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Examen scientifique aux fins de la désignation de l’habitat essentiel de la population boréale du caribou des bois (Rangifer tarandus caribou) au Canada

ANNEXE 6.6

Analyse de la viabilité des populations non spatiale

 

INTRODUCTION

Le Comité sur la situation des espèces en péril au Canada (COSEPAC) a classé l’écotype du caribou boréal parmi les espèces menacées en 2002 (Thomas et Gray, 2002). Les causes du déclin des populations de caribous boréaux comprennent les récoltes excessives par les humains et l’altération de l’habitat à l’échelle du paysage qui favorisent les forêts aux premiers stades de succession écologique, ainsi que les espèces-proies et les prédateurs qui leur sont associés (Environnement Canada, 2007). Les principaux objectifs du programme de rétablissement du caribou boréal sont d’empêcher la disparition des populations locales et de maintenir ou d’améliorer la condition de l’habitat afin de permettre à ces populations d’être autonomes (Environnement Canada, 2007). Quant à la persistance à long terme des populations de caribous boréaux, elle soulève des questions sur le rôle relatif des divers indices vitaux et de la taille des populations dans le maintien des populations de caribous boréaux.

Des processus déterministes et stochastiques peuvent être à l’origine du déclin des populations (Caughley, 1994). Les récoltes excessives, la perte et la fragmentation de l’habitat par l’homme et la prédation sont les facteurs déterministes qui peuvent diminuer la taille des populations (Diamond, 1984; 1989). Lorsque les populations sont petites et isolées, elles sont vulnérables à la stochasticité démographique et environnementale, qui peut diminuer encore plus leur nombre et causer un isolement génétique (Shaffer, 1981; 1987; Lande, 1988; 1993). L’interaction entre les facteurs déterministes et stochastiques peut accroître le danger de disparition, décrit comme un vortex d’extinction (Gilpin et Soule, 1986). Les facteurs stochastiques peuvent entraîner l’extinction des petites populations, et ce, même si la condition de l’habitat est bonne et que les causes déterministes du déclin sont supprimées (Shaffer, 1981). Les catastrophes (comme les grands incendies de forêts) sont considérées comme une forme extrême de stochasticité environnementale qui cause une diminution importante des populations et qui a donc d’importantes répercussions sur toutes les populations, peu importe leur taille (Lande, 1993).

La condition de l’habitat infl ue directement sur la démographie des populations de caribous boréaux. L’altération de l’habitat à l’échelle du paysage, qui favorise les forêts aux premiers stades de succession écologique ainsi que les espèces proies et les prédateurs qui leur sont associés, peut entraîner une diminution du taux de survie du caribou boréal (Wittmer et coll., 2007). La diminution de la survie des adultes et du recrutement accroît le risque d’extinction. Les recherches sur la façon dont le cycle biologique et les indices vitaux infl uent sur la persistance des populations dans différentes situations de l’habitat aident à comprendre la condition de l’habitat qui permet aux populations de caribous boréaux d’être autonomes.

L’examen scientifi que de l’habitat essentiel du caribou boréal s’est fait selon quatre méthodes d’analytique visant à soutenir le cadre de décision relatif à l’habitat essentiel; nous exposons ici l’une d’entre elles : l’analyse de la viabilité des populations (AVP) non spatiale. L’objectif de ce travail était d’utiliser des modèles non spatiaux pour évaluer les conséquences du cycle vital et de la structure de la population du caribou boréal sur la persistance des populations, au moyen des indices vitaux de l’aire de répartition des populations et de leurs variances, qui ont été notés pour le caribou boréal. Ce travail vise à informer l’analyse de la décision relative à l’habitat essentiel en évaluant la taille des populations nécessaire à la persistance dans diverses caractéristiques démographiques et en fournissant un outil pour rechercher les effets des indices vitaux altérés sur la dynamique des populations de caribous boréaux.

Au moyen d’un modèle comportant une matrice de Leslie, nous avons évalué les effets de la variation dans les indices vitaux du caribou boréal sur la dynamique et la persistance des populations. Nous avons particulièrement cherché à répondre aux questions suivantes :

1) Quelle est la taille critique d’une population qui assurera la persistance dans une stochasticité environnementale et démographique, et dans diverses combinaisons de taux de survie des adultes et des faons indiqués dans les publications?

2) Quel paramètre possède la plus grande contribution relative pour la probabilité d’extinction entre la survie des femelles adultes, celle des faons et leurs coefficients de variation (CV)?

