Cette section aidera le lecteur à considérer : • l'importance et l'application de la biométrie dans la conception d'un inventaire • un outil d'aide à la décision, avec une approche pas à pas pour concevoir un inventaire biométrique • les besoins de planification pour l'analyse et la présentation des données et • la mise en évidence de quelques besoins pour la recherche |
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Est-ce que des bonnes statistiques font une bonne évaluation ?
Le niveau de biométrie requis dans une évaluation dépend de nombreux facteurs, dont les objectifs et la disponibilité de temps et de ressources.
Quand arrive le moment de la collecte des données, il n'y a aucune règle stricte quant au choix de la méthode - un équilibre est nécessaire entre les ressources disponibles - le temps et l'argent - et la profondeur et quantité d'information souhaitée - mais en général :
• des méthodes formelles (biométriques) marchent mieux quand on souhaite de bonnes données quantitatives - des réponses précises et statistiques pour appuyer les découvertes et interprétations ; et
• des méthodes informelles (à base d'interviews) peuvent donner une idée rapide des problèmes quand le temps et l'argent sont limités et cette information qualitative est essentielle pour fournir le contexte et la compréhension des attitudes, des priorités et des sensibilités locales.
Souvent les deux types de méthodes sont nécessaires.
D'un point de vue biométrique, il existe une divergence des approches pour la vérification de données :
• les approches formelles analysent les données
statistiquement après qu'elles aient été récoltées ; et
• les approches informelles vérifient la fiabilité de l'information pendant la collecte, par triangulation.
La triangulation est une méthode de vérification croisée : si plus d'une méthode donnent la même réponse, alors cette réponse a des chances d'être correcte.
Les méthodes participatives produisent bien des résultats statistiquement fiables, si elles sont utilisées convenablement. La critique de la biométrie des approches informelles se rapporte donc principalement à la faible utilisation des méthodes participatives. Les facteurs clés sont :
• une triangulation prudente et vérification croisée sur le terrain ;
• la compétence des facilitateurs - ils doivent avoir une compréhension claire du concept participatif, une bonne capacité d'analyse et des compétences personnelles remarquables dans le travail avec les populations ; et
• le nombre de facilitateurs - un ou deux est rarement suffisant pour fournir une gamme assez large d'expertise.
La formation adéquate de ceux qui recueillent les données est essentielle - indépendamment de la méthode utilisée pour la collecte des données.
Information stratégique - la planification et la prise de décision sur les quotas - nécessite une information quantitative, des évaluations précises et une rigueur biométrique.
Evaluations qualitatives - par exemple, une information sur le rôle de la collecte de PFNL dans la conservation des forêts ou dans le niveau de vie des populations locales - ne nécessite pas une rigueur biométrique.
Choisir des méthodes appropriées
Les facteurs principaux déterminant si une information statistiquement fiable est nécessaire dans un inventaire sont :
• Les objectifs de l'inventaire. Le Tableau 18 présente la gamme des objectifs des études passées en revue et le besoin de rigueur biométrique correspondant. Trois niveaux peuvent être identifiés :
• Élevé : nécessaire s'il faut des données quantitatives pour des stratégies nationales ou pour prendre des décisions de gestion. Par exemple, les méthodes statistiques formelles telles que celles utilisées dans l'inventaire traditionnel du bois d'_uvre. Généralement coûteux.
• Moyen - par exemple, les études cartographiques qui indiquent les abondances relatives.
• Bas - approprié pour des jugements de valeur, des études non quantitatives et pour des "balayages rapides"; par exemple, les approches de type DRP pour la cartographie. Généralement meilleur marché.
Tableau 18: Objectifs et niveau de rigueur biométrique requis
Les types d'objectifs |
Objectifs |
Besoin de rigueur |
Caractéristiques de la ressource |
Quantification des ressources de PFNL (quantité, distribution et extension) |
Élevé |
Étude des caractéristiques des populations d'espèces de PFNL (biologie, habitat, démographie, etc .) |
Élevé | |
Etude de la relation entre le type de forêt et la quantité ou la diversité des espèces utiles |
Élevé | |
Etat de la population exploitée |
Moyen | |
Étude des types d'utilisation des espèces de PFNL (valeur alimentaire, bons écotypes, etc .) |
Moyen | |
Etude de la relation entre les variables environnementales et la productivité des espèces utiles (temps, saisonnalité, etc .) |
Moyen | |
Description des préférences d'habitat de certaines espèces particulières |
Moyen | |
Demande et approvisionnement de la ressource |
Impact de la récolte sur les populations exploitées |
Élevé |
Potentiel de production/disponibilité de la ressource |
Élevé | |
Détermination des rendements durables de produits |
Élevé | |
Évaluation de la capacité d'approvisionnement de la demande |
Bas | |
Quantification de l'utilisation de la forêt |
Moyen | |
Accessibilité au produit pour les cueilleurs |
Bas | |
Évaluation de l'importance de l'utilisation de subsistance (chasse) |
Bas | |
Identification de la vulnérabilité à la surexploitation |
Bas | |
Détermination de la productivité |
Élevé | |
Évaluation de la durabilité du potentiel écologique (utilisation de l'information existante) |
Aucun | |
Information pour la politique / stratégie |
Estimation du rendement national |
Élevé |
Provision de données quantitatives pour la planification stratégique |
Moyen | |
Démonstration de l'importance nationale des PFNL |
Moyen | |
Provision de données quantitatives pour développement de la politique |
Moyen | |
Détermination des priorités de conservation pour les espèces et écosystèmes rares |
Bas | |
Évaluation de la contribution de la récolte de PFNL à la conservation de la forêt |
Bas | |
Contrôle |
Provision des données de base pour un suivi futur |
Élevé |
Inventaire régulier |
Élevé | |
Contrôle de l'exploitation |
Moyen | |
Contrôle statutaire |
Élevé | |
Aspects sociaux |
Participation de la population locale à la gestion d'une aire protégée |
Bas |
Contribution des PFNL au développement socio-économique |
Moyen | |
Vue d'ensemble du schéma d'utilisation des terres |
Le Moyen | |
Garantie des droits à la propriété, à l'utilisation des terres et aux ressources |
Élevé | |
Évaluation de l'impact de la création d'une aire protégée sur les activités et l'économie liées aux PFNL de la communauté locale |
Moyen | |
Analyse du choix des chasseurs |
Bas | |
Collecte de données quantitatives sur les préférences locales d'alimentation |
Bas | |
Économie / évaluation |
Provision de données pour l'évaluation économique de la forêt |
Moyen |
Économie de l'exploitation durable |
Élevé | |
Évaluation des ressources pour la rémunération |
Élevé | |
Les dépenses à mettre en _uvre pour une utilisation durable |
Moyen | |
Documentation des aspects économiques de l'exploitation d'une espèce particulière |
Moyen | |
Gestion |
Provision de données servant de base à la gestion durable des activités d'exploitation |
Moyen |
Impact des activités et des pratiques de gestion forestière sur les PFNL pour des objectifs autres que les PFNL (exploitation du bois, pâturage) |
Moyen | |
Détermination des options de gestion pour les PFNL |
Élevé | |
Intégration de la production de PFNL dans la gestion classique de la production de bois d'_uvre |
Moyen | |
Impacts des schémas alternatifs de gestion sur les PFNL |
Moyen | |
Prévision des changements possibles de population dus à une exploitation importante |
Élevé | |
Développement méthodologique |
Développement de protocoles d'énumération de PFNL (taille de placette, utilisation de la photographie aérienne, etc .) |
Élevé |
Développement de méthodes participatives d'enquête/inventaire/contrôle |
Élevé | |
Développement de méthodes pour évaluer la durabilité de l'extraction des PFNL |
Élevé | |
Développement de méthodologie pour évaluer la faisabilité d'une gestion communautaire |
Moyen | |
Protocole d'essai pour évaluer quantitativement les relations environnement/productivité |
Élevé | |
Liste de PFNL |
Collecte de données sur le savoir botanique indigène (utilisations médicinales/générales) |
Bas |
Liste de produits pour une exploitation commerciale potentielle |
Bas |
Une rigueur élevée n'est pas nécessairement meilleure - ce qui est approprié dépend du contexte et des objectifs.
