Application de modeles dynamiques bayesiens aux series temporelles de dinophysis a antifer (normandie, france)

par DOMINIQUE SOUDANT

Thèse de doctorat en Sciences biologiques fondamentales et appliquées. Psychologie. Sciences médicales

Sous la direction de GUY THOMAS.

Soutenue en 1997

à Paris 7 .

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  • Résumé

    Le dinophysis est une microalgue toxique a l'origine d'epidemies diarrheiques. En depit de nombreuses etudes, l'ecologie et la biologie de ce genre phytoplanctonique restent mal connues. Afin de determiner les conditions d'apparition de dinophysis cf. Acuminata sur le site d'antifer (normandie, france), des prelevements d'eau de mer ont ete effectues quasi-journellement pendant les periodes estivales des annees 1987 a 1993. Les series temporelles resultantes concernent la concentration de la microalgue et les facteurs chimiques, physiques et meteorologiques. L'analyse de ces donnees a l'aide d'outils statistiques classiques (e. G. Regression) s'est averee difficile (e. G. Instabilite temporelle des resultats). Une caracteristique commune de ces methodes est de supposer les relations etudiees invariables dans le temps. Les modeles dynamiques bayesiens (mdb) sont des modeles de series temporelles qui integrent l'hypothese de relations variables dans le temps. Le modele de regression lineaire dynamique a ete appliquee aux donnees d'antifer. L'hypothese de variation temporelle des relations s'est averee pertinente en ecologie phytoplanctonique, a travers les variations de valeurs des coefficients de la regression. De plus, ces variations ont pu etre interpretee et ainsi aboutir a un schema partiel d'explication des concentrations de dinophysis a antifer. Le pourcentage de variabilite explique par une regression dynamique est superieur a celui de son equivalent statique. Enfin, certaines variables non-significatives en regression statique sont apparues significatives en regression dynamique. Au total, les mdb se sont averes etre une approche originale et feconde du traitement des series temporelles ecologiques. Leurs extensions laissent entrevoir la possibilite de nombreuses collaborations entre biostatistique et ecologie.


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Informations

  • Détails : 123 P.
  • Annexes : 144 REF.

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  • Bibliothèque : Université Paris Diderot - Paris 7. Service commun de la documentation. Bibliothèque Universitaire des Grands Moulins.
  • Accessible pour le PEB
  • Cote : TS1997
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