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Gillian Harvey, lauréate du prix de la meilleure présentation étudiante au congrès 2015 de l’ACG.

Le congrès annuel 2015 de l’Association canadienne des géographes s’est tenu début juin à l’Université Simon Fraser de Vancouver. Encore une fois cette année, Esri Canada a remis à titre de commanditaire deux prix de présentation étudiante. L’une des lauréates, Gillian Harvey, étudiante à la maîtrise à l’Université de Victoria, a fait porter ses travaux sur la modélisation de l’habitat des espèces.

Passionnée de la gestion des ressources marines, Gillian Harvey a obtenu son baccalauréat de l’Université de Victoria, combinant une majeure en études environnementales et une mineure en géographie. Ses études l’ont amenée à s’intéresser à l’utilisation des SIG dans l’analyse des écosystèmes marins. Elle a notamment réalisé un projet d’analyse de convenance qui visait à déterminer les emplacements possibles, le long de la côte britanno-colombienne, des bâtiments servant à la conversion de l’énergie des vagues.

Gillian Harvey, étudiante à la maîtrise à l’Université de Victoria et lauréate du prix de la meilleure présentation étudiante au congrès annuel 2015 de l’ACG.

Gillian étudie à la maîtrise et est membre du Sparlab, le laboratoire de recherche et d’analyse en tendances spatiales au Département de géographie de l’Université de Victoria, où elle axe ses travaux de recherche sur la conservation en région côtière. Elle estime que, « comme la croissance des activités humaines menace l’habitat des mammifères marins, il est impératif de tenir compte des données spatiales explicites sur les différentes espèces dans la prise de décisions de gestion. » Son objectif : contribuer à enrichir la quantité de données spatiales disponibles à propos de ces espèces.

Gillian est également chercheuse-étudiante à la Raincoast Conservation Foundation (RCF), organisation scientifique vouée à la conservation fondée sur les faits, qui cherche à protéger les ressources terrestres, aquatiques et fauniques des côtes de la Colombie-Britannique. Elle a présenté au congrès annuel 2015 de l’ACG un article rédigé en collaboration avec Paul Paquet, Caroline Fox de RCF et Trisalyn Nelson de l’Université de Victoria, tous trois docteurs ès sciences. Intitulé Towards improved methods for modeling marine mammal distributions and densities to support coastal conservation (Vers de meilleures méthodes de modélisation de la répartition et de la densité des mammifères marins, en appui à la conservation des régions côtières), cet article lui a valu le prix de la meilleure présentation étudiante. Gillian et ses coauteurs y établissent des prévisions spatiales continues de répartition et de densité des mammifères marins pour la région de Queen Charlotte Sound. Ces prévisions reposent sur les données d’observation de la RCF ainsi que sur des variables environnementales de télédétection tirées de la NOAA et d’autres données d’organisations gouvernementales et non gouvernementales comme celles de DataBC et du programme BC Marine Conservation Analysis.

Variables environnementales utilisées dans la modélisation de la répartition et de la densité des mammifères marins.

Gillian souhaite contribuer durant sa carrière à la conservation et à la planification spatiale des espèces marines en région côtière. Elle se projette utilisant des méthodes SIG novatrices afin d’établir un juste équilibre entre les besoins de l’être humain et de la faune. Elle compte également faire la promotion d’une exploitation durable des ressources et de l’espace marins.

Vos compétences et vos connaissances ont servi à l’occasion de projets de conservation ou de modélisation de la répartition d’espèces animales? Faites-nous part de votre expérience!

« Les outils SIG peuvent servir à de nombreuses fins multidisciplinaires, où ils servent à faire le pont entre des données très disparates ou encore à réaliser des analyses complexes (...) J’estime qu’ils sont essentiels pour trouver des solutions réalistes aux grands enjeux environnementaux. »
Gillian Harvey
Étudiante à la maîtrise, Université de Victoria