• Les ressources financières et humaines disponibles. Des évaluations plus précises exigent des niveaux plus élevés de financement et de compétences. Si le financement est bas et si les compétences sont limitées, l'approche exigée sera différente d'une situation où il existe un bon niveau de financement et où la précision est une priorité. Il est important d'utiliser l'outil le plus efficace disponible pour fournir l'information nécessaire aux objectifs. L'utilisation d'une méthode chère et complexe où la précision peut ne pas être nécessaire va probablement constituer une perte de ressources souvent rares.
Il existe toute une série d'éléments qui sont à la base
d'une bonne conception d'inventaire :
• l'objectif de l'inventaire (pour qui, pour quoi) ;
• l'information nécessaire pour atteindre cet objectif (la
distribution de l'espèce, la densité, la distribution des classes de taille,
etc) ;
• l'état actuel du PFNL (distribution, niveau de
menace) ;
• le niveau de connaissance locale relevé sur
le PFNL ;
• le niveau de connaissance locale non relevé
sur le PFNL ;
• le temps et les fonds disponibles pour
l'évaluation ; et
• le niveau de compétences disponibles
pour l'évaluation.
La mise au point de la méthode pour lier tous ces éléments peut être très importante, mais il existe peu de systèmes développés à cet effet. La consultation et la transparence sont essentielles dans le processus de conception. Certaines des approches, utilisées pour s'assurer que la conception permettra d'atteindre les objectifs, sont décrites ici.
Ce développement combine les approches semi-quantitatives et participatives dans la conception de l'enquête. Plusieurs étapes (voir l'encadré 11) déterminent les éléments suivants : les utilisateurs de l'information; les objectifs des utilisateurs; les sources de l'information; et les résultats adaptés à ces utilisateurs.
Ce modéle considère plus que la simple rentabilité et fonctionne en attribuant des notes ou des rangs à une gamme de critères pour chaque conception différente (par exemple, le zéro pour inapproprié ou un pour approprié, et ce pour chaque critère). Le Tableau 19 décrit comment de telles approches peuvent fonctionner. Le score total pour chaque conception est comparé - la meilleure conception est celle qui a le score le plus haut et n'est pas toujours la plus complexe ou la plus rigoureuse biométriquement. Ce modèle peut être adapté aux différentes circonstances, en changeant des critères ou des notations. Alors que le résultat du processus peut être semblable à celui qui aurait été obtenu intuitivement, c'est un moyen utile pour prendre des décisions transparentes sur une conception standardisée.
Tableau 19: Modèle de décision pour la rigueur biométrique nécessaire dans la conception d'inventaire
Facteur |
Rigueur exigée | |
Plus importante |
Moins importante | |
Nombre d'objectifs |
Beaucoup |
Peu |
Type d'objectifs |
Large |
Étroit |
Compréhension du groupe d'utilisateurs |
Critique |
Non critique |
Argumentation scientifique |
Oui |
Non |
Besoin de continuité |
Critique |
Non critique |
Le besoin de renouvellement, c'est-à-dire commencer par le commencement |
Critique |
Non critique |
Argumentation politique |
Oui |
Non |
(Schreuder, 1995)
Ce type de méthode fonctionne comme une liste d'étapes dans un processus de prise de décision, nécessaires pour prendre une décision appropriée. Par exemple, le cadre "GOSSIP" (Stohlgren, 1995) guide le planificateur par la considération des buts, objectifs, échelle, conception d'échantillonnage, intensité d'échantillonnage et modèle d'échantillonnage. Ce type d'approche est moins quantitatif que les autres.
Le challenge :
comment préparer un inventaire multi-ressources efficace et une analyse de données qui soit applicable à des échelles différentes, du niveau local au niveau national.
Le contexte de l'inventaire influence jusqu'où on peut aller pour optimiser sa conception pour un produit particulier. Les inventaires de PFNL ont tendance à se faire pour beaucoup d'espèces différentes, ce qui rend difficile l'élaboration d'une méthode qui convienne à chacune des espèces. Le Tableau 20 présente certains des compromis nécessaires.
Une "bonne" conception peut signifier des choses différentes selon les personnes considérées. Les forestiers préfèrent des placettes systématiques, les spécialistes des sciences sociales préfèrent des approches participatives, les botanistes comptent rarement le nombre d'individus d'une population et les écologistes sont souvent plus concernés par des processus que par des modèles. Bien qu'à eux tous ils possèdent une expérience très riche, beaucoup de travail est toujours nécessaire pour mettre en commun les expériences de chacun et élaborer des méthodologies appropriées qui peuvent être utilisées avec les PFNL.
