Grille d`analyse du choix d`une méthode
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1. St phanie Mah vas Ifremer EMH Nantes France Giens le 8 juin 2010 lt p MEXICO Introduction Grille d Analyse 1SIS Fish un exemple de mod le complexe Exploration num rique de la p cherie Langoustine du golfe de Gascogne Discussion S Mah vas Grille et Exemple lt gt MEXICO Introduction Grille d Analyse 1SIS Fish un exemple de mod le complexe Exploration num rique de la p cherie Langoustine du golfe de Gascogne Discussion 40 4 gt gt NAC S Mah vas O Grille et Exemple lt gt EXIC Un mod le est construit pour r pondre un objectif de mod lisation conditionnellement au syst me et la connaissance que l on en a Calibration v rificatio Ce Syst me f Validation a Th orie Series es hypotheses v rification simulation avon Objectif de mod lisation S Mah vas Grille et Exemple VAa MEXICO L analyse de sensibilit d un mod le est l identification des l ments influents qui sont la cause des variations les plus importantes des sorties du mod le Faire varier en entr e l ensemble des l ments du mod le et analyser les variations des sorties du mod le lt p MEXICO S Mah vas Grille et Exemple Introduction AS pour l exploration et l utilisation du mod le Exploration du mod le phase de calibration validation Questions Le mod le reproduit il correcte2. 0 1 le nombre d exp riences peut varier de lao Type de facteurs Continu discret Tous les facteurs continus peuvent tre discr tis s L inverse n est pas vrai S Mah vas Grille et Exemple lt gt MEXICO R gularit Propri t s de lin arit continuit du mod le pour s assurer de la validit de la m thode statistique Pr cision Niveau de pr cision attendu des r sultats de l analyse de sensibilit ordre des interactions pr cision des indices de sensibilit Le choix du plan d exp riences mod le statistique est le r sultat d une fonction nombre de simulations temps de simulation Type de facteurs r gularit du mod le moyens disponibles MEXICO S Mah vas Grille et Exemple Voici une grille de lecture exploitable pour des facteurs continus et discrets S Mah vas Complexit R gulier n 5 facteurs continus 3 facteurs qualitatifs ou discrets E contrainte temps co t E 2 i i LHS Surface R ponse 1043 i i FAST SOBOL LHS Surface R ponse Dopt AOV FAST SOBOL i Morris i Morris i Fract Res V AOV me OAD Rr Morris PTR LST ERIBLAGE Dopt AOV i PAR GROUPE Fract Res V AOV Fract Res lt V AOV Fract Res lt V AOV 2 1 10 100 Nb facteurs lt p MEXICO Grille et Exemple Nb simulations sod Complexit R gulier facteurs continus facteurs qualitatifs ou discrets contrainte temps co
3. de la p cherie Langoustine du golfe de Gascogne Discussion 40 4 gt gt NAC S Mah vas O Grille et Exemple lt gt EXIC ISIS FISN Un exemple de modele complexe P cherie mixte d mersale du golfe de Gascogne e P cherie mixte Flottilles fran aises et espagnole chalut simple et jumeau c te large Merlu langoustine cardine baudroie lt p MEXICO Grille et exemple ISIS FISN Un exemple de modele complexe P cherie mixte d mersale du golfe de Gascogne TELE pj ay PEAU Lis RE eT e P cherie mixte Flottilles fran aises et espagnole chalut g simple et jumeau c te large Merlu langoustine cardine baudroie PTT Tt AHAHHH HH e TAC e s lectivit AMP reproduction S Mah vas Grille et exemple mem MEXICO distribution spatiale des populations structur es en ge ou en longueur allocation de effort de p che en fonction de la distribution spatiale des esp ces cibl es du contexte conomique mesures de gestion alternatives mesures spatialis es comportement adaptatif des p cheurs Dynamique spatiale Relation effort et saisonni re de mortalit par l exploitation p che RO O sv AlHocation dynamique Kes de l effort Dynamique spatiale et saisonni re de gestion S Mah vas Grille et exemple lt MEXICO Dynam que spatiale et saisonni re d
