Development of acoustic protocols for Grey Wolf (Canis lupus) monitoring

Les indices de diversité acoustique ont été récemment développés pour obtenir une évaluation de la biodiversité. Ils mesurent l’hétérogénéité acoustique produite par la faune dans un milieu naturel. Parmi les indices existants, ceux de type α mesurent la diversité en espèces d’une communauté en étudiant les variations fréquentielles et temporelles du signal sonore de celle-ci. Dans le cadre du présent travail, nous avons voulu savoir si ces indices pouvaient être détournés de leur usage initial pour estimer l’effectif des chorus de meutes de loups gris (Canis lupus). Au total, sept indices de type α (Hf, Ht, H, M, AR, ACI, NP) ont été calculés à partir de chorus artificiels créés avec des effectifs allant de un à douze loups. L’existence d’une corrélation positive entre le nombre d’individus et la valeur de l’indice a été mise en évidence pour six des indices testés. Toutefois, l’hétérogénéité acoustique sur laquelle ces indices se basent peut être influencée par d’autres facteurs que le nombre d’individus composant les chorus (trois biais testés). Finalement, les indices ACI et AR semblent être les plus prometteurs et fournissent une nouvelle approche innovante pour le suivi de l’effectif des meutes de loups gris. Une étude basée sur des chorus naturels (de taille connue) permettrait de compléter ces résultats et de fournir un outil opérationnel non invasif pour le suivi des meutes. Mots clés : indices acoustiques, Canis lupus, chorus, hurlements, simulations, biais, suivi d’espèce Acoustic diversity indices were recently developed for biodiversity evaluation. They measure acoustic heterogeneity generated by fauna in natural environment. Among these existing indices, α indices measure the species diversity in a community, by studying frequency and temporal variations of the community acoustic signal. In our study, we explored if acoustic diversity indices could be used for other objectives like the estimation of gray wolves (Canis lupus) number in pack choruses. A total of seven α type indices (Hf, Ht, H, M, AR, ACI, NP) have been calculated with artificial choruses composed of one to twelve wolves. A positive correlation between the number of wolves and the indices values has been highlighted for six of the seven indices tested. However, these indices are based on the acoustic heterogeneity that appeared to be influenced by factors other than the number of individuals composing the choruses (three biases tested). Finally, ACI and AR appear to be the most promising indices and provide a new innovative approach for monitoring pack sizes. A complementary interesting study based on natural choruses (known pack sizes) would complete these results to conduce to an operational and non-invasive tool for wolf pack monitoring. Keywords: acoustic indices, Canis lupus, chorus, howls, simulations, bias, species monitoring

