© Marcel Burkhardt
Monitoring des oiseaux nicheurs répandus
Depuis 1999, les effectifs des oiseaux nicheurs sont recensés chaque année sur 267 carrés kilométriques représentatifs, répartis dans toute la Suisse. L'évolution des effectifs de plus de 70 espèces d´oiseaux fréquentes et répandues peut ainsi être suivie.
Objectifs
Le monitoring des oiseaux nicheurs répandus (MONiR) est un projet central pour la surveillance des espèces répandues. Il montre l'évolution de leurs effectifs et des changements éventuels de leur aire de répartition.
Procédé
Le terrain d'étude est constitué de 267 carrés kilométriques régulièrement répartis dans toute la Suisse. Ils proviennent en grande partie du réseau de surveillance du Monitoring de la biodiversité en Suisse avec lequel nous collaborons étroitement. Les effectifs sont relevés au moyen d'une méthode simplifiée de cartographie des territoires. 200 collaboratrices et collaborateurs, en majorité bénévoles, effectuent le travail de terrain. Pour pouvoir traiter un grand nombre de surfaces, il est nécessaire que le nombre de recensements par surface ne soit pas trop élevé (3 visites par printemps, 2 au-dessus de la limite de la forêt). Les relevés suivent toujours le même itinéraire et les observateurs notent les contacts répondant aux critères définis pour chaque espèce.
Importance
Le haut niveau de standardisation et le recensement intensif (trajet de 4-6 km par km2 en 3-4h) du MONiR garantissent des résultats précis sur les changements dans les effectifs des espèces d'oiseaux nicheurs répandus. Les relevés du MONiR font aussi le lien entre les projets d'atlas, car ils révèlent les changements qui interviennent entre ces instantanés.
Dans tous les programmes de monitoring, il faut relever le défi méthodologique, car jamais la totalité des territoires, des carrés occupés ou des espèces présentes ne peuvent être trouvés. Il faut alors estimer d'après les données le véritable nombre de territoires ou d'espèces présentes. Nous avons fait de gros progrès ces dernières années dans le développement de méthodes statistiques dans ce domaine.
En outre, les données obtenues par le MONiR sont aussi d'une valeur inestimable pour la recherche scientifique fondamentale par leur richesse en espèces et leur résolution temporelle et spatiale. Ainsi, les données récoltées pour les projets d´atlas ou de monitoring sont de plus en plus utilisées pour étudier comment les espèces réagissent au changement climatique.
Les données du MONiR représentent une véritable mine d'or pour le développement de nouvelles méthodes et pour la vérification d'hypothèses biologiques fondamentales.
Responsable de projet
Partenaire
L'Office fédéral de l’environnement OFEV soutient le projet. L'European Bird Census Council EBCC est notre partenaire au niveau international.
Publications
Bowler, D., R. L. Richter, D. Eskildsen, J. Kamp, C. M. Moshøj, J. Reif, N. Strebel, S. Trautmann & P. Vorísek (2021):
Geographic variation in the population trends of common breeding birds across central Europe.
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Kéry, M. & J. A. Royle (2016):
Applied hierarchical modeling in ecology - Modeling distribution, abundance and species richness using R and BUGS. Volume 1: Prelude and Static Models.
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Kéry, M. & M. Schaub (2012):
Bayesian population analyses using WinBUGS. A hierarchical perspective.
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Kéry M., H. Schmid & N. Zbinden (2009):
Grundlagen der Bestandserfassung und Folgerungen für die Datenerfassung und -analyse in großräumigen Monitoringprogrammen.
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Kéry, M. & J. A. Royle (2009):
Inference about species richness and community structure using species-specific occupancy models in the national Swiss breeding bird survey MHB.
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Kéry, M. (2008):
Estimating abundance from bird counts: binomial mixture models uncover complex covariate relationships.
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Kéry, M. & B. R. Schmidt (2008):
Imperfect detection and its consequences for monitoring for conservation.
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Kéry, M. & J. A. Royle (2008):
Hierarchical Bayes estimation of species richness and occupancy in spatially replicated surveys.
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Kéry, M., Royle, J.A. & H. Schmid (2008):
Importance of sampling design and analysis in animal population studies: a comment on Sergio et al.
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Royle, J,.A., M. Kéry, R. Gautier & H. Schmid (2007):
Hierarchical spatial models of abundance and occurrence from imperfect survey data.
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Royle, J.A. & M. Kéry (2007):
A bayesian state-space formulation of dynamic occupancy models.
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Kéry, M. & H. Schmid (2006):
Estimating species richness: calibrating a large avian monitoring programme.
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Royle, J.A., J.D. Nichols & M. Kéry (2005):
Modelling occurrence and abundance of species when detection is imperfect.
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Schmid, H., N. Zbinden & V. Keller (2004):
Überwachung der Bestandsentwicklung häufiger Brutvögel in der Schweiz/Surveillance de l'évolution des effectifs des oiseaux nicheurs répandus en Suisse.
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Schmid, H., M. Burkhardt, V. Keller, P. Knaus, B. Volet & N. Zbinden (2001):
Die Entwicklung der Vogelwelt in der Schweiz/L'évolution de l'avifaune en Suisse.
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