| RWA/87/012-Aide-mémoire No122 | RWA/87/012/TRAM/122 |
par
P. MANNINI, A. MUTAMBA et A. MULINDABIGWI
DOSSIERS:
DP 9/10
MINAGRI
RR/PNUD
FAOR
Rijavec, FIO
West, RAFR
Everett, DIPA
Greboval, IFID
Chrono
Diary: Mannini
| PNUD/FAO-RWA/87/012 | septembre, 1990 |
Les pêcheries des petites espèces de poissons pélagiques connaissent des fluctuations considérables de leur stock (CSIRKE, 1988). Au lac Kivu, un programme de recherche a été mis en place dans le but de contrôler l'exploitation du stock de Limnothrissa miodon. Les méthodes utilisées permettront de déterminer son abondance et d'avoir une idée sur les éléments pouvant modifier ses caractéristiques. Dans le but d'analyser et comprendre ces éléments, en particulier les paramètres biologiques, une étude a ètè effectuée sur la relation longueur/poids de Limnothrissa miodon en 1989.
Sur la production d'une unité débarquant au projet prise au hasard un échantillon de 1 kg est prélevé trois fois par semaine. La longueur à la fourche (LF) ainsi que le poids total (PT) sont mesure pour chaque poisson.
Les mesures de longueur à la fourche (LF) sont effectuées au millimètre près à l'aide d'une planchette de mesure. Le poisson est couche sur le flanc, le museau contre la butée et l'axe du corps le long des graduations et perpendiculairement à cette butée. Chaque poisson mesure est pesé à l'aide d'une balance de précision à 0.01 gr prés.
L'ordinateur du projet a été utilisé pour le traitement des données. Le poids total ainsi que la longueur à la fourche de 1280 poissons ont été saisis.
La relation longueur/poids est défini par l'expression PT = a L6 ou le poids est proportionnel à une certaine puissance de la longueur, le poids est en gros proportionnel au volume et donc au cube de la longueur du poisson. Cette relation fonctionnelle n'est pas linéaire mais peut être transformée en une droite. La relation longueur/poids est très bien représentées par une droite de régression obtenue par transformation logarithmique selon l'expression précédente:
Ln PT = Ln a + b Ln LF
ou “Ln a” est l'intersection de cette droite avec l'axe des y et “b” la pente de la droite de régression. Deux types de régression LF/PT ont été considérés:
La régression ordinaire qui permet de bonnes prévisions, minimise la somme des carrés des écart entre les données en attribuant toute la variabilité à la variable dépendante (le poids dans notre cas). Elle permet donc de réduire la variabilité de la position de la droite le long de l'axe des “Y”.
La régression fonctionnelle appelée aussi “moyenne géométrique” (RICKER, 1973), minimise la somme des carrés des écart en tenant compte de la variabilité des deux variables et ce faisant minimise la variabilité de la position de la droite dans le sens de l'axe des “X” et des “Y”.
La régression pour tous les individus (mâles, femelles et juvéniles de sexe indéterminé), que ce soit ordinaire (FIGURE 1) ou fonctionnelle, indique que la croissance de L. miodon du lac Kivu est à peu près isométrique (TABLEAU 1) ce qui signifie que la longueur et le poids augmentent proportionnellement. L'intervalle de confiance calcule sur le coefficient de régression (b) est étroit (FIGURES 2 et 3) et le coefficient de corrélation qui en résulte montre une forte correlation entre les deux variables (TABLEAU 1). La corrélation devient faible quand on considéré les mâles et femelles séparément et les coéfficients de régression suggèrent une légère allometrie négative (b < 3) (TABLEAU 1).
TABLEAU 1: Relation taille-poids du Limnothrissa miodon du lac Kivu en 1989.
| Régression | Tous individus | Màles | Femelles |
| Ordinaire | PT = 0,1131*10-4*LF2.98 | PT = 0,27381*10-4*LF2.79 | PT = 0,3943*10-4LF2.71 |
| 2,94<b<3,02 | 2,70<b<2,88 | 2,63<b<2,79 | |
| Fonctionnelle | PT = 0,9697*10-5*LF3.02 | PT = 0,1486*10-4*LF2.93 | PT = 0,2297*10-4LF2.82 |
| 3,01<b<3,03 | 2,90<b<2,96 | 2,79<b<2,85 | |
| Coefficient de corrélation | 0,98 | 0,95 | 0.96 |
TABLEAU 2: Coefficient de régression (ordinaire) pour trois groupes de tailles de Limnothrissa miodon du lac Kivu (1989)
| Groupe | Classe de taille LF (mm) | n | b | r |
| I | 33 – 80 | 190 | 3.130 | 0.977 |
| II | 81 – 105 | 243 | 2.276 | 0.874 |
| III | 106 – 120 | 48 | 2.999 | 0.714 |
Si l'on s'intéresse aux valeurs de l'exposant “b” pour trois groupes de taille (TABLEAU 2), on remarque des variations qui sont probablement dues à la fois à des facteurs internes (développement sexuel) et externes (variation du régime alimentaire) (SPLIETHOFF et DE IONGH, 1981) qui affectent la croissance des poissons.
