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Predictive Models of Species' Distribution

  • Enseignant(s): A.Guisan
  • Titre en français: Modèles de distribution d'espèces et de la biodiversité
  • Cours donné en: anglais
  • Crédits ECTS: 3 crédits
  • Horaire: Semestre de printemps 2018-2019, 2.0h. de cours + 1.0h. d'exercices (moyenne hebdomadaire)
  •  séances
  • Formations concernées:
    Maîtrise universitaire ès Sciences en économie politique

    Maîtrise universitaire ès Sciences en management, Orientation business analytics

    Maîtrise universitaire ès Sciences en management, Orientation comportement, économie et évolution

    Maîtrise universitaire ès Sciences en management, Orientation stratégie, organisation et leadership

    Maîtrise universitaire ès Sciences en management, Orientation marketing

 

Objectifs

Les modèles prédictifs de distribution d’espèces (SDM) prennent toujours plus d'importance en écologie et biologie de la conservation. Ce cours se propose de présenter les différentes approches existantes, et leurs avantages et limitations respectifs, ainsi que les différentes étapes de construction d'un SDM, telles que la préparation des prédicteurs environnementaux, l'ajustement du modèle, les prédictions spatiales dans un SIG ou l'évaluation des prédictions. Les différentes approches prédictives seront particulièrement discutées dans différents contextes de biologie de la conservation (changements climatiques, espèces rares, espèces invasives)

Voir https://applicationspub.unil.ch/interpub/noauth/php/Ud/ficheCours.php?v_enstyid=62608&v_blocid=25867&v_ueid=284&v_etapeid1=28193&v_langue=fr&v_isinterne=1

Contenus

Chap 1. Introduction générale. Théorie biologique derrière les modèles: concept de la niche, la notion d'espèce et les assemblages d'espèces, compétition, dispersion. Survol des principales approches prédictives selon le type de variable réponse ; Données utilisées (sp et prédicteurs) et échantillonnage de terrain. Des prédictions d’espèces aux prédictions des communautés.

Chap. 2. Calibration des modèles. Modèles de présences-seulement et de présences-absences. Problème des absences. Théorie statistique derrière les modèles de présence-seulement : Enveloppes, ENFA, ACP-espèce, pseudo-absences. Modèles de régression et de classification (arbres), maximum de vraisemblance, lien entre modèles statistiques et théorie écologique, modèles d’ensemble (ensemble modelling and forecasting).

Chap. 3. Evaluation des modèles : Evaluation interne (rééchant.) versus externe (données indép.): validation croisée, jackknife, bootstrap, prédiction dans nouvelle région (transposabilité), incertitudes.

Chap. 4. Postulats d’application des SDMs. Pseudo-équilibre, conservatisme de la niche, complétion de la niche, niche réalisée, et autres postulats plus généraux.

Références

Guisan, A. & Zimmermann, N.E. (2000). Predictive habitat distribution models in ecology. Ecological Modelling 135(2-3): 147-186.

Guisan A, Thuiller W (2005) Predicting species distribution: offering more than simple habitat models. Ecology Letters, 8, 993-1009.

Guisan et al. (2013) Predicting species distributions for conservation decisions. Ecology Letters 16: 1424-1435.

Pré-requis

Si possible, cours 'Analyses spatiales et SIG' (ANSPAT) au 1er semestre du Master.

Schedule detail : http://ecoledebiologie.cms.unil.ch/eb-bec/files/live/sites/ecoledebiologie/files/shared/_Master/Programme%20d'%c3%a9tudes/Horaires/MSc%20BEC-BEE%20P19.pdf Course not open to mobility students

Evaluation

1ère tentative

Examen:
Sans examen (cf. modalités)  
Evaluation:

Organised by the School of Biology. Continuous crontrol. 1/2 practicals report, 1/2 paper presentation.

Rattrapage

Examen:
Sans examen (cf. modalités)  
Evaluation:

Examens organisés par l'Ecole de Biologie. Contrôle continu. 1/2 Rapport des travaux pratiques, 1/2 présentation d'article.



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