Les modèles numériques des microhabitats des passons : application et nouveaux développements

L'estimation des stocks de poissons que peut abriter un secteur de cours d'eau non pollué nécessite le calcul de sa capacité d'accueil en terme d'espace et de nourriture. Le premier volet a donné lieu aux Etats-Unis à la mise en place de modèles de comportement de différentes espèces de poissons en fonction de variables physiques et de modèles hydrauliques décrivant l'évolution temporelle de ces variables.Les hypothèses sous-jacentes sont discutées. Une modification du calcul de la perte de charge linéaire est préconisée pour le modèle hydraulique dans le cas des rivières à truites, et l'utilisation de méthodes multivariées est proposée pour décrire avec une meilleure fiabilité les relations entre densités de poissons et variables physiques des cours d'eau.Quelques cas d'application illustrent l'intérêt de cette démarche pour répondre à des questions posées par les gestionnaires, tant en matière de prévision des impacts piscicoles des aménagements que d'optimisation des repeuplements.When evaluating the potential fish stock that an unpolluted reach of a stream can accomodate, the load capacity with regard to space and food available must be assessed. It is for this purpose that the Instream Flow Incremental Methodology has been developed in the United States.The assumptions on which behavioural and hydraulic models are based are discussed and modifications are suggested to improve the efficiency of this methodology.The use of the Manning equation to compute the energy loss is misleading in the case of trout streams and results from simulation are more reliable when using resistance equations designed for mountain rivers.For biological monitoring, multivariate data analysis is an interesting alternative to drawing one-dimensional preference curves. Qualitative variables can be used and redundancy or dependence between parameters no longer distorts the results. The relations between physical variables of streams and a probability of the presence of fish are estimated with greater accuracy.Examples of the application of this methodology are presented with a view to assessing the effects of water abstraction on fish populations and to optimizing the restocking of trout streams