Tableau 20 : L'intégration des études contre l'optimisation des méthodes
Accroître l'intégration des études | |||
Echelle spatiale | |||
Locale |
Grande échelle, nationale | ||
Acteurs potentiels prenant l'initiative de l'inventaire |
Communautés - ou leurs conseillers |
Agences nationales | |
Contextes Optimisation décroissante pour un produit spécifique |
Espèce unique |
Relativement facile d'optimiser la conception de l'échantillonnage |
Relativement facile d'optimiser la conception de l'échantillonnage |
Espèces multiples |
Probablement assez difficile d'optimiser la conception de l'échantillonnage |
Exige probablement une stratification des habitats connus pour des espèces spécifiques, l'optimisation de la conception est probablement assez difficile | |
Espèces multi-usages |
Exigera généralement des protocoles relativement complexes pour l'échantillonnage et l'analyse |
Etudes multi-institutionnelles, potentiellement difficiles à coordonner et probablement très difficile à optimiser pour des produits spécifiques. Peut donc nécessiter une approche qui essaye de combiner les techniques pour prendre en compte les particularités des PFNL |
A propos des systèmes d'aide à la décision.
Ces systèmes servent à guider les utilisateurs par un processus de prise de décision pas à pas, en donnant des conseils appropriés à chaque étape. Pour l'inventaire des PFNL, aucun de ces systèmes n'a encore été développé.
Les éléments idéaux d'un système d'aide à la décision dans le seul but d'inventorier les PFNL sont décrits ici. Des conseils sont donnés sur des approches possibles, des opportunités et des défis.
Objectifs de l'inventaire : Cette publication considère seulement un ensemble limité d'objectifs concernés par l'abondance et la distribution d'une sélection d'espèces de PFNL pour les décisions de gestion.
Comme on l'a déjà remarqué, la conception de l'inventaire dépend en grande partie de son but. Là où le but est la planification de la gestion, les décisions méthodologiques sont influencées par l'espèce ressource, sa distribution, sa taille et son cycle biologique. Pour cette raison, il est utile de placer l'espèce cible dans une classification, pour limiter le nombre de méthodes alternatives à évaluer.
Les caractéristiques d'une espèce ayant une influence sur la méthodologie d'inventaire sont :
• la forme de vie de l'espèce cible - un arbre, des moisissures, du rotin, un oiseau, etc ?
• la saisonnalité - le produit est-il disponible seulement à un seul moment de l'année ?
• la partie du produit utilisée - l'individu entier est-il récolté, ou juste une partie, comme le fruit ou les feuilles ?
• les dommages causés par la récolte - le prélèvement du produit tue-t-il l'individu ou non ?
• la mobilité - les individus se déplacent-ils ou restent-ils sur place ?
• la distribution et la dispersion - où sont les individus et à quelle distance se dispersent-ils ?
• la visibilité - les individus sont-ils faciles à voir ?
Il est également important de considérer l'étape de vie de l'espèce ressource quand elle est récoltée - de jeunes oiseaux ou animaux peuvent ne pas être très mobiles, alors que les adultes le sont. De la même façon, des produits différents provenant de la même espèce peuvent nécessiter l'emploi de techniques différentes et les formes de vie peuvent correspondre à des produits différents. Par exemple, les "arbustes" peuvent inclure : les feuilles, l'écorce, le fruit, la sève et la racine. Chacun de ces produits pourrait nécessiter l'emploi d'une méthodologie différente, selon la saisonnalité, la visibilité, l'accessibilité, etc.
Cependant, des produits semblables issus de formes de vie différentes (par exemple, le fruit des arbustes et des palmiers) peuvent nécessiter des méthodes/ protocoles semblables. Pour éviter une surclassification, il pourrait être judicieux d'appliquer des classifications parallèles pour les formes de vie et pour les produits/parties utilisés. Autrement dit, utiliser une approche de classification pour choisir une méthodologie pour estimer, par exemple, la densité de population de liane et une autre pour mesurer les rendements d'écorce.
Les classifications basées sur la forme de vie et sur la partie du produit utilisée sont particulièrement importantes pour décider :
• quelle sorte de disposition de placette doit-on utiliser - typiquement les plantes peuvent être mesurées de manière adéquate dans des placettes fixes, alors que les animaux peuvent être mieux observés sur des transects en marchant pendant un temps déterminé ou par des pièges; et
• comment énumérer les individus dans un échantillon. Quelques produits peuvent nécessiter la mesure de la taille, alors que d'autres peuvent seulement nécessiter des observations de présence/absence.
L'information de base sur la distribution de l'espèce est utile pour choisir la conception d'échantillonnage à utiliser. Par exemple, l'échantillonnage sur un transect pourrait être le meilleur pour des populations clairsemées, alors que des placettes conviendraient mieux aux populations denses.
Ce qui est important, c'est que les caractéristiques de la population cible influencent la conception aux différents niveaux suivants :
• la conception de l'échantillonnage, qui nécessite la considération de la densité et de la distribution de la population ;
• la disposition de la placette, qui nécessite la considération de la forme de vie et la taille de l'espèce cible ; et
• les protocoles de mesure, qui doivent considérer la partie récoltée et sa forme.
Autrement dit, les protocoles d'inventaire devraient être guidés par certaines caractéristiques de la population cible. Pour ce faire, un cadre de travail est proposé dans le Tableau 21. Il convient de noter que les décisions concernant les méthodes à un niveau de la démarche ne doivent pas influencer le choix des méthodes à utiliser à un autre niveau.
Tableau 21: Cadre de travail pour la conception d'un inventaire de PFNL
Élément de conception d'inventaire |
Protocole pour : |
Caractéristique relevante de l'espèce cible |
Conception d'échantillonnage |
Nombre de placettes et modèle spatial ou temporel |
Distribution spatiale de la population |
Disposition des placettes |
Taille et forme de la placette |
Forme de vie, p. ex. arbre, oiseau, champignons, etc. |
Enumération de la population |
Moyens de quantifier l'abondance |
Forme de croissance, p. ex. clonale, par drageons, organisme diffus ou discret |
Quantification du produit |
Mesure du rendement du produit |
Partie exploitée de l'organisme, p. ex. la résine, les feuilles, la tige, la viande, etc. |
Il existe beaucoup de conceptions d'échantillonnage différentes, chacune avec des avantages et des inconvénients, correspondant à l'évaluation de produits différents. La Figure 5 fournit une typologie de conceptions d'échantillonnage et une information complémentaire sur la gamme de conceptions disponibles est proposée en Annexe 4.
Figure 5 : Une typologie de conceptions d'échantillonnage
Le facteur principal à considérer quand on choisit une conception d'échantillonnage est la distribution de la population ou sa variabilité. Certaines conceptions conviennent plus que d'autres à un type de distribution de population. Le Tableau 22 présente une gamme de conceptions suggérées pour quelques types communs de distribution de population.
