Quality control of ground vegetation assessment in the French RENECOFOR (Level II) network: estimation of observer effects - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2006

Quality control of ground vegetation assessment in the French RENECOFOR (Level II) network: estimation of observer effects

Contrôle qualité de l'échantillonnage de la végétation basse dans le réseau français RENECOFOR (PIC niveau II): estimation des effets observateur

Résumé

Vascular plants and bryophytes of the 102 French ICP level II plots were recorded in 1995, 2000 and 2005. 15 teams of experienced botanists (one to three observers by team) participated in the surveys. The few studies that assessed the magnitude of observer effect in vegetation censuses found relatively high discrepancies between botanists; this questions the capacity of monitoring programs involving different botanists, to properly track changes in plant communities, especially in mature forest stands where plant communities could be expected to change slowly. Therefore, a quality control-quality assurance (QA-QC) procedure was repeated every five years (1) to assess the magnitude of the observer effect, (2) to reduce it as much as possible, and (3) to be able to take the observer effect into account in the analyses of the temporal change of plant communities. The procedure was based upon random control visits (each team visited one plot sampled by another team shortly after) and a two-day inter-calibration training (Camaret et al. 2004). During this training, all the teams first carried out censuses independently on the same set of plots and then returned all together on these plots to reach a consensus on the list of species and their cover (so as to evaluate the mean census exhaustiveness and the level of overlooking and identification errors). Different objectives were assigned to control visits and to inter-calibration training. Control visits helped estimating the pseudo-turnover (PT), i.e. the actual noise in the vegetation data, whereas inter-calibration training primarily aimed at calibrating teams and thus reducing data noise as much as possible. We analysed between-observer differences in the estimation of plant cover and in the number of species detected and compared the apparent turnover (using diachronic surveys) to the pseudo-turnover (using control visits). Cover estimation. The lowest and highest Braun-Blanquet classes reported by the different teams differed by two or more classes in more than 30% the observed species. The discrepancies between observers varied in a parabolic way with the plant cover and were highest for species with Braun-Blanquet class 3 or 4, which are most often found in the tree layer. Some teams tended to note the consensual cover more often than others; some other teams had a propensity to bias low or high plant cover. The proportion of cases where cover estimates differed by at least two Braun-Blanquet classes between teams decreased with the repetition of the inter-calibration exercises along the years. Species richness. Systematic differences in mean species richness were found between teams in all years. About 20% of the plant species were missed on average. The relative exhaustiveness of the censuses increased with the number of plants in the plot, the number of people in the team, the number of other vegetation censuses carried out during the last three months before inter-calibration, and with the time spent recording species in the plot. The level of exhaustiveness tended to be lower in the understory (especially the bryophyte layer) than in the tree layer, certainly because most low cover plants are found in the understory. Turnover and pseudo-turnover. We calculated the mean (apparent) turnover from 1995/2000/2005 censuses and the pseudo-turnover from control visits in order to compare their respective magnitudes. The mean turnover was 26.1 ± 0.3% (standard error), but was 25.0 ± 0.3% if the same team had made the two consecutive surveys and 28.9 ± 0.7% if two different teams successively carried out the censuses. The mean pseudo-turnover was equivalent to the apparent turnover (mean value = 26.2 ± 0.7%; no year effect, no influence of the number of days between the two visits on the same plot, except in 2005). This PT value is close to other published values (Nilsson and Nilsson 1985, Scott and Hallam 2002). Recommendations. The main recommendation is that plant surveys should be conducted by experienced botanists being familiar with the local flora. Data quality could be further improved using teams of observers, as recommended by Klime et al. (2001), even if not all are experts. Training by carrying censuses before the start of the survey will be beneficial. Inter-calibration reduces between-observer differences in cover estimation and can probably convince botanists of the necessity to carefully check all specimens of species prone to misidentification, especially in rich areas or in dense ground vegetation. Because species are much more often missed than misidentified, enhancing fieldworker's motivation and, thus, attention (e.g. by regular contacts, inter-calibration exercises) must be, obviously, a key component of any plant survey, probably more important than training. During the survey and especially if it is part of a repeated monitoring program, botanists should always note their doubts about species identifications as this may help linking observations over time. Furthermore, suspicious records could be deleted in subsequent analyses if necessary. Although our results may give a pessimistic view of the quality of vegetation data, it must be noted that the high observer effects we obtained only concern species composition and cover. On the opposite, many global indices of plant communities, such as Ellenberg indicator values, are very repeatable (Lep and Hadincová 1992, Gray and Azuma 2005, Archaux et al. 2006).
