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Zone d'étude et base de données Le bassin du Chéliff est situé au Nord-Ouest de l'Algérie avec une superficie d'environ 43 750 km 2 (Fig. 1 ). Il est considéré comme le plus important fleuve d'Algérie et s'étend sur plus de 700 km. Il prend sa source dans l'atlas tellien et débouche dans la Mer Méditerranée. Le Chéliff est sous l'influence d'un climat semi-aride avec des précipita- L'analyse de l'évolution des pluies journalières du Chéliff est basée sur des indices de pluies qui reposent généralement sur l'approche du seuillage par percentile. Six indices de pluies journalières ont été sélectionnés: -PTOT: pluie annuelle totale des jours pluvieux (≥ 1 mm) -P90: nombre de jours de pluie par an supérieure à la valeur du 90ème percentile -P95: nombre de jours de pluie par an supérieure à la valeur du 95ème percentile -P99: nombre de jours de pluie par an supérieure à la valeur du 99ème percentile -0.
Remerciements Je remercie les relecteurs de la revue dont les remarques m'ont permis de reformuler le coeur de mon propos. Je remercie  Frédéric Keck  ( Laboratoire d'anthropologie sociale, Paris) et Nicolas Fortané (RiTME, INRA, Ivry ) pour leur relecture et conseil en littérature spécialisée. Sandrine  RUHLMANN est post-doctorante au Centre d'anthropologie sociale  ( LISST, Labex Structurations des mondes sociaux, Toulouse ). Ses recherches portent principalement sur les pratiques alimentaires en Mongolie contemporaine. Elle a étudié l'alimentation en relation avec les notions de partage et d'hospitalité et les conceptions mongoles du.
Partenaires financiers et techniques internationaux Chaque pays a budgétisé sa préparation à hauteur de 20 millions $ US en moyenne, attendus du FPCF et d'autres bailleurs multilatéraux et bilatéraux. Ce budget moyen ne tient pas compte de celui des projets pilotes mis en oeuvre essentiellement avec l'apport financier des ONG internationales comme le WWF (Fonds mondial pour la nature). La Comifac (Commission des forêts d'Afrique centrale), avec son plan de convergence, appuie les États de la région, en particulier dans le cadre du projet MNV (mesures, notifications, vérifications de l'évolution du couvert forestier) soutenu par la FAO. D'autres initiatives ont émergé : la création de l'Observatoire des forêts d'Afrique centrale (Ofac) par des États membres du Partenariat pour les forêts du bassin du Congo (PFBC), le projet de bases de données numériques pour le suivi des forêts (The Access Initiative) du World Ressources Institute, la facilitation de l'élaboration des stratégies d'implication des acteurs et des groupes vulnérables (femmes, peuples autochtones) par l'UICN (Union internationale pour la conservation de la nature), aussi investie dans la production de connaissances et de données utiles pour comprendre la REDD+ et construire les stratégies nationales.
Ainsi, nous tenterons de résoudre le problème de la constitution d'une base de données numériques fiable (Duck, 2012) de plans d'eau afin de mieux comprendre les interconnexions et interrelations existants au sein de milieux anthropisés en les cartographiant. Mais pour cela, il est nécessaire de savoir ce que l'on inventorie. dans la DCE, il s'agit de « lacs » de plus de 50 ha, critère complété par une distinction typologique qui sépare les plans d'eau naturels de ceux fortement modifiés (MEFM), basée sur des caractéristiques physiques incluant les écorégions, l'altitude, la profondeur, la géologie et la superficie. Comme toute simplification, cette démarche se heurte à des remarques : pourquoi « de lacs » et pas « de plans d'eau », l'un n'étant pas synonyme de l'autre, pourquoi plus de 50 ha, pourquoi uni-quement sur des critères environnementaux, la démarche de développement durable adoptée comprenant également l'économie et la société, quels terrains tests et quelle représentativité ont-ils, quels modèles, quels experts, etc.
Le seuil surfacique choisi est-il représentatif des recherches scientifiques mondiales ? L'élément le plus contestable de cette exigence est la limite surfacique fournie. Pourquoi 50 ha ? Se passe-t-il quelque chose scientifiquement lorsqu'on atteint ce seuil que l'on ne retrouve nulle part dans la bibliographie scientifique, les plus fréquents étant ceux de 100 ha  (Delebecque, 1898 , Halbfass, 1933)  ou 1 ha  (Rjanžin, 2005)  ? Non, or, en nous appuyant sur les deux inventaires de plans d'eau fiables en Europe, à savoir ceux estonien (Estonian Topographic Database 1 , 2014) et français  (Bartout et Touchart, 2013) , se limiter à ce seuil surfacique revient à ne prendre en compte que 1 % du panel lentique national et dans le cas de la France, un peu moins de la moitié de la superficie en eau.
