L'objectif de cette thèse est d'identifier et de comprendre les processus liant un ravageur à son habitat afin de limiter la population de ce ravageur. Deux approches peuvent permettre d'étudier l'hétérogénéité spatiale des populations d'une espèce: les statistiques appliquées à des données spatialisées et la modélisation mécaniste. Mon travail de thèse montre l'intérêt de combiner ces deux approches afin de comprendre l'interaction entre traits de vie et dynamique spatiale d'une population. Comprendre les comportements de dispersion nécessite de collecter des données spatiales à l'échelle de l'individu. En combinant une approche statistique par maximum de vraisemblance et un modèle mécaniste sur des données spatialisées que j'ai récoltées sur l'insecte par télémétrie RFID (Radio Frequency IDentification), j'ai montré une forte dépendance du déplacement vis-à-vis des éléments du paysage. Un modèle stochastique individu-centré (COSMOS) a été développé afin de simuler la propagation spatiale et les attaques du charançon en interaction avec les différents éléments du système de culture. Le modèle a été confronté avec succès à des données d'infestation réelles à l'échelle d'une parcelle de bananiers, en comparant les données d'infestation observées aux données simulées. Les propriétés émergentes du modèle ont été explorées en simulant des assemblages spatiaux de bananiers. Par exemple, le modèle a montré que la vitesse de colonisation d'une parcelle est plus importante lorsqu'elle est plantée de manière régulière plutôt qu'en groupes de bananiers. Le modèle a révélé l'importance de la zone de transition entre la bananeraie et la jachère pour l'optimisation du piégeage.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00564816 |
Date | 18 November 2010 |
Creators | Vinatier, Fabrice |
Publisher | AgroParisTech |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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