3) Comment les taux de recrutement influent-ils sur le risque d’extinction relatif dans des populations de diverses tailles et divers scénarios de survie des femelles adultes?

 

MÉTHODES

Nous avons utilisé un modèle comportant une matrice de Leslie à deux âges avec des femelles seulement. Le modèle, BWCSim1.0 (Boreal Woodland Caribou Simulator; J. Tew, non publié), a été élaboré au moyen du logiciel Borland C++ Builder 5.0 Professional. Le taux de croissance intrinsèque calculé (lambda) était fondé sur une projection déterministe de la matrice des âges (Caswell, 2001). La dépendance de la densité a été incorporée en tant qu’équation logistique de Ricker en supposant un taux fi ni maximal d’augmentation des populations (lambda) de λ=1,3. La croissance des populations qui dépend de la densité est touchée lorsque l’abondance atteint la capacité de charge (K); les indices vitaux inférieurs à K de la matrice des âges demeurent inchangés. La fécondité a été modélisée par le recrutement des femelles faons jusqu’à l’âge d’un an par femelle adulte, et calculée à t+1 comme ceci : taux de mise bas * rapport des sexes * taux de survie (0 – an).

Nous avons utilisé des données démographiques sur le caribou boréal selon les âges (faon, jeune d’un an et adulte) qui figurent dans les publications afin de garnir le modèle (tableau 1). Nous avons calculé les valeurs moyennes, minimales et maximales pour la survie des femelles, faons et adultes, et les coefficients de variation correspondants (CV; tableau 1). De chaque étude, nous avons calculé les CV de chaque individu au moyen de l’une des trois méthodes : 1) pour les études qui indiquaient SE ou des intervalles de confiance de 95 % (IC) qui étaient symétriques autour de l’estimation, nous avons calculé le CV par le SE/estimation des paramètres; 2) pour les études qui comportaient des IC de 95 % qui avaient été calculés au moyen de l’amorçage ou d’autres techniques (qui rendent impossible la marche arrière du calcul des CV), nous avons divisé l’IC par 4 pour obtenir une estimation approximative du SE puis calculé le CV selon la formule susmentionnée; ou 3) pour les études qui avaient indiqué un IC asymétrique ou dont la borne supérieure avait été tronquée à 1 (c.-à-d. taux de survie), nous avons déterminé la différence entre la moyenne et les bornes de l’IC supérieures ou inférieures, selon celles qui étaient les plus élevées. Nous avons ensuite estimé l’IC comme étant égal au double de la valeur, puis calculé le CV correspondant.

Plusieurs paramètres additionnels étaient nécessaires pour utiliser les modèles (Tableau 2). Nous avons supposé que : les adultes représentaient 70 % de la population, les femelles représentaient 61 % des adultes, ceux âgés d’un an représentaient 14 % de la population, et que les faons représentaient 16 % de la population, et que les femelles adultes et âgées d’un an constituaient 50 % de la population1, à partir des moyennes des valeurs indiquées dans les publications (tableau 1). Nous avons fi xé la proportion de faons femelles chaque année à 0,50 (Gustine et coll., 2006) et en l’absence de données publiées sur la proportion des femelles âgées d’un an, nous avons aussi fi xé cette valeur à 0,50. Le modèle a généré une répartition stable de l’âge de la population initiale (Ai) basé sur les taux de survie et le Ni. Nous avons estimé que les femelles âgées d’un an et adultes représentaient ~ 50 % de la population . Étant donné que BWCSim1.0 ne prédit que l’abondance de femelles (c.-à-d. les adultes + celles âgés d’un an), nous avons doublé les valeurs d’abondance de femelles prédites par le modèle pour obtenir les tailles de populations totales (y compris les mâles, voir note, tableau 1 pour le calcul). Pour tous les résultats, nous avons indiqué la taille totale de la population.

Nous avons fixé le taux de mise bas pour les adultes (> 2 ans) à 0,76 à partir de la moyenne des valeurs mentionnées dans les publications (tableau 1). Habituellement, les caribous ont leur premier petit à l’âge de trois ans, mais une reproduction plus précoce a été observée (jusqu’à deux ans) (Bergerud, 1980). Par conséquent, nous avons fixé le taux de mise bas à 0. Bien que les variations du taux de mise bas et le rapport des sexes des faons n’aient pas été indiqués dans les publications, nous avons attribué un CV de 0,10 aux deux paramètres en supposant qu’ils varient.

