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Attribut FID pour chaque polygone tampon circulaire

Attribut FID pour chaque polygone tampon circulaire


J'ai un fichier de formes de points "Negative_vel". Avec la commande Outils d'analyse-Proximité-Tampon et en sélectionnant 50m comme unité linéaire et en fusionnant le type ALL, j'ai créé un nouveau .shp "Negative_vel_buffer50m". Mais ce nouveau shapefile (avec les polygones circulaires tampons) n'a pas de table attributaire. J'ai besoin d'un FID pour chaque polygone tampon circulaire afin de vérifier avec Join Points to Layer combien de points du fichier de formes initial "Negative_vel" se trouvent dans chaque polygone tampon. Parce que je dois garder uniquement les tampons de polygones avec plus de 3 points à l'intérieur. Il n'est pas de mon intérêt de conserver des polygones tampons avec un seul point à l'intérieur.

Donc, j'ai besoin d'un buffer .shp dissous avec une table attributaire pour pouvoir plus tard Joindre et compter les points à l'intérieur de chaque polygone.


Dans l'outil Buffer, il n'y a pas d'option Just Overlapping, c'est tout ou rien. Pour que les tampons fusionnent là où ils se chevauchent et nulle part ailleurs, il est nécessaire de créer un tampon avec la dissolution de «tout» et d'exploser la fonctionnalité en utilisant Multipart to Singlepart.

Maintenant, chaque groupe de tampons est un seul polygone et vous pouvez utiliser l'outil de jointure spatiale pour compter le nombre de points dans chaque polygone en transférant le polygone FID/OID aux points et utiliser les statistiques récapitulatives pour résumer les enregistrements (min/max/nombre de chaque Cas polygone FID).

Astuce: pour faciliter la compréhension de ce qui se passe dans la table jointe, je suggère d'ajouter un champ aux points (PointID/LONG) et de calculer le FID/OID, faites de même pour les polygones (BufferID) avant la jointure spatiale afin que lorsque la table est jointe, vous aurez un champ PointID et BufferID pour reconnaître clairement quel ID est venu d'où.


L'outil Spatial Join vous permettra de compter le nombre de points dans chacun des tampons.

Avez-vous également besoin d'avoir les ID d'origine des points sources attachés aux polygones tampons ?


Disparités raciales, ethniques et de revenus dans la pollution de l'air : une étude des émissions excédentaires au Texas

Les émissions excédentaires sont des rejets de polluants qui se produisent pendant les périodes de démarrage, d'arrêt ou de dysfonctionnement et sont considérées comme des violations de la Clean Air Act des États-Unis. Il s'agit d'une catégorie de rejets polluants importante, mais sous-étudiée et sous-réglementée, compte tenu de leur fréquence et de leur ampleur. Dans cet article, nous examinons les corrélats démographiques des émissions excédentaires, en utilisant des données provenant de sources industrielles au Texas.

Méthodes

Nous menons deux séries d'analyses complémentaires : une au niveau du secteur de recensement et une au niveau de l'établissement. Au niveau du secteur de recensement, nous utilisons un modèle logit multinomial pour examiner les relations entre les caractéristiques raciales, ethniques et de revenu et l'incidence des émissions excédentaires. Au niveau de l'installation, nous estimons d'abord un modèle logit pour examiner si ces caractéristiques sont associées à des installations qui émettent des émissions excédentaires, puis, sous réserve de la présence d'émissions excédentaires, nous utilisons la régression des moindres carrés ordinaire pour estimer leur corrélation avec l'ampleur de libère.

Résultats

Dans nos analyses, nous constatons que le pourcentage de la population noire et le revenu médian des ménages sont positivement associés au pourcentage d'émissions excédentaires des diplômés universitaires, la densité de population, la valeur médiane du logement et le pourcentage de logements occupés par leur propriétaire sont négativement associés aux émissions excédentaires. Cependant, nous n'avons pas trouvé de relation claire et significative entre le pourcentage de la population hispanique et les émissions excédentaires.

Citation: Li Z, Konisky DM, Zirogiannis N (2019) Disparités raciales, ethniques et de revenu dans la pollution de l'air : une étude des émissions excessives au Texas. PLoS ONE 14(8) : e0220696. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0220696

Éditeur: Matthew Kahn, Université de Californie du Sud, ÉTATS-UNIS

A reçu: 28 février 2019 Accepté: 22 juillet 2019 Publié : 2 août 2019

Droits d'auteur: © 2019 Li et al. Il s'agit d'un article en libre accès distribué sous les termes de la Creative Commons Attribution License, qui permet une utilisation, une distribution et une reproduction sans restriction sur n'importe quel support, à condition que l'auteur original et la source soient crédités.

Disponibilité des données: Les données de cette recherche sont accessibles au public via la base de données Harvard Dataverse (https://doi.org/10.7910/DVN/FVOABJ).

Le financement: Les auteurs n'ont reçu aucun financement spécifique pour ce travail.

Intérêts concurrents : Les auteurs ont déclaré qu'ils n'existaient pas de conflit d'intérêts.


Attribut FID pour chaque polygone tampon circulaire - Systèmes d'information géographique

De nombreux phénomènes dans l'océan côtier, tels que les marées, les tsunamis et les ondes de tempête, peuvent être modélisés avec précision par les équations des eaux peu profondes. Les maillages non structurés sont souvent utilisés pour les simulations numériques de l'océan côtier, car ils peuvent résoudre la large gamme d'échelles de longueur horizontales nécessaires pour des prévisions hydrodynamiques précises et peuvent bien se conformer aux limites complexes du littoral. La précision et les dépenses de calcul associées du maillage sont en conflit direct, ce qui rend le processus de conception du maillage difficile. Le travail informatique est régi par la distribution des sommets (résolution du maillage) et la précision est déterminée, en partie, par la représentation des caractéristiques géométriques et bathymétriques pertinentes qui peuvent influencer la simulation. En raison de cet équilibre entre la précision et le travail de calcul, la prescription de la résolution du maillage conduit souvent à un processus de génération de maillage très subjectif, qui est souvent géré par un logiciel basé sur une interface utilisateur graphique (GUI), par exemple, le système de modélisation des eaux de surface. ( https://www.aquaveo.com/software/sms-surface-water-modeling-system-introduction , dernier accès : 8 mai 2019), Blue Kenue ( https://nrc.canada.ca/en/research- development/products-services/software-applications/blue-kenuetm-software-tool-hydraulic-modellers , dernier accès : 8 mai 2019), et la suite Flexible Mesh de Delft ( https://www.deltares.nl/en/software/ delft3d-flexible-mesh-suite/ , dernier accès : 8 mai 2019). Bien que les interfaces graphiques permettent à l'utilisateur de modifier soigneusement les aspects détaillés du maillage, elles ne favorisent pas l'automatisation, l'objectivité ou la reproductibilité. Pour résoudre ce problème, la communauté de la modélisation océanique a développé des approches et des outils pour soutenir la génération automatisée de maillages non structurés pour les problèmes de circulation côtière. La plupart des travaux ont soit essayé de minimiser l'erreur d'interpolation topo-bathymétrique sur le maillage, par exemple, soit de construire le maillage en fonction de la résolution des processus physiques pertinents dans le domaine et/ou de la préservation de la géométrie de la limite du littoral, par exemple, . Une méthode itérative a posteriori visant à maintenir constante l'erreur de troncature locale sur tout le maillage a également été employée.

Les paramètres (définis dans la section ) qui sont utilisés pour générer les trois exemples de maillages pour cet article, qui ont été publiés avec le kit d'outils. La qualité finale du maillage (définie dans la Sect. ) et le nombre d'itérations dans le générateur de maillage pour y parvenir sont notés.

Région Paramètres de maillage Qualité du maillage Itérations h 0 (m) h max (m) α R α wl α slp α g α ch Δ t (s) q E ‾ q E min ∋ q L 3 σ > 0.75 JBAY 15 1000 3 – – 0,15 – 2 0,97 0,60 38 GBAY 60 1000 3 – – 0,25 0,10 – 0,97 0,53 71 PRVI 10 & 30 & 1000 a 10 000 5 30 15 0,2 – 0 b 0,97 0,45 30

a Différentes valeurs de h 0 sont utilisées pour chaque domaine de fonction de taille de maille séparé comme indiqué sur la figure (PRVI) b le réglage Δ t = 0 invoque l'option de sélection automatique de pas de temps (voir Sect. ).

Les environnements de programmation modernes basés sur des interpréteurs tels que MATLAB et Python sont attrayants pour de nombreux utilisateurs pour développer des générateurs de maillage, car ils incluent une pléthore de fonctions, de boîtes à outils et de packages intégrés ou développés par la communauté et disponibles gratuitement. Par exemple, un générateur de maillage simple et facilement adaptable basé sur le concept d'équilibre des forces et écrit en quelques dizaines de lignes MATLAB est DistMesh2D . La simplicité de l'algorithme d'équilibre des forces le rend attrayant en tant que générateur de maillage à usage général en permettant aux utilisateurs et aux développeurs de l'adapter à diverses applications, par exemple, . Cependant, en raison de la nature générale de DistMesh2D, il a tendance à être inefficace en termes de calcul pour les domaines géophysiques vastes et hautement multi-échelles rencontrés dans les problèmes de modélisation hydrodynamique des océans côtiers. De plus, un certain nombre d'étapes de prétraitement doivent être effectuées pour préparer les données géospatiales pour le maillage et un certain nombre d'étapes de post-traitement pour s'assurer que le maillage se prête à la simulation. Par exemple, il faut obtenir une limite de rivage qui conduira à un maillage avec lequel il est pratique de simuler. En intégrant les outils de prétraitement des données géospatiales dans le générateur de maillage directement, il réduit le temps passé à effectuer ces tâches essentielles et automatise largement le processus de développement du maillage.

Dans un travail précédent connexe, le générateur de maillage avancé ADMESH a implémenté un générateur de maillage océanique côtier basé sur DistMesh2D dans MATLAB. Dans ce travail, nous nous appuyons sur de nombreuses idées décrites dans ADMESH avec les principales améliorations suivantes : (a) un accent sur l'efficacité de calcul pour permettre au logiciel de devenir pratiquement utile même pour de grands ensembles de données géophysiques -bathy) dans le langage de script MATLAB (b) l'inclusion de workflows de prétraitement et de post-traitement (c) une plus grande variété de fonctions de taille de maillage et une plus grande flexibilité dans leur application, ce qui offre plus de contrôle sur le placement de la résolution du maillage et, surtout, (d ) code écrit dans un environnement open-source pour le bénéfice de la communauté. Les codes mettent l'accent sur la facilitation des flux de travail de conception de maillage automatique qui conduisent à la création de maillages et aux entrées de modèle nécessaires pour une simulation numérique. Ces workflows de génération de maillage (c'est-à-dire un script de contrôle MATLAB spécifié par l'utilisateur) sont généralement représentés par quelques lignes de code MATLAB et prennent de quelques minutes à une heure pour générer des maillages relativement grands, multi-échelles et haute fidélité (potentiellement globaux à l'échelle du canal) et leurs composants auxiliaires automatiquement.

Le logiciel est écrit dans un cadre orienté objet qui est divisé en un ensemble de classes autonomes. Un effort particulier a été fait pour s'assurer que seules des fonctions open source sont nécessaires pour générer un maillage. De plus, dans son état actuel, le logiciel contient un certain nombre de fonctions de post-traitement spécifiques au modèle de CIRCulation avancée ADCIRC, mais celles-ci peuvent être adaptées à d'autres solveurs à l'avenir. Le reste de cet article est structuré comme suit : nous commençons par introduire le cadre et l'organisation du code, suivi d'une description détaillée de chacune des quatre classes autonomes.

Pour démontrer le flux de travail global et la conception des classes, trois exemples situés le long de la côte est et de la côte du golfe des États-Unis d'Amérique sont documentés (Fig. ). Le premier exemple produit un maillage de l'estuaire de la baie de la Jamaïque à New York (JBAY), démontrant l'utilité du logiciel en incorporant des ensembles de données de détection de lumière et de télémétrie (lidar) à haute résolution ( ∼ 1 / 9 arcsec ou environ 3 m de résolution horizontale) avec des éléments triangulaires à résolution fine ( ∼ 15 m) près du rivage. Le deuxième exemple maille la baie de Galveston au Texas (GBAY), démontrant l'utilité d'une nouvelle fonction de taille de maille qui peut être utilisée pour cibler la résolution le long de la navigation maritime à grand tirant d'eau et des chenaux de marée. Le troisième exemple montre comment le logiciel peut produire des maillages non structurés véritablement multi-échelles en moins d'une heure en construisant un maillage de l'océan Atlantique occidental avec un raffinement ciblé autour de Porto Rico et des îles Vierges américaines (PRVI). Voir le tableau pour plus de détails sur les différentes options et/ou paramètres qui ont été utilisés pour générer ces exemples de maillages.

La localisation géographique et la triangulation des trois mailles utilisées comme exemples dans ce travail. Les maillages minimum ( h 0 ) sont annotés en texte noir, et les noms des modèles altimétriques numériques (MNT) utilisés dans la construction des fonctions de maillage sont annotés en rouge sur chaque panneau. La carte en couleur indique les données topographiques (les données bathymétriques ont été supprimées pour la production de cette figure) dans les DEM, qui sont disponibles gratuitement sur le site Web de visualisation des données bathymétriques de la NOAA ( https://coast.noaa.gov/dataviewer , dernier accès : 8 mai 2019).

La génération automatisée de maillages non structurés à usage géophysique nécessite souvent un certain nombre de paramètres définis par l'utilisateur et une variété de données géospatiales comme entrées. En conséquence, le maillage est fortement lié aux algorithmes et aux données qui ont été utilisés pour le créer. Ces propriétés spécifiques à la tâche et à l'objet du processus de génération de maillage fournissent la motivation derrière le développement d'une approche de programmation orientée objet (POO). Dans ce logiciel, l'utilisation de la POO conduit à l'automatisation et favorise l'utilisation de workflows efficaces.

OceanMesh2D est composé de quatre classes ( geodata , edgefx , meshgen et msh voir Fig. ) et d'un répertoire d'utilitaires contenant diverses fonctions autonomes. La classe de géodonnées est utilisée comme préprocesseur pour la génération de maillage et crée une limite de maillage appropriée à partir des jeux de données géospatiales et des entrées fournis par l'utilisateur. La classe edgefx permet à l'utilisateur de créer des fonctions de taille de maillage standardisées avec une variété de paramètres et de contraintes. La classe meshgen est associée à la génération de maillage, héritant de diverses options des classes geodata et edgefx. La classe msh est une classe de stockage de données pour le maillage et les attributs associés. Des informations techniques supplémentaires sont disponibles dans le guide de l'utilisateur.

Bien que chaque classe individuelle soit autonome, il existe un flux de travail spécifique qui est généralement suivi pour créer des maillages océaniques côtiers avec le logiciel OceanMesh2D (Fig. ). La structure de ce workflow permet à l'utilisateur de créer de nombreuses instances des classes geodata et edgefx qui peuvent ensuite être transmises à la classe meshgen. De nombreuses instances des classes geodata et edgefx peuvent être combinées pour mailler de manière transparente des encarts haute résolution contenus dans des jeux de données géospatiales à couverture plus large. La capacité d'incorporer des ensembles de données sur une large gamme d'échelles est particulièrement utile et pragmatique étant donné la mémoire de calcul finie et la résolution horizontale très variable des données topo-bathymétriques haute résolution disponibles.

Description des quatre classes et du workflow standard dans OceanMesh2D. Les flèches noires indiquent que plusieurs instances des classes geodata et edgefx peuvent être générées et utilisées comme entrées de la classe meshgen (voir Sect. ).

Dans la section suivante, chacune des quatre classes qui composent OceanMesh2D est décrite.

3.1 Génération de maillage : classe meshgen

La génération de maillage est réalisée grâce à l'utilisation de l'algorithme DistMesh2D avec un certain nombre de modifications pour aider à améliorer la qualité de la triangulation finale, la vitesse de génération du maillage et l'empreinte mémoire de l'application globale. Il est à noter que l'architecture du logiciel OceanMesh2D pourrait également prendre en charge d'autres packages de génération de maillage en plus de DistMesh2D, tels que JIGSAW-GEO. Dans son état actuel, la classe est une fonction wrapper autour de l'algorithme DistMesh2D qui utilise automatiquement des classes qui décrivent le domaine de maillage et les fonctions de taille de maillage. Cependant, il peut être utilisé comme générateur de maillage 2D autonome avec une limite polygonale et une fonction de taille de maillage.

Pour la génération de maillage côtier, un avantage clé de l'utilisation de l'algorithme basé sur le lissage DistMesh2D par rapport aux algorithmes de raffinement de Delaunay et/ou de génération de maillage de Delaunay frontal est que la frontière est implicitement définie par une fonction de distance signée. Alors que la limite du domaine de maillage est stockée sous la forme d'un ensemble de segments linéaires, ces segments ne représentent pas la limite du maillage final car tous les sommets peuvent se déplacer pendant la génération du maillage conformément à la fonction de taille de maillage. La limite finale du maillage qui se rapproche du rivage dépend donc de la fonction de taille du maillage et des stratégies de post-traitement que nous utilisons pour nous assurer qu'il n'y a pas de limites auto-intersectées ou de petites portions déconnectées du maillage. Ainsi, le besoin d'un prétraitement d'approximation du littoral, par exemple, pour définir la limite du maillage tel que requis par le raffinement de Delaunay et/ou les approches de génération de maillage de Delaunay frontal est éliminé. Dans cette section, nous documentons les stratégies d'amélioration du maillage qui se produisent lors de l'exécution de l'algorithme DistMesh2D qui conduisent à une représentation approximative du domaine de haute qualité et sont en congruence avec les fonctions de taille de maillage.

3.1.1 Critère de résiliation

Dans l'algorithme DistMesh2D, les sommets du maillage sont autorisés à se déplacer de manière itérative pour atteindre un état d'équilibre de force dans lequel les bords de la triangulation sont en équilibre avec une force externe. Après un certain nombre d'itérations de maillage, l'algorithme doit alors se terminer. ont proposé un critère de terminaison basé sur la convergence vers une configuration de sommets dans laquelle un mouvement négligeable des sommets du maillage se produirait avec des itérations de maillage supplémentaires. En pratique, nos études ont montré qu'une configuration de sommets avec un mouvement négligeable est difficile à réaliser en des centaines d'itérations de maillage pour les domaines de maillage océaniques côtiers en raison des fonctions complexes de limite de rivage et de taille de maillage. Ainsi, nous proposons un critère de terminaison alternatif basé sur la qualité des éléments.

La notion de ce qui constitue un maillage de haute qualité dépend de l'application. La qualité du maillage peut être considérée comme une combinaison de mesures d'éléments géométriques, de dépendances d'application et de valeurs numériques . Une mesure géométrique de l'équilatéralité du triangle peut être calculée par 1 q E = 4 3 AE i = 1 3 λ E 2 i - 1 , où AE est l'aire du triangle et ( λ E ) i est la longueur du i ème arête du triangle. q E = 1 correspond à un élément triangulaire équilatéral et q E = 0 indique un triangle qui dégénère en droite. Un maillage avec une borne minimale suffisamment élevée sur q E est souvent souhaité . Cependant, nous constatons qu'une limite minimale sur q E est une mesure stricte pour les grands domaines avec des millions d'éléments et des caractéristiques de rivage complexes, ce qui est difficile à atteindre avec l'algorithme DistMesh2D modifié (Fig. ). Au lieu de cela, nous utilisons le critère de terminaison suivant : 2 q L 3 σ ≡ q ‾ E - 3 σ q E > 0.75 , où le surlignement et σ désignent respectivement la moyenne et l'écart type, et q L 3 σ est le « trois- « limite de contrôle inférieure sigma » utilisée comme proxy pour la qualité minimale de l'élément.

La qualité géométrique du triangle q , Eq. ( ), en fonction des itérations du processus de génération de maillage pour les trois exemples de maillage (Fig. et Tableau ). Les lignes pointillées et pleines indiquent la progression des métriques de qualité avec les stratégies d'amélioration du maillage respectivement activées et désactivées pendant la génération du maillage. À la fin de la génération du maillage, un cycle secondaire de stratégies d'amélioration du maillage est appliqué et la qualité résultante après cette étape est indiquée par l'astérisque coloré. Dans chaque panneau, la ligne noire verticale en pointillé délimite la fin du processus de génération de maillage.

Une fois terminé par le critère ci-dessus, la majorité des triangles sont de qualité adéquate. De plus, dans l'approche utilisée ici, un certain nombre d'étapes de nettoyage de maillage sont effectuées après que ce critère de fin de génération de maillage a été satisfait (Sect. ) afin d'améliorer un nombre généralement petit de la pire qualité (Fig. ).

3.1.2 Stratégies d'amélioration du maillage lors de la génération du maillage

les bords du maillage qui sont supérieurs à 2 fois la longueur donnée par la fonction de taille de maillage (au milieu du bord) sont coupés en deux

les bords qui sont deux fois moins courts que leur longueur prévue sont supprimés

un sommet qui n'est pas sur la frontière du maillage et qui est connecté à un nombre inférieur ou égal à quatre sommets est supprimé (ceci est également effectué lorsque le critère de terminaison est satisfait) et

les triangles aux angles extrêmement fins ( < 5 ) et aux grands angles ( > 175 ∘ ) sont supprimés à chaque itération.

Nous démontrons l'avantage d'utiliser ces stratégies d'amélioration du maillage à travers les trois exemples de maillages (Fig. , Tableau ). L'évolution temporelle de la qualité géométrique démontre le bénéfice direct de ces stratégies d'amélioration du maillage. La figure illustre que dans les trois exemples, les stratégies d'amélioration du maillage réduisent le nombre d'itérations nécessaires pour atteindre le critère de terminaison. En outre, la vitesse à laquelle q L3 augmente est accélérée lorsque les stratégies d'amélioration du maillage sont activées. Notez que dans l'itération suivante après chaque cycle d'amélioration (10 itérations), une légère dégradation de la qualité géométrique (Fig. ) peut se produire lorsque les arêtes et les sommets sont décimés. Pour le développement de grands maillages multi-échelles, 20 à 50 itérations peuvent souvent gagner 5 à 20 minutes pour que les problèmes atteignent le critère de terminaison. Sur la base du critère de terminaison et des améliorations énumérées ici, nous constatons généralement que des maillages océaniques côtiers complexes sont générés en environ 30 à 100 itérations. Ainsi, le nombre maximal d'itérations autorisé est généralement défini sur 100, ce qui prend généralement de quelques minutes à une demi-heure à calculer en fonction principalement de la complexité géométrique de la frontière et du rapport entre la taille du domaine et la taille minimale de l'élément.

Triangulation du maillage dans l'exemple JBAY avant et après différentes étapes de la fonction Make_Mesh_Boundaries_Traversable permettant la traversée du maillage. (a) Après la génération initiale du maillage (avant l'entrée dans la fonction) (b) après la suppression des éléments extérieurs incriminés (c) après la suppression des éléments intérieurs incriminés (d) après la sortie de la fonction une fois que tous les éléments extérieurs et intérieurs incriminés sont supprimés et que la traversabilité est obtenue. La ligne bleue épaisse indique la limite du maillage à chaque étape, et les taches rouges indiquent les éléments qui sont supprimés entre les étapes (sous-parcelles).

