Chardy, A.

Fontana, André

Horizon / Pleins textes

NOTE PRÉLIMINAIRE SUR LES VARIATIONS
DANS L'IMPORTANCE DES PONTES DE SARDINELLA
AURITA DANS LA RÉGION DE POINTE·NOIRE EN
--
FONCTION DE CERTAINS FACTEURS HYDROLOGIQUES
ET CLIMATIQUES
OFFICE DE LA REUIERCHE SCIENTIFIQUE ET TECHNIQUE OUTRE-MER
DOCUMENTS SCIENlIFIOUES DU CENTRE [lE POINTE-NOIRE
Nouvelle Série N° 16
A. FONTANA
A. CHARDY
22 Juillet 1971
••
Doc. nO 16 N.S.
22-07-971.
Note préliminaire sur les variations
dans l'importance des pontes de Sardinella aurita dans
la région de Pointe-Noire en fonction de
. 1 . l" (1)certaUls facteurs hydro oglques et c lmatlques
par
A. FONTANA iE et A. CHARDY a~
;:;;==:===
Résumé
Dans cette étude préliminaire, les auteurs tentent d'expliquer les
variations observées dans l'importance des pontes de Sardinella aurita
dans la région de Pointe-Noire. A l'aide des régressions multiples, il
est montré que ces variations sont liées principalement à 3 facteurs phy-
siques : la pluviométrie, l'insolation et la salinité.
Abstract
In that preliminary study, authors try to explain the variations
in spawning of Sardinella aurita from Pointe-Noire area. By multiple
regressions, it's emphasized that those variations are essentially depen-
den~ on 3 physic parameters : pluviometry, insolation and salinity.
(1) Cette étude a été réalisée dans le cadre dû projet "Inventaire et mise
en valeur des ressources en poissons pélagiques c8tiers au Congo-
Brazzaville" financé par le Fonds Spécial des Nations Unies (mIDP/SF/
217/CON(B) ).
• Océanographe biologiste du Centre ORSTOM de Pointe-Noire •
•• Océanographe biologiste du Centre Océanologique de Bretaane. Brest.
••
Introduction
Dans les mers chaudes, les conditions hydrologiques et météorologi-
ques étant soumises d'une année à 11 autre à des variations souvent impor-
tantes, il s'ensuit que les phénomènes biologiques dépendant directement
ou indirectement de ces .facteurs physiques vont subir par contre-coup des
modi.fications également importantes.
Dans la région de Pointe-Noire, les pontes de Sardinella aurita va-
rient beaucoup suivant les années et les études concernant la prévision de
tels phénomènes devraient nous permettre de nous .faire une idée, plusieurs
mois à l'avance, du recrutement .futur.
1. La pante de S. aurita
Pour estimer l'importance des pontes, nous avons étudié les varia-
tions de l'indice gonado-somatique GS =~ x 104 (PG étant le poids des
ovaires en dg et L la longueur à la .fourche du poisson en mm.). Ce rapport
re.flète bien l'état de maturité sexuelle des poissons (FONTANA, 1971).
Si l'on se re.fère à la .figure 1, on constate que les valeurs éle-
vées de GS se trouvent en grande et petite saison .froide (.fin avril - sep-
tembre et mi-décembre à janvier). Nous savons par ailleurs que, bien que
la durée du .frai soit très variable d'une année à l'autre, la majeure rar-
tie de la ponte s' e.f.fectue toujours en grande saison .froide.
• ••/ CI ••
..
,
...;:;" ..
-> ...... ~
301970
.lFMAM.I .lASOND
19681967
M A M . .I .1 A SON 0 .1 F M A M .1 .1 A SON 0 .1 F M A M .1
':r~ .. l'fOC11
81
1 \
, , r, , • ~ A,.,N
"
/-"'~\ ,.........'-.., 1 \ 19, '.. ! , 1 \ ·20
'1"
. _21.