4. 28 simulations Temps de calcul 21 heures Mod le AOV estimation des indices de sensibilit principaux et ceux des int raction d ordre 1 lt p MEXICO Grille et Exemple Si les facteurs sont discrets Complexit R gulier a 5 facteurs continus 5 facteurs qualitatifs ou discrets z contrainte temps co t E i 2 i LHS Surface R ponse 1043 i FAST SOBOL LHS Surface R ponse i Dopt AOV FAST SOBOL Morris i Morris i Fract Res V AOV 1012 Mois Here CRIBLAGE Dopt AOV PAR GROUPE Fract Res V AOV iFract Res lt V AOV Fract Res lt V AOV 2 ossi 1 10 100 Nb facteurs S Mah vas Contraintes Une journ e de calcul Temps de simulation 10 minutes soit 140 simulations possibles Facteurs modalit s 20 2 Plan factoriel fractionnaire de r solution IIl 128 simulations Temps de calcul 21 heures Mod le AOV estimation des indices de sensibilit principaux et d tection d interactions MEXICO Grille et Exemple Si les facteurs sont continus Complexit R gulier a 5 facteurs continus 5 facteurs qualitatifs ou discrets z contrainte temps co t E i 2 i i LHS Surface R ponse 1013 i i FAST SOBOL LHS Surface R ponse Dopt AOV FAST SOBOL Morris i Morris i Fract Res V AOV w JOA Mois CRIBLAGE Dopt AOV i PAR GROUPE Fract Res V AOV iFract Res lt V AOV Fract
5. Res lt V AOV 2 2 1 10 100 Nb facteurs S Mah vas Approche exploratoire pour identifier les facteurs influents principaux et interactions m thode de Morris 20 facteurs chantillonnage r gulier l espace de variation 7 modalit s et 7 trajectoires 147 simulations Dans un deuxi me temps des m thodes plus gourmandes en simulations telles que Sobol ou Fast voir un hyper cube latin coupl un mod le d ajustement type surface de r ponse Ces techiques sont recommand es pour peu de facteurs et avec des moyens de simulations importants MEXICO Grille et Exemple Lorsqu il y a une inflation du nombre de param tres la strat gie du criblage par groupe consiste regrouper les param tres qui agissent de fa on similaire sur les sorties groupe un unique facteur l analyse de sensibilit est r alis e sur ces facteurs auxquels on attribue des modalit s virtuelles une augmentation d un facteur passage d une valeur faible une valeur forte correspond une augmentation de tous les param tres du groupe On passe ainsi d une analyse de sensibilit N param tres une analyse de sensibilit n facteurs n lt lt N Hypoth se forte tous les param tres d un m me groupe n interagissent pas entre eux S Mah vas Grille et Exemple lt gt MEXICO Plus le mod le est irr gulier et plus il faudra explorer finement l espace des facteurs pour capturer ces ir
6. a mortalit naturelle et la f condit lt gt MEXICO O Introduction Grille d analyse SIS Fish un exemple de mod le complexe Exploration num rique de la p cherie du golfe de Gascogne Discussion S Mah vas Grille et exemple r MEXICO DISCUSSION Grille aiguillage pour le choix de la m thode d AS Toutes ces m thodes seront ensuite pr sent es par Grille aiguillage pour le choix de la m thode d AS tape sensible la d finition des domaines de variation tape indispensable valider les hypoth ses d application de la m thode non lin arit absence de corr lation Analyser la qualit d exploration du domaine de variation des facteurs ll est possible de r aliser des AS sur plusieurs variables de sortie ex via la PLS Modele complexe exploration sequentielle adaptative pour affiner l exploration du domaine de variation des facteurs influents AS support indispensable pour l aide la d cision reposant sur des mod les S Mah vas Grille et exemple Pa MEXICO Permission is granted to copy distribute and or modify this document under the terms of the GNU Free Documentation License Version 1 3 or any later version published by the Free Software Foundation with no Invariant Sections no Front Cover Texts and no Back Cover Texts copy of the license is included in the section entitled GNU Free Documentation License see http www gnu