Tableau 22: Faire correspondre la conception d'échantillonnage avec les caractéristiques de la population cible
Caractéristique |
Problème principal de l'échantillonnage |
Méthodes à considérer |
Populations dans une petite zone d'étude |
Peu |
Recensement ou énumération de 100 % des arbres Pour toute autre conception, s'assurer que la taille de l'échantillon est adéquate - la variation peut être significative même sur des distances courtes |
Abondant |
L'échantillonnage doit être efficace et rentable - réaliser une étude pilote (échantillonnage exploratoire) ou obtenir des données à partir d'une étude précédente pour déterminer le nombre optimum de placettes pour obtenir la précision exigée |
Populations aléatoires - utiliser une estimation de la variance de la population pour déterminer la taille optimum de l'échantillon Populations non aléatoires - utiliser la relation moyenne/variance pour déterminer la taille optimum de l'échantillon (p. ex. en utilisant la loi exponentielle deTaylor) |
Rare |
Problème pour acquérir des observations suffisantes de l'organisme cible Beaucoup de placettes seront vides avec des conceptions conventionnelles = des difficultés pour le calcul des moyennes et des erreurs |
Échantillonnage adaptatif par groupe (EAG) avec échantillon initial systématique Échantillonnage séquentiel (déterminer un nombre cible d'observations et échantillonner jusqu'à ce que ce nombre soit atteint) Échantillonnage double ou à deux phases - échantillonnage stratifié en utilisant la connaissance de la distribution de l'espèce obtenue par une enquête initiale pour définir les strates - l'échantillonnage peut être proportionnel à la densité évaluée des strates, c'est-à-dire plus de placettes dans les strates contenant l'espèce cible Échantillonnage par section de gradient (Gradsect) (moyens efficaces pour trouver les populations) Échantillonnage pour obtenir l'indice d'abondance de la population (p. ex. habitat disponible, etc) Échantillonnage à forte intensité (p. ex. 25 % est recommandé pour les rotins) |
Haute variabilité à petite échelle (dizaines de mètres) |
Besoin d'échantillonner suffisamment de placettes proches l'une de l'autre pour caractériser la variabilité à petite échelle aussi bien qu'à une échelle plus grande |
Échantillonnage par série classée (ESC) EAS en deux étapes ou échantillonnage systématique (échantillonnage de sous-placettes dans des placettes) Échantillonnage par groupe |
Regroupement à échelle intermédiaire (centaines de mètres) |
Besoin d'échantillonner les massifs de manière adéquate, sans mesurer trop de placettes vides |
EAG avec échantillonnage initial aléatoire DA (si les ressources sont limitées) L'échantillonnage par groupe (zone couverte par le groupe, échelle de regroupement large et approximative, fraction élevée d'échantillonnage dans les moyennes de groupe. Dans les groupes, les erreurs sont faibles, ainsi la moyenne du groupe est traitée comme si elle était tirée de la mesure d'une placette unique) |
Distribution liée aux caractéristiques du paysage (milliers de mètres) |
Difficile de couvrir une grande zone efficacement |
Échantillonnage par transect, p. ex. intersection linéaire, bandes, échantillonnage de placettes linéaires, etc. Échantillonnage par section de gradient (Gradsect) EAG avec échantillonnage initial en bande EAG stratifié avec désignation de placettes selon les observations dans les strates précédentes Échantillonnage systématique |
Uniforme |
Peu de problèmes |
Choix d'une conception d'échantillonnage liée à la facilité des opérations de terrain, aux ressources disponibles et à l'exactitude et précision requises pour l'échantillonnage |
Difficultés de terrain |
Le coût de la mise en place de l'échantillon constitue la part principale de l'ensemble des dépenses de l'inventaire |
Échantillonnage par transect (maximise les observations pour l'effort de prospection) Échantillonnage systématique (placettes faciles à mettre en place) EAG avec échantillonnage initial en bande |
Peuplements denses monospécifiques |
Il est important de caractériser la variabilité au sein et entre les peuplements |
Dans les peuplements denses - considérations analogues à celles pour les espèces abondantes Dans les peuplements dispersés - considérations analogues à celles pour les regroupement à échelle petite et intermédiaire |
Espèce qui forme une composante de communautés écologiques complexes |
Besoin de considérer les interactions entre espèces et l'évolution dans le temps (succession) |
Échantillonnage basé sur l'habitat et la communauté Inventaire multi-ressources (écosystème) |
Etude avec des ressources limitées (argent ou temps) |
Fonds insuffisants pour un échantillonnage formel |
Connaissance Indigène utilisée pour choisir les sites d'échantillonnage Jugement personnel utilisé pour choisir l'échantillon représentatif MAIS la fiabilité des estimations ne peut pas être déterminée et les résultats ne peuvent pas être extrapolés de manière fiable (donc problématique pour la généralisation) |
Tableau basé sur : Cochran, 1977; Gillison & Brewer, 1985; Schreuder et al., 1993; Philip, 1994; Seber & Thompson, 1994; Patil et al., 1994; Myers & Patil, 1995; Greenwood, 1996; Sheil, 1998
EAG - Échantillonnage adaptatif par groupe ESC - Échantillonnage par série classée
DA - Distribution adaptive EAS - Échantillonnage aléatoire simple
Il convient de présenter quelques-unes des nouvelles techniques d'échantillonnage qui sont potentiellement utiles pour les PFNL (voir en Annexe 4).
L'étape suivante dans le processus de conception est le choix d'une "unité d'échantillonnage" appropriée, dans laquelle les données seront enregistrées. Dans les inventaires de forêts ou de plantes, l'unité d'échantillonnage est d'ordinaire mentionnée comme "placette", qui constitue une zone déterminée du territoire. Cependant, dans l'échantillonnage des inventaires d'animaux, les unités de temps sont souvent utilisées. Les individus peuvent aussi constituer l'unité d'échantillonnage. Dans cette discussion, le terme de "placette" sera utilisé pour signifier tous les types possibles d'unités d'échantillonnage.
Lecture complémentaire sur la disposition des placettes : Sunderland, 1996; Schemnitz, 1980.
Une conception d'échantillonnage appropriée est typiquement très différente selon qu'il s'agit de plantes ou d'animaux :
• pour les plantes, l'espace est le plus important - les observations sont d'habitude faites sur une zone déterminée, à n'importe quel moment ; et
• pour les animaux, le temps est souvent le plus important, car ils peuvent se déplacer dans et à l'extérieur de toute zone - souvent comptés sur une période de temps fixée, ou à partir d'un point d'observation ou d'un transect linéaire.
Pour les plantes, la forme ou la disposition de la placette doit considérer la forme de vie (incluant la taille) et le type de croissance de l'espèce cible. Cependant, à ce jour, peu de travail a été fait pour aider à mettre au point ce qui serait la meilleure taille et forme d'une placette pour chaque forme de vie qui est récoltée comme PFNL.
