Des données d'observations ont été recueillies par la Station de Recherche des Îles Mingan (SRIM) entre 1980 et 2008 grâce à des études annuelles réalisées dans le golfe du Saint-Laurent entre la fin mai et début novembre. Les relevés sont réalisés à partir de bateaux pneumatiques permettant des approches serrées nécessaires pour la photographie et la biopsie des rorquals bleus.Ce projet avait pour objectif de fournir des renseignements supplémentaires pour la désignation de l'habitat essentiel du rorqual bleu, en vertu de la Loi sur les espèces en péril du Canada.Pour plus de détails, veuillez consulter le rapport suivant:Ramp, C. and Sears, R. 2013. Distribution, densities, and annual occurrence of individual blue whales (Balaenoptera musculus) in the Gulf of St. Lawrence, Canada from 1980-2008. DFO Can. Sci. Advis. Sec. Res. Doc. 2012/157. vii + 37 p.http://www.dfo-mpo.gc.ca/csas-sccs/Publications/ResDocs-DocRech/2012/2012_157-fra.htmlLes données d'observations du rorqual bleu récoltées par la SRIM ont été analysées par km d'effort et rapportées par cellules de 3 x 3 km dans le golfe Saint-Laurent pour la période de 2000-2008.

Le rorqual bleu (Balaenopterus musculus) est un cétacé qui se déplace sur de grandes distances et qui se retrouve dans tous les océans du monde, occupant des habitats côtiers autant que hauturiers. Dans l’Atlantique Nord, nous en savons peu sur la distribution et la structure génétique du rorqual bleu, et l’appartenance des animaux trouvés dans les eaux de l’Islande, des Açores, du nord-ouest de l’Afrique et du Nord-Ouest Atlantique à une seule et même population demeure incertaine. Dans le nord-ouest Atlantique, les mouvements saisonniers des rorquals bleus et leur utilisation de l’habitat, incluant l’emplacement des aires d’hivernage et de reproduction sont peu connus.Le comportement des animaux surveillés à distance peut être déduit d'une série chronologique de données de localisation. En effet, les animaux ont tendance à démontrer une stochasticité dans leurs trajectoires de déplacement en raison de la variation spatiale des caractéristiques environnementales, telles que la topographie ou la densité des proies (Curio 1976; Gardner et al.1989; Turchin 1991; Wiens et al.1993). On s'attend à ce que les prédateurs réduisent la vitesse de déplacement et / ou augmentent la fréquence de virage et l'angle de braquage lorsqu'une ressource appropriée, par exemple, une parcelle de nourriture, est rencontrée (Turchin 1991), également connue sous le nom d'aire restreinte de recherche (ARS). En revanche, les animaux en transit ou en déplacement ont tendance à se déplacer à des vitesses plus rapides et plus régulières, avec des angles de braquage peu fréquents et plus petits (Kareiva et Odell 1987; Turchin 1998).En se basant sur la télémétrie satellite afin de suivre les déplacements saisonniers de rorquals bleus de l'est du Canada en 2002 et de 2010 à 2015, il a été possible d'estimer les trajectoires et les endroits où un comportement d'ARS de rorqual bleu a été déduit sur des intervalles de quatre heures.Pour évaluer les mouvements et le comportement des rorquals bleues, un modèle d'espace d'état de commutation bayésien (switching statespace model - SSSM) a été appliqué aux données télémétriques dérivées d'Argos (Jonsen et al. 2005 ; Jonsen et al. 2013). Un SSSM estime essentiellement la localisation des animaux à des intervalles de temps fixes, les paramètres de mouvement et les modes de comportement.Deux sources importantes d'incertitude peuvent être mesurées séparément : l'erreur d'estimation résultant d'observations inexactes (erreur de localisation Argos) et la variabilité du processus liée à la stochasticité du processus de mouvement (estimation du mode de comportement) (Jonsen et al. 2003 ; Patterson et al. 2008).Les points visibles sur la terre proviennent des erreurs dans le calcul de la position géographique par Argos. Ils ont volontairement été laissés tels quels pour évaluer la performance du modèle qui a été en mesure de nettoyer quelques positions, mais pas l’ensemble.Lesage, V., Gavrilchuk, K., Andrews, R.D., and Sears, R. 2016. Wintering areas, fall movements and foraging sites of blue whales satellite-tracked in the Western North Atlantic. Secr. can. de consult. sci. du MPO. Doc. de rech. 2016/078. v + 38 p. [Disponible en anglais seulement]

