Méthodes

10.2.1 Marxan

Nous avons utilisé le logiciel de planification de la conservation Marxan (Ball, Possingham & Watts, 2009) pour identifier les réseaux atteignant les objectifs de conservation de la biodiversité d’eau douce. Marxan utilise un recuit simulé (un algorithme heuristique) pour identifier un réseau de sites presque optimal qui répond aux objectifs de biodiversité définis par l’utilisateur au moindre coût (voir 10.2.3.1). Marxan compare les réseaux potentiels de sites en utilisant la fonction objectif (Equation 10.1), avec une fonction objective de faible valeur indiquant un réseau plus efficace en termes d’atteinte des objectifs de biodiversité pour le coût le plus bas. Le premier terme de la fonction objectif générale est la somme des coûts de chaque unité de planification (site) du réseau. Le deuxième terme est la somme des longueurs des limites de chaque unité de planification, multipliée par un modificateur qui permet de contrôler le degré de fragmentation du réseau (c’est-à-dire si les unités de planification sont regroupées ou dispersées). Le troisième terme est la pénalité appliquée si les éléments de conservation ne sont pas représentés à leurs niveaux cibles.

Le dernier terme pénalise le réseau s’il dépasse un seuil de coût fixé. Les premier et troisième terme sont obligatoires, tandis que les deuxième et quatrième sont facultatifs (Game &

Grantham, 2008) et n’ont pas été appliqués dans ce cas.

Equation 10.1 Equation de la fonction objective de Marxan

Où BLM = modificateur de longueur de bordure ; SPF = facteur de pénalité des espèces

fonction objectif

Σ

=

Unités de planification

Coût des unités de planification

+ Σ

Eléments de conservation

(SPF × pénalité de representation)

10.2.2 Eléments de conservation

Les éléments de conservation sont les éléments de la biodiversité qui sont au centre du réseau. Les éléments de conservation pour cette analyse étaient des espèces d’eau douce typiques d’Afrique occidentale dans les groupes taxonomiques suivants : décapodes (crabes et crevettes), poissons, mollusques, odonates (libellules et demoiselles) et plantes aquatiques (voir chapitre 2).

10.2.3 Unités de planification

Nous avons sélectionné toutes les HydroBASINS de niveau 8 se déversant dans la région d’Afrique occidentale. Cela concernait 10 137 HydroBASINS de niveau 8 couvrant une superficie de 6 580 930 km². La superficie médiane par HydroBASIN était de 443 km², dont 232 lacs et lagunes allant de 10 km² à 23 000 km² (médiane 23 km²).

10.2.3.1 Coût

Lors de l’exécution de Marxan, un coût doit être spécifié pour chaque unité de planification, qui est la valeur ajoutée à la fonction objective lorsque l’unité de planification est incluse dans un réseau. Les estimations du coût financier de chaque unité de planification n’étaient pas disponibles pour cette étude. Au lieu de cela, nous avons utilisé la zone et le degré d’impact anthropique au sein des unités de planification.

Dans le premier scénario (scénario A), aucun coût n’a été affecté aux unités de planification. Ce scénario représente un réseau « vierge » du nombre minimum d’unités de planification requises pour conserver la biodiversité d’eau douce menacée, quels que soient les coûts liés à la taille des unités de planification ou au niveau d’impact anthropique y afférentes.

Les autres scénarios utilisaient un indice de coût basé sur la superficie de l’unité de planification et le degré d’impact anthropique en son sein. L’empreinte humaine terrestre mondiale (HFP) est une carte mondiale d’une résolution d’1 km² de la pression humaine sur l’environnement, y compris les environnements bâtis, la densité de population, les infrastructures électriques, les terres cultivées et les pâturages, les infrastructures de communication (Venter et al., 2016). Comme son nom l’indique, la HFP est basée sur les pressions terrestres et peut ne pas tenir compte de certaines des principales menaces pour les espèces d’eau douce telles que la pollution aquatique, les espèces non indigènes envahissantes et la sécheresse causée par le changement climatique. La HFP est calculée pour 1993 et 2009. Nous avons utilisé la HFP de 2009 qui est encore couramment utilisée (Jones et al., 2018 ; Linkeet al., 2019 ; Venter et al., 2016), reconnaissant qu’elle est maintenant tout à fait obsolète, en particulier dans une région en

développement rapide comme l’Afrique occidentale. Étant donné qu’il existe plusieurs valeurs HFP de 1 km² dans chaque unité de planification, la valeur moyenne de HFP a été calculée pour chaque unité de planification.

