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dc.contributor.advisorBoisclair, Daniel
dc.contributor.advisorLegendre, Pierre
dc.contributor.authorSatre, Nathan
dc.date.accessioned2016-04-21T19:52:19Z
dc.date.availableNO_RESTRICTIONfr
dc.date.available2016-04-21T19:52:19Z
dc.date.issued2016-03-23
dc.date.submitted2015-11
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1866/13694
dc.subjectfish habitat modelingfr
dc.subjecthabitat variablesfr
dc.subjectfisheries productivity metricsfr
dc.subjectreservoirfr
dc.subjectseiningfr
dc.subjectgillnettingfr
dc.subjectelectrofishingfr
dc.subjectmodélisation de l’habitat des poissonsfr
dc.subjectvariables d’habitatfr
dc.subjectmétriques de la productivité des pêcheriesfr
dc.subjectréservoirfr
dc.subjectseinefr
dc.subjectfilet maillantfr
dc.subjectpêche électriquefr
dc.subject.otherBiology - Ecology / Biologie - Écologie (UMI : 0329)fr
dc.titleContributions of local, lateral and contextual habitat variables to explaining variation in fisheries productivity metrics in the littoral zone of a reservoirfr
dc.typeThèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
etd.degree.disciplineSciences biologiquesfr
etd.degree.grantorUniversité de Montréal (Faculté des arts et des sciences)fr
etd.degree.levelMaîtrise / Master'sfr
etd.degree.nameM. Sc.fr
dcterms.abstractPuisque l’altération des habitats d’eau douce augmente, il devient critique d’identifier les composantes de l’habitat qui influencent les métriques de la productivité des pêcheries. Nous avons comparé la contribution relative de trois types de variables d’habitat à l’explication de la variance de métriques d’abondance, de biomasse et de richesse à l’aide de modèles d’habitat de poissons, et avons identifié les variables d’habitat les plus efficaces à expliquer ces variations. Au cours des étés 2012 et 2013, les communautés de poissons de 43 sites littoraux ont été échantillonnées dans le Lac du Bonnet, un réservoir dans le Sud-est du Manitoba (Canada). Sept scénarios d’échantillonnage, différant par l’engin de pêche, l’année et le moment de la journée, ont été utilisés pour estimer l’abondance, la biomasse et la richesse à chaque site, toutes espèces confondues. Trois types de variables d’habitat ont été évalués: des variables locales (à l’intérieur du site), des variables latérales (caractérisation de la berge) et des variables contextuelles (position relative à des attributs du paysage). Les variables d’habitat locales et contextuelles expliquaient en moyenne un total de 44 % (R2 ajusté) de la variation des métriques de la productivité des pêcheries, alors que les variables d’habitat latérales expliquaient seulement 2 % de la variation. Les variables les plus souvent significatives sont la couverture de macrophytes, la distance aux tributaires d’une largeur ≥ 50 m et la distance aux marais d’une superficie ≥ 100 000 m2, ce qui suggère que ces variables sont les plus efficaces à expliquer la variation des métriques de la productivité des pêcheries dans la zone littorale des réservoirs.fr
dcterms.abstractAs freshwater fisheries become increasingly prone to habitat alteration, it is critical we identify the components of habitat that greatly influence fisheries productivity metrics. Using fish habitat modeling, we compared relative contributions of three types of habitat variables to explain variation in abundance, biomass and richness metrics, and identified habitat variables most effective at explaining these variations. During the summers of 2012 and 2013, fish communities in 43 littoral sites were sampled from Lac du Bonnet, a reservoir in southeastern Manitoba (Canada). Seven different sampling scenarios, consisting of different sampling methods, years and time periods, were used to measure relative abundance, biomass and richness metrics for all species combined per site. Three types of habitat variables were measured: local (i.e. within site), lateral (i.e. shore characterization) and contextual (i.e. position relative to landscape attributes) variables. Together local and contextual habitat variables explained on average 44% R2adj of the variation across fisheries productivity metrics, while only 2% R2adj of the variation was explained by lateral habitat variables. Specifically, macrophyte coverage, distance to tributaries ≥ 50 m wide, and distance to marshes ≥ 100,000 m2 ranked most significant across metrics, suggesting these habitat variables may be most effective at explaining variation in fisheries productivity metrics in the littoral zone of reservoirs.fr
dcterms.languageengfr


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