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 c

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.
  • : 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.

 

 Ce modèle simule la dynamique d'une population structurée par l'âge, un cas d'étude inspiré par la biologie de la conservation du  Fou de Bassan , un oiseau marin à longue durée de vie.  Contrairement aux modèles précédents (exponentiel, logistique) où tous les individus étaient considérés comme id

Ce modèle simule la dynamique d'une population structurée par l'âge, un cas d'étude inspiré par la biologie de la conservation du Fou de Bassan, un oiseau marin à longue durée de vie.

Contrairement aux modèles précédents (exponentiel, logistique) où tous les individus étaient considérés comme identiques, ce modèle intègre une réalité biologique fondamentale : les chances de survie et la capacité à se reproduire dépendent de l'âge. Les jeunes sont vulnérables, les subadultes sont immatures, et seuls les adultes expérimentés contribuent à la croissance de la population. Ce phénomène, appelé structure d'âge, crée des dynamiques complexes comme l'inertie démographique et une sensibilité particulière à la mortalité des adultes.

Les Composants du Modèle :

  • Variables d'état (Stocks) : La population n'est plus un seul effectif (N), mais est divisée en trois compartiments qui représentent les grands stades de la vie :

    • Yearlings : Les jeunes dans leur première année.

    • Subadults : Les individus immatures, qui ne se reproduisent pas encore.

    • Adults : Le noyau reproducteur de la population.

  • Paramètres Fondamentaux : Les caractéristiques biologiques du Fou de Bassan déterminent les paramètres de son cycle de vie. Vous pouvez régler ces paramètres avec les curseurs :

    • Taux de Survie (... surv rate) : Ils sont spécifiques à chaque stade. Vous remarquerez que la survie est faible la première année et très élevée chez les adultes.

    • Taux de Fécondité (Per-capita birth rate) : Le nombre de descendants produits par individu, qui n'est non-nul que pour les adultes.

    • Taux de Transition (Transition rate to Adult) : La vitesse à laquelle les subadultes deviennent matures et rejoignent le groupe des reproducteurs.

  • Flux :

    • Les flux de Mortalité et de Reproduction ne sont plus des moyennes globales, mais sont calculés spécifiquement pour chaque classe d'âge.

    • De nouveaux flux de Vieillissement apparaissent, représentant le passage des individus d'un stade à l'autre.

  • Indicateurs : Le modèle permet d'observer des propriétés "émergentes" cruciales pour les biologistes de la conservation, comme la Distribution Stable en Stade et le taux de croissance à long terme (λ) de la population.

Votre Mission d'Exploration :

Votre objectif est de devenir un biologiste de la conservation et de comprendre la dynamique et la vulnérabilité d'une espèce à cycle de vie lent !

  1. Commencez en simulant une réintroduction (uniquement des jeunes) pour observer le phénomène d'inertie démographique et le temps de récupération de la population.

  2. Explorez l'importance de la structure d'âge en essayant de trouver la Distribution Stable en Stade (SSD), c'est-à-dire la proportion de chaque classe d'âge qui assure une croissance régulière.

  3. Testez la résilience de la population : diminuez la survie des adultes et trouvez le seuil de viabilité en dessous duquel la population est condamnée.

  4. Simulez une faible augmentation chronique de la mortalité adulte et observez la spirale de l'extinction à long terme.

Cliquez sur "SIMULATE" et explorez la dynamique de votre population !

This simulation shows how plant, deer and wolf populations impact each other in a deciduous forest ecosystem.
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