Structure et dynamique des communautés multi-espèces : le rôle de l’espace

Cette thèse porte sur le rôle de l’espace dans l’organisation et dans la dynamique des communautés écologiques multi-espèces. Deux carences peuvent être identifiées dans les études théoriques actuelles portant sur la dimension spatiale des communautés écologiques : l’insuffisance de modèles multi-espèces représentant la dimension spatiale explicitement, et le manque d’attention portée aux interactions positives, tel le mutualisme, en dépit de la reconnaissance de leur ubiquité dans les systèmes écologiques. Cette thèse explore cette problématique propre à l’écologie des communautés, en utilisant une approche théorique s’inspirant de la théorie des systèmes complexes et de la mécanique statistique. Selon cette approche, les communautés d’espèces sont considérées comme des systèmes complexes dont les propriétés globales émergent des interactions locales entre les organismes qui les composent, et des interactions locales entre ces organismes et leur environnement. Le premier objectif de cette thèse est de développer un modèle de métacommunauté multi-espèces, explicitement spatial, orienté à l’échelle des individus et basé sur un réseau d’interactions interspécifiques générales comprenant à la fois des interactions d’exploitation, de compétition et de mutualisme. Dans ce modèle, les communautés locales sont formées par un processus d’assemblage des espèces à partir d’un réservoir régional. La croissance des populations est restreinte par une capacité limite et leur dynamique évolue suivant des mécanismes simples de reproduction et de dispersion des individus. Ces mécanismes sont dépendants des conditions biotiques et abiotiques des communautés locales et leur effet varie en fonction des espèces, du temps et de l’espace. Dans un deuxième temps, cette thèse a pour objectif de déterminer l’impact d’une connectivité spatiale croissante sur la dynamique spatiotemporelle et sur les propriétés structurelles et fonctionnelles de cette métacommunauté. Plus précisément, nous évaluons différentes propriétés des communautés en fonction du niveau de dispersion des espèces : i) la similarité dans la composition des communautés locales et ses patrons de corrélations spatiales; ii) la biodiversité locale et régionale, et la distribution locale de l’abondance des espèces; iii) la biomasse, la productivité et la stabilité dynamique aux échelles locale et régionale; et iv) la structure locale des interactions entre les espèces. Ces propriétés sont examinées selon deux schémas spatiaux. D’abord nous employons un environnement homogène et ensuite nous employons un environnement hétérogène où la capacité limite des communautés locales évoluent suivant un gradient. De façon générale, nos résultats révèlent que les communautés écologiques spatialement distribuées sont extrêmement sensibles aux modes et aux niveaux de dispersion des organismes. Leur dynamique spatiotemporelle et leurs propriétés structurelles et fonctionnelles peuvent subir des changements profonds sous forme de transitions significatives suivant une faible variation du niveau de dispersion. Ces changements apparaissent aussi par l’émergence de patrons spatiotemporels dans la distribution spatiale des populations qui sont typiques des transitions de phases observées généralement dans les systèmes physiques. La dynamique de la métacommunauté présente deux régimes. Dans le premier régime, correspondant aux niveaux faibles de dispersion des espèces, la dynamique d’assemblage favorise l’émergence de communautés stables, peu diverses et formées d’espèces abondantes et fortement mutualistes. La métacommunauté possède une forte diversité régionale puisque les communautés locales sont faiblement connectées et que leur composition demeure ainsi distincte. Par ailleurs dans le second régime, correspondant aux niveaux élevés de dispersion, la diversité régionale diminue au profit d’une augmentation de la diversité locale. Les communautés locales sont plus productives mais leur stabilité dynamique est réduite suite à la migration importante d’individus. Ce régime est aussi caractérisé par des assemblages incluant une plus grande diversité d’interactions interspécifiques. Ces résultats suggèrent qu’une augmentation du niveau de dispersion des organismes permet de coupler les communautés locales entre elles ce qui accroît la coexistence locale et favorise la formation de communautés écologiques plus riches et plus complexes. Finalement, notre étude suggère que le mutualisme est fondamentale à l’organisation et au maintient des communautés écologiques. Les espèces mutualistes dominent dans les habitats caractérisés par une capacité limite restreinte et servent d’ingénieurs écologiques en facilitant l’établissement de compétiteurs, prédateurs et opportunistes qui bénéficient de leur présence.

Sélection de modèle d'imputation à partir de modèles bayésiens hiérarchiques linéaires multivariés

Les logiciels utilisés sont Splus et R.

