Modèle de dispersion de mouches des fruits

CHAPITRE 6 6.2. MODÉLISATION DE DISPERSION DE MOUCHES DES FRUITS

en code JAVA, l’interface générant le squelette du code contenant à la fois, les quatre fonctions et les ports situés aux points cardinaux.

Ce modèle ne décrit pas directement le comportement des mouches comme pourrait le faire un modèle multi-agents, mais plutôt le comportement d’une parcelle de verger contenant ces in-sectes. Chaque cellule est ici une zone de verger contenant une espèce unique repérée par sa date et sa durée de maturation. Chaque zone représentée par la cellule contient un certain nombre de mouches qui peuvent transiter vers les cellules voisines si les fruits contenus dans ces cellules sont mûrs. Les mouches contenues dans une zone sont caractérisées par un stade de maturité (Pupe, Larve, Adulte, Oeuf) et par une quantité ; une zone ne pouvant en effet contenir qu’une population de mouches et dans un seul état de maturité. Il existe une corrélation forte entre la température et le développement de la mouche, ce qui amène à calculer les dates de changement de stade des populations de mouches actives en utilisant le nombre de degrés/jour (somme des températures journalières). Le seul format des données de température disponible en entrée est journalier, cela pose des problèmes de conception du modèle dans le cadre d’une simulation à événements dis-crets car il est alors nécessaire de sommer les valeurs de température pour calculer l’évolution de la population. Pour les populations de mouches, le passage d’un état à l’état suivant est donc pro-grammé immédiatement par la fonction d’avancement du temps lorsque le seuil de maturité (en degrés/jour) est atteint.

La figure 6.10 présente la structure interne utilisée par le modèle. Nous ne disposons en général que d’une seule mesure de température pour un domaine, le sous-modèle distributeur permet de répartir les mesures journalières de températures à toutes les cellules. Le sous-modèle Domaine est un modèle couplé de type domaine cellulaire contenant les cellules représentant les multiples zones du verger.

Une cellule possède la structure suivante :

< X{N, S, E, O, in},Y {N, S, E, O, out}, S{état-fruit, date-matur, dur-matur, état-mouche, quan-tité, djour},δint, δext, λ,ta>

où :

CHAPITRE 6 6.2. MODÉLISATION DE DISPERSION DE MOUCHES DES FRUITS C1 O E S N C2 O E S N C4 O E S N C5 O E S N C7 O E S N C8 O E S N C9 O E S N C6 O E S N C3 O E S N IN OUT IN OUT IN OUT IN OUT IN OUT IN OUT IN OUT IN OUT IN OUT INC1 INC2 INC3 INC4 INC5 INC6 INC7 INC8 INC9 OUTC1 OUTC2 OUTC3 OUTC4 OUTC5 OUTC6 OUTC7 OUTC8 OUTC9

Domaine (modèle couplé)

E E E E E E E E E Temp Distributeur OUT 1 OUT 9 OUT 8 OUT 7 OUT 6 OUT 5 OUT 4 OUT 3 OUT 2

FIG. 6.10: Structure interne du modèle de mouche

– in est le port recevant la température du jour,

– out est le port émettant la quantité et l’état des mouches lorsque la population évolue, – état-fruit est l’état des fruits contenus dans la cellule (mûrs, non-mûrs),

– date-matur est la date de maturité de l’espèce contenue dans la zone (en jour de l’an-née/365),

– dur-matur est la durée de maturation de l’espèce contenue dans la zone (en journées), – état-mouche est l’état courant des mouches contenues dans la cellule (Pupe, Larve, Adulte,

Oeuf),

– quantité, la quantité de mouches présentes dans la zone,

– djour est le niveau de maturité des mouches contenues dans la cellule (en degrés/jour). Dans ce modèle :

– la fonction δ_int (interne) met à jour la quantité de degrés/jour et assure le changement d’état de la population des mouches en cas de dépassement de seuil. Dans le cas du passage Adulte vers Oeuf la population est multipliée par un coefficient de ponte ; pour tous les autres pas-sages, la quantité présente est multipliée par un coefficient de survie. Cette fonction met aussi à jour le nombre de mouches contenues par la cellule en fonction des flux migratoires. – La fonction δext (entrée) reçoit la température du jour et la quantité de mouches.

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FIG. 6.11: Modèle de mouches des fruits en cours de simulation dans JDEVS.

– La fonction t_a(avancement du temps) définit le temps au prochain mûrissement des fruits en fonction des dates de maturation contenues dans cette cellule.

Une fois le comportement défini, il reste à faire le pré-traitement des données dans le SIG pour initialiser la simulation. En particulier les cartes de dates de maturation des fruits sont nécessaires. Pour chaque zone étudiée il est nécessaire de générer aussi une image de fond pour la simulation facilitant sa visualisation.

La simulation peut être directement lancée dans l’interface graphique de JDEVS comme pré-senté en figure 6.11 ; pour cela une palette est définie comprenant une couleur pour chaque état de la mouche, la concentration étant quant à elle, représentée par un niveau de transparence.

Le modèle est en cours de validation par le Service Régional de la Protection des Végétaux qui place actuellement des pièges à mouches pour comparer les concentrations réelles avec les concentrations simulées. Quelques résultats de simulation sont donnés dans la section suivante.

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