Nous avons modélisé des populations sur plus de 100 ans avec 500 reprises d’essai. La capacité de charge a été fixée à trois fois l’abondance initiale de femelles (3Ai) pour satisfaire à la croyance largement acceptée selon laquelle les populations de caribous boréaux se trouvent à des densités habituellement bien en deçà de la capacité de charge de leur habitat, probablement parce que la prédation limite de nombreuses populations de caribous d’Amérique du Nord à des niveaux inférieurs à la densité que la disponibilité de la nourriture peut faire vivre (Seip, 1991; Bergerud, 1996).

1 Adultes dans la population = population totale (100 %) – jeunes d’un an (14 %) – faons (16 %) = 70 %; femelles adultes = 70 % * 61 % = 42,7 % de la population; femelles âgées d’un an = 50 % rapport des sexes * 14 % = 7 % de la population; femelles adultes + femelles âgées d’un an = 42,7 % + 7 % = 49,7 ou 50 % de la population.

BWCSim1.0 incorpore la stochasticité démographique en utilisant un nombre aléatoire générateur pour attribuer des valeurs annuelles pour les indices vitaux dans l’écart de variation autour des valeurs moyennes indiquées dans les publications, simulant ainsi la variation des indices vitaux parmi les individus. La stochasticité environnementale est simulée par les reprises d’essai du modèle (c. à-d. une production de multiples matrices de Leslie), qui incorpore une gamme d’estimations de survie et de fécondité calculée à partir de la variation des indices vitaux.

BWCSim1.0 modélise la démographie des populations seules, alors qu’aucune immigration ou émigration n’a lien entre les populations. Les catastrophes environnementales n’étaient pas incluses dans le modèle, et il n’y avait pas d’âge maximal ni d’âge maximal de reproduction. Pour compenser les estimations trop optimistes de la persistance des populations causée par les limites du modèle, nous avons indiqué le risque de quasi-extinction (risque que la population tombe sous les 10 femelles) pour l’évaluation de la taille critique des populations. Pour toutes les autres analyses, nous avons indiqué des prédictions de risque d’extinction. Les critères de classification des espèces de l’IUCN dans la catégorie vulnérable (équivalent à la catégorie menacée du COSEPAC) est un risque d’extinction de ≥ 10 % sur 100 (SSC, 2001). Nous avons donc fixé le seuil de risque acceptable d’extinction à < 10 % sur 100 ans.

Annexe 6.6 – Tableau 1.Valeurs des paramètres relatifs aux populations moyenne, maximale et minimale des caribous boréaux du Canada

RégionAnnée

% d'adultes

mâles

% jeunes

d'un
an

% faons

Survie

des femelles

adultes (Sad)

CV de survie
des
femelles adultes
(CV de S ad ) 1

Survie des

faons

(S faon )

CV de survie

des faons

(CV de Sfaon)

Mise bas

CV de

mise bas

Étude
Qc

1999-

2001

43,1 %  0,750,11    Courtoiset coll., 2007
Qc

1999-

2001

37,3 %  0,870,06    Courtoiset coll., 2007
Qc

1999-

2001

29,8 %  0,820,07    Courtoiset coll., 2007
AB199545,9 % 9,0 %0,81     Stuart-Smithet coll., 1997
AB

1976-

1978

46,0 % 13,0 %0,85 0,25   Fuller et Keith, 1981
T.-N.

1995-

1997

   0,880,090,460,461 Mahoney et Virgl, 2003
T.-N.

1995-

1997

43,2 %        Mahoney et Virgl, 2003
Sask

1993-

1996

   0,800,12    Rettie et Messier, 1998
Sask

1993-

1996

   0,870,10    Rettie et Messier, 1998
Sask

1993-

1996

   0,790,13    Rettie et Messier, 1998
Sask

1993-

1996

   0,780,13    Rettie et Messier, 1998
C.-B.

2003-

2004

   0,940,03  0,78 Cullinget coll.
AB

1993-

2002

   0,890,01    McLoughlinet coll., 2003
AB

1993-

2002

   0,860,01    McLoughlinet coll., 2003
AB

1995-

2002

   0,870,04    McLoughlinet coll., 2003
AB

1995-

2002

   0,890,03    McLoughlinet coll., 2003
AB

1998-

2002

   0,930,01    McLoughlinet coll., 2003
AB

1998-

2002

   0,860,02    McLoughlinet coll., 2003
Labr.

