Providing more informative projections of climate change impact on plant distribution in a mountain environment

Summary Due to their conic shape and the reduction of area with increasing elevation, mountain ecosystems were early identified as potentially very sensitive to global warming. Moreover, mountain systems may experience unprecedented rates of warming during the next century, two or three times higher than that records of the 20th century. In this context, species distribution models (SDM) have become important tools for rapid assessment of the impact of accelerated land use and climate change on the distribution plant species. In my study, I developed and tested new predictor variables for species distribution models (SDM), specific to current and future geographic projections of plant species in a mountain system, using the Western Swiss Alps as model region. Since meso- and micro-topography are relevant to explain geographic patterns of plant species in mountain environments, I assessed the effect of scale on predictor variables and geographic projections of SDM. I also developed a methodological framework of space-for-time evaluation to test the robustness of SDM when projected in a future changing climate. Finally, I used a cellular automaton to run dynamic simulations of plant migration under climate change in a mountain landscape, including realistic distance of seed dispersal. Results of future projections for the 21st century were also discussed in perspective of vegetation changes monitored during the 20th century. Overall, I showed in this study that, based on the most severe A1 climate change scenario and realistic dispersal simulations of plant dispersal, species extinctions in the Western Swiss Alps could affect nearly one third (28.5%) of the 284 species modeled by 2100. With the less severe 61 scenario, only 4.6% of species are predicted to become extinct. However, even with B1, 54% (153 species) may still loose more than 80% of their initial surface. Results of monitoring of past vegetation changes suggested that plant species can react quickly to the warmer conditions as far as competition is low However, in subalpine grasslands, competition of already present species is probably important and limit establishment of newly arrived species. Results from future simulations also showed that heavy extinctions of alpine plants may start already in 2040, but the latest in 2080. My study also highlighted the importance of fine scale and regional. assessments of climate change impact on mountain vegetation, using more direct predictor variables. Indeed, predictions at the continental scale may fail to predict local refugees or local extinctions, as well as loss of connectivity between local populations. On the other hand, migrations of low-elevation species to higher altitude may be difficult to predict at the local scale. Résumé La forme conique des montagnes ainsi que la diminution de surface dans les hautes altitudes sont reconnues pour exposer plus sensiblement les écosystèmes de montagne au réchauffement global. En outre, les systèmes de montagne seront sans doute soumis durant le 21ème siècle à un réchauffement deux à trois fois plus rapide que celui mesuré durant le 20ème siècle. Dans ce contexte, les modèles prédictifs de distribution géographique de la végétation se sont imposés comme des outils puissants pour de rapides évaluations de l'impact des changements climatiques et de la transformation du paysage par l'homme sur la végétation. Dans mon étude, j'ai développé de nouvelles variables prédictives pour les modèles de distribution, spécifiques à la projection géographique présente et future des plantes dans un système de montagne, en utilisant les Préalpes vaudoises comme zone d'échantillonnage. La méso- et la microtopographie étant particulièrement adaptées pour expliquer les patrons de distribution géographique des plantes dans un environnement montagneux, j'ai testé les effets d'échelle sur les variables prédictives et sur les projections des modèles de distribution. J'ai aussi développé un cadre méthodologique pour tester la robustesse potentielle des modèles lors de projections pour le futur. Finalement, j'ai utilisé un automate cellulaire pour simuler de manière dynamique la migration future des plantes dans le paysage et dans quatre scénarios de changement climatique pour le 21ème siècle. J'ai intégré dans ces simulations des mécanismes et des distances plus réalistes de dispersion de graines. J'ai pu montrer, avec les simulations les plus réalistes, que près du tiers des 284 espèces considérées (28.5%) pourraient être menacées d'extinction en 2100 dans le cas du plus sévère scénario de changement climatique A1. Pour le moins sévère des scénarios B1, seulement 4.6% des espèces sont menacées d'extinctions, mais 54% (153 espèces) risquent de perdre plus 80% de leur habitat initial. Les résultats de monitoring des changements de végétation dans le passé montrent que les plantes peuvent réagir rapidement au réchauffement climatique si la compétition est faible. Dans les prairies subalpines, les espèces déjà présentes limitent certainement l'arrivée de nouvelles espèces par effet de compétition. Les résultats de simulation pour le futur prédisent le début d'extinctions massives dans les Préalpes à partir de 2040, au plus tard en 2080. Mon travail démontre aussi l'importance d'études régionales à échelle fine pour évaluer l'impact des changements climatiques sur la végétation, en intégrant des variables plus directes. En effet, les études à échelle continentale ne tiennent pas compte des micro-refuges, des extinctions locales ni des pertes de connectivité entre populations locales. Malgré cela, la migration des plantes de basses altitudes reste difficile à prédire à l'échelle locale sans modélisation plus globale.

