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Gestion de la biodiversité des pollinisateurs de Wallonie sur base de collections entomologiques (Diptera : Syrphidae ; Latreille, 1802)

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Pasquier, Maxime ULiège
Promoteur(s) : Francis, Frédéric ULiège ; Plumier, Jean-Christophe ULiège
Date de soutenance : 31-aoû-2021 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/12546
Détails
Titre : Gestion de la biodiversité des pollinisateurs de Wallonie sur base de collections entomologiques (Diptera : Syrphidae
Auteur : Pasquier, Maxime ULiège
Date de soutenance  : 31-aoû-2021
Promoteur(s) : Francis, Frédéric ULiège
Plumier, Jean-Christophe ULiège
Membre(s) du jury : Barbier, Yvan 
Frederich, Bruno ULiège
Magain, Nicolas ULiège
Langue : Français
Nombre de pages : 78
Mots-clés : [fr] Syrphidae
[fr] Identification
[fr] Numérique
[fr] Diversité
[fr] Suivi
[fr] Wallonie
Discipline(s) : Sciences du vivant > Entomologie & lutte antiravageur
Centre(s) de recherche : Gembloux Agro-Bio Tech
Institution(s) : Université de Liège, Liège, Belgique
Diplôme : Master en biologie des organismes et écologie, à finalité spécialisée en biologie de la conservation : biodiversité et gestion
Faculté : Mémoires de la Faculté des Sciences

Résumé

[fr] Au cours de ces dernières décennies, l’identification numérique et la surveillance par piège photographiques se sont beaucoup développées. Parallèlement à cela, le nombre d’experts capables d’identifier les insectes jusqu’à l’espèce ont diminué. De plus, la diversité et le nombre d’insectes ont fortement diminué à la fin du XXème siècle, les activités humaines en sont les principales causes. Depuis le début du XXIème siècle, plusieurs projets de conservation ont vu le jour afin de contrer la diminution de la diversité en espèces et des populations d’insectes.
Nous avons dans un premier temps travaillé sur l’identification numérique des insectes. Un deep learning inspiré de la méthode de Haar a été utilisé pour essayer d’identifier une espèce de syrphe (Eristalis tenax, Linnaeus, 1758) par rapport à des espèces d’hyménoptère (Vespula germanica, Fabricius 1793 et Andrena nitida, Müller 1776) avec qui les syrphes ont un mimétisme bayésien et une autre espèce d’éristale (Eristalis arbustorum, Linnaeus, 1758). Les résultats de l’identification d’E. tenax par rapport à ces 3 espèces sont faibles, le pourcentage d’identification correcte va de 50,4 à 58,6 %. Il s’avère que notre deep learning fonctionne mieux pour détecter les insectes de l’arrière-plan des images. En effet, les résultats correctes vont de 78,4 à 89 %. Ainsi, cette méthode ne permet d’utilisé les insectes de collections entomologique pour identifier des spécimens sur photographies.
La seconde partie de ce travail est destinée à comparer la diversité en espèces sur trois périodes de temps et de faire un suivi de la population d’éristales sur les 80 dernières années. Concernant la diversité en espèces, nous nous sommes intéressés à la richesse en espèces, l’abondance et aux indices de Shannon et de Simpson. Même si une diminution de la diversité d’éristales en Wallonie a été observée entre les périodes P1 (1940-1969) et P2 (1969-1999), celle-ci n’est pas significativement différente entre les deux périodes. A l’inverse, la diversité d’éristales en Wallonie est significativement différentes entre les périodes P2 et P3 (2000-2020). Le suivi de la population d’éristales en Wallonie a été réalisé à l’aide d’une PVA (Analyse de Viabilité des Populations). Grâce à cela, nous avons constaté que la population d’éristales est en augmentation en Wallonie, avec un taux de croissance de 8,9%. Par contre, il faut continuer la mise en place des projets de conservations afin que les espèces actuellement soient toujours présente dans le futur. D’après les simulations, la population d’éristales de Wallonie a encore une grande probabilité d’atteindre l’extinction. Il s’avère que la population d’éristales est très sensible aux changements environnementaux. Nous n’avons pas réussi à obtenir ces résultats en utilisant uniquement les données présentent dans une seule collections, il a fallu obtenir des données d’un autre organisme pour obtenir des résultats intéressant.


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Description:
Taille: 5.36 MB
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Auteur

  • Pasquier, Maxime ULiège Université de Liège > Master biol. orga. & écol., fin.

Promoteur(s)

Membre(s) du jury

  • Barbier, Yvan
  • Frederich, Bruno ULiège Université de Liège - ULiège > Département de Biologie, Ecologie et Evolution > Morphologie fonctionnelle et évolutive
    ORBi Voir ses publications sur ORBi
  • Magain, Nicolas ULiège Université de Liège - ULiège > Département de Biologie, Ecologie et Evolution > Biologie de l'évolution et gestion de la biodiversité
    ORBi Voir ses publications sur ORBi
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