesurés et des 8oic.b estrrr&c
à partir d'un échantillon tri6 et d'un nombre &
pelletées
(cf.
texte).
Campagne
LS91Q2.
2 C;$+\\i$
Centre et Sud.
35
--.- -- m-e
74
POTDS
OIDS
E.TOT.
B.ESP.
COMMENTAIRES SUR L’EXTRAPOLATION
i
~‘TATIOR
TOTAL
XTRAP.
SPECES
RIEES
-
-
--
-WV-
.^---
_
_I.,-_-.”
.-..i
1
239
186
19
13
182 kg d’esp. sans valeur, petits oeia<rt- i
ques s u r t o u t
3
142
92
17
10
Petits individus seulement
3
33
0
8
8
4
7 6
12
20
8
Petits indiv. seulement, Pageot domine
sj
66
24
21
I I
Pet i ts i ndi v . seulement . Pageot dom : ne
6
69
22
21
12
P e t i t s i n d i v . seulement, Pageot domine
?
230
82
24
17
Petits indiv. seulement. Pageot domine
6
279
271
18
5
Petits indiv. seulement. Pageot domine
9
529
0
22
22
‘1 0
369
360
17
2
P e t i t s i n d i v . Pageot, rouget, chi nchard
11
229
221
19
3
Petit.s i n d i v . Pageot, rouget, chinchard
12
32
0
25
25
13
266
262
25
3
P e t i t s i n d i v . Pageot
14
129
110
25
6
P e t i t s i n d i v . Pageot, rouget
15
116
i l 3
25
4
P e t i t s i n d i v . Pageot
16
56
0
26
28
17
78
62
20
5
P e t i t s i n d i v . Pageot
1s
219
101
20
7
P e t i t s i n d i v . Pageot
20
240
221
2 Q
4
P e t i t s i n d i v . Pageot
2‘1
142
91
18
5
P e t i t s i n d i v . Pageot
22
42
0
20
20
23
44
0
19
19
24
227
160
29
I I
Petits indiv. Sparus
25
74
53
39
2
26
169
141
21
8
Petits indiv. ChloroscombrusI pageot ,fr :t.
27
125
I)
II
11
28
79
0
22
22
29
20
0
22
22
30
87
60
23
12
Petits indiv. Pageot
31
168
37
31
14
P e t i t s i n d i v .
32
66
3U
25
10
P e t i t s i n d i v .
33
154
95
26
10
Petits indiv. Pageot
34
77
0
2i
21
35
120
60
21
9
Petits indiv. Pageot
36
148
105
23
10
37
61
0
19
19
38
119
93
27
14
Petits indiv. Pageot
39
44
0
20
20
JO
86
66
20
7
Petits indiv. Pageot
41
186
0
23
23
42
119
0
22
22
43
365
207
23
14
Pri acanthus
44
112
67
24
12
Pr i acanthus
45
210
135
21
12
Priacanthus, fri turs
46
135
110
26
9
Pageot, friture
47
173
119
20
9
Pageot
46
1133
723
31
19
P e t i t s i n d i v .
49
445
347
22
10
Petits indiv. Pageot, Sparus
50
305
296
19
8
Petits indiv. Pageot. Sparus
51
1216
1083
13
5
Priacanthus
52
444
396
23
10
Sardinelle
.-“_,-*-.
-
-
-
-
-
-_--
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4NNEXE X I . l .- Caracthr-istiques d e
l ’ e s t i m a t i o n
des
pr ‘Is@“.
Campagne Guinée.
36
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53
185
171
19
9
Sardine] le
54
182
128
27
15
Pageot
55
112
42
25
14
Pageot
56
119
19
29
15
Pageot
57
501
439
25
18
Pri acanthus
58
27
0
15
15
59
77
73
15
2
Ariomma
60
21
0
18
18
61
270
192
23
10
Pageot
62
675
667
10
3
Sardinelle
63
72
50
19
9
Pageot, rouget
64
3758
336
14
5
Chinchard, pageot
65
38
27
18
5
66
13
0
15
15
67
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0
20
20
68
124
0
31
31
69
330
214
22
12
Pageot
70
220
0
25
25
71
18
0
15
15
72
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0
17
17
73
4 ’ 5
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16
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Pageot, sardinelle
74
195
32
28
18
Pageot, sardinelle
75
161
û
20
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20
11
Galeoi des
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99
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24
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F r i t u r e
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ld
80
21
3
15
15
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25
25
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19
7
Pageot
k-33
90
5'1
21
7
Pageot, Priacanthus
84
435
395
10
10
Priacanthus, pageot
85
639
522
24
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Pr i acanthus , pageot
86
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19
7
Sardine1 le, pageot
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42
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19
88
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23
14
Chinchard
09
20
0
17
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90
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19
12
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0
16
16
92
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98
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9
Rouget, pecten
93
137
i l
20
20
94
64
0
29
29
95
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21
21
96
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14
9
Sardinelle
97
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10
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14
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12
12
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16
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15
101
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31
31
102
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35
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22
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19
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AhelEXE 1 I a 2 . 1” Carac-téristiques d e l’est7mation d e s prise.% (E.J~~G]
37
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COMMENTAIRES SUR L'EXTRAPOLATIOII
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194
0
32
32
105
47
0
26
26
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0
17
17
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0
19
19
108
72
25
25
21
Priaeanthus
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109
43
0
15
15
1 10
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0
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8
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0
27
27
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19
19
113
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0
18
ia
114
293
255
26
15
Pageot
115
44
0
21
21
116
152
106
21
13
Rouget. chinchard
11:
2 8
0
17
17
yla
3769
3766
13
2
Petits a6lagiquss
119
439
394
22
12
Pageot
120
1088
1080
13
10
Dactylapterus
12!
102
il
17
17
122
1640
1622
12
11
Dactylopterus
123
916
as1
-96
15
Dactylopterus
724
1213
1186
20
1s
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50
0
12
12
126
2244
2175
18
14
Petits pelagiques
127
13
0
15
15
128
503
484
19
9
Antigonia
129
707
660
17
ID
Ariomma
130
1549
1546
9
1
Ariomma
131
1273
126s
11
4
Antigonla
132
104
74
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a
SardinalYe
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19
19
134
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12
Chinchard
135
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(1
28
28
136
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137
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1801
16
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139
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12
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82
Cl
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20
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19
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0
20
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20
147
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0
24
24
148
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116
21
11
Rouget
149
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26
16
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150
21
0
17
17
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0
17
17
152
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19
13
Dactylopterus
153
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0
21
21
154
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371
15
6
Ariomma
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-
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4F4PIEXE fL.3:- Saractérist,iques d e 1 'est-imatjon d e s pr?ses (h~‘it.e:
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POIDS
POIDS !W.TOT. a3.ESP.
COMMENTAIRES SUR L'EXTRAFOLATI3N
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79
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18
159
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64 ) 16
6
Ariomma, Liosaccus
160
397
371
t
17
6
Sardinelle
161
327
206 1 23
12
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162
134
69 1 20
13
Chinchard
163
850
024
20
10
Chinchard
164
23
0
I
24
26
165
166
130 1 20
7
Chinchard
166
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122 1 18
8
Rouget, chinchard
167
177
129 1 19
10
Rouget
168
27
0 1 Y8
YS
169
2198
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1
16
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Sardinelle
170
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Calmars
171
1633
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Antigonia
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4NNEXE TI.4.- Caractérystiques de 1 ‘estimatïon d e s p r i s e s (. ,.ii~‘ 1 e
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c a l c u l é s
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d i s t r i b u t r o n d e l t a p o u r 3 “ e s p è c e s . ‘ , d?ffGrencw
a v e c l e s v a l e u r s i s s u e s d e l a d i s t r i b u t i o n wx-rna’!e
e t p o u r c e n t a g e s d e l a djfférence p a r r a p p o r t ;i ms
v a l e u r s .
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-
-
- - - r - - " - -
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1738
1935
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806 13834 1 924
1370 Il368
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440
180
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968 1 722 1 293
012 1 458
3 14
448
741
92
53 1 82
I 54 108 1 64 609
PRISE
166
47
342
170 1 772
188
513 1 306
*4 96
677
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1 539
a40
74 11575 1
904
143
646
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t 784
524
294
351
1 1172
198 1 160
il 78
977
436
920
606 1 261 1 199
315 1 336
709
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297
137
33
141
762 1 489
221
313
I 387 1
TOTALE
713
329
754
748 [ 370
132 1 56
19160
353
199
496
1254 1 316 1 277
259 1 226
!224
!313
;OS3
148
57
33
57 1 56
139
53
I 143 1
475
212
205
581 1 582
287 1 $62
219
189
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527
269
1023 1 538
207 1 54
1511
I
I
079
355
269
143
394 )
35
234 1 126
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100
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27
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158.0
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558 1 273
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p r i n c i p a l e s esp&ces o u g r o u p e s d’espëces.
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ESPECES
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1
1/2H 1 1H
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10.61 442
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AURITUS
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3174
1,41
10
1041
656
i
j Epi nepho '9 us aeneus
36
307
152
2,G2
11
158
hotal merotis
36
434
272
1,60
12
162
( Pseudupeneus pravensis 34
626
339
1,65
7
46
,
ipriacanthus arenatus
25
3710
1050
3,53
1
G
1
,
iPIectorhvnchus medit
26
529
221
2,39
2
65
22
i
/
/Umbrina zanariensis
20
136
26
5.23
7
31
17
j
i
/ Pseudoto‘l i thus spp.
19
106
96
1 ,lO
5
26
46
i
i
iZeus faber
35
228
93
2845
11
79
51
i
i
[
/Raja miraletus
43
174
129
1,35
13
257
137
I
i
14
! Mustelus mustelus
436
169
2.32
7
36%
96
1
1
t
i
joie spp.
44
327
134
2,44
11
1GO
-
-
-
-
-
-
-
- -
..l -
-
Annexe V . - Sommes
(kg)
et estlma.teurs q u o t i e n t (811 a*s;s PG
c o u p l e s d e s prises p a r h e u r e (.y) e t p a r CI,!5 !wure
(.ij d e s pr3ncipales espkes p o u r
les
2
na II ‘1 r 5? s
o c é a n o g r a p h i q u e s .
Les
v a l e u r s R
n ’ o n t
pas
éLçs
c a l c u l é e s q u a n d l e s PJ ou/& 1 s o n t t r o p fa7bTes,
A P P E N D I C E
1 . - LA DISTRIBUTION DELTA
( n o t a t i o n tiré?de S m i t h , 1 9 8 8 )
S o i t u n é c h a n t i l l o n d e n o b s e r v a t i o n s Xi c o m p o r t a n t d e s
v a l e u r s n u l l e s (no> e t d e s v a l e u r s p o s i t i v e s (ni ). So,it y+ l e
l o g a r i t h m e n é p é r i e n d e s v a l e u r s p o s i t i v e s , 7 et+:sZ s e r o n t l a
m o y e n n e e t l a variante d e s yi. L e s e s t i m a t e u r s k e t ? d e l a
m o y e n n e e t d e l a variante d e l ’ e n s e m b l e d e l a distrihut,ion
( d i s t r i b u t i o n d e l t a ) s o n t :
nl = 0
3- .&
l-
,
n
ni = 1
-1
g”,(t) = 1 + ++ i
-
VI
1)2/-1
t/
j-2 ni nf-2 (n, + 2i- 3)7!’
La variante d e l a m o y e n n e e s t :
10
nl = 0
Il y a d o n c 3 v a l e u r s t d e gril(t), s o i t (s:“/2), (2si:),
ni - 2
(
- sZ)
ni - 1
46
2. - EXEMPLES
2 .:. 8 observations, dont 4 sont nul
avec leg> valeurs X4 : 20, 20, 10, 10.
0 i.~j.,~,.r.i..t;2.~..~.~-~~
. . . . . :o.a.~mn.l..~..ll
.-Xi = 7,500
S(Xi > = 3,134
CV = 41,8 %.
.Q..l..s lx.. i..hM.&..l,.Q‘n ..l.... %l.a..l..&.a
y = 2,6492 si2 = 0,1598
(distribution du Ln des valeurs
positives)
17 = E
ni =4
k = (4/8)e2~g4g2 gnz (0,1598/2)
i; = 7,0714 gn1(0,080)
Calcul de gnl(O,080) :
gnl(0,080 = 1 + (3/4) 0,080 + 1 (
)
gnr(0,080) = 1,060 + 1 (
1
Premiere valeur entrant dans 1 :
33
0,0802
j=2 'LIT) = --
Et1 1 = 0,0031
4=
(4+1)
2-
Deuxième valeur entrant dans L :
35
0,0803
j:3 I(Z) =.-----m
Z(2f = O,OOC~?
43 (4 + 1) (4 -i- 3) 3.2
Calcul arrêté ici quand la valeur entrant dans *
$2 s T.
inférieure B 0,001 (dans 7'algorithme
informatique
q u a 7d
1 ii
#aleur 5 C,OOOOOl)
I(
‘i = 0,0011 f 0,000t = 0,0012
gni (0,080) = 1,060 + 0,0012 = 1,0612
d'oti ; i= 7,0'714 . 1,0612
k = 7,504
4
4
0,1598
3
;;r(kl z - $(2,6492)
- g"nz(
) - - Qn1(2 0 , * 598 : -f
8
8
2
7
3
1
47
;a;L( k, = 100,00
- 4 ganl(0,080) - - 3 gn1(0,1065) '
8
7
1
gnl(0,080) a déjà été calculé lot-s de l'estimation ue ia
moyenne k.
S?(i;, = 100,130 (0,5631 '- (.3/7)gnl(0,1065))
Calcul de gn1(0,1065) :
Sni (OJO65)
= 1,080 + I( j
J=2 z;1, = O,ûOlS
j=3 212) = 0,00002
gn110,1065) = 1,082
;-ii? ( 2 ) = *iOO,OO CO,5631 - 0,4637)
GiT ( i? 1 = 9,94
S(i$ = 3,153
CV = 42,0 %
Dans cet exemp"!e les moyennes X (7,500) et k (1, 504, 1 s zq-'I:
tr&s procties,
les c!r correspondants aussi (41,8 % et 42,O'xi.
2.2. Jeu de donrhes similaires, mals avec une kr'Ius +~~r-a~~dti~
variabilité des xi pasitifs : 1000, 500, 200, 20.
