Autres outils de diagnostic de l’impact : modélisation d’un écosystème

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1 Autres outils de diagnostic de l’impact : modélisation d’un écosystème
STE2 : 2002 Autres outils de diagnostic de l’impact : modélisation d’un écosystème Présenté par : Taiana LUTH Anne-Lise AUZAN Stéphane POCHET Alan BOISSON Stéphanie DECUN Enseignement de BIOMETRIE

2 Situation dans la problématique du cours
INTRODUCTION Situation dans la problématique du cours

3 INTRODUCTION Modèle : système simplifié représentant quelques traits essentiels de la réalité Biocénose Relations directes Population 1 Biotope Relations indirectes Population 2 Objectif : simulation du fonctionnement de l’écosystème

4 Décomposeurs et Détritivores
PRINCIPE Mise en équations des interactions entre les niveaux trophiques, à l’intérieur des niveaux trophiques et avec le milieu extérieur. Respiration Matières mortes Consommateurs III Consommateurs II Consommateurs I Producteurs I Décomposeurs et Détritivores Phototrophie Matière

5 Elaboration du modèle Définition de la problématique * Optimisation
* Description En fonction de l’objectif fixé (étude d’impact, recherche…) * Prédiction * Quantification * Inter relations

6 Caractérisation de l’écosystème
Elaboration du modèle Caractérisation de l’écosystème Schéma de principe du Lagunage à Haut Rendement (LHR) O2 Bactéries Phytoplancton Nutriments (CO2, NH4+, PO43-) CO2 atmosphérique Eaux usées Eaux traitées O2 atmosphérique Rayonnement solaire = Recherches bibliographiques

7 Descripteurs de l’environnement
Elaboration du modèle Mise en équations Méthode déterministe Méthode statistique = = Equations différentielles Coefficient de corrélation Descripteurs de l’environnement

8 Elaboration du modèle Méthode déterministe Temps de séjour
Modèle conceptuel Méthode déterministe Description mathématique des processus Temps de séjour X Entrées Sorties [X]e [X] Variables d’état Variables forçantes Pénétration lumineuse Loi de Beer-Lambert Iz = Io exp(-Kext z) où Iz quantité de lumière à la profondeur z Io quantité de lumière à la surface Kext coeficient d’extinction global de la lumière Hydraulique *DTS = e(-ts/t) ts: temps de séjour moyen *Apports = [Xe]*V/ ts *Sorties = [X]bassin*V/ts=X/ts où X : Quantité totale de la substance X dans tout le bassin Essais - erreurs = analyse de sensibilité Évolution de la biomasse phytoplanctonique globale dPh/ dt = (Gp-Dp)*Ph où Gp= f(t°;I;SN) Calibration – simulation Paramètre 1 Fonction 1 Paramètre 2 Fonction 2 …………… ………….. Paramètre n Fonction n Validation

9 Méthode statistique (ACD)
Elaboration du modèle Modèle (s) conceptuel(s) Méthode statistique (ACD) Normaliser Centrer Réduire X1 X2 X3 Y U Exemple de modèle conceptuel X1, X2, X3 variables explicatives Y variables expliquées U variables résiduelles « Calibration » ^ y ‘ = a’ 1X1+a’2X2+…a’pXp Dénormaliser Décentrer Déréduire Simulation Validation

10 Comparaison des deux méthodes
Le modèle statistique Avantages - Corrélation rapide des variables Établissement d’un ordre causal entre les variables Inconvénients - Pas de prise en compte des mécanismes internes - Impossibilité d’introduire des interactions spécifiques entre les variables - Résultat fonction de la fréquence d’échantillonnage ( La composante variant le plus rapidement dicte la fréquence d’échantillonnage) … Le modèle déterministe Avantages - hautement structuré - Possibilité d’introduire des interactions spécifiques entre les variables Possibilité de faire entrer plus d’informations que nécessaire … Inconvénients Bien connaître les relations entre les variables mises en jeu Transcription des concepts en équations

11 Le modèle ECOPATH II Historique Modèle initial élaboré par Polovina dans les années 1980 Elaboration du modèle Définition de l’écosystème : Condition à remplir: Interactions externes<<Interactions internes Définition des groupes trophiques

12 Le modèle ECOPATH II Modèle schématisé

13 Le modèle ECOPATH II Principe : équilibre énergétique d’un écosystème. Dans un écosystème stable et en équilibre, les apports et les pertes d’énergie de chaque composant se compensent. Equation : Pour chaque groupe, Q = P+ R+ U APPORTS = PERTES Q consommation P production R respiration U nourriture non assimilée

14 Le modèle ECOPATH II B Biomasse (t·km-2)
Paramètres utilisés pour ECOPATH B Biomasse (t·km-2) P/B Production / Biomasse (t·km-2 ·an-1) Q/B Consommation / Biomasse(t·km-2 ·an-1) U Nourriture non assimilée (%) EE Efficience écotrophique (%)

15 Le modèle ECOPATH II Exemple de paramètres à étudier : La consommation d’aliments et l’étude des nageoires Le nageur le plus rapide est celui qui mange le plus.

16 Le modèle ECOPATH II Exemple de paramètres à étudier : La consommation d’aliments et l’étude des nageoires jaune AR = Rouge AR = 9.8 Hauteur² AR = 1.3 W = poids asymptotique T = température AR = indice de forme de la nageoire caudale Ft = régime alimentaire Q/B = 3 · W-0.2 · T0.6 · AR0.5 · 3 eFt

17 Impact des alevins de gardons sur les communautés planctoniques du lac d’Aydat

18 Discussion sur ECOPATH II
Avantages du modèle Logiciel simple à utiliser qui ne nécessite pas forcément la donnée de beaucoup de paramètres. Efficace et adaptable à divers écosystèmes. Complet : permet l’intégration de nombreuses données Inconvénients du modèle : Modèle statique : donne une image de l’écosystème à un instant donné mais ne permet pas directement d’en étudier l’évolution. Limites de tout modèle Modèle essentiellement biologique et non hydrodynamique

19 Conclusion ECOCOMPLEXE Biotope Biocénose Ecosystème 1 Biotope
interactions Flux de matière Flux d’organismes vivants