Les paramètres d’évolution de la MER V20
Prototype 2015

Une opérationnalité encore à perfectionner

 Appropriation du protocole et collecte de données 

Comme on a pu le voir par la réponse de la méthode aux objectifs qu’elle s’était fixés, les paramètres de rapidité, reproductivité et pragmatisme n’ont pas été atteints. L’appropriation du protocole et son déroulé mettent ici en difficulté les observateurs. Pour pallier à cette limite, plusieurs auteurs justifient qu’il serait nécessaire que les évaluations des zones humides soient réalisées par des équipes d’évaluateurs pluridisciplinaires (Hatfield, 2004). Cependant, l’objectif de la méthode est qu’elle puisse être utilisée par des observateurs non experts en écologie c’est donc aux dossiers qui renseignent les observateurs d’être complets et de qualité. Cette difficulté a été relayée par Simon en 2014 puis les observateurs de la méthode au COTECH de mars 2015. Ils ont insisté sur la faible qualité des dossiers disponibles pour mettre en œuvre la méthode alors qu’ils sont indispensables pour l’obtention de nombreuses données que l’observateur n’est pas en capacité d’observer (temps, moyens, connaissances…). À l’issue de notre mise en application de la méthode, nous confirmons que ces données sont également peu accessibles. Il nous a notamment fallu contacter de nombreux organismes de gestion des espaces naturels pour trouver des données liées à la faune ou à la flore, au drainage ou encore aux activités agricoles sur nos sites d’études. Cependant, il est difficile de faire en sorte que les dossiers soient plus complets car les informations demandées (inventaires des espèces invasives, des espèces protégées, délimitations SIG des bassins versants…) sont parfois inexistantes et ce fut également l’une des raisons pour lesquelles nous avons choisi d’analyser seulement deux sites tests. Au vu de toutes ces remarques, une formation des observateurs pourrait permettre de réduire les manques de connaissances directement liés à la méthode et pourrait aussi améliorer la reproductibilité des résultats (Riverain et Salinesi, 2012). Dans ce sens, la notice explicative de la fiche d’évaluation rapide des zones humides est un outil très adapté pour la compréhension des questions de la méthode ainsi que du protocole d’opération. À l’image des « user’s manual » (guide d’utilisation) étatsuniens (Riverain et Salinesi, 2012), cette fiche synthétique aide les observateurs. On pourrait cependant lui reprocher de ne pas avoir une partie liée à l’interprétation des résultats. Au-delà du problème d’obtention des données, celui de la subjectivité des observateurs altère les résultats. IV.1.2. Niveau de subjectivité de la méthode Comme on a pu le voir à travers les exemples de la mesure de l’épaisseur des horizons pédologiques ou de la délimitation des bassins versants hydrographiques, la méthode présente 26 COmité TECHnique les paramètres d’évolution de la MER V20 Prototype 2015 49 des résultats différents selon l’observateur qui la manipule (entre la méthode fine et la MER V20 Prototype 2015). Deux éléments pourraient éviter ces défauts. Premièrement, il serait judicieux d’espacer les sondages pédologiques d’un même ensemble homogène à équidistance les uns des autres. Ceci permettrait d’avoir une répartition plus étendue des sondages et une moins grande subjectivité des résultats. Ensuite, comme le soulignent Riverain et Salinesi (2012) pour la collecte des données que nous avons vu précédemment, l’opérationnalité de la méthode pourrait aussi être renforcée grâce à l’amélioration de la formation des observateurs lors d’un stage par exemple. Cette pratique est couramment utilisée aux Etats-Unis. Riverain et Salinesi, 2012, exposent 4 méthodes d’évaluation des zones humides pour lesquelles une formation est indispensable : la FACWet, la WAFAM et la WIRAM. « Roper et Scarnecchia (1995) ont démontré que la formation d’utilisateurs de la méthode DERAP, ayant une différence de niveau d’expérience et d’expertise, participait à améliorer la répétabilité de la méthode, Klimas (2008)(in Daniels et al., 2010). Ainsi les créateurs de la WAFAM précisent que les utilisateurs non entrainés peuvent sur ou sous-évaluer les niveaux de compensation attendus de 15% en moyenne, avec des pics allant jusqu’à 40%, ce qui représente une erreur significative » (Hruby, 2010 in Riverain et Salinesi, 2012). Cette formation permettrait notamment d’augmenter les capacités de reproductibilité de la méthode (Riverain et Salinesi, 2012). Ces remarques s’accompagnent de l’analyse interne de la méthode car son fonctionnement intrinsèque pourrait également évoluer.