Deux idées sont à considérer :
• les lianes - l'idée d'une placette cylindrique (ronde et haute jusqu'à la canopée) peut être la plus appropriée pour une liane grimpante, avec une "tranche" circulaire du cylindre donnant une information sur la distribution des lianes dans la canopée (Parren et al., 1998).
• les rotins - une suggestion est d'utiliser deux bandes de 10x200m disposées en croix, en échantillonnant à une intensité de 1-3 pour cent (Tandug, 1988) (voir aussi l'encadré 2 présenté plus haut).
Davantage d'expériences sont présentées dans le Tableau 23 et quelques réflections sur le choix de la conception des placettes peuvent être trouvées ailleurs, mais plus de recherche est nécessaire pour fournir un conseil fiable.
Tableau 23: Configurations de placettes qui peuvent être utilisées pour les PFNL
Type de placette |
Configuration |
Discipline |
Description |
Exemples de PFNL |
Zone fixe mesurée |
Transect |
Inventaire de plantes et d'animaux |
Bandes étroites et longues, sur lesquelles tous les individus intéressants sont échantillonnés. Largeur fixée, longueur parfois variable |
FitzGibbon et al., 1995; Lahm, 1993; Sunderland et Tchouto, 1999 |
Placettes à surface fixe mesurée |
Foresterie |
Zones mesurées carrées, rectangulaires ou circulaires, schéma en quadrats pour des zones plus petites |
Le type le plus commun de placette, Männi, 1988; Salo, 1993; Sharma et Bhatt, 1982; Wong, 1998 | |
Placettes par bouquets |
Foresterie |
Schéma fixe de sous-placettes qui ne se touchent pas |
Rai et Chauhan, 1998 | |
Intersection avec un plan |
Inventaire de plantes |
On compte les tiges qui traversent un plan imaginaire, p. ex. à 1,3 m de la surface du sol |
Aucun - suggéré par Parren et al., 1999 et Shiel, 1997 pour les plantes grimpantes | |
Transect linéaire de placettes |
Inventaire de plantes |
Les placettes sont situées le long d'un transect (d'habitude, les distances le long de la ligne sont fixées, dans ce cas, il s'agit d'un échantillonnage systématique) |
Geldenhuys et Merwe, 1988; Sullivan et al., 1995 | |
Volumes, p. ex. un cylindre |
Inventaire de plantes |
Les individus sont comptés et mesurés à l'intérieur d'un volume fixé |
Aucun | |
Période fixe mesurée |
Stations d'écoute |
Inventaire de faune |
Stations d'écoute pendant une période déterminée, principalement pour les cris d'oiseaux ou de primates à certains moments bien spécifiques du jour ou de la nuit |
Aucun |
Campagne de chasse |
Inventaire de faune |
Données collectées de tous les animaux rencontrés pendant un jour de chasse |
Noss, 1998 et Noss, 1999 | |
Placettes d'échantillonnage variables |
Échantillonnage à distance |
Inventaire de faune |
Observations faites en restant sur le point d'échantillonnage pendant une période de temps fixée ou se déplaçant à une allure fixée le long d'une ligne. Distances mesurées entre les individus/groupes observés et la ligne. Utilisation du programme DISTANCE pour calculer la densité |
White, 1994; Bodmer et al. 1994; Bodmer, 1995; Silva et Strahl, 1991 |
Surface non mesurée |
Inventaire botanique rapide (IBR) |
Inventaire botanique |
Zone dans une unité de paysage spécifique sur laquelle les échantillons sont collectés - parfois grossièrement mesurés, du fait du temps pris pour compléter la collecte, c'est-à-dire moins d'une nouvelle espèce rencontrée en 30 minutes |
Hawthorne et Abu-Juam, 1995 |
Échantillons en points |
Points quadrats |
Ecologie des plantes |
Cadres de superficie fixe et contenant une distribution de segments utilisés pour identifier des points servant à l'échantillonnage de la couverture végétale |
Aucun |
Points d'échantillonnage |
Diagnostic environnemental |
Paramètres choisis mesurés en un point unique, comme p. ex. une fosse pédologique, la pluviométrie, etc |
Aucun | |
Échantillonnage sans surface |
Échantillonnage d'angle |
Foresterie |
Comptage/mesure des arbres qui prennent un angle plus grand qu'un angle constant à partir d'une position fixe - utilisations de prismes, relascopes, etc |
Aucun |
Transects d'intersection linéaire |
Foresterie et inventaire de faune sauvage |
Comptage/mesure réalisé à partir de caractéristiques linéaires, comme p. ex., des layons, des traces animales, des lianes, etc, qui croisent la ligne d'échantillonnage |
Fragoso, 1991; Ringvall et Ståhl, 1999; Shiel, 1997 | |
Carré centré |
Écologie des plantes |
Les arbres les plus proches du point échantillonnage dans quatre quadrats |
Schreckenberg, 1996; Lescure et al., 1992 | |
Le plus proche individu |
Inventaire botanique |
Nombre fixé des individus les plus proches du point échantillonnage |
Singh et Dogra, 1996; Pinard, 1993; Shiel, 1997 |
La réalisation d'observations indépendantes exige le plus grand soin dans la distribution et la configuration des placettes (la distance de l'une à l'autre, la taille et la forme).
Les placettes positionnées de manière systématique ne sont théoriquement pas indépendantes, car leur emplacement est fixé par un point unique d'origine, auquel elles sont toutes liées. En pratique, la distance entre les placettes signifie qu'elles peuvent être considérées comme indépendantes. Plus elles sont proches l'une de l'autre, plus le risque de relation entre les placettes est grand.
Généralement, les sous-placettes ne doivent pas être considérées comme indépendantes. Les placettes que se touchent ne doivent jamais être considérées comme indépendantes et sont en fait des sous-placettes. Cependant, beaucoup de sous-placettes et de placettes contiguës sont considérées dans de nombreuses études comme des placettes indépendantes - c'est ce que l'on appelle la "pseudo-répétition".
Les efforts pour établir les formes et tailles optimales des placettes peuvent aussi échouer en ne considérant pas leur indépendance. C'est une erreur de comparer différentes formes et tailles de placettes :
• quand les placettes se touchent; ou
• si la forme ou la taille de la placette peut être influencée par les modèles de population.
Décider comment mesurer le produit
Le choix de la méthode pour mesurer la taille/quantité et la densité des produits dépend de la forme de vie et du type de croissance de l'espèce cible. Le Tableau 24 présente une gamme de moyens pour mesurer l'espèce cible qui a été utilisée. Les Tableaux 7 et 8 précédents sont également utiles.
