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Submitted on 5 Jun 2020
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Un exemple de modélisation agro-écologique pour la gestion des épidémies à l’échelle d’un paysage agricole
Julien Papaix, Christian Lannou, Hervé Monod
To cite this version:
Julien Papaix, Christian Lannou, Hervé Monod. Un exemple de modélisation agro-écologique pour la gestion des épidémies à l’échelle d’un paysage agricole. Nouveaux défis de modélisation pour l’agro- écologie, Feb 2014, Paris, France. 21 p. �hal-02793329�
Un exemple de modélisation agro-écologique pour la gestion des épidémies à l’échelle d’un
paysage agricole
Julien Papaïx, Christian Lannou, Hervé Monod
Nouveaux défis de modélisation pour l’agro-écologie
0. Introduction
Contexte
I Réintroduction de la diversitéau sein des espaces agricoles pour la gestion des épidémies: changement d’échelle de la parcelle au paysage.
I Diversité des modèles spatiaux en écologie: d’un environnement 1D (écologie théorique) à une
représentation très détaillée (gestionnaires, écologie du paysage).
⇒Nécessité de considérer des modèles plus complexes tout en conservant un socle théorique solide.
Cadre de modélisation
Observed landscape Landscape pattern indices
Landscape simulator
Decoupling management scale
and population dynamics scale Califlopp algorithm
Population dynamics model
Landscape Ecology Metapopulation theory
Aim:
• Simulation, numerical experimentation
• Estimation, selection
• Optimisation
• …
1. Simuler une collection de paysages
Simulation d’un parcellaire à partir de descripteurs paysagers
Algorithme de tessellation aléatoire (Kiêuet al., 2013) qui permet de contrôler lenombre de parcelles(a), lavariabilité des aires(b) et leurforme(c).
Allocation des cultures
Allocation de deux cultures par recuit simulé en contrôlant lesproportionsdes cultures (en terme de surface couverte) et l’agrégation spatiale.
Le paysage vu comme une variable aléatoire
Un patron
Même parcellaire avec une agrégation croissante
Le paysage vu comme une variable aléatoire
Un patron
+
Variabilité
Même parcellaire avec une agrégation croissante
Même agrégation pour différents parcellaires et différentes allocations des variétés
2. Calculer des taux de dispersion et coupler avec un modèle
épidémiologique
Calcul des taux de dispersion
Trois étapes:
1. choix de la fonction individuelle de dispersiong(., .), 2. définition de l’échelle de dispersion par maillage des
parcelles,
3. calcul des taux de dispersion avec CaliFloPP (Bouvieret al., 2008)
mij= R
Ai
R
Ajg(z,z0)dzdz0 Ai
.
Avantages:
• taux de dispersion non-biaisés,
• prise en compte de la forme géométrique,
• prise en compte des zones vides.
Calcul des taux de dispersion
Trois étapes:
1. choix de la fonction individuelle de dispersiong(., .), 2. définition de l’échelle de dispersion par maillage des
parcelles,
3. calcul des taux de dispersion avec CaliFloPP (Bouvieret al., 2008)
mij= R
Ai
R
Ajg(z,z0)dzdz0 Ai
.
Avantages:
• taux de dispersion non-biaisés,
• prise en compte de la forme géométrique,
• prise en compte des zones vides.
Couplage avec un modèle SEIR déterministe
dSi
dt = −ec(i)π(Si Ki)rX
j
mjiIj
dEi
dt = ec(i)π(Si Ki)rX
j
mjiIj−1 τEi dIi
dt = 1 τEi− 1
TIi
dRi
dt = 1 TIi
S: plante saine
E: plante infectée latente I: plante infectieuse R: plante morte
π(.): fonction de contamination e: efficacité d’infection
r: production de spores τ: période de latence
Exemple de simulation
3. Analyse de sensibilité
Analyse de sensibilité
Influence du paysage sur un processus écologique
1. Quelle est l’amplitude de l’influence des descripteurs paysagers d’intérêt sur le processus écologique étudié ?
2. Quelle est la robustesse des résultats à la variabilité résiduelle des paysages ?
Analyse de sensibilité
Schéma global
Population dynamics model
Descriptors of the physical structure
Descriptors of the qualitative structure
Landscapes
Outputs Parameters of life
cycle or other…
Variance decomposition
5. Conclusions
Conclusions
Conclusions:
I Prise en compte de la complexité tout en gardant une cohérence avec les solutions analytiques.
I Applications:optimisationd’allocation des cultures, émergencede pathogènes agricoles,évolutionde la spécialisation...
Perspectives:
I Intégration avec desmodèles socio-économiques.
I Relation avec des données: estimations de paramètres épidémiques à l’échelle d’un paysage mais aussi estimation de descripteurs paysagers pour simuler des variants.
I Comment considérer de plusgrandes régions?
Conclusions
Conclusions:
I Prise en compte de la complexité tout en gardant une cohérence avec les solutions analytiques.
I Applications:optimisationd’allocation des cultures, émergencede pathogènes agricoles,évolutionde la spécialisation...
Perspectives:
I Intégration avec desmodèles socio-économiques.
I Relation avec des données: estimations de paramètres épidémiques à l’échelle d’un paysage mais aussi estimation de descripteurs paysagers pour simuler des variants.
I Comment considérer de plusgrandes régions?
Merci !
