Développement et ajustement d’un modèle de dynamique des populations structuré en longueur et spatialisé appliqué au stock Nord de merlu (Merluccius merluccius)

• Auteur / Autrice : Hilaire Drouineau
• Direction : Dominique Pelletier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Halieutique
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Agrocampus Rennes (2004-2008)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Animaux -- Populations

Merlu

Résumé

Bien que le merlu de l’Atlantique nord-est ait été largement étudié, certaines caractéristiques de sa biologie sont encore assez mal connues. C’est en particulier le cas de ses migrations saisonnières et de sa croissance, dont une campagne récente de marquage montre qu’elle était probablement largement sous-estimée. Ces incertitudes ont plusieurs conséquences tant sur la qualité des diagnostics établis à l’aide des modèles de dynamique des populations usuels, que sur la gestion en limitant notamment les possibilités d’évaluatin de mesures de gestions spatialisées. Pour améliorer l’estimation des paramètres de ces processus, nous avons développé un modèle de dynamique de population intégré spatialisé et structuré en longueur en reposant sur un modèle d’états décrivant la dynamique de la population et de l’activité de pêche, et sur un modèle décrivant les processus d’observation, permettant l’écriture d’une fonction de vraisemblance. Une revue bibliographique des modèles structurés en longueur existants a mis en évidence le rôle clé de la modélisation du processus de croissance dans ce type de modèles. Pour s’assurer de la robustesse des hypothèses du modèle liées à la discrétisation de ce processus continu et à la variabilité individuelle de croissance, nous avons réalisé une analyse de sensibilité du modèle de croissance. Cette méthode d’exploration numérique du modèle repose sur (i) le développement de plans d’expériences et (ii) l’ajustement de modèles statistiques aux sorties du modèle pour quantifier l’impact de ces hypothèses. Cette démarche générique est transportable à toute analyse de sensibilité d’un modèle discret décrivant un processus continu.