Un modèle global avec quantité de biomasse inaccessible dépendant de la surface de pêche : application aux données de la pêche d'albacores (Thunnus albacares) de l'Atlantique Est

Pour un stock donné, les estimations de Prises Maximales à l'Equilibre (PME) obtenues avec des modèles globaux peuvent varier notablement. Dans le cas de la pêche d'albacore dans l'Atlantique Est, elles ont fortement augmenté depuis les années 1970. L'hypothèse présentée ici concerne un modèle global de dynamique de population se modifiant en fonction de l'accroissement de la surface de pêche. Cet accroissement se traduit par une diminution d'une quantité de biomasse jusqu'alors inexploitée. Selon les résultats obtenus à partir de la formulation adoptée, l'augmentation de mortalité subie par le stock serait due à l'augmentation de la surface exploitée plus qu'à celle de l'activité de pêche elle-même. (Résumé d'auteur

Complexité et expérience : imbrications entre faire et avoir

Communication aux journées de Rochebrune, 2008 10 pagesSi la complexité est indissociablement liée à l'incertitude et que l'aborder conduit à perdre les critères d'évidence au profit de ceux de cohérence (Legay, 1997), il apparaît impossible de construire une expérience permettant de décrire sans ambiguïté une situation. On peut en fait revenir à l'histoire du mot « expérience » (Rey, 2000). Il désigne d'abord un « avoir » l'ensemble des acquisitions de l'esprit au contact de la réalité. C'est par métonymie qu'il désigne ensuite un acte (un « faire ») qui procure l'expérience de quelque chose. Un même jeu d'observation issu d'un protocole raisonné peut alors être vu comme résultant d'une expérience faite, qui pourra être interprétée de diverses façons, selon l'expérience qu'ont les personnes qui les interprètent. C'est ce qui peut rendre riches et/ou conflictuels les dialogues interdisciplinaires L'imbrication entre faire et avoir est une chose « nécessaire » qui peut parfois conduire à des confusion entre science et conviction. Cela conduit à discuter de questions de déontologie au niveau des disciplines « individuelles » et à celui des collectifs de recherches

Why and when "joint exploitation ecosystem dynamics" models should be used

International audienceFisheries models are generally built to assess the dynamics of a resource with a given fishing mortality which level can be decided by some “decision maker” and/or which can be an observed process, e.g. times series proportional to some observed values of fishing effort. In these cases, the resource dynamics is represented “conditionally to” fishing mortality. This mortality must be therefore primarily defined in reference to the definition of the resource Such models can be used to make stock assessment from historical data and to find which fishing mortality values could lead to some objective that can be some optimal or acceptable situation. If the values of fishing mortality can be decided by some unique institution, this knowledge of “best or acceptable mortality values” is of great interest for decision support. If not, it becomes insufficient to identify which decision of which institution could lead to obtain some given set of fishing mortalities. This situation may arise if there is a high number of fishing units belonging to various fishing fleets that may decide to generate fishing mortalities distributions among several available possibilities, according to their own interest. Examples of such problems will be presented from a Senegalese case study where several fishing fleets harvest on a common multispecies resource. Some other examples will be given from case studies identified in the context of the program ECOST with the development of a generic model which represents the joint dynamics of fishing activity and resource

Титульная страница и содержание

A parameter of a model becomes a decision support indicator if it is used as an argument of a decision function. This implies consideration of a wider model than the initial one and to acknowledge its complexity. It is also necessary to include the estimation of parameters in indication theory and to consider a data driven approach. Data analysis leads us to provide sets of indicators. With reference to the statistical concept of sufficiency (Fisher 1925), such a set may also be considered as a set for indication, equivalent to the original data for any subsequent purpose of indication. From the same data set, several models may be built providing different sets for indication. None of them can be considered as the best; this depends both on the context (e.g. fishing practices) and on the addressed questions. No model must be chosen to the exclusion of alternatives: an illustration is given with models in relation to a catch-effort data set, with a case study on Senegalese small scale fisheries

Review of the gonad index (GI) and an introduction to the concept of its "critical value" : application to the skipjack tuna Katsuwonus pelamis in the Atlantic ocean

With special reference to tunas and using recent results obtained on the skipjack tuna #Katsuwonus pelamis$, the author point out that Gonad Index (GI, defined as the ratio between the weight of the gonads and the size of the fish to the cube) is an inaccurate indicator of each of the different sexual maturity stages commonly used to describe the sexual maturation process of marine fishes. They also show that it would be of interest to determine a GI critical value in order to distinguish females in an advanced stage of maturation from the others. Using diameter measurements of skipjack tuna oocytes they adjust a non linear model between GI and the diameter of the most advanced group of oocytes. This permits the estimation of a GI critical value. This critical value is discussed. (Résumé d'auteur

Effet de la température sur l'installation et la croissance des plantes annuelles de marais temporaires méditerranéens

L'abondance des plantes annuelles des marais temporaires est soumise à de fortes fluctuations dans le temps. Celles-ci peuvent être dues à la variabilité du climat méditerranéen. Nous avons étudié expérimentalement la relation entre ces variations d'abondance et la température de l'eau. La phase d'installation et la phase de croissance des espèces ont été étudiées dans trois gammes de températures. Chaque espèce possède son propre patron de germination, lequel varie avec la température. La vitesse d'émergence des plantules de toutes les espèces change en relation avec la température. Le taux de germination n'est modifié significativement que pour les charophytes, avec une forte diminution en conditions froides. L'abondance des réserves de semences de #Chara sp. et de #Zannichellia spp. explique en grande partie leur dynamique de germination. Le recouvrement à la fin de la phase d'installation est maximal en conditions chaudes et le #Callitriche truncata et les #Zannichellia spp. présentent plus fortes valeurs. En fin de période de croissance, le #Ranunculus baudotii domine généralement la communauté en terme de biomasse tandis que le #C. truncata est dominé. La biomasse des espèces est modifiée par la température de la phase d'installation et (ou) de croissance, sauf pour les #Zannichellia$ spp. Il n'existe pas d'effet de "préemption" apparent : les stratégies de vie contrastées des espèces aboutissent à modifier les relations de dominance au cours du cycle de vie. (Résumé d'auteur

Decision with Multi-Criteria Objective. Use of Jointed Exploitation-Ecosystem Dynamics Models

Any model of an exploited ecosystem necessarily includes a representation of fisheries activity as argument(s) of the function(s) describing the state of the ecosystem. Hence the definition of this argument (e.g. effective fishing effort(s), fishing mortalities, Yields&) mainly results from the chosen ecosystem model, with a dimension generally equal to the dimension (number of components) of the ecosystem. For management purposes, this situation is very comfortable if this fishing activity is a control variable which can be fixed at some level by one decision maker and if the model of the ecosystem can entirely represent the objective of the management. If fishing units have several available tactics with different impact on the resource, their nominal activity (e.g. numbers of fishing trips) can no more be related to an exact impact on the resource. Hence, if control variables are mainly nominal activities, a given set of such activity no more corresponds to a given set of values of fishing activity in the ecosystem model. It becomes necessary to represent the decisions and the objectives of individual fishing units throughout a jointed dynamics model of the exploitation and the ecosystem. With such a model and available data, a global indicator is the set of the model parameters estimates (functions of available data). Answers to management questions are then functions of this indicator. From such a fit, we present an example with several control variables (e.g. nominal efforts and/or operating costs of various fleets), and an objective defined from several viewpoints on eco-systemic (biomass levels as indicators) and socio-economic (with incomes and nominal efforts as indicators) aspects