3.1.3 Stratégies d'amélioration du maillage après génération du maillage

Une fois la génération du maillage terminée, un cycle secondaire de stratégies d'amélioration du maillage est appliqué, axé sur l'amélioration des triangles géométriquement de pire qualité qui se produisent souvent près de la limite du maillage et peuvent rendre la simulation impossible (par exemple, Fig. a). Des triangles de faible qualité peuvent apparaître près de la limite du maillage, car les jeux de données géospatiales utilisés peuvent contenir des entités dont les échelles de longueur horizontale sont inférieures à la résolution minimale du maillage. Pour gérer ce problème, un ensemble d'algorithmes est appliqué qui résout de manière itérative les problèmes de connectivité des sommets. L'application des stratégies d'amélioration de maillage suivantes permet d'obtenir une limite de maillage simplifiée conforme à la taille d'élément minimale demandée par l'utilisateur.

les sommets de chaque triangle sont disposés dans le sens inverse des aiguilles d'une montre

conformité (un triangle n'est pas autorisé à avoir un sommet d'un autre triangle à l'intérieur) et

traversabilité (le nombre de segments de frontière est égal au nombre de sommets de frontière, ce qui garantit un chemin unique le long de la frontière du maillage).

Une fonction, appelée Make_Mesh_Boundaries_traversable , a été développée pour supprimer de manière itérative des patchs d'éléments qui sont soit déconnectés de la majeure partie du maillage, soit non déconnectés mais empêchent la traversée. Le premier ensemble d'éléments incriminés est défini comme étant des composants disjoints « extérieurs » du maillage. Les composants disjoints extérieurs du maillage sont définis comme suit : à partir d'un élément de départ aléatoire dans le maillage, la surface totale d'un ensemble connecté d'éléments (c'est-à-dire des éléments qui partagent une arête) est inférieure à un seuil défini par l'utilisateur co . Le seuil défini par l'utilisateur peut être défini en termes de fraction de surface de maillage totale ou de coupure de surface absolue (par défaut, nous définissons μ co = 0,25 , ce qui équivaut à une coupure de fraction de surface de maillage totale de 25 %). Ces patchs sont identifiés et supprimés à l'aide d'une recherche en largeur d'abord (BFS) (Fig. a et b). Ce dernier ensemble d'éléments incriminés est défini comme étant des éléments « intérieurs » du maillage qui interfèrent avec la traversabilité du chemin de frontière du maillage. Tout d'abord, un sommet incriminé qui a plus de deux arêtes de frontière de connexion est identifié. L'un des éléments connectés à ce sommet est choisi pour être supprimé en fonction d'une hiérarchie : d'une part, les triangles qui ont deux bords frontières et, d'autre part, les triangles de qualité la plus faible, q E (Fig. b et c). Les éléments extérieurs et intérieurs incriminés sont supprimés de manière itérative jusqu'à ce que la traversabilité soit atteinte (Fig. c et d).

Fix_single_connec_edge_elements . Les éléments qui partagent une arête avec un seul autre élément (éléments connectés individuellement) se rapprochent mal des ensembles de données géospatiales et sont donc supprimés du maillage de manière itérative (Fig. a et d).

lié_con_int . Cela limite la connectivité sommet à sommet (par exemple, Fig. b et e) dans le maillage à une valeur définie par l'utilisateur afin d'améliorer la qualité et la gradation du maillage et également d'augmenter la précision de la solution et la vitesse de calcul.

direct_smoother_lur . Cela fournit une amélioration supplémentaire de la qualité du maillage en déplaçant des sommets non-limites sur la base d'une opération implicite en une seule étape (Fig. c et f). L'application de cette fonction améliore considérablement la distribution statistique de q E (Fig. ).

Les stratégies d'amélioration du maillage qui sont appliquées en séquence de gauche à droite après la génération du maillage, les ovales rouges désignant les zones de changement dans la connectivité ainsi que le nom de la fonction qui effectue l'opération. (a–c) Diverses régions du maillage avant la stratégie d'amélioration et (d–f) après l'amélioration. Les panneaux (a) et (d) indiquent la suppression d'éléments qui partagent une arête avec un seul autre élément (éléments connectés individuellement) (b) et (e) illustrent la réduction de la connectivité sommet à sommet à une limite supérieure de six utilisant les algorithmes documentés dans et (c) et (f) illustrent l'opération de lissage implicite en une seule étape qui est utilisée pour maximiser la qualité globale du maillage.

Un exemple de la technique de maillage multi-échelle appliquée à un ensemble de domaines autour de la région de New York-Long Island. Les cases vertes sont spécifiées par l'utilisateur. La résolution minimale de la case verte la plus à l'extérieur de chaque panneau est différente : (a) 1 km, (b) 500 m et (c) 35 m. Remarquez comment les régions de chevauchement se transforment progressivement l'une dans l'autre.

3.1.4 Approche de maillage multi-échelle

L'algorithme DistMesh2D utilise la mémoire de manière inefficace pour le développement de maillages régionaux et mondiaux multi-échelles de l'océan côtier car il nécessite un espacement de sommets uniforme pour s'initialiser. L'inefficacité de la mémoire devient particulièrement problématique lors de l'utilisation locale d'éléments haute résolution pour incorporer pleinement les informations contenues dans des ensembles de données géospatiales haute résolution tout en utilisant une résolution de maillage plus grossière ailleurs. Pour réduire la surcharge de mémoire lors de la construction de maillages côtiers régionaux à l'aide de l'algorithme DistMesh2D, la classe meshgen a été spécifiquement développée pour permettre à l'utilisateur de transmettre plusieurs instances des classes de description des limites ( geodata ) et de taille de maillage ( edgefx ) à la classe meshgen, un approche que nous appelons « maillage multi-échelles ». Les instances de ces classes sont définies dans des cadres de délimitation alignés sur les axes (rectangles) qui reflètent la couverture du jeu de données géospatiales disponible et peuvent être partiellement ou entièrement imbriquées un certain nombre de fois avec des tailles de maillage largement disparates entre les imbrications. Des exemples de la technique de maillage multi-échelles sont montrés dans la Fig. (PRVI) et la Fig. dans lesquelles les tailles de maillage font une transition transparente entre les différentes étendues DEM.

Seules des modifications mineures de l'algorithme DistMesh2D ont été impliquées dans l'activation de la capacité de maillage multi-échelle. Les domaines imbriqués sont évalués dans une boucle à l'intérieur de DistMesh2D dans un ordre hiérarchique allant de tailles de mailles minimales relativement grossières à fines. L'évaluation hiérarchique de la fonction de force permet aux sommets du maillage de se déplacer entre les boîtes imbriquées tant que la boîte extérieure enferme complètement la boîte intérieure. Étant donné que la limite de maillage local et la fonction de taille de maillage les plus fines ont préséance dans chaque boîte imbriquée, cela permet d'inclure simultanément de nombreux ensembles de données géospatiales à résolution variable dans le processus de génération de maillage. Pour que la capacité de maillage à plusieurs échelles fonctionne, elle nécessite des transitions de taille de maillage en douceur entre les nids. Une routine ( smooth_outer.m ) a été développée pour garantir qu'une transition de résolution en douceur se produise entre les boîtes imbriquées en utilisant une méthode de marche adaptée aux grilles structurées.

Contrairement au développement de modèles de circulation côtière imbriqués, l'application de la capacité de maillage à plusieurs échelles permet la construction d'un seul maillage non structuré sans couture avec des transitions de taille de maillage délimitées par la limite admissible définie par l'utilisateur, tandis que la résolution n'est pas significativement altérée. des limites de leurs nids. L'approche multi-échelle est avantageuse par rapport aux approches traditionnelles d'imbrication de grilles structurées employées par les modèles océaniques car elle évite le besoin d'un paradigme de couplage explicite dans le solveur numérique ainsi que les problèmes associés à l'interpolation et au lissage aux interfaces entre les grilles à résolution disparate qui réduisent finalement précision.

3.2 Données géospatiales : classe de géodonnées

La classe de géodonnées est un préprocesseur du générateur de maillage. Il est utilisé pour créer une description de limite de maillage appropriée à partir de fichiers d'entrée fournis par l'utilisateur. La classe de géodonnées stocke également la région du modèle d'élévation numérique (DEM) qui chevauche efficacement le domaine de maillage souhaité en mémoire. Ces données DEM sont utilisées dans la construction et le calcul d'un certain nombre de fonctions de taille de maillage (voir la classe edgefx) et de méthodes msh. La section suivante décrit les méthodologies pour préparer la description des limites du maillage.

Les utilisateurs souhaitent souvent que le placement des limites soit précis dans les tailles de résolution de maillage dans certaines parties d'un vaste domaine de modélisation côtière. Afin d'appliquer avec précision ces contraintes sur la Terre, une projection de la géométrie sphérique de la Terre à une géométrie plane est nécessaire. Dans ce logiciel, le maillage est généré et sorti dans le système de coordonnées géographiques mondial (WGS84). Pour la formation de certaines fonctions de taille de maillage qui reposent sur des gradients et des distances bathymétriques, nous utilisons une relation simple entre les degrés WGS84 et les mètres planaires pour calculer l'espacement de la grille sous-jacente : 3 δ lon * = δ lon π RE 180 cos⁡ ϕ , δ lat * = δ lat π RE 180 , où lon et δ lat définissent la résolution DEM en WGS84 degrés entre les méridiens et les parallèles, respectivement, RE est le rayon moyen de la Terre ( ≈ 6378 km), δ lon * et δ lat * sont les distances entre les méridiens et les parallèles en mètres, et est la latitude en radians. Pour appliquer les contraintes de résolution de maillage, nous utilisons la formule Haversine pour convertir entre WGS84 et mètres. On suppose que la longueur en degrés géographiques forme une arête horizontale (c'est-à-dire parallèle à la latitude) commençant au point auquel elle est définie. La distance entre le point de départ et d'arrivée de cette arête est convertie en distances de grand cercle à l'aide de la méthode Haversine, puis nous inversons la formule Haversine et résolvons pour WGS84 degrés en supposant que la distance entre les latitudes est nulle : 4 hd = 2 arcsin sec sin⁡ h * 2 RE , où h * est la longueur du bord en mètres, et hd est la longueur du bord en degrés WGS84. L'hypothèse selon laquelle la longueur du bord s'extrude le long d'un parallèle de latitude est raisonnable en pratique car les contraintes de la fonction de taille de maillage importent principalement dans les zones de raffinement de maillage relativement élevé, et à ces endroits, la variation de est faible.

3.2.2 Définition automatique des limites du maillage

Étant donné qu'un littoral est souvent approximé par une série de segments linéaires par morceaux, la limite du maillage est souvent illimitée du côté de l'océan et n'est pas un polygone (c'est-à-dire que le premier point n'est pas égal au dernier). Ainsi, les utilisateurs doivent souvent transformer leurs segments qui représentent le littoral en un polygone fermé pour que tout algorithme de maillage fonctionne correctement. Pour rendre ce processus automatique, nous permettons à l'utilisateur de spécifier la région de maillage sous la forme d'une boîte rectangulaire, bbox . Le domaine du maillage est alors défini comme l'intersection de la zone délimitée par la bbox et la zone délimitée par le polygone du littoral. La limite du domaine de maillage est implicitement définie par l'utilisation d'une fonction de distance signée, d , selon laquelle la distance jusqu'au point de côte le plus proche est zéro . Notez qu'une valeur négative de la fonction de distance signée indique un point à l'intérieur de la limite du maillage, et une valeur positive de la fonction de distance signée indique un point à l'extérieur de la limite du maillage.

En plus de définir la frontière de maillage, la fonction de distance signée est également utilisée pour former des fonctions de taille de maillage (voir Sect. ) et est utilisée lors de l'exécution de l'algorithme de maillage DistMesh2D. Pour garantir que le calcul de la distance signée est efficace du point de vue informatique, le calcul repose sur une combinaison de la version de classe MATLAB de la méthode approximative du plus proche voisin (ANN) (pour obtenir la distance absolue) et d'une fonction de test de points dans le polygone inpoly .m (pour obtenir le signe). La méthode ANN a une efficacité de calcul élevée avec une empreinte mémoire négligeable par rapport à la fonction dsegment.m disponible dans DistMesh2D. De plus, la fonction inpoly.m est plusieurs centaines de fois plus rapide (O ( log⁡ N ) vs. O ( n 2 ) ) que la fonction intégrée inpolygon.m de MATLAB.

Les segments de polygone de rivage qui croisent bbox sont lus en mémoire.

La catégorie continentale contient des segments qui ne sont pas totalement enfermés dans la bbox .

La catégorie intérieure (c'est-à-dire les îles) contient des polygones totalement enfermés à l'intérieur de la bbox .

La catégorie externe est l'union du continent, de l'intérieur et de la bbox .

De nouveaux sommets sont ajoutés sur ces segments de sorte qu'il n'y ait pas deux sommets consécutifs le long de celui-ci à plus de h 0 2 l'un de l'autre. Ceci est nécessaire pour une re-projection précise des points qui sortent du domaine de maillage lors de l'exécution de l'algorithme DistMesh2D.

Tous les segments sont lissés à l'aide d'une moyenne mobile à n points. Simultanément, les petites îles qui ont une superficie inférieure à ( p h 0 ) 2 sont supprimées, où n et p sont des nombres entiers spécifiés par l'utilisateur ( n = 5 , p = 4 par défaut).

Exemple de traitement des limites dans et autour de New York, États-Unis, la zone de délimitation du domaine de maillage, bbox , est indiquée par la ligne noire en pointillés épais, le domaine de maillage est hachuré en bleu et la catégorisation des types de limites terrestres est indiquée en fonction de les lignes colorées.

La possibilité d'utiliser des contours géométriques extraits directement des jeux de données géospatiales dans le processus de génération de maillage sans avoir besoin d'algorithmes de simplification du littoral ou de jeux de données de littoral externes améliore l'efficacité et l'automatisation du flux de travail. De plus, en utilisant un contour géométrique, la limite de rivage résultante dans le maillage est cohérente avec l'ensemble de données topo-bathymétriques qui est ensuite interpolé sur les sommets du maillage. Étant donné que de nombreux générateurs de maillage côtier reposent sur l'ensemble de données Global Self-cohérent Hierarchical High-Resolution Shorelines (GSHHS), nous considérons que les algorithmes de traitement automatique des données géospatiales représentent un pas en avant significatif vers des efforts de modélisation côtière plus complets. Par exemple, l'ensemble de données GSHHS est largement insuffisant pour les maillages avec une résolution souhaitée supérieure à 100 m car il manque souvent des connexions critiques entre les masses d'eau (Fig. ).

(a) Le rivage fin GSHHS (c'est-à-dire GSHHS_f) centré autour de New York, États-Unis (b) un rivage extrait du mosaïquage des tuiles NCEI post-Sandy DEM avec le logiciel GRASS GIS.

3.3 Fonction de taille de maillage automatique : classe edgefx

Le placement minutieux de la résolution du maillage est essentiel pour créer des maillages qui conduisent à des simulations précises mais efficaces. Il existe un certain nombre d'heuristiques utilisées pour concevoir des maillages non structurés pour des applications d'écoulement d'eau peu profonde. Un examen de certaines heuristiques de résolution courantes utilisées dans la modélisation des océans côtiers peut être trouvé dans . Nous avons considéré une variété de contraintes impliquées dans la formation des fonctions de taille de maillage en intégrant et en adaptant les travaux antérieurs sur le sujet. Les différentes fonctions de taille de maillage sont détaillées dans cette section.

La résolution du maillage est distribuée dans le domaine selon une fonction de taille de maillage. Les fonctions de taille de maillage sont construites sur une grille structurée qui relie chaque point du domaine de maillage à une taille de maille souhaitée h ou, plus précisément, une longueur d'arête triangulaire (d'où edgefx ). La définition de la fonction de taille de maillage sur une grille structurée présente des avantages par rapport à une grille non structurée en termes d'efficacité de calcul lors du stockage, de l'interrogation, de l'interpolation et de l'exécution des calculs. De plus, les données bathymétriques sont souvent définies sur des grilles structurées, et dans ces cas, le calcul de la fonction de taille de maille directement sur la même grille peut minimiser l'erreur d'interpolation du fond marin pour le calcul de la fonction de taille de maille. Compte tenu de ces facteurs, nous calculons nos fonctions de taille de maillage sur des grilles cartésiennes définies en coordonnées géographiques (c'est-à-dire WGS84). Un inconvénient majeur de cette approche est que l'ensemble du domaine doit être affiné uniformément, ce qui devient particulièrement sévère pour des domaines de maillage relativement grands. Cela a un impact sur l'évolutivité du processus de génération de maillage ultérieur pour la génération de maillage côtier régional et mondial, mais la capacité de maillage multi-échelle (Sect. ) atténue ce problème.

Chaque fonction de taille de maille individuelle est basée sur les données du littoral et/ou les ensembles de données bathymétriques qui ont été transmis au constructeur de la classe edgefx. Actuellement, le logiciel prend en charge une variété de fonctions de taille de maillage qui sont utilisées dans la communauté de modélisation océanique : longueur d'onde à la taille de la grille , échelle de longueur topographique , distance euclidienne du rivage , taille approximative des caractéristiques du rivage , thalweg et/ou polyligne , et Courant –Limitation de Friedrichs–Lewy (CFL) . Chaque fonction de taille de maille peut être incorporée ou omise en fonction des besoins de l'utilisateur. La fonction de taille de maillage est graduée à l'aide d'un algorithme de marche pour s'assurer que le changement de triangle à triangle de la longueur du bord est limité en dessous d'un pourcentage défini par l'utilisateur, g .

3.3.1 Distance et taille de l'entité

Un degré élevé de raffinement est souvent nécessaire près de la limite du rivage pour saisir sa complexité géométrique.Si la résolution du maillage est mal distribuée, des moyens de transport critiques peuvent être manqués, ce qui entraîne des erreurs à plus grande échelle dans la circulation littorale . Ainsi, une fonction de taille de maille égale à une taille de maille minimale h 0 définie par l'utilisateur le long de la limite du rivage, augmentant en fonction linéaire de la distance signée d à partir de celle-ci, peut être appropriée : 5 h dis = h 0 - α dd , où d est la variation en pourcentage de la taille du maillage en fonction de la distance par rapport à la limite du rivage. L'équation ( ) est ce que nous appelons la fonction de taille de maille de distance et a été initialement présentée dans l'algorithme DistMesh2D.

Un inconvénient majeur de la fonction de taille de maille de distance est que la taille de maille minimale sera placée uniformément le long des tronçons rectilignes du rivage. Si la fonction de taille de maille de distance génère trop de sommets, une fonction de taille de maille d'entité qui place la résolution en fonction de la largeur géométrique du rivage doit être utilisée à la place . Dans cette fonction, la taille des caractéristiques (par exemple, la largeur des canaux et/ou des affluents et le rayon de courbure du rivage) le long de la côte est estimée en calculant les distances par rapport à l'axe médian de la géométrie du rivage. Ici, nous avons implémenté une méthode approximative de l'axe médian suivant de près . Il s'agit de trouver des extrema locaux dans le gradient du d , ce qui revient en pratique à définir un point médian comme un emplacement où | | d | | < 0.9 et d < 0 . Parfois, en raison de la configuration de la grille de fonction de taille de maille juxtaposée à la géométrie du rivage, des points médians à l'intérieur de petits canaux peuvent être perdus. Ces points médians peuvent être récupérés en classant les points de grille de fonction de taille de maillage comme points médians si les deux voisins adjacents (dans les directions nord-sud ou est-ouest) sont à l'extérieur du domaine mais que le point de fonction de taille de maillage en question est dans le domaine. Une fois les points médians calculés, la taille de la caractéristique locale h lfs est calculée comme suit : 6 h lfs = 2 d MA - d R , où α R est le nombre spécifié par l'utilisateur d'éléments souhaités par taille de caractéristique locale (généralement 2 ≤ α R ≤ 6 ), et d MA est la distance absolue au point médian le plus proche. Puisque l'axe médian est une approximation, l'identification de l'ensemble complet des points médians dépend de la résolution horizontale de la fonction de taille de maillage. Cela implique que le calcul de la taille du maillage des caractéristiques fonctionnera mieux lorsqu'il est calculé sur une grille structurée avec une résolution similaire ou plus fine que la résolution horizontale des jeux de données géophysiques fournis.

Pour démontrer l'efficacité de la fonction de taille de maillage des caractéristiques, nous utilisons un DEM topo-baignoire de 1 / 9 arcsec ( 3 m) pour générer un maillage d'environ 10 m de taille d'élément minimale de la baie de la Jamaïque à New York, États-Unis (JBAY Fig. ) , avec R = 3 . Une résolution relativement grossière est placée le long des régions linéaires du banc de sable, tandis que les zones sombres indiquent où une résolution plus élevée est automatiquement placée autour des points de forte courbure du littoral et à travers les canaux. Par exemple, deux gros plans sont montrés dans lesquels une résolution plus élevée est placée le long d'un étranglement étroit et autour d'épis côtiers perpendiculaires le long d'une plage.

Dans la théorie des eaux peu profondes, la célérité des vagues, et donc la longueur d'onde , est proportionnelle à la racine carrée de la profondeur de la colonne d'eau. Cette relation indique qu'une plus grande résolution de maillage à des profondeurs plus faibles est nécessaire pour résoudre des vagues plus courtes que celles en eau profonde. Cela étant considéré, une fonction de taille de maille h wl qui assure qu'un certain nombre d'éléments sont présents par longueur d'onde (généralement de l'espèce de marée semi-diurne dominante M 2 ) peut être déduite : 7 h wl = λ M 2 α wl , 8 h wl = TM 2 wl gb , où M 2 et TM 2 sont la longueur d'onde et la période ( ≈ 12,42 h) du raz de marée M 2 , g est l'accélération due à la gravité terrestre, b est la profondeur bathymétrique, et α wl est le nombre spécifié par l'utilisateur d'éléments choisis pour résoudre la longueur d'onde. Si la longueur d'onde M 2 est suffisamment capturée, les espèces diurnes seront également suffisamment résolues puisque leurs longueurs d'onde sont environ deux fois plus grandes que celles de M 2 . En général, le paramètre de longueur d'onde wl est fixé à une valeur comprise entre 25 et 100 .

3.3.3 Échelle de longueur topographique

Les fonctions de distance, de taille d'entité et/ou de taille de maille de longueur d'onde peuvent conduire à une résolution de maille grossière dans les eaux plus profondes qui sous-résolvent et lissent les gradients topographiques nets qui caractérisent la rupture du plateau continental. Ces caractéristiques de pente peuvent être importantes pour les modèles océaniques côtiers afin de capturer les effets dissipatifs entraînés par les marées internes, la réflexion de transmission à la rupture du plateau qui contrôle les marées astronomiques et les vagues piégées du plateau. L'échelle du paramètre de pente, communément appelée échelle de longueur topographique, est généralement représentée par ce qui suit : 9 h slp = 2 π α slp b | b | , où 2 / α slp est le nombre d'éléments qui résolvent la pente topographique, et ∇ b est le gradient de la bathymétrie évalué sur une grille structurée de résolution horizontale h 0 . Le facteur 2 π est une convention introduite par pour que α slp puisse être réglé sur une valeur similaire en magnitude à α wl , par exemple, autour de 10-30.

