Revue internationale d'écologie méditerranéenne Mediterranean ...

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MARWAN CHEIKH AL BASSATNEH, BRUNO FADY, SYLVIE SIMON-TEISSIER, THIERRY TATONI 32 mique forestier, quel que soit ce type de forêt (Sciama 1999). La significativité des répartitions en richesse spécifique d’un type forestier à l’autre a été évaluée par un test de Kruskal-Wallis. L’influence des conditions environnementales (milieu, gestion) sur la répartition et l’abondance des espèces végétales a été appréhendée grâce à des analyses canoniques redressées (ACR), couplées à des analyses canoniques des correspondances (ACC) (Ter- Braak 1986) ou à des analyses de redondance (Ter-Braak & Smilauer 1998). La pertinence de l’utilisation conjointe de l’ACR et de l’ACC a été décrite par Okland (1990) et Brocard et al. (1992). On utilise d’abord l’ACR, qui est une méthode indirecte d’analyse de gradients, afin d’identifier les principaux assemblages végétaux. On affine ensuite le travail grâce à l’ACC pour déterminer la répartition des espèces le long des gradients environnementaux formés de la combinaison linéaire des variables de l’habitat (Ter-Braak 1987 ; Ter- Braak & Prentice 1998). L’ACC réduit la multi-dimensionnalité des données à deux ou trois axes principaux le long desquels la dispersion de l’amplitude écologique des espèces est maximisée (Ter-Braak 1987). Un graphique bidimensionnel illustre la relation qui existe entre la végétation et son environnement : les points représentent les espèces ou les relevés, alors que les vecteurs symbolisent les variables environnementales ; la direction et la longueur des vecteurs révèlent l’importance et la signification des gradients. Lorsque les gradients analysés par l’ACC étaient de faible amplitude, nous avons choisi d’utiliser, au lieu de l’ACC, l’analyse de redondance (ARD), méthode linéaire plus pertinente dans ce cas-là (Ter-Braak & Smilauer 1998), et qui a comme propriété supplémentaire de représenter les espèces comme variables environnementales, sous forme de flèches. Ainsi, les relevés floristiques et les variables environnementales issus des forêts de sapin pectiné et de pin noir ont été analysés par ARD, alors que ceux issus des forêts de hêtre l’ont été par ACC. Les ordinations ont été réalisées avec le logiciel CANOCO (Ter-Braak & Smilauer 1998). La mise à l’échelle des graphiques bidimensionnels a été effectuée avec l’option « double projection », laquelle convient mieux aux petits gradients (Ter-Braak & Smilauer 1998). La signification statistique de chaque ordina- tion a été évaluée à l’aide d’un test de permutation de type Monte-Carlo. Nous avons ensuite utilisé la régression PLS (Partial Least Squares, Tenenhaus 1988) pour déterminer quelles étaient les variables du milieu et de gestion influant de manière significative sur la biodiversité floristique (exprimée à nouveau comme la richesse spécifique par relevé). Cette méthode consiste à construire un modèle y = f(X) à partir d’un tableau de variables explicatives X (milieu et gestion) et d’une variable à expliquer y (la richesse spécifique). On cherche à ajuster la variable y par combinaison linéaire des variables xi . La particularité de cette méthode réside dans le fait qu’elle optimise non pas la corrélation mais la covariance entre les variables xi et la variable y. Elle constitue ainsi une solution alternative à la régression multiple dès que le nombre de variables explicatives est grand et/ou supérieur au nombre d’individus. Elle est fortement conseillée lorsque les variables explicatives sont fortement corrélées (Tenenhaus 1988). La régression PLS est une méthode procédant par itération. L’analyse cherche d’abord une première composante qui est une combinaison linéaire des variables explicatives. Avec ce premier modèle, on détermine la prévision linéaire de la variable à expliquer à l’aide du coefficient de régression. Si le pouvoir explicatif de cette première régression