Le nombre croissant de travaux réalisés ces dernières années a montré que la bioacoustique est particulièrement intéressante pour le suivi d’espèces discrètes. L’émergence de dispositifs d’enregistrement autonomes, associée à de nouvelles méthodes d’analyse, ont récemment participé à l’accroissement des études dans ce domaine. Au cours des 30 dernières années, le Loup gris (Canis lupus), mammifère carnivore aux mœurs discrètes connu pour ses hurlements de longue portée, a fait l’objet de nombreuses études acoustiques. Ces dernières visaient notamment à améliorer son suivi, qui s’avère complexe du fait des grandes capacités de déplacement des loups, de l’étendue de leurs territoires et de la diversité des milieux dans lesquels ils vivent. Cependant, la bioacoustique passive a jusqu’alors très peu été exploitée pour le suivi du Loup. C’est dans ce contexte que la présente thèse s’est organisée autour de trois axes de recherche. Les deux premiers axes portent sur l’apport de la bioacoustique passive pour le suivi du Loup gris en milieu naturel. En combinant des analyses acoustiques, statistiques et cartographiques, le premier objectif a été d’élaborer une méthode pour l’échantillonnage spatial de vastes zones d’étude, afin d’y détecter des hurlements de loups à l’aide de réseaux d’enregistreurs autonomes. Ce même dispositif a ensuite permis, dans un second temps, de tester la possibilité de localiser les loups grâce à leurs hurlements. Les expérimentations conduites en milieu de moyenne montagne (Massif des Vosges) et de plaine (Côtes de Meuse), sur deux zones d’étude de 30 km² et avec un réseau de 20 enregistreurs autonomes, ont permis de démontrer l’intérêt de la bioacoustique passive pour le suivi du Loup gris. En effet, près de 70% des émissions sonores (son synthétique aux propriétés similaires à celles de hurlements de loups) ont été détectés par au moins un enregistreur autonome en milieu de moyenne montagne et plus de 80% en milieu de plaine, pour des distances enregistreurs– source sonore atteignant respectivement plus de 2.7 km et plus de 3.5 km. Grâce à un modèle statistique et à un Système d’Information Géographique, la probabilité de détection des hurlements a pu être cartographiée sur les deux zones. En moyenne montagne, elle était forte à très forte (>0.5) sur 5.72 km² de la zone d’étude, contre 21.43 km² en milieu de plaine. Les sites d’émission ont été localisés avec une précision moyenne de 315 ± 617 (SD) m, réduite à 167 ± 308 (SD) m après l’application d’un seuil d’erreur temporelle défini d’après la distribution des données. Le troisième axe de travail porte quant à lui sur l’application d’indices de diversité acoustique pour estimer le nombre d’individus participant à un chorus et ainsi contribuer au suivi de l’effectif des meutes. Les valeurs obtenues pour les six indices (H, Ht, Hf, AR, M et ACI) étaient corrélées avec le nombre de loups hurlant dans les chorus artificiels testés. De bonnes prédictions de l’effectif ont été obtenues sur des chorus réels avec l’un de ces indices (ACI). L’influence de plusieurs biais sur la précision des prédictions de chacun des six indices a ensuite pu être étudiée, montrant que trois d’entre eux y étaient relativement peu sensibles (Hf, AR et ACI). Finalement, les résultats obtenus avec les enregistreurs autonomes montrent le potentiel des méthodes acoustiques passives pour la détection de la présence de loups mais aussi pour les localiser avec une bonne précision, dans des milieux contrastés et à de larges échelles spatiale et temporelle. L’utilisation des indices de diversité acoustique ouvre également de nouvelles perspectives pour l’estimation de l’effectif des meutes. Prometteuses, l’ensemble des méthodes émergeant de ce travail nécessite à présent quelques investigations complémentaires avant d’envisager une application concrète pour le suivi du Loup gris dans son milieu naturel.

Acoustic indices were recently developed for biodiversity evaluation by measuring the acoustic heterogeneity generated by animals in natural environments. Some of these indices focus on the species diversity in a community by studying frequency and temporal variations in acoustic signals. We explored the possibility of using acoustic indices to estimate the population size of a specific species. More precisely, the objective was to estimate the size of grey wolf packs by testing six acoustic indices: H, Hf, Ht, M, AR, and ACI. The relationship between the averaged values of the indices and the number of howling wolves was studied based on artificial solos and choruses created from howls extracted from wolf choruses recorded in captivity. Then, 16 real choruses were used to test the size predictions based on index values calculated previously and considered as references. Finally, we explored three biases that might influence the acoustic index values and thus the chorus size estimates. All of the acoustic indices were positively correlated with chorus size, although large standard deviations were observed. Moreover, H, Hf, and Ht reached a plateau at 7-8 wolves. The size predictions based on real choruses were overestimated or underestimated. However, ACI was the most accurate with chorus size predictions close to the actual value. M and AR also had good predictive power, especially for choruses made by a relatively small number of howling wolves. The overestimates may be explained by several sources of bias related to the natural composition of real choruses. Indeed, the acoustic indices were influenced by the audio file duration, signal-to-noise ratio (SNR), and temporal overlap of the wolf howls, but not in the same manner for each index. In particular, H, Ht, and M were significantly influenced by the audio file duration and their values decreased as the duration increased. Excluding AR, all of the indices were affected by adding background noise. The H and Hf values decreased as the SNR decreased, but the opposite trend occurred for ACI. Only Hf and AR were not influenced by the temporal overlap of howls and the values of the four other indices decreased to a greater extent when more wolf howls overlapped. The most promising indices were ACI, AR, and Hf, and they may provide an innovative census tool for estimating wolf pack size. Our results are encouraging although further research is needed to obtain a more effective and accurate tool. Several recommendations and directions for further studies are discussed. Elsevier's Share link : https://authors.elsevier.com/c/1Yt26_,3LxxmhlG