Les masses d'eau « plans d'eau » La seconde base de données existante provient de l'application en elle-même de la DCE. Pour Cizel (2013), « sur les 4 770 masses d'eau, on dénombre 461 masses d'eau de type « plans d'eau ». Cependant, la France ne comprend pas 461 « plans d'eau » de plus de 50 ha car cette règle peut être contournée. Ainsi, dans le bassin Loire-Bretagne, trois règles complémentaires ont été adoptées  (GREBE, 2005)  : -pour les masses d'eau de lacs, la surface minimale est portée à 10 ha ; -la prise en compte des MEFM est adaptable entre 40 et 50 hectares en fonction des enjeux locaux ; -le regroupement de masses d'eau peut être effectué dans le cas particulier de plans d'eau successifs ou d'un ensemble de gravières dont la superficie totale est supérieure à 50 ha. De même, ce chiffre de 461 ne se retrouve pas au sein de la base « État des lieux de l'eau en Europe en 2012 » dépendant de l'UE : 956 « lacs » sont identifiés sur les 7 085 que compte cette base communautaire.
Les logiques scientifiques mondiales des inventaires de plans d'eau Les connaissances limnologiques mondiales sont très importantes au niveau des très grands lacs (World Lake Database) mais deviennent plus lacunaires dès que l'on passe en dessous de 10 km²  (Lehner et Döll, 2004) , voire 1 km², car le fait statistique important n'a jamais été le nombre de plans d'eau mais plutôt la superficie occupée par ceux-ci. Or, lorsque l'on connaît les superficies exactes des très grands plans d'eau, on connaît 90 à 95 % de la superficie mondiale en eau stagnante (« limnicité » pour Meybeck, 1995, terme repris du russe « oziornost »). Cependant, certains chercheurs ont souhaité pousser plus loin leurs inventaires, que ce soit à l'échelle étatique  (comme Kuusisto et Raatikainen, 1988 , en Finlande, jusqu'à 0,05 ha) ou globale  (Rjanžin, 2005 , jusqu'à 1 ha, ou encore Downing et al.
(2000)  : il y aurait 500 000 lacs naturels et réservoirs de plus de 1 ha en Europe, couvrant environ 300 000 km² (sans la Caspienne) soit 3 % de la surface de l'Europe avec un volume cumulé de 3 300 km 3 (les lacs artificiels couvrant 1 / 3 de la surface et ¼ du volume). Cependant, le territoire de l'UE possède une variété climatique et une mise en valeur de ses terroirs extrêmement diversifiées : la quantification des plans d'eau ne peut donc se satisfaire de modèles fondés sur le seul paramètre « glaciaire ». Ainsi, en se penchant sur le détail des données collectées, il apparaît que cette base de données est partielle puisque certains résultats sont très fortement éloignés de la réalité : à titre d'exemple, en France, seuls 152 plans d'eau sont comptabilisés, contre 34 000 pour la BD Carthage (Banas, 2011), 580 000 pour Bartout et  Touchart (2013)  et même 1 million pour  Scher (2008).
Pour autant, les chiffres produits sont sujets à caution du fait des méthodologies extrêmement diverses et des seuils surfaciques bas d'inventaires variables. Afin d'harmoniser ces connaissances, nous avons traité la base de données issue du site collaboratif OpenStreetMap. Y a-t-il cohérence entre les inventaires DCE et la réalité terrain ? Les résultats des inventaires présentés jusqu'à présent montrent une certaine différence entre ce qui est entendu par « plan d'eau » par l'UE et les chiffres produits par les scientifiques. Cependant, les données évoquées par les scientifiques sont souvent des extrapolations de données issues d'une bonne connaissance des grands lacs. Compte tenu de l'importance grandissante des petits plans d'eau tant sur le plan écologique, climatique que sociétal, il est nécessaire d'en savoir plus sur eux.