L’ensemble de données HFP est basé principalement sur des couches de données terrestres. Certaines parties de certains lacs, par ex. Le lac Volta a un score HFP de zéro, mais cela ne signifie pas nécessairement qu’il n’y a pas d’impact anthropique là-bas. Beaucoup de ces lacs sont eux-mêmes des réservoirs artificiels et sont donc par définition le résultat de pressions anthropiques. Le lac Tchad a également une grande zone sans données. Dans les deux cas, il y a au moins quelques points de données HFP dans chaque lac et il était donc toujours possible de calculer un score HFP moyen basé sur les points de données disponibles.

La valeur moyenne HFP relative à la valeur moyenne maximale HFP en Afrique de occidentale a ensuite été calculée par unité de planification pour produire un indice allant de 0 à 1. De même, la superficie de chaque unité de planification par rapport à la superficie maximale des unités de planification (Lac Tchad, 23 006 km²) a été calculée pour produire un indice de 0 à 1. La moyenne de ces deux indices a ensuite été calculée pour produire le coût unitaire de planification (figure 10.1). Ainsi, la superficie de l’unité de planification et le HFP sont pondérés de manière égale.

L’utilisation de ce coût unitaire de planification déplace l’attention vers la recherche d’un réseau avec les niveaux les plus bas d’impact anthropique et la plus petite zone. Il s’agit d’une approximation du « coût » de la conservation de ces zones. Inversement, une autre approche pourrait consister à cibler les zones à fort impact anthropique pour la restauration des écosystèmes.

Equation 10.2 Equation du coût des unités de planification selon la méthode B

Coût B = superficie relative de l’unité de planification (km²) x score relatif de l’empreinte humaine (HFP)

10.2.3.2 Verrouillage des unités de gestion existantes

Lors de l’utilisation du logiciel Marxan, il est possible de verrouiller des unités de planification particulières dans ou hors du réseau final, ce qui signifie que les unités de planification sont fixées ou exclues, respectivement, du réseau final. Dans certains scénarios, nous avons verrouillé des unités de planification représentant différentes combinaisons d’unités de gestion existantes, encore une fois afin de comparer les résultats entre les réseaux « vierges » (c’est-à-dire sans unités de planification verrouillées), ceux comprenant des zones actuellement identifiées comme importantes pour la biodiversité d’eau douce ( c’est-à-dire

Figure 10.1 Coût unitaire de planification– indice d’empreinte humaine relative x superficie relative en km2. Source : Compilée par les auteurs du rapport avec des données provenant de Lehner & Grill (2013) et Venter et al. (2006).

enfermées dans des KBA d’eau douce) et celles comprenant des zones actuellement identifiées comme importantes pour d’autres biodiversités (c’est-à-dire enfermées dans des KBA et des AP existantes). Cela nous a également permis d’identifier toutes les unités de planification supplémentaires nécessaires pour atteindre les objectifs. Ces unités de planification supplémentaires représentent des lacunes dans le réseau actuel d’unités de gestion existantes et représentent donc des sites prioritaires à inclure dans le réseau si les objectifs de conservation de la biodiversité d’eau douce doivent être atteints.

Comme nous l’avons vu, les HydroBASINS de niveau 8 ont été utilisés comme unités de planification dans cette analyse. Cependant, en général, les KBA et les AP ne sont pas délimitées selon HydroBASINS ou en cellules de grille et, par conséquent, nous devions sélectionner des unités de planification qui représentaient ces unités de gestion lorsqu’il n’y avait pas de correspondance un à un. Notez que les KBA d’eau douce sont souvent délimitées selon HydroBASINS mais généralement selon une résolution plus élevée (par exemple, niveau 10 ou niveau 12 HydroBASINS) afin de concentrer les actions sur les priorités basées sur le site.

Nous avons classé une unité de planification (HydroBASIN) comme étant une unité de gestion existante si plus de 50 %

de la superficie de l’unité de planification était couverte par une unité de gestion existante. Ce classement a été fait séparément pour :

■ Les aires protégées – 1 486 unités de planification ont été sélectionnées couvrant 852 607 km² soit 13 % de la région.

■ Le s KBA – 854 unité s de pla nif ic ation ont été sélectionnées couvrant 483 619 km² ou 7 % de la région.

