Bonjour à tous
Je sollicite quelques conseils pour le traitement de mes données, dans
le cadre de mon stage de description des habitats parallèllement à
l'étude du peuplement de poisson.
Je dispose d'un jeu de données décrivant "l'habitat" (au sens le plus
large) de 20 stations de cours d'eau regroupées en 3 grands niveaux
typologiques (Amont, Intermédiaire, Aval) à travers un certain nombre de
paramètres (une cinquantaine de variables en colonne).
Le premier groupe de variables concerne les caractéristiques
hydromorphologiques (Hauteur d'eau moyenne, Vitesse, Granulométrie,
Débit moyen, % en surface de différents faciès (radier, mouille, plat
courant...)
Le deuxième ensemble de variables décrit les caches potentielles pour le
poisson (% en surface des herbiers, des embâcles, des blocs, des
ss-berges...)
Un troisième groupe de variables décrit les berges (pentes, nature (%des
différentes catégories), complexité de la ripisylve (% des différérentes
catégories)
Enfin un autre groupe de paramètres caractérise quantitativement chaque
faciès présent en terme de Hauteur d'eau, vitesse, granulométrie, débit,
Nbre de Froud)
Le premier objectif est de voir par quels paramètres "d'habitat" les
différentes stations se différencient, d'abord globalement (description
en terme d'habitat du gradient longitudinal) puis par niveau typologique
(Par quels paramètres des stations de même type se différencient-elles?)
Puis il s'agit de mettre en lien ces caractéristiques d'habitat avec les
données de peuplement de poisson échantillonnés sur les même stations,
d'abord globalement puis par type de cours d'eau.
Au final l'objectif est de voir par niveau typologique, quels paramètres
d'habitat reflètent au mieux les différences de qualité globale du
milieu mesurée à l'aide d'indices (note de qualité piscicole et note
d'habitat globale).
Mon premier soucis est l'intégration des données de granulométrie
(qualitative) dans l'analyse (au côté des autres variables quantitatives
: Vitesse, Hauteur, % en surface ou en linéaire de cours d'eau de
différentes caractéristiques).
Mon deuxième soucis est le grand nombre de variables (plus de 50
possibles) ; l'ACPn me parait être la bonne stratégie pour répondre à
ces questions, mais Existe-t-il des contre-indications au mélange de
données en pourcentage à d'autres variables et Est-ce que la prise en
compte d'un grand grand nombre de variables (dans une ACPn) peut nuire à
l'interprétation. Dans ce cas les analyses séparées de chaque catégorie
de variables se justifient-elles?
Dans le cas d'un tel déséquilibre entre nombre de variables mesurées et
nombre d'individus (stations), quelles est la meilleure stratégie de
couplage entre tableau(x) "Habitat" et tableau "Poisson" (Coinertie ou
ACC?)
Désolée pour la longueur du message et merci d'avance pour vos réponses.
Aurélie Pianezzola
Stagiaire
CSP-DR3
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