Alternate title

FR004100

Date (Publication)

Date (Publication)

2020-12-31T12:00:00

Identificateur

Citation identifier

Zostera marina habitat suitability along French Coast in Bay of Biscay and Channel Sea

Identificateur

Citation identifier

DOI:10.12770/f39a2450-6b86-4093-9e32-4023957cbcb4

Forme de la présentation

Presentation form

Carte numérique

Digital map

Credit

Ifremer - Unité Dynamiques des Écosystèmes Côtiers

Etat

Status

Finalisé

Completed

Point of contact

Organisation name	Individual name	Electronic mail address	Role
Ifremer	Romain Mouillard	Romain.Mouillard@ifremer.fr	Auteur Author
Ifremer	Martin Marzloff	Martin.Marzloff@ifremer.fr	Auteur Author
Ifremer	Mickaël Vasquez	Mickael.Vasquez@ifremer.fr	Auteur Author
Ifremer		sismer@ifremer.fr	Editeur (publication) Publisher

GEMET - INSPIRE themes, version 1.0

• Habitats and biotopes

  Habitats et biotopes

Thème

Theme

• Zostera marina

  Zostera marina

• Marha

  Marha

Discipline

Discipline

• SDM

  SDM

• HSM

  HSM

• Habitat suitability modeled map

  Carte modélisée de l'habitat potentiel

Localisation

Place

• Bay of Biscay

  Golfe de Gascogne

• Channel Sea

  Manche

Cadre Réglementaire - SIMM

• Marine Strategy Framework Directive (MSFD)

  Directive Cadre Stratégie pour le Milieu Marin (DCSMM)

Sous-regions marines

• /Metropolitan France/Bay of Biscay

  /Métropole/Golfe de Gascogne

• /Metropolitan France/Channel-North Sea

  /Métropole/Manche mer du Nord

• /Metropolitan France/Celtic Seas

  /Métropole/Mers Celtiques

Thématiques - SIMM

• /Environmental Status/Habitats

  /Etat du Milieu/Habitats

• Research

  Recherche

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Product under creative common license CC BY-NC-SA: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

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Citation in bibliography should be as follows: Romain Mouillard, Martin Marzloff, Mickaël Vasquez (2020). Zostera marina habitat suitability along French Coast in Bay of Biscay and Channel Sea. Ifremer. https://doi.org/10.12770/f39a2450-6b86-4093-9e32-4023957cbcb4

Type de représentation spatiale

Spatial representation type

Raster

Grid

Distance de résolution

Distance

0.004501612  degrees

Langue de la ressource

Language

English

Encodage des caractères

Character set

Utf8

UTF8

Catégorie ISO

Topic category

• Océans
  Oceans
• Biologie, faune et flore
  Biota

Begin date

2021-01-01T12:00:00Z

End date

2021-01-01T12:00:00Z

Nom du système de référence

Reference system identifier

EPSG /

4326

OnLine resource

Protocol	Linkage	Name
WWW:LINK	https://archimer.ifremer.fr/doc/00667/77870/	MSc thesis: Mouillard Romain (2020). Modélisation statistique de la distribution spatiale des espèces Zostera marina et Zostera noltei à l'échelle de la façade Manche-Atlantique. Mémoire de fin d’études d’Ingénieur Agronome, spécialité « Sciences halieutiques et aquacoles » préparée à Agrocampus Ouest. Option « Ressources et Ecosystèmes Aquatiques ». Stage de fin d'étude: Mouillard Romain (2020). Modélisation statistique de la distribution spatiale des espèces Zostera marina et Zostera noltei à l'échelle de la façade Manche-Atlantique. Mémoire de fin d’études d’Ingénieur Agronome, spécialité « Sciences halieutiques et aquacoles » préparée à Agrocampus Ouest. Option « Ressources et Ecosystèmes Aquatiques ».
WWW:LINK-1.0-http--metadata-URL	https://doi.org/10.12770/f39a2450-6b86-4093-9e32-4023957cbcb4	DOI of the dataset

OnLine resource

Protocol	Linkage	Name
OGC:WMS	https://sextant.ifremer.fr/services/wms/biologie?	IFR_ZOSTERA_MARINA_HABITAT_SUITABILITY
COPYFILE		IFR_ZOSTERA_MARINA_HABITAT_SUITABILITY

