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Celui-ci étant hautement significatif pour la relation entre ETP et Tmax (p < 0. 01; rho 0. Abreuvoir champêtre pour perdrix | Abreuvoirs. 83), nous avons donc ensuite décidé de bibliothèque « MASS » (Venables et Ripley 2002) afin d'ajuster des modèles linéaires généralisés dits « GLM » sur les données d'utilisation (Crawley 1993) et les variables météo comme covariables. Les GLM utilisés reposaient sur une distribution « negative binomial » des données de la variable à expliquer afin de prendre en compte la sur-dispersion des données de comptage d'individus que nous avons constatée lors d'analyses préliminaires. Nous avons conservé le modèle disposant de l'AIC (Akaïke Information Criterion)(Akaike 1973) le plus faible. Nous avons pour cela testé toutes les combinaisons de variables, ainsi que les variables seules et les termes au carré associés aux variables. Lorsque la différence d'AIC entre deux modèles était inférieure à deux nous avons alors calculé le poids des AIC (Burnham et Anderson 1998) afin de confirmer le choix des modèles (Symonds et Moussalli 2011).
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Toutefois, dans la plupart des cas, lorsqu'il s'agissait d'individus non bagués, le temps de présence à proximité des abreuvoirs était court et souvent il ne permettait pas de faire deux séries d'images. Pour les perdrix rouges issues de lâcher, lorsque l'individu n'était pas identifiable la donnée a été saisie de la même manière que pour les perdrix rouges sauvages, lorsque le temps de pose entre deux séries d'images était supérieur à 15 secondes nous avons considéré qu'il s'agissait d'un individu différent. Lorsque l'individu était identifiable l'opérateur choisissait de saisir une ou deux utilisations par le même individu en fonction du temps entre deux séries d'images. Abreuvoir pour perdrix on the site. Si le temps entre deux séries présentant le même individu était inférieur à cinq minutes l'opérateur considérait qu'il s'agissait de la même utilisation, si ce temps était supérieur à cinq minutes, il considérait qu'il s'agissait de deux observations différentes de la même perdrix rouge. Nous avons choisi de comparer l'utilisation des abreuvoirs entre les perdrix sauvages et les perdrix issues de lâcher en fonction des périodes de l'année car le comportement des perdrix issues de lâcher par rapport à l'utilisation des abreuvoirs semble évoluer en fonction de la date de lâcher de manière différente des perdrix sauvages.
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De plus elle permet de faire une description locale de l'habitat des abreuvoirs. - les données OCCSOL (Occsol2) Nous avons ensuite utilisé la bibliothèque « MASS » (Venables et Ripley 2002) afin d'ajuster modèles linéaires généralisés dit GLM (Crawley 1993) pour modéliser le nombre d'utilisation sur la totalité de la période ou uniquement en été, en fonction des covariables détaillées ci-dessus. Nous avons utilisé là aussi une distribution « negative binomial » des données afin de prendre en compte la sur-dispersion des données d'utilisation que nous avons constatée. Nous avons testé les modèles avec les variables seules et les modèles avec les variables associées. Nous avons conservé le modèle disposant de l'AIC (Akaïke Information Criterion)(Akaike 1973) le plus faible. Fabricant d’abreuvoirs pour cynégétique. Lorsque la différence d'AIC entre deux modèles était inférieure à deux nous avons alors calculé le poids des AIC (Burnham et Anderson 1998)) afin de confirmer le choix des modèles (Symonds et Moussalli 2011). IV° 2 le patron temporel IV° 2.
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Les variables fortement corrélées sont: C2, C3, C4, C5, C6 entre elles ainsi que OH1, OH2, OH3, OH4, OH5, OH6 entre elles, mais aussi les OVHx et OVBx entre elles. Figure 20: ACP sur l'axe 1 et 2 des données d'habitat utilisées pour décrire la position des abreuvoirs dans le Afin de limiter le nombre de variables à tester dans les modèles que nous avons utilisés par la suite, nous avons donc choisi de conserver les variables suivantes: - C1 car elle reste une variable isolée dans les représentations des ACP; - une nouvelle variable dénommée cumul C2-C6 qui est une moyenne pondérée par les surfaces que représente chaque tronçon sur le transect, en raison de la corrélation forte existant entre les variables C2, C3, C4, C5, et C6. Cette nouvelle variable est une représentation plus conforme à la réalité du terrain que la moyenne car elle respecte la surface que représente chacune des variables; - la moyenne des OH car l'ensemble des variables OHx est fortement corrélé; - OVH1; nous avons choisi de conserver uniquement cette variable décrivant l'obscurité verticale en raison de sa corrélation forte avec les autres variables OVHx et OVBx.
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