Estimation de la densité du grand gibier par le Random Encounter Model dans le Parc National de la Vallée de la Semois (Belgique)

Abstract

Populations of wild ungulates in Europe, particularly roe deer (Capreolus capreolus), red deer (Cervus elaphus), and wild boar (Sus scrofa), have experienced a substantial increase over recent decades, generating significant ecological, economic, and sanitary impacts. Monitoring of these species still largely relies on traditional methods, which are prone to biases and limited accuracy. Camera traps combined with the Random Encounter Model (REM) provide a non-invasive and reliable alternative for estimating the density of unmarked ungulates. This study applied the REM in the Parc naturel de la Vallée de la Semois (Belgium) following a standardized protocol using 81 camera traps and compared the results with those obtained through the methods used by the Département de l’Étude du Milieu Naturel et Agricole (DEMNA). Estimated densities were 6.5 ± 1.4 individuals/km² for roe deer, 7.0 ± 2.6 individuals/km² for red deer, and 18.0 ± 6.0 individuals/km² for wild boar (mean coefficient of variation: 30%). Correlations between relative abundance indices (RAI), nocturnal abundance indices (INA), and hunting statistics were weak, mainly due to methodological discrepancies. For red deer, REM-based estimates and estimation based on the reported hunting bag of previous years converged only in the hunting sector well covered by the camera trap grid. Spatial analysis of RAI revealed co-occurrence of the three species in 61.7% of sites, with no marked spatial segregation. The REM provides absolute density estimates accompanied by confidence intervals, representing a valuable asset for game management. Annual repetition of the survey, coupled with comparison to other absolute estimation approaches, would strengthen the reliability of the results. Finally, linking estimated densities to ecological change indicators (ICE) would enhance a better understanding of wildlife–habitat interactions, thereby providing a solid basis for adaptive management.

Les populations d’ongulés sauvages en Europe, notamment le chevreuil (Capreolus capreolus), le cerf élaphe (Cervus elaphus) et le sanglier (Sus scrofa), connaissent depuis plusieurs décennies une forte croissance, engendrant des impacts écologiques, économiques et sanitaires. Le suivi de ces espèces repose encore sur des méthodes traditionnelles sujettes à des biais et à une précision limitée. Les pièges photographiques couplés au Random Encounter Model (REM) offrent une alternative non invasive et fiable pour estimer la densité d’ongulés non marqués. Cette étude applique le REM dans le Parc naturel de la Vallée de la Semois (Belgique) selon un protocole standardisé de 81 caméras et compare les résultats à ceux obtenus par les méthodes du Département de l’Étude du Milieu Naturel et Agricole (DEMNA). Les densités estimées sont de 6,5 ± 1,4 individus/km² pour le chevreuil, 7,0 ± 2,6 individus/km² pour le cerf et 18,0 ± 6,0 individus/km² pour le sanglier (coefficient de variation moyen : 30 %). Les corrélations entre indices d’abondance relatifs (RAI), indices nocturnes d’abondance (INA) et données cynégétiques sont faibles, principalement en raison de divergences méthodologiques. Pour le cerf, les estimations issues du REM et du rétrotir convergent uniquement dans le secteur cynégétique bien couvert par le maillage de caméras. L’analyse spatiale des RAI montre une cooccurrence des trois espèces sur 61,7 % des sites, sans ségrégation spatiale marquée. Le REM fournit des estimations absolues assorties d’intervalles de confiance, constituant un atout pour la gestion cynégétique. Une répétition annuelle, couplée à la comparaison avec d’autres approches d’estimation absolue, consoliderait la fiabilité des résultats. Enfin, la mise en relation des densités estimées avec des indicateurs de changement écologique (ICE) permettrait une meilleure compréhension des interactions faune-habitat, offrant des bases solides pour une gestion adaptative.