Xi = 215,oo
S(%i) r 128,215
CV = 59,6 %
n =8
r-l7 z. 4
q = fi,3541
s' z 2.,907
2,
4
2,907
kz---- e5,3541 gnl(
----) k = 105,74 gn?(1,45333
4.I<
2
gnl(1.4533) = 2,090 + Et
)
j ~2
Z(l)
= 0,3564
j=3
I(2)
= 0,0555
1- 4
Z(3)
= 0,005o
JI5
Et41
= 0,0003
9nl11,4533) = 2,507
5; - 265,1
-..
4
var( k > = 2 2 3 6 0 (3,142s - (3/7) gnl(1,938))
gnr(1,938) = 2,4535 -f- II(
)
j=i
Et 7 !
= 0,6338
j=3
E(2)
= 0,1316
j=4
I(3 I
= 0,016O
j=S
az(4 h
= CI,0013
gni (1 , 9 3 8 ) 2 3 , 2 3 6
ïZ$( i;‘, = 2236C; x (1,7556)
Ci+ ( k ) = 39254
ii-&, - - 198,13
CV = 74,7 %
Ic7
a v e c u n e variabi’llt& p l u s é l e v é e ,
1 e s moyenrss F
(= 215,o
e t c I =’ 265,I ) s o n t n e t t e m e n t d i f f é r e n t e s ,
ita$: ,y;v
c o r r e s p o r t d a n t s a u s s i (59,6 % e t 74,? %). L a d i s t r i b u t i o n di+l:;a
a n e t t e m e n t a u g m e n t e l a valeur d e l a m o y e n n e e t l a va’e~ir
r e l a t i v e d e l a variante p a r r a p p o r t a u x c a l c u l s n o r m a u x ,
L ’ a l g o r i t h m e
i n f o r m a t i q u e
uti 1 i sé d a n s n o s p r o g r a m m e s
p o u r calwler l e s m o y e n n e s e t variantes p a r ? a distr1huw~3n
del ta
danne les
memes
v a l e u r s
que
ci -aessuç .,
A, CAVERIVIERE
LES CAMPAGNES DE CHALUTAGE DE FOND
PL THIAM
DU N/O LOUIS SAUGER.
ETUDES SUR L’ECHANTILLONNAGE ET
LES TRAITEMENTS STATISTQUES
POUVANT ETRE ETENDUES A
L’ATLANTKJUE INTERTROPICAL EST.
11 0 C li M E N T
SC 1 ENI I FIQUE
-.---mm
C E N T R E OE R E C H E R C H E S OCiANOGRAPHI~UES D E D A K A R - TIAROYE
- m m - - -
l
NUMÉRO 1'3 1
* I N S T I T U T SiNiGALAIS 01 R E C H E R C H E S A G R I C O L E S 4
JLJILLET 1. 9 9 2
i. _
!
1. 1 c 1.: .
S c i .w. n t . Ct?r:t * F! e i: 11 . Océa.nogr.
D a k a r - T h i a r o y c , 4~~ ( 1 qc>.);
LES CAMPAGNES DE CHALUTAGE DE FOND
DU N/O LOUIS SAUGER.
ETUDES SUR L’ECHANTILLONNAGE ET LES TRAITEMENTS
STATISTIQUES POUVANT ETRE ETENDUES
A L’ATLANTIQUE INTERTROPICAL EST,
CAVEKNIERE: Alain(l) et TEDAM Modo&)
R E S I J M E
IA ri-:llis;ltion d e campagnes de cllalutage en rlf~~iquc dtb
I’G,,cst ,
(‘II parliculier devmt l e S é n é g a l . a p e r m i s ti’elli:~t~w
l,~~l~~l(l~~w t~tudc s IIlét~lodolo::iques. Un échantillonnage rédl lit c.:st
(1 il‘l’is;mt J)our estimer corrcctcmcnt les prises spécifiques cl la
.liwr-sité d’l~n (niil de chalut. L’utilisation de la distribution delta,
;)lus adéquate que les calculs standards des moyennes et varinnccs,
,iugmente généralement les valeurs de ces deux paramètres. IA
:jtratificatiorr a priori de l’échantillonnage ne présente guère d’interét
pour diminuer la variabilité cle l’estimation des prises totales, il en
est de même le plus souvent pour les prises des principales espèces.
Le:s allocations optimales des nombres des traits de chalut par strate
sont très variables d’une campagne à l’autre. Une durée de chalutage
d’une demi-heure est suffisante pour l’estimation des abondances.
(i) Oc&nogmphe dc I’ORSI‘OM
en poste au Centre Ocbnographique de Dabr-Thiamye, 151’. :!3/t i :)Afi4R-
SENEGAL.
(2) OkC::ulograpllc
de I‘ISRA en poste au Centre Oc6anographique
de Dakar-Thiaroy~:,
13~ :f:!41 [ )A&!W
SENEGAL.
2
A B S T R A C T
GROUNDFISN TRAWL SURVEYS BY THE R/V LOUIS SAUGER; STUDIES ON THE SAMPLING SCIIIEMB AND
ON THE DATA PROCESSMG WITIi POSSIBLE EXTENSION TO TX-XE INTERTROPICAL EAST ATLANTIC.
Trawl surveys carried out in West Africa, particularly in Iront
of Senegal, permit methodological studies. A small sampling per
trawl tow is sufficient for an accurate estirnation of the specific
catches and the specific diversity. The use of the delta distribution,
which is more adequate than the standard mean and variante
calculations, generally increases these values. The a ‘priori
stratification of the sampling scheme offers little interest for the total
catches, or most of the time for the Amain species. Optimal
allocations of the number of hauls per stratum are very variable from
one survey to another. A tow duration of 30 minutes is sufficient for
abundance estimations.
Mots clés : campagnes chalutage, méthodologie, Afrique de
l’Ouest Kev-words : Trawls surveys. Method, West AIrica
I N T R O D U C T I O N
Les eaux côtières de l’Afrique de l’Ouest,, de la Mauritanie à l’Angola, sont peuplees
par une grande unité faunistique dont Longhurst (1969) a mis en évidence les diiférenles
communautés démersales. La diversité spécifique est élevée et un trait de chalul dune
heure permet en général la capture d’individus appartenant à plusieurs dizaines d’espèces,
dont une dizaine à la fois peuvent être relativement importantes.
Les avantages des campagnes scientifiques de chalutages expérimentaux ne seront
pas rappelés ici ; notons seulement que leur intérêt est d’autant plus grand en Afrique de
l’Ouest que les statistiques de pêche sont le plus souvent peu fiables et incompletes, et ne
permettent. pas de connaître la composition quantitative des stocks et leur ~Ovolution.
Plusieurs grandes campagnes de chalutage ont été réalisées ces dernières armées18 avec des
méthodologies similaires (échantillonnage aléa.toire) dans les eaux de différenls pays
(Mauritanie, Sénégal, Guinée-Bissau, Guinée, Cote d’koire, Togo, Bénin]. Nous prendmns le
cas des campagnes effectuées au Sénégal pour traiter de certaines considérations
meihodologiques qui ont trait à l’échantillonnage à bord (estimation des prises d’un trait de
chalut), au plan d’échantillonnage (influence de la stratification, allocations optimales) et
aux calculs des moyennes et variantes, avec parfois comparaison des résultats avec ceux
obtenus en Côte d’ivoire. Des sorties particulières ont également été effectuées poiur l’étude
des effets quantitatifs et qualitatifs de la durée des traits de chalut (1 heure et 1/2 beum~e).
3
1 , P R E S E N T A T I O N M E T H O D O L O G I Q U E
D E S C A M P A G N E S E F F E C T U E E S
A U S E N E G A L
Depuis 1986 des campagnes de prospection des ressources démersaies du pfZdtc!aU
continental sénégalais sont régulièrement conduites par chalutage sur la ‘base d”un
échantillonnage aléatoire stratifié. Pour ce faire,, la surface du plateau continental comprise
entre les isobathes 10 et 200 m a été divisée en 1 150 rectangles dont les cotes mesurent. 2’
de longitude et 2.5’ de latitude, distance suffisante à la réalisation d’un trait de chaQut de 30
minutes. Les rectangles ont ensuite été regroupés dans trois zones et quatre bandes
bathytnétriques, les différentes combinaisons zone-profondeur formant
12 sous-strates.
On distingue les zones :
- Nord ; de la frontière avec la Mauritanie à la Pointe des Almadies (Dakar) :
- Centre ; de Dakar à la frontière Nord de la Gambie ;
- Sud ; de la frontière Sud de la Gambie au Cap Roxo (frontière Sud du Sénégal).
Les bandes bathymétriques ont été retenues d’après les études, antérieures de
nombreux auteurs, Domain (1980) plus particulièrement, sur la distribution des espèces. Il
s’agit des bandes lO-3Om, 3O-6Om, 60-1OOm et. lOO-200m ; cette dernière est très reduite
dans les zones Centre et Sud, où elle est de plus très difficilement chalutable.
Un rectangle sur dix par sous-strate a été tiré au hasard (sans remise) pour effectuer
les traits de chalut, il s’agit donc d’une allocation proportionnelle à la surface des ‘strates. Si
un des rectangles tirés se révèle inchalutable, le rectangle voisin de la même sou:+stmte et
de même profondeur (dans le sens de la route du bateau vers le rectangle suivant) est
échantillonne ; si le rectangle voisin se révèle à son tour inchalutable, un nouveau rectangle
est tiré au hasard dans la sous-strate. Les nombres des rectangles de base dans chaque
sous-strate et les nombres des traits de chalut p:révus sont portés au tableau 1.
JL’échantillonnage stratifié au hasard est employé pour diminuer la variante d.es
estimations par rapport à l’échantillonnage aléatoire simple, quand les strates sont
judicieusement choisies en fonction de l’hétérogénéité des populations échantillonnées
(Cochran, 1977 ; Grosslein et Laurec, 1982).
Le calcul de la prise moyenne pondérée par le poids de chaque strate s’écrit :
avec Ai représentant la sur-lace de la strate i et A la surface totale, Xi est la prise moyenne
pour la strate i. Sa variante est :
s* (2) = - - I : Ai2.Sz (%i )
A2
avec s(Q) = erreur standard de la moyenne pour la strate i, soit S(%i) := si/.~*@‘, ou rli
représente le nombre des traits de chaluts valides réalisés dans la strate.
Huit campagnes ont été réalisées de 1986 à 1995, 5 en saison froidle et 3 en saison
chaude.
4
2 . E T U D E C R I T I Q U E D E
L ’ E C H A N T I L L O N N A G E A B O R D
Lors des campagnes expérimentales de chalutage de fond réalisées par le Navire
Océanographique sénégalais Louis SAUGER les quantités récoltées par tra.tt de chalut ne
sont pas toujours triées et pesées en totalité. Dans ce cas, les espkes à haute valeur
commerciale sont généralement triées en totalité et, pour le reste, 4 à 5 pelletées réparties
dans l’ensemble du tas de poissons font l’objet d’un tri et de pesées, la quantiti5 restante
étant rejetée à la mer par des pelletées qui sont comptées et dont le nombre servira à
l’e‘xtrapolation de l’échantillon. La campagne LS 9102 de mars-avril 1991 a été mise ti profit
pour estimer la validité des extrapolations quantitatives. Pour ce faire le poids des r-jets a
été relevé en totalité.
Une première comparaison peut être faite avec le poids des rejets, sur la difiérence
entre le poids extrapolé à partir des nombres de pelletées et le poids mesuré. C:e poids
mesuré est cependant plus ou moins précis en raison des mouvements du navire qui
peuvent gêner une bonne lecture de la position de l’aiguille sur l’appareil de rnesur~. Qn
notera que les rejets incluent souvent des “déchets” (coquilles vides, oursins vivants ou
morts, petites pierres, méduses) en quantité importante, qui devront être triés et pesés dans
les pellet.ées de l’échantillon.. Les poids des rejets mesurés et estimés sont dont& dans
l’annexe 1 pour les t.rait.s qui n’ont pas été triés en totalité ; elle comporte 2 stSries, la
première porte sur la zone Nord et la seconde sur les zones Centre et Sud où les déchets
sont plus importants. Les différences des estimat.ions par rapport aux valeurs rnesurtks
sont aussi données, en pourcentages, dans cette annexe. En valeur absolue les
pourcentages des différences sont en moyenne de 7.5 % et. 11.4 % - valeur d’ensemble Q,7 ?/o
- pour les 79 traits de chalut (tabl. 2). Les plus fortes différences relevées trait par trait
concernent très généralement des stations où les déchets sont importants. En \\laleur
relative (compte-tenu des signes), le pourcentage des différences n’est plus en moyenne que
de 3 %. Lorsque l’on s’intéresse à l’ensemble du poids des rejets pour la campagne, la ç,aleur
estimée est de 5,7 % plus élevée que la valeur mesurée (table 2). Le poids des pelletées
constituant l’échantillon apparaît donc un peu plus élevé en moyenne que celw des
pelletées rejetées.
Les rejets ne concernent qu’une partie de la prise d’un trait de chalut et L1 est plus
intéressant de comparer les effets de l’extrapolation par rapport à l’ensemble de la prise
(sans les déchets), qui comprend le poids des espèces triées en totalité. Les poids totaux des
espèces, estimé ou “réel”, sont aussi donnés trait par trait à l’annexe 1 avec, comme pour les
rejets? le pourcentage de la différence. Pour l’ensemble de la prise des espéces (sommation
des poids des 79 traits non entièrement triés) la valeur estimée est d’à peine 3,3 ‘?G
supérieure à la valeur réelle.
Sur l’ensemble d’une campagne certains traits sont intégralement triés et pesCs, ce
qu;i diminue encore l’approximation des captures moyennes qui découle de l’estimation des
rejets à partir d’un échantillon pour les autres traits. Une étude à ce sujet a été faite pour
les résultats d’une campagne du Louis Sauger en Guinée en avril-mai 1990, dont nous
allons reprendre ici les éléments.
