Ce modèle simule la dynamique d'une population dont la croissance est limitée par son environnement, un cas d'étude inspiré par la gestion des stocks de légine australe dans l'océan Austral.

Contrairement au modèle de croissance exponentielle (conditions idéales), la croissance de la légine n'est pas infinie. Les ressources (nourriture, espace) sont limitées et la compétition augmente avec la population. Ce phénomène, appelé densité-dépendance, crée une auto-régulation qui freine la croissance et la fait tendre vers une limite : la capacité de charge (K). De plus, cette population est soumise à une pression extérieure : la pêche.

Les Composants du Modèle :

• Variable d'état : L'Effectif du stock (N) de légines, qui est au cœur du système.

• Paramètres Fondamentaux : Les caractéristiques biologiques de la légine et de son milieu déterminent les paramètres de sa croissance. Vous pouvez régler ces paramètres avec les curseurs :

  • bmax et dmin : Les taux de natalité et de mortalité optimaux, quand la densité est faible.

  • ddb et ddd : L'intensité de la compétition. Ils mesurent à quel point la reproduction ralentit et la mortalité augmente quand la population devient trop dense.

• Flux :

  • Les flux de Naissances (B) et de Morts (D) ne sont plus simplement proportionnels à N, mais sont maintenant régulés par la densité.

  • Un nouveau flux de sortie contrôlé par l'homme est ajouté : la Pêche (Fisheries).

• Indicateurs : Le modèle calcule des propriétés "émergentes" cruciales pour les gestionnaires, comme le taux de croissance maximal (rmax) et la Capacité de Charge (K) de l'écosystème.

Votre Mission d'Exploration : Votre objectif est de devenir un gestionnaire de pêcherie durable !

1. Commencez avec une pêche nulle (Fisheries = 0) pour observer la courbe de croissance logistique naturelle de la légine et identifier sa capacité de charge K.

2. Introduisez ensuite un effort de pêche modéré. Quel est son impact sur la taille de la population à l'équilibre ?

3. Explorez différentes intensités de pêche pour trouver le Rendement Maximal Soutenable (RMS) : la plus grande quantité de poissons que vous pouvez pêcher chaque année sans provoquer l'effondrement du stock. Cliquez sur "SIMULATE" et gérez votre ressource !

Bienvenue sur le simulateur du modèle à flux constants.

Ce modèle est basé sur notre cas d'étude simplifié : un groupe de guépards dans un parc national géré, où les entrées et sorties sont contrôlés par les gestionnaires (translocation entre parcs).

Fonctionnement :

• Le [Variable d'état] qui représente l'effectif de guépards (le nombre d'individus).

• Les [Flux] (B, I, D, E) sont le nombre fixe d'individus qui entrent ou sortent à chaque pas de temps.

• Variables forçantes : Les décisions des gestionnaires sont les "variables forçantes" qui rendent ces flux constants.

Votre mission : Utilisez les curseurs pour régler les conditions et lancez la simulation en cliquant sur le bouton "SIMULATE" en haut à droite, pour observer comment l'effectif évolue sur le graphique !

Ce modèle simule la production de biomasse par une cohorte d’organismes benthiques, inspiré d’un cas réel : le gastéropode marin Nassarius reticulatus, fréquent sur les estrans vaseux d’Europe.
Ce modèle s’inscrit dans une logique fonctionnelle, et complète les approches démographiques classiques (exponentielle, logistique, Leslie), en intégrant une autre dimension essentielle de l’écologie : la production secondaire.

Contrairement aux modèles précédents centrés uniquement sur le nombre d’individus (N), ce modèle prend en compte la croissance individuelle en poids (W), et son interaction avec la survie de la cohorte pour estimer la production de biomasse totale.
Chaque individu n’est pas seulement un effectif, mais aussi une quantité de matière, une composante mesurable du flux d’énergie dans l’écosystème.

Les Composants du Modèle :

Variables d’état (Stocks) :

• N : Nombre d’individus vivants dans la cohorte.
• W : Poids moyen des individus (grammes).
• Instant Biomass : Biomasse vivante instantanée de la cohorte, calculée comme N × W
• Secondary Production : Production cumulée de biomasse (incluant celle produite par les survivants et par les morts).

Flux :

• Gross Gain : Quantité de biomasse produite par la croissance individuelle à chaque pas de temps (N × variation de W).
• Gross Loss : Biomasse perdue via la mort des individus, c’est-à-dire le poids moyen multiplié par les décès.
• Production (flux) : Biomasse totale produite, incluant celle des survivants et des morts (Gross gain).
• Net Variation : Variation nette de la biomasse vivante (Gross gain − Gross loss), soit l'accumulation réelle dans la population.

Paramètres modifiables :

• Initial N : Nombre initiale de la cohorte (individus).
• Initial W : Poids moyen initial (grammes).
• d : Taux de mortalité (proportion d’individus mourant à chaque pas de temps).
• g : Taux de croissance pondérale des individus.
• Wmax : Poids maximal asymptotique moyen (croissance indéterminée).

Remarque :
La relation entre taille et masse corporelle est supposée intégrée dans l'équation de croissance. La courbe de poids moyen (W) représente donc déjà l'évolution allométrique sans avoir à la modéliser séparément.

Indicateurs produits :

• Production secondaire nette cumulée : quantité totale de biomasse produite au cours de la vie de la cohorte.
• Biomasse instantanée : stock de matière vivante à un instant donné.
• Moment du pic de production : période durant laquelle la cohorte contribue le plus aux flux trophiques.

Votre Mission d'Exploration :

Votre objectif est de vous mettre dans la peau d’un écologue benthique étudiant le fonctionnement d’un écosystème vaseux.

1. Simulez la dynamique par défaut pour comprendre l’interaction entre croissance individuelle et mortalité dans la production.
2. Faites varier le taux de mortalité : à quel moment le coût des pertes excède-t-il la production ?
3. Augmentez ou diminuez la vitesse de croissance : en quoi cela modifie-t-il la quantité totale de biomasse produite ?
4. Identifiez le moment de production maximale et reliez-le à l’intérêt écologique de la cohorte pour les niveaux trophiques supérieurs.
5. Comparez différents scénarios (forte mortalité / croissance lente vs. faible mortalité / croissance rapide) pour identifier les conditions d’une production optimale.

Cliquez sur "SIMULATE" et explorez la dynamique de votre cohorte benthique !
Ce modèle vous permet de relier la biologie individuelle à la structure des flux dans les écosystèmes, une étape clé en écologie fonctionnelle.