Tableau 24: Exemples possibles de protocoles d'énumération pour l'évaluation de la ressource en PFNL
Méthode |
Forme de vie |
Description |
Comptage |
Toutes - immobiles |
Comptage des individus cibles dans la placette |
Présence/absence |
Toutes |
On relève la présence des individus cibles dans la placette (p. ex. inventaire de biodiversité, placettes ethnobotaniques de 1 ha) |
Mesure de taille/âge |
Plantes et animaux - les plus grands |
La mesure de la taille de tous les individus dans la placette (p. ex., la largeur des feuilles, le diamètre de la tige, la hauteur, le stade de développement - juvénile/adulte, etc) |
Couverture |
Plantes |
On relève le pourcentage de la placette couvert par l'espèce cible |
Abondance relative |
Toutes |
Note de densité de l'espèce cible dans la placette, selon des classes subjectives, p. ex. faible, moyen, élevé, les échelles de Braun-Blanquet ou de Domin pour les plantes |
Piégeage |
Mobiles - animaux et fruit/graines d'arbres |
Capture des individus pour les compter et les mesurer, p. ex. avec des filets de brume, des pièges Sherman, des pièges à graines |
Piégeage partiel |
Petits animaux (quand la perte de la population n'est pas critique) |
Capture des individus et prélèvement dans la population, se répète sur une période temps et utilise un modèle exponentiel des taux de capture décroissants pour extrapoler la population initiale |
Recapture d'individus marqués |
Animaux (fruits de palmier, voir Phillips, 1993) |
On capture des individus, on les marque (coupure au niveau d'un doigt de pied, étiquette, peinture, etc), on les relâche et on les recapture. Utilisation du nombre d'individus recapturés pour évaluer la population totale. Beaucoup de variations (voir Greenwood, 1996) |
Échantillonnage DISTANCE |
Animaux |
On relève la distance entre un point d'observation et la cible et on utilise l'analyse Fourier pour évaluer la population cible |
Réponse à un appel |
Oiseaux |
On reproduit des enregistrements de cris d'oiseaux et on compte le nombre de réponses |
Méthodes indirectes/indiciaires |
Toutes |
On compte les poils, excréments, nids ou d'autres signes facilement observables et on utilise des méthodes de régression pour évaluer la taille de population cible |
Les méthodes pour les animaux font l'objet de recherches significatives et sont étroitement liées au type de placette choisi. Évidemment, les méthodes pour mesurer les arbres sont aussi bien établies, grâce à l'expérience des inventaires en foresterie. L'application aux PFNL de ces deux champs d'expériences utiles nécessite davantage de travail.
En revanche, iI y a eu peu de travail sur la mise au point de protocoles pour les plantes tropicales non ligneuses. Ceci est en général dû aux difficultés suivantes :
• la grande taille de beaucoup d'espèces végétales tropicales - elle rend généralement peu pratique l'utilisation des méthodes par points et par quadrats développées pour l'écologie des plantes en milieu tempéré ; et
• la difficulté de trouver les individus - par exemple, les champignons ou les orchidées de la canopée qui ne sont pas visibles, ou les animaux qui évitent activement les observateurs.
Il n'y a pas de règle. Les directives générales sont les suivantes :
• mesurer la partie de la plante ou de l'animal qui est d'habitude récoltée. L'utilisation de chasseurs ou de cueilleurs locaux peut aider à s'assurer que la partie récoltée est bien celle qui est mesurée. Etre conscient que les chasseurs ou cueilleurs peuvent ne pas collecter des produits de basse qualité et que donc les mesures peuvent ne pas représenter la productivité biologique globale.
• considérer quelle proportion de la production biologique peut être récoltée - l'accessibilité a une forte influence sur les niveaux de récolte. Cela peut être fait par la pondération de la contribution des zones de collecte en fonction de leur accessibilité (par exemple, la distance depuis la route ou le village). Cela aidera à estimer la quantité effectivement disponible pour les exploitants.
Lecture complémentaire sur les nombres de placettes : Bowden et al., 2000; Cochran, 1977; Philip, 1994; Shiver & Borders, 1996
Le nombre de placettes utilisées est fondamental pour la gestion des erreurs d'échantillonnage; plus le nombre de placettes est grand, plus l'erreur d'échantillonnage est petite et donc plus les résultats seront précis et potentiellement exacts. Cependant, pour des raisons d'efficacité, il n'est pas besoin d'avoir plus de placettes que nécessaire pour fournir une erreur d'échantillonnage acceptable. Il n'y a aucun moyen scientifique pour décider de l'erreur d'échantillonnage acceptable - c'est une décision de gestion, pragmatique ou même politique. Elle dépend du niveau de risque que le gestionnaire est prêt à prendre. Généralement, pour l'inventaire forestier l'erreur cible est de 10-20 pour cent de la moyenne.
Il existe une relation non linéaire entre le nombre de placettes et l'erreur d'échantillonnage, de telle manière que les gains diminuent quand on augmente le nombre de placettes (voir l'encadré 12). Cette relation peut être utilisée pour estimer le nombre de placettes nécessaires pour atteindre une erreur d'échantillonnage donnée. Cependant, pour ce faire, une mesure de la variance attendue de l'échantillon est nécessaire. Idéalement, cela peut être estimé par une étude pilote mais les chiffres peuvent aussi être obtenus à partir de sources secondaires, comme par exemple des études semblables ailleurs, l'expérience ou la connaissance locale.
Encadré 12: Relation entre l'erreur d'échantillonnage et le nombre de placettes utilisées
Il existe une relation entre l'erreur d'échantillonnage et le nombre de placettes utilisées comme le montre le diagramme suivant. (Ces données sont tirées de l'échantillonnage d'une forêt fictive avec des espèces disposées de manière à imiter les distributions communes dans les forêts tropicales.) Le diagramme montre clairement qu'avec l'augmentation du nombre de placettes, l'erreur d'échantillonnage diminue de façon non linéaire. Cette relation constitue une base pour déterminer le nombre de placettes nécessaires pour atteindre une erreur d'échantillonnage et une précision cible.
Le coût d'énumération d'une placette doit également être connu si la rentabilité est une préoccupation.
Il existe un certain nombre de méthodes pour calculer le nombre de placettes nécessaires à partir de ces considérations, l'encadré 12 en présente une des plus avancées.
Un élément essentiel, mais souvent négligé, dans la conception de l'exercice de collecte des données est la prévision des éventuels traitements et analyses de données. D'autres publications de la FAO, déjà existantes ou à venir, fournissent d'utiles manuels pratiques pour réaliser des inventaires: ce qui est proposé ici est seulement une brève introduction des considérations fondamentales.