173 traits de chalut valides, d’une durée d’une demi-heure, compris entre 16 et 1’73
m de fond, avec des prises allant de 11 à 3 769 kg, ont été réalisés de jour. 1.1 s’agissait d’un
échantillonnage aléatoire stratifié : un carré statistique d’échantillonnage sur dix, de 3
milles de côté, devant etre chaluté dans chaque strate (allocation proporl:Lonnelle). Trois
strates ont été définies suivant la bathymétrie, en fonction des connaissances ant&-ieures
sur la distribution des espèces : 15-40 m, 40-80 m, SO-250 m ; elles ont été respectivement
échantillonnées par 104, 58 et 11 traits de chalut. Une journée pleine de travail a Jcc)mporté
en moyenne 8.8 traits.
Le tableau 3, pour lequel les traits ont été classés en fonction de la prise! totale,
fournit plusieurs types de renseignements. 71 traits sur 173 ont été triés et pes& en
totalité, dont 57 des 72 traits de moins de 100 kg et 12 des 44 traits dont la prise totale
5
était comprise entre 100 et 200 kg. 2724 kg ont été tries en totalité sur les 3435 ,kg
représentant l’ensemble des prises de la première classe, soit 79 % ; 3398 kg; sur les 6539
kg de la seconde classe, soit 52 %. On peut en conclure que l’estimation des prises par
espèce pour Xes 116 traits appartenant à ces 2 classes est tout à fait satisfaisante, soit pour
67 % des traits totaux. On notera de plus, à partir des données de l’annexe II, que ].es
extrapolations ont porté sur de petits individus, très généralement de peu ou sans valeur
commerciale ; le pageot (Pagellus beZZottiD domine dans 23 traits sur les 47 ayant fait
l’objet d’un tri partiel. La seule espèce relativement importante et ii bomle valeur
commerciale ayant quelquefois fait l’objet d’un tri partiel est le rouget [Pseudupenae,m
prayensis) .
A partir d’une prise pour un trait supérieure à 200 kg, les impératifs de temps (dume
entre 2 traits de chalut) empêchent très généralement le tri de toute la capture, composée le
~111s souvent de petites espèces. On remarque qu’à partir de 200 kg (tabl. 4) et plus encore à
partir de 400 kg (tabl. S), les captures sont dominées par une espèce, ou un petit nombre
d’espèces proches, et ce d’autant plus que le total est important. Les valeurs de ces traits
sont élevées car il y a eu le plus souvent capture d’espèces connues pour se regrouper en
bancs : Brachydeuterus auritus (pelon), Chloroscombrus chrysurus, Dactylopterus
voiitans, Sardinella aurita, les chinchards composés principalement de Decaptersrs
rhonchus et Trachurus trecae, Priacanthus arenatus, Atiomma bondi, 1lle.x spp.,
l’appellation “petits pélagiques” regroupe les sardinelles et les chinchards. La plupart de ces
espèces sont pélagiques ou semi-pélagiques et de faible valeur marchande, la détermination
de leur biomasse est impossible par chalutage de fond ; aussi un manque de précision dans
l’estimation de leur capture ne présenterait guère d’importance.
Sur les 104 traits de la strate 16-40 m, d’un poids total estimé de 17 840 kg, 48 ont
été triés en totalité et seuls 8 traits ont eu une prise supérieure à 400 kg [pour t total de
5 914 kg) dont l’un (de 519 kg) a été trié en totalité. La méthode d’échantillonnage pour
l’estimation des prises pourra donc être considérée comme satisfaisante pour la strate !.5-40
m, la plus importante du plateau continental guinéen. Par contre cela est beaucoup moins
satisfaisant pour la strate 80-200 m qui présente 10 traits sur 11 avec des prises
supérieures à 400 kg, dont 4 de plus de 1 000 kg ; on remarquera qu’une (espèce de petite
taille domine souvent très largement les prises, De toute façon cette strate, (dont la
composition spécifique au delà de 100 m est très différente des autres strates, était
accessoire pour la campagne. Son étude demanderait un plan d’échantillonnage
partir:ulier
avec un nombre de traits plus élevé.
IJn échantillonnage généralement effectué a partir de 5 pelles d’un poids moyen de
27 kg est-il suffisant pour l’estimation de la diversité spécifique (nombre d’espèces)
‘? Nous
avons tenté de répondre à cette question en comparant les nombres des espèces
dét.erminées pour des traits de chalut avec ou sans extrapolation, En moyenne, pour les PC32
traits ou il y a eu un échantillonnage à la pelle, 9.8 espèces de valeur commerciale ont été
triées et pesées en totalité, et au total 20.2 espèces ont été déterminées. Pour les traits
traités entièrement, 19,5 espèces ont été déterminées en moyenne. Un échantillon de 5
pelletées paraît donc suffisant à première vue, après le tri en totalité des principales ~espèces
commerciales, à assurer une bonne estimation de la diversité spécifique.
En conclusion, la méthode d’échantillonnage des traits de chalut utilisée a. bord du
Louis SAUGER apparaît satisfaisante pour l’ensemble dune campagne, tant - bien sûr -
pour la mesure des prises de la très grande majorité des espèces kl haute valeur
cornmerciafe qui sont triées et pesées en totalité, que pour l’estimation ‘de la diversilé
specifiqlle. Les extrapolations qui pourraient poser problème, à partir d’un léchantill.onnalçe
et de rejets à la pelle, ne surestiment que légèrement les valeurs réelles et ne concernent
très généralement que des espèces sans ou à faible valeur commerciale, dont la plupart sont
pélagiques ou semi-pélagiques et pour lesquelles on ne peut donc pas estimer
correcte~ment
des biomasses & partir de chalutages de fond. De toute façon, les facteurs de variabilité
autres que la précision de l’échantillonnage sont tels lors dune campagne de chahrtage
[variabilité intrinsèque, à courte période, saisonnière, distance parcourue par Je chalut,
ouverture horizontale et verticale du chalut,...), qu’une augmentation de la prëcision de
6
l’échantillonnage n’améliorera que de façon très réduite la véritable précision des résultats
finaux. La méthodologie utilisée, quelques pelles échantillonnées seulement :pour les espèces
non commerciales, permet un. gain de temps considérable pour une précision similaire.
3 . C O M P A R A I S O N D E S M O Y E N N E S E T
E C A R T - T Y P E O B T E N U S A P A R T I R D E
L A D I S T R I B U T I O N N O R M A L E E T D E
L A D I S T R I B U T I O N D E L T A
Les indices des abondances relatives obt.enus à partir des résultats des camptignes
de chalutage, et leur variante, ont été souvent. estimés dans le passé à partir du calcul
standard des moyennes et variantes, basé sur la distribution normale. Les résultats sont
alors biaisés car pour une espèce donnée les traits de chalut montrent tres géneralement
une distribution asymétrique des captures avec beaucoup de valeurs nulles et quelques
prises très élevées. A l’heure actuelle la distribution delta apparaît la miteux à meme de
minimiser les biais dans le calcul des moyennes et variantes des résultats de ces traits de
chalut (Penmngton, 1983 et 1986, d’après les travaux de Aitchison et Brown, 1957). La
méthode,décrite en appendice avec 2 exemples des calculs, consiste à traiter séparément Xes
valeurs positives à l’aide dune simple distribution log-normale, puis de les réumr ensuite
aux valeurs nulles. Elle fait appel, pour ce faire, à une fonction hyper-géometrique qu! peut
être rapidement calculée par l’outil informatique. L’efficacité de h distribution delta
dépendra du nombre de traits de chalut, de la proportion de zéro et de l’amplitude de la
variabilité des valeurs positives (Smith, 1988).
Le tableau 6 présente les moyennes des prises (kg/0,5h) et leurs coefficients de
variation (C.V.) calculés par la distribution delta pour le total général et les 20 principaks
espèces ou groupes d’espèces du plateau continental sénégalais entre 10 et 100 m. 11 s’agit
des moyennes pondérées des 7 premières campagnes ; la strate 100-200 m n’a pas é:té prise
en compte car elle n’a pas été échantillonnée dans les zones Sud et Centre à toutes les
campagnes, du fait des difficultés de chalutage. Les 20 “espèces” représentent 75 a 87 ““0 des
prises totales lorsque I’on utilise les moyennes simples, ce pourcentage peut s’élever jusqu’à
129 % (campagne LS8905) lorsque les rendements moyens sont calculés par la distribution
delta. On peut considérer qu’il y a là un problème important qui n’est pas mentionné dans
la littérature consultée : avec la distribution delta la somme des rendements moyens par
espèce n’égale pas le rendement moyen toutes espèces. Les moyennes calculees par la
distribution d.eha (tabl. 6) sont généralement supérieures aux moyennes simples, jusqu’à ;74
% pour le pelon Brachydeuterus auritus qui est la principale espèce, mais elles perlvent
aussi être inférieures. Les écart-types des moyennes, rapportés à ces demi.eres (coefficient
de variation), sont aussi généralement supérieurs. L’importance des différences depend du
nombre de valeurs nulles, mais pas seulement comme indiqué plus haut. L’espece
eurybathe Page&s bellottii, qui a peu de valeurs nulles, montre en moyemw des
différences importantes dans les valeurs des moyennes et variantes calculées selon les deux
distributions. C’est l’inverse, beaucoup de valeurs nulles et relativement faibles différences,
pour l’espèce côtière Pteroscion peli et pour les pageots profonds Dentex congo.en&, D.
macrophthalmus. Les prises toutes espèces, qui ne comportent pas de valeurs nulles,
montrent sur l’ensemble des 7 campagnes des différences positives de 4.9 %I pour la
moyerme et de 18.7 % pour son coefficient de variation. L’annexe III montre les mêmes
résultats que le tabl. 6, mais campagne par campagne, pour l’espèce qui a (dans Yensemble
les plus grandes différences positives (Brachydeuterus auritus). “celle” qui a les plus
grandes diflérences négatives (total sélaciens) et une “espèce” intermédiaire (Pomadasgs
jubetini + P. peroteti + P. rogeril : les différences sont toujours positives, campagne par
campagne, pour B. auritus, ce qui crée - avec des moyennes et des coefficients de v,ariation
s’élevant parfois à plus du double de ceux obtenus avec la distribution normale des
valeurs d’ensemble élevées : les différences peuvent être négatives ou positives selon les
campagnes pour les deux autres “espèces”.
7
Berna.rd (199 1) a effectué le même type de calcul pour les 6 principales especes du
plateau continental ivoirien à partir des données de onze campagnes de chalutage. iia
distribution delta réduirait d’environ de moitié les coefficients de variation des moycrmes
des 6 espèces, alors que pour les 5 espèces communes aux deux études (Galeoides,
Pomadasys, Brachydeuterus, Pseudotolithus, PageZZas+Dentex) il y a une augmeniation
des coefficients de variation au Sénégal. Bernard note cependant, citant Smith (19881, que
les variances des estimations calculées par la distribution delta classiquement utilisée sont
généralement sous-estimées quand les échantillons sont de petites tailles, ce qui est :ie cas
en Côte d’Ivoire où les nombres de traits de chalut par strate sont le plus souvent bien
inférieurs à ceux utilisés au Sénégal. Pennington (1983) a déjà noté que le calcul nomla
sous-estime la vraie variabilité des moyennes et donne donc une impression trop optimis,te
de la précision obtenue par une campagne particulière.
En ce qui concerne la prise “toutes espèces”, le coefficient de variation moyen pas.se
de 12.3. par le calcul simple (biaisé), à 14.6 par la distribution delta, c’est un ordre de
grandeur t.out à fait satisfaisant pour des campagnes de chalutage (Grosslein et I,aurec,
1982). 1~s coefficients de variation des rendements “toutes espèces” :lO-120 m sont
similaires en Côte d’ivoire, moyenne 12,2 % (distribution normale) sur 3 campagnes
(Caveriviere, 1982, 1989), où la méthodologie employée a été la même qu’au Sénégal, soit un
rectangle de base sur 10 tiré au hasard.
4 . I N F L U E N C E D E L A
S T R A T I F I C A T I O N S U R L E S V A R I A N C E S
La stratification est utilisée pour diminuer la variante des estimations par .rapport à
l’échantillonnage aléatoire simple, quand la distribution de la population est hétérogène et
que les strates sont judicieusement choisies (Grosslein et Laurec, 1982). Dans les zones ou
la plurispécificité est importante, comme sur le plateau continental de l’Afrique de I’Guest. il
est difficile de définir a priori des strates qui soient satisfaisantes pour la grande majorité
des espèces. > plus les migrations saisonnières compliquent le problème chei: de
nombreuses espèces. Les stratifications généralement utilisées sont basées sur le decoupage
du littoral en zones perpendiculaires à la côte (Nord-Sud, Est-Ouest) et en bandes
bathymétriques censées contenir les espèces des dii.Térentes communautes : es@es
côtières, espèces intermédiaires, espèces profondes du plateau.
Au Sénégal, 9 strates ont été définies entre 10 et 100 m. Quelles s0n.t les
modifications des variantes obtenues lorsque les calculs sont effectués pour plus.ieu:rs
niveaux de stratification ou sans stratification ? Notons que dans ce dernier cas il ne s’agit
cependant pas d’un strict échantillonnage aléatoire simple car l’imposition au départ d’un
nombre donné de traits de chalut par strate rend quelque peu plus régulière la dispersion
des stations.
En ce qui concerne les prises “toutes espèces”, les coefficients de variation des
rendements moyens calculés par la distribution delta montrent des variations differentes
entre les campagnes et selon le niveau de la stratification (tabl. 7). Ainsi, pour 9 strates, La
stratification réduit le coefficient de variation de 15,3 % à 9.8 % pour la campagne LS870!3,
mais paradoxalement elle augmente le C.V. de 16.1 % à 20,O % pour la campagne LS8614.
En moyenne pour les 7 campagnes la stratification à 9 niveaux réduit le C.V. moyen de
0.9%. la stratification selon trois profondeurs n’amène pas de gain en précision et iia
stratification selon 3 zones réduit les C.V. de 1,3 % en moyenne. Les résultats sont i~ssez
similaires si les calculs sont effectués à partir de la distribution normale (tabl. 8). L,a
stratification ne présente donc guère d’intérêt pour la diminution de la variante d’ensemble
lorsque l’on s’intéresse aux prises toutes espèces. Cela signifie que la variabilité à l’intérieur
des strates a autant ou plus d’importance que celle entre les strates. Selon la profondeur,
8
mais aussi selon la zone. il y a compensation des prises de certaines especes par d autres
espèces.En ce qui concerne les prises par espèce, le tableau 9 donne les coefficients de
variation obtenus à partir de la distribution delta pour les 14 espêces principales” avec 9
strates et sans stratification. La stratification permet parfois des réductions intéressantes
des coefficients de variation, mais pour 11 espèces sur 14 il y a un eiret négatii de la
stratification pour au moins une des 7 campagnes. Pour les 3 espèces restantes h réduction
des C.V. atteint en moyenne 23 à 34 % des C.V. non stratifiés, il s’agit d’une espéce três
cotière Pterascion peli et de 2 “espèces” considérées comme plus eurybalhes : l’e pageot
Pugellus bellotti et les chinchards-maquereaux Trachurus trachurus; + Decapterus.
