Réunion biblio LISCMardi 3 Juillet 2001

Ten years of Individual-Based Modelling in ecology

Volker Grimm

Ecological Modelling, 1999

What have we learned and what could we learn in the future?

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Contexte de l’article

• Modélisation en écologie

• Modélisation individu-centrée (IBM)

• Vs. Modèles classiques (modèles à variables d’état)

• Changement de paradigme en écologie ????

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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

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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…

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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 …»)

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Évolution IBM en écologie

0

10

20

30

40

50

60

70

1974

1976

1978

1980

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

year

nu

mb

er o

f p

aper

s

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Revue des modèles IB de la littérature: taxonomie

• 50 modèles

• Cf. taxonomy

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Objets modélisés

0 5 10 15 20

Fish

Arthropods

Invertebrates

Mammals

Birds

Other

Not specified

number of papers

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Répartition des papiers suivant taxonomie

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Certain speciesClassical model

Classical frameworkPattern-oriented

Population dynamicsCohort dynamicsResource explicit

Resource dynamicsDynamics of ind. Var.

"Strong cues"Suite of models

ValidationPragmatic

Paradigmatic

% of papers

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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)

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Taille des modèles

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

<10 <20 <50 <100 >100

number of model parameters

nu

mb

er o

f p

aper

s

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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

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Heuristiques de modélisation IBM

But: avoir une théorie écologique unifiée pour la faire émerger de l’individual-based approach

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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

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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

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3.The most important purpose of modelling is understanding

• A criterion to determine good models is that they are no longer needed afterwards

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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

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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 ?

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6.IBM must refer to the framework of classical theoretical ecology

Theoretical conceptsEquilibrium!

Density dependence!Resilience!Etc.

State variable model

Properties of individuals are averaged out

Top-down approach

Individuals: complex life cycles, individual variability, local interactions, resources, heterogeneous habitat, …

A ?

Properties of the systemSpatial or temporal pattern ?

Stability properties?Dynamic quasi-equilibrium?

Comparative « experiments »

Individual-based model

Bottom-up approach

? B

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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

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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

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9.Change the level of aggregation

• Find the appropriate level of aggregation…

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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,…)