From caging to rouse dynamics in polymer melts with intramolecular barriers: a critical test of the mode coupling theory

By means of computer simulations and solution of the equations of the mode coupling theory (MCT),we investigate the role of the intramolecular barriers on several dynamic aspects of nonentangled polymers. The investigated dynamic range extends from the caging regime characteristic of glass-formers to the relaxation of the chain Rouse modes. We review our recent work on this question,provide new results, and critically discuss the limitations of the theory. Solutions of the MCT for the structural relaxation reproduce qualitative trends of simulations for weak and moderate barriers. However, a progressive discrepancy is revealed as the limit of stiff chains is approached. This dis-agreement does not seem related with dynamic heterogeneities, which indeed are not enhanced by increasing barrier strength. It is not connected either with the breakdown of the convolution approximation for three-point static correlations, which retains its validity for stiff chains. These findings suggest the need of an improvement of the MCT equations for polymer melts. Concerning the relaxation of the chain degrees of freedom, MCT provides a microscopic basis for time scales from chain reorientation down to the caging regime. It rationalizes, from first principles, the observed deviations from the Rouse model on increasing the barrier strength. These include anomalous scaling of relaxation times, long-time plateaux, and nonmonotonous wavelength dependence of the mode correlators.

On learning dynamics underlying the evolution of learning rules.

In order to understand the development of non-genetically encoded actions during an animal's lifespan, it is necessary to analyze the dynamics and evolution of learning rules producing behavior. Owing to the intrinsic stochastic and frequency-dependent nature of learning dynamics, these rules are often studied in evolutionary biology via agent-based computer simulations. In this paper, we show that stochastic approximation theory can help to qualitatively understand learning dynamics and formulate analytical models for the evolution of learning rules. We consider a population of individuals repeatedly interacting during their lifespan, and where the stage game faced by the individuals fluctuates according to an environmental stochastic process. Individuals adjust their behavioral actions according to learning rules belonging to the class of experience-weighted attraction learning mechanisms, which includes standard reinforcement and Bayesian learning as special cases. We use stochastic approximation theory in order to derive differential equations governing action play probabilities, which turn out to have qualitative features of mutator-selection equations. We then perform agent-based simulations to find the conditions where the deterministic approximation is closest to the original stochastic learning process for standard 2-action 2-player fluctuating games, where interaction between learning rules and preference reversal may occur. Finally, we analyze a simplified model for the evolution of learning in a producer-scrounger game, which shows that the exploration rate can interact in a non-intuitive way with other features of co-evolving learning rules. Overall, our analyses illustrate the usefulness of applying stochastic approximation theory in the study of animal learning.

Fronts from integrodifference equations and persistence effects on the Neolithic transition

We extend a previous model of the Neolithic transition in Europe [J. Fort and V. Méndez, Phys. Rev. Lett. 82, 867 (1999)] by taking two effects into account: (i) we do not use the diffusion approximation (which corresponds to second-order Taylor expansions), and (ii) we take proper care of the fact that parents do not migrate away from their children (we refer to this as a time-order effect, in the sense that it implies that children grow up with their parents, before they become adults and can survive and migrate). We also derive a time-ordered, second-order equation, which we call the sequential reaction-diffusion equation, and use it to show that effect (ii) is the most important one, and that both of them should in general be taken into account to derive accurate results. As an example, we consider the Neolithic transition: the model predictions agree with the observed front speed, and the corrections relative to previous models are important (up to 70%)

