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L’estimateur Chao1 Eric Marcon Introduction Construction de l’estimateur Application Unité Mixte de Recherche ECOlogie des FOrêts de Guyane L’estimateur Chao1 Eric Marcon 23 January 2021
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L’estimateurChao1
Eric Marcon
Introduction
Constructionde l’estimateur
Application
Unité Mixte de Recherche
ECOlogie
des
FOrêts
de
Guyane
L’estimateur Chao1
Eric Marcon
23 January 2021
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Eric Marcon
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ECOlogie
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FOrêts
de
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Section 1
Introduction
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ECOlogie
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Problématique
Estimer la richesse (le nombre d’espèces) d’un systèmehyperdivers comme une communauté en forêt tropicale estdifficile.
Beaucoup d’espèces sont rares donc un échantillonnagealéatoire (inventaire) de taille raisonnable ne permet pas de lesobserver.
Des estimateurs de la richesse ont été développés pour estimerla richesse réelle à partir d’un inventaire incomplet.
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Illustration
Inventaire d’uneparcelle deParacou,Sinamary, GuyaneNombre d’espècesobservées : 334.Espèce la plusabondante (wapa :Eperuafalcata) :266 individus.
0 50 100 150 200 250
050
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250
https://paracou.cirad.fr
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Illustration
La parcelle est un échantillon de la communauté forestièrelocale.
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100
100 200 300Rank
Abu
ndan
ce
Question : combien y a-t-il d’espèces d’arbres dans cettecommunauté ?
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Courbe d’accumulation
0
100
200
300
400
0 5000 10000 15000 20000Sample Size
Div
ersi
ty
Espérance du nombre d’espèces échantillonnées en fonction dela taille de l’inventaire.
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Estimateur Chao1
Développé par Anne Chao (Chao 2004).
Premier estimateur utilisé largement par les écologues, bonsupport mathématique.
Intuition :
les espèces observées une fois auraient pu ne pas l’être.lien (à établir) entre les espèces observées un petit nombrede fois et les espèces manquées.
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Notations
Un inventaire de n individus tirés indépendamment etaléatoirement est réalisé dans une communauté.
Les individus appartiennent à l’espèce s avec la probabilité ps,∑S1 ps = 1.
L’inventaire manque quelques espèces parmi les moinsfréquentes : seules sobs espèces sont observées.
sνn est le nombre d’espèces observées ν fois dans un échantillonde taille n. C’est une réalisation de la variable aléatoire Sνn.
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Observer une espèce
La probabilité qu’un individu inventorié ne soit pas de l’espèces est
1− ps
La probabilité de ne pas inclure l’espèce s dans l’inventaire est
(1− ps)n
La probabilité d’inclure l’espèce est donc
1− (1− ps)n
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Observer une espèce ν fois
La probabilité d’observer l’espèce ν fois avant de ne plusl’observer dans le reste de l’inventaire est pνs(1− ps)n−ν .
La probabilité d’observer l’espèce ν fois dans l’inventaire estobtenue en prenant en compte l’ordre des observations(combinaisons) :
(n
ν
)pνs(1− ps)n−ν
L’espérance du nombre d’espèces observées ν fois est obtenueen sommant cette probabilité sur toutes les espèces
E(Sνn) =(n
ν
)∑s
pνs (1− ps)n−ν
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Représentation vectorielle
Soit le vecteur vν dans RS dont les coordonnées sont
pν/2s (1− ps)(n−ν)/2
Le carré de la norme du vecteur v0 est
∑s
(1− ps)n,
c’est-à-dire E(S0n), l’espérance du nombre d’espèces non
observées.
(Attention : on ne connaît pas les ps !).
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Représentation vectorielle
Le carré de la norme du vecteur v2 est
∑s
p2s(1− ps)n−2 = 2
n(n− 1)E(S2n)
Enfin, le produit scalaire 〈v0,v2〉 vaut
∑s
ps(1− ps)n−1 = 1nE(S1
n).
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Représentation graphique
Soient deux espèces telles que p1 = 0, 4 et p2 = 0, 6, et n = 6.
Le vecteur v0 a pour coordonnées
([1− 0, 4]3; [1− 0, 6]3) = (0.216; 0.064)
.
Le vecteur v2 a pour coordonnées
(0, 4× [1− 0, 4]2; 0, 6× [1− 0, 6]2) = (0.144; 0.096)
.
