Longitudinal river zonation in the tropics: examples of fish and caddisflies from endorheic Awash river, Ethiopia

Primary Research PaperSpecific concepts of fluvial ecology are well studied in riverine ecosystems of the temperate zone but poorly investigated in the Afrotropical region. Hence, we examined the longitudinal zonation of fish and adult caddisfly (Trichoptera) assemblages in the endorheic Awash River (1,250 km in length), Ethiopia. We expected that species assemblages are structured along environmental gradients, reflecting the pattern of large-scale freshwater ecoregions. We applied multivariate statistical methods to test for differences in spatial species assemblage structure and identified characteristic taxa of the observed biocoenoses by indicator species analyses. Fish and caddisfly assemblages were clustered into highland and lowland communities, following the freshwater ecoregions, but separated by an ecotone with highest biodiversity. Moreover, the caddisfly results suggest separating the heterogeneous highlands into a forested and a deforested zone. Surprisingly, the Awash drainage is rather species-poor: only 11 fish (1 endemic, 2 introduced) and 28 caddisfly species (8 new records for Ethiopia) were recorded from the mainstem and its major tributaries. Nevertheless, specialized species characterize the highland forests, whereas the lowlands primarily host geographically widely distributed species. This study showed that a combined approach of fish and caddisflies is a suitable method for assessing regional characteristics of fluvial ecosystems in the tropicsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Intercambios agroalimentarios y cooperación entre Europa y el Magreb

Se analizan los intercambios agroalimentarios entre la Unión Europea y el Magreb y la importancia que estos tienen para las dos zonas. Esta dependencia pone en evidencia las competencias y complementariedades de sus agriculturas. Al mismo tiempo, esta relación hace que las dificultades en la seguridad alimentaria de los países del sur puedan plantear problemas también a los países del norte, siendo necesario buscar una cooperación euromediterráneo en la cual el sector agrario no es más que un elemento. El alcance y contenido de una cooperación euromagrebí, en la que se apoye decididamente la cooperación magrebí permitiría salir a estos países de su situación de atraso estructural. En este marco se incluyen actividades e iniciativas comunes que podrían ser emprendidas.

Les grandes productions méditerranéennes, introduction statistique

Allaya M. Les grandes productions méditerranéennes, introduction statistique. In: Économie rurale. N°123, 1978. L'agriculture dans les rapports euro-méditerraneens. pp. 41-45

[Développement et politiques agro-alimentaires dans la région méditerranéenne : rapport annuel 2000]

International audienceCe rapport annuel du CIHEAM présente un panorama détaillé des recherches les plus récentes dans les domaines de l'économie agricole et agroalimentaire des pays méditerranéens. Il présente également divers scénarios concernant les problèmes économiques et le commerce international de ces secteurs. Le rapport comprend quatre parties qui abordent les thèmes suivants : les ressources naturelles, les politiques de développement rural et régional euro-méditerranéennes, les analyses sectorielles et nationales de l'agriculture, de l'agro-alimentaire, des ressources en eau dans les pays méditerranéens, enfin, les principaux indicateurs du développement agricole et alimentaire

Monte Carlo EM methods and particle approximations : application to the calibration of stochastic volatility model

Ce travail de thèse poursuit une perspective double dans l'usage conjoint des méthodes de Monte Carlo séquentielles (MMS) et de l'algorithme Espérance-Maximisation (EM) dans le cadre des modèles de Markov cachés présentant une structure de dépendance markovienne d'ordre supérieur à 1 au niveau de la composante inobservée. Tout d'abord, nous commençons par un exposé succinct de l'assise théorique des deux concepts statistiques à Travers les chapitres 1 et 2 qui leurs sont consacrés. Dans un second temps, nous nous intéressons à la mise en pratique simultanée des deux concepts au chapitre 3 et ce dans le cadre usuel ou la structure de dépendance est d'ordre 1, l'apport des méthodes MMS dans ce travail réside dans leur capacité à approximer efficacement des fonctionnelles conditionnelles bornées, notamment des quantités de filtrage et de lissage dans un cadre non linéaire et non gaussien. Quant à l'algorithme EM, il est motivé par la présence à la fois de variables observables, et inobservables (ou partiellement observées) dans les modèles de Markov Cachés et singulièrement les modèles de volatilité stochastique étudié. Après avoir présenté aussi bien l'algorithme EM que les méthodes MCS ainsi que quelques une de leurs propriétés dans les chapitres 1 et 2 respectivement, nous illustrons ces deux outils statistiques au travers de la calibration d'un modèle de volatilité stochastique. Cette application est effectuée pour des taux change ainsi que pour quelques indices boursiers au chapitre 3. Nous concluons ce chapitre sur un léger écart du modèle de volatilité stochastique canonique utilisé ainsi que des simulations de Monte Carlo portant sur le modèle résultant. Enfin, nous nous efforçons dans les chapitres 4 et 5 à fournir les assises théoriques et pratiques de l'extension des méthodes Monte Carlo séquentielles notamment le filtrage et le lissage particulaire lorsque la structure markovienne est plus prononcée. En guise d’illustration, nous donnons l'exemple d'un modèle de volatilité stochastique dégénéré dont une approximation présente une telle propriété de dépendance.This thesis pursues a double perspective in the joint use of sequential Monte Carlo methods (SMC) and the Expectation-Maximization algorithm (EM) under hidden Mar­kov models having a Markov dependence structure of order grater than one in the unobserved component signal. Firstly, we begin with a brief description of the theo­retical basis of both statistical concepts through Chapters 1 and 2 that are devoted. In a second hand, we focus on the simultaneous implementation of both concepts in Chapter 3 in the usual setting where the dependence structure is of order 1. The contribution of SMC methods in this work lies in their ability to effectively approximate any bounded conditional functional in particular, those of filtering and smoothing quantities in a non-linear and non-Gaussian settings. The EM algorithm is itself motivated by the presence of both observable and unobservable ( or partially observed) variables in Hidden Markov Models and particularly the stochastic volatility models in study. Having presented the EM algorithm as well as the SMC methods and some of their properties in Chapters 1 and 2 respectively, we illustrate these two statistical tools through the calibration of a stochastic volatility model. This application is clone for exchange rates and for some stock indexes in Chapter 3. We conclude this chapter on a slight departure from canonical stochastic volatility model as well Monte Carlo simulations on the resulting model. Finally, we strive in Chapters 4 and 5 to provide the theoretical and practical foundation of sequential Monte Carlo methods extension including particle filtering and smoothing when the Markov structure is more pronounced. As an illustration, we give the example of a degenerate stochastic volatility model whose approximation has such a dependence property