Une construction interne obscure 

Liens indicateurs-fonctions à expliciter 

Selon la définition de l’OCDE (Organisation pour la Coopération et le Développement Économique) un indicateur se doit : + d’avoir une signification synthétique : c’est-à-dire qu’il permet de réduire le nombre de données ou de mesures nécessaires pour expliquer une situation avec précision et justesse. Cela simplifie la représentation de phénomènes complexes. + d’être un outil de communication efficace : par la simplification des phénomènes complexes, un indicateur se de doit donc surtout de rendre compréhensibles pour ses utilisateurs, ce qu’il est sensé représenter. Pour assurer ces deux pré-requis, lors de la construction de cet indicateur des recherches bibliographiques dans doivent être effectuée afin d’identifier la relation entre ce qu’on cherche à évaluer (ici les caractéristiques fonctionnelles) et sa réalisation ou le processus qui a lieu concrètement. On retrouve le cheminement explicité précédemment où il s’agit là d’expliciter les marqueurs sur le terrain. Une fois ces marqueurs identifiés et mesurés, pour construire l’indicateur il va falloir à partir de ces données passer par plusieurs étapes avant que l’indicateur .Le problème qui revient très souvent lors de la construction d’indicateurs est celui de l’agrégation d’informations puisque celles-ci peuvent avoir des formes et des disponibilités très variées. En effet, le but de l’agrégation est, à partir d’un grand nombre d’informations (qu’elles soient quantitatives ou qualitatives), de les convertir en des quantités que l’utilisateur extérieur pourra exploiter et comprendre. Pour les indicateurs de le méthode d’évaluation rapide 2015, les valeurs des indicateurs ont été déterminés à partir de références scientifiques. Ces dernières ont permis d’établir pour chaque indicateur une formule mathématique (que l’on retrouve en décortiquant le fichier Excel) et qui traduit et respecte l’intensité de chaque marqueur ou processus écologique et son degré d’influence sur l’indicateur en question. Par exemple, pour l’indicateur de la texture du sol, à partir des lectures scientifiques, il a été possible de proposer des coefficients selon les propriétés du sol et ainsi d’adapter au plus juste la formule mathématique permettant de déterminer l’indicateur « Texture du sol ». Une fois l’indicateur établi, il est nécessaire de le vérifier. En effet, quelque chose est validé « s’il est bien fondé et s’il a atteint les objectifs globaux ou produit les effets escomptés » (Addiscott, 1995). Le premier point de la validation passe par s’assurer de la qualité scientifique de la construction ou de la conception d’un outil donné, c’est ce qui a été fait dans le paragraphe précédent. On peut appeler cela la « design validation » (Gilmour, 1973). Ensuite, la validité d’un indicateur se vérifie par la solidité de sa sortie (du résultat qu’il donne après un test concret), c’est la  »validation de sortie » (Gilmour, 1973). Pour vérifier et valider la fiabilité et la pertinence de ces indicateurs le choix a été fait de se baser sur les résultats du test effectué dans le marais de Taligny. Ainsi, en vérifiant plus en détail les résultats obtenus pour chaque indicateur avec les données du PNR, nous allons pourvoir contrôler la fiabilité de l’indicateur à sa « sortie ». les terres sur Cénomanien qui se trouvent sur des pentes faibles et les fonds, donc peu exposées à l’érosion, sont constituées de sols sableux, souvent acides et de médiocre qualité. présente des habitats peu typiques car souvent dégradés et en cours d’évolution Comme on peut le voir dans le tableau précédent, le résultat de la totalité des indicateurs de capacité fonctionnelle relative, le résultat est en parfaite adéquation avec les données détaillées fournies par le PNR. Même si le test a été effectué sur uniquement 2 sites, on peut donc considérer comme validé la construction de la première étape des indicateurs. Ceci est d’autant plus important que se sont ces indicateurs qui vont intervenir dans le calcul et le dimensionnement de l’évaluation des fonctions et sous-fonctions de la zone humide. Cependant, au regard des résultats exposés dans la partie précédente (Partie III), on remarque que malgré des résultats satisfaisants concernant les indicateurs, les résultats de l’évaluation des sous-fonctions le sont beaucoup moins. En particulier pour les fonctions hydrologiques et biogéochimiques où certaines de leurs sous-fonctions associées n’était pas en accord avec les données du PNR. Cela provient peut-être du fait que le résultat des sous-fonctions est obtenu en faisant uniquement la moyenne arithmétique entre tous les indicateurs associées et influents cette sous-fonction. Il semble donc que chaque indicateur ait la même influence sur la réalisation de fonction. Ainsi, comme on a pu le voir certains biais peuvent apparaitre et un travail pour calibrer le poids des indicateurs dans le calcul des sous-fonctions et fonctions pourrait être faite. 