D’autres espèces considérées comme côtières, profondes, eurybathes, ne présentent pas de
tels gains en précision et aucune regle ne peut être édictée. En moyenne la stratification
amène une légère perte de précision pour 2 espêces.
Un essai dune stratification diiférente selon la profondeur (10-25 m, Z-50 m, EiO-
100 m) a été tenté par la campagne LS8614. Selon les espèces les coefficients de variation
augmentent ou diminuent par rapport à la stratification initiale. Dans l’ensemble iii n’y a yas
d’amélioration et le CV pour le Total toutes espèces passe de 20 à 21%.
Des résultats similaires, peu ou pas de réduction des coefficients de variation en
utilisant la stratification, ont été obtenus (Caverivière, 1982, 1989) en Côte tl’Ivoirle pour les
rendements “toutes espèces” et ceux de 2 des principales espèces: Brachydeuterus anritus
et Balistes carolinensis (tabl. 10).
Une post-stratification appliquée à une campagne ou un ensemble de campagnes
pour une espèce ou un groupe d’espèces donné, est susceptible de diminuer les ~Jariilnces.
Une difficulté est qu’elle doit être effectuée sur la base d’informations auxiliaires, par
exemple la distribution des températures au niveau du fond lors dune campagne, el non
sur la base de la variable observée (la distribution des rendements). Autrernent la variante
estimée peut être arbitrairement petite et sans signification (ICES. 19!30). Une posl-
stratification n’a pu être appliquée à nos données.
5 . A L L O C A T I O N S O P T I M A L E S
Il a êté choisi a priori d’échantillonner 10% des rectangles statistiques de base et ceci
dans chacune des strates définies. L’effort d’échantillonnage a donc été alloue selon la seule
surface des strates. Cette démarche est conseillée (Grosslein et Laurec, 1982) lorsque l’on ne
dispose pas au préalable d’informations sur les variantes intra-strales. Après une
campagne, il est possible de calculer comment le nombre des traits de chalut réalisés iiurait
pu être réparti entre les strates pour minimiser la variante finale pour la zone d’titude. En
général l’allocation optimale est obtenue en allouant à chaque strate un échantillon
proportionnel au produit de sa taille (Ai) par l’écart-type intra-strate (si) :
N.Si .Ai
ni = -..
T-Si .Ai
Bien que la stratification n’apparaisse quère intéressante pour la réduction de la
variante d’ensemble, les calculs des allocations optimales par strate ont éte effectues pour
les 7 campagnes réalisées au Sénégal à partir des prises “toutes espèces” et suivant que les
écart-types aient été calculés à partir de la distribution delta ou de la distribution normale
(tabl. 11 et 12). La premiêre constatation est que les résultats sont tr& variables #une
campagne à une autre, même quand elles appartiennent à la même saison hydrologique ;
ainsi, avec la distribution delta, l’allocation maximale à allouer à la strate Mord 60-100 :m
varie de 4 traits (LS89 12) à 45 traits (LS8614) sur les 99 traits de chalut totaux ; elle varie
de 3 à 40 traits pour la strate Sud 10-30 m ; de 7 à 36 pour la strate Centre 10-30 m. Les
9
rt9sultats obtenus à partir des deux distributions pour une campagne donnée peuveni varier
fortement (LS8614 et LS8912). Il semble qu’en moyenne il faudrait diminuer quelqu’e yeu les
allocations utilisées dans les strates 30-60 m et augmenter celles des strates 60- 100 m. Les
allocations utilisées sur la base des surfaces des strates sont cependant souvent assez
proches des allocations optimales moyennes calculées, et compte-tenu de la varrabihlé des
valeurs il paraît préférable de conserver pour les futures campagnes les allocations déjà
utilisées.
6 . P R O P O R T I O N N A L I T E D E S
P R I S E S E N T R E L A D E M I - H E U R E E T
L ’ H E U R E D E C H A L U T A G E
6.1. LE PROBLEME
Les campagnes de chalutage sont souvent réalisées avec une duree standax-d des
traits de chalut de 0.5 heure, ce qui présente plusieurs avantages par rapport ü des traits
plus longs :
- plus de traits peuvent être effectués dans la journée, ce qui se traduit par une
durée plus courte pour une campagne dont le nombre de traits est fixé (un élement
d’échantillonnage sur 10 par exemple), d’où une diminution du coUt ;
- les quantités à trier sont réduites, d’où un gain de temps pour l”équipe qui s’en
charge, gain qui pourra se traduire par une diminution du nombre de personnes
embarquées et/ou par plus de disponibilité pour d’autres tâches (échantillonnage
biologique).
Un inconvénient possible pourrait provenir du comportement du poisson à l’arriv&e
du chalut. II a été observé que beaucoup d’espèces nagent devant le chalut pendant un
certain temps avant que la fatigue ne conduise à leur entrée dans le chalut et ;:r leur
capture. Ce temps de nage pourra dépendre de l’espèce et de la taille des individus. Ainsi
Wardle (1986) indique que les adultes de morue et d’aiglefin nagent pendant de tri:s longues
périodes devant l’entrée du chalut. Si nous supposons que les adultes d’une espèce répartie
d’une manière homogène sont capables de nager 15 minutes devant le chalut, alors ~11 trait
d’une demi-heure ne capturera que la moitié des individus présents dans Taire balayee par
le chalut, un trait d’une heure en capturera les trois-quart. Il n’y aura pas de
proportionnalité directe entre la durée des traits et l’importance des captures. Par contre s”il
y a proportionnalité directe l’on pourra supposer qu’un trait d’une demi-heure est aussi bon
pour échantillonner une population qu’un trait d’une heure ou plus.
C’est ce problème que nous nous proposons d’étudier pour les espèce:a des
communautés démersales de l’Afrique intertropicale de l’ouest, qui s”étendent tle la
Mauritanie à l’Angola, à partir de couples de traits de chalut d’une heure et d’une demi-
heure effectués devant le Sénégal.
6.2. LES DONNEES
Ayant déjà une idée de l’importance de la variabilité intrinsèque de I’abctndance :
variations aléatoires de l’abondance à conditions égales par ailleurs (cf. Caverivike, 1982).
un importani effort d’échantillonnage a été effectué. 11 consiste en 65 couples valides de
traits de chalut respectivement d’une heure et d’une demi-heure. Chaque trait d’un couple
est réalisé successivement au même endroit (sonde), les 2 milieux des traits étant
superposés, le sens du chalutage est le même. Un couple commence altemalivemenl par le
trait d’une heure ou d’une demi-heure, pour éliminer sur l’ensemble des domlées l’effet d’un
possible appauvrissement du fond après le premier passage. Les couples ;se répartissent
ainsi :
10
28-31 janvier 1987
N/O Louis Sauger
8 couples
14- 17 décembre 1987
11
II
t,
9
”
25-29 janvier 1988
II
8,
11
13
I’
l-4 Juin 1988
$9
II
9,
7
”
1-4 juin 1988
” Ndiago
7
”
13-15 février 1989
” Louis Sauger
7
”
10-13 avril 1989
11
7,
II
7
”
10-13 avril 1989
” Ndiago
7
”
-----------___
6 5 couples
Tous les traits ont eu lieu de jour avec un chalut à grande ouverture verticale de 27
m de corde de dos et 45 mm de vide de maille au niveau du cul pour le N/O L. Sauger. un
chalut irlandais de 45 m de corde de dos et 60 mm de vide de maille pour le :N/O Ndiago, La
vitesse en pêche est d’environ 3.7 noeuds.
La répartition par profondeur est indiquée ci-dessous. Elle s’étend entre 1% 191 m (2
traits) et 120 m (5 traits) :
strate profondeur
18-39 m
40-69 m
70.. 120 m
nombre traits
26
2 2
1 7
Les valeurs des couples de prises pour la capture totale et pour les princspales
espèces sont données dans l’annexe IV. Les doubles absences, qui indique,nt qu’un couple
de trait n’a pas eu lieu dans l’aire de répartition de l’espèce, ont éte éliminées.
6.3. TRAITEMENTS ET RESULTATS
L’utilisation des “variables quotients” (in Frontier, 1983, d’après C:ochran, 1977)
paraît bien adaptée à nos données pour vérifier la proportionnalité entre l.es traits d’une
heure et d’une demi-heure. L’estimateur quotient R = Y/2 (moyenne des prises en 1
heure/moyenne des prises en 0.5 heure) a une variante qui peut être estimée si ni30 (en
dessous, l’approximation normale utilisée n’est plus valable et le biais devient trop
important).
z y2-2RIq+R2Zx2
v(R) =
Z2(n- 1)n
Si la valeur 2 est comprise dans l’intervalle de confiance à 95 o/o de l’esttinateur
quotient, on pourra considérer que les captures réalisées en 1 heure ne sont pas
significativement différentes du double de celles effectuées en 0.5 heure et que cette chutJe
de chalutage est suffisante pour l’estimation des abondances.
it- 1,96&&<g<2+ 1,9&@j
Les résultats pour la prise totale et celle des principales espèces sont donnes au
tableau 13. Seules 3 “espèces” sur 23 n’incluent pas la valeur 2 dans l’intervalile de
confiance à 95 % de l’estimateur quotient et ces valeurs sont biaisées car n est inf&ieur- à
30. Le rapport pour les prises totales (1,95) est très voisin de 2 ; il est à rapprocher de celui
(1,!36) trouvé par Bames et Bagenal (195 1) en Atlantique Nord-ouest entre les prises d’une
heure et celles d’une demi-heure. Pour l’Atlantique Nord-est Pennington et Grosslein (1978)
ind.iquent que! des t.raits de 15 minutes attrapent proportionnellement autant d’aiglefIns et
de loquett.es (zoarcidae) que des traits de 2 heures. Les résultats séparés pour le N,iO 1,.
Sauger et pour le N/O Ndiago sont donnés en annexe V. On remarquera que les valeurs de
$? pour le L.Sauger sont proches de celles obtenues pour l’ensemble des données et que les
valeurs pour le Ndiago (quand les prises ou/et le nombre de couples ne sont pas vraiment
11
trop petits) sont généralement dans le même sens (inf. ou sup. à 2) que celles du I,. Sauger,
ce qui justifie a posteriori le regroupement de données provenant de chaluts (à grande
ouverture verticale et de type irlandais) très différents.
Nous avons réparti arbitrairement (pour que le nombre de couples dans chaque
strate sait supérieur à 30) les données sur les prises totales selon 2 strates de profondeur,
18-44 m et 45 120 m. Les résultats sont donnés ci-dessous.
18-44 m
45- 120 IrJ
n
33
32
Y
804.5 kg
836.4 Isg
x
449.9 kg
390.‘7 kg
R
1.79
2.. 14
Intervalle de
confiance à 95 O/
1,44&<2.14
1 952<i?<i’ 76
, ,>
Cestimateur quotient s est plus faible pour les petits fonds. L’intervalle de confiance
des 2 valeurs se chevauchant, elles ne sont cependant pas significativement différentes. La
valeur 2 fait partie des intervalles de confiance.
Il est assez difficile d’imaginer des justifications à un estimateur quotient inferieur à
2 entre des traits de chalut d’une heure et d’une demi-heure, hormis une: satutation de
l’engin. Nous avons testé si une telle saturation peut être mise en évidence avec’ nos
données lorsque les paires de traits sont effectuées dans des lieux de relativernerrt! faMe et
forte abondance. Pour ce faire, nous avons séparé nos données en deux séries : l’une pour
laquelle la somme des prises pour une paire est inférieure à 1000 kg (valeur la plus basse de
Il:3 kg) et l’autre pour laquelle cette somme est supérieure (valeur la plus forte de 5758 kg).
Les résultats sont indiqués ci-dessous :
Zx-y pour une paire
<lOOOkg
> 1.000 kg
n
36
2 9
Y
297.4 kg
14695 kg
x
2
152,3 kg
1,95
754.0
1.95 kg
Dans Ies deux cas l’estimateur quotidient i? est le même et très proche de 2, Il n’y a
pas saturat.ion des chaluts dans la gamme des valeurs des prises couvertes par l’étude.
Il a été examiné, de plus, si les grands individus, à capacité de nage importante,
étaient proportionnellement autant capturés par des traits dune demi-heure que pal- des
traits dune heure. Cela semble être le cas :
- Parmi les espèces de grande taille le mérou Epinephelus aenew est la seule
régulièrement présente (n = 471, l’estimateur rapport 1 h/0,5 h est de 2,0 et les plus grands
ind.ividus de cette espèce démersale sont aussi bien échantillonnés par les traits d’une ttemi-
heure que par les traits d’une heure ; ainsi en janvier 1987. 7 E. aeneus de plus de 70 cm
de longueur fourche ont été pris lors des traits de 0,5 heures contre 9 lors des traits d’une
heure. - De gros barracudas (Sphyraena @-a) de plus de 1,8 m. faisant partie
vraisemblablement d’un banc, ont été capturés lors d’un trait dune demi-heure, On gar-dem
cependant en mémoire que d’autres zspèces pélagiques, dont la nage est considéree comme
rapide, ont un estimateur quotient R nettement supérieur à 2 (les chinchards Trachunrs
spp. en particulier), sans cependant que cette valeur soit en dehors de lintewalle
de
confiance à 95 %.
