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Fishes. --- Habitat selection. --- Aquatic biology

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Birds --- Habitat selection. --- Riparian forests --- Migration --- Food --- Habitat

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Black-tailed prairie dog --- Habitat (Ecology) --- Habitat selection --- Habitat. --- Mathematical models.

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Cutthroat trout --- Salmonidae --- Habitat selection --- Fish populations --- Habitat --- Computer simulation. --- Life cycles

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Wildlife population assessment has taken more and more importance through recent years. In Finland, the main used method for population estimation is called “Track counting” and leads to a Kilometric Abundance Index (KAI). As moose takes an essential place in Finnish forestry, it is surveyed each winter thanks to this method. Besides, there is a need in understanding winter habitat selection in order to adjust its management. This study is divided into two main parts: the first one aims to study the impacts of meteorological conditions on daily KAI, the second part focuses on localisation and characterization of winter habitat. For KAI study, three 10km-odd transects have been randomly dimensioned and walked every week from 22nd of January to 23nd of April 2019. New moose’s tracks from last week were counted and a daily KAI was estimated (tracks seen per 10km per day). Best subset method was used to select the model that better predicts KAI according to meteorological parameters. For winter habitat determination, fresh moose’s tracks were followed to localise droppings and resting places. Zones with a high density of found items were considered as preferred habitat. For those habitats, vegetation surveys were conducted, thanks to 5x5m quadrats, both inside and outside the preferred habitats. One-way Anova were achieved in order to highlight differences in terms of vegetation parameters. The built model includes snow depth, snow sinking and daily maximal temperature (r²=0.54). KAI increases with an increasing snow sinking and decreases with the increases of the two other parameters. Results of winter habitat determination have pointed out a difference in trees layer, with more trees in adjacent vegetation (p-value=0.033). In shrub layer, number of individuals is generally higher in preferred habitats (p-value=0.045), with birch (Betula sp.) and pine (Pinus sylvestris) as main found species. Results of this study, both in KAI and winter habitat selection, could help forest manager decision-making process while surveying moose. Depuis les récentes décennies, l’évaluation des populations d’animaux sauvages a pris de plus en plus d’importance. En Finlande, la méthode utilisée pour l’estimation de population animale consiste en un relevé d’un Indice Kilométrique d’Abondance (IKA), en comptant chaque hiver, le nombre de traces dans a neige le long d’un transect. L’élan fait partie des espèces suivies par cette méthode, vu son importance dans les écosystèmes forestiers finlandais. En plus de ces estimations, une meilleure compréhension de la sélection d’habitat hivernaux est primordiale. Les objectifs de cette étude sont divisés en deux sections : la première vise à évaluer l’influence des conditions météorologiques sur l’IKA et la seconde partie s’intéresse à la localisation et caractérisation des habitats hivernaux préférentiels. Pour estimer un IKA journalier, trois transect d’environ 10km ont été aléatoirement reparti sur la zone d’étude et parcouru chaque semaine du 22 janvier au 23 avril 2019. Toutes nouvelles traces d’élans repérés ont été comptées et un IKA journalier a été estimé (nombre de traces vues par 10km par jour). La méthode des best-subset a été utilisé pour déterminer le meilleur modèle permettant de prédire l’IKA selon les différents paramètres météorologiques. Pour l’étude des habitats hivernaux, plusieurs traces fraiches ont été suivis afin de géolocaliser les crottes et couches. Les zones avec une plus grande densité ont été considérés comme habitats préférentiels. Pour ceux-ci, une comparaison de végétation avec la végétation adjacentes a été réalisé par la mise en place de quadrats de relevés. Des Anova à un facteur ont permis d’identifier les différences entre les principales variables mesurées. Le modèle construit permet une estimation correcte de l’IKA (r² =0.54) sur base de la profondeur de neige, de l’enfoncement et de la température maximale journalière. Ainsi, l’IKA augmente avec l’augmentation de l’enfoncement et diminue avec l’augmentation des deux dernières variables. Les résultats de l’étude des habitats hivernaux ont montré une différence significative du nombre d’arbres comptés, en moyenne plus élevés dans la végétation adjacente (p-valeur=0.033). Dans la strate herbacée, il y a en moyenne plus d’arbustes dans les habitats préférentiels (p-valeur=0.045), avec une grande présence de bouleau (Betula sp.) et de pin (Pinus sylvestris). Les resultats de cette étude, que ce soit sur l’IKA ou sur la sélection d’habitats, fournissent des informations concrètes utiles à tout gestionnaire forestier pour la gestion de populations d’élans.

Alces alces --- estimation method --- Habitat selection --- Boreal forest --- Track couting method --- Sciences du vivant > Zoologie --- Sciences du vivant > Sciences de l'environnement & écologie