arc micr

Modélisation stochastique, inférence numérique et contrôle pour l'évaluation et la gestion de ressources renouvelables

Le thème de cette action est la modélisation stochastique, l'inférence et le contrôle pour la gestion de ressources renouvelables. Elle vise une synergie entre des domaines mathématiques novateurs et une problématique applicative de première importance. L'action MICR croise ainsi deux axes scientifiques: un premier applicatif sur les ressources renouvelables, un second sur la modélisation probabiliste et l'inférence statistique.

Les "actions de recherche coopérative" ont pour but de favoriser l'émergence rapide de nouveaux sujets de recherche, notamment en soutenant les initiatives de jeunes chercheurs et les partenariats avec des groupes de recherche extérieurs àl'INRIA.

Simulation d'un modèle individu centré (IBM) d'une forêt avec: naissance/dispersion, mort par compétition (interaction) et croissance en interaction (travaux Fabien Campillo et Nicolas Desassis). Une version JAVA de ce simulateur sera développé en octobre 2008.

 

nouveautés

Les résultats (rapports d'étudiant(e)s, publications) de la seconde année sont disponibles dans à section "publications/résultats". Pour toute question on peut faire appel à la liste de diffusion [modérée]

La seconde année, l'ARC a centré ses efforts autour de deux applications emblématiques - les forêts naturelles et les pêcheries - notamment autour de deux groupes applicatifs: le CIRAD pour les forêts et l'Agrocampus de Rennes pour les pêcheries.

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)

Des collaborateurs extérieurs de ces équipes de recherche sont associés à cette action: Pierre Del Moral, INRIA Bordeaux Éric Parent, GRESE, UMR ENGREF/INAPG/INRA BIA, Paris Étienne Prévost, UMR Ecobiop, INRA St Pée s/ Nivelle

activités scientifiques

Suite à notre première réunion, on peut dégager deux applications test:

AP pêcherie - Il s'agit d'un modèle de gestion de population de saumons. C'est un exemple déjà maîtrisé qu'il est nécessaire d'améliorer. Il se présente sous la forme d'un modèle à espace d'état (modèles bayésiens hiérarchiques). Voir les transparents de la première journée [Rivot]

AP forêts - On dispose ici de modèles matriciels classiques. On souhaite développer des modèles spatio-temporels. Voir les transparents de la première journée [Rossi]

Dans ces deux applications se situent dans un contexte "poor data": on dispose de peu de données sur quelques années (typiquement quelques observations par an sur quelques dizaines d'années) et ces données sont fortement bruitées. Dans les deux cas il sera nécessaire de bien dégager les buts réels et pertinents en termes de gestion/contrôle de ressources renouvelables.

On a aussi dégagéun axe méthodolologique: identification bayésienne paramétrique - Dans le cadre de modèles bayésiens hiérarchiques avec données limitées (poor data), on s'intéresse à des méthodes d'inférence bayésiennes numériques (MCMC, filtrage particulaire). Il est important de jouer sur le fait que la dynamique de ces modèles est relativement bien connue.

publications/résultats

Mémoires d'étudiants :

M. Denis. Analyse bayésienne de modèles d'évolution de ressources naturelles. Mémoire de Master de Biostatistique, Univer- sité Montpellier II. 2007 [rapport] (•)

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, Univer- sité Montpellier II. 2007 [rapport] (•)

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. [rapport]

 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, Univer- sité Montpellier II, 2007. [rapport]

 K. Khadraoui. Un modèle markovien individu centré simple de dynamique de forêt. Mémoire de Master Biostatistiques, Université de Montpellier 2, 2008. [rapport] (•)

 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. [rapport] (•)

aaa 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. [rapport]

(•) Stages totalement ou partiellement pris en charge par l'ARC Micr.

Publications (revues et actes de congrès) :

ddd 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.

ddd F. Campillo, V. Rossi. Convolution filter based methods for parameter estimation in general stat-space models. IEEE TAES, In press.

ddd 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. [article]

ddd 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.

ddd 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.

ddd F. Campillo, R. Rakotozafy, V. Rossi, Bayesian numerical inference for hidden Markov models. Mathematics and Computers in Simulation (soumis)

ddd F. Campillo. Simuler une forêt ?, in "Modéliser les plantes et leurs utilisations", LISA - Lettre de l'INRIA Sophia Antipolis Méditerranée, N° 12 - Juin 2008. [lien]

ddd P. Cantet, F. Campillo, R Rakotozafy, V. Rossi, Méthodes MCMC en interaction pour l'évaluation de ressources naturelles. ARIMA, 8:64-80, 2008.

aaa F. Chaubert, F. Mortier, L. Saint-André. Multivariate dynamic model for ordinal outcomes. Journal of Multivariate Analysis, 2008.

ddd 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)

ddd O. Flores, F. Mortier, V. Rossi, Hierarchical bayesian models of sapling density in a tropical rainforest, Ecological Modeling (soumis)

ddd C. Gaucherel, F. Campillo, L. Misson, J. Guiot, J.J. Boreux. Parameterization of a process-based tree-growth model: comparison of optimisation, MCMC and Particle filtering algorithms. Environmental Modelling & Software, 23(10-11) 1280-1288, 2008.

ddd 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.

ddd 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)

aaa 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.

aaa N. Picard, F. Mortier, P. Chagneau. Predicting the stock recovery rate of a tropical species using matrix models. Ecological Modelling, 214. 349–360, 2008.

aaa 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.

ddd 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. Ssous presse.

En préparation :

ddd F. Campillo, Nicolas Desassis. A Markovian model of forest dynamics.

ddd F. Campillo, N. Desassis, D. Hervé, A. Raherinirina, R. Rakotozafy. Markovian modelling of agricultural successions.

Conférences/exposés/autres 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. [transparents]

M. de Lara. Curso de Matematica e Informatica para el 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. [transparents]

ss F. Campillo et V. Rossi. Modélisation bayésienne hiérarchique et inférence numérique. Exposé au CIRAD le 12 octobre 2007. [lien]

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.

aa F. Campillo. Filtrage particulaire en écologie et en environnement: pourquoi & comment ? 31 mars 2008, Rencontres Statistiques au Sommet de Rochebrune (Eric Parent).

aa N. Desassis. Modélisation spatio-temporelle : application à une dynamique forestière. 3 avril 2008, Rencontres Statistiques au Sommet de Rochebrune (Eric Parent).

ss 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.

ss 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.

Ateliers à Madagascar

aa Atelier thématique. Probabilités, statistique, scilab: quelques applications en environnement. Université de Fianarantsoa / 14 au 25 mai 2007. Organisation et interventions: Fabien Campillo, Rivo Rakotozafy, Vivien Rossi. [lien].

aa Participaption de Fabien Campillo & Rivo Rakotozafy - Ecole CIMPA-UNESCO-MADAGASCAR: Méthodes Mathématiques et Informatiques pour la Modélisation des Paysages (MIMOPA). Organisation: Dominique Hervé & Jean-Pierre Treuil - 15-30 septembre 2008, Université de Fianarantsoa (Ecole Nationale d’Informatique), Madagascar [lien].