Modélisation de répartition d’espèces aviaires et de feux en forêt boréale du Québec dans un contexte de changement climatique

Les changements climatiques prennent une importance grandissante dans l’étude des phénomènes spatiaux à grande échelle. Plusieurs experts affirment que les changements climatiques seront un des principaux moteurs de changement écologique dans les prochaines décennies et que leurs conséquences seront inévitables. Ces changements se manifesteront sur le milieu physique par la fonte des calottes glaciaires, le dégel du pergélisol, l’instabilité des versants montagneux en zone de pergélisol, l’augmentation de l’intensité, de la sévérité et de la fréquence des événements climatiques extrêmes tels les feux de forêt. Les changements climatiques se manifesteront aussi sur le milieu biologique, tel la modification de la durée de la saison végétative, l’augmentation des espèces exotiques invasives et les changements dans la distribution en espèces vivantes. Deux aspects sont couverts par cette étude : 1) les changements dans la répartition spatiale de 39 espèces d’oiseaux et 2) les modifications dans les patrons spatiaux des feux, en forêt boréale québécoise, tous deux dans l’horizon climatique de 2100. Une approche de modélisation statistique démontre que la répartition spatiale des oiseaux de la forêt boréale est fortement liée à des variables bioclimatiques (R2adj = 0.53). Ces résultats permettent d’effectuer des modélisations bioclimatiques pour le gros-bec errant et la mésange à tête noire quivoient une augmentation de la limite nordique de distribution de l’espèce suivant l’intensité du réchauffement climatique. Finalement, une modélisation spatialement explicite par automate cellulaire permet de démontrer comment les changements climatiques induiront une augmentation dans la fréquence de feux de forêt et dans la superficie brûlée en forêt boréale du Québec.

A theoretical and experimental dissociation of two models of decision‐making

La prise de décision est un processus computationnel fondamental dans de nombreux aspects du comportement animal. Le modèle le plus souvent rencontré dans les études portant sur la prise de décision est appelé modèle de diffusion. Depuis longtemps, il explique une grande variété de données comportementales et neurophysiologiques dans ce domaine. Cependant, un autre modèle, le modèle d’urgence, explique tout aussi bien ces mêmes données et ce de façon parcimonieuse et davantage encrée sur la théorie. Dans ce travail, nous aborderons tout d’abord les origines et le développement du modèle de diffusion et nous verrons comment il a été établi en tant que cadre de travail pour l’interprétation de la plupart des données expérimentales liées à la prise de décision. Ce faisant, nous relèveront ses points forts afin de le comparer ensuite de manière objective et rigoureuse à des modèles alternatifs. Nous réexaminerons un nombre d’assomptions implicites et explicites faites par ce modèle et nous mettrons alors l’accent sur certains de ses défauts. Cette analyse servira de cadre à notre introduction et notre discussion du modèle d’urgence. Enfin, nous présenterons une expérience dont la méthodologie permet de dissocier les deux modèles, et dont les résultats illustrent les limites empiriques et théoriques du modèle de diffusion et démontrent en revanche clairement la validité du modèle d'urgence. Nous terminerons en discutant l'apport potentiel du modèle d'urgence pour l'étude de certaines pathologies cérébrales, en mettant l'accent sur de nouvelles perspectives de recherche.

Dynamic Programming Approaches for Estimating and Applying Large-scale Discrete Choice Models

People go through their life making all kinds of decisions, and some of these decisions affect their demand for transportation, for example, their choices of where to live and where to work, how and when to travel and which route to take. Transport related choices are typically time dependent and characterized by large number of alternatives that can be spatially correlated. This thesis deals with models that can be used to analyze and predict discrete choices in large-scale networks. The proposed models and methods are highly relevant for, but not limited to, transport applications. We model decisions as sequences of choices within the dynamic discrete choice framework, also known as parametric Markov decision processes. Such models are known to be difficult to estimate and to apply to make predictions because dynamic programming problems need to be solved in order to compute choice probabilities. In this thesis we show that it is possible to explore the network structure and the flexibility of dynamic programming so that the dynamic discrete choice modeling approach is not only useful to model time dependent choices, but also makes it easier to model large-scale static choices. The thesis consists of seven articles containing a number of models and methods for estimating, applying and testing large-scale discrete choice models. In the following we group the contributions under three themes: route choice modeling, large-scale multivariate extreme value (MEV) model estimation and nonlinear optimization algorithms. Five articles are related to route choice modeling. We propose different dynamic discrete choice models that allow paths to be correlated based on the MEV and mixed logit models. The resulting route choice models become expensive to estimate and we deal with this challenge by proposing innovative methods that allow to reduce the estimation cost. For example, we propose a decomposition method that not only opens up for possibility of mixing, but also speeds up the estimation for simple logit models, which has implications also for traffic simulation. Moreover, we compare the utility maximization and regret minimization decision rules, and we propose a misspecification test for logit-based route choice models. The second theme is related to the estimation of static discrete choice models with large choice sets. We establish that a class of MEV models can be reformulated as dynamic discrete choice models on the networks of correlation structures. These dynamic models can then be estimated quickly using dynamic programming techniques and an efficient nonlinear optimization algorithm. Finally, the third theme focuses on structured quasi-Newton techniques for estimating discrete choice models by maximum likelihood. We examine and adapt switching methods that can be easily integrated into usual optimization algorithms (line search and trust region) to accelerate the estimation process. The proposed dynamic discrete choice models and estimation methods can be used in various discrete choice applications. In the area of big data analytics, models that can deal with large choice sets and sequential choices are important. Our research can therefore be of interest in various demand analysis applications (predictive analytics) or can be integrated with optimization models (prescriptive analytics). Furthermore, our studies indicate the potential of dynamic programming techniques in this context, even for static models, which opens up a variety of future research directions.