Les plantes vasculaires et les bryophytes des 102 placettes françaises du réseau PIC (niveau 2) ont été échantillonnées en 1995, 2000 et 2005. 15 équipes de botanistes expérimentés (1 à 3 observateurs par équipe) ont participé à ces campagnes d'échantillonnage. Les quelques études qui ont estimé la magnitude de l'effet observateur dans les relevés floristiques ont mis en évidence des différences relativement importantes entre botanistes ; cette observation met en doute la capacité des programmes de suivi faisant appel à différentes équipes de botanistes à estimer correctement l'évolution de la flore, en particulier dans des peuplements matures où les communautés végétales évoluent lentement. C'est pourquoi une procédure de contrôle qualité-assurance qualité a été répétée tous les 5 ans (1) pour estimer la magnitude de l'effet observateur, (2) de réduire cet effet au maximum, et (3) de pouvoir prendre en compte cette effet dans les analyses des changements temporels des communautés végétales. La procédure est basée sur des visites aléatoires de contrôle (chaque équipe échantillonne une visite préalablement échantillonnée par une autre équipe quelques semaines auparavant) et un exercice d'intercalibration de deux jours (Camaret et al. 2004). Durant cet exercice, toutes les équipes réalisent les relevés floristiques indépendamment les unes des autres et retournent ensuite ensemble pour établir la liste des espèces présentes de façon consensuelle (et leur recouvrement) (de façon à évaluer l'exhaustivité moyenne des relevés, le taux d'espèces non détectées et mal identifiées). Plusieurs objectifs ont été assignés aux visites de contrôles et aux exercices d'intercalibration. Les visites de contrôles permettent d'estimer le pseudo-turnover (PT), c'est-à-dire le bruit dans les données de végétation du réseau, tandis que les exercices d'intercalibration ont pour but principal de calibrer les équipes et donc de réduire les différences entre équipes au maximum avant les campagnes de relevés. Nous avons analysé les différences entre équipes sur le recouvrement des espèces et la richesse spécifique et comparé le turnover apparent (à partir des données diachroniques du réseau) au pseudo-turnover (à partir des visites de contrôle). Estimation du recouvrement. Pour plus de 30% des espèces observées, les valeurs de recouvrement ( selon l'échelle semi-quantitative de Braun-Blanquet) données par les différentes équipes différaient de 2 classes ou plus. Les désaccords entre équipes augmentent avec le recouvrement (consensuel) de façon parabolique et sont maximaux pour les classes de Braun-Blanquet 3 ou 4, qui sont le plus souvent rencontrés dans la strate arborée. Certaines équipes ont une meilleur capacité à indiquer le recouvrement consensuel que d'autres, tandis que certaines équipes biaisaient positivement ou négativement le recouvrement des plantes. La proportion de cas où les estimations de recouvrement différaient d'au moins 2 classes de Braun-Blanquet classes entre équipes a diminué avec la répétition des exercices d'inter-calibration. Richesse spécifique. Des différences systématiques de richesse spécifique moyenne ont été décelées entre équipes pour toutes les années. En moyenne, 20% des espèces ont été ratées. L'exhaustivité relative des relevés a crû avec le nombre d'espèces dans la placette, le nombre de botanistes de l'équipe, le nombre de relevés effectués Durant les trois mois précédents l'exercice d'inter-calibration et avec le temps passé à rechercher les espèces dans la placette. Le niveau d'exhaustivité tendait à être plus bas pour les strates basses (en particulier la strate muscinale), certainement parce que la plupart des espèces peu abondantes (recouvrantes) s'y trouvent. Turnover et pseudo-turnover. Nous avons calculé le turnover (T) moyen (apparent) à partir des relevés 1995/2000/2005 et le pseudo-turnover (PT) à partir des relevés de contrôle de façon à comparer leur magnitude. Le T moyen était 26.1 ± 0.3% (erreur standard), mais 25.0 ± 0.3% si la même équipe a réalisé les relevés des deux campagnes successives et 28.9 ± 0.7% si deux équipes différentes ont réalisé successivement les relevés. Le PT moyen est équivalent au T apparent (valeur moyenne = 26.2 ± 0.7%; pas d'effet de l'année, pas d'influence du nombre de jours entre les deux visites sur les mêmes placettes, hormis en 2005). Cette valeur de PT value est proche de celles déjà publiées (Nilsson et Nilsson 1985, Scott et Hallam 2002). Recommandations. La recommandation principale est que les relevés floristiques devraient être conduits par des équipes expérimentées, familiers avec la flore locale. La réalisation des relevés en équipes permettrait d'améliorer également la qualité des données, comme le recommande Klime et al. (2001), même dans les cas où tous ne sont pas experts. L'entraînement avant les campagnes d'échantillonnage serait également bénéfique. L'inter-calibration diminue les désaccords entre équipes sur le recouvrement des espèces et permet probablement de convaincre les équipes de la nécessité de vérifier attentivement tous les spécimens des espèces délicates à identifier, en particulier dans les zones riches ou avec une végétation dense. Parce que les espèces sont bien plus fréquemment ratées que mal identifiées, un élément crucial de toute campagne floristique est de s'assurer de la motivation constante des observateurs et donc de leur attention (par exemple en les contactant régulièrement et en réalisant des exercices d'inter-calibration), probablement plus que l'entraînement. Durant la campagne et surtout si cette campagne s'inscrit dans un programme de suivi, les observateurs devraient noter leurs doutes sur l'identification des espèces de façon à pouvoir relier des observations discordantes entre deux campagnes. En outre, ces données suspectes peuvent être éliminées des analyses si nécessaire. Bien que ces résultats peuvent donner une vision pessimiste de la qualité des relevés de végétation, il faut mentionner que ces résultats ne concernent que la composition et le recouvrement des espèces. A l'opposé, de nombreux indices globaux des communautés végétales, comme les valeurs indicatrices d'Ellenberg, sont très répétables (Lep et Hadincová 1992, Gray et Azuma 2005, Archaux et al. 2006).
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02588331 , version 1 (15-05-2020)

Identifiants

Citer

S. Camaret, Frédéric Archaux, J.L. Dupouey, Erwin Ulrich. Quality control of ground vegetation assessment in the French RENECOFOR (Level II) network: estimation of observer effects. Forests in a changing Environment. Results of 20 years of ICP Forests monitoring, Göttingen, DEU, 25-27 October 2006, 2006, pp.13. ⟨hal-02588331⟩
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