Les performances de quatre indices de diversité sont étudiées utilisant les données relatives aux copépodes calanoïdes provenant du programme Continuous Plankton Recorder (CPR). L’Atlantique Nord et la mer du Nord sont divisés en carré de 400 milles nautiques de côté et une grille spatiale est réalisée pour chaque période de 2 mois. Dans chaque carré, la méthode des quadrats cumulés de Piélou est employée avec pour objectif l’estimation de la diversité asymptotique et l’étude de la dépendance vis-à-vis de l’effort d’échantillonnage de certains estimateurs de la diversité. La performance et la robustesse des indices peuvent varier dans le temps (à l’échelle saisonnière) et dans l’espace. Cette dépendance est plus prononcée dans les milieux riches en espèces et lorsque la taille de l’échantillon est petite. Bien que tous les estimateurs sous-estiment la diversité réelle du milieu, la comparaison de sites reste possible dès un nombre faible d’échantillons CPR cumulés. Utilisant plusieurs échantillons CPR, le coefficient de Gini est le meilleur des indices étudiés et les comparaisons spatiales ou temporelles donnent des résultats très satisfaisants. Cependant, lorsqu’un seul échantillon CPR est considéré, l’utilisation de la richesse taxonomique devra être préférée pour des études comparatives. Des recommandations sont proposées pour optimiser les estimations de diversité lorsque les données du Continuous Plankton Recorder sont utilisées.

The performance of four common estimators of diversity are investigated using calanoid copepod data from the Continuous Plankton Recorder (CPR) survey. The region of the North Atlantic and the North Sea was divided into squares of 400 nautical miles for each 2-month period. For each 144 possible cases, Pielou's pooled quadrat method was performed with the aims of determining asymptotic diversity and investigating the CPR sample-size dependence of diversity estimators. It is shown that the performance of diversity indices may greatly vary in space and time (at a seasonal scale). This dependence is more pronounced in higher diverse environments and when the sample size is small. Despite results showing that all estimators underestimate the 'actual' diversity, comparison of sites remained reliable from a few pooled CPR samples. Using more than one CPR sample, the Gini coefficient appears to be a better diversity estimator than any other indices and spatial or temporal comparisons are highly satisfactory. In situations where comparative studies are needed but only one CPR sample is available, taxonomic richness was the preferred method of estimating diversity. Recommendations are proposed to maximise the efficiency of diversity estimations with the CPR data.