Godo et al. (1990) observent que des traits de 5 minutes sont au moins ..tusçi
efficaces que des traits plus longs (jusqu’à 2 heures) pour capturer des poissons de tr:)utes
tailles en Atlantique Nord, alors qu’à cause des différences dans la capacité de nage u,ntre
les petits et les grands poissons, une relative diminution des rendements était attendue
pour les grands poissons avec la diminution de la durée des traits Ils :proposent une
hypothèse séduisante pour expliquer le désaccord avec ce qui était supposé. Le chalut
12
pourrait être plus efficace au début d’un trait par un effet de surprise plus importanl, avant
qu’un banc cle poissons nageant devant le chalut n’induise une réaction d’alerte & un stade
plus précoce du processus de capture.
Pour finir nous donnerons les equations des droites de régression de y en x des 23
espèces ou groupes d’espèces considérés au tableau 13. Elles ont été calculées après une
transformation logarithmique effectuée dans le but de stabiliser les variantes, car la
variabilité esl. d’autant plus grande que les valeurs sont élevées. Ces équations n’ont pas été
utilisées pour étudier l’existence d’une proportionnalité directe entre les prises de l’he,ure et
de la demie-heure, ce qui a été réalisé précédemment avec les variables quotients., plus
simples d’emploi.
Nous avons utilise l’équation :
log (y + 1) = a + b.log (x + 1)
y = prise pour 1 heure
x = prise pour 1/2 heure
la valeur 1 est ajoutée pour tenir compte des valeurs de x ou de y égales à 0.
Les valeurs de a et de b sont données dans le tableau 14 avec les coefficients ade
corrélation. Yous avons vérifié que les résidus ne présentaient pas de distribution
particulière.
Les coefficients de corrélation sont très hautement significatifs pour la plupart des
espèces ou groupes d’espèces. Les résultats de l’heure sont sous la dépendanw des
résultats de la demi-heure. Les points observés, les droites et les différents intervalles de
confiance (les lignes les plus éloignées de la droite de régression sont les hmites I:le
l’intervalle de confiance dans le cas dune utilisation prédictive de l’équation) sont
représentés sur les figures 1.1 à 1.6.
6.4. CONCLUSION
L’utilisation de traits de chalut d’une demi-heure paraît suffisante pour l’estfmatïon
de l’abondance en un endroit donné. La multiplication par 2 des rendements obtenus
pourra étre utilisée pour l’estimation des rendements horaires.
C O N C L U S I O N G E N E R A L E
Après le tri en totalité des principales espèces commerciales, un echantihonnage
réduit, de 25 à 40 kg (quelques pelletées), est suffisant pour estimer correctement les prises
et la diversité spécifique d’un trait de chalut, bien que cette dernière soit géni:ralement
élevée.
L’utilisation de la distribution delta pour calculer les estimateurs de l’abondance et
leurs variantes à partir des données des campagnes de chalutage augmente géncralement
les moyennes et leurs coefficients de variation. Son utilisation est cependant recommandtfe
car elle donne des résultats non biaisés, au contraire des calculs basés sur la distribution
normale. pourvu que le nombre d’échantillons par strate ne soit pas trop petit. Elle présenle
néanmoins un inconvénient, la somme des estimateurs de l’abondance des espèces
rencontrées est supérieure à la valeur de l’abondance “toutes espèces” estimée à partir des
prises totales.
Lorsque l’on échantillonne un dixième des unités statistiques d’échantillonnage, de 5
milles2, le coefficient de variation de l’estimateur de l’abondance de l’ensemble des espèces
du plateau continental en Afrique de l’Ouest est de l’ordre de 15 %, ce qui représente une
valeur tout à fait acceptable d’après la littérature.
13
La stratification de l’échantillonnage selon des zones et des profondeurs, censée
reduire les ,variances des estimateurs de l’abondance, n’a guère d’intérêt pour les prises
“toutes espèces”, tant au Sénégal qu’en Côte d’ivoire et sans doute plus généralement en
Afrique de l’Ouest, car selon les strates il y a compensation des prises de certaines espèces
par d’autres,. Elle peut se montrer intéressante pour certaines espèces particulières, mais ce
n”est pas toujours le cas.
Le calcul a postériori des allocations optimales du nombre de traits de chalut par
strate à partir des prises “toutes espèces” montre une grande variabilité selon les
campagnes et il paraît plus simple et relativement satisfaisant CL’allouer l’eflort
d’échantillonnage selon la seule surface des strates.
L’étude particulière portant sur la proportionnalité des prises entre la demi-heure et
l’heure de chalutage indique que l’utilisation de traits de chalut dune demi-heure est
suffisante pour l’estimation de l’abondance en un endroit donné, même pour les individus
âgés d’espèces de grande taille. La multiplication par 2 des rendements ‘moyens obtenus
après utilisation de la distribution delta pourra être effectuée pour l’estimation des
rendements horaires sur chaque espèce ou groupe d’espèces.
B I B L I O G R A P H I E
AI’I’CHISON (J.) and BROWN (J.A.C.), 1957.- The lognormal distribution. Cambridge Univ.
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BARVES (H.) et BAGENAL (T.B.). 1951.- A statistical study of variability in catch obtained by
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-9
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r-----
-‘----
-. -
r-,,Tr .l__..-__ __“. .,_
/
\\ Profondews
10-30 m T 30.60 m
60-100 m
100-200 ml
-routes
Zones
1 Prof~ondeurs
L- -
-
Ie_..--m-w
t
-
-+---t- .--_. - .--_.
l
i
I
Nord
?6 18)
103 (10)
97 (10) 1
347 1351
1
I
I
j
i
Centre
137 (14) I
98 IlO)
4 2 (4)
1
4 0 4 (41 i
/
I
I
suci
214 (21 1
32 (3)
1 22 (3) 1 399 (4O.i
l
1
5
1
l----II_ -.---- -
-
-ç
l
Toutes zones
427 (43) I329 (33) 233 (23) 1
i.-.+-.“.- F--_-
-
-,- I l - - -
-abIeau 1 : Nombres d'unités statistiques d'echant11'1(3nnage {AT
zone et
bande bathymétrique et nombws
!, erl7.re
paren%h&ses)
des
traits de
chalut
gi r év;rs .
Echanti 1 mi onnage strati fi 6e du pl ateau conLi r;ant:,a “:
sénégala:s.
11-
1 ’ PARTIE
2* PARTIE
n = 33
I-I= 46
----~
REJETS ly compris dechets)
- Moyenne de% pourcentages de% diff&ences
entre l’estimation et 3a valeur mesur4e
Valeur absolue
7 . 5 x
Valeur relative
+ 2.4 X
- Sommation des poids
Valeur estima0
6304 kg
8279 kg
Valeur mesur&
6002 kg
7754 kg
X d e l a diff4rence
+ 5,o x
* 6,8 x
.-~--- - --..*---
-
-
-
POIDS TOTAL DES ESPECES
.. Moyenne des pourcentage% de% differences
entre l’e%timat.ion et 7a valeur mesur4a
Valeur absolue
5,0 x
8.7 #
Valeur relative
+ 1.5 x
+ 4,4 x
- Sommation des poids
Valeur estimhe
8841 kg
11313 xg
Jaleur mesures
8591 kg
10897 hg
% d e l a cliff8rence
+ 2.9 X
+ 3,8 X
- - .---<--_
Y
-
Tableau 2."- Pourcentages
des d7fft%-ences entre
1 es
va : eu Y- s
estimées h partir des nombres de pelletées ej: les
valeurs mesuées. Campagne LS 9102.
Première partie en zone Nord.
Deuxième /par-t IF? +?n
zones Centre et Sud.
--
r------- -
{Nombre total de
ltraits
&--..-.-.-
iNombre de traits
~ï*rement tri&
--.--
ipriçe tota-!e
f Ikqj
j----- -,---.
!Prise des espkes
1 anci63rement.
i trides
L--...-----..-
"ableau 3.- RéParL.~tion des %raits de chalut at da
i,>i'F 5L
prises en fonction de classes de prises totales4
Campagne Guinée, avril--mai 1990.
--.-. .-- -----“.-.
--l-.“.lv..e
_,-..
_ ,.__-_
‘RCFON-
‘RSSE
DEUR
TOTALE
PRINCIPALES ESPECES CAPTUREE§
--
--.”
-
-
-
-
-
-
-.“--.“m”--._ -._--.
t
30
279
120 kg de friture, 48 kg de petits Vomer s.
7
43
290
132 kg de dorades, 66 kg de pageots
8
35
279
lï4 kg de pageots, 71 kg de Chloroscombrus
‘1 ci
32
369
98 kg de pageots, 70kg de chincharcls, 68kg rougets
11
33
229
77 kg de pageots, 42 kg rougets
13
32
266
122 kg de pageots, 58 kg rougets
$9
“35
219
5% kg pageots, 49 kg dorades, 34kg Acanthurus, 30 1~9 lutrana:
20
45
240
112 kg pageots
24
1%
227
102 kg petites dorades
43
:13
365
116 kg de Priacanthus, 60 kg Oactylopterus
45
:!6
210
64 kg Priacanthus, 48 kg friture
50
3 7
305
162 kg oageots
61
63
270
59 kg de pageots : 54 kg de Boops boops
64
*2
358
151 kg de petits p6lagiQUEB. 92 kg de pa9eots
69
A6
330
106 kg de pageots, 76 kg de rougets
70
47
220
Trze e n t o t a l i t e
80
36
216
11: kg petits pélagiques
90
30
258
1 6 ’ k g f r i t u r e , 7 4 p e t i t s polagiques
96
27
245
191 kg petits p4lagiques
102
28
291
107 kg Pomadasys, 87 kg petits pelagiaues
114
38
293
ii’$ kg pageots, 57 kg rougets, 37 kg Priacanthus
730
30
308
79 kg petits pelagiques
152
51
268
205 kg Dactylopterus
t57
137
233
194 kg Antigonia
160
75
397
198 kg sardinelles, 64 kg Ariomma
361
33
327
90 kg Balistes,
‘77 kg rougets, 64 kg pageots
.-
-
-
-
-
-
II---L-_<--” ..__-.
Tableau .4.- Campagne Guinde. Caractérist3ques des L^S x~"d~1.8
compris entre 200 et 400 kg de prise totale. LB.~
valeurs soulign&es ont étB triees en totalité,,
-
- - -
I -
r---“---.‘----
-I.-
-.-
~__I--_“.-_-.
““‘-1
N
ROFON-
RISE 1
i
DEUP
OTALE 1
PRINCIPALES ESPECES CAPTUREES
-. -.- _--- --+------ -.._I_.
__-I .-_. "_*,._--". ,.-II,.,
9
29
519 ]Tri& en totalite
48
32
1133 1233 kg friture,156 kg Priacanthus, 117kg pageots, 143kg pet I tes
1 dorades
49
36
445 1111 kg PagOOtSS 95 kg petites dorades, 75 kg Da4:tvlooterus
11
46
1216 1972 kg de Priacanthus, 120 kg de Dactylipterus
52
43
444 1204 kg de sardinelles, Si' kg pageota, 59 kg chinchards
57
32
501 1400 kg de Priacanthus
62
63
675 1572 kg de sardinelles
73
47
475 1150 kg de Pageotsv 187 kg petits pelagiques, 70 kg rougets
84
36
435 (213 kg Priacanthus, 85 kg pageots
85
37
639 310 kg Priacanthus, 143 kg pageots
97
20
417 366 kg Chloroscombrus
118
40
3769 3587 kg petits pelagiques
119
55
I
439 278 kg pageots, 74 kg Dactylopterus
120
49
1086 927 kg Dactylopterus
1
I
122
51
1640 11622 kg Dactylopterus
123
54
916 1691 kg Dactylopteruo
124
48
1213 1186 kg Dactylopterus
126
45
2244 2175 kg petits pelagiques
'1 28
'35
503 261 kg Antigonia, 139 kg Ariomma
129
773
707 ,597 kg Ariomma
130
60
1549 11003 kg Ariomma, 456 kg Antigonia
131
:42
1273 1191 kg Antigonia
134
49
786 l.686 kg petits pelagiques
137
33
1825 jl8Oi kg Lagocepha'lus
154
.' 51
405 (167 kg Ariomma. 115 kg Antigania
155
: 67
474 1370 kg Illex
156
93
676 580 kg Priacanthus
1
163
40
850 619 kg chinchards
169
82
2198 1768 kg petits pe'lagiques, 342 k9 Ariomma
170
3 69
414 1278 kg Illex, 85 kg Antigonia
171
.* 65
1633 1435 kg Antigonia
-.-_I
_--".
L-.-.-_.--
--I,----_-_-_. .--. I
Tableau 5,-- Campagne Guinée.
Caractéristiques das 31
t, r -t i ti;
sup6r~eurs à 400 kg de prise totale, Les 'vi~‘le~r~
saulicjnées ont MA tri&33 en totalité.
20
-.- ---
-.--.
% No
4OYENNE
OIFF.
X DIFF.
C.V.
OXÇF.
DELTA
MOY"
MOY.
DELTP
C.V.
-.--- -
--
-
- -
-
-
-
Brachvdouterus auritus
58.8
94.8
40.3
46-f
16.3
Trac.hurrps + decapterus
56.7
81.1
14.2
33.3
8.2
Dentex awgalensis
76.1
73.5
21.2
56.0
18.7
Paycllus bellottii
39.7
32.3
7. 8
28.4
6.7
Boops boops
74.2
31.3
12.1
+61.4
54.5
7.2
Chloroscambrus chrysurus
78.6
25.7
8.0
+45,2
61.1
11.4
Total s4lar;iens
14.7
19.9
-3.2
22.4
-4.9
71.7
16.4
0.9
35.2
5.3
Galeoider, Uecadactylus
76.9
12.4
2.6
*29,2
51 .7
3.7
+23,i
Dactylopterus volitans
64.9
11. 5
-Q.6
-5 ,o
42.6
-,3.8
-,l ,ri
Oentex Congo. + macro.
94.3
8.4
-0.2
-2.3
72.4
1.4
+6,5
Pomadasys spo.(-incisus)
71.4
7.7
-0.3
-3.8
37.0
il. 7
+1,3
Pteroscion ~eli
87.1
7. 0
0.7
+11.1
42.9
2 . 5
+6 r;i
Arius sp11,
76.2
6.8
0.8
t13.3
38.1
4.6
+13.:
Sparus caeruleostictus
63.4
6. 5
1.3
t37.0
39.4
10,9
t38 1.5
Plectorhÿnchus medit:.
70.7
5.0
0.1
4.2.0
35.8
'.6
+4,,
Scomber saponicus
82.3
4.9
-1.1
-1683
51.0
-0.7
-1,d;
PseudOto?ïthUs spp.
