Échantillonnage et sciences participatives

Échantillonner : quadrats et densité

Pour étudier un milieu trop vaste, on n'observe qu'une petite partie de celui-ci, l'échantillon, puis on généralise à l'ensemble. Cette démarche s'appelle l'échantillonnage.

Pour les organismes qui ne bougent pas (plantes) ou peu (escargots, insectes du sol), on utilise un quadrat : un cadre, souvent d'1 m de côté (donc 1 m²), que l'on pose au sol. On compte tout ce qui se trouve à l'intérieur.

Les quadrats sont placés au hasard : si on les posait seulement là où il y a beaucoup de fleurs, l'estimation serait faussée.

Mesurer la biodiversité

La biodiversité se mesure à plusieurs échelles : gènes, espèces, écosystèmes. Sur le terrain, on utilise surtout deux grandeurs.

La diversité génétique (variété des allèles au sein d'une espèce) est une troisième mesure, mais elle demande des analyses d'ADN, pas un simple comptage.

Des comptages fiables : protocole et biais

Pour comparer deux milieux ou deux dates, il faut standardiser : même méthode, même durée, même surface, même saison, même heure. Sinon, on ne sait pas si la différence vient du milieu ou de la façon de compter.

Pour résumer plusieurs relevés, on utilise la moyenne et la médiane (la valeur qui partage la série ordonnée en deux moitiés égales). La médiane est moins sensible à une valeur exceptionnelle.

Un biais d'échantillonnage est une erreur systématique qui rend l'échantillon non représentatif. Exemples : ne chercher que dans les zones faciles d'accès, compter à l'heure où les insectes sont le plus visibles, ou, pour un observateur débutant, confondre deux espèces proches ou oublier les individus discrets.

Les sciences participatives

Une science participative associe des citoyens à une recherche scientifique : ils recueillent des observations (photos, comptages) qui sont ensuite validées et analysées par des chercheurs. En France, on peut citer Vigie-Nature (dont Spipoll pour les pollinisateurs et le suivi des oiseaux communs) ou Vigie-Nature École, destiné aux classes.

Atouts : un très grand nombre de données, sur un vaste territoire, pour un coût faible. Limites : des observateurs de niveaux inégaux et des biais : on observe surtout près des villes, des sentiers, des jardins, et les espèces spectaculaires sont plus signalées.

Comparer deux milieux

Pour comparer deux prairies, on compare les moyennes de richesse par quadrat, mais aussi la dispersion (écart entre quadrats). Si les valeurs de deux milieux sont bien séparées et peu dispersées, la différence est probablement réelle. Si elles se chevauchent beaucoup, la différence peut être due au hasard de l'échantillonnage. Plus on a de quadrats, plus la conclusion est solide.

Un lien de cause à effet (par exemple fauche fréquente → moins d'espèces) ne se prouve pas par une simple comparaison : il faut un protocole où un seul facteur varie, les autres étant identiques.

L'essentiel

• On échantillonne : on observe une petite partie du milieu (quadrats posés au hasard) pour en déduire l'ensemble.

• Densité moyenne $=$ individus comptés $/$ surface étudiée ; effectif estimé $=$ densité $\times$ surface du milieu. C'est une estimation, d'autant plus fiable que les quadrats sont nombreux.

• Richesse spécifique : nombre d'espèces ; abondance : nombre d'individus ; fréquence relative et espèce dominante.

• Il faut standardiser le protocole et repérer les biais d'échantillonnage.

• Les sciences participatives (Vigie-Nature) fournissent beaucoup de données mais demandent de corriger les biais.

• Pour comparer deux milieux, on regarde les moyennes et la dispersion.

Retour au début : on estime les escargots de la pelouse avec quelques quadrats au hasard, puis on multiplie la densité par la surface totale.