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Représentation graphique
0.00 0.05 0.10 0.15 0.20
−0.
020.
000.
020.
040.
060.
080.
10
Le vecteur v0 dont le carré de la norme est E(S0n) est en noir.
Le vecteur v2 dont le carré de la norme est 2n(n−1)E(S2
n) est enrouge.
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Cauchy-Schwarz
Le produit scalaire est inférieur au produit des normes desvecteurs. La relation reste valide au carré:
[∑s
ps(1− ps)n−1]2
≤[∑s
(1− ps)n] [∑
s
p2s(1− ps)n−2
]
En substituant les espérances et en réarrangeant:
E(S0n) ≥ n− 1
n
[E(S1
n)]2
2E(S2n)
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Estimateur
L’estimateur est obtenu en remplaçant les espérances par lesvaleurs observées:
SChao1 = sobs + (n− 1)(s1n
)22ns2
n
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Usage
Il s’agit d’un estimateur minimum : l’espérance du nombred’espèces est supérieure ou égale au nombre estimé.
L’estimation est bonne tant que l’inventaire n’est pas tropsous-échantillonné.
Règle empirique (Brose, Martinez, and Williams 2003) : pasplus d’un tiers des espèces observées une seule fois. Au-delà:sous estimation importante.
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Section 3
Application
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de
Guyane
Simulation d’un inventaire
Communauté log-normale de 500 espèces, comparable à laforêt de Paracou. Echantillon de 4000 arbres (6 ha de forêt).
1
10
100
100 200 300 400Rank
Abu
ndan
ce
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Estimation
Nombre d’espèces observées : 426,
dont singletons : 61,
et doubletons : 52.
Estimateur Chao1 : 462 espèces.
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Test de l’estimateur
Simulation d’un grandnombre d’inventaires(10000) et estimation dela richesse à chaquesimulation.Le biais b est l’écartentre l’estimationmoyenne et la vraievaleur : -21 espèces.La variance empirique del’estimateur est σ2.L’erreur moyenneattendue de l’estimateurest√b2 + σ2, exprimée
en pourcentage de lavaleur réelle : 5%.
440 460 480 500 520 540
0.00
00.
005
0.01
00.
015
0.02
00.
025
Distribution des estimations
Simulated Values
Den
sity
L’estimateurChao1
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Application
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ECOlogie
des
FOrêts
de
Guyane
Sous-échantillonnage
En limitant l’inventaire600 arbres, environ 1 ha,la sous-estimationdevient forte.L’erreur moyenne estmaintenant : 26%.
300 400 500 600
0.00
00.
002
0.00
40.
006
0.00
80.
010
0.01
2
Distribution des estimations
Simulated Values
Den
sity
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Et Paracou ?
6,25 hainventoriés,environ 4000arbres.Le nombred’espècesobservées est 334,dont 98 singletons.L’estimateurChao1 donne 415espèces.
0 50 100 150 200 250
050
100
150
200
250
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ECOlogie
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FOrêts
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Conclusion
L’estimation de la richesse à partir d’un échantillon est possiblesans faire aucune supposition sur la distribution desprobabilités.
Les estimateurs de ce type sont dits “non-paramétriques”. Ilssont bien supérieurs aux autres approches (estimateursparamétriques ou extrapolation de la courbe aire-espèce).
L’estimateur de Chao est le plus connu. Il est très efficacequand l’échantillonnage est suffisant (moins d’un tiers desingletons).
Pour en savoir plus : Mesures de la biodiversité(https://hal-agroparistech.archives-ouvertes.fr/cel-01205813)
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References
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Bibliographie :Brose, Ulrich, Neo D. Martinez, and Richard J. Williams. 2003. “Estimating species richness: Sensitivity tosample coverage and insensitivity to spatial patterns.” Ecology 84 (9): 2364–77.https://doi.org/10.1890/02-0558.
Chao, Anne. 2004. “Species richness estimation.” In Encyclopedia of Statistical Sciences, edited by NBalakrishnan, C B Read, and B Vidakovic, 2nd ed. New York: Wiley.
![Ecologie [Enregistrement Automatique]](https://static.fdocuments.fr/doc/165x107/577ccfec1a28ab9e7890ee0f/ecologie-enregistrement-automatique.jpg)