The growing number of studies carried out in recent years has shown that bioacoustics is particularly interesting for the monitoring of secretive species. The emergence of autonomous recording devices, combined with new methods of analysis, have recently contributed to the increase of studies in this field. Over the last 30 years, many bioacoustic studies have been developed for the Grey wolf (Canis lupus), a secretive large carnivore known for its howls spreading over distances up to several kilometers. These researches notably aimed to improve its monitoring, which is complex because of the strong wolf dispersal capacities over long distances, the large extent of their territories and the various natural contexts in which they live. In this context, this PhD thesis was organized around three research axes. The first two axes focused on the contribution of passive bioacoustics for the Grey wolf monitoring in the field. By combining acoustic, statistical and cartographic analysis, the first objective was to develop a spatial sampling method adapted to large study areas for the detection of wolf howls by using autonomous recorders. Then, the same protocol was used to investigate the possibility to localize wolves thanks to their howls. Field experimentations, conducted in mid-mountain (Massif des Vosges) and lowland (Côtes de Meuse) environments, in two study areas of 30 km² and with an array of 20 autonomous recorders, demonstrated the high potential of passive bioacoustics for the Grey wolf monitoring. Indeed, nearly 70% of broadcasts (synthetic sound with similar acoustic properties to howls) were detected by at least one autonomous recorder in mid-mountain environment and more than 80% in lowland environment, for sound source-recorders distances of up to 2.7 km and 3.5 km respectively. By using statistical model and Geographic Information System, the detection probability of wolf howls was modeled in both study areas. In the mid-mountain environment, this detection probability was high or very high (greater than 0.5) in 5.72 km² of the study area, compared with 21.43 km² in lowland environment. The broadcast sites were localized with an overall mean accuracy of 315 ± 617 (SD) m, reducing until 167 ± 308 (SD) m after setting a temporal error threshold defined from the data distribution. The third axe focused on the application of acoustic diversity indices to estimate the number of howling wolves in choruses and thus to contribute to pack size monitoring. Index values of the six indices (H, Ht, Hf, AR, M, and ACI) were positively correlated with the number of howling wolves in the artificial tested choruses. Interesting size predictions based on real choruses were obtained with one of the indices (ACI). The effects of several biases on the reference values for the acoustic indices were then explored, showing that three of them were relatively insensitive (Hf, AR and, ACI). Finally, results obtained with autonomous recorders confirm the real potential of passive acoustic methods for detecting the presence of wolves but also for localizing individuals with high precision, in contrasting natural environments, at large spatial and temporal scales. The use of acoustic diversity indices also opens new perspectives for estimating pack sizes. All of the promising methods emerging from this thesis require now further investigations before considering a concrete application for monitoring the Grey wolf in its natural environment.

Background: The grey wolf (Canis lupus) is naturally recolonizing its former habitats in Europe where it was extirpated during the previous two centuries. The management of this protected species is often controversial and its monitoring is a challenge for conservation purposes. However, this elusive carnivore can disperse over long distances in various natural contexts, making its monitoring difficult. Moreover, methods used for collecting signs of presence are usually time-consuming and/or costly. Currently, new acoustic recording tools are contributing to the development of passive acoustic methods as alternative approaches for detecting, monitoring, or identifying species that produce sounds in nature, such as the grey wolf. In the present study, we conducted field experiments to investigate the possibility of using a low-density microphone array to localize wolves at a large scale in two contrasting natural environments in north-eastern France. For scientific and social reasons, the experiments were based on a synthetic sound with similar acoustic properties to howls. This sound was broadcast at several sites. Then, localization estimates and the accuracy were calculated. Finally, linear mixed-effects models were used to identify the factors that influenced the localization accuracy. Results: Among 354 nocturnal broadcasts in total, 269 were recorded by at least one autonomous recorder, thereby demonstrating the potential of this tool. Besides, 59 broadcasts were recorded by at least four microphones and used for acoustic localization. The broadcast sites were localized with an overall mean accuracy of 315 ± 617 (standard deviation) m. After setting a threshold for the temporal error value associated with the estimated coordinates, some unreliable values were excluded and the mean accuracy decreased to 167 ± 308 m. The number of broadcasts recorded was higher in the lowland environment, but the localization accuracy was similar in both environments, although it varied significantly among different nights in each study area. Conclusions: Our results confirm the potential of using acoustic methods to localize wolves with high accuracy, in different natural environments and at large spatial scales. Passive acoustic methods are suitable for monitoring the dynamics of grey wolf recolonization and so, will contribute to enhance conservation and management plans.