610- , 1,...' \ , , 1 , .\ , U III .' ,
1\ , j~,!IL 1 • , If v • '\ ~: ~ , \1 , \t\ \ ,1 \1 ,4~ , !. \ 1 w\ , ,1 , "1 , __ l , '.1
3~ r'I~. 1,
2L\
\
Fig.l - . Sgrdinella guritg Variations de l'indice Qonadosomatique ci Pointe-Noire de 1957 à 1970
Tempêroture de surfacePG lltO.
L:3
PG: Poids des gonades
L:3: Cube de 10 longueur à la fourche
,.
•
2
Pour les 4 années considérées, la ponte a toujours débuté vers la
fin du mois d'avril. Toutefois. en 1967 et 1968 elle s'est prolongée jus-
qu'à la fin du mois de septembre tandis qu'en 1969 et 1970, elle s'est
brusquement interrompue au mois de juin pour ne reprendre que très faible-
ment en septembre. On voit donc que la durée de la ponte peut varier de 2
à 5 mois. ce qui a probablement une incidence importante sur le recrute-
ment.
2. Essai d'explication du phénomène à l'aide des regressions mu! tiples
Il apparaît évident que la température joue un raIe important, soit
direct soit indirect, dans le déclenchement de la ponte puisque le début
de celle-ci coincide toujours avec un refroidissement des eaux. Toutefois,
si cette condition est nécessaire. elle n'en est pas pour autant suffisante.
Nous avons donc cherché les relations qui pouvaient exister entre
le rapport gonado-somatique et certains facteurs physiques connus. Outre
la température de surface TO, nous avons retenu la salinité de sur.face 5%0.
la pluviométrie P exprimée en nun et l'insolation l exprimée en heures
d'insolation.
2.1. 2~~~~~~=-!!I!P!=
Dans un premier temps. nous avons calculé le coefficient de corréla-
tion entre chacun des 4 facteurs considérés et l'indice G5 pendant la pé-
riode de reproduction de grande saison froide (les variations de QS pendant
la saison chaude ne nous intéressant pas dans cette étude puisqu'il est
nécessaire d'être en saison froide pour qu'il y ait reproduction). Toute-
fois, comme il y a souvent un décalage entre les phénomènes physico-chimi-
ques et l'aboutissement biologique, nous avons calculé les coe.f.ficients de
corrélation en décalant les données physiques dans le temps. Nous avons
ainsi trouvé que la meilleure corrélation entre température et l'indice Q5
était obtenue entre la température moyenne t et l'indice QS moyen le même
mois.
3Toutes les autres corrélations
GS, t
-n
t_(n_l) + tGS, -n
2
GS, t_{n_l} + t_n + t_(n+l)
3
dans lesquelles t représentai t la température moyenne mensuelle n mois
-n
auparavant, étaient plus faibles.
Pour la salinité, la meilleure corrélation a été obtenue entre l'in-
dice GS et la salinité le même mois.
Pour les précipitations la meilleure corrélation a été trouvée entre
GS et P-3 + P-4 + P-5, précipitations des 3e, 4e et 5e mois auparavant.
Pour l'insolation, la meilleure corrélation a été obtenue entre GS
et 1_3 + 1_4 ' insolation des 3e et 4e mois auparavant.
GS, TO r = -0,217 N = 24
GS, S %0 r = 0,225 N= 24
GS, (p-3 + P-4 + p-s) r = 0,418 ~ N = 24
GS, (I_3 + 1_4 ) r =-0,100 N =24
On voit que seule la précipitation donne un coefficient de corréla-
tion significatif avec GS.
2.2. Régression multilinéaire
-------- ----------
En ajoutant à la précipitation un deuxième facteur explicatif. on a
obtenu les COefficients de corrélation multiple suivants
GS. (P-3 + P-4 + p-5),
GS, (P-3 + P-4 + P-s),
R = 0,478
R = 0,467
N = 24
N = 24.
Pour contrale nous avons aussi calculé le coefficient de corrélation
entre GS, (1_3 + 1-4) et S. On a trouvé R = 0,101 pour N = 24.