7. ah vas Grille et exemple a MEXICO Exploration num rique de la p cherie du golfe de Gascogne S Mah vas Grille et exemple Pa MEXICO Approche Sans gestion situation de r f rence plan factoriel fractionnaire AOV ACP Param tres 20 accessibilit coefficients de migration reproduction croissance facteurs de standardisation mortalit naturelle Variables de sortie abondances finales captures finales captures cumul es sur 5 ans Complexit R gulier Nb simulations Plan d exp riences 1 oar 1 7 Surface Reponse 106 facteurs avec 2 modalit s min max 1 03 cast Sobol E Criblage par groupe a ND groupes 9 ms R ponse FAST SOBOL VOIIS AOV Dopt AOV Fract Res V AOV Fract Res lt V AOV 100 Nb facteurs S Mah vas Grille et exemple Approche Sans gestion situation de r f rence plan factoriel fractionnaire AOV ACP Param tres 20 accessibilit coefficients de migration reproduction croissance facteurs de standardisation mortalit naturelle Variables de sortie abondances finales captures finales captures cumul es sur 5 ans e Plan d exp riences 106 facteurs avec 2 modalit s min max Criblage par groupe gt Nb groupes 9 Estimation des interactions deux a deux Fract Res V 128 simulations Modele statistique AOV Capture esp ce M Q F Mig Croissance E
8. es populations migrations reproduction mois 1 croissance N t N t 1 N t s N t smax avec N t s N t s z1 N t s zn N t e R t Mig saison Emig saison Cg saison N t Nimmig saison N t 1 Sr t N t S Mah vas Grille et exemple a MEXICO Flottille 1 Flottille 2 Type de navire caract ristiques techniques co ts DRE e Liste de m tiers possibles co ts par m tier Flottille 4 PE Strat gie wae Strat gie Be Nombre de navires Strat gie 3 Distribution mensuelle du temps de p che sur les m tiers trategie 712 mois 12 M tier1 M tier2 Dynamique du temps de p che e mod le gravit e adaptation du p cheur la r glementation Effort de p che f nb navires temps de p che m tier conomie historique S Mah vas Grille et exemple MEXICO Chaque mois lt kellule Effort metier m tier zone1 Abondance pop1 pop zonel classe Abondance pop2 A cessibilit pop zone2 classe StanNardisation l FacteuNde ciblage Chiffre d Affaire strat gie m tier1 Puissanc gde p che Revenu strat gie m tier1 Mortalit par p che RevenuAPartager strat gie m tier1 BeneficeBateau strat gie BeneficePatron strat gie 0001 pop zonel class metie
9. es hypoth ses du comportement du mod le explor lin arit corr lations ne pas oublier de les v rifier S Mah vas Grille et Exemple lt gt MEXICO Etape 1 Etape 2 Etape 3 Etape 4 S Mah vas Identification des facteurs consid rer dans l analyse et les variables de sortie analyser D termination du domaine de variation et la distribution de chacun des facteurs Choix de la strat gie d exploration Calculer les indices de sensibilit des facteurs pour chaque variable de sortie ou pour l ensemble des variables de sortie Grille et Exemple lt gt MEXICO Le constat e Ex cuter 1 fois la FC associ e G prend d unit s de temps ou co te c unit s de co t J ai D unit s de temps ou un budget gal C ma disposition Je peux donc r aliser D d ex cutions La question Comment choisir les exp riences sachant que j ai N facteurs e facteur dicret modalit s fix es e facteur continu valeurs choisir dans le domaine de variation MEXICO S Mah vas Grille et Exemple Contraintes Le co t et ou le temps limitent le nombre d exp riences r alisables Nombre de simulations fonction du nombre de facteurs du domaine de variation des facteurs et de l intensit d exploration de ces domaines Pour 2 facteurs discrets a 2 modalit s 01 02 0 1 le nombre d exp riences peut varier de 1 4 Pour 2 facteurs continus d finis sur 0 1 91 02