Le Loup gris est une espèce protégée en France, dont le suivi passe notamment par l'estimation des effectifs. L'étude présentée porte sur la possibilité de dénombrer les loups à partir de leurs hurlements. Deux axes de recherche ont été définis : la mise en évidence d'une signature vocale individuelle (méthode dite " quantitative ") et l'adaptation du principe d'entropie acoustique (méthode dite " semi-quantitative "). Des enregistrements sonores et vidéos ont été réalisés sur trois meutes observées dans deux parcs animaliers. Au total, les hurlements (chorus ou solos) de 12 loups ont pu être exploités. Pour le volet " quantitatif ", 12 variables de fréquence ou d'amplitude ont été mesurées sur 679 extractions de hurlement. Les variables codant le plus l'individualité vocale sont celles retrouvées dans la littérature (la moyenne, la valeur minimale et l'étendue de la fréquence fondamentale). Pour le volet " semi-quantitatif ", 120 chorus artificiels de 1 à 12 individus ont été créés à partir des extractions. Une corrélation entre la valeur moyenne de l'indice d'entropie acoustique (H) et le nombre de loups hurlant a été mise en évidence. Bien que préliminaires, ces résultats sont encourageants. La poursuite de ces travaux doit notamment s'orienter vers les possibilités de transposition de ces résultats en milieu naturel pour le développement d'un outil performant, qui pourrait être utilisé sur le territoire français.

Durant ces dernières années, de nouveaux systèmes et techniques d'enregistrements acoustiques ont émergé et offrent désormais la possibilité de détecter, suivre et identifier de manière passive les espèces produisant des sons dans leur environnement naturel. Ces outils de suivi s'avèrent intéressants pour étudier, notamment sur de vastes superficies, des espèces discrètes ou vivant dans des milieux difficiles à échantillonner (accès, visibilité, etc.). De récents travaux conduits sur les hurlements de loups ont d'ailleurs révélé le potentiel de ces méthodes de bioacoustique passive pour détecter la présence du canidé, le localiser voire même pour évaluer l'effectif de ses meutes. Dans ce contexte, des expérimentations ont été conduites dans le Grand Est où la présence du Loup a été observée en moyenne montagne (Hautes-Vosges) et en plaine (Côtes de Meuse), afin d'étudier le potentiel de la bioacoustique passive pour localiser les hurlements de loups à l'aide de réseaux de microphones. Deux expérimentations s'appuyant chacune sur un réseau de 20 enregistreurs autonomes répartis selon un échantillonnage systématique sur une grille de 30 km2, ont été mises en place dans ces deux contextes environnementaux. Sur chaque zone d'étude, un son synthétique, aux propriétés acoustiques similaires aux hurlements de loups, a été diffusé à 3 reprises sur 60 sites de diffusion sélectionnés selon un échantillonnage aléatoire stratifié (prise en compte de la topographie et de la végétation). Un algorithme de localisation acoustique a été appliqué sur les sons captés par au moins trois microphones. Les facteurs influençant la précision de ces localisations ont été recherchés.

In recent years, new acoustic record tools have emerged and are now contributing to the development of passive acoustic protocols to detect, monitor or identify species that produce sounds in nature. These promising tools are interesting to sample large areas but also to study elusive species living in complex environments where classic technics may fail (e.g. dangerous access, thick vegetation, limited visibility). Recent studies have showed that passive acoustics are useful to obtain significant information about a species, a population or even individuals. This is notably of great interest for the Grey wolf (Canis lupus) whose howls are a long-distance vocal signal and thus, can be used for studying them. For instance, acoustic structure of wolf howls has been studied to identify individuals or packs thanks to their vocal signature. Other researchers have investigated the potential of howls for detecting wolves, counting them or detecting reproduction. All these results opened new perspectives. Our researches are conducting in this context, aim to develop new passive acoustic tools and protocols for wolf monitoring. Here, we explored how a microphone array can be used as a tool for wolves' localization. Experiments were conducted in north-eastern France where the presence of the wolf is attested in two contrasted environments, in medium mountains (Hautes-Vosges) and plain (Côtes de Meuse). The protocol consisted of 20 autonomous recorders placed on the field according to a systematic sampling grid of 30 km² in both landscape contexts. In each study area, a synthetic sound (having similar acoustic properties of howls) was broadcasted 3 times on 60 broadcast sites selected according to a random stratified sampling based on topography and vegetation. An acoustic localization algorithm was applied on sounds recorded by at least three microphones. Finally, factors influencing the localization accuracy were investigated.