La régression ordinaire donne une bonne prédiction du poids à partir de la longueur quand les hypothèses de départ sont satisfaites: échantillonnage au hasard et homosédasticité de la variance (X et Y ont la même variance), (RICKER, 1973).
La régression fonctionnelle donne une estimation moins précise que la régression ordinaire mais elle est statistiquement plus robuste et les résultats sont moins lies à l'échantillon considàre. La régression fonctionnelle définit la tendance centrale de la corrélation (RICKER, 1984 et JENSEN, 1986) et son application convient spécialement quand le coefficient de corrélation est proche de 1 comme c'est le cas pour l'équation globale de Limnothrissa miodon (TABLEAU 1). Les relations longueur/poids obtenues par d'autres auteurs (TABLEAU 3) montreront une large variabilité des paramètres calculés.
TABLEAU 3: Relation longueur/poids de Limnothrissa miodon.
| Lac | a | b | r | Auteurs |
| Kivu | 2,9 10-5 | 2,735 | LAYS (1979) | |
| 3,500 (40 – 80 mm LF) | SPLIETHOFF et DE IONGH (1981) | |||
| 2,700 (81 – 105 mm LF) | " | |||
| 1,280 10-2 | 2,900 (1985/1986) | 0,956 | REUSENS (1987) | |
| 1,680 10-2 | 2,700 (1986/1987) | 0,967 | " | |
| 1,400 10-3 | 3,770 | 0,890 | MUTAMBA (1987) | |
| 7,920 10-4 | 4,050 (Femelles) | 0,920 | " | |
| 4,130 10-3 | 3,240 (Mâles) | 0,810 | " | |
| 1,093 10-4 | 2,391 (Femelles) | 0,940 | KANINGINI (1988–1989) | |
| 5,805 10-4 | 2,021 (Mâles) | 0,888 | " | |
| Tanganyika | 1,100 10-5 | 2,980 3,160 | MANN et al (1975) CAYRON (1979) | |
| Kariba | 2,368 2,863 | COCHRANE (1978) MARSHALL (1987) | ||
| Cahora Bassa | 2,950(Femelles) 2,920 (Mâles) | VOSTRADOVSKY (1984) " |
Généralement le type de régression (ordinaire ou fonctionnelle) n'est pas spécifié mais c'est probablement la régression ordinaire qui a été utilisée, une comparaison de tous ces paramètres n'est donc pas strictement correcte. Cependant la variabilité des coefficient de régression (b) indique des situations allant de l'allométrie négative (b<3) à l'allométrie positive (b>3) il est en conséquence difficile d'attribuer ces variations à de réels facteurs ou à la variabilité des conditions d'échantillonnage.
De plus la droite de régression obtenue par MUTAMBA (1987) est affectée par la nature de l'échantillon effectué seulement en zone littorale. Dans cette frange du lac, les poissons connaissent un changement notoire du régime alimentaire (SPLIETHOFF et DE IONGH 1981).
Les donnees de KANINGINI (1988–1989) montrent un coefficient de corrélation très faible et la zone de Bukavu (partie sud du lac Kivu comparée au reste du lac semble présenter des particularités (MARSHALL, 1990). Les paramètres de régression calcules pour le lac Tanganyika (CAYRON, 1979 et MANN et al. 1975) sont presque en concordance et suggèrent que les conditions du lac sont stables alors que les différences observées pour le lac Kariba (COCHRANE, 1978 et MARSHALL, 1987) seraient dues aux conditions différentes de l'environnement au cours des années d'échantillonnage.
La relation taille-poids des Isambaza (Limnothrissa miodon) du lac Kivu pour tous les poissons confondus (mâles, femelles et immatures), montre une bonne isométrie avec une bonne corrélation des deux paramètres. L'étude séparée pour les mâles et les femelles ainsi que par groupe de taille met en évidence des phases de croissance différentes pendant la vie des poissons. Des facteurs internes et externes tels que la disponibilité de la nourriture, les modifications du régime alimentaire et le développement des gonades ont une influence sur la relation entre les paramètres de croissance.
La comparaison avec les résultats obtenus dans d'autres lacs (Tanganyika, Kariba et Cahora Bassa) montre des différence probablement dues à des conditions d'environnement différentes mais qui pourraient aussi être attribuées à l'échantillonnage.
CAYRON, E., 1979 Contribution à l'étude du lac Tanganyika et d'un de ses endémiques, Limnothrissa miodon. Mém. Ing. Agro UCL.
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VOSTRADOVSKY, J., 1984 Fishery investigations on Cahora Bassa réservoir. FAO/GCP/MOZ/006/SWE. Field document no 11: 1–27.
Relation taille-poids
FIGURE 1
coefficient de regression (b)
regression ordinaire
Fig. 2 Estimation des intervalles de confiance
coefficient de regression (b)
regression fonctionnelle
Fig. 3 Estimation des intervalles de confiance