80.5
4.9
0.8
t19.5
36.1
8.5
t30.6
Ep%nephelus+Mycteroperca
55.6
4. 9
0.3
t6,5
26.8
;. 1
t13,:
Acanthurwà 7 balistes
76.5
4.3
1.0
44.5
Y.9
tZ1‘R
-p----
-._- ~VI
.-.
I
TOTAL GENERAL
0.0
450.9
21.0
14.6
-._.-- - - - - -- - - -
--I^.
T a b l e a u 6.,- M o y e n n e s d e s p r i s e s (kg/0,5h) e t coeff1;:1ent,s 3e
dar i atlon calculés ( moyenne des 7 campagnes i par ‘1 a
d i s t r i b u t i o n d e l t a p o u r l e t o t a l g é n é r a l e t ?<3s 20
p r i n c i p a l e s espkes o u g r o u p e s d’espéces d u pisteau
+->ontinental
._a
s é n é g a l a i s (10-100 m.1, différen-es avac,
l e s
v a l e u r s
issues de la
l o i
normale
2 t:
oourcentages d e l a d i f f é r e n c e p a r
r a p p o r t .,3 ces
v a l e u r s .
% No = P o u r c e n t a g e d e s v a l e u r s n u l l e s p a r ,rapwrt h
Jn N m o y e n d e 9 8 t r a i t s .
21
-
-
-
-.----
..s--m--.‘e.
--oc__--
_.__/
I- -‘-”
---T---------‘-----
C.V. TOUTES ESPECES 10-100 m
i Rf:oUCTïclN i
3 profondeurs
.-~---
T a b l e a u 7 . - C o e f f i c i e n t s d e v a r i a t i o n d e l a m o y e n n e d e s ~**IE~E.
t o u t e s esp&ces 10-100 m p a r c a m p a g n e p o u r 2 n !.v*eaux
d e stratlficatlon e t g a i n s m o y e n ( r é d u c t i o n s cies
C.V. 1
par
rapport
aux
v a l e u r s
obtenues
sans
stratïfic.ation. D i s t r i b u t i o n D e l t a .
r------------
.-
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I,
l
C.V. TOUTES ESPECES 10-100 m
iREDUCTIClM I/
1
STRATES
0021
L..V. /
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l
I
I
1--.-^-II_
t
9
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1
i 3 zones, 3 profondeurs
13.5 1 10.8 1 17.8 1 8.9 1 9.5 1 12.3 1 14.1
]
1 ,. .I:, i
3
3 profondeurs
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I
I
1
I
I
I
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I 13.4 1 11.0 ] 18.7 I 9.8 1 10.2 l 12.2 I 15.9 I 0,4 t I
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i
1
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I
S8n4gai 10-100 m
I 14.0 1 11.7 f 18.3 1 10.1 10.7 1 12.2 1 18.7
i
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-
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l”ab1 eau 8. ,- C o e f f i c i e n t s d e v a r i a t i o n d e l a m o y e n n e des priées
t o u t e s esphes 1 O-300 m p a r c a m p a g n e p o u r 3 n~vea,u.h:
d e strat-ification e t g a i n s m o y e n s (.rGduct7on:; c e s
C . V . )
par
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stratification. M o y e n n e a r i t h m é t i q u e .
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--
NOMBRE DE S?RATES
“ableau lO.-’ C a l c u l
des
moyennes
(kg/0,5
h.1 e
t
de
1 e f.i r $5
c o e f f i c i e n t s d e v a r i a t i o n p o u r
les prises de b
e s p è c e s e t l a p r i s e t o u t e s esp&xs c1 Darl-ir be!
p l u s i e u r s
systèmes
d e s t r a t i f i c a t i o n ,
P 1 a.ttjab
cont,inental ivoirien Campagne CHALCI 79.01 I<
r-
T-
----
!
ZONE
NORD
I
CENTRE
S U D
-rk_-r_--
STRATE
PROFONDEUR
I
ALLOCRTKON U T I L I S E E
---y
t
t
I
I I
LS86 14
t 7
15
14
j
7
I
I
I I
LS8709
I 14 11I 11 I l616 i1 4 /i 2x
ALLOCATION
I
I
l
1
i
Lsa7t7
5
5
I 10
10 [ [ 55
135
I 3 116 122 j 2 it 77
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l
i
I I
I
I
I
l
I
i
I LS8806
9
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6
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I 8 18
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l l I
i
O P T I M A L E 1 LSa905
12
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Il0
i
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i
7
1
I I I
I
I
I
i
l LS8912
I 7 j 10 1 23 j 9 j 23
: 1 7 3 1 4 il2
I 139002
31 12
i 4
/-.----2,-
- +
MOYENNE LS
L-
7.1 1 6.7 1 18.01 18.11
Tableau Ii*- C a l c u l s d e s a1 l o c a t i o n s o p t i m a l e s p a r s t r a t e das
t r a i t s d e c h a l u t . D i s t r i b u t i o n D e l t a .
i
T
ZONE
l
N O R D
CENTRE
--
SUD
- - - t v
-1
-
-
STRATE
i lo- i 30- 6th 1 lO- 1 30- 1 60- lO- ]-3o- 60-
PROFONDEUR
1 3om 1 6Om
lOOm 1 30m 1 6 o m jloom
3om
60m
IOOm
.P-
--+-+-
-,I
-
-
ALLOCATION UTILISEE
1 a
1
7
10
1 14
1 13
1 10
21
: 1 3
3
-----------l-
-
t
t
i
I
I
I
-
-
I LSB614 i 3
1 7
1 11
1
7
1 10
13 t 3 6
C l
I
21
I i I
LS8709
9
1 21
1 10
20
i 3
1
ALLOC;ATION 1
I
6
1
!
1
1
3
4
149
1
3
19
20
4
1
1
1
I
I
LSaa06
l 10
14
1 la
I 10
1
a
3 2
i 2
1
1
i i
i
1
OPTIMALE
I Lsa905
1 11
j
9
12
I 25
1 a 1 10
12
! 5
a
E
l
1
l
I
I
I LS8912
1 I
3
/
5
9
I 16 I 5 I 8
28
1 15
15
I
1 LS9002
1
5
1
2
3 0
111
16
127
6
I 4
a
,...-&-+-&-
-,
~-_-
MOYENNE LS
j 5.9 1 5.0
-,15.31 19.9[ a.5 1 1 1 . 7
l a . 6t 9 . 9
4 1
---*--
1-
L
*-
Tableau 12.- C a l c u l s d e s a l l o c a t i o n s optImales p a r s t r a t e C;~E>
t r a i t s d e c h a l u t . D i s t r i b u t i o n “ n o r m a l e ’ .
25
-
--
- “ - -
- . .
ESPECES
“_
N
- - J - - G -
x
Y
! R
i$ L!I 1 ,96 E.7’.
-
-
- - - -
--
1-1- -
- + - -
7
I
Prise totale
65
I
53323 27347 820.1
120.7 I1.95
0.18
1 ,60 I it.30
Wachurus spp.
49
1
9001 3763 163..
76.1 2.3’
0.46
1,49
3,29
l
Decapterus rhonchus
1 9
6071 2 8 9
32.t
15.: 2.1( (1.34‘
14 ‘31
r
1
Scomber Japonicus
1 4
1141
125
a.:
8.! 0.92 (0.92:
101
r2:,72)
I
Boops Dooos
38 9260 4042 244.1
106.1 2.3C
0.62
1,08
3. ,52
/
Brachydeuterus auritus
2 6
2206, 1755
76.f
62.; 1,2c (0.18: rQ,sl] (1,r;l.I
Bphyra’sna spp.
2 2
I
213 64
9.i
2.g 3.32 (0.80: II ,751 I (4 ‘99)
‘1
Dactylopterus
vol itans
36
2655 1599 102.1
61.: 1.60 (0.25: II ,171 (2 ,?6)
II
oage Us bel lotti i
5 2 4282 2347 62.1
45.1 1.82
0.26
1,31
2,3?
Bparus caeruleostictuc
3 2
7 5 4
4 3 7 23.t
13.7
1.73
0.19
1 ,36
2 ,ro
1
1
3entex canari ensi 5
3 9
299) 180
7.7
4.f 1.66
0.27
1.13 l 2.19
I
I
M-ttex ango. + macro.
29
5507 3830 169-C
i32.1 1.44 (0.461
(0954) l 12 $34)
Epinephelus aeneus
b-7
4 6 5
2 2 9
9.5
4.5 2.03
0.53
OP99 I 3 ,a7
rota1 merous
5 0
5 9 6
3 5 4 11.0
7.1 1.69
0.3a
0 1 9 5 I 2,43
I
%eudupeneus prarensi s Il
6 7 6
3 5 7
16.5
8.7 1.69
0.31
1 ,28 1 2,-o
>r iacanthus at-enatus
26
3710 1051 142.7
40.4 3.63 (0.22) (3,iO) 1’63,96)
I
1
~lectorhynchus medit,
30
5 9 4
2 4 3 19.8
8.1 2.44
0.45
1 ,56
.3 13 2
I
/
Jmbrina canariensis
>7
167) 43
6.2
1.6 3.93 (2.69)
11f’9.20)
1
(0)
%eudotolithus spp.
14
1321 1 1 2
9.4
8.0 1.18 (0.25)
/
I
(0169)
i 1 ,67)
!eus faber
16
3071 1 4 4
6.7
3.1 2.14
0.43
1,30 // :2,98
I
taja m?raletus
i6
431) 266
7.7
4.7 1.62
0.20
1,23 I :2,01
I
lustelus mustelus
!1
6001 2 8 5 36.1
13.6 2.81 (0.72) ll.40) l :4.221
1
1’
;epia spp.
i5
427) 192
7.6
3.5 2.22
0.37
1.49 1 2,95
I
I
.----- - --A-.-,.- -
-
L--“-_
T a b l e a u 13,- S o m m e s (,kg),
m o y e n n e s e t e s t i m a t e u r quutierir, ( ? 1
avec
son
é c a r t - t y p e
(E.T. 1 et
1nterwal li? -le
c o n f i a n c e à 9 5 % d e s N c o u p l e s d e s p r i set;
par
heure ( y ) et par 0,5 heure (x 1 des prt nc.1 pa?es
esp&ces. (
1 v a l e u r s b i a i s é e s , n < 3 0 .
---- -
----.
-“.--
ESPECES
N
PENTE fb)
ORDONNEE
COEFFICIENT
ORIGXNE (a)
CORRELATION
--,--
-.--
-.--s-<
Pr i(39 totale
65
0.826
0,710
0,8?*f*
Trachurus spp.
49
0,796
0,636
0,70t**:
Decapterus rhonchus
19
0,183
0 , 9 3 0
0.17
Scomber japonicus
14
0,366
0,434
0836
Boops boops
38
0,905
0.457
0, ao***
Brachydeuterus auritus
28
0.870
0.139
0.74***
Sphyraena spp.
22
1,103
0,224
0,79**+
Dacty lopterus vol i tans
26
0.903
0.311
0 ,!35***
Pai!e? lus bel lottii
52
0,799
0,495
0 .l30***
Sparus caeruleastictus
32
0,835
0,396
0,tl1***
Derrter canariansis
39
0.575
0,364
0 t 54-t
Dentsx ango. * ma&ro.
29
0,679
0.813
0 ,a?***
Ep?neDhelus asneus
47
0.560
0,411
0,49***
T o t a l mdrous
50
0,498
0.437
0,43**
Pseuduoeneus p r a y e n s i s
41
0,926
0,276
0 ,B4***
Pr i acanthus arenatus
26
0 * 780
0,332
0,67***
Plectorhynchus medit.
30
0,683
0,598
0,62***
Umbrina canariensis
27
0,056
0,449
0,04
Pseudotol i thus spp.
14
0,814
0,255
C1,86***
Zeus faber
46
0.766
0,334
O,SW**
Raj,a mira1et.w
56
0,699
0,290
0.66***
MusteJus mustelus
21
0,731
0,644
0,75***
SeDia spp.
55
0,569
0.450
0*47***
-
-
-
-
-
-
-
-
-_--_.
Tableau
14,
Pente?
o r d o n n é e à l ’ o r i g i n e e t coeff~c;~
c o r r é l a t i o n d e s d r o i t e s d e r é g r e s s i o n
log (y + 1) = a + b.lag (x + 11 pour les DI-
e s p è c e s . A v e c y - p r i s e p o u r 1 h e u r e , x = p
0,5 h e u r e . * s i g n i f i c a t i f à 9 5 %’
** à 99
99,9 %.
4
.
.
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1 I l \\
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IOMBRE
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‘OIDS
'OIDS
3 X DIFFE 'OIDS 1 POIDS
POIDS 1:I; OIFF
'ELLES
'ELLES
IESURR :STIMESIRENCE
-RIEES 1 TOTAL
TOTAL 1 RENCE
IRIEES
JETEES
ZEJETS
lEJETS ][Z)-(tJ
ww‘i )MESURE
ESTIME j'l 4 ) '- ! 3
(1)
(21 1
REJET ~ESPECES
:SPECESi
i
1'4) 1
I_- --+--
---+a--,~.
