Modélisation spatio-temporelle orientée par patrons avec une approche basée sur individus

• Main Author: Lamontagne, Philippe
• Format: Article in Journal/Newspaper
• Language: French
• Published: École de technologie supérieure 2009
• Subjects: Rorqual commun Déplacements Québec (Province) Saint-Laurent; Estuaire du Méthodes de simulation; Béluga Déplacements Québec (Province) Saint-Laurent; Estuaire du Modèles mathématiques; approche; individu; patron; Rorqual; Béluga*
• Online Access: https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/64/; https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/64/1/LAMONTAGNE_Philippe.pdf

Nous proposons un modèle spatialement explicite avec une approche basée sur individus qui simule les déplacements spatio-temporels des rorquals communs et des bélugas durant la saison touristique dans une portion de l’estuaire du Saint-Laurent. Ce modèle est une composante d’un outil d’aide à la décision, en cours de développement par notre groupe de recherche, pour tester différents scénarios de zonage et de règlementation dans le parc marin. Nous avons utilisé l’approche de modélisation orientée par patrons afin de reproduire les patrons de trajectoires, de répartition spatiale et de taille de groupe pour chaque mammifère. Ces patrons sont extraits d’une large base de données contenant des suivis d’individus obtenus par radio télémétrie et stations d’observation terrestre ainsi que plusieurs observations à partir de bateaux d’excursions entre 1994 et 2007 fournies par le groupe de recherche et d’éducation sur les mammifères marins. Nous avons implémenté et testé cinq différents modèles de déplacement des mammifères marins basés sur la théorie de la marche aléatoire. Pour comparer les patrons observés et simulés, nous avons utilisé la statistique de Kolmogorov-Smirnov, l’erreur moyenne absolue normalisée et la métrique d’efficience de modèle. Cette analyse a démontré que les mouvements simulés ne reproduisent pas correctement tous les patrons extraits précédemment. Ainsi, nous proposons un nouvel algorithme, basé sur la marche aléatoire corrélée avec une minimisation de la moyenne des biais normalisés, qui sélectionne un mouvement en trouvant un compromis entre les patrons conflictuels : angle de braquage, distribution spatiale et taille de groupe. Ce compromis est calculé par une fonction objectif pondérée qui cherche à minimiser le biais entre les patrons observés et simulés. Cet algorithme simule adéquatement les patrons de mouvement extraits de la base de données, en plus de respecter les contraintes de répartition spatiale et de taille de groupe. Cet algorithme sera intégré dans notre modèle global basé ...