ACKNOWLEDGEMENTS The authors thank the following fieldworkers, in Dombes: MM or  Mrs Benmergui ,  Chimenton ,  Claret-Tournier ,  Combrisson ,  Cotton ,  Cremades ,  Duez ,  Durand ,  Geneste ,  Journet ,  Lemoine ,  Mayeux ,  Naud ,  Nibaudeault ,  Prost ,  Ricoul ,  Sudraud ,  Verdier ; in Forez: MM. or  Mrs Courtois ,  Delayre ,  Dumas ,  Fournand ,  Fournel ,  Gélineau ,  Genes ,  Giffon ,  Lachal ,  Lefebvre ,  Meichel ,  Nicole ,  Ollier ,  Pluvier ,  Roullier ,  Silvestre ,  Tessier ,  Thouilleux ,  Toutin ,  Vassas ,  Wastin ; in  Brenne : MM or  Mrs Berton ,  Darchis ,  Hérault ,  Huguet ,  Laroche ,  Paré. We also thank  C. Carter  for the improvement of the English writing.
La Rédaction Résumé -Dans un contexte en constante évolution, l' Abstract -An horizon scan of emerging issues for biodiversity policies in France: results and perspectives. Because drivers and pressures on biodiversity, societal expectations, and ecological knowledge evolve rapidly, biodiversity conservation policies need to adapt continuously. Anticipating such changes can however be difficult given the profusion and complexity of data and when signals indicating future risks and opportunities may be weak. To tackle this challenge, the French Environment ministry asked a research team at AgroParisTech to develop a new method for identifying emerging issues for biodiversity policies by 2020 in France (except for overseas territories). This project, called BioPIQuE 2013, involved both scientists and stakeholders in an interdisciplinary assessment.
Délimiter les bassins versants Les bassins hydrographiques ont été extraits à partir d'une procédure automatique intégrée au module « Spatial Analyst » du logiciel ArcGis© , appliquée au MNE issu des données du Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) disponible sur http:// earthexplorer. usgs. gov/. Cette procédure consiste à : Combler les cuvettes présentes sur le MNE, qui pourraient perturber la suite de l'analyse. Analyser la direction des pentes sur chaque pixel.
8. Moreover, the decreasing trend in the winter snow bed extent from 2001 to 2014 clearly explains the observed decreasing trend in the annual water discharge. Agriculture and human activities in these oases mostly depend on river discharge, which from our results clearly depends on the snow extent. Our research indicates that it is possible to use remote sensing to forecast the average discharge in the September-April period (high-water season) from MOD10A2 images with an average uncertainty of 15%. As MOD10A2 data are freely available ten days after acquisition, it is possible to anticipate in early October the risk of water shortages in the coming summer.
Les données de débits sont issues d'une base de données libre et gérée par le Soussecrétariat National aux Ressources en Eau. Plusieurs gestionnaires en charge des ressources contribuent à cette base en ligne, comme le Département Général d'Irrigation pour la Province de Mendoza. Parmi ces données, nous avons choisi les débits journaliers en m 3 /s puisque la base est complète depuis des années 1930 ou 1950 selon les rivières, jusqu'en juin 2014. Les débits sont automatiquement mesurés à midi pour trois des rivières, et à minuit pour la Diamante.
In parallel, fish condition started to deteriorate before the mean length and age decreased in both species, suggesting that condition and nutritional status might be an important factor explaining currently observed population dynamics. Moreover, overexploitation was not ultimately retained as the driving force for this pelagic ecosystem shift; rather, bottom-up processes are the current major hypothesis for the change in small pelagic fish condition in this area  (Van Beveren et al. 2014). Further investigation into the determinants of body condition are thus warranted to better understand the current situation of these stocks. The aim of the present study was to more precisely analyze the variations in anchovy and sardine condition in the Gulf of Lions using a unique long-term dataset of morphometric (length and weight) and biological (age and sex) variables from more than 43 000 individuals obtained from  1971-1978, and 1993-2013.
The first objective was to confirm the existence of different groups of years based on fish condition for both species using the largest dataset available in the Gulf of Lions. Secondly, according to the previously defined groups of years of fish condition, we investigated the potential effect of sex and age on the condition of each species. Finally, we related the fluctuations in fish condition to environmental variables in order to determine potential exogenous drivers of the dynamics of small pelagic fish in the Gulf of Lions.
Study area and data collection This study took place in the Gulf of Lions, which encompasses approximately 10 000 km 2 of the northwestern part of the Mediterranean Sea (42°26' N, 3°00' E to 43°40' N, 5°28' E). This area is characterized by a wide continental margin (> 60 km), bordered by numerous canyons  (Millot 1990 ). The Gulf of Lions is one of the most productive regions in the Mediterranean as a result of Rhodanian inputs and strong mixing events induced by northwest and north winds, as well as local upwellings  (Palomera et al. 2007). A nutrient gradient exists from east to west due to the Rhodanian input in the eastern portion of the region  (Darnaude et al. 2004 ). Samples were collected from both scientific and commercial pelagic trawls. PELMED (PELagiques en MEDiterranée) scientific surveys have been conducted each July from 1993 to 2013 onboard the R/V 'l'Europe', using acoustic methods to assess small pelagic fish biomass.
