Modèles d’écosystèmes de poissons coralliens

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
Des modèles statistiques non-linéaires à effets mixtes et leurs extensions pour analyser la réponse de « la » biodiversité à des variables écologiques.
Advertisements

Petites surfaces - forte densité identifier - quantifier
Hily Christian - Le Loc ’h François
Fabian BLANCHARD Jean BOUCHER Jean-Charles POULARD
Les milieux humides Jean-François Bouissac Fatima Zahra Chraïbi
Les populations.
Ecosystèmes marins et côtiers
Méthodes destimation dun stock par acoustique présenté par F. Sanchez ADERA – LHA-IFREMER 2 grandes méthodes destimation de labondance dun stock - Utilisation.
Récifs artificiels dans un cadre bioeconomique spatial
Muséum, école polytechnique
MAERHA Laboratoire de Mathématiques Appliquées à lEvaluation des Ressources HAlieutiques Journée ACI-MOOREA, 3 juin 2004, Nantes.
1 Intégration numérique garantie de systèmes décrits par des équations différentielles non-linéaires Application à l'estimation garantie d'état et de paramètres.
Modèle proies-prédateurs
Master IXXI, cours interdisciplinaire de systèmes dynamiques Emmanuel Risler, INSA de Lyon 3 - Systèmes différentiels dans le plan, suite.
La crainte du grand large par : Sandrine , Annie-Claude et Sydney
Alternative states on coral reefs: beyond coral-macroalgal phase shifts Albert V. Norström, Magnus Nyström, Jerker Lokrantz, Carl Folke 2009, Marine Ecology.
Impact des retombées du lanceur ariane v sur les milieux aquatiques
La durabilité des écosystèmes SNC 1DF
Modèle simplifié d’un écosystème
Développement d’un modèle de dynamique des populations structuré en longueur – Application au merlu de l’Atlantique Nord-Est Hilaire Drouineau (EMH)‏ Directrice:
The Unified Neutral Theory of Biodiversity and Biogeography
AG Anse 17/02/ : résultats du suivi des captures de poissons carnassiers par les pêcheurs amateurs 2012/ : éléments sur le développement de.
Univers Vivant L’écologie
Modélisation du choix du métier :
Alumnos: Marini Ayrton Quevedo Gonzalo Curso: 6 B1 Materia: Frances.
Modèle proie - prédateur
Dynamique des populations et structures spatiales contexte, démarche, exemple, perspectives.
Trophic modelling of the Peruvian upwelling ecosystem: Towards reconciliation of multiple datasets Sylvie Guénette, Villy Christensen, Daniel Pauly Progress.
Shifts in open-ocean fish communities coinciding with the commencement of the commercial fishing Peter Ward et Ransom A. Myers M1 Océanographie Biologie.
Autres exemples de modèles
Révision des termes écologiques
Écologie des populations
Biologie: Écosystèmes
La croissance des populations
Emmanuel Chassot et Didier Gascuel
UNIVERS VIVANT L’ÉVOLUTION
La Grande Barrière de Corail
Forces dinteraction variables stabilisatrices de la distribution spatiale dune communauté marine S. A. Navarete et al. Ecology letters (2006) S. Augustine.
La grande Barrière de corail
MODELISATION D’ECOSYSTEMES
Modélisation de la formation des bancs de poissons Étude de leur impact sur les interactions trophiques et la dynamique des populations exploitées. Chiara.
Modélisation de la formation de bancs de poissons
Quelques éléments de réflexion
Les Coraux coreaux.
Contexte Projet ANR Amphore: étude de 3 AMP
Les pyramides écologiques
Invasive ctenophore Mnemiopsis leidyi in the Caspian Sea: feeding, respiration, reproduction and predatory impact on the zooplancton community Finenko.
Permanent « phase shifts » or reversible declines in coral cover? Lack of recovery of two coral reefs in St. John, US Virgin Islands. Caroline S. Rogers,
Dynamique des ligneux dans les écosystèmes tropicaux
Les types d’interactions biotiques
Caswell 2001 Sinauer Associates
Théorème de la limite centrale l’inférence statistique
Le chalut – l’échantillonnage pour connaître la composition des captures Shrimp trawler:
Activités Mentales Classe 5e Test n°6.
Ecologie et Biologie Marines
Simulations par agents situés en biologie
L’écologie des populations
La croissance des populations
Relations prédateur-proie du caribou migrateur au
La Durabilité des Écosystèmes
Vérifie tes réponses / retour sur la section
Cours 6: Modélisation Mathématiques
ÉCOLOGIE Es-tu prêt pour le test?.
L’écologie et le projet de la rivière des Mille-Îles
Stability of coral reef fish afssemblages impacted by nuclear tests S.Planes, R.Galzin, J-P. Bablet and P-F Sale (2005) Ecology Jean-Marc NESA et Alexis.
L’écosystème récifal le plus riche en biodiversité ainsi que le plus complexe et le plus productif de la planète.
MOïRA!!! Le tigre blanc!!!.
La chaine alimentaire.
Principes écologiques
Présentation sur l’état d’avancement du projet Poorfish en Mauritanie Barcelona, Aril 2007 Par Brahim Ould Mouhamed Tfeil et Khallahi Brahim.
Transcription de la présentation:

Modèles d’écosystèmes de poissons coralliens Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Modèles d’écosystèmes de poissons coralliens P. Rabbat & M. de Lara

Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 But du stage Écrire un modèle démographique en milieu corallien pour tester la fermeture d’une zone à la pêche. Tenir compte des relations de prédation et de la pêche. Quelles espèces ou groupes fonctionnels retenir?

Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Présentation des modèles Identification des paramètres 1. Modèle Lotka-Volterra 2. Modèle Nicholson-Bailey 3. Modèle Rosezweig-McArthur Pêche et réserves marines Modèle couplé de population et d’habitat Perspectives

Les spécificités milieu corallien Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Les spécificités milieu corallien Très grande biodiversité. Importance du type d’habitat.

Espèces sélectionnées Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Espèces sélectionnées On sélectionne des espèces « type » représentant chaque groupe. Habitat Groupe trophique Sol Patate Eau Herbivore - Maïto Naso unicornis Piscivores Scorpaenopsis diabolus Cephalopholis argus Coraux melanpygus Autres Parapeneus multifasciatus Crenimagil crenitabis ?

Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Présentation des modèles Identification des paramètres 1. Modèle Lotka-Volterra 2. Modèle Nicholson-Bailey 3. Modèle Rosezweig-McArthur Pêche et réserves marines Modèle couplé de population et d’habitat Perspectives

Présentation des modèles: notations Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Présentation des modèles: notations Modèles à temps discret. 1 unité = 1 saison. représente l’abondance du groupe i à l’instant t. Notation: signifie «i prédateur de  j».

Modèle Lotka-Volterra Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Modèle Lotka-Volterra représente le nombre de rencontres entre i et j ( ) Quand i est proie: on retire les individus tués. Quand i est prédateur: on multiplie la biomasse avalée par un coefficient d’assimilation.

Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Présentation des modèles Identification des paramètres 1. Modèle Lotka-Volterra 2. Modèle Nicholson-Bailey 3. Modèle Rosezweig-McArthur Pêche et réserves marines Modèle couplé de population et d’habitat Perspectives

Identification des paramètres Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Identification des paramètres On dispose de: Données stomacales: (proportion de biomasse de i dans l’estomac de j) Capacité stomacale (kg): Masse moyenne (kg): Abondances à l’équilibre:

Identification des paramètres Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Identification des paramètres A l’équilibre on aurait pour: i prédateur j proie

Identification des paramètres Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Identification des paramètres Biomasse produite = 10% biomasse avalée On peut aussi envisager

Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Présentation des modèles Identification des paramètres 1. Modèle Lotka-Volterra 2. Modèle Nicholson-Bailey 3. Modèle Rosezweig-McArthur Pêche et réserves marines Modèle couplé de population et d’habitat Perspectives

Modèle Nicholson-Bailey Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Modèle Nicholson-Bailey Soit la fraction de l’espèce i ayant survécu à la prédation de j. On prend où est le nombre de rencontres entre i et j.

Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Présentation des modèles Identification des paramètres 1. Modèle Lotka-Volterra 2. Modèle Nicholson-Bailey 3. Modèle Rosezweig-McArthur Pêche et réserves marines Modèle couplé de population et d’habitat Perspectives

Identification des paramètres Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Identification des paramètres et sont les mêmes que précédemment. Même raisonnement lorsque i prédateur j proie

Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Présentation des modèles Identification des paramètres 1. Modèle Lotka-Volterra 2. Modèle Nicholson-Bailey 3. Modèle Rosezweig-McArthur Pêche et réserves marines Modèle couplé de population et d’habitat Perspectives

Modèle Rosenzweig-McArthur Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Modèle Rosenzweig-McArthur Soit le nombre de proies j que mange un poisson i pendant une unité de temps. Quelle forme pour ?

Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Présentation des modèles Identification des paramètres 1. Modèle Lotka-Volterra 2. Modèle Nicholson-Bailey 3. Modèle Rosezweig-McArthur Pêche et réserves marines Modèle couplé de population et d’habitat Perspectives

Pêche et réserves marines Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Pêche et réserves marines On retire les cadavres dus à la pêche: Zone A: réserve. Zone B: pêche autorisée On double donc la taille du vecteur x

Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Présentation des modèles Identification des paramètres 1. Modèle Lotka-Volterra 2. Modèle Nicholson-Bailey 3. Modèle Rosezweig-McArthur Pêche et réserves marines Modèle couplé de population et d’habitat Perspectives

Modèle couplé de population et d’habitat Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Modèle couplé de population et d’habitat Prendre en compte l’habitat: Algues Al(t) Corail vivant Co(t) Corail inerte Ci(t)

Modèle couplé de population et d’habitat Évolution périodique des algues (Al(t)=Alosin(2pt) par ex.) Corail vivant : subit les catastrophes climatiques Corail inerte :

Modèle couplé de population et d’habitat Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Modèle couplé de population et d’habitat Paramètres démographiques dépendent de Al, Co, Ci. Comment ?

Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Réunion ACI MOOREA 05/06/2004 Plan de l’exposé Groupes fonctionnels retenus pour la simulation Présentation des modèles Identification des paramètres 1. Modèle Lotka-Volterra 2. Modèle Nicholson-Bailey 3. Modèle Rosezweig-McArthur Pêche et réserves marines Modèle couplé de population et d’habitat Perspectives