Résolution de maillage (définie comme le rayon de l'élément local en mètres) dans l'exemple PRVI (voir le tableau ) autour de la région en médaillon de Porto Rico et des îles Vierges américaines, avec (a) et sans (b) le filtre de pente de rayon de Rossby appliqué. La palette de couleurs « thermiques » de cmocean est utilisée dans cette figure.

En règle générale, le gradient de la bathymétrie contient souvent un degré élevé de bruit, ce qui entraîne un raffinement élevé du maillage avec l'application de h slp malgré le fait que les petites caractéristiques ont des effets marginaux sur le débit d'eau peu profonde, en particulier en eau profonde. Nous aimerions filtrer les caractéristiques bathymétriques qui ne sont pas pertinentes pour les processus sous-jacents des eaux peu profondes, comme les marées astronomiques. Par conséquent, nous proposons un filtrage passe-bas de la bathymétrie avant de calculer le gradient. Dans ce filtre passe-bas, nous proposons une longueur de coupure de filtre basée sur une estimation du rayon de déformation de Rossby local : 10 L R = g b f , où f est le paramètre de Coriolis. Par local, nous entendons que nous classons discrètement les valeurs de L R dans le domaine de maillage et appliquons un filtre passe-bas aux points de grille groupés avec une coupure définie sur L R au milieu du compartiment. Pour que cette approche fonctionne correctement, le partitionnement du domaine de maillage est essentiel car le domaine de maillage s'étend souvent sur de grandes régions de latitude avec des f très variables. Ici, l'exemple PRVI (Fig. et Tableau ) est utilisé pour démontrer l'effet du filtre de pente de rayon de Rossby (Fig. ). Le maillage avec le filtre de pente de rayon de Rossby concentre la résolution du maillage sur des entités larges et relativement peu profondes telles que la rupture du plateau continental, évitant le placement d'une résolution fine sur des entités profondes et à petite échelle qui ne sont pas comparables à L R . En conséquence, le maillage avec le fond marin filtré a 27 % de sommets en moins dans la région illustrée.

3.3.4 Talwegs et polylignes du chenal

Plus près du rivage, la largeur de la géométrie littorale à travers laquelle l'eau doit s'écouler devient finalement l'échelle de longueur dominante au lieu de L R . Ainsi, les contraintes imposées par la continuité deviennent normalement plus importantes que les équilibres dynamiques dans la détermination des échelles spatiales dans les estuaires . Suivant cette logique, la représentation de la section transversale du chenal qui relie l'océan à l'estuaire est importante afin de simuler un échange d'eau précis.

Le transport prédominant à travers un cours d'eau est souvent approximé par une série de points voisins qui relient les minimums locaux en profondeur bathymétrique. Ces emplacements sont appelés collectivement thalweg et sont représentés sous forme de polylignes dans le cadre du système d'information géographique (SIG). Le niveau de raffinement du maillage à proximité et autour du thalweg peut affecter la représentation bathymétrique dans le maillage en aliasant les minimums locaux en profondeur bathymétrique. Souvent, l'échelle de longueur associée à ces caractéristiques est trop petite pour être résolue efficacement par les autres fonctions de taille de maillage. Au lieu de cela, nous proposons une fonction de taille de maillage pour améliorer localement le raffinement du maillage autour des talwegs.

Les thalwegs peuvent être localisés en délimitant la zone de pente ascendante dans un MNT avec un logiciel SIG tel que GRASS. Une difficulté avec le seuillage de la zone de pente ascendante pour identifier les canaux submergés est qu'il peut produire des réseaux de canaux non physiques parasites, en particulier dans les zones de bathymétrie plate.

Une région circulaire dans la fonction de taille de maille est formée sur chaque point de thalweg avec un diamètre, dia , égal à 11 dia = 2 b tan⁡ ( ) , où est l'angle de dévers.

Dans chaque région circulaire, la fonction de taille de maille se voit attribuer une résolution de 12 h ch = b α ch .

Un schéma illustrant la mise en œuvre de la fonction de taille de maille du canal. Le thalweg (partie la plus profonde d'un canal) est représenté par la ligne marron. Les points de grille de fonction de taille de maillage (définis au niveau du contour vertical de la surface libre) qui tombent dans les cônes du canal (centrés le long du talweg avec un angle d'inclinaison supposé de par rapport à la verticale) utilisés pour estimer la largeur du canal sont définis pour suivre l'équation . ( ).

Au fur et à mesure que la colonne d'eau s'approfondit, l'échelle de longueur horizontale s'agrandit considérablement, ce qui implique que les effets dynamiques des caractéristiques à petite échelle comme les talwegs devraient s'affaiblir. Cette dynamique est capturée qualitativement par l'équation. ( ) par l'élargissement de la région du talweg dans la fonction de taille de maille lorsque la profondeur de l'eau augmente. De plus, le quotient α ch dans l'Eq. ( ) modifie l'échelle de résolution avec la profondeur bathymétrique pour refléter davantage le fait que l'échelle de longueur horizontale a tendance à augmenter à mesure que l'eau devient considérablement plus profonde, réduisant ainsi la résolution autour des talwegs.

Les panneaux (a) et (c) montrent la bathymétrie et la connectivité du maillage dans l'exemple GBAY (Fig. et Tableau ) créé sans la fonction de taille de maillage thalweg activée (b) et (d) sont avec la fonction de taille de maillage thalweg activée. La palette de couleurs « profonde » de cmocean est utilisée dans les palettes des panneaux (a) et (b) .

Représentation des interactions de résolution de maillage entre les fonctions de taille de maillage de la teneur ( g ), de la distance (DIS) et de l'entité (FS). (a–c) La résolution avec un grade égal à 15 % ( g = 0,15 ) et (d–f) avec un grade égal à 35 % ( α g = 0,35 ). Les panneaux (a) et (d) décrivent comment la résolution du maillage est distribuée avec une fonction de taille de maillage de distance, tandis que les panneaux (b, e) et (c, f) montrent comment la taille de maillage varie avec la fonction de taille de maillage caractéristique avec α R égal à 3 et 6, respectivement. Dans le titre de chaque panneau, le nombre de sommets n dans la triangulation est indiqué.

À titre d'exemple de cette fonction de taille de maillage, un maillage est construit dans et autour de la baie de Galveston, à Houston (GBAY Fig. et Tableau ), un estuaire peu profond avec un chenal de navigation très fréquenté le long de sa ligne médiane. Dans cet exemple, nous avons fourni les points de thalweg en seuillant le MNT de Galveston (Fig. ) avec une zone de pente ascendante de 10 000 cellules en utilisant GRASS GIS. Visuellement, le maillage généré à l'aide de la fonction de taille de maillage du canal capture clairement la caractéristique bathymétrique du Houston Ship Channel avec un degré de précision plus élevé (Fig. ). La fonction de taille de maillage du canal fournit un mécanisme pour localiser les éléments haute résolution autour des polylignes qui peuvent être extraites des suites logicielles SIG. De nombreux packages de génération de maillage incluent des méthodes pour les variations sélectives et ad hoc de la taille du maillage afin de résoudre les caractéristiques locales des fonds marins. Dans notre approche, nous essayons de rendre l'application de la variation de la taille des mailles plus objective en supposant une dépendance de la largeur et de la profondeur du canal à l'échelle des tailles de maille. De plus, les polylignes extraites ici proviennent d'un MNT et ne sont pas dessinées à la main pour améliorer encore l'objectivité et la reproductibilité de la conception du modèle.

3.3.5 Finalisation de la fonction taille de maillage

La fonction de taille de maille finale, h , est déterminée en appliquant la fonction minimale à l'ensemble des fonctions de taille de maille locales individuelles, c'est-à-dire 13 h = min h dis ou h lfs , h wl , h slp , h ch . Notez qu'il est possible d'opérer sur n'importe quel sous-ensemble donné de fonctions de taille de maillage. Ensuite, h est encore affiné en fonction des limites de transition de la taille du maillage (Sect. ), des limites de Courant–Friedrichs–Lewy (Sect. ) et des limites globales de la taille de maillage maximale ( h max ) et minimale ( h 0 ) définies par l'utilisateur.

Il est nécessaire d'assurer une limite de lissage de la taille du maillage α g telle que pour deux sommets adjacents x i , x j reliés par une arête, l'augmentation locale de la taille du maillage est bornée au-dessus de telle sorte que 14 h x j ≤ h x i + α g x i - x j . Cette limite sur la gradation de la taille des mailles est appliquée avec la méthode de marche qui a été introduite dans la Sect. . Un critère de régularité est essentiel pour produire un maillage capable de simuler des processus physiques avec un pas de temps pratique, car des gradients nets de résolution de maillage conduisent généralement à des triangles avec des angles fortement asymétriques qui entraînent une faible précision numérique. En général, une fonction de longueur de bord plus lisse est congruente avec une qualité globale de triangle plus élevée mais avec plus de triangles dans le maillage. Il est important de noter que le taux d'augmentation de la résolution du maillage est limité au-dessus par le grade donc, si le paramètre de distance dans l'Eq. ( ) est défini sur une valeur inférieure à la pente ( α d < α g ), alors la notation ne devrait avoir aucun effet sur la fonction de taille de maillage.

La figure montre les effets relatifs des fonctions de distance et de taille de maille des caractéristiques et leur interaction avec la pente. Pour illustrer cette fonction de taille de maillage, nous avons construit un maillage sur une géométrie de type estuaire avec les fonctions de taille de maille distance ( d = 0,15 et α d = 0,35 ) et caractéristique ( α R = 3 et α R = 6 ), chacune utilisant deux bornes de gradation différentes ( g = 0,15 et α g = 0,35 ). La fonction de distance de taille de maillage concentre la résolution sur la limite du maillage, ce qui n'est souvent pas nécessaire pour résoudre des zones géométriquement simples. De plus, l'utilisation d'une fonction de taille de maille de distance entraîne souvent des triangles comparativement plus grands au centre de la géométrie, en particulier avec une teneur relativement élevée (c'est-à-dire 35 % Fig. d). Dans les estuaires peu profonds, cela peut être indésirable car la représentation bathymétrique des canaux de transport élevés au centre de l'estuaire sera inexacte, aliasant la masse et l'énergie transportées. En revanche, la fonction de taille de maillage de l'entité place un nombre uniforme de triangles sur l'axe le plus large de l'entité (Fig. e et f). Il concentre la résolution du maillage sur les régions étroites et/ou où le rivage a une courbure élevée. Le résultat net est un nombre de sommets comparativement plus petit que la fonction de taille de maille de distance (pour α R < 20 dans cet exemple). En fonction de la sélection de α R dans l'équation de la taille des caractéristiques locales (Eq. ), la taille de la résolution du maillage au centre de l'estuaire peut être limitée même en utilisant un maillage relativement élevé ( g > 0,25 ). Ceci est avantageux car une note plus élevée peut réduire considérablement le nombre global de sommets. À l'inverse, une teneur relativement faible ( g < 0,20 ) peut empêcher la fonction de taille de maille caractéristique de s'étendre efficacement et peut être quelque peu contre-productive par rapport à son objectif.

3.3.7 Limitation de Courant–Friedrichs–Lewy (CFL)

Les dépenses de calcul d'un modèle de calcul et du code associé sont considérablement affectées par le pas de temps qui doit être utilisé pour assurer la stabilité et la précision. Pour les modèles qui utilisent des schémas de pas de temps explicites, une condition nécessaire à la stabilité numérique est déterminée par la condition de Courant-Friedrichs-Lewy (CFL). Bien que ce ne soit pas une condition suffisante, c'est un moyen pratique d'évaluer le succès d'un nouveau maillage. La condition CFL stipule que le nombre de Courant ( Cr ) doit être inférieur ou égal à une valeur critique qui dépend du schéma numérique. De plus, la précision d'un schéma numérique est affectée par le Cr car des valeurs élevées ont tendance à donner une précision moindre, même dans les solveurs implicites. Pour l'application de la résolution des équations d'eau peu profonde, le Cr peut être estimé et borné dans le maillage. Nous définissons une estimation de Cr aux sommets du maillage en ajoutant la vitesse des vagues en eaux peu profondes avec une estimation de la vitesse d'écoulement anticipée : 15 Cr = ( u + g H ) Δ t X , où u est l'amplitude de l'écoulement , g est l'accélération due à la gravité, H est la profondeur totale de l'eau, t est le pas de temps et Δ X est la taille de l'élément ou le bord connecté le plus court à chaque sommet. Puisque la vitesse de la vague est fonction de la profondeur et que Δ X est équivalent à la taille du maillage, h , l'utilisateur peut estimer la condition CFL a priori pour un Δ t donné. Notez que pour obtenir cette estimation a priori de Cr dans l'Eq. ( ), nous définissons H ≈ b et approximons la vitesse d'écoulement avec la vitesse orbitale linéaire à ondes longues, c'est-à-dire u η g / b , où est l'amplitude de l'onde, que nous fixons à 1 m par défaut. L'application de ces approximations et réarrangements donne la condition limite CFL suivante sur la taille du maillage : 16 h ≥ ( η g / b + gb ) Δ t Cr , où b est fixé à un minimum de 1 m pour permettre à la condition CFL d'être satisfaite par voie terrestre au cas où une inondation se produirait.

Ainsi, l'utilisateur peut spécifier une valeur de t pour limiter la résolution du maillage en fonction d'une valeur de Cr < 1 . L'objectif de la limitation CFL est de faciliter la simulation d'un maillage avec un certain pas de temps lors de l'utilisation de modèles numériques explicites à pas de temps. Cependant, cela s'accompagne souvent d'une perte de résolution de maillage qui peut être critique pour la résolution de transports importants, de sorte que l'utilisateur doit considérer des valeurs raisonnables de t basées sur la longueur de bord minimale. Pour éviter ce choix, nous avons également implémenté une option qui sélectionne automatiquement un t approprié qui satisfait la condition Eq. ( ) pour les fonctions de taille de maillage h dis ou h lfs (selon ce qui est induit). Le but de ceci est de préserver la résolution nearshore tout en appliquant la limitation CFL à d'autres fonctions de taille de maillage qui peuvent donner un raffinement plus élevé en mer.

Pour démontrer l'option de limitation de CFL, nous revenons à l'exemple JBAY (Fig. et Tableau ) généré à l'aide de la fonction de taille de maillage des caractéristiques. Dans une instance du maillage, aucune limitation CFL n'est utilisée ( T woCFL ) dans une autre instance, la limitation CFL avec Δ t = 2 s ( T wCFL ) est invoquée. Dans la génération de T wCLF , la fonction de taille de maillage est limitée de manière conservatrice par C r = 0,5 pour permettre un tampon des effets des non-linéarités, de l'interpolation bathymétrique et du lissage du maillage. Une fois le maillage généré, le NCEI post-Sandy DEM est interpolé sur chaque sommet à l'aide d'une approche de moyenne cellulaire (voir la méthode interp dans la section ), et la CFL résultante est calculée par l'équation. ( ) avec t = 2 s. L'utilisation du limiteur CFL agit pour décaler la distribution de Cr vers des valeurs plus petites (Fig. ). Le Cr maximum diminue de 3,64 à 0,96 et le Cr moyen passe de 0,68 à 0,36. Dans le maillage avec la limitation CFL, il n'y a pas de sommets qui violent la condition CFL par rapport à 10 492 dans le maillage sans elle. La limitation CFL réduit donc le nombre de sommets en rapprochant localement h ( T wCFL a 45,6 % de sommets en moins que T woCFL ). Encore une fois, l'utilisateur doit être prudent lors de la sélection de Δ t car la limitation de la LCF peut conduire à des points d'étranglement dans les petits chenaux côtiers, qui sont généralement les premières zones à violer la LCF (Fig. ). Selon l'application, cela peut être tolérable ou non.

(a) L'effet de la limitation CFL sur le nombre de Courant Cr lors de la construction de l'exemple JBAY (Fig. et Tableau ) et (b) sans lui.Les barres colorées indiquent les sommets avec Cr > 0,5 et sont présentées pour aider à la comparaison des histogrammes.

Régions rapprochées sélectionnées à Jamaica Bay, New York, de la connectivité maillée construite avec l'exemple de script JBAY (Fig. et Tableau ) : (a, c) West Pond, Queens (b, d) Old Howard Beach, Queens. Les panneaux (a) et (b) montrent la connectivité du maillage sans invoquer le limiteur CFL, et les panneaux (c) et (d) l'affichent lors de l'utilisation de l'option de limitation CFL avec t = 2 s.

Bien que l'exemple ci-dessus démontre que le Cr de tous les sommets est réduit à moins de 1 lors de l'utilisation de la fonction de taille de maillage limite CFL, le Cr maximum est toujours de 0,96 pour Δ t = 2 s, ce qui peut être trop proche de la condition théorique pour simuler sans instabilités. Sur la base de notre expérience, nous devons imposer une condition CFL plus stricte telle que Cr < 0.5 pour assurer la stabilité numérique, la précision et pour minimiser les artefacts numériques. Pour s'assurer que cette condition plus conservatrice est pleinement satisfaite, nous proposons la fonction de post-traitement CheckTimestep (algorithme 1). Cette fonction supprime de manière itérative les sommets du maillage associés aux arêtes qui violent la LCF. À chaque suppression, les sommets de l'éventail externe contenant tous les éléments connectés sont lissés à l'aide de l'opérateur laplacien. L'algorithme s'appuie sur l'implémentation par MATLAB de la triangulation incrémentielle Bowyer-Watson de Delaunay pour préserver la connectivité du maillage en dehors du patch de modification. Par exemple, dans l'exemple JBAY avec limitation CFL, CheckTimestep a convergé après cinq itérations, résultant en un maillage avec environ 2240 sommets de moins mais qui satisfait pleinement Cr < 0.5 partout pour Δ t = 2 s. En plus de s'assurer que la condition CFL est entièrement remplie, CheckTimestep en pratique est souvent utilisé pour explorer comment le maillage devrait être modifié afin d'obtenir une simulation stable pour un t particulier.

3.4 Conteneur maillé : classe msh

Pour stocker la triangulation et les fichiers associés, la classe de stockage de données msh contient des attributs liés à la triangulation et la prise en charge des fichiers d'entrée spécifiques au solveur. Alors que l'objectif sous-jacent de la classe msh est de stocker les données de maillage, le framework OOP permet à des méthodes spécifiques de lui être associées. Cela permet à la classe msh d'agir comme intermédiaire entre le solveur numérique et l'utilisateur pour aider à la création de fichiers spécifiques au solveur et effectuer des opérations courantes basées sur les données sur le maillage.

Illustration des principales méthodes msh : le tracé peut être utilisé pour visualiser la résolution du maillage (a) , la triangulation du maillage, les types de limites (b) et la topographie du fond marin (c–e) interpolation de la topographie du fond marin sur le maillage à l'aide de la moyenne cellulaire ou intégrée Les méthodes griddedInterpolant (c–e) et makens classent automatiquement les sommets des limites du maillage en types terrestre et océanique à l'aide de la classe de géodonnées natives (b) .

Un effort substantiel est souvent nécessaire après la construction de la triangulation pour permettre la simulation avec un solveur océanique côtier tel que ADCIRC, FVCOM, SELFE ou SCHISM. Par exemple, le maillage doit souvent être visualisé et vérifié de qualité, les conditions aux limites doivent être spécifiées et la topographie des fonds marins doit être interpolée sur les sommets du maillage (Fig. ). Plutôt que de laisser chaque utilisateur écrire indépendamment ses propres méthodes pour accomplir ces tâches, nous pensons qu'il est plus avantageux de placer ces méthodes statiques ou dynamiques dans la classe msh qui peut être modifiée par tout le monde à l'aide d'un logiciel de contrôle de version.

Temps d'horloge en secondes (pourcentage du total) pour les étapes impliquées dans la génération de maillage. Le prétraitement comprend la lecture et le traitement des données géospatiales (dans geodata ) et la formation des fonctions de taille de maillage (dans edgefx ). Les synchronisations de relocalisation de sommet incluent le temps écoulé dans le rejet initial du point, la re-projection de sommet dans le domaine de maillage, le mouvement de sommet et les stratégies d'amélioration du maillage pendant la génération du maillage (Sect. ). La catégorie de nettoyage comprend le temps consacré aux stratégies d'amélioration du maillage après la génération du maillage (Sect. ).

La figure illustre quelques-unes des méthodes clés associées à la classe msh (voir le guide de l'utilisateur pour une liste complète) que nous avons implémentées, telles que la visualisation de la triangulation du maillage, la résolution, la topographie des fonds marins et les types de limites. En outre, une méthode normalisée d'interpolation de la topographie des fonds marins, qui utilise par défaut une approche de moyenne cellulaire généralisée, a été développée. La méthode peut également être utilisée comme enveloppe de la fonction MATLAB griddedInterpolant intégrée avec les méthodes d'interpolation les plus proches, linéaires et diverses d'ordre supérieur. La comparaison de la topographie maillée du fond marin à l'aide de méthodes de moyenne cellulaire et d'interpolation linéaire est illustrée à la Fig. c–e. Une méthode msh est également incluse pour classer automatiquement les sommets des limites du maillage en types océan ouvert, îles fermées et continent en fonction de la classe de géodonnées natives (Fig. b).

Horloge murale de génération 4 Mesh

Les temps d'horloge murale totaux et basés sur les composants pour générer chacun des trois exemples présentés dans cette étude sont indiqués dans le tableau . Dans l'ensemble, les petits exemples (JBAY et GBAY) se terminent en moins de 2 minutes, et le grand exemple PRVI prend environ 45 minutes. De manière cohérente pour tous les exemples, la relocalisation des sommets consomme un peu plus de temps que la triangulation de Delaunay, et le nettoyage du maillage (stratégies d'amélioration du post-traitement) représente environ 6 % du temps total. L'équilibre relatif entre la génération de maillage et les temps de prétraitement dépend de la résolution du littoral et de la taille du domaine de maillage. Par exemple, dans les problèmes de petits domaines (JBAY et GBAY), le temps de prétraitement représente environ un quart du temps total. En revanche, dans l'exemple PRVI, qui maille la majeure partie de l'océan Atlantique nord-ouest à l'aide de quatre classes distinctes de géodonnées et de edgefx, le temps de prétraitement représente 64 % du temps total.

5 Discussion et conclusions

Un kit d'outils de développement de modèle autonome pour automatiser la génération de maillages triangulaires non structurés bidimensionnels (2D) pour les modèles océaniques côtiers a été développé. L'objectif global du logiciel est de réduire la complexité et les heures consacrées à la construction de maillages non structurés du monde réel dans la mesure où cela permet d'étudier plus attentivement et de manière systémique l'impact sur la circulation côtière. Ce logiciel s'exprime sous la forme d'une approche orientée objet composée de quatre classes MATLAB. Chaque classe a été conçue pour simplifier les procédures de prétraitement et de post-traitement nécessaires à la génération de maillage, conduisant à un outil de développement de modèle autonome. Alors que l'approche basée sur les scripts utilisée pour générer des maillages favorise l'automatisation et la reproductibilité approximative, les pointeurs contenus dans le script ne décrivent pas de manière adéquate l'attribution de provenance des ensembles de données géospatiales et de l'environnement informatique utilisé. À l'avenir, l'utilisation de pratiques formelles de gestion des données de recherche dans le contexte de la génération de maillage géophysique dans OceanMesh2D serait bénéfique pour accroître la reproductibilité.

