This study constructed habitat suitability criteria for fishes of the South Fork of the Shenandoah River, in Virginia. The criteria will be used in an IFIM study to produce estimates of the discharge required by fishes in the South Fork. Chi-square tests were used to evaluate whether criteria described habitat use to a statistically significant degree. Secondly, chi-square tests were used to test transferability. The criteria described the habitat use of seven taxa commonly found in the South Fork to a statistically significant degree. Habitat criteria for two taxa did not describe their habitat use to a statistically significant degree. One set of criteria from the North Fork of the Shenandoah transferred to the fish observed in the South Fork. Secondly, this paper examined observer effects of underwater observation. It was of interest to explore how observer effects influenced habitat suitability criteria.

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Plusieurs études à grande échelle ont identifié la modification ou la perte d’habitats comme menace principale à la conservation des communautés de poissons d’eau douce. Au Canada, « aucune perte nette dans la capacité productive des habitats » (NNL) est le principe directeur de la politique de gestion des habitats du ministère des Pêches et Océans. Le respect du NNL implique l’avancement des connaissances au niveau des relations entre les poissons et leurs habitats, de même que des outils pour quantifier l’impact de la modification des habitats sur les poissons. Les modèles d’utilisation de l’habitat des poissons (FHUM) sont des outils qui permettent d’améliorer nos connaissances des relations poissons – habitat, de prédire la distribution des espèces, mais aussi leurs densités, biomasses ou abondances, sur la base des caractéristiques de l’environnement. L’objectif général de mon mémoire est d’améliorer la performance des FHUM pour les rivières des basses Laurentides, en suggérant des perfectionnements au niveau de 2 aspects cruciaux de l’élaboration de tels modèles : la description précise de la communauté de poissons et l’utilisation de modèles statistiques efficaces. Dans un premier chapitre, j’évalue la performance relative de la pêcheuse électrique et de l’échantillonnage en visuel (plongée de surface) pour estimer les abondances des combinaisons d’espèces et de classes de taille des poissons en rivière. J’évalue aussi l’effet des conditions environnementales sur les différences potentielles entre les communautés observées par ces 2 méthodes d’échantillonnage. Pour ce faire, 10 sections de rivière de 20 m de longueur ont été échantillonnées à l’aide de ces 2 méthodes alors qu’elles étaient fermées par des filets de blocage. 3 plongeurs performèrent l’échantillonnage en visuel en se déplaçant de l’aval vers l’amont des sections, tout en dénombrant les espèces et classes de taille. Par la suite, nous avons fait 3 passages de pêcheuse électrique et les abondances furent estimées grâce à un modèle restreint de maximum de vraisemblance, basé sur la diminution des abondances observées. De plus grandes abondances de poissons furent observées en visuel qu’avec la pêcheuse électrique à tous les sites. La richesse spécifique observée en visuel était plus élevée (6/10) ou égale (4/10) à celle observée avec la pêcheuse électrique. Les différences entre les communautés de poissons observées à l’aide de ces 2 méthodes ne purent être reliées aux conditions environnementales. Les résultats de cette expérience sont contraires à ceux de toutes les études comparant ces 2 méthodes d’échantillonnage, lesquels suggèrent une supériorité de la pêcheuse électrique. Les conditions environnementales de notre expérience étaient distinctes de celles observées dans les autres études (absence d’arbres tombés dans l’eau, très peu de substrats grossiers), mais la différence la plus marquante était en terme de communauté de poissons observée (dominance des cyprinidés et des centrarchidés plutôt que des salmonidés). Je termine ce chapitre en suggérant que les caractéristiques comportementales favorisant l’évitement de la capture (formation de bancs) et facilitant l’observation en visuel (curiosité) sont responsables de la supériorité de la plongée de surface pour échantillonner les communautés dans les rivières des basses Laurentides. Dans un deuxième chapitre, je développe des FHUM pour des communautés de poissons de rivière ayant plusieurs espèces. Dans le but de simplifier la modélisation de telles communautés et d’améliorer notre compréhension des relations poissons – habitat, j’utilise les concepts de guilde écologique et de filtre environnemental pour explorer les relations entre les guildes formées sur la bases de différents types de traits (reproducteurs, taxonomiques, éco-morphologiques et alimentaires) et les conditions environnementales locales à l’échelle du méso-habitat. Les modèles d’habitats basés sur les guildes reproductrices ont clairement surpassé les autres modèles, parce que l’habitat de fraie reflète l’habitat de préférence en dehors de la période de reproduction. J’ai également utilisé l’approche inverse, c’est à dire définir des guildes d’utilisation de l’habitat et les mettre en relation avec les traits des espèces. Les traits reliés à l’alimentation des poissons ont