Parmi celles-ci, 630 unités de planification étaient à la fois des aires protégées et des KBA.

■ Tous les types d’unités de gestion (toutes celles ci-dessus) – 1 710 unités de planification ont été sélectionnées couvrant 973 780 km² ou 15 % de la région (figure 10.2).

En raison du seuil de 50 % pour la zone de chevauchement nécessaire au verrouillage des unités de planification, de nombreuses unités de gestion existantes plus petites (par exemple, les réserves forestières) ne sont pas représentées par les unités de planification correspondantes. Cependant, ce seuil s’est avéré être le meilleur compromis entre inclure les unités de gestion existantes et ne pas verrouiller les unités de planification dont seule une petite superficie était couverte par des unités de gestion.

L e s 13 K B A d’e a u d o u c e d u C EPF n’é t a i e n t p a s

« verrouillées » dans le réseau de sites car ce ne sont pas des KBA confirmées, la plupart nécessitent des modifications des limites en attendant d’autres études écologiques.

Cependant, nous rapportons dans les résultats quelles KBA d’eau douce du CEPF sont identifiées dans le scénario de planification final, en « consolidant » leur importance pour l’inclusion dans les réseaux d’aires protégées et conservées.

Les sites qui sont potentiellement des sites AZE (contenant l’ensemble de la population mondiale d’une espèce EN ou CR) sont inclus comme sites irremplaçables dans l’analyse par définition de la cible pour l’inclusion d’au moins une unité de planification par espèce menacée.

10.2.4 Eléments de conservation comparativement aux unités de planification

10.2.4.3 Répartition actuelle des espèces

Nous avons utilisé les données spatiales produites par le processus d’évaluation de la Liste rouge (voir les chapitres 3 à 7) pour cartographier la répartition des espèces d’eau douce dans les unités de planification. Les données spatiales codées comme Présence 1 (Existante) et Origine 1 (Indigène)

Figure 10.2 Unités de gestion existantes affectées aux sites de planification. Source : Compilée par les auteurs du rapport avec des données de BirdLife International (2021), Lehner & Grill, 2013) et UNEP-WCMC (2021).

ou Origine 2 (Réintroduite) (voir Chapitre 2) ont été incluses dans l’analyse. Étant donné que la répartition des espèces d’eau douce est cartographiée sur HydroBASINS, les données sur l’aire de répartition spatiale de la Liste rouge sont déjà disponibles sous forme de tableaux HydroBASIN.

Toutes les unités de planification où une espèce donnée était présente ont reçu une valeur d’abondance d’un pour cette espèce.

10.2.5 Configuration Marxan

Comme recommandé dans Game et Grantham (2008), nous avons exécuté Marxan en utilisant un recuit simulé suivi d’une amélioration itérative en deux étapes, avec les principaux paramètres de l’algorithme définis à leurs valeurs par défaut. Nous avons exécuté chaque scénario 1 000 fois et utilisé la fréquence de sélection de chaque unité de planification comme mesure de son caractère irremplaçable dans le réseau. Les unités de planification qui ont été sélectionnées dans plus de 990 parcours (plus de 99 %) ont été considérées comme irremplaçables car leur inclusion était requise dans tous les réseaux pour lesquels les objectifs sont atteints à faible coût.

10.2.5.2 Facteur de pénalité des espèces

Le facteur de pénalité des espèces (SPF) influence le niveau de pénalité appliqué au réseau si les objectifs de conservation ne sont pas atteints. Le SPF a été fixé à la valeur élevée de 100 pour garantir que les objectifs des éléments de conservation soient toujours atteints. Une approche alternative serait d’ajuster le SPF pour permettre un compromis entre l’atteinte des objectifs de conservation et le coût global du réseau.

10.2.5.3 Scénarios

Trois scénarios différents ont été exécutés en utilisant différents paramètres d’entrée :

A. Réseaux « vierges » n’utilisant aucun coût unitaire de planification et aucune unité de planification verrouillée.

B. Réseaux utilisant le coût A (Équation 10.2, figure 10.1) et aucune unité de planification verrouillée.

C. Réseaux utilisant le coût A (Équation 10.2, figure 10.1) avec 1 486 unités de planification représentant des aires protégées verrD. Réseaux utilisant le coût A (Équation 10.2, figure 10.1) avec 1 710 unités de planification représentant les aires protégées et les KBA verrouillées.