Pour la génération de maillage côtier, un avantage clé de l'utilisation de l'algorithme basé sur le lissage DistMesh2D par rapport aux algorithmes de raffinement de Delaunay et/ou de génération de maillage de Delaunay frontal est que la frontière est implicitement définie à l'aide d'une fonction de distance signée. La définition implicite de la limite de maillage permet aux sommets, y compris les sommets de limite qui représentent la limite de rivage très irrégulière, de se déplacer pendant l'étape de génération de maillage conformément à la fonction de taille de maillage. En revanche, les schémas de raffinement de Delaunay et de front avancé modifient de manière incrémentale la triangulation à partir d'un partitionnement de la frontière polygonale puis se propagent à l'intérieur du domaine de maillage. Cet aspect des schémas de génération de maillage frontal nécessite que la limite du littoral soit simplifiée conformément à la fonction de taille de maillage avant le début de la génération de maillage, ce qui peut être une étape difficile.

Un ensemble de fonctions de taille de maillage communes aux côtes et à l'océan a été intégré à la classe de fonctions de taille de maillage ( edgefx ) qui peut gérer une variété de contraintes basées sur l'utilisateur et faciliter la reproductibilité approximative des emplacements des sommets du maillage. La mise en œuvre de ces fonctions de taille de maillage a été largement empruntée à la littérature préexistante avec quelques améliorations mineures. Nous avons présenté une fonction de taille de maillage polyligne pour améliorer localement la résolution autour et à proximité des canaux de navigation maritime et des canaux à fort tirant d'eau (c'est-à-dire les thalwegs). Ces caractéristiques sont trouvées par seuillage de la zone de pente ascendante calculée à partir d'un modèle numérique d'élévation (MNE) à l'aide d'un logiciel SIG. Les fonctions de taille de maillage polyligne peuvent avoir des applications futures intéressantes pour le développement de maillages terrestres qui s'accouplent de manière transparente avec les maillages océaniques. Par exemple, l'utilisateur peut fournir un ensemble de lignes qui caractérisent les crêtes terrestres de sorte que la fonction de taille de maillage de la polyligne puisse être utilisée pour améliorer localement la résolution du maillage afin de mieux capturer les maximums locaux dans les hauteurs topographiques. Étant donné que la représentation de la zone intertidale et de la plaine inondable dans le maillage est essentielle pour les applications d'inondation côtière, il est important de s'assurer que les caractéristiques terrestres telles que les collines et les digues sont correctement représentées dans le maillage. Dans son état actuel, la boîte à outils est capable de contraindre des segments linéaires par morceaux qui peuvent représenter, par exemple, une série de digues. le maillage sera de mauvaise qualité.

Pour s'assurer qu'un maillage est stable sur le plan informatique avec un pas de temps demandé par l'utilisateur (pertinent lors de la simulation avec des modèles numériques explicites-semi-implicites), une fonction de taille de maillage limitant les CFL similaire à a été introduite. Dans cette approche, nous estimons le nombre de Courant ( Cr ) sur la base de la théorie des vagues d'eau peu profonde et nous nous assurons que la fonction de taille de maille finale satisfait la condition CFL ( Cr < 1 ). Bien qu'il ait été démontré que l'application d'une limitation CFL à la fonction de taille de maillage aide à favoriser la stabilité en abaissant le Cr , le maillage non structuré résultant peut ne pas nécessairement satisfaire la condition CFL en raison du fait que l'interpolation bathymétrique du DEM n'est pas facilement contrainte. Ainsi, un algorithme itératif à appliquer après le développement du maillage ( CheckTimestep ) pour modifier localement la connectivité en décimant les sommets qui violent la condition CFL. En fonction du choix du pas de temps de l'utilisateur et des diverses contraintes de taille de maillage, l'algorithme décime les sommets dans certaines régions (par exemple, les petits canaux resserrés) qui peuvent ou non être tolérables pour le problème posé. Dans de telles régions, des éléments de maillage anisotropes, par exemple, qui pourraient être générés à l'aide de fonctions de taille de maillage, qui incluent une composante directionnelle, peuvent être plus avantageux que des éléments équilatéraux isotropes. Ainsi, la mise en œuvre de fonctions de taille de maillage anisotrope dans le logiciel, ainsi que le test des maillages résultants dans des problèmes océaniques côtiers réels, est une direction intéressante pour les travaux futurs.

Nous avons souligné la nature coûteuse de la construction de fonctions de taille de maillage haute fidélité à grande échelle, ce qui motive l'utilisation d'une approche de maillage multi-échelle. Cette approche reflète la couverture spatiale souvent clairsemée et la nature hétérogène des données altimétriques numériques librement disponibles qui sont souvent utilisées dans la construction des fonctions de taille de maillage. Le maillage à plusieurs échelles permet à l'utilisateur de créer des fonctions de taille de maillage local (extrêmement) haute résolution qui sont intégrées dans des domaines océaniques à plus grande échelle. Le résultat final est un maillage qui passe de manière transparente de la région de raffinement élevé à des éléments plus grossiers en dehors de la région d'intérêt. Ceci est pratiquement utile pour modéliser avec précision les inondations côtières dans de petites régions (par exemple, une ville ou une petite île - nous montrons ici un exemple de l'approche avec la région de raffinement du maillage autour de Porto Rico et des îles Vierges américaines) qui peuvent être sensibles aux tempêtes et les cyclones tropicaux (TC) qui le survolent. Pour les événements d'onde de tempête à grande échelle provoqués par TC, il a été démontré qu'un grand domaine de modèle est essentiel pour capturer les conditions pré-événement qui peuvent modifier la gravité modélisée de l'événement . Dans les scénarios de prévision, l'approche de maillage à plusieurs échelles pourrait être utilisée pour mailler autour de la région d'atterrissage prévue sur la base du cône d'incertitude de la trajectoire de la tempête à une résolution localement plus élevée. Cette approche pourrait générer des maillages pour la prédiction des inondations côtières à la volée à mesure que de nouvelles données de prévision deviennent disponibles. Compte tenu de la nature locale du raffinement du maillage dans cette approche, ces maillages pourraient être plus efficaces sur le plan informatique avec des tailles d'éléments minimales plus petites que les éléments préexistants, par exemple, le maillage du système de prévision opérationnelle des ondes de tempête (HSSOFS) du National Ocean Service des États-Unis, qui couvre des pans entiers du littoral avec une résolution de niveau moyen.

La structure orientée objet du logiciel permet à chaque composant d'être utilisé isolément et/ou sous des workflows différents de celui présenté ici. Par exemple, les fonctions de taille de maillage construites via la classe edgefx pourraient être utilisées avec d'autres générateurs de maillage pour distribuer les sommets. De plus, la capacité d'OceanMesh2D à adapter automatiquement les ensembles de données de rivage fournis par l'utilisateur à une fonction de taille de maille est une nouvelle fonctionnalité à la connaissance des auteurs. Cette capacité pourrait être utilisée comme une caractéristique autonome pour produire des limites polygonales qui se rapprochent du rivage avec une variété de contraintes spatiales pour d'autres packages de générateur de maillage ou applications SIG.

Trois exemples ont été utilisés pour la démonstration dans cette étude (Fig. et Tableau ). Trois autres exemples distincts sont illustrés dans le guide de l'utilisateur. Les six exemples sont publiés avec cette version du package OceanMesh2D. Ils peuvent être utilisés pour se familiariser avec le logiciel, à des fins de test et comme modèles de scripts utilisés pour générer le maillage personnalisé de l'utilisateur.


Le sophisme de l'analyse visuelle et des données de Web Mercator

Combien d'entre vous ont regardé une carte Web avec un Google Maps ou alors OpenStreetMap fond de carte, vous connaissez celui où le Groenland ressemble à la taille de l'Amérique du Sud ? Récemment, j'ai vu une de ces cartes avec des zones tampons réparties à travers les États-Unis. Chaque zone tampon avait la même taille, indiquant que chaque zone tampon représentait une zone de taille similaire de la surface de la Terre, comme vous vous en doutez, une zone tampon de rayon de 1000 km est une zone tampon de rayon de 1000 km ! Cependant, si le Groenland a une taille similaire à celle de l'Amérique du Sud, il est plus que probable que la carte s'affiche à l'aide d'un Web Mercator (EPSG : 3857 ou 900913) et plus vous vous éloignez de l'équateur, plus ces zones tampons de 1000 km de même taille deviennent imprécises et fausses.

Cliquez pour agrandir. Carte Web Mercator avec zone tampon de 1000 km autour des villes sélectionnées.

Ok, prenons un peu de recul ici un instant et regardons ce qu'est une projection. Une projection est la transformation mathématique de la Terre en une surface plane. La surface de la Terre est courbe, les cartes sont plates, donc un système de coordonnées projetées commence par la projection d'un ellipsoïde maquette de la terre sur un plan plat. Maintenant que nous avons une carte plate, nous pouvons définir des emplacements à l'aide de coordonnées cartésiennes avec des valeurs d'axe x et d'axe y.

La projection, cependant, provoque des distorsions dans la carte planaire résultante. Ces distorsions se répartissent en quatre catégories façonner, surface, direction, et distance.

Des projections qui minimisent les distorsions dans…
… la forme s'appelle conforme projections.
… la zone s'appelle aire égale projections.
… direction sont appelés vrai-direction projections.
…la distance s'appelle équidistant projections.

Le choix du système de coordonnées projetées que vous choisissez se résume en réalité à deux aspects. La projection doit minimiser les distorsions pour votre zone d'intérêt, mais plus important encore, si votre carte exige qu'une propriété spatiale particulière (forme, surface, direction ou distance) soit vraie, la projection que vous choisissez doit préserver cette propriété. Il est possible de conserver au moins une de ces propriétés mais pas toutes.

J'ai lu récemment un livre intitulé “Concevoir de meilleures cartes” par Cynthia A. Brewer (vous ne sauriez pas d'après les cartes de cet article) et la ligne suivante m'a frappé

« Si vous voyez une carte des États-Unis qui ressemble à une dalle rectangulaire, avec une frontière canado-américaine en ligne droite à l'ouest, méfiez-vous des connaissances du cartographe en matière de projection cartographique et d'interprétation des données cartographiées. »

Cela m'a fait penser à toutes ces cartes que je vois des États-Unis sur un Web Mercator qui cartographient thématiquement les données des secteurs de recensement ou des comtés d'États, ou comme mentionné précédemment, montrent des zones tampons/distances à des fins d'analyse visuelle et/ou d'analyse de données. Un Mercator est une projection conforme et, en tant que telle, préserve les angles (la forme vue par les cercles dans la figure ci-dessous) mais déforme la taille et la surface lorsque vous vous éloignez de l'équateur. Si vous vous concentrez sur une région géographique aussi vaste que les États-Unis, Web Mercator devrait-il être évité à tout prix, à moins que le seul objectif de la carte ne soit la navigation ? Une projection conforme doit être utilisée pour la cartographie à grande échelle (1:100 000 et plus) centrée sur la zone d'intérêt car à grande échelle (lors de l'utilisation d'une projection conforme) il y a des erreurs insignifiantes dans la zone et la distance.

L'Indicatrix de Tissot utilisé pour afficher des distorsions sur un Web Mercator

La figure ci-dessus utilise quelque chose appelé Tissot Indicatrix. Ici, nous avons une carte Web Mercator, les cercles à l'équateur couvrent une zone similaire sur le globe que ceux plus au nord et au sud de l'équateur. Attends, quoi ? Ces plus grands cercles vers les pôles couvrent certainement une zone beaucoup plus grande sur Terre que les plus petits à l'équateur ! C'est faux, mais pourquoi ? C'est parce qu'un Web Mercator est un système de projection cylindrique et nous y reviendrons momentanément.

Pour adapter les États-Unis contigus sur une affiche A0, vous avez besoin d'une échelle d'environ 1:6500000 et 1:27500000 sur une page A4, loin d'une cartographie à grande échelle, mais nous persistons à utiliser le Web Mercator pour visualiser les données pour les États-Unis sur les petits écrans.

MISE À JOUR : le Web Mercator est NON conforme, veuillez lire le commentaire de Roel Nicolai ci-dessous et visitez également GeoGarage pour plus d'informations. Cet article a pour but de vous faire prendre conscience que l'utilisation de la bonne projection est primordiale pour l'analyse des données.


3.2 Données géospatiales : géodonnées classer

Le géodonnées class est un préprocesseur du générateur de maillage. Il est utilisé pour créer une description de limite de maillage appropriée à partir de fichiers d'entrée fournis par l'utilisateur. Le géodonnées La classe stocke également la région du modèle d'élévation numérique (MNE) qui chevauche efficacement le domaine de maillage souhaité en mémoire. Ces données DEM sont utilisées dans la construction et le calcul d'un certain nombre de fonctions de taille de maillage (voir bordfx classe) et msh méthodes. La section suivante décrit les méthodologies pour préparer la description des limites du maillage.

3.2.1 Projection

Les utilisateurs souhaitent souvent que le placement des limites soit précis dans les tailles de résolution de maillage dans certaines parties d'un vaste domaine de modélisation côtière. Afin d'appliquer avec précision ces contraintes sur la Terre, une projection de la géométrie sphérique de la Terre à une géométrie plane est nécessaire.Dans ce logiciel, le maillage est généré et sorti dans le système de coordonnées géographiques mondial (WGS84). Pour la formation de certaines fonctions de taille de maillage qui reposent sur des gradients et des distances bathymétriques, nous utilisons une relation simple entre les degrés WGS84 et les mètres planaires pour calculer l'espacement de la grille sous-jacente :

δlon et δlatitude définir la résolution DEM en WGS84 degrés entre les méridiens et les parallèles, respectivement, RE est le rayon moyen de la Terre ( ≈6378 km), lon * et δ lat * sont les distances entre méridiens et parallèles en mètres, et φ est la latitude en radians. Pour appliquer les contraintes de résolution de maillage, nous utilisons la formule Haversine pour convertir entre WGS84 et mètres. On suppose que la longueur en degrés géographiques forme une arête horizontale (c'est-à-dire parallèle à la latitude) commençant au point auquel elle est définie. La distance entre le point de départ et d'arrivée de cette arête est convertie en distances de grand cercle à l'aide de la méthode Haversine, puis nous inversons la formule Haversine et résolvons pour WGS84 degrés en supposant que la distance entre les latitudes est nulle :

h * est la longueur du bord en mètres, et h est la longueur du bord en WGS84 degrés. L'hypothèse selon laquelle la longueur du bord s'extrude le long d'un parallèle de latitude est raisonnable en pratique car les contraintes de la fonction de taille de maillage importent principalement dans les zones de raffinement de maillage relativement élevé, et à ces emplacements la variation de φ est petite.

3.2.2 Définition automatique des limites du maillage

Étant donné qu'un littoral est souvent approximé par une série de segments linéaires par morceaux, la limite du maillage est souvent illimitée du côté de l'océan et n'est pas un polygone (c'est-à-dire que le premier point n'est pas égal au dernier). Ainsi, les utilisateurs doivent souvent transformer leurs segments qui représentent le littoral en un polygone fermé pour que tout algorithme de maillage fonctionne correctement. Pour rendre ce processus automatique, nous permettons à l'utilisateur de spécifier la zone de maillage comme une boîte rectangulaire, bbox. Le domaine du maillage est alors défini comme l'intersection de la zone délimitée par le bbox et la zone délimitée par le polygone du littoral. La limite du domaine de maillage est implicitement définie par l'utilisation d'une fonction de distance signée, , où la distance jusqu'au point côtier le plus proche est de zéro (Persson et Strang, 2004) . Notez qu'une valeur négative de la fonction de distance signée indique un point à l'intérieur de la limite du maillage, et une valeur positive de la fonction de distance signée indique un point à l'extérieur de la limite du maillage.

En plus de définir la frontière de maillage, la fonction de distance signée est également utilisée pour former des fonctions de taille de maillage (voir la section 3.3) et est utilisée lors de l'exécution de l'algorithme de maillage DistMesh2D. Pour garantir que le calcul de la distance signée est efficace du point de vue informatique, le calcul repose sur une combinaison de la version de classe MATLAB de la méthode approximative du plus proche voisin (ANN) (Arya et Mount, 1993 Mount et Arya, 2006) (pour obtenir la valeur absolue distance) et une fonction de test points dans le polygone (inpoly.m Engwirda, 2017) (pour obtenir le signe). La méthode ANN a une efficacité de calcul élevée avec une empreinte mémoire négligeable par rapport à la dsegment.m fonction disponible dans DistMesh2D. De plus, le inpoly.m fonction est plusieurs centaines de fois plus rapide (O (log N) contre O (m 2 )) que celui intégré de MATLAB inpolygone.m une fonction.

Dans notre méthodologie, le polygone du littoral est divisé en interne en polygones continentaux et insulaires (cette catégorisation est définie ci-dessous). De nouveaux sommets sont ajoutés au polygone du littoral afin qu'il soit conforme à la résolution de maillage minimale demandée par l'utilisateur ( h0 ) à l'intérieur de bbox. Les sommets sont décimés à l'extérieur bbox pour économiser à la fois de la mémoire et du temps pendant le processus de génération de maillage puisque le calcul de la fonction de distance signée est proportionnel au nombre de sommets du rivage.

Les segments du polygone de rivage qui se croisent avec bbox sont lus en mémoire.

Les segments du polygone du littoral sont classés en trois types : continent, intérieur ou extérieur.

La catégorie continentale contient des segments qui ne sont pas totalement enfermés à l'intérieur du bbox.

La catégorie intérieure (c'est-à-dire les îles) contient des polygones totalement enfermés à l'intérieur du bbox.

La catégorie extérieure est l'union du continent, de l'intérieur et bbox.

De nouveaux sommets sont ajoutés sur ces segments de sorte qu'il n'y ait pas deux sommets consécutifs le long de celui-ci à plus de h 0 2 l'un de l'autre. Ceci est nécessaire pour une re-projection précise des points qui sortent du domaine de maillage lors de l'exécution de l'algorithme DistMesh2D (Persson et Strang, 2004) .

Tous les segments sont lissés à l'aide d'un m -moyenne mobile de points. Simultanément, les petites îles qui ont une superficie inférieure à (ph0) 2 sont supprimés, où m et p sont des entiers spécifiés par l'utilisateur ( m=5 , p=4 par défaut).

À titre d'exemple, les étapes suivantes sont appliquées à un rivage extrait d'un DEM post-Sandy des Centres nationaux d'information sur l'environnement (NCEI) (JBAY sur la figure 1), conduisant à une classification des points de rivage qui est cruciale pour un maillage automatique correct de le domaine côtier compliqué qu'il décrit sans intervention humaine (Fig. 7).

Figure 7Exemple de traitement aux limites dans et autour de New York, États-Unis la boîte englobante du domaine de maillage, bbox, est indiqué par la ligne noire épaisse en pointillés, le domaine de maillage est hachuré en bleu et la catégorisation des types de limites terrestres est indiquée en fonction des lignes colorées.

La possibilité d'utiliser des contours géométriques extraits directement des jeux de données géospatiales dans le processus de génération de maillage sans avoir besoin d'algorithmes de simplification du littoral ou de jeux de données de littoral externes améliore l'efficacité et l'automatisation du flux de travail. De plus, en utilisant un contour géométrique, la limite de rivage résultante dans le maillage est cohérente avec l'ensemble de données topo-bathymétriques qui est ensuite interpolé sur les sommets du maillage. Étant donné que de nombreux générateurs de maillage côtier reposent sur l'ensemble de données Global Self-cohérent Hierarchical High-Resolution Shorelines (GSHHS) (Wessel et Smith, 1996), nous considérons que les algorithmes de traitement automatique des données géospatiales représentent un pas en avant significatif vers des efforts de modélisation côtière plus complets. Par exemple, l'ensemble de données GSHHS est largement insuffisant pour les maillages avec une résolution souhaitée supérieure à 100 m car il manque souvent des connexions critiques entre les masses d'eau (Fig. 8).

Figure 8(une) Le rivage fin GSHHS (c'est-à-dire GSHHS_f) centré autour de New York, États-Unis (b) un rivage extrait du mosaïquage des tuiles NCEI post-Sandy DEM avec le logiciel GRASS GIS.


Analyse spatio-temporelle des points chauds pour explorer l'évolution des maladies : une application aux maladies oto-laryngo-pharyngées

Cet article présente une analyse spatio-temporelle des zones de hotspot basée sur la méthode Extended Fuzzy C-Means implémentée dans un système d'information géographique. Cette méthode a été adaptée pour détecter des zones spatiales à fortes concentrations d'événements et testée pour étudier leur évolution temporelle. Les données sont constituées de patrons géoréférencés correspondant à la résidence de patients du district de Naples (Italie) chez qui une intervention chirurgicale de l'appareil oto-laryngopharyngé a été réalisée entre les années 2008 et 2012.

1. Introduction

Dans un SIG, l'impact des phénomènes dans une zone spécifique en raison de la proximité de l'événement (par exemple, l'étude de la zone d'impact d'un séisme, ou la contrainte de zone autour d'un bassin fluvial) est effectué à l'aide de fonctions de géotraitement de zone tampon. Etant donné un événement géospatial topologiquement représenté comme un élément ponctuel, linéaire ou surfacique géoréférencé, une zone tampon atomique est constituée de zones circulaires centrées sur l'élément. Par exemple, si l'événement est l'épicentre d'un séisme, géoréférencé par un point, un ensemble de zones tampons est formé par des zones circulaires concentriques autour de ce point le rayon de chaque zone tampon circulaire est défini a priori.

Lorsqu'il n'est pas possible de définir statiquement une zone d'impact et qu'il faut déterminer quelle est la zone affectée par la présence d'un ensemble cohérent d'événements, nous sommes confrontés au problème de détecter cette zone comme un cluster sur lequel les événements géoréférencés sont également épaissis. Ces clusters sont géoréférencés, représentés sous forme de polygones sur la carte, et appelés zones sensibles.

L'étude des zones sensibles est vitale dans de nombreuses disciplines telles que l'analyse de la criminalité [1–3], qui étudie la propagation sur le territoire d'événements criminels, l'analyse des incendies [4], qui analyse le phénomène de propagation des incendies sur les zones forestières, et l'analyse des maladies [5-7], qui étudie la localisation des foyers de maladies et leur évolution temporelle. Les méthodes de clustering principalement utilisées pour détecter les zones de hotspots sont les algorithmes basés sur la densité (voir [8, 9]) ils peuvent détecter la géométrie exacte des hotspots, mais sont très coûteux en termes de complexité de calcul, et dans la grande majorité des cas , il n'est pas nécessaire de déterminer exactement la forme des amas. L'algorithme de clustering le plus utilisé pour sa complexité de calcul linéaire est l'algorithme Fuzzy C-Means (FCM) [10], une méthode de clustering floue partitive qui utilise la distance euclidienne pour déterminer le cluster de prototypes sous forme de points.