semblés être les meilleurs pour expliquer l’appartenance aux groupes d’utilisation de l’habitat, mais le modèle utilisé ne représentait pas bien la relation entre les groupes. La validation de notre modèle basé sur les guildes reproductrices avec un jeu de données indépendant pourrait confirmer notre découverte, laquelle représente une manière prometteuse de modéliser les relations poissons – environnement dans des communautés de poissons complexes. En conclusion, mon mémoire suggère d’importantes améliorations aux FHUM pour les communautés de poissons des basses Laurentides, en suggérant de prendre en compte les caractéristiques biologiques des cours d’eau dans le choix d’une méthode d’échantillonnage, et également en utilisant une méthode prometteuse pour simplifier les FHUM de communautés de poissons complexes : les guildes reproductrices. / Many large scale studies have identified habitat modification or habitat losses as primary threats for the conservation of freshwater fish communities. In Canada, No Net Loss (NNL) of the productive capacity of habitats is the guiding principle of the Department of Fisheries and Oceans’ policy for the management of fish habitat. To respect NNL, a better understanding of fish-habitat relationships is required, as well as tools to quantify the impact of habitat modifications on fish. Fish habitat use models (FHUM) are tools that can improve our understanding of fish-habitat relationships, predict species occurrences, densities or biomass on the basis of habitat descriptors and quantify habitat requirements. They consist in relationships between biological descriptors of fish and habitat descriptors. The general objective of my thesis is to improve the performance of FHUM for the lower Laurentian streams by suggesting refinements on 2 crucial aspects in the development of these models: a precise description of the fish community and the use of efficient statistical models. In the first chapter, I evaluate the relative performance of electrofishing and visual surveys (snorkeling) for estimating the abundance of combinations of fish species and size classes in rivers. I also assessed the effect of environmental conditions on potential differences between the results obtained using these two sampling methods. Sampling sites consisted in 10 river sections of 20 m in length distributed in the Laurentian region of Québec. Both methods were used while sections were blocked. Three snorkelers that swam the river sections upstream while identifying and counting fish of each species and size-classes performed visual surveys. Three-pass electrofishing was performed and abundances were estimated with a maximum likelihood depletion model. Greater abundances of fish were observed by snorkeling than by electrofishing at all sites. Snorkeling species richness was higher (6/10) or equal (4/10) to electrofishing richness. Differences in the fish communities observed by both sampling methods were not related to environmental conditions. The results of our work are therefore contrary to that of most published studies that suggested the superiority of electrofishing on visual surveys. Compared to the conditions found in previous studies, our sampling sites had different environmental characteristics (no fallen trees, insignificant cover of large cobble and boulder) but the most striking dissimilarity was in terms of fish communities (dominance of cyprinids and centrarchids instead of salmonids). Behavioural characteristics favouring capture avoidance (schooling) and facilitating underwater observation (curiosity) may be responsible for the superiority of visual surveys in our study rivers. Survey methods should be selected based on fish community composition. In the second chapter, I develop FHUM for complex stream fish communities. In order to simplify the modelling of such communities, as well as improve our understanding of fish – habitat relationships, I used the ecological guild concept and the niche filtering hypothesis to explore the relationships between guilds based on different types of traits (eco-morphological, reproductive, alimentary and taxonomic) and local environmental descriptors, at the coarse meso-habitat scale. Reproductive guilds led to FHUM that clearly outperformed the other 3 approaches, because of the close relationship between preferred spawning grounds and non spawning habitat preferences, and also because reproductive traits are linked to habitat characteristics at the reach or coarse mesohabitat scale. We also defined guilds based on habitat-use and related them to species traits. Traits related to the feeding biology of fishes seemed to be the best at explaining the habitat-use guilds, but our model did not correctly represent the among-guild relationships. Validation of our reproductive trait model on an independent dataset would confirm our finding, which represents a promising way of modelling fish - habitat relationships in complex fish communities. In conclusion, my thesis suggests important improvements to FHUM models in the Laurentian streams by giving new insights on the choice of a sampling method that take into account the biological characteristics of the streams targeted, and by using a promising way of simplifying FHUM for species rich communities: reproductive guilds.

