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Modélisation stochastique du déplacement des navires de pêche comme reflet des espèces cibles. Une approche par équations différentielles stochastiques.

Description: 

Contexte

En écologie, comprendre les différents facteurs guidant le mouvement des individus est d’un intérêt capital afin de définir des mesures de gestion adaptées. De même, définir rigoureusement des cartes d’utilisationde l’espace et les facteurs environnementaux structurant cette utilisation est essentielle pour la gestion durabledes espaces et ressources.

Aujourd’hui, l’abondance de suivis GPS rend possible d’analyser le mouvement des prédateurs à fine échelle.L’étude des corrélations à fine échelle entre ces déplacements et différents facteurs environnementaux (habitats,ressources ciblées) est encore un challenge en écologie. De même, le lien entre ces déplacements à fine échelled’une part, l’utilisation globale de l’espace d’autre part, et enfin les différents facteurs environnementaux est souvent difficile à établir.

Un moyen d’établir ces liens est la modélisation statistique. Récemment, Michelot et al. (2019) ont proposé un modèle, formulé en espace et en temps continu, reliant mouvement à fine échelle, utilisation globale et facteurs environnementaux. Ce modèle utilise le formalisme des équations différentielles stochastiques (Iacus,2009) pour mettre en relation le déplacement observé d’un individu avec son environnement, et estimer unecarte d’utilisation de l’espace par le prédateur. Ce modèle prometteur n’a pour le moment été utilisé que surdes jeux de données synthétiques.

 

Objectifs du stage

L’objectif de ce stage est de mettre en application le modèle de Michelot et al. (2019)sur un cas concret, à savoir les données GPS des navires de pêche Français. Ces données consistent en unsuivi à fine échelle (une position par heure en moyenne) des déplacements de navires de pêches complétées pardes campagnes scientifiques réalisées par des instituts de recherche qui permettent d’inférer la distribution desespèces ciblées par les pêcheurs.

À partir de ces données, le stagiaire ajustera le modèle, afin d’évaluer si le déplacement observé des pêcheursest bien structuré par l’abondance telle que mesurée par les scientifiques, ce qui est souvent suggéré dans lalittérature halieutique (Gillis, 2003).

Suite à cette étude, selon les affinités du stagiaires, l’accent pourra être mis soit sur l’analyse et l’explorationdu cas d’étude (applications d’autres modèles existants), soit sur l’aspect programmation avec R (publicationd’une librairie associée au modèle), ou enfin sur l’extension du modèle statistique de Michelot et al. (2019).

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