Arc Micr 2007-2008

Stochastic modeling, numerical inference and control for renewable resource assessment and management

The theme of this action is stochastic modeling, inference and control for the management of renewable resources. It aims at a synergy between innovative mathematical domains and an application problem of primary importance. The MICR action thus crosses two scientific axes: a first one on renewable resources, a second one on probabilistic modeling and statistical inference.

The “cooperative research actions” aim to encourage the rapid emergence of new research topics, in particular by supporting the initiatives of young researchers and partnerships with research groups outside INRIA.

Chapter 1. Participants

  1. Projet MERE, UMR INRA/ENSAM Analyse des Systèmes et Biométrie, Montpellier et INRIA Méditerranée: Fabien Campillo (CR INRIA), coordinateur
  2. Laboratoire d’Ecologie Halieutique, Agrocampus, Rennes : Etienne Rivot (CR Agrocampus), correspondant
  3. CERMICS, ENPC, Marne la Vallée : Michel de Lara (Professeur ENPC), correspondant
  4. CIRAD, Montpellier : Vivien Rossi (unité Dynamique des forêts naturelles) correspondant, Frédéric Mortier (unité Diversité génétique et amélioration des espèces forestières)

External collaborators of these research teams are associated to this action: Pierre Del Moral, INRIA Bordeaux; Éric Parent, GRESE, UMR ENGREF/INAPG/INRA BIA, Paris; Étienne Prévost, UMR Ecobiop, INRA St Pée s/Nivelle.

Chapter 2. Scientific activities


IBM for forest dynamics
Following our first meeting, we can identify two test applications:

  • AP Fisheries – This is a model of salmon population management. It is an already mastered example that needs to be improved. It is in the form of a state space model (hierarchical Bayesian models).
  • AP forests – We have here classical matrix models. We wish to develop spatio-temporal models. 

Both applications are situated in a “data poor” context: we have few data over a few years (typically a few observations per year over a few decades) and these data are highly noisy. In both cases it will be necessary to identify the real and relevant goals in terms of management/control of renewable resources.

We also identified a methodological axis: parametric Bayesian identification – In the context of hierarchical Bayesian models with limited data (poor data), we are interested in numerical Bayesian inference methods (MCMC, particle filtering). It is important to play on the fact that the dynamics of these models are relatively well known.

Chapter 3. Publications/results

Section 1. Student reports :

  • M. Denis. Analyse bayésienne de modèles d’évolution de ressources naturelles. Mémoire de Master de Biostatistique, Université Montpellier II. 2007 [master thesis] (•)
  • L.H. Zhong. Robustesse du choix du taux d’exploitation optimal d’une population de Saumon d’Atlantique vis à vis du choix des fonctions d’utilité. Mémoire de Master de Biostatistique, Université Montpellier II. 2007 (•)
  • K. Ono. Modélisation statistique bayésienne d’un modèle de production de biomasse. Application à la pêcherie de poulpe (Octopus vulgaris) de Mauritanie. Mémoire de fin d’études, Diplôme d’Agronomie Approfondie. Agrocampus de Rennes 2007.
  • M. Buoro. Etude jointe de la mortalité sélective et de la norme de réaction pour la smoltification chez les juvéniles de saumon atlantique (Salmo salar, L.) par modélisation bayésienne d‘expériences de capture-marquage-recapture. Mémoire de Master 1 BGAE spécialité Ecologie, Biodiversité et Evolution, Université Montpellier II, 2007.
  • K. Khadraoui. Un modèle markovien individu centré simple de dynamique de forêt. Mémoire de Master Biostatistiques, Université de Montpellier 2, 2008. (•)
  • A. Raherinirina. Modélisation markvovienne de dynamiques agraires. Mémoire de Diplôme d’Étude Approfondie Informatiques et Mathématiques Appliquées, École Nationale d’Informatique & Université de Fianarantsoa, 2008. (•)
  • N. Zougab. Déveppement d’un modèle de génétique quantitative dynamique. Prise en compte des compétitions inter-individuelles. Mémoire de Master Biostatistiques, Université de Montpellier 2, 2008.

