Projet ANR-08-JCJC-0028 – CR2M : Vers les Modèles Mixtes de Capture-Recapture - Towards Capture-Recapture Mixed Models
Programme : Jeunes chercheuses et jeunes chercheurs (JCJC) 2008
Année de financement : 2008
Coordinateur du projet : CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE - DELEGATION REGIONALE LANGUEDOC-ROUSSILLON (CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE - DELEGATION REGIONALE LANGUEDOC-ROUSSILLON)
Partenaires : Centre national de la recherche scientifique
Montant : 190000.0 euros
Date de début : 2009
Durée : 36 mois
Résumé : La dynamique des populations traite aussi bien de problèmes appliqués comme la gestion des populations ou l'étude de l'impact des changements globaux que de questions fondamentales en biologie évolutive. L'estimation de paramètres démographiques (survie, reproduction, dispersion) requiert l'analyse de données de suivis individuels obtenus par des protocoles de capture-recapture (CR). Les individus sont capturés, marqués puis relâchés dans leur environnement. Les modèles de CR permettent d'inférer les processus démographiques malgré l'impossibilité pratique de capturer tous les individus d'une population naturelle à chaque occasion d'échantillonnage. Parce qu'ils permettent de répondre à des questions biologiques importantes tout en prenant en compte l'incertitude de détection, les modèles de CR sont très populaires en biologie des populations. Toutefois, les modèles de CR standards sont loin d'être optimaux. Alors que les paramètres démographiques peuvent être influencés par des caractéristiques individuelles (âge, rang social, phénotype, génotype…), des facteurs biotiques ou abiotiques, ces différentes sources de variabilité ne sont que peu voire pas prises en compte. Cependant, un des objectifs majeurs de l'écologie et de l'évolution est justement de détecter et analyser les différences entre individus ou groupes d'individus. On se trouve ainsi dans l'impossibilité de s'attaquer à des questions clés de la biologie des populations en conditions naturelles. Comment évaluer la contribution relative de la plasticité phénotypique et de l'adaptation locale pour prédire la réponse des espèces aux changements climatiques ? La variabilité environnementale peut-elle synchroniser la dynamique de populations ? Comment des phénomènes démographiques clés, comme la sénescence ou l'impact de l'exploitation des ressources par l'homme, peuvent-ils être étudiés en présence de biais tels l'hétérogénéité générée par des différences entre individus. Pour des développements pertinents en dynamique des populations et dans la modélisation des données de CR en particulier, la variabilité ne doit plus être considérée comme un paramètre de nuisance, mais bien comme un paramètre focal. Une piste prometteuse est l'utilisation des modèles mixtes qui permettent une prise en compte de cette variabilité – via l'incorporation d'effets aléatoires – en plus d'une tendance générale – via des effets fixes – que l'on considère traditionnellement dans les modèles linéaires (par exemple la régression linéaire). Les effets aléatoires déterminent non seulement la structure de corrélation entre observations sur un même individu, mais aussi la corrélation entre individus due à des caractéristiques non-observées. Malgré son potentiel en écologie et évolution, l'extension des modèles de CR aux effets aléatoires en est à ses balbutiements, avec peu de pertinence du point de vue du biologiste. Répondre aux questions clés soulevées plus haut pose des problèmes méthodologiques. Comment estimer et tester la significativité des paramètres de modèles mixtes complexes? Comment sélectionner le meilleur modèle parmi un ensemble de modèles candidats correspondant chacun à un scénario biologique? Comment valider ce modèle? Finalement, comment assurer un transfert efficace des modèles mixtes de CR vers les biologistes? Notre projet vise à développer les modèles mixtes de CR pour la Biologie des Populations. Nous adopterons une approche multi-disciplinaire dans laquelle des questions importantes en Biologie des Populations seront traitées avec des méthodes modernes et robustes de statistiques, mathématiques et informatiques. Notre proposition est motivée par plusieurs cas d'étude (Work Package 1) qui soulèvent des questions en gestion des populations exploitées (impact de la chasse sur la dynamique des populations), écologie (synchronie spatiale entre populations dans les variations temporelles de survie et contribution des conditions climatiques) et biologie évolutive (patrons de séne