OnLine resource

Protocol	Linkage	Name
OGC:WMS	https://sextant.ifremer.fr/services/wms/biologie?	IFR_ZOSTERA_MARINA_HABITAT_SUITABILITY_SD
COPYFILE		IFR_ZOSTERA_MARINA_HABITAT_SUITABILITY_SD

OnLine resource

Protocol	Linkage	Name
OGC:WMS	https://sextant.ifremer.fr/services/wms/biologie?	IFR_ZOSTERA_MARINA_BINARY_HABITAT_SUITABILITY
FILE		IFR_ZOSTERA_MARINA_BINARY_HABITAT_SUITABILITY

Niveau

Hierarchy level

Jeu de données

Dataset

Statement

Généralités sur la provenance

Bathymetry, KdPar, sea surface temperature, fetch, current velocity and other variables were used as predictors. Random forest models were fitted and evaluated using N=393 Zostera marina presence-only data. 10 sets of N pseudo-absences were randomly drawn to consolidate 10 alternative presence/pseudo-absence datasets. 79 occurrences (20% of N) and 79 pseudo-absence were set aside for independent model validation. To capture results sensitivity to pseudo-absences, 10 Random Forest models were fitted on each dataset. Coastwide extensive rasters of the predictors were used to predict habitat suitability along the French Atlantic and English Channel coastline using each model. An Ensemble modelling approach was used to produce a single mean habitat suitability estimate using a weighted mean across individual model predictions based on goodness-of-fit as assessed by the Area Under the receiver-operating Curve (AUC). Standard deviation around the mean habitat suitability index corresponds to the standard deviation across the 10 model estimates. Habitat suitability estimates were classified into binary 0/1 predictions according to model-specific threshold using the validation dataset and the specificity=sensitivity optimisation criteria. The dominant mode across the ten model binary estimates is presented in the binary habitat suitability index raster. In a final step, as Zostera marina cannot settle on hard bottoms, rock polygons from EMODnet Geology’s seabed substrate product were used to post-process the raster products as follows: in cells where rock is present, the two habitat suitability indices were set to 0, and the standard deviation set to NA.

Presence records: Zostera marina occurrence datasets were collated across a range of local studies completed by different organisations (e.g. Ifremer, French Office of Biodiversity, Marine Nature Parks, universities) in the context of different ecological monitoring initiatives (Natura 2000 network, OSPAR, CARTHAM project, REBENT network etc.). All observations (surface and point) regardless of the sampling technique (e.g. aerial photos, diving etc.) were considered over the recent period, i.e. 2000 to 2016 (older records were discarded).

Environmental variables: eight covariates were used to fit the Random Forest models as described below.

-depth: EMODnet Bathymetry 100m DTM

-KdPAR (diffuse attenuation coefficient of downwelling photosynthetically available radiation, proxy of water transparency): EMODnet Seabed Habitat data product, spatial resolution 250m, averaged values (temporal coverage 5 years -2005-2009, temporal resolution 1 day)

-PAR (photosynthetically active radiation): EMODnet Seabed Habitat data product, spatial resolution 4000m, averaged values (temporal coverage 5 years -2005-2009, temporal resolution 1 day)

-Fetch: Burrows Wave fetch GIS layers for Europe, spatial resolution 100m ( https://doi.org/10.6084/m9.figshare.8668127)

-Chlorophyll-a, phosphate, nitrate, dissolved oxygen: Ifremer MARC archive, spatial resolution 4000m, averaged values (temporal coverage 7 years -2012-2018, temporal resolution 1 day)

-air temperature: Arome – Météo France archive, spatial resolution 1000m, averaged values (temporal coverage 7 years -2012-2018, temporal resolution 1 hour)

-Tidal current velocity, water temperature, salinity: Ifremer MARC archive, spatial resolution 500m, averaged values (temporal coverage 6 years, 2010-2015, temporal resolution 1 hour)

-Wave energy: Ifremer Homère archive, spatial resolution 300m, Percentile 90th values (temporal coverage 6 years, 2010-2015, temporal resolution 1 hour)

