Are plant censuses carried out on small quadrats more reliable than on larger ones?
Des relevés effectués sur des petites surfaces sont-ils plus répétables que des relevés sur de plus grandes surfaces?
Résumé
Plant censuses are known to be significantly affected by observers' biases. In this study, we checked whether the magnitude of observer effects (defined as the % of total variance) varied with quadrat size: we expected the census repeatability (% of the total variance that is not due to measurement errors) to be higher for small quadrats than for larger ones. Variations according to quadrat size of the repeatability of species richness, Simpson equitability and reciprocal diversity indices, Ellenberg indicator values, plant cover and plant frequency were assessed using 359 censuses of vascular plants. These were carried out independently by four professional botanists during spring 2002 on the same 18 forest plots, each comprising one 400-m2 quadrat, four 4-m2 and four 2-m2 quadrats. Time expenditure was controlled for. General Linear Models using random effects only were applied to the ecological indices to estimate variance components and magnitude of the following effects (if possible): plot, quadrat, observer, plant species and two-way interactions. High repeatability was obtained for species richness and Ellenberg indicator values. Species richness and Ellenberg indicator values were generally more accurate but also more biased in large quadrats. Simpson reciprocal diversity and equitability indices were poorly repeatable (especially equitability) probably because plant cover estimates varied widely among observers, irrespective of quadrat size. Grouping small quadrats usually increased the repeatability of the variable considered (e.g. species richness, Simpson diversity, plant cover) but the number of plant species found on those pooled 16 m2 was much lower than if large plots were sampled. We therefore recommend to use large, single quadrats for forest vegetation monitoring.
Il est connu que les relevés de végétation sont significativement biaisés par l'effet observateur. Dans cette étude, nous avons cherché à vérifier si la magnitude de l'effet observateur (défini comme le % de la variance totale) varie avec la surface du quadrat : nous nous attendions à ce que la répétabilité (% de la variance totale non expliquée par des erreurs de mesure) soit plus forte pour des quadrats de petite taille que de grande taille. Les variations de la répétabilité en fonction de la taille du quadrat ont été analyse pour la richesse spécifique, les indices d'équitabilité et de diversité réciproque de Simpson, des indices d'Ellenberg, du recouvrement et de la fréquence d'occurrence de la plante à partir de 359 relevés de plantes vasculaires. Ces relevés ont été menés de façon indépendante par quatre botanistes professionnels au printemps 2002 sur les mêmes 18 placettes forestières, chacune constituée d'un quadrat de 400 m², quatre quadrats de 4 m² et quatre de 2 m². Le temps d'inventaire a été contrôlé. Nous avons appliqué des modèles linéaires généralisés à effets aléatoires à ces différents indices écologiques pour estimer (si possible) les composantes de variance et la magnitude des effets suivants : placette, quadrat, observateur, espèce et interactions doubles. La richesse spécifique et les valeurs d'Ellenberg se sont montrées très répétables et généralement plus précises mais également plus biaisées dans les quadrats de grande taille. A contrario, les indices d'équitabilité et de diversité réciproque de Simpson sont peu répétables (notamment l'équitabilité) probablement parce que les estimations de recouvrement des plantes varient fortement d'un observateur à l'autre, qu'importe la taille des quadrats. Le fait de regrouper des petits quadrats permet généralement d'améliorer la répétabilité des indices (par exemple, la richesse spécifique, la diversité de Simpson, le recouvrement spécifique) mais le nombre d'espèces trouvées dans les relevés « poolés » de 16 m² au total est très inférieur à celui des relevés sur 400 m². C'est pourquoi nous recommandons l'utilisation de grands quadrats pour l'étude de la végétation forestière.