| Other titles |
Identification et caractérisation des frayères hivernales en Manche Orientale et la partie sud de la mer du Nord |
| Type |
Thesis |
| Date |
2010-12-20 |
| Language |
English |
| Author(s) |
Lelievre Stephanie |
| University |
Université de Nantes |
| Discipline |
Biologie des populations et écologie |
| Thesis supervisor |
Véronique Verrez-Bagnis |
| Thesis co-supervisor |
Vaz Sandrine |
| Financement |
Ifremer, Région Nord-Pas-de-Calais |
| Mot-Clé(s) |
oeufs de poissons, CUFES, VET, PCR-RFLP, cyt b, 16S, ZooScan, analyse d’images, analyses géostatistiques, interpolation, modélisation d’habitat, GLM, RQ |
| French abstract |
Une meilleure connaissance des frayères des principaux poissons commerciaux de la mer du Nord semble nécessaire pour leur surveillance. La composition et l’abondance des espèces d’oeufs collectés par le CUFES (Continuous Underway Fish Egg Sampler) sont comparées à celle collectées par le VET (Vertical Egg Trawl) permettant de prouver l’efficacité du CUFES en Manche et mer du Nord. L’identification des oeufs de poissons principalement basée sur des critères morphologiques n’est pas toujours fiable. En effet, certaines espèces comme la morue (Gadus morhua) et le merlan (Merlangius merlangus) ont la même gamme de taille, ainsi des méthodes alternatives ont été développées. Premièrement, une technique de biologie moléculaire par PCR-RFLP puis un nouveau système d’analyse d’images, le ZooScan ont été développés pour identifier les oeufs de poissons. Des cartes annuelles des frayères hivernales ont été réalisées et comparées entre elles afin de déterminer des zones de ponte récurrentes. Les oeufs sont généralement bien distribués sur la zone d’étude, à l’exception de la zone Nord-Ouest de la mer du Nord, près des côtes écossaises. Et enfin, l’habitat de ponte des poissons a été modélisé en utilisant les méthodes GLM (Generalised Linear Model ) et RQ (Regression Quantile) en fonction des paramètres environnementaux disponibles afin de prédire les frayères. Les résultats de cette étude multidisciplinaire ont permis d’améliorer les connaissances sur les frayères hivernales en Manche Orientale et sud mer du Nord et ont été discutés dans une perspective de protection et de conservation de ces zones. |
| Keyword(s) |
fish eggs, CUFES, VET, image analysis, ZooScan, PCR-RFLP, geostatistical analyses, interpolated map, habitat modelling, GLM, RQ |
| Abstract |
A better knowledge and monitoring of principal commercial fish spawning grounds have become necessary in the North Sea. The efficiency of CUFES was proved by sampling pelagic fish eggs in winter in Eastern Channel and Southern North Sea. Fish egg taxonomic identification based on visual criteria cannot always be carried out effectively. In particular, cod (Gadus morhua), and whiting (Merlangius merlangus) or flounder (Platichthys flesus) and dab (Limanda limanda) have the same range of egg diameter and similar morphologies. Alternative identification methods using molecular techniques were developed to improve the accuracy of egg taxonomic identification. First, PCR-RFLP method, then, in order to accelerate egg identification, the use of a new laboratory imaging system, the ZooScan, able to produce high resolution images of zooplankton samples, was adapted to fish eggs and allowed their automated identification using supervised learning algorithms. The location of winter spawning grounds of fishes in the Southern North Sea and the Eastern Channel was illustrated using yearly maps and analysed over the available period to define recurrent, occasional and unfavourable spawning areas. Generally, fish eggs were found over the study area, except for the North Western of the North Sea, near Scottish coasts. Important spawning areas were clearly localised along the Belgian, Dutch and Danish coasts. Habitat modelling of these fish spawning areas was carried out using both GLM (Generalised Linear Model) and QR (Regression Quantile) and associated egg abundance to physical conditions such as temperature, salinity, bedstress, chlorophyll a concentration and bottom sediment types to characterise spawning habitat conditions and predict their extent and location. The results of this approach improve the understanding of spawning grounds’ distribution and were discussed in the context of the protection and conservation of critical spawning grounds. |
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