Thèse soutenue

Modèles stochastiques d'extinction de population : propriétés mathématiques et leurs applications

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Auteur / Autrice : Frédéric Gosselin
Direction : Jean-Dominique Lebreton
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Probabilités et applications
Date : Soutenance en 1997
Etablissement(s) : Paris 6

Résumé

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Des modeles d'extinction de population sont frequemment employes comme outils d'aide a la decision pour la gestion de populations animales ou vegetales menacees. Le but de cette these est de prouver des resultats mathematiques decrivant la maniere dont se passe l'extinction dans la plupart de ces modeles, et de les appliquer a quelques cas particuliers. Apres une revue bibliographique sur l'extinction de populations et les modeles utilises pour l'apprehender, je propose une serie de resultats mathematiques, pour la plupart asymptotiques, generalisant au cadre plus etendu des chaines de markov a espace d'etats denombrable des resultats connus pour les chaines de markov finies ou les processus de ramification. Je prouve l'extinction certaine de ces modeles et deux types de stabilisation stochastique et asymptotique conditionnellement a la non-extinction. C'est l'utilisation de resultats d'analyse lineaire qui aura permis une telle extension. Je presente ensuite deux manieres de simuler numeriquement ces modeles, dont l'une est en partie nouvelle, puis j'etudie a la lumiere des resultats de cette these un modele d'extinction correspondant a une population reelle. Je clos ce travail par une discussion sur l'applicabilite, l'utilisation et l'utilite de mes resultats pour la modelisation de l'extinction, mais aussi dans d'autres domaines biologiques. Les principales conclusions sont que mes resultats s'appliquent a un grand nombre de modeles d'extinction existants et possedent des applications conceptuelles interessantes en ecologie theorique, concernant les notions d'equilibre et de stabilite, mais qu'ils ne sont pas systematiquement utiles dans l'interpretation des simulations et qu'ils doivent etre utilises avec une certaine rigueur mathematique