Une analyse en modélisation réalisée par Pêches et Océans Canada (MPO) a permis d'identifier ces régions comme étant les habitats les plus propices pour les Rorquals bleus: golfe du Saint-Laurent, les eaux au large de la côte sud de Terre-Neuve, la région de Mécatina, le chenal d'Esquiman et la marge du plateau continental au large de la Nouvelle-Écosse. Elles représentent des aires importantes de recherche de nourriture, d'alimentation et de socialisation du Rorqual bleu. Les sources de données ayant permis de déterminer ces aires importantes (par méthode de boîtes englobantes) et les cycles annuels et saisonniers des patrons de déplacement des baleines bleues incluent, entre autres: télémétrie radio et satellite, monitorage par acoustique passive, relevés aériens par transects, des rapports anecdotiques d'observations et la modélisation.Cette couche ne représente pas la distribution générale du Rorqual bleu. Les aires d'importance ont été déterminées à l'aide d'une revue de littérature et au meilleur des connaissances des chercheurs. Plusieurs informations concernant le Rorqual bleu, son comportement et son utilisation de l'habitat sont toujours inconnus à ce jour. Les données se font rares dans certains secteurs pendant les périodes hivernales. Les efforts d'observation s'effectuent surtout pendant la période estivale, néanmoins, des sources de données permettent de valider leur présence durant les saisons où l'effort d'observation est plus faible. La région de Mécatina représente une aire importante selon des données historiques, mais aucune donnée récente n'existe pour ce secteur. Les données de présence mensuelle se réfèrent strictement aux informations disponibles dans le document de recherche cité, et n'exprime pas l'absence de l'espèce en dehors des mois où une présence a été validée. L'information présentée est valide jusqu'au prochain relevé de recherche.Référence:Lesage, V., J.-F. Gosselin, J. W. Lawson, I. McQuinn, H. Moors-Murphy, S. Plourde, R. Sears. et Y. Simard. 2018. Habitats important to blue whales (Balaenoptera musculus) in the Western North Atlantic. DFO Can. Sci. Advis. Sec. Res. Doc. 2016/080: iv + 50 p.

L'estuaire du Saint-Laurent est reconnu comme une zone d'alimentation estivale pour plusieurs espèces de mammifères marins, y compris plusieurs espèces de rorquals. Parmi ceux-ci, on compte le rorqual bleu, qui se nourrit presque exclusivement d'euphausiacés. Par conséquent, l'abondance, la répartition et la densité locale du krill devraient logiquement être une variable explicative dominante pour la répartition des rorquals bleus. Cependant, on en connaît peu sur l'association spatiale des rorquals bleus par rapport à la dynamique d'agrégation du krill dans l'est du Canada. Six années de relevés acoustiques, réalisés en août de 2009 à 2014, ont été entrepris pour étudier la répartition du krill à petite et moyenne échelle dans l'estuaire et le nord-ouest du golfe du Saint-Laurent. Les données présentent une mosaïque de la densité annuelle maximale du krill arctique (T. raschii), réalisée à partir de ces relevés.McQuinn, I.H., Gosselin, J.-F., Bourassa, M.-N., Mosnier, A., St-Pierre, J.-F., Plourde, S., Lesage, V., Raymond, A. 2016. The spatial association of blue whales (Balaenoptera musculus) with krill patches (Thysanoessa spp. and Meganyctiphanes norvegica) in the estuary and northwestern Gulf of St. Lawrence. DFO Can. Sci. Advis. Sec. Res. Doc. 2016/104. iv + 19 p.

11 Rorquals bleus marqués (Balaenoptera musculus) ont été suivis pendant les déplacements diurnes de même que le comportement alimentaire dans l'estuaire du fleuve Saint-Laurent. Une Densité de noyau a été appliquée à tous les individus combinés pour déterminer les zones de haute densité d'alimentation (30, 40, 50, 60, 75, 95 %).Doniol-Valcroze T, Lesage V, Giard J, Michaud R, 2012. Challenges in marine mammal habitat modelling: evidence of multiple foraging habitats from the identification of feeding events in blue whales. Endang Species Res, Vol. 17 : 255–268, doi : 10.3354/esr00427(Version Anglaise seulement)

