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Ten years of Individual-Based Modelling in ecology

Ten years of Individual-Based Modelling in ecology. What have we learned and what could we learn in the future?. Volker Grimm Ecological Modelling, 1999. Contexte de l’article. Modélisation en écologie Modélisation individu-centrée (IBM) Vs. Modèles classiques (modèles à variables d’état)

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Ten years of Individual-Based Modelling in ecology

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Presentation Transcript

  1. Ten years of Individual-Based Modelling in ecology What have we learned and what could we learn in the future? Volker Grimm Ecological Modelling, 1999

  2. Contexte de l’article • Modélisation en écologie • Modélisation individu-centrée (IBM) • Vs. Modèles classiques (modèles à variables d’état) • Changement de paradigme en écologie ????

  3. 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

  4. 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…

  5. 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 …»)

  6. Évolution IBM en écologie

  7. Revue des modèles IB de la littérature: taxonomie • 50 modèles • Cf. taxonomy

  8. Objets modélisés

  9. Répartition des papiers suivant taxonomie

  10. 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)

  11. Taille des modèles

  12. 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

  13. Heuristiques de modélisation IBM But: avoir une théorie écologique unifiée pour la faire émerger de l’individual-based approach

  14. 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

  15. 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

  16. 3.The most important purpose of modelling is understanding • A criterion to determine good models is that they are no longer needed afterwards

  17. 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

  18. 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 ?

  19. Bottom-up approach Top-down approach Properties of the system Spatial or temporal pattern ? Stability properties? Dynamic quasi-equilibrium? Theoretical concepts Equilibrium! Density dependence! Resilience!Etc. ? B State variable model Comparative « experiments » Properties of individuals are averaged out Individual-based model A ? Individuals: complex life cycles, individual variability, local interactions, resources, heterogeneous habitat, … 6.IBM must refer to the framework of classical theoretical ecology

  20. 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

  21. 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

  22. 9.Change the level of aggregation • Find the appropriate level of aggregation…

  23. 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,…)

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