2
23
il6
120
1 t 3,4
11
148
152 t 4 2.7
7
39
193
223
1 +15,5
36
252
286
i 713.5
a
28
140
145;
I + :3,6
20
161
166 i + 2.8
10
41
277
267
1 - :3,6
211
511
490 1 .- 4.3
1 ‘i
34
176
190
1 + a,0
128
327
335 I + 2.4.
'1 2
27
128
143
1 +11,7
96
245
255 1 4 4.1
'1 3
15
a2
75
I - 8,5
99
173
166 j " 4.c
15
67
379
372
1 - 1.8
51
453
446
~, 1.5
16
20
107
99
I '" 7,5
56
184
175
/ .' 4.9
18
19
98
112
1 +14,3
79
183
198 j ,t a.2
19
11
64
59
i .- 'Y,8
39
118
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20
23
135
133
I - 1,5
92
236
235 1 '. 0.4
21
6
30
33
1 t10,o
a2
123
127
1 + 3.3
22
13
71
78
I + 999
66
137
144 1 a- 5.1
23
19
102
97
I - 4,9
106
222
217 1 ,,. 2 . 3
24
6
30
31
1 t 3,3
122
150
150
j
0
25
a
41
37
i - 9.8
107
153
138 1 - 9.a
26
90
468
513
j t 9,6
22
513
557 1 t 8.6
27
12
66
65
f - 1,5
48
132
130 1 "' 1.5
28
18
95
9a
i - 5.3
45
160
155
I - 3.1
29
56
293
381
I +30,0
72
310
398 1 *2a.4
36
39
203
203
j
0
77
299
298 1 . 0.3
3:
59
384
391
1 + 1,6
149
465
472 i ,t 1.5
38
109
635
709
1 +11,7
163
466
546 f ,417.L
39
41
235
223
j-S,1
45
252
238 \\ <- 5.6
40
11
63
62
1 - 1,6
35
113
109 j '- 3.5
42
35
201
202
1 - 0,5
100
329
326 i '^ 0. 9
43
30
164
162
1 +11,0
61
222
240 i 0 6.1
44
1
10
59
63
]+6,8
167
247
251 j + 1.6
45
1
55
295
322
i t 9,2
12
331
346 j ** 5.1
46
96
544
566
j t 4,0
200
622
646 1 4. 3. 9
47
i
6
34
26
1 -23,5
43
89
72 I -19.1
48
ii.
16
94
92
1 - 2,l
153
245
243 1 -' Il. 8
.--- -, - .A-"--
---..L mm---
Arlnexe 1 r 1 I - Comparai son des pal ds mesurés et des po i ds es.;~ m3s
B p a r t i r d ’ u n 6chantillon t r i é e t d ’ u n nombre ,je
pel’1etées ( c f . t e x t e 1. C a m p a g n e
1.. s 9 1 0 2 .
il =~? e
Nord.
34
.-- - .- ,- -.- --
--
e--s
---.. .-
- - - _ I
IOMBRE
IOMBRE
'OIDS
'OTDS
, DIFFE
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'OIDS
POIDS
POIDS
OXFI: E
Yl-ATIOW 'ELLES
'ELLES
IESURES
'STIMES
!ENCE
'RIEES
TOTAL
TOTAL
RENCE
‘RIEES
'ETEES
lEJETS
!EJETS
2)-(l)
IVANT
MESURE
ISTIME
4i-(11
!l!
52)
:EJET
:SPECES
:SPECE$
(3)
(41
mm-- - --.".- -
-
-
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49
5
35
215
195
- 9,3
131
304
311
4 2,a
50
5
28
148
160
+ 8,l
64
197
205
+ 4.1
52
5
46
235
287
+22,1
72
321
364
4l3,4
53
5
52
271
267
- 1,5
121
404
398
- 1 -,
54
5
39
199
220
t10,a
102
316
309
- 2 * .I
s5
5
27
132
142
t 7,6
15
170
170
+ 4<f
56
5
59
305
301
- 193
126
432
424
- 1,9
57
5
15
a9
77
-13,s
85
174
753
-12,:
58
4
11
61
56
- 499
169
219
215
" 1,a
59
2
5
31
29
- 6,5
172
206
199
* 3,e
60
4
23
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119
t 8.2
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'25
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61
4
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140
tl4,a
1
144
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t17.4
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4
36
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216
- 1,4
18
172
168
- 2,5
63
2
6
37
36
t 2.7
54
93
94
+ 1,i
55
4
24
109
1 3 '1
t20,2
51
t70
190
411,H
66
5
60
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t 2,3
269
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./
,+ l,&
67
5
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-10,3
51
432
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68
5
54
283
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t a,i
92
385
407
4 5,:
69
5
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108
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t 3.7
153
273
276
+ 111
71
5
54
240
306
t27.5
136
196
243
+JO ,6
72
4
13
71
68
- 4.2
ai
167
163
- 2,s
73
3
a
39
42
t 7,7
80
122
122
0
7s
5
17
91
64
- 7,7
50
161
153
- 5,O
78
4
43
225
200
-1131
43
286
261
_' %,?
79
4
9
45
34
-2494
55
108
97
-70.2
81
10
74
158
194
+22,2
8
44
75
t30.5
82
5
31
160
161
t Os6
25
197
196
" cl,5
83
5
21
113
127
t12.4
9
132
145
t 9.8
84
5
12
63
72
+14,3
10
7?
84
,t Y.1
89
5
45
235
245
+ 4,3
71
295
298
4 I*O
90
5
38
202
212
+ ii,0
39
247
255
4 3,z
91
4
22
113
131
+15,9
104
164
177
4 7,9
92
5
94
453
591
+30,5
114
599
724
+t2,5
93
5
1 0
52
48
- 7,7
48
120
115
- 4.2
95
4
99
520
577
il1 ,o
62
541
596
+t0,2
97
4
10
55
50
- 9,1
33
89
83
II a,r
98
5
31
214
168
-21,s
30
267
222
". 1 6 * 3
99
!
5
15
1
85
81
- 4,7
13
120
115
"~ 4.2
100
:
5
128
1
650
784
+20,6
a
689
a23
.+19,4
101
5
12
]
62
44
-29 ,o
15
95
77
+16,9
102
:
4
t9
1
98
105
+ 7.1
100
213
218
4 2,s
103
i
5
8
I
37
41
t10,8
73
'1 21
l"3
G.
t le7
104
:
5
8
1
45
39
-13,3
68
136
127
- 6,6
105
I
5
44
t
218
245
+12,4
102
347
365
4 5 t L!
106
i
4
16
t
77
aa
+14,3
5
92
103
ClZ,O
107
i
5
18
!
69
104
+16,9
46
148
162
4 9‘5
~.‘"_
-
-
-- --
.vwl-...
Annexe r.z.- Comparaison des poids mesurés et des 8oic.b estrrr&c
à partir d'un échantillon tri6 et d'un nombre &
pelletées
(cf.
texte).
Campagne
LS91Q2.
2 C;$+\\i$
Centre et Sud.
35
--.- -- m-e
74
POTDS
OIDS
E.TOT.
B.ESP.
COMMENTAIRES SUR L’EXTRAPOLATION
i
~‘TATIOR
TOTAL
XTRAP.
SPECES
RIEES
-
-
--
-WV-
.^---
_
_I.,-_-.”
.-..i
1
239
186
19
13
182 kg d’esp. sans valeur, petits oeia<rt- i
ques s u r t o u t
3
142
92
17
10
Petits individus seulement
3
33
0
8
8
4
7 6
12
20
8
Petits indiv. seulement, Pageot domine
sj
66
24
21
I I
Pet i ts i ndi v . seulement . Pageot dom : ne
6
69
22
21
12
P e t i t s i n d i v . seulement, Pageot domine
?
230
82
24
17
Petits indiv. seulement. Pageot domine
6
279
271
18
5
Petits indiv. seulement. Pageot domine
9
529
0
22
22
‘1 0
369
360
17
2
P e t i t s i n d i v . Pageot, rouget, chi nchard
11
229
221
19
3
Petit.s i n d i v . Pageot, rouget, chinchard
12
32
0
25
25
13
266
262
25
3
P e t i t s i n d i v . Pageot
14
129
110
25
6
P e t i t s i n d i v . Pageot, rouget
15
116
i l 3
25
4
P e t i t s i n d i v . Pageot
16
56
0
26
28
17
78
62
20
5
P e t i t s i n d i v . Pageot
1s
219
101
20
7
P e t i t s i n d i v . Pageot
20
240
221
2 Q
4
P e t i t s i n d i v . Pageot
2‘1
142
91
18
5
P e t i t s i n d i v . Pageot
22
42
0
20
20
23
44
0
19
19
24
227
160
29
I I
Petits indiv. Sparus
25
74
53
39
2
26
169
141
21
8
Petits indiv. ChloroscombrusI pageot ,fr :t.
27
125
I)
II
11
28
79
0
22
22
29
20
0
22
22
30
87
60
23
12
Petits indiv. Pageot
31
168
37
31
14
P e t i t s i n d i v .
32
66
3U
25
10
P e t i t s i n d i v .
33
154
95
26
10
Petits indiv. Pageot
34
77
0
2i
21
35
120
60
21
9
Petits indiv. Pageot
36
148
105
23
10
37
61
0
19
19
38
119
93
27
14
Petits indiv. Pageot
39
44
0
20
20
JO
86
66
20
7
Petits indiv. Pageot
41
186
0
23
23
42
119
0
22
22
43
365
207
23
14
Pri acanthus
44
112
67
24
12
Pr i acanthus
45
210
135
21
12
Priacanthus, fri turs
46
135
110
26
9
Pageot, friture
47
173
119
20
9
Pageot
46
1133
723
31
19
P e t i t s i n d i v .
49
445
347
22
10
Petits indiv. Pageot, Sparus
50
305
296
19
8
Petits indiv. Pageot. Sparus
51
1216
1083
13
5
Priacanthus
52
444
396
23
10
Sardinelle
.-“_,-*-.
-
-
-
-
-
-_--
-.
4NNEXE X I . l .- Caracthr-istiques d e
l ’ e s t i m a t i o n
des
pr ‘Is@“.
Campagne Guinée.
36
-,--w
-
-
-
_I_~. I_-
._l_.“-__--I
“_--
~'OXDS
JOIUS
IB.TOT,
40. ESP
COMMENTAIRES WI? L ‘EXTRAPOLATION
‘-OTAL
ZXTRAP,
?SPECEI
TRIEES
-
-
--.--
-
-
-.
-.
53
185
171
19
9
Sardine] le
54
182
128
27
15
Pageot
55
112
42
25
14
Pageot
56
119
19
29
15
Pageot
57
501
439
25
18
Pri acanthus
58
27
0
15
15
59
77
73
15
2
Ariomma
60
21
0
18
18
61
270
192
23
10
Pageot
62
675
667
10
3
Sardinelle
63
72
50
19
9
Pageot, rouget
64
3758
336
14
5
Chinchard, pageot
65
38
27
18
5
66
13
0
15
15
67
49
0
20
20
68
124
0
31
31
69
330
214
22
12
Pageot
70
220
0
25
25
71
18
0
15
15
72
4 ‘7
0
17
17
73
4 ’ 5
417
16
8
Pageot, sardinelle
74
195
32
28
18
Pageot, sardinelle
75
161
û
20
28
76
189
148
20
11
Galeoi des
‘17
99
81
24
1
Pageot
‘78
170
128
24
11
F r i t u r e
79
195
14
21
ld
80
21
3
15
15
87
38
0
25
25
a 2
197
154
19
7
Pageot
k-33
90
5'1
21
7
Pageot, Priacanthus
84
435
395
10
10
Priacanthus, pageot
85
639
522
24
16
Pr i acanthus , pageot
86
lC5
89
19
7
Sardine1 le, pageot
8T
42
(3
19
19
88
216
144
23
14
Chinchard
09
20
0
17
1-J
90
258
2 10
19
12
F r i t u r e
91
136
0
16
16
92
146
98
21
9
Rouget, pecten
93
137
i l
20
20
94
64
0
29
29
95
52
Ci
21
21
96
245
2 1%
14
9
Sardinelle
97
dl7
386
18
10
Chloroscombrus
sa
34
0
14
14
99
162
0
12
12
1QO
16
0
15
15
101
98
0
31
31
102
29:
35
30
22
103
80
0
19
19
-I”--_
- - - -
---.
-.-
AhelEXE 1 I a 2 . 1” Carac-téristiques d e l’est7mation d e s prise.% (E.J~~G]
37
-- -.- - - -
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v-
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POIDS
'OIDS
1S.'TOT
JB.ESP.
COMMENTAIRES SUR L'EXTRAPOLATIOII
i
5TATIOf
TOTAL
IXTRAP
ISPECE
TRIEES
--.- - - -
.-.
-...--
104
194
0
32
32
105
47
0
26
26
106
:4
0
17
17
107
66
0
19
19
108
72
25
25
21
Priaeanthus
I
109
43
0
15
15
1 10
3
0
a
8
111
46
0
27
27
112
34
0
19
19
113
81
0
18
ia
114
293
255
26
15
Pageot
115
44
0
21
21
116
152
106
21
13
Rouget. chinchard
11:
2 8
0
17
17
yla
3769
3766
13
2
Petits a6lagiquss
119
439
394
22
12
Pageot
120
1088
1080
13
10
Dactylapterus
12!
102
il
17
17
122
1640
1622
12
11
Dactylopterus
123
916
as1
-96
15
Dactylopterus
724
1213
1186
20
1s
125
50
0
12
12
126
2244
2175
18
14
Petits pelagiques
127
13
0
15
15
128
503
484
19
9
Antigonia
129
707
660
17
ID
Ariomma
130
1549
1546
9
1
Ariomma
131
1273
126s
11
4
Antigonla
132
104
74
15
a
SardinalYe
t33
53
0
19
19
134
788
767
22
12
Chinchard
135
128
(1
28
28
136
308
266
26
If
Salene, rouget
137
'825
1801
16
15
Lagocephalus
138
148
0
18
ia
139
44
0
13
13
140
t4
Cl
12
12
141
45
0
19
19
142
82
Cl
29
29
143
14
0
20
20
144
19
0
19
19
145
38
0
20
20
146
25
0
20
20
147
48
0
24
24
148
161
116
21
11
Rouget
149
128
77
26
16
Pageot. rouget
150
21
0
17
17
151
33
0
17
17
152
268
2 3 9
19
13
Dactylopterus
153
41
0
21
21
154
405
371
15
6
Ariomma
-.,--II
a - -
---.
- - -
-
-
- -- -.-_ -_-- .._
4F4PIEXE fL.3:- Saractérist,iques d e 1 'est-imatjon d e s pr?ses (h~‘it.e:
N
POIDS
POIDS !W.TOT. a3.ESP.
COMMENTAIRES SUR L'EXTRAFOLATI3N
>TATIOC
TOTAL
E.KTRAP.)ESPECEL TRIEES
-. -
-
-
-<w- ..-__ m..". -,- . ,,.- _
155
474
---r---
471
15
4
Calmars
156
ô77
664 1 17
a
Priacanthus
157
233
2
Antigonia
15%
79
23i i 19
18
159
77
64 ) 16
6
Ariomma, Liosaccus
160
397
371
t
17
6
Sardinelle
161
327
206 1 23
12
Baliste, rouget, pageot
162
134
69 1 20
13
Chinchard
163
850
024
20
10
Chinchard
164
23
0
I
24
26
165
166
130 1 20
7
Chinchard
166
Y??