Distribution générale des rorquals à bosse dans l'estuaire et le golfe du Saint-Laurent selon l'ensemble des baleines identifiées à partir de la base de données de la SRIM (Station de recherche des Îles Mingan).Information additionnelleDepuis 1979, la station de recherche des Îles Mingan (SRIM) récolte et compile dans un catalogue de photo-identification, les observations de rorqual bleu (et autre type de baleines) pour le Nord-Ouest de l'Atlantique.Depuis 1987, le matériel et la méthode d'échantillonnage sont relativement stables, ni aléatoires, ni systématiques. L'échantillonnage terrain est réalisé à partir de bateaux pneumatiques. Parce que le golfe du Saint-Laurent ne peut pas être complètement étudié, la SRIM réalise des enquêtes dans les zones d'agrégation de baleine connues. Le déploiement spatial est également dépendant de la météo et principalement limité par la force et la direction des vents. Pour ces raisons, l'aire d'étude n'est pas couverte de manière homogène.Chaque observation de baleine est associée avec une photographie de façon à permettre une identification individuelle basée sur le patron de pigmentation de l'animal. Pour plus de détails, veuillez consulter le rapport mentionné: Gagné, J.A., Ouellet, P., Savenkoff, C., Galbraith, P.S., Bui, A.O.V. et Bourassa, M.-N. Éd. 2013. Rapport intégré de l’initiative de recherche écosystémique (IRÉ) de la région du Québec pour le projet : les espèces fourragères responsables de la présence des rorquals dans l’estuaire maritime du Saint-Laurent. Secr. can. de consult. sci. du MPO. Doc. de rech. 2013/086. vi + 181 p.

Description:Ces données commerciales d'observation des baleines sont composées de deux ensembles de données. Premièrement, la couche de données « whale_watching_trips_jun_sep_british_columbia » résume les voyages commerciaux d'observation des baleines qui ont eu lieu en 2019, 2020 et 2021 pendant les mois d'été (de juin à septembre). La deuxième couche de données, « wildlife_viewing_events_jun_sep_british_columbia », contient des estimations des événements d'observation de la faune effectués par les navires commerciaux d'observation des baleines pour les mêmes années (2019, 2020 et 2021) et mois (juin à septembre). Les voyages commerciaux d'observation des baleines et les activités d'observation de la faune sont résumés à l'aide de la même grille, et ils peuvent être reliés à l'aide du champ d'identification de cellule unique « cell_id ».La majeure partie de ce travail a été réalisée à l'Université de Victoria et a été financée par le Marine Environmental Observation, Prediction and Response Network (MEOPAR) dans le cadre du projet WAVE (2018-2022) « Évaluation des mouvements des navires AIS pour l'observation des baleines ». Le but du projet WAVE était d'accroître la compréhension des activités d'observation des baleines dans la région canadienne du Pacifique à l'aide des données sur le trafic maritime tirées du SIA (Système d'identification automatique). Le travail a été finalisé par le Secteur des sciences du MPO dans la région du Pacifique.Ces données spatiales provenant des activités commerciales d'observation des baleines peuvent être utilisées pour éclairer la planification spatiale marine, les activités de planification de la conservation et les évaluations des menaces liées aux activités des navires en Colombie-Britannique.Méthodes:Une liste des navires commerciaux d’observation des baleines en Colombie-Britannique et dans l’État de Washington et de leur MMSI (identité du service mobile maritime) correspondante a été dressée à partir des entreprises d’observation des baleines et du site Web Marine Traffic (www.marinetraffic.com). Cette liste a été utilisée pour interroger les données nettoyées du SIA de la GCC afin d’obtenir les positions du SIA correspondant aux navires commerciaux d’observation des baleines. Une excursion commerciale d’observation des baleines a été définie comme un ensemble de points du SIA consécutifs appartenant au même navire partant de l’un des ports d’attache d’observation des baleines précédemment déterminés, et y retournant. Un modèle de classification (modèle de Markov caché non supervisé) utilisant la vitesse du navire comme variable principale a été développé pour classer les positions des navires selon le SIA en événements d’observation de la faune et en événements autres que l’observation de la faune. Les excursions commerciales d’observation des baleines au sud et au nord-est de l’île de Vancouver ont été limitées à une durée minimale d’une heure et à une durée maximale de 3,5 heures. Pour les excursions sur la côte ouest de l’île de Vancouver, la durée maximale a été fixée à 6 heures. La durée des activités d’observation de la faune a été fixée à un minimum de 10 minutes et à un maximum d’une heure. Pour en savoir plus sur la méthodologie, consultez le fichier PDF des métadonnées accessible avec le dossier des données ouvertes.Références:Nesdoly, A. 2021. Modelling marine vessels engaged in wildlife-viewing behaviour using Automatic Identification Systems (AIS). Available from: https://dspace.library.uvic.ca/handle/1828/13300.Sources de données:Oceans Network Canada (ONC) a fourni des données du SIA codées pour les années 2019, 2020 et 2021, dans un cadre englobant l’île de Vancouver et la baie Puget utilisés pour générer ces produits. Ces données du SIA ont été fournies par la Garde côtière canadienne (GCC) dans le cadre d’un accord de licence entre la GCC et ONC pour l’utilisation non commerciale des données du SIA de la GCC. Plus de renseignements ici : https://www.oceannetworks.ca/science/community-based-monitoring/marine-domain-awareness-program/ Molly Fraser a fourni des données d’observation de mammifères marins recueillies à bord de navires d’observation des baleines afin de développer des modèles de classification des événements d’observation de la faune. Pour en savoir plus sur ce jeu de données, cliquez ici : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308597X20306709?via%3Dihub.Incertitudes:La principale source d’incertitude réside dans la conversion des positions des points du SIA en segments de voie, en particulier lorsque la distance entre les positions est importante (par exemple, supérieure à 1 000 mètres).