1981-

1988

38,9 % 18,5 %0,800,070,380,120,740,10Schaeferet coll., 1999
Labr.

1993-

1997

28,6 % 8,9 %0,700,070,17 0,710,09Schaeferet coll., 1999
ONT.

1976-

1984

52,0 %15,7 %22,0 %  0,67 0,81  Ferguson et coll.,1998
AB

1999-

2003

26,0 % 10,9 %0,850,040,23   Smith, 2004
AB

1979-

1984

          Edmonds, 1988
AB

1993-

2001

         Sorensenet coll., 2008
AB

1993-

2001

         Sorensenet coll., 2008
AB

1993-

2001

         Sorensenet coll., 2008
AB

1993-

2001

         Sorensenet coll., 2008
AB

1993-

2001

         Sorensenet coll., 2008
AB

1993-

2001

         Sorensenet coll., 2008
ONT.2005  15,5 %      Vors, 2006
ONT.2005  11,9 %      Vors, 2006
Qc1999  12,5 %0,730,22    Courtoiset coll., 2005
Qc2000   0,820,14    Courtoiset coll., 2005
Qc2001   0,850,12    Courtoiset coll., 2005
Qc2002  20,9 %0,790,15    Courtoiset coll., 2005
Qc2003  23,1 %0.940,06    Courtoiset coll., 2005
Qc2004  26,7 %0,870,10    Courtoiset coll., 2005
Qc2005  18,2 %0,930,07    Courtoiset coll., 2005
T.-N.

1957-

1967

 10,3 %13,4 %      Bergerud, 1971
T.-N.

1957-

1967

 15,4 %19,6 %      Bergerud,, 1971

Amérique

du Nord

 36,0 %        Bergerud 1971
 Min.26 %10 %9 %0,700 %0,1712 %0,719 % 
 Moyen39 %14 %16 %0,858 %0,3838 %0,7610 % 
 Max.52 %16 %27 %0,9422 %0,6764 %0,8110 % 

1 Coeffi cient de variation

Annexe 6.6 – Tableau 2.Paramètres du modèle utilisés pour l’analyse de la viabilité des populations (AVP) de caribous boréaux non-spatiale

Paramètre Valeur/Plage Source
Classes d'âge2 (femelle adulte, femelle d'un an) 
Capacité de charge3 fois l'abondance
initiale des femelles (3Ai)
 
% faons dans la population16 %2, 3, 5, 6, 10, 11, 13, 14
% jeunes d'un an
dans la population
14 %2, 5
% femelles chez les adultes61 %2, 3, 5, 6, 7, 10, 11, 13
% femelles chez les faons50 % 
% femelles chez les
jeunes d'un an
50 % 
Taux de mise bas0,765, 10, 15, 16
Recrutement
(de faons femelles)
Mise bas * rapport des
sexes * survie des faons
 
Fécondité des femelles d'un an0 
CV de fécondité des
femelles d'un an
0 
Survie des femelles adultes0,70, 0,85, 0,941, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13
CV de survie des
femelles adultes
1 %, 8 %, 22 %1, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13
Survie des femelles d'un an0,70, 0,85, 0,941, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10,11, 12, 13
CV de survie des
femelles d'un an
1 %, 8 %, 22 %1,3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13
Survie des faons0,17, 0,38, 0,671, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13
CV de survie des faons12 %, 38 %, 64 %1, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13

1 Edmonds 1988; 2 Bergerud 1971; 3 Courtoiset coll., 2007; 4 Courtois et coll., 2005; 5 Ferguson et coll., 1988; 6 Fuller et Keith, 1981; 7 Gustineet coll., 2006; 8 Mahoney et Virgl, 2003; 9 McLoughlin et coll., 2003; 10 Schaefer et coll., 1999; 11 Smith 2004; 12 Sorensonet coll., 2008; 13 Stuart Smith et coll., 1997; 14 Vors 2006; 15 Rettie et Messier, 1998; 16 Culling et coll., document non daté

 