122 1 18
8
Rouget, chinchard
167
177
129 1 19
10
Rouget
168
27
0 1 Y8
YS
169
2198
2177
1
16
6
Sardinelle
170
414
376 1 17
10
Calmars
171
1633
1589 1 Y6
8
Antigonia
172
il
0 1 16
16
173
21
0
I
19
19
174
34
3 ) 17
17
- - -
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- - - *---
-
4NNEXE TI.4.- Caractérystiques de 1 ‘estimatïon d e s p r i s e s (. ,.ii~‘ 1 e
,-
---“_---. .
SRRCHYDEUTERUS
AURITUS
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TOTAL
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MOYENNE
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24.4
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36.2
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POMADASVS SPP.
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LS8717 1
5.7
0.2
+3.6 X
-4..9 x
1
LS8806 1
11.2
2.0
+21.7 x
+31.6 x
LS8905 1
3.3
0.1
t1.5 x
32.0
I
3.5
+12.3 % I
LSSSi2 [
15.3
-5.7
-27.1 x
53.2
I
-15.2
-22.2 x 2
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2.3
-0.1
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34.9
1
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Annexe IV. 3. - V a l e u r s d e s prises p a r c o u p l e
(kg)
poux
-i *s,
p r i n c i p a l e s esp&xs ou g r o u p e s d ’ e s p è c e s k3Ldib3j
PH
1/2r
iH
i/PH
1H
l/ZH 1 iH
11'2H
- - -
,-
0
5.
6.3
cl
94
0 [
2.5
0
UMERINA
5.2
0.
0
a.3
2.2
0.5)
0.4
Q
4.2
ii.
0.9
0
0.4
a 1
0.8
1.2
CANARIENSIS
4.2
0
8.0
2.C
3.8
0 1
14.8
0
1.0
0.
0
0.2
0.3
0 1
9.5
10.8
0
a.
0
1.9
1
l
1
PSEUDOTOLITHW
18.4
13.
33.9
9.5
13.01
12.3
6.5
33.oj
20.9
11.3
6.
1.1
0
0.71
5.9
4.3
0*!3i
0
SPP.
4.1
0.
2.8
9.3
7.21
1.3
:.2
1
1
0.7
1.
1.5
1.4
23.4
3.5)
8.0
6.2
6.81
5*3
6.0
4.
4.1
0
0.9
0 1
2.7
1.8
4.3 l
2.3
YEUS
3.6
0 #
2.6
3 . 0
3.4
1.21
2.0
2.6
3.81
2. 1
12.3
9.
10.0
0
6.3
6.01
5.0
0.8
a 1
0, I
0. 7
Q
1.5
0,9
1.1
0.31
4.5
0.3
1.31
: L bj
FABER
0. 1
0
3.3
1 . 5
2.9
1.81
2.6
0. 9
9.81
4 % 0
0
1.
52.7
2 . 9
3.9
3.6 i
6.3
1.0
1.81
4.1)
1.3
0
4.5
1.0
13.2
4.0)
10.4
6.5
17.41
il.;?
Cl, 4
a.
1.0
0
4.9
4.0 I
14.3
3.6
13. 5 E
ici. 3
26.2
24.
i
I
i
0.2
0
2.5
0
0.9
2.61
2.5
0.61
c . 3
3. 7
1.
3.0
6.2
8.5
3.3)
1.6
6.8i
4. !i
6.7
4.
1.8
0
2.5
0 j
3.8
11.2) 11.;
AAJA
1.2
3.
2.7
2.8
4.4
0.21
2.a
1.7)
1.:.
4.4
0,
0
14.4
6.2
4.81
1.2
0.51
0
4.3
1.
1.1
0
3.0
0.21
9.0
9.91
7.r'a
12.5
7.
14.0
8.C
3.7
1.5
1.4
10.2) 13.c
MIRALETUS
9.5
5.
18.1
16.6
17.5
12.6 I
9.6
13)
D
0.6
0.
3.3
0.7
0
10.61
21.0
22 I
1.5
3.0
8.
1.5
0
0
0.71
0.1
76 6 1
3.3. il
47.3
19.
43.5
1a.e
18.6
8.21
2.8
0 71
0.6
1.0
2.
1
I
4.7
0
57.2
32.4
8.5 l
64.0
23-O
9.6!
0
MUSTELUS
a.a
9.
8.5
9.5
5.31
56.0
12.5
105.
73
17.0
3.8
0 I 8:i
6,l
MUSTELUS
3 8 . a
32
213.5
89.4
30.1)
6.4
6.1
0
4
I
I
11.0
4
9.0
l.E
7.a
3.5)
3.5
3.0
8.2
3
3 . 0
4.c
5.0
1.31
1.1
2.9
1.1
0
3.1
1.:
22.9
OI
0
0.1
SEPIA
2.8
2
9 . 9
0.1
0
0.71
4.8
0
0.0
1
0 . 3
1.t
2.1
0.1)
9.3
6.1
5.1
a
7 . 6
0
1.4
1.4)
17.5
fi.5
SPP.
o., 4
5
1.c
1 .i
5.7
2.8)
5.5
6.5
2.7
Q
3o.c
2."
45.c
5.41
0
2.0
8.8
5
16.1
13.f
24.0
25.61
5.c
1 6
4.C
2
17.c
8.c
1.4
OI 0
6 2
11 2
3
3.C
3.c
42.6
19.6 l
8.31
1 7
- - - _---
-" .-
,Annexe IV.&.- V a l e u r s d e s
p r i s e s p a r
couple
( kg 1 pt>uu
j 9 $5
princ.ipales e s p è r e s ou g r o u p e s d ’ e s p è c e s (suttei
44
r-----
-
-
-
-
-
N / O LOUIS SAlIGEl?
N/O
NDIRGO
i
ESPECES
.-
-
---.._r
i
N
I X
N
TX l
-..-- -- --_- _*_-
-
-.--___ .
l -
-,
-
-
1
/Prise tota!e
61
45642
23513
1.94
14
7661
3834
j/
i Trachutws âpo.
40
7315
3143
2,33
9
1686
620
i
!Gecapterus rhonchus
14
457
216
2,12
5
150
1SComDer jaDonicus
11
106
125
0,35
3
7.!
I60005 bûOfXS
33
9276
4039
2,30
5
12
18rachydeuterus
a u r i t u s
18
1607
1260
t ,2a
10
599
1
.Sohrraena
sop.
19
203
64
3,33
3
10
I
Gactvlopterus val itans
23
2653
1599
l ,66
3
2
1
IPagallw bellottti
40
3914
2132
I ,a4
12
366
jrjparus c;aeruleostictus
29
730
426
1.71
3
24
1
jDenE*x
, r~anariensis
*
30
276
172
1 ,62
9
21
j Dentex anqo. * mawo.
19
4466
3174
1,41
10
1041
656
i
j Epi nepho '9 us aeneus
36
307
152
2,G2
11
158
hotal merotis
36
434
272
1,60
12
162
( Pseudupeneus pravensis 34
626
339
1,65
7
46
,
ipriacanthus arenatus
25
3710
1050
3,53
1
G
1
,
iPIectorhvnchus medit
26
529
221
2,39
2
65
22
i
/
/Umbrina zanariensis
20
136
26
5.23
7
31
17
j
i
/ Pseudoto‘l i thus spp.
19
106
96
1 ,lO
5
26
46
i
i
iZeus faber
35
228
93
2845
11
79
51
i
i
[
/Raja miraletus
43
174
129
1,35
13
257
137
I
i
14
! Mustelus mustelus
436
169
2.32
7
36%
96
1
1
t
i
joie spp.
44
327
134
2,44
11
1GO
-
-
-
-
-
-
-
- -
..l -
-
Annexe V . - Sommes
(kg)
et estlma.teurs q u o t i e n t (811 a*s;s PG
c o u p l e s d e s prises p a r h e u r e (.y) e t p a r CI,!5 !wure
(.ij d e s pr3ncipales espkes p o u r
les
2
na II ‘1 r 5? s
o c é a n o g r a p h i q u e s .
Les
v a l e u r s R
n ’ o n t
pas
éLçs
c a l c u l é e s q u a n d l e s PJ ou/& 1 s o n t t r o p fa7bTes,
A P P E N D I C E
1 . - LA DISTRIBUTION DELTA
( n o t a t i o n tiré?de S m i t h , 1 9 8 8 )
S o i t u n é c h a n t i l l o n d e n o b s e r v a t i o n s Xi c o m p o r t a n t d e s
v a l e u r s n u l l e s (no> e t d e s v a l e u r s p o s i t i v e s (ni ). So,it y+ l e
l o g a r i t h m e n é p é r i e n d e s v a l e u r s p o s i t i v e s , 7 et+:sZ s e r o n t l a
m o y e n n e e t l a variante d e s yi. L e s e s t i m a t e u r s k e t ? d e l a
m o y e n n e e t d e l a variante d e l ’ e n s e m b l e d e l a distrihut,ion
( d i s t r i b u t i o n d e l t a ) s o n t :
nl = 0
3- .&
l-
,
n
ni = 1
-1
g”,(t) = 1 + ++ i
-
VI
1)2/-1
t/
j-2 ni nf-2 (n, + 2i- 3)7!’
La variante d e l a m o y e n n e e s t :
10
nl = 0
Il y a d o n c 3 v a l e u r s t d e gril(t), s o i t (s:“/2), (2si:),
ni - 2
(
- sZ)
ni - 1
46
2. - EXEMPLES
2 .:. 8 observations, dont 4 sont nul
avec leg> valeurs X4 : 20, 20, 10, 10.
0 i.~j.,~,.r.i..t;2.~..~.~-~~
. . . . . :o.a.~mn.l..~..ll
.-Xi = 7,500
S(Xi > = 3,134
CV = 41,8 %.
.Q..l..s lx.. i..hM.&..l,.Q‘n ..l.... %l.a..l..&.a
y = 2,6492 si2 = 0,1598
(distribution du Ln des valeurs
positives)
17 = E
ni =4
k = (4/8)e2~g4g2 gnz (0,1598/2)
i; = 7,0714 gn1(0,080)
Calcul de gnl(O,080) :
gnl(0,080 = 1 + (3/4) 0,080 + 1 (
)
gnr(0,080) = 1,060 + 1 (
1
Premiere valeur entrant dans 1 :
33
0,0802
j=2 'LIT) = --
Et1 1 = 0,0031
4=
(4+1)
2-
Deuxième valeur entrant dans L :
35
0,0803
j:3 I(Z) =.-----m
Z(2f = O,OOC~?
43 (4 + 1) (4 -i- 3) 3.2
Calcul arrêté ici quand la valeur entrant dans *
$2 s T.
inférieure B 0,001 (dans 7'algorithme
informatique
q u a 7d
1 ii
#aleur 5 C,OOOOOl)
I(
‘i = 0,0011 f 0,000t = 0,0012
gni (0,080) = 1,060 + 0,0012 = 1,0612
d'oti ; i= 7,0'714 . 1,0612
k = 7,504
4
4
0,1598
3
;;r(kl z - $(2,6492)
- g"nz(
) - - Qn1(2 0 , * 598 : -f
8
8
2
7
3
1
47
;a;L( k, = 100,00
- 4 ganl(0,080) - - 3 gn1(0,1065) '
8
7
1
gnl(0,080) a déjà été calculé lot-s de l'estimation ue ia
moyenne k.
S?(i;, = 100,130 (0,5631 '- (.3/7)gnl(0,1065))
Calcul de gn1(0,1065) :
Sni (OJO65)
= 1,080 + I( j
J=2 z;1, = O,ûOlS
j=3 212) = 0,00002
gn110,1065) = 1,082
;-ii? ( 2 ) = *iOO,OO CO,5631 - 0,4637)
GiT ( i? 1 = 9,94
S(i$ = 3,153
CV = 42,0 %
Dans cet exemp"!e les moyennes X (7,500) et k (1, 504, 1 s zq-'I:
tr&s procties,
les c!r correspondants aussi (41,8 % et 42,O'xi.
2.2. Jeu de donrhes similaires, mals avec une kr'Ius +~~r-a~~dti~
variabilité des xi pasitifs : 1000, 500, 200, 20.
Xi = 215,oo
S(%i) r 128,215
CV = 59,6 %
n =8
r-l7 z. 4
q = fi,3541
s' z 2.,907
2,
4
2,907
kz---- e5,3541 gnl(
----) k = 105,74 gn?(1,45333
4.I<
2
gnl(1.4533) = 2,090 + Et
)
j ~2
Z(l)
= 0,3564
j=3
I(2)
= 0,0555
1- 4
Z(3)
= 0,005o
JI5
Et41
= 0,0003
9nl11,4533) = 2,507
5; - 265,1
-..
4
var( k > = 2 2 3 6 0 (3,142s - (3/7) gnl(1,938))
gnr(1,938) = 2,4535 -f- II(
)
j=i
Et 7 !
= 0,6338
j=3
E(2)
= 0,1316
j=4
I(3 I
= 0,016O
j=S
az(4 h
= CI,0013
gni (1 , 9 3 8 ) 2 3 , 2 3 6
ïZ$( i;‘, = 2236C; x (1,7556)
Ci+ ( k ) = 39254
ii-&, - - 198,13
CV = 74,7 %
Ic7
a v e c u n e variabi’llt& p l u s é l e v é e ,
1 e s moyenrss F
(= 215,o
e t c I =’ 265,I ) s o n t n e t t e m e n t d i f f é r e n t e s ,
ita$: ,y;v
c o r r e s p o r t d a n t s a u s s i (59,6 % e t 74,? %). L a d i s t r i b u t i o n di+l:;a
a n e t t e m e n t a u g m e n t e l a valeur d e l a m o y e n n e e t l a va’e~ir
r e l a t i v e d e l a variante p a r r a p p o r t a u x c a l c u l s n o r m a u x ,
L ’ a l g o r i t h m e
i n f o r m a t i q u e
uti 1 i sé d a n s n o s p r o g r a m m e s
p o u r calwler l e s m o y e n n e s e t variantes p a r ? a distr1huw~3n
del ta
danne les
memes
v a l e u r s
que
ci -aessuç .,