Each year, 9 parallel fixed transects running perpendicular to the coastline were surveyed. Acoustic data allowed the detection of fish occurrence, and pelagic trawls were deployed to determine fish school composition when these acoustic records were long enough (> 2 nm). A random sample of fish in each trawl was collected, and the morphometric parameters of size (to the nearest mm) and body mass (to the nearest 0. 1 g), as well as age (reading otoliths), sex (by visual assessment) and maturity stage (by visual assessment according to ICES 2008) were determined for each fish. Maturity was described as a stage from 1 to 6, with increasing development of gonads in Stages 2 to 4, spawning period during Stage 5 and resting period during Stages 6 and 1. To investigate the seasonality of fish condition, samples were collected from other times of the year from commercial fisheries, and brought back to the lab for analyses.
These samples were collected randomly in the Gulf of Lions between 1999 and 2013 (more regularly since 2005) during different months of the year (except July, which was covered by the scientific survey). Samples consisted of one crate of fish randomly taken out of a pelagic trawl before any sorting had occurred. Once in the lab, the same parameters as previously described for the scientific survey were measured. Data for sardine between 1971 and 1978 were also collected monthly by the commercial fleet and analyzed in the lab with the same accuracy. Thus, both periods (i. e. 1971 Thus, both periods (i. e. to 1978 Thus, both periods (i. e. and 1993 Thus, both periods (i. e. to 2013) )  were judged comparable. In all fish sampling, the length range was kept as large as possible to allow subsequent comparisons between periods and avoid any bias in the calculation of length-weight relationships.
g. lnW ~ lnLT × Sex for sex effect), no distinction was made between males, females, juveniles and adults, and a single length-weight relationship was computed. Based on the 30 yr dataset which included more than 43 000 individuals (Table  1 ), the following values were obtained: α m = 3. 7 × 10 -3 ± 2. 1 × 10 -4 ; β m = 3. 3 ± 2. 3 × 10 -2 for anchovy, and α m = 9. 1 × 10 -3 ± 9. 2 × 10 -4 ; β m = 3. 1 ± 4. 2 × 10 -2 for sardine. Fitted β values were in the usual range of 2. 5 to 4  (Mendes et al. 2004 , Froese 2006 , Sinov<ić et al. 2008 ). The relative condition index is centered on 1, with higher and lower values indicating good or poor condition, respectively. Note that once standardized, the relative condition index is centered on 0, as used in Figs. 2, 3 & 4. As recommended by several authors  (Schulte-Hostedde et al.
Initialization and boundary conditions were provided by the NEMOMED8 model  (Herrmann et al. 2010 ). The coupled model was forced by the atmospheric ARPERA model outputs  (Herrmann & Somot 2008). MODIS chl a monitoring started in 2002, and the biogeochemical simulation that provided 6 classes of plankton concentrations (mg chl m -3 for phytoplankton and mg C m -3 for zooplankton) was produced over the period of 2001 to 2011. Therefore, we extracted morphometric data for the Gulf of Lions from January 2002 to December 2011, with the advantage that this decade covered good, average and poor condition years for both anchovy and sardine in the Gulf of Lions. The variables were averaged for each month from January 2002 to December 2011 over the entire Gulf of Lions.
Data analyses Two components of the time-series dataset were studied in this paper. One was a description of the seasonal cycle of anchovy and sardine condition. The other linked fish condition and environmental drivers, allowing a greater understanding of fish condition fluctuations in the Gulf of Lions. Therefore, the time-series was decomposed into: First, we studied the seasonal signal of fish condition, which was computed for anchovy over the whole studied period. Due to a temporal gap of 14 yr in the dataset  (from 1979-1992) , sardine data were divided into 2 periods  (1971-1978 and 1993-2013). Seasonal cycles were then estimated by period and compared using a generalized linear model (GLM) including a period effect and the interaction between month and period. The dataset contained irregularities in the sampling scheme (e.
g. different monthly sample sizes, missing data for some months; Table  1 ). To avoid any influence of sampling month on the endogenous and exogenous factors possibly affecting fish condition, we de-seasonalized and scaled the fish condition data. De-seasonalized values were obtained by removing median values estimated with the seasonal cycle of condition for each species. All values were then scaled by dividing each value by the standard deviation (SD) of the corresponding month. To investigate the potential effects of endogenous factors (sex and age), we then used the classification and regression tree (CART) approach of  Breiman et al. (1984). Decision trees were built by recursively partitioning the dataset into increasingly homogeneous subgroups based on fish condition values. Each split was defined by a simple rule based on a single explanatory variable, and each final group was characterized by mean values of fish condition.