Sensibilité des résultats par rapport aux marqueurs de terrain 

Premièrement, la méthode d’évaluation rapide des zones humides a pour résultat des radars ou des diagrammes extrêmement sensibles aux données de terrain car certains indicateurs sont construits à l’aide d’un seul marqueur. Nous avions effectué cette critique lors de la diffusion de la version précédente (version 13), elle a été corrigée pour certains critères mais pas pour tous. Afin de mieux comprendre cette critique, nous avons représenté le fonctionnement de la méthode, à l’aide du logiciel matlab et de son outil de représentation visuelle toaster system (Maizia, 2012). Ceci permet de comprendre les phases de calcul qui produisent le score de la fonction, et ensuite la construction du radar.  Premièrement, on perçoit les indicateurs de la fonction de recharge des eaux souterraines sur le graphique ci-dessus. Nous allons nous pencher sur l’indicateur « Artificialisation par plantation forestière ». À l’aide de la représentation hiérarchique on remarque que l’indicateur « A plant » (artificialisation par plantations forestières) est obtenu par la mesure d’un seul marqueur « Pf » (la proportion de plantations forestières dans les milieux humides du site évalué). Ceci induit une grande sensibilité de l’indicateur vis-à-vis de ce marqueur. Ci-dessous, un extrait de la fiche d’évaluation de la zone humide (feuille de terrain), nous indique bien que l’on est directement confronté à un marqueur. 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Artificialisation par plantations forestières +… Connexion à un cours d’eau en système … Inondations + POT Contribution au système humide adjacent + POT Artificialisation des écoulements par drains… Déclivité – POT Artificialisation des écoulements par fossés -… Caractérisation de la réalisation de la fonction de recharge des eaux souterraines par les indices POT et OPP . On voit ici que le résultat du marqueur est directement illustré dans les caractéristiques de la fonction. On en déduit que sa mesure est reliée au résultat final: l’indicateur. Dans la version 20 de la MER de 2015, notre remarque a été prise en compte pour l’indicateur « artificialisation par plantation forestière » car il est maintenant croisé avec d’autres marqueurs sous d’autres termes. En revanche, il reste d’autres indicateurs qui sont obtenus par une seule mesure de terrain dans la version 20, donc ils sont très sensibles. C’est le cas des indicateurs suivants :  Intégrité au ravinement (Zone contributive et hydrologie dans le site)  Dé-végétalisation de la zone tampon (Zone contributive et hydrologie dans la zone contributive) Cette sensibilité des indicateurs est très menaçante pour la fiabilité des résultats car certains indicateurs renseignent plusieurs fonctions. Ils interviennent donc plusieurs fois dans l’expression des caractéristiques de la zone humide. D’un autre point de vue, l’intérêt de ces marqueurs, est qu’ils renseignent plusieurs indicateurs en une seule fois donc ils font gagner du temps à l’opérateur qui, pour rappel, est sensé utiliser une méthode rapide. Il est donc intéressant ici de se demander si la fiabilité de la méthode est à mettre en péril pour faire gagner du temps ou si le choix qui a été fait est un bon compromis : rapidité – fiabilité. Pour aller plus loin, nous avons effectué un classement du nombre d’utilisation de chaque marqueur pour calculer les scores des indicateurs dans la fonction. Ceci a été fait à partir des organigrammes n° 2 , 3 et 4 en annexe, qui décomposent l’architecture de la détermination des fonctions hydrologique, biogéochimique et habitat.