Une étude chinoise montre comment et pourquoi cartographier la répartition du bétail au pâturage (TRADUCTION)

La répartition spatio-temporelle des ruminants au pâturage est essentielle pour évaluer la durabilité des systèmes d’élevage, gérer les risques climatiques et contrôler les émissions de gaz à effet de serre (GES). Grâce à des données précises et à des modèles d’apprentissage automatique, cette étude dévoile la dynamique des ruminants en Chine de 2000 à 2021. Avec une cartographie détaillée, elle met en lumière les évolutions régionales et saisonnières, fournissant des outils clés pour orienter les politiques de gestion du bétail et préserver les écosystèmes pastoraux.

Comprendre la répartition spatio-temporelle des animaux de pâturage permet d’évaluer la durabilité des systèmes d’élevage, de gérer les maladies animales, d’atténuer les risques liés au changement climatique et de contrôler les émissions de gaz à effet de serre (GES). En Chine, les ruminants en pâture sont principalement répartis dans les vastes prairies des zones semi-humides et alpines. Toutefois, les données existantes sur la répartition des ruminants en Chine ne font pas la distinction entre les ruminants de pâturage et les autres systèmes de production animale. Elles ne rendent pas non plus compte de leur dynamique saisonnière et à long terme, et ont tendance à surestimer la répartition des ruminants au pâturage.

Cette étude utilise les données des subventions pour la protection écologique des prairies au niveau des comtés chinoises pour différencier le bétail de pâturage des autres formes d’élevage. Des modèles d’apprentissage automatique interprétables ont été utilisés pour détecter la saisonnalité des pâturages et cartographier la répartition annuelle à long terme du bétail en Chine dans les systèmes de production au pâturage de 2000 à 2021 (China’s Long-term annual Ruminant livestock Distribution in Grazing Livestock Production Systems, CLRD-GLPS). Les résultats du modèle (R² ajusté) variaient de 0,850 à 0,952 pour les bovins et de 0,780 à 0,836 pour les ovins. La validation externe utilisant les données de production de viande de bétail au niveau de la province donnait des coefficients de corrélation de Pearson de 0,83-0,88 pour les bovins et de 0,92-0,94 pour les ovins.

Les données CLRD-GLPS ont fourni des informations plus détaillées et quadrillées sur la distribution locale du bétail que les données de recensement. Par rapport aux données de recensement et aux données GLW (Gridded Livestock of the World), les données CLRD-GLPS rendent mieux compte de la dynamique spatio-temporelle de la répartition du bétail. Sur le plan spatial, le plus grand nombre de bovins sur les pâturages saisonniers se trouvait dans la partie sud-est du plateau Qinghai-Tibet, tandis que le plus grand nombre d’ovins se trouvait dans le nord-est du Qinghai et du Xinjiang. Sur le plan temporel, entre 2000 et 2021, le nombre de bovins a augmenté près du parc national des Trois rivières et des monts Helan, tandis que le nombre d’ovins a diminué dans les pâturages saisonniers du plateau Qinghai-Tibet, sans changement significatif dans les pâturages permanents de Mongolie intérieure.

Ces jeux de données fournissent des informations essentielles, non seulement pour comprendre la dynamique spatio-temporelle des ruminants au pâturage, mais aussi pour formuler des politiques de gestion du bétail pertinentes, entre autres applications. En outre, le cadre de recherche développé dans cette étude pourrait servir pour la création d’ensembles de données sur la répartition du bétail dans d’autres régions et systèmes de production animale.

Référence : Zhan, N., Ye, T., Herrero, M., Peng, J., Liu, W., and Ma, H. Long-term Ruminant Livestock Distribution Datasets in Grazing Livestock Production Systems in China from 2000 to 2021 (CLRD-GLPS). Earth Syst. Sci. Data Discuss. 10.5194/essd-2024-534 (Preprint disponible en libre accès)

Source : Earth System Science Data