Évaluation des tailles de population critiques

Nous avons modélisé une combinaison des taux de survie des faons (Sfaon) et de survie desfemelles (Sad) afi n d’évaluer la taille de la population requise pour réduire la probabilité d’une quasi-extinction à < 0,10 sur une période de 100 ans. Les valeurs que nous avons utilisées étaient les taux de survie faible (F), moyen (M) et élevé (E) ainsi que les CV de faons et de femelles adultes, qui ont été compilées à l’aide de la moyenne ainsi que du maximum et duminimum de la moyenne des valeurs publiées (tableau 1). Nous avons évalué les quatre

combinaisons d’indices vitaux suivants :

i) Sdaim faible, CV de Sdaim élevé, Sad moyenne, CV de Sad moyen (FEMM);

ii) Sdaim moyenne, CV de Sdaim élevé, Sad moyenne et CV de Sad moyen (MEMM);

iii) Sdaim moyenne; CV de Sdaim élevé; Sad moyenne, CV de Sad élevé (MEME);

iv) Sdaim faible, CV de Sdaim élevé, Sad élevée et CV de Sad moyen (FEEM);

v) 75e centile de Sdaim, CV de Sdaim, Sad et CV de Sad (75e centile; tableau 3).

Nous n’avons pas modélisé une combinaison de Sfaon élevée et de Sad faible, car nousavons présumé qu’il était peu probable que ce scénario se produise dans les populations naturelles.

Pour chaque scénario, nous avons accru l’abondance initiale des femelles jusqu’à ce que lerisque de quasi-extinction soit de < 10 %. Le risque de quasi-extinction a été calculé par lamoyenne du nombre d’années, sur 500 reprises d’essai, auquel l’abondance était égale à moins de 10 caribous femelles sur une période de plus de 100 ans.

Annexe 6.6 – Tableau 3.Valeurs des paramètres utilisés dans les scénarios visant à évaluer les seuils de populations de caribous boréaux, en fonction de la variation (CV = coeffi cient de variation) et de la survie (S) des femelles adultes et des faons.

Scénario Description du scénario Survie des
faons
(Sfaon )
CV de
survie
des
faons
CV de
S
faon
Survie des
femelles
adultes
(Sad
CV de survie
des femelles
adultes (CV de
Sad )
FEMMSdaim faible, CV de Sdaim
élevé, Sad moyenne, CV de
Sad moyen
0,17 64 % 0,85 8 %
FEEMSdaim faible, CV de Sdaim
élevé, Sad élevée, CV de Sad
moyen
0,17 64 % 0,94 8 %
MEMMSdaim moyenne, CV de Sdaim
élevé, Sad moyenne, CV de
Sad moyen
0,38 64 % 0,85 8 %
MEMESdaim moyenne, CV de Sdaim
élevé, Sad moyenne, CV de
Sad élevé
0,38 64 % 0,85 22 %
75e centile75e C_ Sdaim, 75e C_CV de
Sdaim ; 75e C_Sad , 75e C_CV
de Sad
0,44 51 % 0,88 15 %

 

Modèles de trajectoires des populations

Nous avons modélisé des trajectoires de populations à l’aide de données tirées des seules études portant à la fois sur la survie des faons et des femelles adultes de quatre populationsde caribous boréaux (tableau 1), y compris deux périodes d’étude sur une population auLabrador (dont l’indice vital diffère considérablement des autres populations), pour un total de cinq modèles (tableau 4). Pour ce faire, nous avons utilisé des taux de survie moyens, des CV de taux de survie ainsi que les tailles de population de ces études. Dans le cas des études qui n’indiquaient pas la variation des estimations de survie, nous avons utilisé les CV compilés dans le tableau 1 pour les valeurs manquantes. Nous avons assigné le CV max. (tel qu’il est indiqué au tableau 1) aux CV de Sfaon manquants, car les taux de Sfaon correspondant aux valeurs manquantes étaient sous la moyenne globale de 0,38 et les estimations de survie faibles sont associées à une variation plus élevée d’une année à l’autre (tableau 1). Nous avons utilisé le CV moyen de 8 % indiqué dans le tableau 1 pour le CV de Sad manquant étant donné que la valeur de Sad correspondante était égale à la moyenne globale de Sad compilée au tableau 1. Les estimations de la taille des populations étaient identiques dans toutes les études. Nous avons utilisé 50 % de ces estimations pour la modélisation de l’abondance initiale des femelles, étant donné que nous avons calculé les adultes femelles et que les jeunes d’un an représentaient environ 50 % de la population totale. Nous avons utilisé les valeurs présentées dans le tableau 2 pour la mise bas, la proportion de jeunes d’un an dans la population et le rapport des sexes des faons.

