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THÈSE - Université de Franche-Comté

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-2 -1 0 1 2<br />

-1 0 1<br />

autoadjprairie<br />

Max<br />

LP<br />

Axe 2 (2,2 %)<br />

taibois<br />

-2 -1 0 1 2 3<br />

Figure 17. Analyse <strong>de</strong> redondance (ACR) entre la matrice <strong>de</strong> variables réponses (maximum, latence parcellaire,<br />

latence communale <strong>de</strong>s populations <strong>de</strong> A. terrestris) et la matrice <strong>de</strong> variables explicatives (métriques paysagères<br />

5 km) (Abréviations : voir tableau 3).<br />

4.3.3.3. Relation entre populations <strong>de</strong> T. europaea et M. arvalis et métriques<br />

paysagères 5 km<br />

Comme dans le cas <strong>de</strong>s métriques 1 km (Tableau 5), au risque p < 0,15, la variable M.<br />

arvalis parait corrélée positivement à la fréquence et à l’auto adjacence <strong>de</strong>s prairies et<br />

négativement à la fréquence <strong>de</strong>s contacts prairie bois (Tableau 7).<br />

En revanche, contrairement aux résultats présentés par le Tableau 5 (métriques 1 km), au<br />

risque p < 0,15, les variables T. europeae paraissent corrélées aux métriques paysagères 5 km :<br />

Thèse C. Morilhat 2005 55<br />

LC<br />

Axe 1 (11,2 %)<br />

-1 0 1

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