Lecture complémentaire :
Dytham, 2000;
Zar, 1999.
Lecture avancée :
Patil & Rao, 1994; McCullagh & Nelder, 1983
Il est important d'avoir, au début de l'étude, au moins quelque idée sur la manière de collecter les données, les analyser et les présenter à ceux que les résultats intéressent. Les méthodes utilisées ne doivent pas être sophistiquées, bien qu'en pratique il soit difficile de faire beaucoup plus qu'une analyse directe, sans accès à une calculatrice ou un ordinateur. Si des conceptions complexes doivent être mises en _uvre, il est recommandé de consulter un statisticien avant de concevoir l'étude. Cela aidera à collecter efficacement les données nécessaires et prévoir une analyse de données appropriée. Cependant, des présentations directes de densité moyenne et des quantités brutes de produit sont souvent tout ce qui est exigé. Les erreurs doivent toujours être calculées pour donner une indication de la fiabilité des résultats.
Une planification prudente des analyses est de la plus haute importance quand l'étude est destinée à tester une hypothèse quantifiable. La planification permet de s'assurer que les données collectées pourront être utilisées selon la méthode choisie. Si les données sont codées (par exemple, pour être saisies dans un ordinateur), cela vaut souvent la peine de voir si ces données peuvent être utilisées pour d'autres analyses, de sorte qu'on puisse insérer les codes appropriés. Il existe un grand nombre de tests statistiques pour contrôler une hypothèse et un soin particulier est nécessaire pour s'assurer que c'est le plus approprié qui est utilisé.
L'interprétation des résultats d'un inventaire requiert compétence et expérience et il existe peu de conseils formels qui puissent être donnés. Généralement, la première étape est une réponse directe et simple à la question originelle. Mais comme la question elle-même exige souvent une interprétation, même cela peut nécessiter une réflexion prudente. Par exemple, la question simple "combien y-a-t-il de produit X disponible dans la forêt Y ?" obtient comme réponse quelque chose dans le genre "17,6 kg par hectare, avec 18 pour cent d'erreur d'échantillonnage". Mais comment la disponibilité a-t-elle été évaluée ? Que serait la réponse si certaines des suppositions changaient (par exemple, les villageois récoltent seulement à moins de 2 km de la route) ?
Souvent, il existe une place considérable pour une interprétation complémentaire des données collectées (par exemple, si nous dressons la carte de densité, cela nous apprend-il quelque chose d'utile sur l'écologie de l'espèce ?). La profondeur de l'interprétation et ce qui est possible ou approprié, cela dépend de la compétence des personnes qui réalisent ou dirigent les analyses.
Lecture complémentaire :
Myers & Shelton, 1980; Shanley et al., 1996
La présentation des résultats est une considération fondamentale. Même si l'inventaire est bien conçu et analysé, si les résultats ne sont pas transmis d'une façon appropriée, opportune et considérée à ceux qui doivent agir en fonction de ces résultats, alors ils seront peu utilisés. La conception de la présentation des données doit faire partie des étapes de la planification de l'inventaire, de manière à ce que les résultats puissent être traités et diffusés sans retard. L'Annexe 3 donne un exemple d'un style de présentation assez formel qui a été utilisé pour présenter un inventaire de PFNL national.
Beaucoup de livres préconisent l'utilisation d'études pilotes, mais il semble que très peu des études passées en revue pour cette publication se soient servies de telles études préliminaires. Il existe également peu de conseils sur ce qu'il faut faire avec les données et comment utiliser l'expérience acquise de l'exécution d'une étude pilote. Même lorsqu'ils existent, ils n'aboutissent pas souvent à un changement radical dans la conception d'échantillonnage utilisée après l'étude pilote.
Les études pilotes sont des plus utiles pour réaliser des inventaires à grande échelle, où de petits changements dans le nombre ou la taille des placettes requises peuvent conduire à des économies significatives. Les études pilotes doivent inclure suffisamment de placettes pour permettre des calculs valables de la variance de l'échantillon (comme guide : plus de 30 placettes). Les données issues des études pilotes peuvent être utiles pour tester et vérifier les éléments suivants :
• le nombre de placettes nécessaires pour obtenir l'erreur d'échantillonnage souhaitée (calculé à partir de la variance des placettes de l'étude pilote) ;
• la taille optimale des placettes ;
• la faisabilité pratique des protocoles sur le terrain ;
• l'efficacité des procédures de récolte et de traitement des données ;
• l'accessibilité du style de présentation choisie pour les résultats ; et
• les résultats préliminaires qui peuvent fournir des indications pour la conception de l'échantillonnage (par exemple l'espèce peut s'avérer être plus rare que prévu).
Les méthodes actuelles sont-elles adéquates mais mal appliquées, ou bien des recherches complémentaires sont-elles nécessaires pour développer de meilleures méthodes ?
Le projet FRP (ZF0077), à partir duquel cette publication a été réalisée, a été commandé pour identifier, en vue de les étudier, les contraintes de l'application de méthodes biométriques rigoureuses à l'évaluation des ressources en PFNL. L'identification initiale des thèmes de recherche prioritaires a été réalisée d'un point de vue purement académique, dans une revue bibliographique de fond (Wong, 2000). Ces thèmes ont été alors discutés et modifiés par l'atelier sur "Le développement de méthodes d'inventaire, basées sur les besoins pour les produits forestiers non ligneux - Application et développement de la recherche actuelle pour identifier des solutions pratiques pour les pays en voie de développement", qui s'est tenu à Rome en mai 2000. L'importance accordée aux méthodes basées sur les besoins a donné une priorité à la recherche, orientée vers les praticiens, avec de meilleurs outils pour régler des problèmes immédiats, plutôt qu'une recherche se concentrant sur les questions académiques les plus stimulantes et ésotériques.
L'atelier a considéré les besoins pour une évaluation des ressources biométriquement rigoureuse à partir de trois perspectives fondamentales (voir le Tableau 25) :
• au niveau de l'espèce ou du produit ;
• du point de vue d'une communauté cherchant à évaluer quantitativement les ressources locales ; et
• l'évaluation par les régulateurs, au niveau macro ou national, tels que les Départements forestiers.
