Chapitre 3-Analyse par correspondance

Question 1

Matrice sitexespèces

Answer 1

Abondance de chaque espèce dans chaque unité d’observation en colonne
Unité d’observation (quadrat, trappe, échantillon d’eau, etc.) en ligne

Question 2

AC

Answer 2

L’analyse par correspondance travaille uniquement sur la matrice sitexespèces

• Objectif : ordonner les sites sur des axes qui expliquent le plus de variance entre les abondances des espèces parmi les unités d’observation)
• Pourquoi ? Pour chercher les corrélations entre l’ordre de positionnement des unités d’observation et les variables environnementales qui contrôlent les changements d’espèces.
• Peut se faire dans R avec la même méthode qu’une ACP ou avec la méthode des moyennes réciproques

Question 3

Analyse directe

Answer 3

• Analyse directe des gradients en écologie
• On connait déjà les variables environnementales qui modifient l’abondance des espèces
• On cherche à trouver une équation mathématique qui décrit comment l’abondance d’une sp varie selon les changements de la variables environnementales
• On suppose que l’abondance suit une fonction Gaussienne, donc que la distribution est normale : plus on s’éloigne de l’optimal environnemental, plus l’abondance diminue, jusqu’à être nulle
• Utilisation des moyennes pondérées qui permettent de trouver les valeurs maximales sans tracer les courbes
• Peut être utiliser quand le patron de variation est évident, mais avec une AC, on fait une ordination indirecte, car on ne connait pas la/les variables qui modifient l’abondance des sp dans les sites.

Question 4

Niche réalisée

Answer 4

Ensemble de conditions environnementales qui permettent à une sp de survivre et de se reproduire

Question 5

Méthode des moyennes réciproques

Answer 5

• Utilisation de deux types de moyennes pondérées pour estimer la position sur des axes où l’abondance de chaque espèce est maximale
  Moyenne de chaque espèce
  Moyenne de chaque unité d’observation
  Étapes :
  0. Choisir des valeurs initiales pour notre variable latente environnementale (choix au hasard de valeurs positives)
  1. Calculer les positions des espèces comme moyenne pondérée (ui)
  2. Calculer les positions des sites comme moyenne pondérée (xi)
  3. Standardiser l’étendue de chaque espèce pour qu’elles soient de 1 (écart-type de 1), car originallement on ne connait pas les étendues de chaque espèce
  4. On obtient des nouvelles valeurs de position des espèces et des sites. Si on obtient une différence entre les nouvelles valeurs et les valeurs originales, on recommence l’étape 3 jusqu’à ce que la différence soi nulle ou très minime

VOIR diapo 12,13,14,15,16

Question 6

Prise de données sur le terrain

Answer 6

• Prise de plusieurs données sur le terrain pour documenter les variations de certaines variables environnementales sur les sites
• pH, humdité, hauteur relative à la berge…
• On mets en relation les variables environnementales avec la variable latente et si on trouve une corrélation, c’est que c’est cette variable environnementale qui a un effet sur l’abondance des sp

Question 7

Positions des espèces et maxima

Answer 7

Les positions des espèces d’une analyse des correspondances sont des approximations des maxima d’espèces qui seraient obtenus sur la base d’un modèle de réponse gaussien avec tolérances égales à 1

Question 8

Conditions pour que cette approximation soit bonne

Answer 8

1. Les unités d’échantillonnage ne doivent pas être situées à proximité les unes des autres le long du gradient environnemental inconnu (pas sur le terrain, sur la variable latente créée) puis séparées de grande régions vides le long du gradient.
2. Il faut que les unités d’échantillonnage soient suffisamment près les unes des autres le long du gradient environnemental inconnu pour voir le plus de variabilité possible, afin de capter le maximum et le minimum de chaque espèce.
3. Les maxima de certaines espèces ne doivent pas être situés à proximité les uns des autres, puis séparés par de grandes régions vides le long du gradient inconnu.
4. Les différences entre les espèces en termes d’abondance maximale et de tolérances ne semblent pas affecter beaucoup l’approximation.

Question 9

AC dans R ?

Answer 9

Avec la fonction decorana en spécifiant la base de données
ira=1 veut dire analyse des correspondances
ira=0 veut dire analyse des correspondances redressées
le summary donne l’importance de chaque axe, la position de chq sp sur l’axe et la position de chaque site sur
l’axe

Question 10

Faiblesse de l’analyse des correspondances

Answer 10

1. La compression des positions vers les extrêmes des axes
   Les sites et les sp qui se trouvent sur les extrêmes des axes sont poussés vers le centre, ce qui minimise la différence aux extrêmes
   Si sur le terrain on manque des données car ces sites extrêmes n’ecistent pas, on ne peut pas calculer une vraie moyenne (car il manque les moyennes des valeurs extrêmes)
   Sous-estimation de la position des espèces aux extrêmes
2. L’effet d’arche sur les axes après le premier axe
   Les positions des variables sur l’axe 2 devraient être indépendantes des positions des mêmes variables sur l’axe 1.
   Mais en relation non-linéaire, les positions sur l’axe 2 ne donnent pas des informations indépendantes de l’axe 1, à cause de la non-linéarité de l’effet de l’arche.

Question 11

DCA, analyse des correspondances redressées

Answer 11

• Méthode pour corriger les faiblesses de l’AC.
• Ne peut pas être justifiée par la théorie, car les corrections n’ont pas été faites selon un modèle, elles ont été faites par essais-erreurs.
• Utiliser ira=0 dans fonction decorana
• Sensible aux points aberrants, on peut donc les enlever dans R pour obtenir des résultats + juste

Question 12

Interprétation des axes

Answer 12

• Corrélation entre chaque variable environnementale et tous les axes d’ordination choisis revient à effectuer des régressions multiples distinctes (donne un coefficient qui donne l’importance des variables sur l’axe)
• Ces coefficients sont représentés graphiquement sous forme de flèche avec la fonction envfit()
• Les directions des flèches sont déterminées par les signes de coefficients de régression (pos : à droite et en haut, nég: à gauche et en bas)
• Les valeurs des coefficients de régression sont proportionnelles à leurs longueurs
• r2 = variance expliquée par chaque variable physique