Modélisation de la dynamique spatio-temporelle d'une population de moustiques, sources de nuisances et vecteurs d'agents pathogènes

Abstract

Mosquitoes are sources of nuisances and vectors of major pathogens for humans and animals. Despite fighting facilities, controlling their populations remains a stake constained by a precise knowledge of their dynamics in space and time. This PhD aims at identifying biotic and abiotic factors affecting the spatio-temporal population dynamics of mosquitoes. An integrative modelling approach, linked to the use of a geographical informative system (GIS), statistical analysis and observational data, enabled to represent mosquito population dynamics to better understand it and to identify efficient control strategies. A generic deterministic climate-driven model represents the mosquito life cycle over several years. This model applied to Anopheles species in a rural humid areas (Camargue, France) is consistent with the entomological data. It is sensitive to variations in mortality, development, sex ratio and number of eggs laid. It enables to evaluate control strategies targeting a stage of the life cycle and a period of the year. Having demonstrated that breeding sites distribution partially explained the spatial population structure, this factor and the host-seeking behaviour has been retained to drive adult movements. A spatial component was incorporated to the model via the representation of a real landscape and movements on this landscape. First results show that the landscape heterogeneity and its evolution over time influence the distribution and abundance in mosquitoes.Les moustiques sont sources de nuisances et vecteurs d'agents pathogènes majeurs pour l'homme et les animaux. Malgré l'existence de moyens de lutte, la maîtrise de leurs populations reste un enjeu contraint par une connaissance fine de leur dynamique dans l'espace et le temps. Cette thèse vise à identifier les facteurs biotiques et abiotiques qui affectent la dynamique spatio-temporelle de population de moustiques. Une approche intégrative de modélisation dynamique, couplée à l'utilisation d'un système d'information géographique (SIG), d'analyses statistiques et de données d'observation, m'a permis de représenter la dynamique de population de moustiques pour mieux la comprendre et identifier des moyens de lutte efficaces. Un modèle déterministe générique, piloté par le climat, représente le cycle de vie des moustiques sur plusieurs années. Ce modèle appliqué à des espèces d'Anopheles en zone rurale humide (Camargue, France) est cohérent avec les données entomologiques. Il est sensible aux variations de mortalité, développement, sex-ratio et nombre d'oeufs pondus. Il permet d'évaluer des stratégies de lutte ciblant un stade du cycle de vie et une période de l'année. Ayant démontré que la distribution des sites de ponte expliquait pour partie la structuration spatiale des populations, ce facteur et la recherche d'hôtes ont été retenus pour piloter le déplacement des adultes. Une composante spatiale a été intégrée au modèle via la représentation d'un paysage réel et les déplacements sur ce paysage. Les premiers résultats montrent que l'hétérogénéité du paysage et son évolution dans le temps influencent la répartition et l'abondance en moustiques