Trend analysis of count data from monitoring programs of threatened plants

Diplôme Master Trend analysis of count data from monitoring programs of threatened plants eng 2025-06-24 2025-06-12 author Messaadi Farah 0009-0006-3966-3700 938932 director Ensslin Andreas 114 La crise mondiale de la biodiversité exige des outils robustes et adaptables pour évaluer l’efficacité des mesures de conservation et suivre les tendances des populations, en particulier pour les espèces rares et menacées. En Suisse, où une part importante de la flore indigène est en danger, le suivi efficace des populations végétales et l’analyse de leurs données sont essentiels. Cette étude évalue l’applicabilité de la méthode « TRends and Indices for Monitoring data » (TRIM), initialement développée pour les données ornithologiques, dans le contexte de la conservation des plantes rares. À l’aide de simulations et d’applications empiriques portant sur 34 espèces de plantes vasculaires en Suisse romande, les performances de TRIM ont été analysées sous différentes conditions de qualité des données. Les résultats des simulations montrent que TRIM ne produit des modèles fiables que lorsque les jeux de données comportent moins de 70 % de valeurs manquantes, moins de 60 % d’années non couvertes, et une durée de suivi d’au moins 11 ans. La méthode s’est révélée moins apte à détecter les déclins significatifs et les tendances stables lorsque les données étaient incomplètes, ce qui pourrait s’expliquer par la structure des données simulées plutôt que par des limites intrinsèques à la méthode. Dans les jeux de données réels, un modèle valide n’a pu être obtenu que pour 38 % des espèces analysées. Ces résultats soulignent les limites actuelles des données disponibles, notamment en termes de continuité temporelle, de standardisation et de complétude. Les résultats indiquent que TRIM peut être un outil précieux pour l’analyse des tendances des populations végétales, à condition que les protocoles de suivi soient adaptés à ses exigences en matière de données. La standardisation des mesures d’abondance, la collecte de données à long terme et le suivi régulier de populations représentatives sont essentiels. Sans ces conditions, les analyses de tendance risquent d’être peu fiables, voire trompeuses. Ce travail positionne ainsi TRIM comme un outil prometteur pour le suivi de la conservation d’espèces végétales menacées, à condition que son application soit adaptée aux défis spécifiques liés aux données floristiques. The accelerating global biodiversity crisis demands robust and adaptable tools to evaluate conservation effectiveness and track population trends, particularly for rare and threatened species. In Switzerland, where a significant proportion of native plant species are endangered, effective monitoring and analysis of population data is critical. This study evaluates the applicability of the TRends and Indices for Monitoring data (TRIM) method, originally developed for ornithological data, to the context of rare plant conservation. Using a combination of simulation-based analyses and empirical applications across 34 vascular plant species in French-speaking Switzerland, TRIM’s performance was assessed under varying data quality conditions. Simulation results showed that TRIM produced reliable models only when datasets contained less than 70% missing data and fewer than 60% missing years, with monitoring periods spanning at least 11 years. However, the method showed reduced ability to identify significant declines and stable trends under incomplete conditions, possibly due to data structure rather than limitations inherent to the method. When applied to real-world datasets, a valid trend model could be produced for only 38% of the analysed species. These results highlight the current limitations of existing datasets, especially in terms of temporal continuity, standardisation, and completeness. The findings emphasise that TRIM can be a valuable tool for analysing plant population trends, but only if monitoring protocols are adapted to its data requirements. Standardisation of abundance measures, long-term data collection, and regular monitoring of representative populations are essential. Without these conditions, trend analyses may be unreliable or misleading. This work therefore positions TRIM as a promising method for conservation of threatened plants, provided that its application is tailored to the specific challenges of plant data. TRIM Statistical analysis Population trend Threatened plant Conservation Dewey 580 Systématique et Biodiversité 45 Département des sciences végétales 163 false 1240 Laboratory of Plant Systematics and Biodiversity 42abe8f0-dc53-471c-a612-0b741d23b229 Master thesis Public Memoire_master_Farah_Messaadi_05.06.pdf 7208056 application/pdf 1eb61e637e850a9077b54016812c19aa0735af904d801c03eceea1121a1ace91 openAccess Faculté des sciences / Section de biologie / Département des sciences végétales

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Trend analysis of count data from monitoring programs of threatened plants				2025	68	104

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Messaadi, Farah

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