réunion biblio lisc mardi 3 juillet 2001 ten years of individual-based modelling in ecology volker...
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Réunion biblio LISCMardi 3 Juillet 2001
Ten years of Individual-Based Modelling in ecology
Volker Grimm
Ecological Modelling, 1999
What have we learned and what could we learn in the future?
Réunion biblio LISCMardi 3 Juillet 2001
Contexte de l’article
• Modélisation en écologie
• Modélisation individu-centrée (IBM)
• Vs. Modèles classiques (modèles à variables d’état)
• Changement de paradigme en écologie ????
Réunion biblio LISCMardi 3 Juillet 2001
Intérêts de IBM
• IBM => hypothèses plus réalistes que modèles à variable d’état
• But de IBM = modélisation pas réalisme• IBM = approche bottom-up, on part des
parties (individus) du système (population) et on essaye de voir comment les propriétés du système émergent des interactions entre les parties
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Intro
• Pas encore de théorie unifiée pour IBM, car les modèles IBM publiés ne sont pas discutés et analysés par rapport aux problèmes généraux théoriques et parce que IBM considéré comme philosophie naïve
• Pb de sérieux des modèles…
• Pb de considérations par la communauté…
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Pourquoi utiliser IBM ?
• Les caractéristiques importantes des individus ne sont pas prises en compte dans les modèles classiques
• Problème paradigmatique en modélisation classique (« …something may be wrong with the paradigms of classical theoretical population ecology …»)
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Évolution IBM en écologie
0
10
20
30
40
50
60
70
1974
1976
1978
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
year
nu
mb
er o
f p
aper
s
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Revue des modèles IB de la littérature: taxonomie
• 50 modèles
• Cf. taxonomy
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Objets modélisés
0 5 10 15 20
Fish
Arthropods
Invertebrates
Mammals
Birds
Other
Not specified
number of papers
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Répartition des papiers suivant taxonomie
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Certain speciesClassical model
Classical frameworkPattern-oriented
Population dynamicsCohort dynamicsResource explicit
Resource dynamicsDynamics of ind. Var.
"Strong cues"Suite of models
ValidationPragmatic
Paradigmatic
% of papers
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Problème de la complexité dans les IBMs
• Est-ce que des techniques particulières sont appliquées pour comprendre le comportement des modèles ?
• Non, en général, on fait varier seulement un petit sous-ensemble de variables pour analyser le modèle
• Solution proposée : utiliser une suite de modèles de différentes complexité (Murdoch, Grimm, Thulke) ou contenant différents types de mécanismes (cas de 20% des modèles)
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Taille des modèles
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
<10 <20 <50 <100 >100
number of model parameters
nu
mb
er o
f p
aper
s
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Validation ?
• 36% seulement des papiers s’en inquiètent
• C est probablement plus qu’avec des modèles classiques, mais moins que ce à quoi on s’attendrait avec des modèles supposés plus réalistes
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Heuristiques de modélisation IBM
But: avoir une théorie écologique unifiée pour la faire émerger de l’individual-based approach
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1.IBM is Modelling
• Modelling is a creative, sophisticated mental activity
• => modelling can not be fully formalised
• Models are purposeful representations
• Tools for problem-solving
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2.Keep models as simple as possible
• State-variable modelling => obligation d’agréger la connaissance, no more necessary with IBM
• IB Models become too open for empirical knowledge
• Mauvaise tendance : plus il y a de détails dans le modèle, plus il a l’air réaliste
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3.The most important purpose of modelling is understanding
• A criterion to determine good models is that they are no longer needed afterwards
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4.Modellers must adopt the attitude of experimenters
• The experimenters’ approach would be to manipulate the processes in the black box in order to achieve understanding
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5.Start modelling (if possible) with a pattern which can be
observed in nature
• Il faut un contexte aux modèles…(Minsky, Hill)
• Exemples : qu’est-ce qui permet la coexistence de compétiteurs ?
• Qu’est-ce qui stabilise les oscillations entre proies et prédateurs ?
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6.IBM must refer to the framework of classical theoretical ecology
Theoretical conceptsEquilibrium!
Density dependence!Resilience!Etc.
State variable model
Properties of individuals are averaged out
Top-down approach
Individuals: complex life cycles, individual variability, local interactions, resources, heterogeneous habitat, …
A ?
Properties of the systemSpatial or temporal pattern ?
Stability properties?Dynamic quasi-equilibrium?
Comparative « experiments »
Individual-based model
Bottom-up approach
? B
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7.IBMs should, if possible, be analysed with tools developed for
state variable models
• How to analyse IBM ?
• General currencies– Resilience– Return time– Persistence
• Allow model to be compared
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8.Individual-based is not necessary individual-based
• Cohortes
• On ne doit pas pour autant introduire dans le modèle tout ce que l’on a sur les individus … modèles de l’individu
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9.Change the level of aggregation
• Find the appropriate level of aggregation…
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Conclusion
• Guidelines for good modeling• Lien D.Hill• Changement de paradigme intéressant dans un
domaine– Difficultés rencontrées
– Cadre T.Kuhn « La structure des révolutions scientifiques »
– Est-ce que ca n’est pas en train d’émerger dans le domaine des modèles soicaux ? (economie WEHIA,…)