On optimal dividend strategies with deficit or incomplete information

Rapport de synthèse Cette thèse consiste en trois essais sur les stratégies optimales de dividendes. Chaque essai correspond à un chapitre. Les deux premiers essais ont été écrits en collaboration avec les Professeurs Hans Ulrich Gerber et Elias S. W. Shiu et ils ont été publiés; voir Gerber et al. (2006b) ainsi que Gerber et al. (2008). Le troisième essai a été écrit en collaboration avec le Professeur Hans Ulrich Gerber. Le problème des stratégies optimales de dividendes remonte à de Finetti (1957). Il se pose comme suit: considérant le surplus d'une société, déterminer la stratégie optimale de distribution des dividendes. Le critère utilisé consiste à maximiser la somme des dividendes escomptés versés aux actionnaires jusqu'à la ruine2 de la société. Depuis de Finetti (1957), le problème a pris plusieurs formes et a été résolu pour différents modèles. Dans le modèle classique de théorie de la ruine, le problème a été résolu par Gerber (1969) et plus récemment, en utilisant une autre approche, par Azcue and Muler (2005) ou Schmidli (2008). Dans le modèle classique, il y a un flux continu et constant d'entrées d'argent. Quant aux sorties d'argent, elles sont aléatoires. Elles suivent un processus à sauts, à savoir un processus de Poisson composé. Un exemple qui correspond bien à un tel modèle est la valeur du surplus d'une compagnie d'assurance pour lequel les entrées et les sorties sont respectivement les primes et les sinistres. Le premier graphique de la Figure 1 en illustre un exemple. Dans cette thèse, seules les stratégies de barrière sont considérées, c'est-à-dire quand le surplus dépasse le niveau b de la barrière, l'excédent est distribué aux actionnaires comme dividendes. Le deuxième graphique de la Figure 1 montre le même exemple du surplus quand une barrière de niveau b est introduite, et le troisième graphique de cette figure montre, quand à lui, les dividendes cumulés. Chapitre l: "Maximizing dividends without bankruptcy" Dans ce premier essai, les barrières optimales sont calculées pour différentes distributions du montant des sinistres selon deux critères: I) La barrière optimale est calculée en utilisant le critère usuel qui consiste à maximiser l'espérance des dividendes escomptés jusqu'à la ruine. II) La barrière optimale est calculée en utilisant le second critère qui consiste, quant à lui, à maximiser l'espérance de la différence entre les dividendes escomptés jusqu'à la ruine et le déficit au moment de la ruine. Cet essai est inspiré par Dickson and Waters (2004), dont l'idée est de faire supporter aux actionnaires le déficit au moment de la ruine. Ceci est d'autant plus vrai dans le cas d'une compagnie d'assurance dont la ruine doit être évitée. Dans l'exemple de la Figure 1, le déficit au moment de la ruine est noté R. Des exemples numériques nous permettent de comparer le niveau des barrières optimales dans les situations I et II. Cette idée, d'ajouter une pénalité au moment de la ruine, a été généralisée dans Gerber et al. (2006a). Chapitre 2: "Methods for estimating the optimal dividend barrier and the probability of ruin" Dans ce second essai, du fait qu'en pratique on n'a jamais toute l'information nécessaire sur la distribution du montant des sinistres, on suppose que seuls les premiers moments de cette fonction sont connus. Cet essai développe et examine des méthodes qui permettent d'approximer, dans cette situation, le niveau de la barrière optimale, selon le critère usuel (cas I ci-dessus). Les approximations "de Vylder" et "diffusion" sont expliquées et examinées: Certaines de ces approximations utilisent deux, trois ou quatre des premiers moments. Des exemples numériques nous permettent de comparer les approximations du niveau de la barrière optimale, non seulement avec les valeurs exactes mais également entre elles. Chapitre 3: "Optimal dividends with incomplete information" Dans ce troisième et dernier essai, on s'intéresse à nouveau aux méthodes d'approximation du niveau de la barrière optimale quand seuls les premiers moments de la distribution du montant des sauts sont connus. Cette fois, on considère le modèle dual. Comme pour le modèle classique, dans un sens il y a un flux continu et dans l'autre un processus à sauts. A l'inverse du modèle classique, les gains suivent un processus de Poisson composé et les pertes sont constantes et continues; voir la Figure 2. Un tel modèle conviendrait pour une caisse de pension ou une société qui se spécialise dans les découvertes ou inventions. Ainsi, tant les approximations "de Vylder" et "diffusion" que les nouvelles approximations "gamma" et "gamma process" sont expliquées et analysées. Ces nouvelles approximations semblent donner de meilleurs résultats dans certains cas.