Two separate CARTs were applied for the 2 species. Year was also added as an explanatory categorical variable in order to precisely define groups of years according to fish condition. In addition, we evaluated the link between environmental variables and fish condition over a decade using data available from January 2002 to December 2011. As we were interested in the origin of the trend in fish condition, we de-seasonalized environmental data to reduce risks of spurious correlation that could occur due to a seasonal cycle. Following the same procedure applied for fish condition, environmental variables were (1) de-seasonalized by removing median values of the raw data and (2) scaled by dividing by the SD. The standardized environmental time-series were implemented as explanatory variables in a GLM approach.
Fish condition partition and endogenous factors Regression trees (i. e. CART analyses) were used to partition fish condition data in relation to year, age and sex. They revealed year and age as explanatory variables for both species, whereas sex did not show any significant effects (Figs. 2  & 3 ). Year had the greatest effect on anchovy condition, with the highest K n values for years from 1995 to 2007 (except 2003) (Fig. 2 ). In this group, a secondary partition separated the highest values (for years 2005 and 2006) from the others. Three groups of years were thus identified for anchovy (Fig. 2 ). Within these groups of years, condition was then partitioned according to age. While no effect of age was demonstrated in the poor condition years, anchovy condition tended to slightly deteriorate with age during the years of average and good condition (Figs.
2  & 4 ). Year was also the most important variable explaining sardine condition. Indeed, 3 groups of years were identified: years of poor condition  (1993, 1996, 2003 and 2008 to 2013) , years of good condition (2005 and 2006, as for anchovy) and years of average condition  (1994, 1995, 1997 to 2002, 2004 and 2007 ) (Fig. 3 ). Age then determined the following nodes. In years of good condition, sardine condition improved from age 0 to 1 yr, and was better and steady in individuals > 2 yr  (Figs. 3 & 4). A similar pattern of sardine condi-   & 4 ). In contrast, in years of poor condition (which comprised the last 6 yr), condition seemed to considerably deteriorate with increasing age after fish were 1 yr old. Sardine of age 3, 4 and 5 exhibited the worst conditions observed in the dataset (Fig.
Fish condition and environmental parameters The relationship between fish condition and environmental data was investigated from 2002 to 2011, a period for which environmental data were available and which encompassed years of both good and poor condition for anchovy and sardine. Good sardine condition was linked with high WeMO values, corresponding with low temperature and strong Rhône runoff and wind mixing (i. e. a regime of enhanced primary and secondary productivity). As the statistical model also confirmed the negative effect of temperature on sardine condition, the positive effect of WeMO is likely to be mainly related to planktonic productivity. Variations in SST may affect the fish directly (due to physiological stress) or indirectly (through changes in ecosystem production and prey availability)  (Brett 1979 , Lloret et al.
Acknowledgements. The authors are grateful to the captain and the crew of  RV 'L'Europe' , as well as all the scientists on board for their assistance during PELMED (PELagiques en MEDiterranée) surveys. PELMED surveys are co-funded by Europe through the Data Collection Framework. We especially thank all other fishing crews who contributed to the collection of samples at sea. We thank the 2 anonymous reviewers for their careful review of the manuscript and their excellent suggestions. This research was partly supported through the  EcoPelGol project (Study of the Pelagic ecosystem in the Gulf of Lions ), funded by  France Filière Pêche (FFP). The authors are very grateful to  Joan Albert López-Bustins  for WeMO data. P. B. acknowledges doctoral fellowship support from the  French Ministère de l'Education Nationale, de la Recherche et de la Technologie.
Le Bassin d'Arcachon connaît également ce phénomène sans qu'il n'ait jamais fait l'objet d'une attention particulière. C'est la raison pour laquelle des comptages spécifiques des flux d'embarcations depuis les cales de mise à l'eau ont été réalisés lors de 10 journées de terrain. Cependant, pour des raisons logistiques, ces opérations se sont essentiellement concentrées sur les quatre cales les plus importantes du bassin (sur un total de plus de 22 points d'accès). Il s'agit des cales d'Arcachon, de La Vigne, du Grand Piquey et de l'Aiguillon. À noter enfin qu'un comptage spécifique a pu être réalisé à l'échelle de l'ensemble du site pour les 22 cales du bassin, le mardi 11 août 2009. L'ensemble des données de terrain recueillies a été intégré à une base de données dédiée et associée à un système d'information géographique.