Résumé
Géolocalisation des colonies de reproduction du puffin de Scopoli (Calonectris diomedea) en Méditerranée.
Les relevés par échantillonnage à distance sont largement utilisées pour estimer l'abondance d'espèces à large répartition, mais elles sont sujettes à des biais de détection. Ce problème peut être particulièrement aigu pour les protocoles de transects en bandes, qui supposent une détection parfaite. Nous avons examiné cette hypothèse en quantifiant la probabilité de détection d'un oiseau marin en déclin (le puffin de Scopoli, Calonectris diomedea), en accordant une attention particulière à l'heure du jour et aux conditions d'observation en mer. Nous avons constaté que la probabilité de détection était affectée négativement par l'éblouissement du soleil, mais positivement par la couverture nuageuse, et qu'elle diminuait considérablement au milieu de la journée en raison de changements circadiens dans le comportement (détectabilité réduite pendant le repos). Ce résultat incite à évaluer et à corriger systématiquement le biais de détection lors de l'utilisation de données de transects en bandes pour dériver des informations sur l'abondance. Pour ce faire, nous avons construit un modèle d'ensemble de présence-absence corrigé de la détection et l'avons combiné avec une compilation des tailles et des emplacements des colonies. Une simulation de Monte-Carlo a assuré la propagation de l'incertitude au sein des sources de données et entre elles. La carte d'abondance corrigée a montré que les puffins étaient largement répandus en Méditerranée centrale, la Tunisie abritant la majeure partie de la population en mer et dans les colonies (45% de la population mondiale ; 79% des couples reproducteurs). Cette première carte précise est un outil de conservation essentiel, soulignant l'importance des actions transnationales pour de telles espèces, qui ne connaissent pas de frontières politiques.
Geolocations of Scopoli's shearwater (Calonectris diomedea) breeding colonies in the Mediterranean Sea.
Distance sampling surveys are extensively used to estimate the abundance of wide-ranging species but are prone to detection biases. This may be particularly acute for strip-transect protocols, which assume perfect detection. We examined this assumption by quantifying the detection probability of a declining seabird (Scopoli’s shearwater, Calonectris diomedea), with particular attention to time-of-day and observation conditions at sea. We found detection probability was negatively affected by sun glare but positively by cloud cover and considerably dropped during mid-day hours due to circadian changes in behaviour (reduced detectability while resting). This result urges for systematically assessing and correcting detection bias when using strip-transect data to derive abundance information. Here, we did so by building a detection-corrected presence-absence ensemble model and combining it with a compilation of colony sizes and locations. A Monte-Carlo simulation ensured uncertainty propagation within and across data sources. The corrected abundance map showed shearwaters were largely prevalent in the central Mediterranean, Tunisia hosting most of the population both at sea and at colonies (45% of the global population; 79% of breeding pairs). This first accurate map is an essential conservation tool, emphasizing the importance of transnational actions for such species, that know no political boundaries.