Relations entre les caractéristiques de l'habitat et les populations de truites communes (Salmo trutta L.) de la vallée de la Neste d'Aure

Relationships between habitat features and brown trouts populations (Salmo trutta L.) in Neste d'Aure valley

Laboratoire d'Ingénierie Agronomique, Equipe Environnement Aquatique et Aquaculture, ENSAT, 145 Av. de Muret, 31076 TOULOUSE Cedex, France.

Résumé

Les relations entre les caractéristiques de l'habitat et les biomasses et densités de truites communes (Salmo trutta L.) ont été recherchées dans 33 stations de la rivière Neste d'Aure et trois de ses affluents : la Neste du Louron, la Neste du Rioumajou et le ruisseau d'Espiaube dans le département des Hautes-Pyrénées. L'étude a été conduite sur un cycle annuel. Dans un premier temps, la validité du modèle d'Indice de Qualité d'Habitat (HQI) (BINNS et EISERMAN, 1979), basé sur 10 variables de l'habitat, a été testée. Les biomasses théoriques prévues par le modèle ne sont pas linéairement corrélées aux biomasses observées par pêche électrique. Le meilleur ajustement linéaire est obtenu grâce à des transformations par les logarithmes. Toutefois, la pente de la droite de régression est significativement différente de 1 (t = 2.53(p < 0.01)). Le modèle de l'Indice de Qualité d'Habitat ne constitue pas, dans le cas de la vallée d'Aure, un outil satisfaisant de prévision des biomasses de truites. Dans un deuxième temps, l'influence de chaque variable de l'habitat a été testée individuellement. Les biomasses observées sont significativement corrélées à l'altitude (entre 1350 et 600 m), aux surfaces d'abris, à la température mensuelle maximale (pour une gamme allant de 10 à 16 °C), à la conductivité électrique, à la vitesse moyenne au fond, à la profondeur moyenne et au rapport largeur/profondeur. Les densités sont significativement corrélées aux mêmes variables, à l'exception de la profondeur moyenne ; il faut également ajouter des corrélations significatives avec la pente de la ligne d'eau et la largeur de la rivière. L'étude par classe d'âge montre que l'abondance de la cohorte 0+ est liée à l'altitude, la température et la conductivité. La largeur moyenne constitue la seule caractéristique de l'habitat physique corrélée avec les biomasses et densités de 0+. L'étude par saison indique seulement une corrélation négative entre les densités et biomasses échantillonnées en hiver et la profondeur moyenne. En ce qui concerne la cohorte 1+, on observe des corrélations avec les mêmes variables altitude, température et conductivité auxquelles il faut ajouter la variable abris. Les densités de truites de taille supérieure à la taille légale de capture (180 mm) sont positivement corrélées à la surface d'abris, la profondeur moyenne, la température et la conductivité, et négativement avec l'altitude. Dans une troisième étape, à partir de régressions multiples progressives, il a été possible d'établir un modèle statistique à 5 variables qui explique 86% de la variation de biomasse totale de truites.Ce type d'outil peut constituer un élément de gestion pour les populations de truites de la Vallée de la Neste d'Aure.

Abstract

The relationships between habitat features and biomass and densitiy of brown trout (Salmo trutta L.) were studied in 33 sections of the Neste d'Aure stream and three of its tributaries: the Neste du Louron, the Neste du Rioumajou and the Espiaube stream in the Hautes-Pyrénées région. The Habitat Quality Index (HQI) model I (BINNS and EISERMAN, 1979), based on 10 environmental variables, was tested. The biomass predicted by the model were not linearly related with biomass of trout observed by electrofishing on the 33 sections. The best linear model was obtained after logarithmic transformations of the two variables. However, the slope of the regression line was significantly différent from 1 (t=2.53 (p<0.01)).The HQI model did not appear to be a good method of assessing the biomass of brown trout in the Neste d'Aure valley. Corrélations between habitat variables and brown trout biomass and density were investigated. Total biomass was significantly related to elevation (between 1350 and 600 m), cover, maximum summer temperature (between 10 and 16 °C), conductivity, mean bottom velocity, mean depth and width/depth ratio. Total density was significantly related to the same variables, with the exception of mean depth, and in addition to water gradient and stream width. The study by age-class showed that the abundance of young-of-the-year trout is related to élévation, tempéerature and conductivity. Only width was the habitat feature related to abundance of young-of-the-year. No correlations were found with other physical habitat features. Abundance of one-year-old trout (1+) was related with the same variables of élévation, tempéerature and conductivity in addition ; their density and biomass were also related to cover. Density of catchable trouts (length greater than 180 mm) was correlated with cover, depth, température, elevation and conductivity. The stepwise regression analyses produced combinations of variables that explained 86 % of the variations in biomass (with 5 variables). This type of work can be very useful in the management of fishing and of trout populations.