Modélisation des barrages du castor européen en Wallonie et prédiction des tronçons à risques de conflits

Abstract

Après près de deux siècles d’absence, le castor d’Eurasie a recolonisé les cours d’eau wallons. Son état de conservation est favorable au sein de la Région. Si cette prospérité est une bonne chose pour la conservation de la nature, elle peut mener à des problèmes de cohabitation. Notamment, le castor peut élever le niveau de l’eau et augmenter la surface inondée par la construction de barrages. Ces changements peuvent ainsi entrer en conflit avec l’utilisation de la zone par l’homme. Toutefois, le castor est une espèce protégée et il est interdit d’intervenir sur les individus et/ou leurs habitats, à moins de disposer d’une dérogation. Le processus d’analyse des demandes est un travail conséquent pour l’administration, d’autant plus que ces dernières sont en constante augmentation du fait de l’expansion de l’espèce. Ainsi, afin d’alléger ce processus, il serait intéressant que l’administration dispose d’un outil d’aide à la décision sous forme de cartographie de caractérisation des tronçons de cours d’eau basé sur la prédiction des zones potentielles de construction de barrages à risques de conflits. Pour ce faire, un modèle des barrages de castors en Wallonie a été développé. Il a été construit à l’aide de deux jeux de données d’observation de type présence-absence et de 28 variables prédictives. La méthode statistique de modélisation GAM a été employée avec la fonction binomiale. Concernant le classement des prédictions du modèle en présence/absence, deux scénarios ont été envisagés. En effet, pour calculer le seuil de présence, deux méthodes (F- score et maximisation de la somme de la sensibilité et de la spécificité) ont été comparées sur base de l’indice PA et UA, respectivement la sensibilité et la spécificité du modèle, de façon individuelle. Le seuil choisi lors de chaque comparaison était ainsi celui qui maximisait le plus l’indice comparé. Concernant la distinction des zones à risques de conflits, il a été décidé de travailler à l’échelle des secteurs PARIS. Pour chaque secteur, les données suivantes ont été calculées : la densité de barrages prédits (pour les deux scénarios), la proportion de bâtiments, la proportion de surfaces agricoles, la densité moyenne de routes, la densité moyenne de rails et la distance minimale à toutes ces catégories d’occupation du sol. Une formule conditionnelle, au sein de laquelle un seuil était appliqué à chaque variable, a alors permis de distinguer les secteurs à risques de conflits. Les indices de qualité indiquent que le modèle créé est assez performant. Néanmoins, la faible variance expliquée signale un manque de variables explicatives. Concernant la prédiction de secteurs à risques, les seuils appliqués ont détecté 663 secteurs à risques (10,72 %) pour le scénario 1, soit 1 062 km du réseau hydrographique, et 603 secteurs (9,75 %) pour le scénario 2, soit 955 km du linéaire hydrographique. En définitive, deux cartographies ont été proposées et les seuils appliqués semblent fournir un résultat pertinent. Il serait intéressant de les comparer aux dérogations demandées et délivrées. Néanmoins, selon la stratégie de l’administration, d’autres scénarios pourraient être envisagés. Le modèle et les prédictions ne sont pas parfaits mais il est probable qu’ils correspondent aux meilleurs résultats qu’il soit possible d’obtenir actuellement. De plus, le présent travail était exploratoire et a permis de développer une méthode et de pointer les manquements.