L'étude présente une application de la méthode géostatistique transitive à une dimension (1D) pour estimer la précision des évaluations de biomasse effectuées au Sénégal par écho-intégration. Le problème majeur rencontré dans cette étude a été la prise en compte de la variabilité temporelle dans l'estimation de la variance d'échantillonnage. Lors des campagnes acoustiques, l'écho-intégration se fait en continu le long de la route du navire. Lorsque le plan d'échantillonnage est constitué de transects parallèles, cette caractéristique permet de considérer chaque transect comme une unité d'échantillonnage. En faisant la somme des valeurs mesurées le long des transects, l'estimation à 2D est simplement ramenée à une estimation à 1D. Si de plus les transects sont équidistants, la méthode géostatistique transitive à 1D offre une solution correcte et simple au calcul de la variance d'estimation. La méthode a été appliquée à la série des campagnes acoustiques sénégalaises qui ont toutes été effectuées selon le même réseau de transects équidistants et parallèles d'orientation Est-Ouest. Les densités sont sommées le long des transects. Les variations latitudinales de la biomasse par transect sont présentées sous forme de profils à 1D. La biomasse, la répartition spatiale et l'autocorrélation sur ces profils présentent des différences importantes d'une campagne à l'autre. Les profils ont été regroupés en 4 catégories présentant des caractéristiques différentes. L'autocorrélation moyenne (structure) par catégorie a été estimée et modélisée. Une valeur moyenne de l'erreur relative d'estimation est fournie pour chaque catégorie. L'erreur relative d'estimation varie en fonction des différences de structures entre catégories et aussi en fonction de différentes hypothèses pour la modélisation de la structure aux petites distances. Deux cas ont été considérés : continuité de la distribution (absence d'un effet pépite) ou discontinuité (présence d'un effet pépite). L'erreur relative maximale estimée est d'environ 31 %. Le problème majeur rencontré à la modélisation de la structure 1D des biomasses par transect a été de choisir de prendre en compte ou non un effet de pépite. L'interprétation de cette pépite serait la variabilité temporelle à l'échelle de la radiale.

This study presents an application of the geostatistical one-dimensional (1D) transitive method for estimating the precision of acoustic pelagic abundance estimates in Senegal. In applying the method, the major problem encountered was how to take into account the temporal variability in the computation of the estimation variance. In acoustic surveys, echointegration is performed continuously along the ship's sailing track. For a survey design made of parallel transects, each transect can thus be considered as a sampling unit. By summing the density values along the transects to obtain biomass values per transect, the 2D estimation is simply reduced to a 1D estimation procedure. If the transects are equidistant, the geostatistical transitive method applied in 1D on the biomass values per transect gives a correct and simple solution to the estimation of the survey precision. The method has been applied to the Senegalese acoustic surveys which were performed with the same sampling design made of regularly spaced parallel transects oriented East-West. The densities were summed along the transects. The latitudinal variation of the biomass per transect was presented as a 1D profile. Biomass, spatial distribution and its structure (autocovariance) showed great differences between surveys. Profiles were grouped in 4 categories which presented different structural characteristics. In each category, the average structure was estimated and modelled and the average relative estimation error was estimated. The relative estimation error varied with the differences in structure between categories but also with model hypothesis about the structure at small distance. Two hypothesis were considered, continuity of the distribution gt small distance (absence of nugget effect), or discontinuity (presence of nugget effect). The maximum relative error estimated was 31%. The major problem in modelling the structure of the 1D profile was to fit or not to fit a nugget effect. The interpretation of such nugget could be temporal variability at the scale of the transect.