Méthodes de Monte Carlo EM et approximations particulaires : Application à la calibration d'un modèle de volatilité stochastique.

This thesis pursues a double perspective in the joint use of sequential Monte Carlo methods (SMC) and the Expectation-Maximization algorithm (EM) under hidden Markov models having a Markov dependence structure of order grater than one in the unobserved component signal. Firstly, we begin with a brief description of the theoretical basis of both statistical concepts through Chapters 1 and 2 that are devoted. In a second hand, we focus on the simultaneous implementation of both concepts in Chapter 3 in the usual setting where the dependence structure is of order 1.The contribution of SMC methods in this work lies in their ability to effectively approximate any bounded conditional functional in particular, those of filtering and smoothing quantities in a non-linear and non-Gaussian settings. The EM algorithm is itself motivated by the presence of both observable and unobservable (or partially observed) variables in Hidden Markov Models and particularly the stochastic volatility models in study. Having presented the EM algorithm as well as the SMC methods and some of their properties in Chapters 1 and 2 respectively, we illustrate these two statistical tools through the calibration of a stochastic volatility model. This application is done for exchange rates and for some stock indexes in Chapter 3. We conclude this chapter on a slight departure from canonical stochastic volatility model as well Monte Carlo simulations on the resulting model.Finally, we strive in Chapters 4 and 5 to provide the theoretical and practical foundation of sequential Monte Carlo methods extension including particle filtering and smoothing when the Markov structure is more pronounced. As an illustration, we give the example of a degenerate stochastic volatility model whose approximation has such a dependence property.Ce travail de thèse poursuit une perspective double dans l'usage conjoint des méthodes de Monte Carlo séquentielles (MMS) et de l'algorithme Espérance-Maximisation (EM) dans le cadre des modèles de Markov cachés présentant une structure de dépendance markovienne d'ordre supérieur à 1 au niveau de la composante inobservée. Tout d'abord, nous commençons par un exposé succinct de l'assise théorique des deux concepts statistiques à travers les chapitres 1 et 2 qui leurs sont consacrés. Dans un second temps, nous nous intéressons à la mise en pratique simultanée des deux concepts au chapitre 3 et ce dans le cadre usuel où la structure de dépendance est d'ordre 1. L'apport des méthodes MMS dans ce travail réside dans leur capacité à approximer efficacement des fonctionnelles conditionnelles bornées, notamment des quantités de filtrage et de lissage dans un cadre non linéaire et non gaussien. Quant à l'algorithme EM, il est motivé par la présence à la fois de variables observables et inobservables (ou partiellement observées) dans les modèles de Markov Cachés et singulièrement les mdèles de volatilité stochastique étudié. Après avoir présenté aussi bien l'algorithme EM que les méthodes MCs ainsi que quelques unes de leurs propriétés dans les chapitres 1 et 2 respectivement, nous illustrons ces deux outils statistiques au travers de la calibration d'un modèle de volatilité stochastique. Cette application est effectuée pour des taux change ainsi que pour quelques indices boursiers au chapitre 3. Nous concluons ce chapitre sur un léger écart du modèle de volatilité stochastique canonique utilisé ainsi que des simulations de Monte Carlo portant sur le modèle résultant. Enfin, nous nous efforçons dans les chapitres 4 et 5 à fournir les assises théoriques et pratiques de l'extension des méthodes Monte Carlo séquentielles notamment le filtrage et le lissage particulaire lorsque la structure markovienne est plus prononcée. En guise d'illustration, nous donnons l'exemple d'un modèle de volatilité stochastique dégénéré dont une approximation présente une telle propriété de dépendance