La régulation de la structure microclimatique d'une région à l'aide de l'aménagement du territoire est l'une des stratégies importantes utilisées pour lutter contre le changement climatique. Les structures climatiques des régions sont également affectées par les zones humides ainsi que par les types d'utilisation des terres. Dans la présente étude, sur la base de ces informations, les effets microclimatiques à la périphérie de 1 km et 10 km de trois lacs de barrage et de deux lacs (réservoir İmranlı, réservoir Gölova, réservoir Dörteylül, lac Hafik et lac Tödürge), qui sont situés dans les limites de la province de Sivas, ont fait l'objet d'une enquête. Les analyses ont été faites à l'aide de SIG (systèmes d'information géographique) et de techniques de télédétection.

Les valeurs de température sont obtenues à partir des images Landsat TM-5 de la saison estivale 2007 qui appartiennent au 18 juin, 4 juillet, 20 juillet, 5 août. Les températures de surface calculées étaient liées aux zones tampons des zones humides et aux classes d'utilisation des terres. Les zones tampons ont été formées de 2 types, pour 10 km tous les 500 m et pour 1 km tous les 100 m pour chaque zone humide. Ces zones tampons ont été coupées d'angles de 45 degrés à l'intérieur d'elles-mêmes et divisées en 8 zones pour augmenter la précision en minimisant les effets d'autres facteurs (occupation du sol, topographie, etc.) dans les analyses. Les analyses ont été effectuées séparément pour chaque zone circulaire et chaque utilisation des terres. Les résultats ont été testés statistiquement dans un intervalle de confiance à 95 %. Avec l'aide de cette étude, la nécessité d'un aménagement du territoire sensible au climat a été soulignée.


Sélection de variables pour un modèle hédonique à l'aide d'approches d'apprentissage automatique : une étude de cas dans le comté d'Onondaga, NY

Sur la base des fondements théoriques des méthodes hédoniques, des relations positives entre divers types d'aménités environnementales et le prix de vente des logements ont été étudiées. Cependant, comme la théorie hédonique ne fournit aucun argument en faveur d'ensembles spécifiques de variables indépendantes, ce manque de support théorique a conduit les chercheurs à sélectionner des variables indépendantes à partir de résultats empiriques et d'informations intuitives d'études antérieures. Dans les études hédoniques précédentes, le critère de sélection le plus largement utilisé était la sélection par étapes pour la régression multiple avec la régression des moindres carrés ordinaires (MCO) pour l'ajustement du modèle. L'objectif de cette étude est d'appliquer des approches d'apprentissage automatique à la sélection de variables hédoniques et à la modélisation des prix de vente des logements. Deux méthodes de régression d'apprentissage automatique basées sur des règles, notamment Cubist et Random Forest (RF), ont été comparées à la régression OLS traditionnelle pour la modélisation hédonique. Chaque méthode de régression a été appliquée pour analyser les données de transaction de 4 469 maisons du comté d'Onondaga, NY (États-Unis) avec deux configurations de quartier différentes (c'est-à-dire des zones tampons de 100 m et 1 km de rayon). Les résultats ont montré que le RF a donné la plus grande précision en termes de modélisation des prix hédoniques, suivi par Cubist et la méthode traditionnelle OLS. Chaque méthode de régression a sélectionné différents ensembles de variables environnementales pour différents quartiers. Étant donné que les variables sélectionnées par la méthode RF ont conduit à faire une hypothèse approfondie reflétant les préférences des acheteurs de maisons, RF peut s'avérer utile pour la sélection de variables importantes pour l'équation de prix hédonique ainsi que pour améliorer les performances du modèle.

Points forts

► Application de méthodes de régression d'apprentissage automatique à la fonction de prix hédonique pour sélectionner des variables. ► Comparaison des résultats de sélection des méthodes d'apprentissage automatique avec la méthode traditionnelle des moindres carrés ordinaires. ► Proposer des approches plus pratiques pour la sélection de variables importantes pour la fonction de prix hédonique.


Facteurs régissant la sélection de l'habitat par les parulines orangées : essais sur le terrain des modèles Fretwell-Lucas.

La capacité de distinguer et de sélectionner parmi les habitats est l'un des traits les plus importants sur le plan de l'évolution que possède un organisme, car il détermine l'environnement sélectif rencontré par les individus au sein d'une population (Holt 1987, Jaenike et Holt 1991). Bien que la sélection de l'habitat ait persisté pendant des décennies en tant que sujet important en écologie animale, des explications sans ambiguïté expliquant pourquoi les individus ne sont pas répartis au hasard dans les habitats restent insaisissables. La plupart des études sur la sélection de l'habitat ont porté sur des oiseaux (revues dans Hilden 1965, Cody 1985) et ont examiné l'influence de l'habitat sur la structure de la communauté ou de la guilde (par exemple, Smith et MacMahon 1981, Wiens et Rotenberry 1981), ou sur la répartition des oiseaux à un échelle (par exemple, MacArthur 1972, Rotenberry et Wiens 1980). Comparativement, moins d'attention a été accordée aux facteurs immédiats, tels que la structure végétative ou la disponibilité de nourriture ou de sites de nidification qui affectent la sélection de l'habitat par les populations locales (par exemple, Verner et Willson 1966, Zimmerman 1971, Petit et al. 1988). De plus, ce n'est que récemment que l'effet de la prédation sur la sélection de l'habitat a été étudié (par exemple, Leonard et Picman 1987, Martin 1988, Martin et Roper 1988, Lima 1993). Une recherche quantitative détaillée sur les facteurs influençant le choix de l'habitat au niveau de la population est essentielle pour comprendre non seulement la dynamique de ces populations, mais aussi les modèles au niveau communautaire sur les aires de répartition régionales et géographiques (Holmes et al. 1979).

Modèles de sélection d'habitats

Le phénomène d'utilisation de l'habitat dépendant de la densité a été discuté pour la première fois pour les oiseaux par Svardson (1949), qui a observé que plus d'individus occupaient des habitats sous-optimaux pendant les années de forte densité de population que pendant les années de faible densité. Kluyver et Tinbergen (1953) ont émis l'hypothèse plus tard que cet « effet tampon », qu'ils ont observé chez les mésanges charbonnières (Parus major), résultait du comportement territorial des oiseaux dans les habitats préférés qui a forcé les individus en excès dans des habitats marginaux. Le succès de reproduction moyen dans ces habitats marginaux (où la densité de reproduction était faible) était similaire à celui des oiseaux nichant à une densité plus élevée dans l'habitat préféré. Des preuves supplémentaires de l'effet tampon ont été trouvées chez les pinsons (Fringilla coelebs Glas 1960), les individus s'installant d'abord dans l'habitat préféré et occupant les habitats marginaux seulement après qu'aucune autre ouverture n'était disponible dans les zones préférées.

Brown (1964, 1969a, b) et Fretwell et Lucas (1970) ont repris et développé l'hypothèse émise par Kluyver et Tinbergen (1953) pour étudier le rôle de la territorialité dans la régulation de la population. Les modèles proposés par Fretwell et Lucas (1970) ont reçu de loin la plus grande notoriété, peut-être en raison de leur plus grande applicabilité à une variété de taxons et de situations. Ces auteurs ont proposé que les individus puissent se répartir dans des habitats de différentes convenances intrinsèques soit dans une distribution "idéale libre" soit dans une "idéale dominance". Ces deux distributions donnent des résultats différents en ce qui concerne la valeur adaptative individuelle au sein des types d'habitat. Les hypothèses et les prévisions des deux modèles sont présentées dans le tableau 1.

Les hypothèses principales des modèles de dominance idéale libre et idéale sont que (1) la valeur adaptative à des densités de population élevées est réduite par un mécanisme tel qu'une compétition accrue pour la nourriture ou un risque de prédation, et (2) lorsqu'ils sont confrontés à un choix d'habitats, les oiseaux se comportent "idéalement" (c'est-à-dire sous l'influence de la sélection naturelle), en choisissant un habitat dans lequel la fitness est maximisée. Par conséquent, les deux modèles prédisent que les habitats de la plus haute qualité seront occupés en premier et que les habitats moins convenables seront occupés plus tard. De plus, seuls les habitats de la plus haute qualité seront occupés à de faibles densités de population, alors que certains individus se reproduiront dans des habitats moins adaptés lorsque les densités de population sont plus élevées.

Dans une distribution libre idéale, tous les individus sont supposés « libres » ou également capables de s'installer dans tous les habitats. Au fur et à mesure que les habitats préférés atteignent une densité critique, les individus nouvellement arrivés choisissent de s'installer dans des habitats moins adaptés, mais moins surpeuplés, où leur aptitude sera égale ou supérieure à celle qu'ils avaient choisi de s'installer dans la situation de forte densité. Par conséquent, les individus libres idéaux devraient se répartir de telle manière que tous aient une aptitude équivalente dans différents habitats.

Une distribution de dominance idéale se produit lorsque les individus diffèrent par leur capacité concurrentielle. Les individus dominants excluent les sous-dominants des habitats préférés par le biais d'un comportement territorial, forçant les sous-dominants dans des habitats moins appropriés. Ce modèle suppose que les territoires sont similaires à des disques élastiques (Huxley 1934) qui ne peuvent être contractés qu'à une certaine taille minimale appropriée. Dans cette hypothèse, le comportement territorial des individus dans les habitats de la plus haute qualité devrait servir à empêcher les densités de devenir si élevées qu'elles diminuent la valeur adaptative de ces individus. Ainsi, l'aptitude devrait toujours être la plus élevée dans les habitats les plus appropriés par rapport aux zones de moindre aptitude.

Fretwell et Lucas (1970) ont suggéré que les populations pourraient présenter une distribution libre idéale si le comportement territorial servait de « indice de densité » (Kluyver et Tinbergen 1953), par lequel les individus nouvellement arrivés peuvent évaluer la densité de population et éviter les zones de forte densité où la fitness peut être abaissé. Au contraire, une distribution de dominance idéale devrait prévaloir si la territorialité sert à limiter la densité au sein d'un habitat donné afin que la fitness ne soit pas diminuée. Le premier scénario implique un choix actif parmi les habitats par l'installation d'individus, le second décrit une option « forcée » pour les individus moins compétitifs.

Essais des modèles Fretwell - Lucas

Les modèles de Fretwell et Lucas (1970) ont été appliqués à une variété de taxons (par exemple, Whitham 1978, 1980, Lord et Roth 1985), et une grande variété de sujets, y compris les modèles de dispersion natale (Payne 1991) et, en particulier , études de recherche de nourriture optimale (par exemple, Harper 1982, Godin et Keenleyside 1984, Houston et McNamara 1988). Rosenzweig (1974, 1981, 1985) et d'autres (par exemple, Pimm et Rosenzweig 1981, Morris 1988, 1989) ont élargi les modèles et les ont appliqués à la structuration des communautés.Pourtant, malgré leur importance dans la littérature sur la sélection de l'habitat, les modèles proposés par Fretwell et Lucas (1970) sont restés en grande partie non testés par rapport à leur objectif initial : évaluer le rôle de la sélection de l'habitat dans la régulation de la taille de la population en identifiant les facteurs écologiques qui influencent la distribution. d'individus dans tous les types d'habitats généraux (Morse 1985, O'Connor 1985, Rosenzweig 1985). Parmi les études qui ont directement abordé les modèles Fretwell-Lucas dans ce but, beaucoup n'ont testé que quelques prédictions spécifiques (par exemple, O'Connor 1982, Clark et Weatherhead 1987, Eckert et Weatherhead 1987a, b, Morris 1989) plutôt que de fournir des informations détaillées informations simultanément sur les schémas d'établissement, la densité de population, la qualité de l'habitat et la valeur adaptative. Ces études ont fourni des tests valides de prédictions spécifiques des modèles, mais un manque d'informations concernant d'autres prédictions peut rendre difficile l'interprétation des résultats de ces études.

Un problème potentiel dans la mise à l'essai des modèles réside dans la difficulté inhérente à démontrer des différences mesurables a priori dans l'adéquation des différents habitats (Fretwell et Lucas 1970), c'est-à-dire à définir des types d'habitats distincts. Dans la plupart des études (p. ex. Fretwell 1970, Zimmerman 1982, Clark et Weatherhead 1987, Eckert et Weatherhead 1987b), les estimations de la qualité de l'habitat étaient fondées sur l'utilisation répétée ou les préférences apparentes (basées sur la densité des mâles) pour certains habitats par rapport à d'autres. , sans mesures réelles de la qualité de l'habitat telles que la disponibilité des sites de nidification, la structure végétative, l'abondance de nourriture ou le risque de prédation. Souvent, les différences de succès de reproduction ont ensuite été utilisées indirectement pour étayer les estimations originales de l'adéquation, conduisant à des arguments potentiellement tautologiques. La densité des individus peut ou non être une indication précise de la qualité de l'habitat (Van Horne 1983) et, bien que le succès de la reproduction soit un indicateur a posteriori raisonnable de l'adéquation (et est en fait suggéré par Fretwell et Lucas 1970), il existe un potentiel d'erreur ou de résultats ambigus (Fretwell 1970 voir aussi Holt 1985) lorsque les facteurs affectant potentiellement la valeur adaptative ne sont pas déterminés indépendamment de la valeur adaptative réelle dans différents habitats.

Dans les tests sur le terrain des modèles, il y a un avantage évident à avoir des différences claires et mesurables dans l'adéquation de l'habitat qui peuvent être déterminées avant ou indépendamment de l'établissement des individus. Des expériences naturelles dans des situations où les différences d'aptitude peuvent être déterminées de manière indépendante peuvent fournir des informations sur les facteurs immédiats affectant la sélection de l'habitat. Une telle situation existe pour les Parulines orangées (Protonotaria citrea) se reproduisant dans les habitats des bas-fonds le long de la rivière Tennessee. L'espèce est connue pour avoir des besoins très spécialisés en matière d'habitat, étant étroitement associée à la présence d'eau stagnante, c'est-à-dire de forêts de bas-fonds et de marécages (Bent 1953, Walkinshaw 1953, Kahl et al. 1985). De plus, les densités de population de la paruline sont facilement manipulables, car cette espèce nichant dans des trous utilise volontiers des nichoirs (Petit 1986, Petit et al. 1987). Les limitations des sites de nidification (Petit 1986), ainsi que les exigences très spécifiques en matière d'habitat, font des Parulines orangées d'excellents sujets pour les tests des modèles Fretwell - Lucas (1970), car elles peuvent être amenées à nicher dans des habitats contigus d'aptitudes sensiblement différentes.

Nos objectifs dans cette étude étaient de (1) déterminer quels facteurs immédiats et ultimes affectent potentiellement le choix des habitats par les Parulines orangées, et (2) tester l'applicabilité des modèles Fretwell-Lucas à la sélection d'habitats par cette espèce.

Les données ont été recueillies entre le 1er avril et le 20 juillet 1987-1989 le long d'une section de 12 km de la rivière Tennessee dans le comté de Benton, Tennessee. L'habitat immédiatement adjacent à la rivière, typique des bas-fonds riverains du sud des États-Unis, est composé principalement de saule (Salix sp.), de cephalanthus occidentalis (Cephalanthus occidentalis), de sweetgum (Liquidambar styraciflua), d'érables (Acer spp.) et bouleau de rivière (Betula nigra). Au printemps et en été, le niveau d'eau de la rivière est élevé en raison de la construction de barrages, provoquant l'inondation de la végétation le long des rives.

L'habitat de reproduction préféré de la Paruline orangée le long de la rivière Tennessee se trouve dans des bandes assez étroites ([moins de] 50 m) de végétation inondée le long des rives (L. Petit 1989). Les parulines se reproduisant dans les cavités naturelles choisissent presque exclusivement ces zones inondées, mais nichent occasionnellement sur la terre ferme dans les zones de feuillus de bas-fond adjacentes jusqu'à 100 m de l'eau (L. Petit et D. Petit, observation personnelle). La faible fréquence de nidification des parulines dans l'habitat sec suggère que l'habitat sec est moins convenable.

Pour tester les théories de sélection de l'habitat à l'aide de parulines orangées, les parulines ont dû être autorisées à nicher dans des habitats de différentes qualités intrinsèques. Ceci a été réalisé en fournissant une abondance de nichoirs dans la végétation inondée et dans les zones de bas-fonds plus sèches adjacentes, supprimant ainsi les effets de la limitation des sites de nidification sur la sélection de l'habitat de la paruline.

Sept parcelles d'étude ont été établies (quatre en 1987, trois parcelles supplémentaires pour un total de sept en 1988 et 1989), sur lesquelles des nichoirs fabriqués à partir de briques de lait en carton de 1,9 L (Fleming et Petit 1986) ont été disposés selon un quadrillage composé de 80 cases dans une grille de 20 colonnes x 4 lignes. Une rangée de boîtes a été placée au-dessus de l'eau stagnante parallèlement au rivage, et les rangées parallèles suivantes ont été placées à des intervalles de 35 m à l'intérieur des terres. Les boîtes à l'intérieur de chaque rangée étaient espacées [approximativement égales à] 10 m. Les nichoirs étaient fixés aux arbres à une hauteur de 1,5 à 2,0 m et étaient peints en brun. Tous les nichoirs étaient en place en mars, avant l'arrivée printanière des parulines, et tout le matériel de nidification a été retiré des nichoirs utilisés l'année précédente. Les distances entre les parcelles adjacentes variaient de 150 m à [expression mathématique omise]. Aucun individu n'a jamais été détecté sur plus d'une parcelle au cours d'une année donnée. Toutes les grilles de nichoirs étaient entourées sur trois côtés par [supérieur ou égal à] 25 m de forêt contiguë. Cette conception de grille a produit quatre transects linéaires de boîtes, à des distances croissantes de l'eau, sur un gradient allant de l'habitat inondé préféré aux zones de bas-fonds sèches moins préférées.

La structure végétative sur les sites d'étude a été mesurée en 1987 (quatre placettes) et 1988 (trois placettes) dans chaque rangée de boîtes, en utilisant une méthode de placette circulaire modifiée de James et Shugart (1970) (Petit et al. 1988). Des cercles de 5 m de rayon (0,008 ha) ont été échantillonnés autour des 80 nichoirs sur chaque grille, de sorte que 23 % de la zone de la grille a été échantillonnée. Dans chaque placette circulaire, les 10 variables d'habitat suivantes ont été mesurées : (1) pourcentage de couverture de la canopée (basé sur le nombre d'observations de la végétation de la canopée à travers un tube d'observation à 10 points dans le cercle) (2) hauteur de la canopée (en mètres) (3 ) nombre de tiges ligneuses dans les catégories de taille suivantes de diamètre à hauteur de poitrine (dhp 1,4 m) (en centimètres) : [inférieur ou égal à] 1,0, 1,1-2,5, 2,6-8,0, 8,1-15,0, 15,1-23,0, 23,1 -30,0, [supérieur à]30,0 et (4) nombre de tiges mortes (chics) [supérieur à]8,0 cm de dhp. De plus, le nombre de cavités de nidification appropriées (trous de pics et autres cavités naturelles apparemment appropriées) a été enregistré.

Les abondances des 13 espèces de plantes ligneuses les plus communes sur les parcelles ont été soumises à une analyse de correspondance sans tendance (ACD) à l'aide du programme DECORANA (Hill 1979), une technique d'ordination utilisée dans les études écologiques pour identifier des gradients environnementaux significatifs (Hill et Gauch 1980, Gauch 1982, Whittaker 1987). Le DCA est utilisé ici pour donner une description générale des différences dans la composition de la végétation à travers le gradient de la distance croissante de l'eau. De plus, une analyse de fonction discriminante (DFA) avec les procédures SAS CANDISC, STEPDISC et DISCRIM (SAS 1985) a été utilisée pour déterminer quelle combinaison linéaire de variables d'habitat distinguait le mieux les rangées de grilles de nichoirs.

Les arthropodes ont été échantillonnés sur des parcelles de gradient à des intervalles de 2 semaines de juin à juillet 1987 et d'avril à juillet en 1988 et 1989. Pour chaque période d'échantillonnage, deux nichoirs dans chaque rangée de quatre parcelles (alternés systématiquement entre les sept parcelles en 1988 et 1989) ont été sélectionnés comme points d'échantillonnage. Pas plus d'un échantillon n'a été prélevé autour d'un nichoir donné au cours d'une saison. Les arthropodes sur feuillage (1 à 3 m de haut) ont été recensés dans un cercle de 5 m de rayon centré sur un nichoir en recherchant systématiquement les feuilles (par exemple, Greenberg et Gradwohl 1980, Holmes et al. 1986) d'espèces d'arbres en proportion approximative de leur abondance (c.-à-d. contribution en pourcentage à la canopée totale) dans le cercle. Les nichoirs ont été choisis comme points d'échantillonnage des arthropodes parce qu'ils représentaient des emplacements à l'intérieur de la grille, et non parce que les parulines limitaient la recherche de nourriture à moins de 5 m du site de nidification.

Pour chaque espèce d'arbre échantillonnée, la surface foliaire moyenne a été calculée à partir des surfaces de cinq feuilles représentatives, et a été utilisée pour déterminer le nombre de feuilles nécessaires de chaque espèce pour un total de 20 000 [cm 2] de surface foliaire (à la fois supérieure et surfaces inférieures) dans chaque parcelle circulaire. Ainsi, dans un échantillon donné, le nombre de feuilles recherchées par espèce végétale variait de 20 à 500. Habituellement, 300 à 400 feuilles au total, de toutes les espèces représentatives, ont été recherchées dans un point d'échantillonnage. Deux observateurs ont pu effectuer un échantillon d'arthropodes en [inférieur ou égal à] 20 min. L'identité (à l'ordre ou à la famille) et le nombre de tous les arthropodes sur les feuilles, les pétioles et les rameaux associés ont été enregistrés. Les parulines orangées semblent avoir un régime alimentaire assez généralisé sur les aires de reproduction, d'après la grande variété d'arthropodes prélevés au cours d'une alimentation normale (L. Petit et D. Petit, observation personnelle), et sont également connues pour consommer une variété de taxons d'arthropodes dans aires d'hivernage (Lefebvre et al. 1992 L. Petit et D. Petit, observation personnelle). Ainsi, tous les arthropodes ont été inclus dans les estimations d'abondance car tous sont vraisemblablement des proies potentielles. Cependant, les abondances des taxons de proies primaires ont également été considérées séparément. Étant donné que les parulines orangées se nourrissent principalement dans le feuillage à moins de 7 m, sur les parties extérieures de la canopée des arbres (Petit et al. 1990a, b), cet échantillonnage a probablement fourni une mesure relative adéquate de la nourriture disponible pour les parulines.

Modèles d'établissement et succès de reproduction

Les parulines orangées adultes ont été baguées avec des combinaisons uniques de bagues de jambe en plastique coloré et une bague en aluminium du U.S. Fish and Wildlife Service. L'établissement initial des mâles sur les parcelles a été surveillé en avril 1987 et 1988, mais pas en 1989. Étant donné que les Parulines orangées mâles marquent généralement les sites de nidification avec de la mousse lors de l'établissement du territoire (L. Petit 1989), la présence de mousse fraîche dans les nichoirs était une indication. de la présence masculine sur une ligne de grille particulière et a aidé à déterminer les modèles d'établissement des hommes.

