Uncertainty in predictive ecology : consequence of choices in model construction

par Clément Aldebert

Thèse de doctorat en Océanographie

Sous la direction de Jean-Christophe Poggiale et de David Nérini.

Le président du jury était Melika Baklouti.

Le jury était composé de David Nérini, Antoine Perasso.

Les rapporteurs étaient Stéphanie Mahévas, Jean-Luc Gouzé.


  • Résumé

    Les systèmes écologiques sont des systèmes complexes qui ne peuvent pas être d´écrits par un unique modèle mathématique. De nombreux modèles peuvent être construits pour un même système, selon les internets du modélisateur et ses choix dans la construction du modèle. Quel est l’impact de ces choix dans la construction du modèle sur les prédictions de la dynamique des systèmes écologiques et les informations qu’elles fournissent sur la résilience de ces systèmes est la question générale qui guide le travail présente dans cette thèse. Cette thèses focalise sur un choix entre formulations de modèle basées sur des mécanismes biologiques et qui décrivent les données empiriques avec la même efficacité. Ces modèles sont proches l’un de l’autre, donc on s’attendrait `a ce que leurs prédictions soient similaires. Cependant, nous montrons avec un exemple générique de modèle prédateur-proie que des formulations similaires du processus de prédation peuvent prédire des dynamiques qualitativement différentes en terme de: (i) nombre et type d'états stables, et (ii) réponse et résilience du système face à une perturbation extérieure. Ces différences dans les prédictions du modèle sont expliquées par une analyse mathématique détaillée du modèle prédateur-proie. Ensuite, ce modèle est étendu à des réseaux trophiques compos´es de dizaines d’espèces. La complexité de ces réseaux (nombre d'espèces et d’interactions) explique leur persistance, alors que leur dynamique temporelle est fortement affectée par la fonction utilisée pour modéliser la prédation. Des méthodes sont ´également proposées pour quantifier la sensibilités d’un modèle. Finalement, nous montrons que si un minimum de détails biologiques sont pris en compte, des modèles prédateurs-proies sont moins sensibles `a la formulation de la prédation. Ceci nous donne des pistes pour gérer les incertitudes dans la construction d’un modèle, qui sont intrinsèques à la complexité des systèmes naturels.


  • Résumé

    Ecological systems are complex systems which cannot be described by a single mathematical model. Multiple modelsof a same system can be built, depending on modeller’s interests and on its choices during model construction. Howfar these choices in model construction can affect the predicted dynamics of ecological systems and the informationthey provide on their resilience? is the general question that leads the research presented in this thesis. This thesisfocuses on a choice between model formulations that are based on biological mechanisms and describe empiricaldata with the same accuracy. These models are close to each other, so they are expected to predict similar systemdynamics. However, we show through a generic example of predator-prey model that similar formulations of thepredation process can predict qualitatively different system dynamics in term of: (i) number and type of stablestates, and (ii) system response to external disturbance and its potential for recovery. These differences in modelpredictions are explained by a detailed mathematical analysis of the predator-prey model. Next, this model isextended to complex food webs made of tens of species. The complexity of these networks (number of species andinteractions) drives their persistence, whereas their temporal dynamics is strongly affected by the function used tomodel predation. Methods to quantify model sensitivity are also proposed. Finally, we show that if a minimumlevel of biological details is included, predator-prey models are less sensitive to predation formulation. This providea clue to deal with uncertainties in model construction, which are intrinsic to the complexity of natural systems.


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  • Sous le titre : Uncertainty in predictive ecology : consequence of choices in model construction
  • Détails : 1 vol. (275p.)
  • Annexes : bibliogr. p. 259-274
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