Développement d’un cadre Bayésien pour l’évaluation de stocks à données limitées et élaboration de scénarios de gestion, cas particuliers de la seiche et du lieu jaune

Madame Juliette ALEMANY a soutenu sa thèse en vue de l'obtention du grade de Docteur de L’Université de Caen Basse-Normandie (UCBN),

le 16 octobre 2017 à 14h30 à l'Université de Caen Basse-Normandie, campus 1, Amphithéâtre Dumont D’Urville,

Spécialité : Sciences agronomiques, biotechnologies agro-alimentaires

Sujet de thèse : Développement d’un cadre Bayésien pour l’évaluation de stocks à données limitées et élaboration de scénarios de gestion, cas particuliers de la seiche (Sepia officinalis) et du lieu jaune (Pollachius pollachius).

Composition du jury :

  • Stéphanie MAHEVAS – Cadre de Recherche Ifremer HDR, Nantes - Rapportrice
  • Ewen BELL ‐ Senior Inshore Fisheries Advisor, CEFAS, Lowestoft, Royaume-Uni ‐ Rapporteur
  • Clara ULRICH – Professeur DTU Aqua, Copenhague, Danemark ‐ Examinateur
  • Didier GASCUEL ‐ Professeur Agro-Campus Ouest, Rennes ‐ Examinatrice
  • Eric FOUCHER ‐ Cadre de Recherche Ifremer, Port-en-Bessin ‐ Co-directeur thèse
  • Jean-Paul ROBIN ‐ Professeur UCBN, Caen ‐ Directeur de thèse

Résumé : L'évaluation et la gestion des stocks de poissons ont pour objectif d'atteindre une exploitation durable des ressources fournies par les océans. Si les progrès dans ce domaine sont bien réels pour certains stocks de grande importance commerciale, la situation est différente pour les stocks dits à données limitées. Souvent historiquement moins exploités, ces stocks ne bénéficient pas des mêmes ressources, tant économiques qu'humaines, pour réaliser une évaluation de stock permettant par la suite la mise en place de mesures de gestion. Ce travail s'appuie sur deux cas d'étude, le lieu jaune (Pollachius pollachius) et la seiche (Sepia officinalis), afin d'explorer des méthodologies d'évaluation de stocks adaptées aux situations de données limitées. Après une première partie introductive reprenant le contexte de l'évaluation des stocks et présentant les deux cas d'étude, une revue des méthodes d'évaluation de stocks à données limitées est proposée. Une troisième partie compare les résultats d'un modèle de biomasse à deux stades et d'un modèle multi-annuel de déplétion généralisé appliqués au stock de seiche de Manche. Une version améliorée du modèle de biomasse à deux stades codé en Bayésien est également présentée. Le travail se poursuit avec l'application d'un modèle d'analyse intégrée Stock Synthesis au stock de lieu jaune de mer Celtique. Les résultats sont comparés aux résultats de modèles plus simples nécessitant moins de données. Les résultats du modèle Stock Synthesis s'avèrent sensibles aux hypothèses sur la valeur de mortalité naturelle, dont le calcul dépend des paramètres de croissance du stock. La cinquième partie présente l'acquisition et le traitement de nouvelles données qui pourront permettre une meilleure estimation de l'état du stock de lieu jaune. Un modèle hiérarchique Bayésien est construit, permettant un transfert d'information entre trois stocks et la mise à jour des paramètres biologiques du lieu jaune. Le dernier chapitre conclut ce travail en reprenant les principaux résultats obtenus et en élargissant la discussion sur des perspectives de recherche.

Mots clés : stock à données limitées, évaluation de stock, avis de gestion, modèle Bayésien, Pollachius pollachius, lieu jaune, Sepia officinalis, seiche

 

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