Par Julien Vadnais, Étudiant diplômé à la maîtrise à l’Université de Montréal

Du 23 au 30 août dernier, j’ai eu la chance de participer au 35e Congrès international de géographie (International Geographical Congress, IGC), tenu à l’Université de la ville de Dublin. Cette conférence quadriennale, l’une des plus vastes dans le domaine des sciences géographiques, a accueilli cette année 2654 participants de plus de 80 pays. J’ai pu y présenter ma recherche, assister à une vingtaine de présentations, et rencontrer des chercheurs internationaux œuvrant dans des domaines connexes. Je tiens à remercier chaleureusement le CSBQ pour cette opportunité rendue possible par la Bourse d’excellence de maîtrise.

Ma présentation, intitulée “Landscape composition as an environmental driver of urban beehives’ health”, résumait la seconde portion de mon mémoire de maîtrise complété cet été au département de géographie de l’Université de Montréal. Il me fait plaisir d’en écrire un résumé pour le Beagle, accompagné de quelques photos de mon séjour à Dublin.

En tant qu’enthousiastes de sciences biologiques, vous n’êtes pas sans savoir l’importance de l’abeille mellifère (Apis mellifera) pour nos écosystèmes. Les apiculteurs québécois, mais aussi ceux d’autres régions nordiques, font toutefois face à d’importants défis en raison de taux élevés de mortalité hivernale. En utilisant des technologies récentes issues de la géomatique, la télédétection et de l’apprentissage automatique, mon projet de maîtrise porte sur les façons dont le paysage environnant affecte la santé des ruches. Montréal étant l’une des villes pionnières pour l’apiculture urbaine, ma superviseure et moi avons décidé de dédier une portion du projet sur ce sujet ayant décuplé en popularité dans les dernières années. En accédant à des données apicoles couvrant plus de 500 ruches sur l’île de Montréal , ainsi qu’à des images satellites optiques PlanetScope, nous avons calculé une série de métriques quantitatives visant à décrire la composition du paysage à l’emplacement de chaque ruche. Cela consiste par exemple au pourcentage de surface artificialisée, de plans d’eau, de gazon ou d’arbres, dans des rayons allant de 50 m à 5 km. D’autres mesures comme edge density ou patch density peuvent servir à mesurer la configuration du paysage, par exemple quantifier la taille des espaces verts et la connectivité urbaine. 

Après l’analyse zonale, j’ai comparé la performance de deux modèles d’analyse de survie: le modèle Cox et le modèle Random Survival Forests. Le modèle de Cox (1972) est considéré comme la référence et est encore aujourd’hui le plus fréquemment utilisé pour l’analyse de survie. En considérant les mesures du paysage ainsi que la durée de vie de chaque colonie, ces modèles peuvent effectuer des prédictions sur les chances de survie et sur l’effet des différentes variables. Notre motivation pour utiliser un second modèle, Random Survival Forests dérivé de Random Forests (Breiman, 2001), est de comparer la capacité des modèles à prédire l’espérance de vie des colonies. Sans grande surprise, le second, basé sur l’apprentissage automatique, capte davantage les interactions non-linéaires entre les variables, et prédit donc mieux l’espérance de vie des colonies. Les sorties des modèles sont bien sûr validés sur des données non-utilisées pour l’entraînement. Plus encore, dans notre cas, les données de validation provenaient de jeux de données externes —des ruches de différents organismes—; une pratique optimale, bien que rarement possible. 

Nos résultats ont mis en lumière un effet protecteur lié aux arbres dans un rayon de 50 m autour de la ruche. Dans une zone tampon plus grande, on observe un important effet négatif lié à la proportion de plans d’eau et de sols nus dans un rayon de 1 km. En utilisant le modèle Random Survival Forests, on a pu prédire des scores de risque, et cartographier par interpolation la qualité apicole sur l’ensemble de l’Île de Montréal. Mon mémoire est consultable sur Papyrus, le registre des thèses et mémoires de l’Université de Montréal. N’hésitez-pas à me contacter pour davantage de détails, il me fait toujours plaisir de discuter avec des collègues du CSBQ et tous collègues chercheur.es.

Co-chercheur.es: Liliana Perez (UdeM), Nico Coallier (Nectar Technologies)