La taille du territoire a été mesurée en traçant des postes de chant et des points d'agression entre les mâles sur des cartes des parcelles d'étude. Très peu de territoires ont été mesurés en 1987, de sorte que les tailles des territoires sont présentées pour 1988 et 1989 seulement. La densité de reproduction sur chaque ligne de la grille a été définie comme le nombre maximum de nids actifs simultanément présents pendant la saison.

Le succès de reproduction des oiseaux nichant sur différentes lignes du quadrillage a été évalué en surveillant les dates de ponte, la taille des couvées et des couvées, le nombre de jeunes à l'envol et la masse des oisillons 9 jours après l'éclosion (1 jour avant l'âge normal de l'envol). Seuls trois nids ont été trouvés dans des cavités naturelles sur des parcelles quadrillées, et ceux-ci sont inclus dans les analyses. Les comparaisons du succès de reproduction par nid sur différentes rangées n'ont été faites que pour les premières tentatives connues, et non pour les remplacements ou les deuxièmes couvées. De plus, en raison des différences dans les dates de ponte moyennes des femelles sur différentes lignes du quadrillage, certaines analyses du succès de nidification n'incluent que les femelles sur les premières rangées qui ont commencé les nids après que les premières femelles ont commencé sur les troisième et quatrième rangées.

Aux fins de tester les modèles Fretwell-Lucas, nous avons approché l'évaluation du succès de reproduction par nid. Étant donné que la plupart des mâles (95 %) étaient monogames dans cette population (Petit 1991), et que nous n'avions aucune mesure des fécondations extra-couples, nous avons traité le succès de reproduction des mâles et des femelles de la même manière, en signalant le succès de nidification pour les femelles individuelles (c'est-à-dire représentant un couple monogame nichant sur une ligne de grille donnée). Les femelles qui ont changé d'habitat (et donc généralement de partenaires) pour différentes tentatives de nidification au cours d'une saison ont été exclues des analyses du succès de nidification saisonnier total, mais les premières tentatives de nidification de ces femelles ont été incluses dans les analyses de succès de nidification sur différentes lignes du quadrillage. Les femelles secondaires des mâles polygynes n'ont pas été incluses dans les estimations du succès de reproduction parce que la femelle seule nourrissait les jeunes (Petit 1991), ce qui pourrait affecter le succès de nidification indépendamment du type d'habitat. L'établissement et le succès de reproduction des mâles polygynes, et des femelles primaires et secondaires par rapport aux couples monogames dans différents habitats ont été discutés ailleurs (Petit 1991), et ne seront pas abordés en détail ici.

Étant donné que moins d'oiseaux ont niché sur la terre ferme que sur l'eau, les données sur les oiseaux nichant sur les rangées 3 et 4 du quadrillage ont été combinées pour augmenter la taille des échantillons (justifiées en fonction de la composition de la végétation et de l'abondance des arthropodes). Par conséquent, pour faciliter la présentation dans les analyses du succès d'imbrication, la ligne 1 est appelée "avant", la ligne 2 "milieu" et les lignes 3 et 4 comme "arrière".

Les variables d'imbrication ont été transformées (racine carrée pour les données de comptage, arc sinus pour les pourcentages) et ont été comparées entre les lignes à l'aide de l'ANOVA. Aucune différence significative dans la taille des couvées ou des couvées, ou dans le nombre de jeunes à l'envol, n'existait entre les parcelles d'étude pour n'importe quelle ligne de grille au cours d'une année (ANOVA à deux facteurs, tableau 2), de sorte que les parcelles ont été combinées pour chaque ligne dans toutes les analyses. Le succès de nidification variait considérablement d'une année à l'autre (taille de la couvée : F = 4,7 df = 2, 104 P = 0,01 taille du couvain : F = 5,9 df = 2, 104 P = 0,004 nombre à l'envol : F = 4,6 df = 2, 110 P = 0,01) . Cependant, étant donné que la taille des échantillons de n'importe quelle année était considérablement réduite lorsque les effets de la date de ponte et de la prédation étaient contrôlés, seules les données regroupées sur toutes les années sont présentées. Toutes les tendances présentées pour les données regroupées étaient également évidentes (bien que généralement non statistiquement significatives) au cours de chaque année.

Les oiseaux individuels qui sont retournés dans les zones d'étude au cours de plusieurs années ont été inclus dans toutes les années au cours desquelles ils se sont reproduits. Nous pensons que cela est justifié pour plusieurs raisons : (1) la proportion ([environ égale à]15 %) de tentatives de nidification représentée par ces individus dans les analyses de succès de nidification est relativement faible (2) [environ égale à]46 % de ces les oiseaux de retour ont changé la ligne du quadrillage sur laquelle ils ont niché au cours des différentes années, étant ainsi représentés dans différents habitats, et (3) bien que la fidélité au site ait influencé l'établissement des individus, ils pouvaient théoriquement choisir, et l'ont fait, parmi les lignes du quadrillage sur une placette chacun année (et, en fait, entre les tentatives de nidification au cours des années). De plus, chaque année offrait un nouvel environnement concurrentiel qui pouvait potentiellement modifier l'établissement des individus en raison des changements de propriété du territoire (par la mortalité/l'immigration et l'émigration) et l'âge/la capacité concurrentielle de ces individus.

Les incidences d'abandon de nid et de prédation ont été enregistrées. Les identités probables des prédateurs ont été déterminées par le degré de destruction du nid (Best 1978), c'est-à-dire que les serpents (probablement Elaphe obsoleta et peut-être Nerodia sipedon, tous deux trouvés dans des nichoirs) ont enlevé le contenu du nid et laissé le nid intact, tandis que les ratons laveurs (Procyon lotor) a retiré le contenu du nid des trous d'entrée ou retiré les couvercles des nichoirs. Les belettes à longue queue (Mustela frenata) étaient des prédateurs présumés lorsque des parulines adultes ou des jeunes ont été trouvés à l'intérieur du nichoir avec la tête et/ou l'abdomen mutilés.

Le succès de nidification a été déterminé à la fois en incluant et en excluant les effets de la prédation en raison des effets possibles des nichoirs sur les fréquences de prédation au fil du temps, et parce qu'il était souhaitable de séparer les effets de la disponibilité de la nourriture de ceux de la prédation sur le succès de la nidification. L'utilisation des nichoirs par d'autres espèces a été surveillée afin de déterminer l'étendue de la compétition interspécifique pour les sites de nidification et son rôle potentiel dans la sélection de l'habitat par la Paruline orangée.

Âge et morphologie des adultes reproducteurs

Couleur du plumage masculin. - La couleur du plumage de la tête a été utilisée pour indiquer l'âge des Parulines orangées mâles, la couleur de la tête devient généralement plus brillante avec l'âge (Kowalski 1986 L. Petit, données inédites : test de McNemar pour un changement significatif de la couleur de la tête au fil du temps, N = 36, df = 3, [[Chi].sup.2] = 9,5, P [inférieur à] 0,025). La couleur du plumage de la tête des mâles capturés a été classée à l'aide de la méthode de Kowalski (1986), basée sur la quantité de plumes foncées présentes sur la calotte et la nuque. Les mâles ont été classés sur une échelle de cinq points allant de brillant (classé 0 : pas de plumes foncées) à foncé (classé 4 : la plupart des plumes sont foncées).

Forme de rectrice. - Une méthode de distinction entre les Parulines orangées de 1ère année et les plus âgées des deux sexes est la forme des rectrices externes (Pyle et al. 1987). Les rectrices des oiseaux de 1re année sont effilées aux bords postérieurs, alors que celles des oiseaux plus âgés sont arrondies ou tronquées. La forme de la matrice a été notée pour les oiseaux capturés en 1989. Chez les mâles, la forme de la matrice était significativement corrélée avec la couleur de la tête (L. Petit, données non publiées). Cependant, comme la couleur de la tête était plus facile à déterminer et, par conséquent, une mesure plus reproductible de l'âge des hommes, la forme de la rectrice n'a été utilisée que comme indicateur de l'âge des femmes.

Morphologie adulte. - Les Parulines orangées mâles et femelles capturées ont été mesurées et pesées. Les mesures (en millimètres) comprenaient la longueur du culmen de l'extrémité du bec au bord postérieur des narines, la longueur du tarso-métatarse (tarse) de l'articulation avec le tibiotarse à la première écaille non divisée sur le pied courbé et la longueur des ailes aplaties. La masse a été mesurée à 0,1 g près avec une échelle Pesola de 50 g.

La masse des femelles de Parulines orangées varie au cours de la saison et avec le stade du cycle de nidification (L. Petit, données inédites). Étant donné que les femelles ont été capturées tout au long de la saison et à tous les stades de la reproduction, la masse des femelles n'a pas été comparée entre les habitats. La masse des mâles n'a pas fluctué de manière significative avec le stade de nidification (L. Petit, données non publiées), et il n'y avait aucune relation significative entre la masse des mâles [DONNÉES TABULAIRES POUR LE TABLEAU 3 OMIS] et la date de capture sur les rangées avant, médiane ou arrière au cours de n'importe quelle année (Corrélations de Pearson, P [supérieur à] 0,10).

Différences dans la qualité de l'habitat

Dégradé de végétation. - L'ordonnancement de la végétation sur différentes rangées de quadrillage a révélé un gradient de sol sec et d'espèces végétales des hautes terres, telles que le cornouiller (Cornus florida), les caryers (Carya spp.), la gomme noire (Nyssa sylvatica) et le chêne rouge (Quercus rubra), sur les rangées 3 et 4 de la grille, à des espèces plus mésiques et hydrophiles, telles que le kaki (Diospyros virginianus), le bouleau de rivière, les saules et le buisson à boutons, sur la rangée 1 de la grille [ILLUSTRATION POUR LA FIGURE 1 OMIS].

Les rangées avant différaient également par leur structure végétative des autres rangées de grille (lambda de Wilks = 0,31, P [inférieur à] 0,001).Le premier axe discriminant expliquait 97 % de la variation de la végétation sur les parcelles quadrillées, ses corrélations positives les plus élevées étaient avec le pourcentage de couvert végétal et la hauteur de la canopée, et il était fortement corrélé négativement avec le nombre de tiges [inférieur ou égal à] 1 cm de dhp (tableau 3).

De même, l'AFD par étapes a montré que, bien que toutes les variables à l'exception du nombre de tiges de 2,6 à 8,0 cm de dhp et du nombre de tiges [supérieur à]30,0 cm de dhp ont pu entrer dans le modèle à P [inférieur ou égal à]0,05 (tableau 3) , le pourcentage de couvert végétal, le nombre de tiges [inférieur ou égal à] 1,0 cm de dhp et la hauteur de la canopée étaient les variables qui distinguaient le mieux les rangées de quadrillage (relativement élevé [R.sup.2]). Ainsi, les rangées avant étaient caractérisées par une canopée plus courte et plus ouverte et une plus grande abondance de petites tiges (principalement des buissons de boutons) que les autres rangées de quadrillage (tableau 3).

Les distributions des scores canoniques de chaque rangée de grille le long du premier axe DF ont indiqué que les différences de structure végétative au sein des grilles étaient principalement entre les premières rangées et toutes les autres rangées. En fait, le modèle discriminant global (toutes variables comprises) a correctement classé 83 % des cercles échantillonnés sur la ligne 1, mais n'a correctement classé que 43 %, 36 % et 44 % des échantillons des lignes 2, 3 et 4, respectivement.

L'abondance relative des cavités naturelles diminuait à mesure que l'on s'éloignait de l'eau. Des moyennes de 1,5, 0,8, 0,3 et 0,1 nids/0,16 ha (0,008 ha/cercle x 20 cercles) ont été trouvées sur les lignes de grille 1, 2, 3 et 4, respectivement (N = 7 placettes). Ainsi, la composition des espèces végétales et la structure végétative différaient entre les zones intérieures inondées et sèches, et les sites de nidification naturels étaient sensiblement plus abondants au-dessus de l'eau que dans les bas-fonds adjacents.

Gradient alimentaire. - Les abondances relatives annuelles totales d'arthropodes étaient significativement plus élevées dans l'habitat inondé que sur toutes les autres rangées [ILLUSTRATION POUR LA FIGURE 2 OMIS] en 1987 (F = 5,7 df = 3, 111 P = 0,001), 1988 (F = 6,4 df = 3, 171 P = 0,0004) et 1989 (F = 7,7 df = 3, 156 P = 0,0001). Il n'y avait aucune variation significative entre les parcelles (F = 1,0 df = 6, 429 P = 0,40), et aucune interaction significative année x parcelle (F = 1,6 df = 9, 429 P = 0,10). L'abondance des arthropodes a fluctué au cours de la saison, avec des pics dans les zones inondées en raison de grandes émergences de diptères en début de saison et d'éphémères (Ephemeroptera) en juin et juillet. Les émergences de diptères sur la terre ferme étaient sensiblement plus petites que celles dans les zones inondées, et les éphémères n'ont été trouvés qu'une seule fois dans les échantillons sur la terre ferme. Dans la plupart des échantillons, la rangée 1 présentait des nombres moyens d'arthropodes totaux significativement plus élevés que toutes les autres rangées, sans différence significative entre les rangées 2, 3 et 4 (Étudiant - Newman - Keuls [SNK] tests à gammes multiples [ILLUSTRATION POUR LA FIGURE 2 OMIS ]). Dans deux échantillons, les abondances relatives d'arthropodes sur la rangée 2 étaient significativement plus élevées que sur les rangées 3 et 4 [ILLUSTRATION POUR LA FIGURE 2 OMIS]. Cependant, lorsque les données de toutes les années ont été combinées, des différences significatives se sont produites uniquement entre la ligne 1 et toutes les autres lignes. Ainsi, en plus des différences dans la composition de la végétation, les zones inondées présentaient une abondance relative totale de nourriture plus élevée que l'habitat des bas-fonds plus sec.

Les taxons de proies primaires (larves de lépidoptères, araignées, diptères et éphéméroptères) représentaient [environ égal à] 60 % (intervalle de 25 à 82 %) de l'abondance totale des arthropodes par échantillon. Le reste de chaque échantillon était généralement composé de coléoptères, d'homoptères, d'hyménoptères (principalement des fourmis) et d'orthoptères. Les abondances d'araignées, de diptères et d'éphéméroptères, les taxons de proie qui ont le plus d'importance pour les Parulines orangées adultes pendant la période de nidification, étaient significativement plus élevées sur les premières rangées (rangée 1) que sur toutes les autres rangées toutes les années (tableau 4). Cependant, les abondances de lépidoptères et d'autres larves (la nourriture prédominante pour les oisillons L. Petit, données non publiées) ne différaient pas significativement entre les rangées d'une année à l'autre (tableau 4).

Prédation. - La fréquence totale de la prédation des nids était significativement plus élevée en 1989 (53,3 % des 120 nids) qu'en 1987 (31,6 % des 57 nids) ou en 1988 (29,6 % des [DONNÉES TABULAIRES POUR LE TABLEAU 4 OMIS] 108 nids G = 15,4, df = 2, P [inférieur à] 0,001). La fréquence plus élevée en 1989 était principalement due à une parcelle d'étude sur laquelle il y avait une prédation extrême par le raton laveur, avec seulement une des 20 tentatives de nidification réussies.

Une variation significative des fréquences de prédation des nids s'est produite dans les sept parcelles d'étude en 1988 (G = 18,3, df = 6, P = 0,006) et 1989 (G = 31,6, df = 6, P [inférieur à] 0,001), et la variation était de près de significatif en 1987 (G = 7,5, df = 3, P = 0,06). Cependant, les fréquences de prédation étaient similaires d'une ligne de grille à l'autre pour toutes les années (tableau 5). Ainsi, le risque relatif de prédation était similaire pour les oiseaux nichant dans les zones inondées et sèches. Cette tendance est également corroborée par les données sur les cavités naturelles dans les habitats inondés et secs ailleurs le long de la rivière Tennessee (L. Petit, données non publiées) : six des 32 (18,7 %) cavités naturelles situées au-dessus de l'eau stagnante ont été la proie, tout comme l'une des six (16,7 %) cavités situées sur la terre ferme ([supérieur à] 50 m à l'intérieur des terres de la rivière G = 0,02, df = 1, P [supérieur à] 0,05). Cependant, la prédation dans les zones inondées s'est produite à une fréquence significativement plus élevée dans les nichoirs (40,6 % des 170 nids, les trois années combinées) que dans les cavités naturelles (18,7 % des 32 nids G = 5,9, df = 1, P [inférieur à] 0,025). La fréquence de prédation était également plus élevée dans les nichoirs (42,9 % sur 56) que dans les cavités naturelles (16,7 % sur six) dans l'habitat le plus sec (c. df = 1, P [supérieur à] 0,05).

Fait intéressant, les types de prédateurs différaient selon les lignes de la grille. Les ratons laveurs étaient responsables de la plus grande proportion de déprédations dans l'ensemble (54,5% Tableau 6), et ont pris des nids sur les zones inondées ainsi que les zones sèches. Cependant, la proportion de prédation des nids attribuable aux serpents et aux belettes était variable selon les lignes de la grille. Les belettes ne se nourrissaient que des nids sur la terre ferme, tandis que les serpents étaient responsables d'une proportion plus élevée de prédations dans l'habitat inondé que sur la terre ferme (tableau 6). De même, dans les données susmentionnées sur les cavités naturelles le long de la rivière Tennessee, les serpents étaient responsables des six déprédations des cavités dans l'habitat inondé, mais le seul nid déprédé situé sur la terre ferme a été pris par un mammifère.

Compétition interspécifique pour les sites de nidification. - Des nids de parulines orangées ont été trouvés dans [environ l'équivalent de] 15 à 20 % de tous les nichoirs disponibles chaque année (320 disponibles en 1987, 560 en 1988 et 1989), et les parulines ont placé des morceaux de mousse et d'autres matériaux de nidification dans 36- 47% de toutes les boîtes chaque année. D'autres espèces trouvées « occupant » des nichoirs, comme indiqué par la présence d'individus, de nids, de matériaux de nidification ou de produits alimentaires (mât dur), comprenaient les Troglodytes de Caroline (Thryothorus carolinus 1,3 à 3,9 % des boîtes utilisées), les écureuils volants du sud (Glaucomys volans 1,3-3,8%), Peromyscus sp. (0,6 % en 1987), les mésanges de Caroline (Parus carolinensis 0,2 % en 1989) et la mésange huppée (Parus bicolor 0,2 % en 1989). Les Hirondelles bicolores (Tachycineta bicolor) étaient communes dans la zone d'étude et utilisaient des nichoirs placés au-dessus de l'eau pour les parulines en 1985 (Petit al. 1987), mais aucune Hirondelle bicolore n'a utilisé de nichoirs au cours de la présente étude. Ainsi, l'utilisation des nichoirs par la Paruline orangée dépassait de loin celle de toutes les autres espèces concurrentes. Cependant, il y avait des différences dans la répartition des parulines et des espèces concurrentes entre les zones inondées (rangées 1) et plus sèches (rangées 2, 3 et 4). Même si le nombre total de nichoirs utilisés par les parulines nicheuses était presque également réparti entre la rangée 1 et les 3 autres rangées combinées (55,6 % contre 44,4 % des 248 nids totaux), le pourcentage de nids d'espèces concurrentes (troglodyte de Caroline, N = 19 nombre total de nids petit polatouche, N = 21 Mésange huppée, N = 1 Mésange de Caroline N = 1) était significativement plus élevée dans l'habitat sec (rangées 2, 3 et 4) que sur la rangée 1 (95,2 % contre 4,8 % de 42 au total nids G = 45,1, df = 1, P [inférieur à] 0,001). Ainsi, les espèces concurrentes étaient plus abondantes dans les habitats secs que dans les habitats inondés.

[DONNÉES TABULAIRES POUR LE TABLEAU 7 OMIS]

Répartition des mâles dans les habitats

Ordre de règlement. - Les mâles sont arrivés en premier dans les zones inondées sur chaque placette en 1987 et en 1988. Sur la plupart des placettes [DONNÉES TABULAIRES POUR LE TABLEAU 8 OMIS] au cours des deux années (trois des quatre placettes en 1987, cinq des sept placettes en 1988), installation sur des lignes de quadrillage 3 et 4 ont commencé [supérieur ou égal à] 7 jours après que les mâles ont commencé à s'installer dans l'habitat inondé. Plus important encore, pour toutes les parcelles sauf une en 1988, tous les mâles qui se sont installés sur les rangées 3 ou 4 du quadrillage ne l'ont fait qu'après la présence de 4 à 6 mâles sur la rangée 1, tous les nichoirs de cette rangée étant défendus.

Densités de reproduction. - Les densités de reproduction moyennes étaient significativement plus élevées sur la ligne de grille 1 que sur toutes les autres lignes chaque année (parcelles combinées Tableau 7). Ainsi, les densités moyennes de reproduction dans les habitats inondés étaient environ trois fois plus élevées que les densités dans les zones sèches. Les densités de reproduction variaient également davantage sur les rangées du milieu et arrière que sur les premières rangées à la fois selon les parcelles et les années (tableau 7).

Au cours des trois années d'étude, six (5 %) mâles non territoriaux et une (0,9 %) femelle apparemment non reproductrice ont été capturés sur les parcelles d'étude. Plusieurs autres individus « flottants », principalement des mâles, ont été observés sur les parcelles, généralement alors qu'ils exploraient silencieusement des nichoirs sur les territoires d'autres mâles. De plus, l'occupation rapide par les mâles non bagués des territoires vacants sur les premières rangées (L. Petit, données non publiées) suggère qu'il y avait un surplus d'individus non reproducteurs présents malgré une abondance de nichoirs dans la région.

Tailles des territoires. - Les territoires des mâles nichant sur les rangées 3 et 4 étaient environ deux fois plus grands que les territoires des mâles nichant sur les rangées 1 ou 2 en 1988 et en 1989 (tableau 8). Tous les nichoirs sur les premières rangées ont été incorporés dans des territoires, mais 7 à 55 % ([expression mathématique omise] = 26 %) des 60 nichoirs dans un habitat sec n'ont été défendus sur aucune parcelle au cours d'une année. Dans les quelques cas où les déplacements entre les habitats et les changements de taille du territoire étaient connus pour les mâles individuels, la taille du territoire augmentait ou diminuait selon la direction du changement d'habitat. La taille moyenne du territoire pour trois mâles qui se déplaçaient d'une année à l'autre des rangées avant a diminué de près de 50 % (de 0,36 ha à 0,19 ha). Aucun mâle qui a niché dans un habitat inondé n'a été observé pour se transformer en habitat sec d'une année à l'autre (L. Petit, données non publiées). Les changements au cours de l'année dans la taille des territoires pour deux mâles qui sont passés des rangées arrière à l'habitat inondé étaient de 0,44 à 0,21 ha et de 0,19 à 0,15 ha. Un mâle qui est passé d'un habitat inondé à un habitat sec en un an a changé la taille de son territoire de 0,09 ha à 0,17 ha.