4La meilleure corrélation a donc été obtenue entre GS, (P-3 + P-4 +
P-5)' (1_3 + 1_4). Toutefois le seuil de probabilité de 5 %0 n'est pas at-
teint (F = 3,10 pour les degrés de liberté 2 et 21) mais la corrélation est
largement significative au seuil 10 %.
Avec la salinité comme troisième facteur explicatif, nous avons
obtenu :
R =0,604 F = 3,835 (degrés de liberté 3 et 20).
Le coefficient de corrélation multiple étant significatif au seuil
5 %nous avons également calculé les coefficients de corrélation partielle
(p.. of. p. + P-5) 0,5529 :F.-f=
-3 -4
«(3 + 1_4) -0,4532
3Œ
=
s %0 = 0,3261 (Non significatif)
En prenant enf'in les quatre paramètres : précipitation, insolation,
salinité et température connne facteurs explicatifs, nous avons obtenu :
(P-3+P-4+P-5)
(1_3 + 1_4 )
s
T
Coefficient de Coefficient de Coefficient de
régression régression corrélation
partielle standardisée partielle
0,0076 0,5931 0,5478 &
-0,0356 -0,5007 -0,4561 il
0,3812 0,1902 0,1198 non significatif
-0,0816 -0,1266 -0,0760 non significatif
•
Le coefficient de corrélation multiple R est égal à 0,6073. La ré-
gression n'est pas significative au seuil 5 %(F = 2,776 pour les degrés de
liberté 4 et 19).
On voit donc que la température est un très mauvais facteur expli-
catif.
52.3. Calcul de la régression multiple à partir des données transformées
------------------------------------------------------------------
Nous avons sensiblement amélioré le coefficient de corrélation en
faisant subir à nos données la transformation y = log 10 (x+1) H
Les résultats suivants ont été obtenus pour N = 24
2.3.1. QOE.r~l.§!tio!!S_sim.E.l~s
log (GS+l), log (T+l) r = -0,089
log (GS+l), log (S+l) r = 0,118
log (GS+l) , 109(P_3 + P-4 + p-5)+Y r = 0,444 3E
log (GS+l), 109(1_3 + 1_4)+1) r = -0,139
2.3.2. :g,éllr~~i.2n_~1.!ili:aé~i!.e_:_4_f.§!c.!e:!!r~XE.lic~tif~=y~i~­
~l~ ~éEe!!d~.!e : log (GS+l)
Coefficient de Coefficient de Corrélation
régression régression partiellepartielle standardisée
log (p-3 + P-4 + P-5)+~ 0,7834 0,6892 0,6106
109(1_3 + 1_4)+9 -2,3021 -0,5411 -0,4907
log (S+l) 2,7710 0,1890 0,1316 (non significatif)
log (T+l) 0,0001 0,0001 0,0007 (non significatif)
Le coefficient de corrélation multiple R étant égal à 0,6359, la
régression est significative au seuil 5 % (F = 3,22 - degrés de liberté 4
et 19).
A partir de ces résultats, nous avons donc pu établir l'équation de
la droite de régression
10g(GS+l) = 0,6892 log(P_3 + P-4 + P-5)+Y - 0,5411 109(1_3 + 1_4)+~'
+ 0,1890 10g(S+1) + 0,0001 10g(T+l) + 0,0205.
lElE On a effectué la transformation log (x+l) à cause des nombreuses valeurs
de GS comprises entre ° et 1.
•"
6
Conclusion
Si les S. auri ta se reproduisent dans des eaux à caractères hydrolo-
giques bien définis par leur diagramme T-S (eaux froides et salées), la
reproduction n'est cependant pas seulement liée à ces caractères physico-
chimiques. De nombreux facteurs doivent agir sur la reproduction. Parmi
ceux-ci la pluviométrie et l'insolation jouent un raIe indirect relative-
ment important. Il est vraisemblable, et les premières données disponibles
semblent le confirmer, que les développements planctoniques ont une action
beaucoup plus directe sur la reproduction. Toutefois ces données sont beau-
coup plus difficiles à obtenir que les 4 facteurs précédents qui permettent
déjà par une formule de la forme log (8S+1) = a log (P+1) - b log (1+1) +
c log (S+l) + d log (T+1) + e de prévoir dans quel sens risque de varier
le recrutement correspondant pour une saison de ponte donnée.
