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La gestion de [[population]] relève de nos jours d’études théoriques et de terrain visant à se projeter, avec plus ou moins de succès, sur l’évolution temporelle des caractéristiques d’une population (taux de croissance, [[taux de mortalité]], [[sexe-ratio]], taux de dispersion…) ainsi que sur la dynamique qui en découle. Pour cela sont établit des modèles mathématiques prenant en compte différents paramètres influençant cette dynamique. On di(contracted; show full)
<math>N_{t+1}=N_{t}e^{r(1-\frac{N(t)}{K})}</math> 


<math>r=\beta_{i{,}t}(1-m)</math> 


Ici, en plus de faire varier <math>\beta</math> pour chaque individu, on le fait varier 
aà chaque temps <math>t</math>, faisant ainsi varier le taux de croissance au cours deu temps de manière aléatoire.

Le modèle de Ricker-Poisson ainsi proposé prend donc en compte, de manière simplifiée et sans considérer d'autres facteurs comportementaux comme la migration, à la fois la stochasticité environnementale et la stochasticité démographique<ref name="Brett" />{{,}}<ref name="Ke" />.

== Stochasticité et Métapopulations ==

''Voir l'article [[Métapopulation|Métapopulations]]''

(contracted; show full)
* [http://econpapers.repec.org/article/eeejeeman/v_3a50_3ay_3a2005_3ai_3a2_3ap_3a300-318.htm Sethi&Costello, Fishery management under multiple uncertainty, Journal of Environmental Economics and Management, 2005]

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