(•) fully or partially supported by ARC Micr.

Section 2. Publications (journals and conference proceedings):

  • F. Campillo, R. Rakotozafy, V. Rossi, Bayesian numerical inference for markovian models. Application to tropical forest dynamics. International Conference on Approximation Methods and Numerical Modelling in Environment and Natural Resources, Granada, Spain, 2007.
  • F. Campillo, V. Rossi. Convolution filter based methods for parameter estimation in general stat-space models. IEEE TAES, In press.
  • F. Campillo, R. Rakotozafy, V. Rossi, Bayesian numerical inference for hidden Markov models. Colloque international de Statistique Appliquée pour le Développement en Afrique, Cotonou Bénin, 2006.
  • F. Campillo, V. Rossi, R. Rakotozafy. Computational probability modeling and Bayesian inference. ARIMA – Special issue in honour of Claude Lobry. G. Sallet, T. Sari, H. Touré (eds.). 2008.
  • F. Campillo, A. Raherinirina, R. Rakotozafy. Un modèle markovien de transition agraire. 9ème Colloque Africain sur la Recherche en Informatique et en Mathématiques Appliquées (CARI), 27-30 Octobre 2008, Rabat, Maroc.
  • F. Campillo, R. Rakotozafy, V. Rossi, Bayesian numerical inference for hidden Markov models. Mathematics and Computers in Simulation (soumis)
  • F. Campillo. Simuler une forêt ?, in “Modéliser les plantes et leurs utilisations”, LISA – Lettre de l’INRIA Sophia Antipolis Méditerranée, N° 12 – Juin 2008.
  • P. Cantet, F. Campillo, R Rakotozafy, V. Rossi, Méthodes MCMC en interaction pour l’évaluation de ressources naturelles. ARIMA, 8:64-80, 2008.
  • F. Chaubert, F. Mortier, L. Saint-André. Multivariate dynamic model for ordinal outcomes. Journal of Multivariate Analysis, 2008.
  • L. Doyen, M. De Lara, J. Ferraris, D. Pelletier. Sustainability of exploited marine ecosystems through protected areas: a viability model and a coral reef case study. Ecological Modelling, 2007 (accepté)
  • O. Flores, F. Mortier, V. Rossi, Hierarchical bayesian models of sapling density in a tropical rainforest, Ecological Modeling (soumis)
  • C. Gaucherel, F. Campillo, L. Misson, J. Guiot, J.J. Boreux. Parameterization of a process-based tree-growth model: comparison of optimization, MCMC and Particle filtering algorithms. Environmental Modelling & Software, 23(10-11) 1280-1288, 2008.
  • M. Joannides, I. Larramendy-Valverde, V. Rossi, Monte-Carlo Observer for a Stochastic Model of Bioreactors. International Conference on Applied Stochastic Models and Data Analysis, Chania Greece, 2007.
  • F. Mortier, V. Rossi, N. Picard and S. Gourlet-fleury, Unsupervised classification of species into functional groups based on matrix population mixture models. J. R S S serie C (soumis)
  • N. Picard, A. Bar-Hen, F. Mortier, J. Chadoeuf. Multi-scale marked area-interaction point process: a model for the spatial pattern of trees. Scandinavian Journal of Statistics, 2008.
  • N. Picard, F. Mortier, P. Chagneau. Predicting the stock recovery rate of a tropical species using matrix models. Ecological Modelling, 214. 349–360, 2008.
  • N. Picard, A. Bar-Hen, F. Mortier, J. Chadoeuf. Modelling the spatial pattern of an undisturbed tropical rain forest stand using marked point processes. Journal of ecology, 2008.
  • E. Rivot, E. Prêvost, A. Cuzol, A. Blaguinière, E. Parent. Hierarchical Bayesian modelling with habitat and time covariates for estimating riverine fish population size by successive removal method. Can. J. Fish. Aquat. Sci. 65: 117-133, 2008.
  • E. Rivot, E. Prévost, A. Cuzol, E. Parent, J.L. Baglinière. Hierarchical Bayesian Modelling with habitat and time covariates for estimating riverine fish population size by successive removal method. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. Sous presse.
  • V. Rossi, J-P Vila, Bayesian Selection of Multiresponse Nonlinear Regression Model. Statistics, 8:64-80, 2008.
  • H. Wernsdörfer, V. Rossi, G. Cornu, S. Oddou-Muratorio, S. Gourlet-Fleury, Impact of uncertainty in tree mortality on the predictions of a tropical forest dynamics model, Ecological Modeling. Sous presse.