L’objectif de l'étude était de décrire la distribution spatiale du krill dans les eaux de l’est du Canada à l’aide de modèles statistiques, un travail réalisé en support à l’identification de l’habitat de la baleine bleue (Balaenoptera musculus) de l’ouest de l’Atlantique. Des modèles additifs généralisés (MAGs) ont été utilisés pour prédire les ‘Régions d’Aggrégation Significatives de Krill’ (RASK), i.e. les régions où la probabilité de rencontrer des essaims denses de krill est la plus élevée. Ces RASK sont considérées comme des régions où les conditions environnementales permettent la formation d’essaims denses de krill sur une base régulière, représentant ainsi des régions potentiellement importantes pour l’alimentation de la baleine bleue de l’ouest de l’Atlantique.Plourde, S., Lehoux, C., McQuinn, I.H., and Lesage, V. 2016. Describing krill distribution in the western North Atlantic using statistical habitat models. DFO Can. Sci. Advis. Sec. Res. Doc. 2016/111. v + 34 p.

Ce registre contient des données sur l’emplacement des baleines boréales qui sont présentées dans le rapport suivant : Harwood, L.A. et P. Norton (1996). Aerial survey data from the southeast Beaufort Sea, Mackenzie River estuary and west. Amundsen Gulf, July 1992. Rapport statistique canadien des sciences halieutiques et aquatiques, no 964.

Les écosystèmes côtiers végétalisés sont reconnus pour leur rôle dans le cycle et le stockage du carbone dans les océans du monde (c.-à-d. le carbone bleu); cependant, la forte incertitude entourant les taux de séquestration du carbone est en partie attribuable à l’absence d’études où l’on estime les exportations de carbone vers les grands fonds. Nous avons modélisé les exportations depuis les herbiers de varech et de zostère littoraux, montrant une variabilité par ordre de grandeur sur des échelles spatiales (de 3 kilomètres à des centaines de kilomètres), des espèces de varech et de zostère, des saisons et des formes de carbone, tout en soulignant l’importance d’une utilisation prudente des taux d’exportation généralisés dans la comptabilisation du carbone bleu. Nos résultats montrent également une exportation rapide (entre 20 et 30 jours) et importante de particules de carbone organique dissous à flottabilité neutre vers le rebord du plateau (jusqu’à 44 % en 90 jours), ce qui contraste avec les particules de carbone organique qui descendent et qui sont restées en grande partie à moins de 100 mètres de profondeur dans le littoral. Ces résultats améliorent les estimations de la séquestration du carbone par les écosystèmes de carbone bleu et révèlent des tendances d’exportation contrastantes par rapport aux autres régions du monde.Citer ces données comme: Kira A. Krumhansl et al., Pathways of blue carbon export from kelp and seagrass beds along the Atlantic coast of Nova Scotia.Sci. Adv.11,eadw1952(2025).DOI: 10.1126/sciadv.adw1952