Plusieurs études à grande échelle ont identifié la modification ou la perte d’habitats comme menace principale à la conservation des communautés de poissons d’eau douce. Au Canada, « aucune perte nette dans la capacité productive des habitats » (NNL) est le principe directeur de la politique de gestion des habitats du ministère des Pêches et Océans. Le respect du NNL implique l’avancement des connaissances au niveau des relations entre les poissons et leurs habitats, de même que des outils pour quantifier l’impact de la modification des habitats sur les poissons. Les modèles d’utilisation de l’habitat des poissons (FHUM) sont des outils qui permettent d’améliorer nos connaissances des relations poissons – habitat, de prédire la distribution des espèces, mais aussi leurs densités, biomasses ou abondances, sur la base des caractéristiques de l’environnement. L’objectif général de mon mémoire est d’améliorer la performance des FHUM pour les rivières des basses Laurentides, en suggérant des perfectionnements au niveau de 2 aspects cruciaux de l’élaboration de tels modèles : la description précise de la communauté de poissons et l’utilisation de modèles statistiques efficaces. Dans un premier chapitre, j’évalue la performance relative de la pêcheuse électrique et de l’échantillonnage en visuel (plongée de surface) pour estimer les abondances des combinaisons d’espèces et de classes de taille des poissons en rivière. J’évalue aussi l’effet des conditions environnementales sur les différences potentielles entre les communautés observées par ces 2 méthodes d’échantillonnage. Pour ce faire, 10 sections de rivière de 20 m de longueur ont été échantillonnées à l’aide de ces 2 méthodes alors qu’elles étaient fermées par des filets de blocage. 3 plongeurs performèrent l’échantillonnage en visuel en se déplaçant de l’aval vers l’amont des sections, tout en dénombrant les espèces et classes de taille. Par la suite, nous avons fait 3 passages de pêcheuse électrique et les abondances furent estimées grâce à un modèle restreint de maximum de vraisemblance, basé sur la diminution des abondances observées. De plus grandes abondances de poissons furent observées en visuel qu’avec la pêcheuse électrique à tous les sites. La richesse spécifique observée en visuel était plus élevée (6/10) ou égale (4/10) à celle observée avec la pêcheuse électrique. Les différences entre les communautés de poissons observées à l’aide de ces 2 méthodes ne purent être reliées aux conditions environnementales. Les résultats de cette expérience sont contraires à ceux de toutes les études comparant ces 2 méthodes d’échantillonnage, lesquels suggèrent une supériorité de la pêcheuse électrique. Les conditions environnementales de notre expérience étaient distinctes de celles observées dans les autres études (absence d’arbres tombés dans l’eau, très peu de substrats grossiers), mais la différence la plus marquante était en terme de communauté de poissons observée (dominance des cyprinidés et des centrarchidés plutôt que des salmonidés). Je termine ce chapitre en suggérant que les caractéristiques comportementales favorisant l’évitement de la capture (formation de bancs) et facilitant l’observation en visuel (curiosité) sont responsables de la supériorité de la plongée de surface pour échantillonner les communautés dans les rivières des basses Laurentides. Dans un deuxième chapitre, je développe des FHUM pour des communautés de poissons de rivière ayant plusieurs espèces. Dans le but de simplifier la modélisation de telles communautés et d’améliorer notre compréhension des relations poissons – habitat, j’utilise les concepts de guilde écologique et de filtre environnemental pour explorer les relations entre les guildes formées sur la bases de différents types de traits (reproducteurs, taxonomiques, éco-morphologiques et alimentaires) et les conditions environnementales locales à l’échelle du méso-habitat. Les modèles d’habitats basés sur les guildes reproductrices ont clairement surpassé les autres modèles, parce que l’habitat de fraie reflète l’habitat de préférence en dehors de la période de reproduction. J’ai également utilisé l’approche inverse, c’est à dire définir des guildes d’utilisation de l’habitat et les mettre en relation avec les traits des espèces. Les traits reliés à l’alimentation des poissons ont semblés être les meilleurs pour expliquer l’appartenance aux groupes d’utilisation de l’habitat, mais le modèle utilisé ne représentait pas bien la relation entre les groupes. La validation de notre modèle basé sur les guildes reproductrices avec un jeu de données indépendant pourrait confirmer notre découverte, laquelle représente une manière prometteuse de modéliser les relations poissons – environnement dans des communautés de poissons complexes. En conclusion, mon mémoire suggère