Annexe 6.6 – Tableau 4.Paramètres estimés utilisés pour modéliser les populations de caribous boréaux

Étude Population

Population

Taille

Ai* Sad CV de
Sad
Sfaon CV
Sfaon

Fuller et

Keith,

1981

Birch Mountains (Alb.),

1976-1978

59 30 0,85 8 %** 0,25 64 %

Mahoney

et Virgl,

2003

Corner Brook Lakes

(T.-N.),

1994-1997

584 292 0,88 6 % 0,45 17 %

Schaefer

et coll. ,

1999

Red Wine Mountains

(Labr.),

1981-1988

710 355 0,80 7 % 0,38 12 %

Schaefer

et coll. ,

1999

Red Wine Mountains ,

Labr.

1993-1997

151 76 0,70 7 % 0,17 64 %

Smith

2004

Little Smokey (Alb.),

1993-2003

80 40 0,85 4 % 0,23 64 %

* L’abondance initiale des femelles (Ai) a été établie à 50 % des populations estimées dans ces études.

** Les données en italique signifient que les valeurs ont été assignées à partir de la plage de valeurs moyennes figurant dans le tableau 1

 

Analyse de sensibilité

Nous avons réalisé des analyses de sensibilité afi n de déterminer l’importance relative de la survie des femelles adultes (Sad), de la survie des faons (Sfaon) et des coefficients de variation s’y rattachant (CV-Sad et CV-Sfaon) par rapport au risque d’extinction, en modélisant la plage des valeurs moyennes de chaque paramètre que nous avons compilé à partir des études (tableau 1). Nous avons modifié un paramètre à la fois, en maintenant les valeurs moyennes pour les autres paramètres (tableau 5). Nous avons ensuite calculé le risque d’extinction en pourcentage pour chacun des scénarios, selon le nombre moyen de fois que la population atteignait 0 sur une période de 100 ans, en reprenant l’essai plus de 500 fois. Nous avons appliqué des modèles dans lesquels il y avait trois valeurs d’abondance initiale de femelles (Ai), soit 100, 200 et 400 individus, afin d’évaluer l’effet potentiel de la taille de la population sur le risque d’extinction.

Annexe 6.6 – Tableau 5.Valeurs des paramètres utilisés dans les scénarios visant à évaluer l’importance relative des paramètres d’une population par rapport au risque d’extinction des caribous boréaux

Paramètre modifié Sfaon CV de Sfaon Sad CV de Sad
Sad 0,38 38 % 0,70-0,94 8 %
Sfaon 0,17-0,67 38 % 0,85 8 %
CV de S ad 0,38 38 % 0,85 1-22 %
CV de S faon 0,38 12-64 % 0,85 8 %

 

Analyse du recrutement

Nous avons modélisé l’effet du recrutement sur le risque d’extinction à l’aide de différents taux de survie chez les femelles (0,80, 0,84 et 0,88) et les valeurs 200, 400, 600 et 800 pour l’abondance initiale des femelles (valeurs correspondant aux tailles de population de 400, de 800, de 1 200 et de1 600 caribous; tableau 5). Nous avons calculé les taux de survie des faons correspondants à partir des valeurs moyennes de recrutement tirées de la métaanalyse National Meta analysis of Boreal Caribou Demography and Range Disturbance (tableau 6; voir également l’annexe 4.5). La survie des faons a été calculée comme suit, en supposant un taux de mise bas de 0,76 :

Sfaon = (recrutement moyen/0,76)/100

Annexe 6.6 – Tableau 6.Recrutement des caribous boréaux et valeurs de survie des faons correspondantes

Recrutement

(faons/100 femelles adultes)

Faons/femelles adultes S faon1
7,150,0720,09
12,300,1230,16
12,600,1260,17
13,400,1340,18
13,600,1360,18
13,900,1390,18
15,250,1530,20
16,380,1640,22
17,400,1740,23
20,710,2070,27
20,900,2090,28
21,300,2130,28
27,350,2740,36
28,000,2800,37
28,050,2810,37
28,940,2890,38
32,280,3230,42
40,330,4030,53
40,580,4060,53
45,370,4540,60
45,400,4540,60
45,400,4540,60
50,250,5030,66
50,540,5050,67

1La survie des faons est calculée ainsi : Sfaon = Recrutement/mise bas. Nous supposons que le taux de mise bas est de 0,76.