Equipe3

Equipe 3 :

Equipe N° : 03


Nom de l’équipe : Dynamique spatio-temporelle des populations biologiques (Dynapop)


Chef d’équipe :  Dr Mahdjoub Tewfik


Membres de l’équipe :


  

Nom & Prénom

Dernier diplôme

Grade

Structure de rattachement

Mahdjoub Tewfik

Habilitation

M.C.A

Université Abou Bekr Belkaid, Tlemcen

Dib-Baghdadli Nabahats Adiba

Magister

M.A.A.

Université Abou Bekr Belkaid, Tlemcen

Mesk Mohammed

Magister

M.A.A.

Université Abou Bekr Belkaid, Tlemcen

Bessenouci Amel

Magister

M.A.A.

Université Abou Bekr Belkaid, Tlemcen

Bendimerad Samya

Magister

M.A.A.

Université Abou Bekr Belkaid, Tlemcen

Lakhali Kheira

Master

Doctorante

Université Abou Bekr Belkaid, Tlemcen

  

Objectifs

 Chez les populations biologiques, la dispersion spatiale est un trait majeur de l’histoire de vie. L’intérêt de connaître la densité d’une population biologique sur un espace géographique donné s’était déjà manifesté au début du siècle précédent par la construction du modèle probabiliste de la promenade aléatoire. Puis les modèles ont évolué en considérant la dynamique de groupe d’individus au lieu de se baser sur l’analyse détaillée du mouvement individuel. Les équations de réaction-diffusion, introduites par Fisher en 1937, furent les premières utilisées dans cette catégorie de modèles appelés modèles macroscopiques ou lagrangiens. Mais depuis, dans un souci de se rapprocher de plus en plus des réalités du terrain, plusieurs améliorations ont été introduites : modèle de Skellam (1951), modèle spatial de contact de Kendall-Mollison (1972), modèle de Weiberger (1978), modèle de Neubert-Caswell (2000).

Les derniers modèles se basent sur l’utilisation des équations intégro-différences qui sont considérées actuellement comme étant l’outil le plus approprié pour l’étude de la dispersion des populations dont les générations ne se chevauchent pas (temps discret et espace continu).

Fondements Scientifiques

  1. Modélisation de la dispersion spatiale des populations biologiques par application des équations intégro-différences.
  2. Etude des dynamiques spatio-temporelles des populations biologiques par application des modèles matriciels à termes stochastiques.
  3. Analyse des effets de la stochasticité par la programmation numérique (langage C++).
  4. Application des méthodes de la statistique multivariée (logiciel R)


  

Mots clés

Equations intégro-différences ; modèles matriciels ; modèles S.I ;vitesse d’invasion ; environnement stochastique ;statistique multivariée