d’importantes améliorations aux FHUM pour les communautés de poissons des basses Laurentides, en suggérant de prendre en compte les caractéristiques biologiques des cours d’eau dans le choix d’une méthode d’échantillonnage, et également en utilisant une méthode prometteuse pour simplifier les FHUM de communautés de poissons complexes : les guildes reproductrices. / Many large scale studies have identified habitat modification or habitat losses as primary threats for the conservation of freshwater fish communities. In Canada, No Net Loss (NNL) of the productive capacity of habitats is the guiding principle of the Department of Fisheries and Oceans’ policy for the management of fish habitat. To respect NNL, a better understanding of fish-habitat relationships is required, as well as tools to quantify the impact of habitat modifications on fish. Fish habitat use models (FHUM) are tools that can improve our understanding of fish-habitat relationships, predict species occurrences, densities or biomass on the basis of habitat descriptors and quantify habitat requirements. They consist in relationships between biological descriptors of fish and habitat descriptors. The general objective of my thesis is to improve the performance of FHUM for the lower Laurentian streams by suggesting refinements on 2 crucial aspects in the development of these models: a precise description of the fish community and the use of efficient statistical models. In the first chapter, I evaluate the relative performance of electrofishing and visual surveys (snorkeling) for estimating the abundance of combinations of fish species and size classes in rivers. I also assessed the effect of environmental conditions on potential differences between the results obtained using these two sampling methods. Sampling sites consisted in 10 river sections of 20 m in length distributed in the Laurentian region of Québec. Both methods were used while sections were blocked. Three snorkelers that swam the river sections upstream while identifying and counting fish of each species and size-classes performed visual surveys. Three-pass electrofishing was performed and abundances were estimated with a maximum likelihood depletion model. Greater abundances of fish were observed by snorkeling than by electrofishing at all sites. Snorkeling species richness was higher (6/10) or equal (4/10) to electrofishing richness. Differences in the fish communities observed by both sampling methods were not related to environmental conditions. The results of our work are therefore contrary to that of most published studies that suggested the superiority of electrofishing on visual surveys. Compared to the conditions found in previous studies, our sampling sites had different environmental characteristics (no fallen trees, insignificant cover of large cobble and boulder) but the most striking dissimilarity was in terms of fish communities (dominance of cyprinids and centrarchids instead of salmonids). Behavioural characteristics favouring capture avoidance (schooling) and facilitating underwater observation (curiosity) may be responsible for the superiority of visual surveys in our study rivers. Survey methods should be selected based on fish community composition. In the second chapter, I develop FHUM for complex stream fish communities. In order to simplify the modelling of such communities, as well as improve our understanding of fish – habitat relationships, I used the ecological guild concept and the niche filtering hypothesis to explore the relationships between guilds based on different types of traits (eco-morphological, reproductive, alimentary and taxonomic) and local environmental descriptors, at the coarse meso-habitat scale. Reproductive guilds led to FHUM that clearly outperformed the other 3 approaches, because of the close relationship between preferred spawning grounds and non spawning habitat preferences, and also because reproductive traits are linked to habitat characteristics at the reach or coarse mesohabitat scale. We also defined guilds based on habitat-use and related them to species traits. Traits related to the feeding biology of fishes seemed to be the best at explaining the habitat-use guilds, but our model did not correctly represent the among-guild relationships. Validation of our reproductive trait model on an independent dataset would confirm our finding, which represents a promising way of modelling fish - habitat relationships in complex fish communities. In conclusion, my thesis suggests important improvements to FHUM models in the Laurentian streams by giving new insights on the choice of a sampling method that take into account the biological characteristics of the streams targeted, and by using a promising way of simplifying FHUM for species rich communities: reproductive guilds.