La bathymétrie, le KdPar, la température, le fetch, la vitesse du courant et d'autres variables ont été utilisés comme prédicteurs. Des modèles Random forest ont été ajustés et évalués en utilisant N=393 présences de Zostera marina. 10 ensembles de N pseudo-absences ont été tirés au hasard pour consolider 10 jeux de données différents de présence/pseudo-absence. 79 occurrences (20 % de N) et 79 pseudo-absences ont été mises de côté pour une validation indépendante des résultats. Afin d'évaluer la sensibilité des résultats aux pseudo-absences, un modèle Random Forest a été ajusté pour chaque jeu de données présence/pseudo-absence (donc 10 modèles). Chaque modèle a été joué sur des rasters de prédicteurs afin de prédire l'habitat potentiel en tout point de l'espace le long des côtes françaises de l'Atlantique et de la Manche. Une approche de modélisation d'ensemble a été utilisée pour produire une seule estimation moyenne d'habitat potentiel en utilisant une moyenne pondérée entre les prédictions des 10 modèles, (pondération basée sur la qualité de l'ajustement telle qu'évaluée par le paramètre AUC - Area Under the receiver-operating Curve). L'écart type autour de l'indice moyen d'habitat potentiel correspond à l'écart type entre les 10 estimations du modèle. Les estimations de l'indice d'habitat potentiel ont été classées en prédictions binaires 0/1 en fonction de seuils spécifiques à chaque modèle, en utilisant le jeu de données de validation et le critère d'optimisation de seuil spécificité=sensibilité. Le mode dominant parmi les dix estimations binaires du modèle est présenté dans le raster de l'indice binaire d'habitat potentiel. Enfin, Zostera marina ne pouvant se fixer sur des fonds durs, des polygones de roche issus du produit "seabed substrate" d'EMODnet Geology ont été utilisés pour post-traiter les produits raster comme suit : dans les pixels où la roche est présente, les deux indices d'habitat potentiel ont été fixés à 0, et l'écart-type à NA.

Données de présence : Les données d’observation provenaient d'études locales diverses réalisées par différents organismes (Ifremer, Office Français de la Biodiversité, Parcs naturels marin, universités etc.) dans le cadre de divers suivis écologiques (Réseau Natura 2000, OSPAR, CARTHAM, réseau REBENT etc.). L’ensemble des relevés, à la fois surfaciques et ponctuels, couvraient une période allant de 2000 à 2016, et reposaient sur des méthodes de prospection variées (par exemples : photos aériennes, plongées etc.).

Variables environmentales : les covariables suivantes ont été utilisées pour ajuster les modèles Random Forest.

-profondeur : MNT résolution spatiale 100m source EMODnet Bathymétrie

-KdPAR (coefficient d'atténuation diffuse du rayonnement photosynthétique, indicateur de la transparence de l'eau) : source EMODnet Seabed Habitat, résolution spatiale 250m, valeurs moyennes (couverture temporelle 5 ans -2005-2009, résolution temporelle 1 jour)

-PAR (rayonnement photosynthétique actif) : source EMODnet Seabed Habitat, résolution spatiale 4000m, valeurs moyennes (couverture temporelle 5 ans -2005-2009, résolution temporelle 1 jour)

-Fetch: source Burrows Wave fetch GIS layers for Europe, résolution spatiale 100m ( https://doi.org/10.6084/m9.figshare.8668127)

-Chlorophylle-a, phosphate, nitrate, oxygène dissous : source archive MARC de l'Ifremer, résolution spatiale 4000m, valeurs moyennes (couverture temporelle 7 ans -2012-2018, résolution temporelle 1 jour)

-Température de l'air : archives Arome - Météo France, résolution spatiale 1000m, valeurs moyennes (couverture temporelle 7 ans -2012-2018, résolution temporelle 1 heure)

-Vitesse du courant de marée, température de l'eau, salinité : source archives MARC de l'Ifremer, résolution spatiale 500m, valeurs moyennes (couverture temporelle 6 ans, 2010-2015, résolution temporelle 1 heure)

-Énergie des vagues : source archives Ifremer Homère, résolution spatiale 300m, valeurs du percentile 90 (couverture temporelle 6 ans, 2010-2015, résolution temporelle 1 heure)

Metadata

Identifiant de la fiche

File identifier

f39a2450-6b86-4093-9e32-4023957cbcb4 XML

Langue

Metadata language

English

Jeu de caractères

Character set

Utf8

UTF8

Type de ressource

Hierarchy level

Jeu de données

Dataset

Date des métadonnées

Date stamp

2024-01-24T16:16:19.597Z

Metadata standard name

ISO 19115:2003/19139 - SEXTANT

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1.0

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Organisation name	Individual name	Electronic mail address	Role
Ifremer	Mickaël Vasquez	Mickael.Vasquez@ifremer.fr	Point de contact Point of contact

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Français French	Utf8 UTF8
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