Conferences/presentations/other interventions:

  • F. Campillo. Méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov en parallèles et en interaction. Séminaire de probabilités et statistique, Institut de Mathématiques et de Modélisation de Montpellier. Lundi 26 Février 2007.
  • V. Rossi, Bayesian numerical inference for markovian models. Application to tropical forest dynamics. International Conference on Approximation Methods and Numerical Modelling in Environment and Natural Resources, Granada, Spain, 2007.
  • M. de Lara. Curso de Matematica e Informatica para le Manejo Sustentable de Recursos Naturales, CIUP, Lima, Peru 7 au 18 août 2007.
  • M. de Lara. Contrôle viable de systèmes dynamiques en temps discret et gestion durable des pêches. Rencontres Math-Industrie “Environnement” organisée par la SMAI, la SMF et le CNRS, 29 mars 07.
  • F. Campillo. Modélisation probabiliste et inférence bayésienne / ingénierie probabiliste. Conférence en l’honneur de Claude Lobry, Université Gaston Berger, Saint Louis du Sénégal, 10/14 Septembre 2007.
  • F. Campillo et V. Rossi. Modélisation bayésienne hiérarchique et inférence numérique. Exposé au CIRAD le 12 octobre 2007. [slides]
  • F. Campillo. Modélisation individu-centrée de la dynamique spatio-temporelle d’une forêt. Groupe de travail de recherche sur les Modèles Statistiques à Structure(s) Cachée(s), lundi 3 mars 2008, Montpellier.
  • F. Campillo. Filtrage particulaire en écologie et en environnement: pourquoi & comment ? 31 mars 2008, Rencontres Statistiques au Sommet de Rochebrune (Eric Parent).
  • N. Desassis. Modélisation spatio-temporelle : application à une dynamique forestière. 3 avril 2008, Rencontres Statistiques au Sommet de Rochebrune (Eric Parent).
  • N. Desassis. A spatio-temporal model for forest dynamics. Mini-Symposium : Point and Mark Processes With Forest Oriented Motivations. Mercredi 7 mai 2008, “Biostatistics and Spatial Processes” Unit, INRA Avignon.
  • V. Rossi. Individual-based Modelling of Spatio-temporal of Forest Dynamics. Joint Meeting of the Statistical Society of Canada and the Société Française de Statistique May 25 to 29, 2008, Ottawa, Canada.
  • F. Campillo, P. Del Moral – Branching particle models in environmental studies. Modélisation pour les Ressources Naturelles – Colloque INRA – 18 au 20 juin 2008, Montpellier SupAgro.
  • F. Campillo. Stochastic spatio-temporal modeling of forest dynamics. International Biometric Conference, 13-18 July, 2008, Dublin, Irland.
  • F. Mortier. Unsupervised Classification of Species Groups based on Mixture Matrix Population Models. International Biometric Conference, 13-18 July, 2008, Dublin, Irland.
  • N. Desassis. Modélisation spatialement explicite d’une dynamique forestière et inférence. Journées MAS de la SMAI, Rennes, August, 2008.

Chapter 4. Workshops in Madagascar

  • Thematic workshop. Probability, statistics, scilab: some applications in environment. University of Fianarantsoa / May 14 to 25, 2007. Organization and interventions: Fabien Campillo, Rivo Rakotozafy, Vivien Rossi.
  • Participation of Fabien Campillo & Rivo Rakotozafy – CIMPA-UNESCO-MADAGASCAR School: Mathematical and Computer Methods for Landscape Modeling (MIMOPA). Organization: Dominique Hervé & Jean-Pierre Treuil – September 15-30, 2008, University of Fianarantsoa (National School of Computer Science), Madagascar.