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UMS PATRINATUMS PATRINAT
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MNHN - UMS Patrinat

DCSMM2018 - OM - D1C4 - Répartition spatiale des oiseaux en mer ("Goélands gris - Larus argentatus & Larus michahellis", 2011 - 2012)

Type: datasetLicense: not specifiedCategory: biotaResolution: 10000 metersLast update: 2 years ago
Species distribution

La répartition spatiale constitue l’un des critères de définition du bon état écologique pour la composante "oiseaux marins" du descripteur 1 relatif à la biodiversité dans le cadre de la DCSMM (D1C4). Le bon état écologique des oiseaux marins est atteint lorsque la diversité biologique de cette composante écosystémique est conservée. Pour cela, l’’aire de répartition des espèces doit être conforme aux conditions physiographiques, géographiques et climatiques dominantes. Les cartes de répartition spatiale des oiseaux en mer ont été obtenues à partir des données des campagnes aériennes SAMM et constituent l’état des lieux actuel qui servira de base de référence pour les comparaison avec les prochaines campagnes aériennes. Les unités géographiques d’évaluation sont les sous-régions marines de la DCSMM. Les groupes d’espèces utilisés pour l’évaluation sont ceux énumérés au tableau 2 « Groupes d’espèces d’oiseaux marins » (décision 2017/848/UE). Les données sont présentées sous forme de…

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Data origin:

Pour l’ensemble des analyses, des regroupements d’espèces ont été effectués sur des critères morphologiques, écologiques ou taxonomiques. Certaines espèces sont clairement identifiées depuis l’avion et peuvent être traitées individuellement. Les bases de données obtenues ont ensuite été corrigées et validées par l’observatoire Pelagis à l’aide du logiciel FME et ArcGIS 10.2, puis l’effort a été linéarisé et segmenté en secteurs de 5 à 10 km pour les besoins de l’analyse. Ces segments constituent un jeu de données sur lequel est basé un modèle de densité spatiale. En associant les observations des campagnes avec des prédicteurs environnementaux, il permet de prédire la distribution de chaque espèce d’oiseaux marins dans les sous-régions marines pour les deux saisons échantillonnées. L’évaluation du bon état écologique pourra être réalisée au second cycle en analysant l’évolution des effectifs ainsi calculés entre deux campagnes de survols aériens, en utilisant les mêmes modèles…

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Purpose: not specified

Data life cycle, according to producer:
Creation date: August 1, 2017
Update frequency: unknown

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DOI du jeu de données

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Spatial extent

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