Âge et morphologie des adultes

Couleur du plumage masculin. - Lorsque toutes les années ont été combinées, les Parulines orangées mâles sur les premières rangées avaient un plumage de tête significativement plus brillant que les mâles nichant sur les dernières rangées (G = 6,6, df = 2, P = 0,04 Tableau 9). Les mâles des deuxièmes rangées étaient de luminosité intermédiaire, le pourcentage le plus élevé (45 %) de ces mâles ayant un rang de tête de 2. significatif seulement en 1987 (tableau 9). Tous les mâles territoriaux ont été inclus pour chaque année dans ces analyses, ainsi, les mâles qui sont retournés dans les parcelles d'étude ont été inclus plus d'une fois. La fidélité au site des mâles peut avoir influencé en partie la répartition entre les rangées de mâles avec un plumage de tête différent. Par exemple, un seul (4 %) des 19 mâles des rangées arrière était classé 0 ou 1 en 1987 et 1988, alors que 44 % des neuf mâles des rangées 3 et 4 étaient classés brillants en 1989 (tableau 9), peut-être en raison de changements de plumage avec l'âge. De plus, la proportion d'individus sombres a augmenté dans l'habitat inondé au fil du temps. Les mâles qui étaient connus pour être fidèles au site des zones sèches conservaient souvent un plumage foncé, par conséquent, le plumage peut être lié à la dominance indépendamment de l'âge (L. Petit, données non publiées). Cependant, de nombreux mâles de retour qui ont conservé un plumage foncé ont pu se déplacer vers des zones inondées au cours des années suivantes (L. Petit, données non publiées). Ainsi, les mâles dans l'habitat inondé étaient généralement plus brillants (et probablement plus âgés) que les mâles dans l'habitat sec, mais la fidélité au site des mâles entre les années a peut-être masqué cette tendance en 1988 et 1989 (tableau 9). L'effet potentiel de la fidélité au site a été observé dans les comparaisons des distributions des mâles entre les "nouvelles" parcelles (la première année, quatre en 1987, trois en 1988) et les "anciennes" parcelles ([plus de] 1 an Tableau 10 ). Les deux tiers des mâles des rangées arrière des nouvelles placettes étaient classés comme sombres (rangs 3 ou 4), et aucun n'était classé comme brillant. Sur les anciennes parcelles, 26 % des mâles des rangées arrière étaient de couleur vive et seulement environ 32 % étaient catégorisés comme sombres (tableau 10). Les effets de la fidélité au site sur la sélection de l'habitat par les parulines mâles et femelles seront traités plus en détail ailleurs.

Âge féminin. - Bien qu'il s'agisse de la seule méthode connue pour vieillir les Parulines orangées femelles après leur premier hiver (Pyle et al. 1987), la détermination de la forme de la rectrice s'est avérée difficile, particulièrement plus tard dans la saison lorsque les plumes s'effilochaient et s'usaient. Néanmoins, en 1989, une plus grande proportion (47 % de 15) de femelles dans un habitat sec avaient des rectrices effilées (indiquant qu'il s'agissait d'oiseaux de 1re année) que les femelles nichant au-dessus de l'eau (30 % de 37), mais la différence n'était pas significatif (G = 1,3, df = 1, P = 0,25). Par conséquent, une plus grande proportion de femelles nichant dans un habitat sec étaient des oiseaux de 1re année, mais un pourcentage assez élevé de femelles de 1re année ont également niché au-dessus de l'eau.

Morphologie adulte. - Les parulines orangées mâles nichant sur les première et deuxième rangées avaient des tarses, des ailes et une masse plus grands que les mâles des rangées arrière (tableau 11). Les femelles des premiers rangs avaient des culmens légèrement plus gros que les femelles des rangs du milieu et arrière (P = 0,06), mais étaient similaires à celles des femelles en termes de longueur des tarses et des ailes (tableau 11).

Pour les mâles et les femelles, toutes les mesures morphologiques étaient corrélées (tableau 12). De plus, la masse et la longueur des ailes des mâles étaient négativement corrélées avec le rang de couleur du plumage de la tête (tableau 12), indiquant que ces attributs morphologiques augmentaient avec l'âge. La longueur du tarse, cependant, n'était pas corrélée avec la couleur de la tête [DONNÉES TABULAIRES POUR LE TABLEAU 11 OMIS] et, par conséquent, n'est apparemment pas linéairement liée à l'âge du mâle.

Règlement féminin. - Les premières arrivées de Parulines orangées femelles dans les parcelles ont eu lieu 3 à 7 jours après les premières arrivées de mâles. Le premier nid de chaque saison a été initié (c'est-à-dire que la construction du nid a commencé) [environ égal à] 6-7 jours après que les premiers mâles ont commencé à établir des territoires. Les dates moyennes des premiers œufs pour les nids précoces étaient de 3 à 6 jours plus tôt sur la rangée 1 de la grille que sur les rangées 3 et 4, mais la différence n'était significative pour aucune année (tableau 13). Lorsque les années étaient combinées (il n'y avait pas d'effet significatif de l'année sur les dates des premiers œufs sur aucune des ANOVA de ligne, P [supérieur à] 0,05), cependant, les différences entre les dates des premiers œufs sur la ligne 1 et les lignes 3 et 4 étaient significatives (tableau 13). Ainsi, les femelles dans les zones inondées ont commencé à nidifier [environ] 5 jours plus tôt que les femelles dans l'habitat le plus sec (rangées arrière).

Succès de nidification. - La taille de l'embrayage a diminué au cours de la saison sur toutes les lignes de la grille pour toutes les années, bien que la corrélation pour chaque ligne n'ait été significative que lorsque les années étaient combinées (front de corrélation du rang de Spearman : [r.sub.s] = -0,33, N = 66, P = 0,006 milieu : [r.sub.s] = -0,39, N = 24, P = 0,06 arrière : [r.sub.s] = -0,54, N = 24, P = 0,006). Lorsque seuls les nids précoces étaient pris en compte, la taille des couvées des femelles sur la rangée 1 de la grille ne présentait aucun déclin au fil du temps ([r.sub.s] = -0,08, N = 55, P = 0,56), tandis que les tailles des couvées au milieu ([r. sub.s] = -0,48, N = 20, P = 0,03) et inversement ([r.sub.s] = -0,54, N = 17, P = 0,03) lignes toujours en déclin.

[DONNÉES TABULAIRES POUR LE TABLEAU 13 OMIS]

Lorsque l'effet du temps sur la taille des couvées était contrôlé (voir Méthodes : Modèles d'établissement et succès de reproduction), les tailles moyennes des couvées dans les nids précoces (tableau 14) et tardifs (tableau 15) étaient similaires sur toutes les lignes de la grille pour toutes les années, que ce soit ou non les effets de prédation ont été inclus. En tenant compte des effets de la prédation, les nids précoces et tardifs sur différentes rangées présentaient des pourcentages de succès d'éclosion, des tailles de couvée, des nombres de jeunes à l'envol et un pourcentage de succès d'envol similaires (tableaux 14 et 15). Cependant, lorsque les effets de la prédation ont été exclus, les nids précoces sur les rangées 3 et 4 du quadrillage ont fait voler moins de jeunes et ont eu un pourcentage de succès d'envol inférieur à celui des nids de la rangée 1 (tableau 15).

Ainsi, les effets de la prédation ont fait que le succès de reproduction était similaire sur les rangées de la grille. Cependant, en l'absence de prédation, les oiseaux nichant tôt sur les rangées arrière ont élevé moins de jeunes que les oiseaux nichant en même temps sur les rangées du milieu ou avant. Au contraire, les nids tardifs sur toutes les lignes du quadrillage ont eu un succès de nidification similaire. Dans les nids précoces et tardifs, les jeunes ont pris leur envol à une masse corporelle similaire sur toutes les rangées de la grille au cours de toutes les années (tableaux 14 et 15).

[DONNÉES TABULAIRES POUR LE TABLEAU 14 OMIS]

En plus d'avoir un succès plus élevé par nid sur les premières rangées, les femelles dans les zones inondées ont eu un succès total de nidification plus élevé au cours de la saison ([ILLUSTRATION POUR LA FIGURE 3 OMIS] Tableau 16). Les femelles des rangées avant étaient plus susceptibles de tenter un deuxième nid après un premier nid réussi que les femelles des rangées du milieu ou arrière (G = 7,1, df = 2, P [moins de] 0,05 [ILLUSTRATION POUR LA FIGURE 3 OMIS]). Cette tendance était en partie liée à l'influence du moment de l'amorçage de l'embrayage. Cependant, même en ne considérant que les femelles qui ont commencé les nids après le début du premier nid sur une rangée arrière, un pourcentage plus élevé de femelles sur les rangées avant (huit sur 23) que sur les rangées du milieu et arrière (deux sur 20) a tenté une deuxième couvée après un nid réussi (G = 3,9, df = 1, P [inférieur à] 0,05). Par conséquent, même lorsque les différences dans les dates de ponte étaient contrôlées, les femelles dans les zones inondées s'envolaient plus de jeunes par saison que les femelles nichant sur les rangées arrière (tableau 16).

L'abandon des nids s'est produit avec une fréquence similaire sur toutes les lignes du quadrillage, sur toutes les parcelles, et au cours de toutes les années, sa fréquence n'a pas varié au cours de la saison (tests G, P [supérieur à] 0,05).

Si l'on considère tout le succès de reproduction, la différence entre le succès global des parulines mâles se reproduisant dans les zones inondées et les zones sèches est encore plus grande que celle représentée dans cet article, car 5 % des mâles nichant dans l'habitat inondé étaient bigames, alors qu'aucune polygamie ne s'est produite dans les zones sèches. habitat (Petit 1991). Les femelles secondaires de ces accouplements bigames se trouvaient toutes dans un habitat inondé. Ces femelles ont eu un succès de reproduction significativement inférieur à celui des femelles primaires dans le même habitat, car elles n'ont reçu aucune aide du mâle dans les soins des jeunes. Néanmoins, le succès de nidification des femelles secondaires était similaire à celui des femelles monogames nichant dans un habitat sec, suggérant qu'un seuil de polygamie (Verner et Willson 1966) avait été atteint et, de plus, que l'habitat inondé était de meilleure qualité que l'habitat sec (Petit 1991 ).

Pourquoi la Paruline orangée préfère-t-elle les habitats inondés?

Qualité de l'habitat. - L'habitat bordant la rivière Tennessee est généralement séparable en deux types distincts : la végétation inondée et la végétation sèche.Bien qu'un gradient d'espèces végétales s'étende des sols humides à humides et plus secs, la structure végétative et l'abondance relative de la nourriture diffèrent principalement entre les zones avec et sans eau stagnante.

Structurellement, l'habitat inondé le long de la rivière Tennessee est similaire à l'habitat caractérisé pour la Paruline orangée au Missouri par Kahl et al. (1985). Les caractéristiques importantes de l'habitat des parulines dans cette étude comprenaient (en plus de la présence d'eau stagnante) une canopée relativement basse (16 à 20 m) et ouverte (30 à 80 % de couverture), ainsi qu'une densité relativement élevée de petits ([moins supérieur ou égal à] 2,5 cm de dhp) tiges.

L'habitat inondé le long de la rivière Tennessee contenait plus de nourriture et de sites de nidification naturels que l'habitat sec. De toute évidence, ces deux facteurs sont potentiellement importants en tant que facteurs ultimes (Hilden 1965) influençant l'évolution des préférences d'habitat chez la Paruline orangée. L'abondance de la nourriture et des sites de nidification peut également être des facteurs immédiats affectant les modes d'établissement des Parulines orangées nicheuses. Dans cette étude, l'effet de la disponibilité du site de nidification sur la sélection de l'habitat par les parulines a été supprimé, mais les différences de nourriture dans les deux habitats peuvent encore avoir affecté le choix de l'habitat.

La prédation peut également représenter un facteur ultime affectant la sélection d'habitat par une espèce (Martin 1992). Dans cette étude, la prédation était la principale cause de mortalité des nids dans les nichoirs et les cavités naturelles et, par conséquent, est un agent sélectif important. Cependant, il n'y avait aucune preuve dans cette étude que la prédation était un facteur principal influençant la préférence pour l'habitat inondé [DONNÉES TABULAIRES POUR LE TABLEAU 15 OMIS] par les Parulines orangées. Les parulines ont rencontré des prédateurs différents dans les deux habitats, mais les fréquences globales de prédation étaient similaires, un modèle qui a été corroboré par les données sur les cavités naturelles dans les habitats inondés et secs ailleurs le long de la rivière Tennessee (voir Résultats : Prédation).

Le manque apparent d'importance de la prédation dans la sélection de l'habitat des parulines dans cette étude peut être dû en partie à la configuration des habitats de reproduction le long de la rivière Tennessee. Étant donné que la plupart des sites de nidification des parulines sont situés près du rivage, ils peuvent être facilement accessibles aux ratons laveurs à la recherche d'écrevisses le long du bord de l'eau (L. Petit et D. Petit, observation personnelle). En revanche, une étude dans un marécage intérieur de l'Ohio (K. Petit 1989 L. Petit et al., manuscrit non publié) a révélé que les Parulines orangées nichant sur [environ] 40-60 cm d'eau n'ont subi aucune prédation (N = 20 nids), tandis que les Troglodytes familiers (Troglodytes aedon) dans des nichoirs à la même hauteur que les parulines, mais sur des terres le long du rivage, ont perdu 20 % de leurs nids (N = 20) [DONNÉES TABULAIRES POUR LE TABLEAU 16 OMIS] à cause des mammifères prédateurs. Picman et al. (1993) ont également constaté que les fréquences de prédation étaient significativement plus élevées pour les nids expérimentaux placés dans des habitats de hautes terres que pour les nids placés au-dessus de l'eau dans les zones marécageuses. De plus, la survie des nids expérimentaux était significativement liée positivement à l'augmentation de la profondeur de l'eau sous le nid. Ainsi, dans les zones où la quantité de rives est réduite et les cavités de nidification sont entourées de plus grandes étendues d'eau, comme dans les bas-fonds, la prédation par les mammifères peut être réduite. Une préférence pour la nidification plutôt que l'eau stagnante pourrait donc avoir évolué chez les Parulines orangées en tant qu'adaptation pour éviter les prédateurs.

Compétition interspécifique entre les sites de nidification. - Étant donné que les nids naturels sont limités le long de la rivière Tennessee, les parulines orangées rivaliseront pour les sites de nidification non seulement avec leurs congénères, mais aussi avec d'autres espèces secondaires nichant dans les cavités. Les parulines pourraient être particulièrement désavantagées, étant des migrants sur de longues distances, lorsqu'elles rivalisent avec des nicheurs de trou résidents (von Haartman 1968) tels que les parids et les écureuils volants. Malgré l'inconvénient évident de commencer les nids plus tard dans la saison que la plupart des espèces résidentes, les parulines orangées étaient les espèces les plus abondantes utilisant des nichoirs et semblaient avoir peu de concurrence avec les autres oiseaux nichant dans les cavités. Ceci peut s'expliquer en partie par une hauteur des nichoirs inférieure aux sites habituels de nidification des Hirondelles bicolores (L. Petit et D. Petit, observation personnelle), ou par une tendance générale des deux paridés à éviter les nichoirs (A. Desrochers, communication personnelle). Néanmoins, bien que l'intensité de la compétition interspécifique ait pu être faible dans des conditions de surabondance de sites de nidification, toutes les espèces concurrentes utilisant des nichoirs ont été trouvées presque exclusivement dans un habitat sec. Il n'y avait pas de compétition intense évidente pour les sites de nidification sur l'eau. La compétition entre les sites de nidification et d'autres espèces semblait donc être la plus intense dans les zones sèches. La rareté des nids convenables à l'intérieur des terres à partir du bord de la rivière ne ferait qu'intensifier les effets de la compétition dans des situations naturelles.

Les distributions d'habitat observées des Parulines orangées et d'autres espèces secondaires nichant dans des cavités dans cette étude auraient pu se produire si les Parulines orangées étaient des compétiteurs supérieurs pour les sites de nidification et excluaient d'autres espèces des zones inondées préférées. Les parulines mâles et femelles présentent souvent une défense très agressive du site de nidification contre d'autres espèces ainsi que contre leurs congénères (L. Petit, données non publiées). Au moins une occurrence d'usurpation d'un site de nidification de Merlebleu de l'Est (Sialia sialis) par des Parulines orangées a été signalée (D. Pitts, communication personnelle). Il est possible que la nature agressive des Parulines orangées leur permette de surpasser la plupart des autres espèces secondaires nichant dans les cavités. Cependant, deux concurrents principaux, les écureuils volants et les troglodytes familiers, peuvent influencer la sélection de l'habitat des parulines dans toute leur aire de reproduction.

La concurrence des écureuils volants pour les nids le long de la rivière Tennessee pourrait être d'une importance particulière, car les écureuils peuvent réduire la condition physique des parulines directement en détruisant les nids. Dans deux cas au cours de cette étude, des nids d'écureuils volants ont été construits sur des nids de parulines. Dans l'un de ces cas, l'écureuil a tué la paruline femelle en incubation et a construit un nid sur la femelle morte et ses œufs.

Dans les parties nord de l'aire de reproduction de la paruline, le Troglodyte familier est un concurrent sérieux pour les nids (Walkinshaw 1941, Brush 1994). Les troglodytes familiers étaient responsables de la mortalité de jusqu'à 40 % des nids de parulines dans le Michigan (Walkinshaw 1941) et empêchaient efficacement les parulines d'utiliser l'un des 147 nichoirs disponibles dans une forêt de plaine inondable de l'Iowa (Brush 1994). Les parulines orangées et les troglodytes domestiques nichant dans un marécage intérieur de l'Ohio présentaient une ségrégation distincte de l'habitat (K. Petit 1989 L. Petit et al., manuscrit non publié), les parulines nichant en eau profonde dans le marais, et les troglodytes préférant la végétation arbustive à la terre ou eau très peu profonde le long des rives. Dans cette étude, bien qu'il y ait eu un certain chevauchement dans l'occupation des nichoirs (présence de matériel de nidification) par les deux espèces et que les troglodytes l'emportaient souvent sur les parulines pour le contrôle des sites « partagés », les troglodytes n'ont détruit aucun nid de parulines.

Les données de la présente étude et d'autres (Walkinshaw 1941, K. Petit 1989, Brush 1994 L. Petit et al., manuscrit non publié) suggèrent que la compétition interspécifique pour les sites de nidification pourrait être très importante en tant que facteur ultime influençant la sélection de l'habitat par la Paruline orangée. Les parulines nichant au-dessus de l'eau peuvent échapper à la concurrence particulièrement intense des écureuils volants et des troglodytes domestiques.

Quel est le lien entre les modèles Fretwell et Lucas et la sélection d'habitats par les Parulines orangées?

Répartition des adultes à travers les habitats. - Une plus grande abondance de cavités naturelles dans les seules zones inondées pourrait expliquer en grande partie les modèles d'utilisation de l'habitat par les Parulines orangées dans des situations naturelles. Pourtant, dans cette étude, lorsque des sites de nidification convenables étaient fournis en surabondance dans les habitats inondés et secs, les parulines mâles se sont installées d'abord dans les zones inondées, colonisant l'habitat des bas-fonds adjacents seulement après que les densités de mâles dans l'habitat inondé avaient atteint ou presque atteint leur maximum pour la saison. . Cela indique une nette préférence des mâles pour les zones inondées, indépendamment de la disponibilité des sites de nidification.

Les modèles d'établissement observés par les Parulines orangées mâles dans cette étude sont cohérents avec les prédictions d'une distribution idéale de dominance libre ou idéale (Fretwell et Lucas 1970). Dans le premier cas, tous les mâles peuvent avoir été « libres » d'entrer dans l'habitat inondé, mais une fois que les densités dans ces zones ont atteint un certain niveau, les individus qui s'installent plus tard peuvent avoir maximisé leur aptitude en s'installant à des densités plus faibles dans les zones sèches. Alternativement, les mâles qui ont établi des territoires dans un habitat inondé peuvent avoir exclu les mâles sous-dominants des sites de nidification préférés en raison d'un comportement territorial.

Le fait que les densités de mâles étaient plus élevées sur les premières rangées de toutes les parcelles et toutes les années est également conforme aux modèles de dominance idéale libre et idéale. Si un certain habitat a une aptitude intrinsèque plus élevée qu'un autre habitat, il devrait être capable de supporter plus d'individus que l'habitat de moindre aptitude, en supposant que l'aptitude d'un habitat par rapport à un autre ne change pas avec une densité accrue (c'est-à-dire que les courbes d'aptitude ne pas traverser Holt 1985). si les oiseaux se répartissent dans ces habitats disparates d'une manière idéale et libre, de sorte que l'aptitude soit équivalente pour tous les individus dans tous les habitats, l'habitat d'aptitude le plus élevé aura nécessairement des densités d'oiseaux plus élevées. Dans une distribution de dominance idéale, en supposant que la taille optimale des territoires est plus petite dans un habitat de haute qualité que dans un habitat de faible qualité, la densité devrait toujours être plus élevée dans un habitat plus approprié.

Une variation annuelle plus élevée des densités de reproduction dans l'habitat sec par rapport à l'habitat inondé pourrait soit refléter les effets limitant la population de la territorialité (c.-à-d. « l'effet tampon » Kluyver et Tinbergen 1953, Brown 1969a), zones humides. La présence de corps flottants non territoriaux au cours de toutes les années suggère que le comportement territorial dans les deux habitats limitait le nombre d'individus pouvant se reproduire au cours d'une saison (Brown 1969b, Klomp 1972), auquel cas une distribution de dominance idéale est attendue (Fretwell et Lucas 1970). Alternativement, certains individus peuvent avoir choisi d'être des flotteurs (Smith 1978, Nur 1984, Smith et Arcese 1989) plutôt que d'accepter les coûts de nidification dans un habitat très peu convenable.

Les mâles des premières rangées avaient des territoires significativement plus petits que ceux des rangées 2, 3 et 4, comme le prédisent à la fois les modèles de dominance idéale libre et idéale. Trois facteurs immédiats ont été proposés pour déterminer la taille du territoire (Franzblau et Collins 1980, Smith et Shugart 1987) : (1) la quantité de nourriture nécessaire pour une reproduction réussie (Brown 1975, Simon 1975) (2) les indices structurels de l'habitat (par ex. , types de végétation ou structure) qui servent d'indication indirecte de l'abondance de nourriture ou d'autres aspects de la qualité de l'habitat (Seastedt et MacLean 1979, Smith et Shugart 1987, Orians et Wittenberger 1991, Tye 1992) et (3) les contraintes de la compétition intraspécifique (Hinde 1956 , Lack 1966, Krebs 1971, Morse 1976, Patterson 1980, Timbres 1990).

On pense que la taille optimale du territoire résulte d'un compromis entre les coûts énergétiques de la défense et les avantages pour la condition physique, par exemple, un approvisionnement alimentaire suffisant (Myers et al. 1979, Ebersole 1980, Hixon 1980) ou une diminution de la prédation (Krebs 1971, Knapton 1979) . Dans une manipulation expérimentale de la densité de reproduction dans un habitat inondé, Petit (1986) a montré qu'avec une multiplication par quatre de la densité des Parulines orangées mâles, les territoires des mâles diminuaient en taille de [plus de] 50 % sans réduire le succès de reproduction. Ainsi, la compétition intraspécifique semble avoir été plus importante que l'abondance de nourriture pour déterminer la taille du territoire, au moins jusqu'à un certain point, dans l'habitat inondé.