Bibliographie
FONTANA (A.) - 1969 - Etude de la maturité sexuelle des sardinelles Sardi-
nella eba (Val.) et Sardinella aurita C. et V. de la région de Pointe-
Noire. Cah. ORSTOM, sér. Océanogr., vol. VII, nO 3.
FONTANA (A.) - Contribution à la biologie des sardinelles de la région de'
Pointe-Noire. (Sous-presse).
SNEDECOR (w.) - Statistical methods. 6e edition. The Iowa State Universiry
Press.
Tableau de données.
, , , , " " "
-3 -4 -5: -3 -4:, Mois , GS , TO , S %0 , P +P +P , l +I ,, , , ! ! , '!
,( , , •
'f' ,, ! , ,
Avril , 3,9 27,3 , 33,88 " 561 , 274 ,, , " ! "Mai , 4,8 24,5 " 35,00 " 423 ! 257 "t.
e--. Juin , 6,0 20,5 , 35,80 " 620 ! 270 "
'0
" , , , "0\
726.-t Juillet 7,5 18,6 'f 35,58 " 319! , !
Août , 7,7 18,4 , 35,40 , 610 , 312 ", , , " ,
216
"
Septembre ! 6,8 'f 22,2 " 35,06 'f 224' ! ,
" Avril 0, 3,8 0, 28,0 " 32,95 , 527 " 314 0,
! 0, " , " ! 298 !" Hai , 6,5 " 25,5 'f 33,83 0, 750 " !
'co Juin , 6,9 , 20,6 , 35,85 , 816 , 347 .!: '0
,0\ ! " ,
0,
f !• .-l Juillet 6,5 " 19,2, 35,68 'f 600 334'! , , ,
0, Août , 7,7 ! 19,1 ! 35,71 598 , 312 'f, ! , , .!
! Septembre ! 6,0 20,2, 35,42 508 , 334 o!
! Avril '! 2,6 28,6 ! 33,33 374 , 296 .,
! ! , r "
! Mai ! 6, 1 24,0 " 35,55 402 ,. 295 'f
, Juin " 2,8 20,7 ! 35,83 ! 570 , 342 ,0\0, '0 ! , , , , ,
.. 0\ Juillet 1,0 " 18,7 'f 35,83 0, 498 349, .-t , ! ", Ao'O.t , 1,6 , 19,0 ! 35,77 , 332 !. 322 !
! o! , , , ! ,
" Septembre " 0,9 0, 22,8, 35,18 'f 160 , 281
'!
, Avril , 3,5 " 28,0 ! 32,32 '! 627 284 ,,
Mai !
, , ,
, 5,0 " 25,0 'f 34,94 374 306 "
0 Juin o! 7,1 20,9 , 35,87 574 310 !
e--. '! , ,0\ Juillet 2,5 18,4 " 35,76 705 319.-t , "
Aoat '! 3,4 21,0 '! 35,46 611 317 "
., , ,
'f,Septembre ! 3,5 24,1 'f 33,11 0, 264 , 294 ,, , , ! ,
PG/L3
S %0
-3 -4 -5p +P +P
-3 -4l +I
= Rapport gonadosomatique.
= Température de surrace.
= Salinité de surrace.
= Précipitations des 3e, 4e et 5e mois précédents.
= Insolation des 3e et 4e mois précédents.


Note préliminaire sur les variations dans l'importance des pontes des Sardinella aurita dans la région de Pointe-Noire en fonction de certains facteurs hydrologiques et climatiques

Note préliminaire sur les variations dans l'importance des pontes des Sardinella aurita dans la région de Pointe-Noire en fonction de certains facteurs hydrologiques et climatiques

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Horizon / Pleins textes