est trop faible, une deuxième composante, non corrélée à la première, est construite. Pour cela, la prévision de la variable à expliquer, ainsi que la combinaison prédictive des variables explicatives, sont enlevées. Ainsi, on obtient une nouvelle variable à prédire, résidu du premier tour, et de nouvelles variables prédictrices (explicatives), indépendantes de la combinaison linéaire déjà utilisée. Pour déterminer le nombre d’itérations à utiliser, on emploie un test de permutation consistant à comparer la fréquence des permutations aléatoires, qui donnerait un pourcentage d’explication aussi élevé. Résultats Les trois peuplements montrent une richesse spécifique différente : le pin noir possède la richesse spécifique globale la plus élevée, et le hêtre la plus faible (figure 2). Cependant, les peuplements de pin noir sont surtout ecologia mediterranea – Vol. 33 – 2007
Richesse spesifique globale 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 Figure 2–Richesse spécifique moyenne des trois principaux types de peuplements forestiers de la montagne de Lure. La valeur moyenne est figurée par le petit carré, l’écart type par le rectangle plein et l’intervalle de confiance autour de la moyenne à 5% par les barres. caractérisés par une abondance significativement plus élevée en espèces de milieux relativement ouverts (espèces de pelouses ou de fruticées, préforestières ou pionnières). Ainsi, lorsque l’on s’intéresse à la biodiversité exprimée par la richesse spécifique en espèces forestières, on constate que les peuplements de pin noir ont, au contraire, la richesse spécifique moyenne la plus basse (mais pas significativement plus basse que celle du hêtre, figure 3). Les peuplements de pin noir d’Autriche (Pinus nigra) Pin noir Hêtre Sapin pectiné S: KW-H(2;143) = Peup 57.6003347; p = 0.0000 La méthode d’analyse choisie pour ces peuplements, tous traités en futaie régulière, est l’ARD, qui permet d’expliquer 43,4 % de la variabilité observée (figure 4). Dans le premier quart du graphe, les taxons sont regroupés en fonction de l’altitude comme Rhamnus alpina, Solidago virgaurea, Campanula persicifolia, Cotoneaster integerrimus, Fagus sylvatica, Mycelis muralis. On rencontre aussi des espèces regroupées autour de la pratique du nettoyage manuel, qui est toujours réalisé après coupe, comme : Epilobium angustifolium, Rubus idaeus, Lathyrus pratensis, Prunus spinosa, Tilia cordata. Les variables de milieu pente et rochers montrent une relation négative avec la flore. Les plantes xérophiles et héliophiles se regroupent avec la variable d’exposition (sud) et la variable litière aérée, comme : Leucanthemun ecologia mediterranea – Vol. 33 – 2007 Biodiversité floristique et gestion sylvicole dans les systèmes forestiers supraméditerranéens et montagnards de la montagne de Lure (SE France) Richesse des espèces forestièrs 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 -2 Pin noir Hêtre Sapin pectiné Sfor: KW-H(2;143) = 39.660477; Peup p = 0.000000002 Figure 3–Richesse spécifique moyenne en espèces forestières dans les trois principaux types de peuplements forestiers de la montagne de Lure. La valeur moyenne est figurée par le petit carré, l’écart type par le rectangle plein et l’intervalle de confiance autour de la moyenne à 5% par les barres. Figure 4–Graphique bidimensionnel (axes 1 et 2) de l’analyse de redondance (ARD) réalisée sur les peuplements de pin noir ; relation entre les espèces végétales vasculaires (voir annexe 1 pour la signification des codes) et les variables explicatives (milieu et gestion, voir annexe 2 pour la signification des codes). pallens, Linum suffruticosum, Genista hispanica, Ononis fruticosa, Coronilla minima, Teucrium chamaedrys, Lotus delortii, Scabiosa columbaria, Vincetoxicum hirundinaria, Catananche caerulea, Cotinus coggygria. La variable de gestion qui a la plus forte contribution dans ce peuplement est le net- 33
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