Les écosystèmes aquatiques contiennent environ 25% de la biodiversité globale et sont parmi les plus affectés par l’activité humaine. Cela est entre autres causé par la position de « receveur » des rivières, lacs et océans dans leur bassin versant. Les espèces aquatiques, en eau douce particulièrement, sont ainsi hautement à risque d’être affectées par l’activité humaine. La protection de ces espèces peut inclure la protection et la restauration de leurs habitats. Les modèles de qualité d’habitats (MQH) peuvent être utilisés afin de déterminer quels habitats protéger et restaurer. Les MQH définissent la relation entre un indice de qualité d’habitats (IQH, e.g. densité) et des conditions environnementales. Toutefois, la performance des MQH dépend de l’IQH sélectionné. Ici, notre objectif est de comparer des MQH basés sur deux IQH estimés pour des poissons en rivière : 1) la densité instantanée, échantillonnée en transect par plongée en apnée et 2) la densité cumulative, échantillonnée en point fixe par caméra-vidéo en stéréo. Au total, douze modèles ont été construits et nos analyses indiquent que les MQH basés sur la densité instantanée ont des capacités explicatives significativement supérieures. Les variables environnementales retenues pour expliquer la distribution de chaque espèce sont toutefois différentes. Cela semble être causé en partie par des différences inhérentes à l’échantillonnage (e.g. échelle spatiale). Ces résultats démontrent que la densité instantanée en tant qu’IQH produit des MQH aux capacités explicatives supérieures et que les deux IQH semblent donner des informations complémentaires sur les caractéristiques des habitats à protéger et à restaurer. / Aquatic ecosystems contain approximately 25% of the global biodiversity and are among the most affected by human activity. This may be caused by the position of “receivers” rivers, lakes and oceans have in their watershed. Aquatic species, specially in freshwater, are thus at high risk of being affected by human activity. Assuring the survival of these species may include protecting and restoring their habitats. Habitat quality models (HQM) can be used to determine which habitats to protect and how to restore damaged habitats. HQM are relationships between habitat quality indices (HQI, e.g., density) and environmental conditions prevailing in those habitats. However, how well an HQM performs depends on the chosen HQI it is computed with. For this research, we compared HQM based on two HQI estimated for fish in a river : 1) instantaneous density, sampled by transect snorkeling survey and 2) cumulative density, sampled by fixed stereo-video recording. Analyses of twelve HQM show that, contrary to our hypothesis, HQM based on instantaneous density had higher explanatory capacities. However, environmental conditions selected by both types of HQM to explain a species’ distribution were different. This may in part be explained by inherent differences of the sampling methods (e.g., spatial scale). We conclude that instantaneous density as HQI produces HQM of higher explanatory capacities, yet both HQI may provide complementary information on the characteristics of habitats to protect and restore.