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Comparaison qualitative et quantitative de modèles proie-prédateur à des données chronologiques en écologieJost, Christian 11 December 1998 (has links) (PDF)
La présente thèse compare deux modèles proie-prédateur avec les dynamiques temporelles de<br />systèmes observés en laboratoire ou sur le terrain. Le premier modèle suppose que la réponse<br />fonctionnelle dépend uniquement de la densité des proies, et présente donc les caractéristiques<br />des modèles où les abondances sont contrôlées "de haut en bas". Au contraire, le second<br />modèle considère que la réponse fonctionnelle dépend du ratio entre densité de proies et densité de prédateurs, et inclut donc une régulation des abondances "de bas en haut".L'analyse<br />mathématique de ce modèle ratio-dépendant fait apparaître des dynamiques de bord riches avec<br />de multiples attracteurs, dont l'un est l'origine (extinction des deux populations). La différence<br />majeure entre les deux modèles réside dans leurs prédictions sur la réponse d'un système à<br />l'enrichissement: déstabilisation, et augmentation de l'abondance à l'équilibre du prédateur<br />uniquement dans le modèle proie-dépendant, stabilité inchangée et augmentation de l'abondance<br />à l'équilibre des proies et des prédateurs dans le modèle ratio-dépendant. La comparaison de ces<br />deux modèles avec le modèle verbal PEG (décrivant la dynamique planctonique dans les lacs)<br />montre que tous deux peuvent rendre compte de cette dynamique si des changements saisonniers<br />sont introduits dans les valeurs d'un ou plusieurs paramètres. Nous comparons quantitativement<br />les deux modèles avec différents types de séries temporelles de systèmes proie-prédateur<br />par la méthode du maximum de vraisemblance. Les données concernant des protozoaires ou<br />des arthropodes (en laboratoire) sont en général mieux décrites par le modèle proie-dépendant.<br />Pour l'interaction phytoplancton-zooplancton, les deux modèles conviennent aussi bien l'un que<br />l'autre. Le fait d'utiliser les deux modèles peut alors permettre de détecter parmi les prédictions<br />celles qui sont sensibles à la prédateur-dépendance et, éventuellement, d'orienter des recherches<br />supplémentaires.
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