Habitat variability and the individual variability of juvenile Atlantic salmon (Salmo salar)

La variabilité spatiale et temporelle de l’écoulement en rivière contribue à créer une mosaïque d’habitat dynamique qui soutient la diversité écologique. Une des questions fondamentales en écohydraulique est de déterminer quelles sont les échelles spatiales et temporelles de variation de l’habitat les plus importantes pour les organismes à divers stades de vie. L’objectif général de la thèse consiste à examiner les liens entre la variabilité de l’habitat et le comportement du saumon Atlantique juvénile. Plus spécifiquement, trois thèmes sont abordés : la turbulence en tant que variable d’habitat du poisson, les échelles spatiales et temporelles de sélection de l’habitat et la variabilité individuelle du comportement du poisson. À l’aide de données empiriques détaillées et d’analyses statistiques variées, nos objectifs étaient de 1) quantifier les liens causaux entre les variables d’habitat du poisson « usuelles » et les propriétés turbulentes à échelles multiples; 2) tester l’utilisation d’un chenal portatif pour analyser l’effet des propriétés turbulentes sur les probabilités de capture de proie et du comportement alimentaire des saumons juvéniles; 3) analyser les échelles spatiales et temporelles de sélection de l’habitat dans un tronçon l’été et l’automne; 4) examiner la variation individuelle saisonnière et journalière des patrons d’activité, d’utilisation de l’habitat et de leur interaction; 5) investiguer la variation individuelle du comportement spatial en relation aux fluctuations environnementales. La thèse procure une caractérisation détaillée de la turbulence dans les mouilles et les seuils et montre que la capacité des variables d’habitat du poisson usuelles à expliquer les propriétés turbulentes est relativement basse, surtout dans les petites échelles, mais varie de façon importante entre les unités morphologiques. D’un point de vue pratique, ce niveau de complexité suggère que la turbulence devrait être considérée comme une variable écologique distincte. Dans une deuxième expérience, en utilisant un chenal portatif in situ, nous n’avons pas confirmé de façon concluante, ni écarté l’effet de la turbulence sur la probabilité de capture des proies, mais avons observé une sélection préférentielle de localisations où la turbulence était relativement faible. La sélection d’habitats de faible turbulence a aussi été observée en conditions naturelles dans une étude basée sur des observations pour laquelle 66 poissons ont été marqués à l’aide de transpondeurs passifs et suivis pendant trois mois dans un tronçon de rivière à l’aide d’un réseau d’antennes enfouies dans le lit. La sélection de l’habitat était dépendante de l’échelle d’observation. Les poissons étaient associés aux profondeurs modérées à micro-échelle, mais aussi à des profondeurs plus élevées à l’échelle des patchs. De plus, l’étendue d’habitats utilisés a augmenté de façon asymptotique avec l’échelle temporelle. L’échelle d’une heure a été considérée comme optimale pour décrire l’habitat utilisé dans une journée et l’échelle de trois jours pour décrire l’habitat utilisé dans un mois. Le suivi individuel a révélé une forte variabilité inter-individuelle des patrons d’activité, certains individus étant principalement nocturnes alors que d’autres ont fréquemment changé de patrons d’activité. Les changements de patrons d’activité étaient liés aux variables environnementales, mais aussi à l’utilisation de l’habitat des individus, ce qui pourrait signifier que l’utilisation d’habitats suboptimaux engendre la nécessité d’augmenter l’activité diurne, quand l’apport alimentaire et le risque de prédation sont plus élevés. La variabilité inter-individuelle élevée a aussi été observée dans le comportement spatial. La plupart des poissons ont présenté une faible mobilité la plupart des jours, mais ont occasionnellement effectué des mouvements de forte amplitude. En fait, la variabilité inter-individuelle a compté pour seulement 12-17% de la variabilité totale de la mobilité des poissons. Ces résultats questionnent la prémisse que la population soit composée de fractions d’individus sédentaires et mobiles. La variation individuelle journalière suggère que la mobilité est une réponse à des changements des conditions plutôt qu’à un trait de comportement individuel.

Contributions of local, lateral and contextual habitat variables to explaining variation in fisheries productivity metrics in the littoral zone of a reservoir

Puisque 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.