Tous les nichoirs des premières rangées ont été incorporés dans des territoires, bien que tous n'aient pas été utilisés pour des nids. Ainsi, la densité des couples reproducteurs était bien inférieure à ce qui pourrait idéalement être supporté par le nombre de sites de nidification appropriés. Les mâles ont apparemment tenté de maximiser la zone qu'ils défendaient, mais ont été contraints par leurs congénères. Dans l'habitat inondé, la probabilité que les mâles deviennent polygynes augmente avec l'augmentation du nombre de sites de nidification défendus (Petit 1991), et les mâles ont peut-être maximisé le nombre de sites de nidification sur le territoire pour augmenter le succès de l'accouplement. Alternativement, si la taille minimale acceptable du territoire pour la Paruline orangée est liée en fin de compte à la disponibilité de la nourriture, les différences de taille du territoire dans les habitats inondés par rapport aux habitats secs pourraient être liées aux différences d'abondance relative des proies, la taille minimale étant plus petite dans les habitats inondés que dans les habitats secs.

Les territoires des premières rangées étaient contigus et tous les nichoirs disponibles étaient défendus, tandis que les mâles des rangées 2, 3 et 4 ne défendaient qu'une fraction des sites de nidification disponibles. L'existence d'adultes non territoriaux excédentaires lorsque des sites de nidification étaient disponibles dans un habitat sec peut indiquer qu'il était adaptatif, dans certains cas, de renoncer à la reproduction plutôt que de défendre les territoires dans les zones sèches. En fait, la plupart des femelles qui ont choisi de s'accoupler de manière polygyne dans un habitat inondé l'ont fait même si des mâles territoriaux non accouplés étaient présents dans un habitat sec sur la même parcelle d'étude (Petit 1991).

Une hypothèse fondamentale des modèles de Fretwell et Lucas (1970) est que, dans un habitat, la valeur adaptative individuelle diminue d'une certaine manière avec l'augmentation de la densité d'individus. Le succès de nidification des Parulines orangées dans l'habitat inondé était auparavant (Petit 1986) similaire sur une gamme de densités entre 1 couple/ha (densité naturelle) et 4-6 couples/ha (densités trouvées dans l'habitat inondé dans la présente étude) . La taille du territoire aux densités de reproduction les plus élevées pourrait être le minimum nécessaire pour assurer des ressources alimentaires suffisantes pour une reproduction réussie, ou la nourriture peut être si abondante dans l'habitat inondé que même cette taille de territoire minimale permet de maximiser le succès de reproduction.

En fin de compte, la question de savoir si les mâles dans l'habitat inondé ont contracté des territoires tels que l'adéquation relative de l'habitat inondé est ainsi rendue équivalente à l'adéquation de l'habitat sec ne peut être résolue qu'en comparant l'aptitude des individus nichant dans les deux habitats (Fretwell et Lucas 1970 voir Discussion : Succès de la reproduction).

Morphologie adulte. - Les mâles nichant au-dessus de l'eau avaient un plumage de tête plus brillant et des ailes plus longues, et étaient donc apparemment plus âgés que les mâles dans un habitat sec. Il a souvent été démontré que l'âge est fortement corrélé avec, et est souvent le principal facteur contribuant à la dominance chez les oiseaux (Ekman et Askenmo 1984, Hegner 1985, Enoksson 1988, Piper et Wiley 1989, mais voir Komers et Komers 1992). La plupart des études sur la sélection de l'habitat chez les oiseaux ont montré que les individus occupant des habitats préférés sont plus âgés que ceux occupant des zones moins préférées (Dhondt 1971, van Balen 1973, Brooke 1979, Ulfstrand et al. 1981, Gezelius et al. 1984, Hill 1988, Sherry and Holmes 1989, Moller 1991). Les données de la présente étude corroborent ces résultats pour les parulines orangées mâles, mais pas pour les femelles.

Chez de nombreuses espèces d'oiseaux, les mâles plus âgés arrivent plus tôt sur les aires de reproduction que les oiseaux plus jeunes (p. Lorsque les jeunes oiseaux arrivent, les sites de choix peuvent ne plus être disponibles et ils doivent s'installer dans un habitat de moindre qualité. Dans la plupart des études sur la sélection de l'habitat par les oiseaux migrateurs, les mâles de 1re année s'installent plus tard que les mâles plus âgés, reflétant apparemment une arrivée plus tardive (Lundberg et al. 1981, Hill 1988, Sherry et Holmes 1989). Pourtant, même chez les espèces résidentes qui maintiennent des territoires toute l'année, les jeunes mâles se trouvent souvent dans des zones moins privilégiées (Dixon 1956, Krebs 1971, Ekman et Askenmo 1984, Reese et Kadlec 1985). Ainsi, les différences dans la sélection de l'habitat des oiseaux plus âgés et plus jeunes peuvent ne pas être simplement le résultat de différences dans les heures d'arrivée, mais pourraient également refléter l'exclusion active des jeunes mâles des sites privilégiés par des oiseaux plus âgés, vraisemblablement dominants.

Les Parulines orangées mâles se sont installées dans les habitats secs plus tard que dans les habitats inondés, et les mâles des zones sèches étaient apparemment plus jeunes que les mâles des zones inondées. Francis et Cooke (1986) ont découvert que les Rougequeue d'Amérique (Setophaga ruticilla) mâles de 2e année en migration arrivaient en Amérique du Nord des aires d'hivernage plus tard que les mâles plus âgés. Ils ont suggéré que la même tendance s'est produite chez huit autres espèces de parulines des bois, sur la base de corrélations négatives entre les dates d'arrivée et la longueur des ailes, et l'observation de deux pics du nombre de mâles arrivant. Une distribution bimodale peut également être observée pour le nombre de Parulines orangées mâles en migration capturées sur la côte nord du golfe du Mexique (F. Moore, communication personnelle). Bien que l'âge de ces mâles ne soit pas connu, la similitude des tendances suggère que les jeunes mâles de cette espèce peuvent également migrer plus tard. Ainsi, l'utilisation de l'habitat sec par les jeunes Parulines orangées peut être liée à leur arrivée après que les habitats inondés ont été remplis par des mâles plus âgés.

Nonobstant les effets de l'âge sur l'utilisation de l'habitat, la longueur des tarses n'était pas corrélée à l'âge des mâles (mesuré par la couleur de la tête ou au fil du temps), et pourtant les mâles dans l'habitat sec avaient des tarses plus petits que les mâles dans les zones inondées. Ce résultat suggère que la taille corporelle, indépendamment de l'âge, peut avoir contribué à la répartition des mâles dans les habitats.

Succès d'élevage. - Pour évaluer si les Parulines orangées étaient réparties entre les habitats inondés et secs de façon idéale libre ou idéale dominante, le succès de reproduction dans les deux habitats doit être comparé. Si les densités de reproduction dans les deux zones sont différentes mais que le succès de reproduction est similaire, alors la distribution est idéale libre, avec un comportement territorial utilisé comme « indice de densité » par les individus qui s'installent afin de maximiser leur propre fitness (Fretwell et Lucas 1970). Si la répartition est idéale dominante, alors même si les densités de reproduction sont plus élevées dans l'habitat préféré, le succès de reproduction devrait également être plus élevé. Dans ce cas, les mâles dominants ont utilisé un comportement territorial pour exclure d'autres mâles et maintenir un habitat convenable.

Comme les mâles, les parulines orangées femelles préféraient les habitats inondés, s'installant et initiant des pontes plus tôt sur les rangées avant que sur les rangées 2, 3 ou 4. Ce modèle d'établissement était en partie dû aux modèles d'établissement des mâles, car certaines femelles sont arrivées avant la présence des mâles. en milieu sec. Pourtant, même si les mâles étaient disponibles dans l'habitat sec sur certaines parcelles dès 2 jours après l'installation des premières femelles, aucune femelle n'occupait les zones sèches jusqu'à au moins 1 semaine après que les premières femelles aient occupé les sites inondés. Ainsi, le décalage entre les dates d'installation des femelles dans les deux habitats ne peut s'expliquer entièrement par la présence ou l'absence de mâles territoriaux. Cela ne peut pas non plus s'expliquer simplement par l'heure d'arrivée des femelles, car certaines femelles se sont installées dans un habitat inondé après que les nids aient été initiés dans des zones sèches.

Lundberg et al.(1981) ont découvert que les moucherolles pie occupaient des habitats de feuillus préférés et moins de conifères à peu près au même moment où les habitats étaient adjacents les uns aux autres, mais que la forêt de conifères qui était très éloignée de la forêt de feuillus a été occupée beaucoup plus tard (1 semaine). Ils ont conclu que les gobe-mouches cherchaient d'abord les zones préférées et adjacentes moins préférées, et ne cherchaient que les habitats de conifères éloignés lorsqu'aucune possibilité de reproduction n'était disponible dans ou à proximité de la forêt de feuillus (Alatalo et al. 1985). De même, Hutto (1985) a suggéré que les oiseaux peuvent explorer différents habitats pour évaluer les avantages et les coûts potentiels avant de s'installer. Les Parulines orangées femelles ont probablement recherché les zones inondées en premier et peuvent avoir occupé des zones plus sèches seulement lorsque le coût de la recherche de possibilités de reproduction au-dessus de l'eau est devenu trop élevé (Rosenzweig 1974). Le coût de la recherche a été postulé comme un facteur important affectant le choix de la polygamie par rapport à la monogamie par les oiseaux femelles lorsque les mâles avec des sites de reproduction appropriés sont limités et largement dispersés (Alatalo et al. 1988, Slagsvold et al. 1988). Pour la même raison, le coût de la recherche de sites de reproduction préférés peut affecter la sélection de l'habitat par les parulines orangées femelles.

Alternativement, les modèles d'établissement dans différents habitats pourraient être liés à des différences dans le moment des pics d'abondance des proies (par exemple, Brown 1975). Cela ne semble pas être le cas dans la présente étude, car les abondances d'arthropodes n'ont montré que de petits pics dans l'habitat sec, et ces pics se sont produits à peu près en même temps que dans les zones inondées.

Lorsque les effets de la prédation ont été inclus, le succès de reproduction par nid sur toutes les lignes du quadrillage était similaire, ce qui suggérerait une distribution libre idéale à travers les habitats. Cependant, bien que les données pour les nichoirs et les cavités naturelles aient corroboré des taux de prédation similaires entre les différents habitats, les taux de prédation globaux étaient beaucoup plus élevés dans les nichoirs. Cela était particulièrement vrai après que les boîtes aient été présentes pendant [supérieur ou égal à] 2 ans (p. La prédation est un facteur important à considérer lors de l'évaluation du succès de reproduction réalisé dans différents habitats (p. fréquences. L'analyse du succès de nidification en l'absence de prédation a permis d'examiner directement la capacité des individus occupant différents habitats à élever une progéniture. Par conséquent, nous discutons uniquement des résultats obtenus lorsque les effets de prédation ont été exclus.

Le succès de reproduction était plus faible pour les oiseaux dans l'habitat le plus sec que pour ceux dans les zones inondées. Cela était dû non seulement à moins de jeunes à l'envol par nid (en raison des pertes cumulées dues à une éclosabilité des œufs légèrement inférieure et à une plus grande famine des oisillons, tableau 14), mais aussi à moins de tentatives de nidification par saison [ILLUSTRATION POUR LA FIGURE 3 OMIS]. Des différences dans le succès de reproduction dans les deux habitats existaient même lorsque le moment de la nidification était contrôlé, ce qui suggère que les tentatives de nidification moins nombreuses dans l'habitat sec n'étaient pas simplement dues à une nidification ultérieure par ces femelles. Ainsi, les données soutiennent le modèle de dominance idéal de Fretwell et Lucas (1970).

La plupart des études qui ont évalué les modèles théoriques de sélection de l'habitat ont trouvé un support pour le modèle de dominance idéale (par exemple, Whitham 1978, 1980, Lundberg et al. 1981, Gezelius et al. 1984, Lord et Roth 1985, Messier et al. 1990). Peu d'études (Kluyver 1951, Kluyver et Tinbergen 1953, Pierotti 1982, Lemel 1989) ont trouvé un support pour une distribution gratuite idéale. Les données de Kluyver (1951), qui s'étalaient sur 22 ans, ont montré que le pourcentage de réussite à l'envol avait tendance à être légèrement inférieur, en moyenne, dans les bois de conifères que dans les bois de feuillus, mais les différences n'étaient jamais statistiquement significatives. Lemel (1989) a affirmé que l'absence de différences statistiquement significatives dans le succès de nidification entre les habitats au cours de chacune des deux années indiquait une distribution libre idéale, bien que ces résultats reflètent probablement une faible taille d'échantillon (la même amplitude de différence était statistiquement significative lorsque les années étaient regroupées). . En revanche, Lundberg et al. (1981) et Alatalo et al. (1985) ont conclu que le moucherolle pie présentait une répartition de dominance idéale, malgré le fait que le nombre moyen de jeunes à l'envol par nid était similaire dans les habitats de feuillus et de conifères. Cette conclusion était fondée sur des asymétries dans la taille des mâles dans les deux habitats plutôt que sur des différences de succès de nidification. Pierotti (1982) a constaté que le succès de reproduction du Goéland argenté (Larus argentatus) était en fait plus faible (en raison de la mortalité des poussins socialement induite à une densité de reproduction élevée) dans un habitat présumé de haute qualité que dans un habitat de faible qualité. Moller (1991) a suggéré qu'une distribution de dominance idéale serait attendue chez les espèces qui dépendent des ressources alimentaires dans leur habitat, et des distributions libres idéales seraient caractéristiques des espèces qui se nourrissent en dehors de leur habitat de nidification, comme les goélands argentés.

Le succès de nidification plus élevé de la Paruline orangée dans les zones inondées par rapport aux zones sèches peut être dû à une plus grande abondance relative de nourriture dans l'ancien habitat. Des preuves accablantes, à la fois corrélationnelles et expérimentales, suggèrent qu'une augmentation de l'abondance de nourriture peut affecter le succès de reproduction des oiseaux en provoquant un avancement des dates de ponte et une augmentation de la taille des couvées, du pourcentage de succès de l'envol et du nombre de tentatives de nidification (examiné dans Martin 1987). Ainsi, les différences observées dans le succès de l'envol et le nombre de tentatives de nidification entre les habitats inondés et secs peuvent refléter des différences d'abondance de nourriture dans les deux zones, en particulier parce que ces différences sont restées après la suppression des effets du moment de la tentative. Des preuves supplémentaires de l'influence de la nourriture sur le succès de reproduction des parulines ont été trouvées dans des comparaisons des taux d'alimentation et des budgets temporels des adultes dans les deux habitats. Les mâles dans les zones inondées effectuaient plus de voyages d'alimentation, mais passaient moins de temps à chercher leur nourriture que les mâles dans les habitats secs (L. Petit, manuscrit non publié).

Par ailleurs, le succès de reproduction s'est souvent avéré plus faible chez les jeunes que chez les oiseaux plus âgés (Coulson et White 1961, Ralph et Pearson 1971, Perrins et Moss 1974, DeSteven 1978, Harvey et al. 1979, Perrins et McCleery 1985, Desroschers 1991 mais voir Bedard et LaPointe 1985), peut-être parce qu'ils sont moins efficaces pour se nourrir (revue dans Wunderle 1991) et moins expérimentés pour élever des jeunes (Perrins et Moss 1974). Bien que les femelles d'un an soient bien représentées dans les zones inondées, une plus grande proportion de jeunes femelles a été trouvée dans l'habitat sec. La taille de la couvée était plus influencée par la date de ponte que par l'âge. Cependant, si les jeunes oiseaux sont moins capables de s'envoler (cela n'a pas pu être évalué de manière adéquate dans cette étude), les résultats présentés ici ne sont pas clairs en ce qui concerne les effets de l'âge et de l'habitat sur le succès de reproduction.

L'abondance des proies était plus élevée dans les zones inondées que dans les zones sèches, principalement en raison des émergences d'éphémères et de diptères et d'une plus grande abondance d'araignées. Les abondances de larves de lépidoptères n'étaient pas différentes dans les deux zones (tableau 4). Ainsi, la disponibilité de la proie principale pour les oisillons n'était pas substantiellement différente dans les deux habitats. Les parents dans l'habitat inondé, cependant, avaient l'avantage supplémentaire de proies facilement accessibles, telles que les éphémères, pour compléter la nourriture des oisillons à un faible coût énergétique pour eux. De plus, étant donné que les parents ont un compromis entre le temps passé à ramasser de la nourriture pour les jeunes par rapport à la recherche de nourriture pour eux-mêmes (Trivets 1974), les parulines dans un habitat inondé (avec des abondances plus élevées de certaines proies, comme les araignées, pour elles-mêmes) auraient pu avoir moins conflit. Une autre preuve des limitations de la recherche de nourriture peut être que le succès de nidification inférieur dans l'habitat sec était dû, en partie, à une éclosabilité plus faible des œufs (tableau 14), qui a été attribuée dans certaines circonstances à des rythmes d'incubation incohérents (p. ex., Arcese et Smith 1988, Martin 1992 ). Pour obtenir une nourriture adéquate, les femelles dans les zones sèches peuvent avoir dû quitter le nid pendant l'incubation plus souvent que les femelles nichant dans un habitat inondé, contribuant ainsi à la mort des embryons.

Sans expérimentation, l'âge et l'expérience ne peuvent pas être clairement séparés de l'abondance de nourriture en tant que facteurs du succès reproducteur des oiseaux dans différents habitats. Cependant, les données de cette étude suggèrent que les différences de disponibilité de nourriture entre les zones inondées et sèches peuvent avoir contribué aux différences de succès de nidification et peuvent fournir des bases à la fois immédiates et ultimes pour la sélection de l'habitat par la Paruline orangée.

La préférence des Parulines orangées pour les boisés inondés plutôt que les bas-fonds plus secs est potentiellement liée à une plus grande disponibilité des sites de nidification naturels [DONNÉES TABULAIRES POUR LE TABLEAU 17 OMIS] et des ressources alimentaires. De plus, les zones inondées peuvent permettre aux parulines de se libérer de l'intense compétition interspécifique entre les sites de nidification dans les zones plus sèches. D'après les modèles d'établissement, les densités de reproduction et le succès de reproduction dans les différents habitats en l'absence de prédation (tableau 17), la répartition des Parulines orangées nicheuses sur un gradient allant des bas-fonds inondés aux terres sèches était conforme aux prédictions du modèle de dominance idéal de Fretwell et Lucas (1970). La dominance des parulines mâles semble être fondée principalement sur l'âge, les mâles plus âgés exclus les jeunes mâles des zones inondées. Cependant, une plus grande taille corporelle et un plumage de tête plus brillant, indépendamment de l'âge, peuvent également avoir contribué à la dominance masculine. Bien que les effets de l'âge et de l'expérience des adultes n'aient pas pu être complètement répartis, un succès de nidification plus faible dans l'habitat sec semblait être lié à une plus faible disponibilité de nourriture. La sélection de l'habitat par la Paruline orangée n'est pas une simple réponse à un seul facteur immédiat. Au contraire, des interactions environnementales et comportementales complexes déterminent en fin de compte les réponses individuelles d'établissement.

Un grand nombre de personnes ont apporté diverses formes de soutien à cette recherche. Le logement sur le terrain a été fourni à l'Oxley Biological Field Station par l'intermédiaire du Dr W. Davis du Lambuth College, Jackson, Tennessee. Rév. H. Webber et W. Fisher étaient d'utiles gardiens de la station sur le terrain. Nous avons apprécié la coopération et l'assistance logistique de T. Burrus et du personnel de Nathan Bedford Forrest State Historic Area à Eva, Tennessee, et de C. Ryan, E. Britton et M. Musaus du Tennessee National Wildlife Refuge. F. Stephen a généreusement fourni un bateau à moteur. Des remerciements particuliers vont à C. Goldtrap de Acee Dairy (Fort Smith, Arkansas) et D. Steiner de Smith Dairy (Orrville, Ohio) pour nous avoir fourni plus de 2000 cartons de lait vides. J. Gentry du musée de l'Université de l'Arkansas a fourni des outils et du matériel pour la construction de nichoirs. Nos sincères remerciements vont à P. Bichier, R. Dettmers, C. Falzone, C. Kellner, K. Smith et C. Tomlinson pour leur aide bénévole enthousiaste sur le terrain. K. Petit a fourni une assistance de terrain particulièrement précieuse tout au long de l'étude. Le financement a été fourni par la Northwest Arkansas Audubon Society True, le département de zoologie de l'Université de l'Arkansas, Sigma Xi, l'American Museum of Natural History (Prix Chapman), l'Association of Field Ornithologists (Bergstrom Award), l'American Ornithologists' Union (Carnes Award) et le Familles Petit et Reichhardt. Le Département de zoologie de l'Université de Cambridge a généreusement fourni des bureaux et des installations lors de l'analyse initiale des données et de la rédaction de L. Petit. Nous sommes particulièrement reconnaissants à N. Davies pour son examen critique et sa discussion de cette recherche et des recherches connexes. R. Greenberg, S. Hejl, R. Hutto, D. James, J. Johnson, M. Restani, K. Smith et F. Stephen ont également fourni des commentaires utiles sur le manuscrit.

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Cartographier la végétation de montagne à l'aide d'une modélisation de la distribution des espèces, d'une analyse de texture basée sur des images et d'une classification basée sur des objets

Solomon Z. Dobrowski, 1,* Hugh D. Safford, 2 Yen Ben Cheng, 3 Susan L. Ustin 3

1 1 Département de gestion forestière, Collège de foresterie et de conservation, Université du Montana, Mississippi
2 3 USDA-Forest Service Pacific Southwest Region, 1323 Club Drive, Vallejo, CA 94592, États-Unis
3 2 Centre de technologies spatiales et de télédétection, One Shields Ave, The Barn, Université de Californie

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Objectif: L'objectif de cette étude était de cartographier la composition de la végétation sur un bassin versant de 24 000 ha.

Lieu: L'étude a été menée sur le versant ouest de la chaîne de montagnes de la Sierra Nevada en Californie, aux États-Unis.

Méthodes : Une segmentation d'image automatisée a été utilisée pour délimiter des objets d'image représentant des parcelles de végétation de physionomie et de structure similaires. Les objets d'image ont été classés à l'aide d'un arbre de décision et de sources de données extraites de modèles de distribution d'espèces individuelles, de données spectrales Landsat et d'estimations de la couverture des formes de vie dérivées de variables de texture basées sur des images aériennes.

Résultats: Au total, 12 communautés végétales ont été cartographiées avec une précision globale de 75 % et un κ-valeur de 0,69. Les entrées du modèle de distribution des espèces ont amélioré la précision de la carte d'environ 15 % par rapport aux cartes dérivées uniquement de données d'images. La cartographie automatisée des distributions de végétation existantes, basée uniquement sur les résultats du modèle de distribution prédictive, s'est avérée plus précise que la cartographie basée sur les données Landsat, et équivalente en précision à la cartographie basée sur toutes les sources de données d'images.

Conclusion : Les résultats mettent en évidence l'importance des variables de terrain, édaphiques et bioclimatiques lors de la cartographie des communautés végétales en terrain complexe. Les erreurs de cartographie provenaient du manque de discernabilité spectrale entre les classes de végétation et de l'incapacité de tenir compte des effets confusionnels de l'histoire de l'utilisation des terres et des perturbations dans un cadre de modélisation de la distribution statique.


Voir la vidéo: Qgis Tutorial 50: Buffer autour de polygone