Au niveau de l'espèce/produit (là où l'attention est concentrée sur des ressources particulières), les problèmes techniques dominent, comme par exemple la recherche de meilleures conceptions pour les distributions en bouquets. Au niveau de la communauté et au niveau national, ces difficultées s'effacent devant le contexte général. Au niveau de la communauté, toute quantification devrait pouvoir être entreprise de manière participative et tenir compte de la connaissance et des niveaux de compétence locaux et fournir encore des données appropriées pour une planification formelle de gestion. Au niveau national, la problématique évolue pour devenir une conception d'inventaires multi-usages et multi-ressources à grande échelle. Les activités de recherche prioritaire spécifique, proposées par l'atelier, sont présentées dans le rapport de l'atelier (Baker, 2001, disponible dans le CD-ROM ci-joint).
Il y a eu également un certain nombre de questions d'ordre général qui sont valables à tous les niveaux. Certaines d'entre elles nécessitent des travaux de recherche, alors que d'autres viennent de problèmes plus directs, que peuvent résoudre la diffusion effective de meilleurs conseils et la promotion de bonnes pratiques au sein des travailleurs sur le terrain.
Tableau 25: Résumé des thèmes de recherche identifiés
Niveau |
Thème |
Idées spécifiques |
National |
Relation entre les PFNL et le type de forêt |
Utilisation du Système d'information géographique (SIG) / télédétection Utilisation d'un échantillonnage adaptable Difficulté d'utiliser une conception unique pour des produits qui sont récoltés à la fois en forêt et sur les terres non forestières |
Inventaire de ressources multi-usages |
Intégration avec les études existantes - Approche du cas d'étude Intégration entre les inventaires à l'échelle locale et nationale | |
Inventaire spécifique de produits (>1 spp.) |
Gomme/bambou/rotin/écorce Classification en termes de besoin d'inventaire | |
Relations avec l'information sur le marché |
Evaluation des meilleures statistiques du marché pour les utiliser comme indicateur de la distribution et de l'abondance de l'espèce | |
Besoin de certification des données |
Qu'est-ce qui est nécessaire? | |
Communautaire |
Marier le savoir local et les besoins d'information |
Développement de méthodes participatives acceptables pour les communautés et les parties prenantes |
Espèce / Produit |
Mesure |
Sélection multidisciplinaire pour des protocoles appropriés Développer, tester et adapter les protocoles Evaluation des méthodes basées sur l'utilisateur |
Contrôle |
Assemblage et évaluation de systèmes de suivi forestier Examen des relations entre les méthodes pour la croissance et le rendement et celles pour la récolte Etude des relations entre les indicateurs supposés et l'état de la ressource Système d'aide à la décision pour concevoir des protocoles de contrôle | |
Échantillonnage |
Evaluation de l'efficacité relative de nouvelles conceptions Evaluation de l'utilité potentielle de l'échantillonnage par séries ordonnées comme moyen d'utiliser le savoir local ou pré-existant Etudier l'utilisation de la connaissance locale pour élaborer des conceptions d'échantillonnage | |
Analyse |
Prévision des rendements d'un produit saisonnier Détermination du niveau de récolte | |
Liens entre les savoirs scientifiques et locaux |
Relier les noms locaux et scientifiques |
Il existe une forte demande de la part des travailleurs sur le terrain pour des conseils en conceptions d'échantillonnage appropriées pour des produits spécifiques et pour une utilisation par les communautés. D'autres groupes d'intérêt, comme les Départements forestiers nationaux, ont également besoin de conseils sur le développement de protocoles appropriés pour l'inventaire de ressources multiples incluant les PFNL. Cette demande pourrait être satisfaite avec :
• des ateliers de formation pratiques ;
• une ligne directe de biométrie pour prodiguer le bon conseil aux travailleurs sur le terrain, et
• un manuel basé sur une approche d'aide à la décision pour la conception d'inventaire.
Le développement d'un manuel et la disposition de formations pratiques à petite échelle sont actuellement entrepris par le projet de la FAO financé par l'Union européenne GCP/RAF/354/EC "La gestion forestière durable dans les pays africains de l'ACP". Cette initiative est spécifique pour l'Afrique et il existe un besoin de considérer la mise en place d'initiatives semblables pour les autres zones.
On peut tirer beaucoup d'enseignements d'autres disciplines comme l'horticulture et l'auto-écologie. Il faut compiler cette information pour en faire une ressource qui sera utile pour ceux qui conçoivent les inventaires de PFNL. Cependant, il existe un consensus général autour du fait que l'augmentation de l'utilisation des méthodes biométriques dans l'évaluation des PFNL exige plus que l'application des méthodes existantes. Il existe des particularités spécifiques aux PFNL, de sorte que de nouvelles méthodes d'inventaire, de contrôle et de détermination de rendement sont nécessaires. Ces particularités sont les suivantes :
• La rareté - beaucoup de PFNL sont rares, ce qui signifie que, dans un échantillonnage conventionnel systématique ou aléatoire, peu de placettes seulement contiendront l'espèce cible - autrement dit, ces conceptions d'échantillonnage peuvent être très inefficaces, donner des résultats avec des erreurs d'échantillonnage élevées et le calcul des erreurs ne peut pas être fait en utilisant des estimateurs conventionnels.
• Une détection imparfaite - beaucoup de PFNL sont difficiles à trouver (les animaux qui s'enfuient, champignons dans le sol, plantes vivant dans la canopée), ce qui signifie que des techniques sont nécessaires pour évaluer la fraction de la population représentée par les observations.
• La saisonnalité - beaucoup de produits sont saisonniers et ces produits présentent souvent une grande variation de rendement d'année en année - cette variabilité pose des problèmes dans les conceptions d'inventaire traditionnel de type forestier.
• La mobilité - les animaux occupent un habitat qui peut s'étendre au-delà de la zone d'inventaire.
• La détermination du rendement pour une récolte non destructrice - la plupart des méthodes existantes sont basées sur des méthodes où l'organisme entier est récolté. Les rares méthodes développées pour la récolte non destructrice ont besoin de développements plus approfondis.
• Le développement d'une base théorique pour l'exploitation durable des PFNL.
Il est généralement admis que là où il existe une connaissance locale sur une espèce ou un produit, cette connaissance peut potentiellement constituer la base d'un bon inventaire, d'un bon contrôle ou d'une bonne gestion des ressources. À toutes les échelles (aussi bien nationale que locale) et dans tous les secteurs de l'évaluation des ressources, il est important de recueillir, valider et utiliser un tel savoir de manière participative. Avant qu'il ne soit possible de commencer à combiner la connaissance locale et le savoir tiré de la biométrie, il est d'abord nécessaire d'être capable de lier les noms scientifiques et locaux. Une fois que cela a été réalisé, la connaissance locale peut constituer la base de conceptions d'échantillonnage et de techniques de mesure plus formelles. L'objectivité et le respect de la complexité sont peut-être la clé pour à la fois la prise en compte de la connaissance locale et la conception biométrique d'un inventaire participatif.