Vigie-Chiro

Cartes prédictives de distribution

Les cartes prédictives de distribution sont générées grâce aux modèles de forêts d'arbres décisionnels, dont le but est de prédire l'activité des chauves-souris (la variable réponse) en utilisant différentes variables descriptives comme  l'habitat, les conditions bioclimatiques, la topographie, la proximité aux routes, aux éoliennes, ou l'éclairage artificiel.
Etape 1 : L'activité des espèces est prédite d'après
des forêts d'arbres décisionnels basés sur des variables descriptives:
Activité des espèces
et plus...
Réseau routier
Conditions bioclimatiques
Habitat
(Corine Land Cover)
Eoliennes

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Etape 2 :  Grâce aux forêts d'arbres décisionnels construits à l'étape 1, les predictions sont réalisées
sur une grille systématique de 300 000 points couvrant la France:
Les résultats sont dépendants de l'effort d'échantillonnage et de la performance d'identification du logiciel TADARIDA. Nous sommes constamment en train d'essayer de réduire les erreurs d'identification, en nous basant sur la méthode publiée par Barré et al. (2019).
Sampling effort
Comment lire les cartes
La méthode de production des cartes peut se résumer ainsi : par exemple, sachant qu'on a contacté beaucoup plus de Murins de Daubenton sur des milieux aquatiques que dans d'autres habitats, la probabilité de les contacter sur ces milieux aquatiques est relativement forte, et le modèle va donc prédire une forte densité de Murins de Daubenton plus forte sur l'eau que dans d'autres habitats. Par contre, le Murin de Daubenton étant peu contacté dans les zones éclairées artificiellement la nuit, le modèle va prédire une moindre densité de l'espèce dans les milieux aquatiques éclairés la nuit. 
 
L'échelle de couleurs est ajustée pour chaque espèce et représente le nombre de contacts par nuit. Les zones en bleu foncé sont supposées défavorables à l'espèce tandis que les zones en jaunes sont supposées favorables.