10. ffort interactions d ordre 1 Biomasse esp ce M Q F Mig Croissance Effort interactions d ordre 1 S Mah vas Grille et exemple ip MEXICO Indice de sensibilit 0 8 0 6 0 4 0 0 Merlu Natural mortality S Mah vas Gear Migration Indices de sensibilit phrops fecundity MigrationC Hake fecundity Indices de sensibilit Langoustine ao Oo E _ E Le Le Le z pm Lun Lu w 1 LW 1 Mil Mi Mi Grille et exemple AO pas d int raction e Biomasses et Captures de Merlu et Langoustine Sensibles a M e Captures Merlu Sensibles aux Migrations e Biomasses et Captures de Langoustine Sensibles capturabilit s lectivit et f condit lt gt MEXICO recnerie pelagique du golfe de Gascogne P cherie p lagique du golfe de Gascogne Dynamique de l anchois Dynamique de l activit de p che francais et espagnols plusieurs flottilles m tiers caract ris s par leur propre distribution spatiale saisonni re ca oN gt LE A a RUB SS ES MON CEND RS a ME gt AE SE os Paes oS Niy nt AT i gt 4 gt Ru 2 S Mah vas Grille et exemple Dynamique de l anchois spatial and seasonal distribution Dynamique de l activit de p che fran ais et espagnols plusieurs flottilles m tiers caract ris s par leur propre distribution spatiale saisonniere R gul e par TAC Ferm e de
11. ment la r alit Quelle valeur du param tre pour reproduire cette r alit Quels sont les facteurs influents sur une variable de sortie Cette phase peut entra ner des modifications du mod le Utilisation du mod le production de diagnostic d cision Questions Comment varient les sorties si l on int gre l incertitude des param tres sensibles Quel est le niveau de fiabilit du diagnostic Cette phase peut entra ner la cr ation d un m ta mod le MEXICO S Mah vas Grille et Exemple Le mod le G X 6 g G z Y X variables par ex l abondance d une population 0 param tres par ex un taux de f condit e g sous fonctions de variables et de param tres par ex une courbe de croissance Le mod le G est consid r analytique si G est une fonction math matique explicite Dans une analyse statistique du mod le G les variables et param tres sont indiff remment appel s facteurs S Mah vas Grille et Exemple lt gt MEXICO L explorateur du mod le n a pas les comp tences ou les outils math matiques pour faire une exploration math matique analytique consid re le mod le comme une bo te noire a une approche raisonn e de l exploration e approche non exhaustive approche statistique th orie des plans d exp riences e m thode ind pendante du mod le lt p MEXICO S Mah vas Grille et Exemple Carac
12. ne Analyse de sensibilit des mesures f Effort report R2 2 AX Effort report RI _ Prot ger les adultes d avril juillet p Prot ger les juv niles D d ao t d cembre MPA f Effort report R2 q o S 3 A Effort rep ort RI la 47 latitude Longitude R1 effort de p che r alloou sur les m tiers pratiqu s autour de l A R2 effort de p che r alloou sur pr is tous les m tiers possibles de la flottille 4 5 S Mah vas Grille e AMP adultes R action 1 Fecondit Mortalit AMP juv niles X x Fecondit 0 x Mortalit 0 TAC pasAMP R action 2 Fecondit Mortalit Plan complet 45 simulations SimNum MPA Reaction Fecundity Mnat 1 Adultes 2 0 1 2 Adultes 1 0 n extral lan 3 Adultes 1 0 sone trait du pla 4 Adultes 1 0 1 5 pasAMP 0 0 1 6 0 0 pasAMP S Mah vas Grille et exemple a MEXICO Ajustement d un mod le d analyse de variance hierarchique pour valuer Effet AMP AMP pasAMP Effet type d AMP protection des juveniles ou des adultes Effet r action des p cheurs quelque soit le type d AMP reallocation de l effort autour de la zone ou sur toute la p cherie aov biomasse pasAMP AMP JuvMat R action S Mah vas Grille et exemple Pa MEXICO MPANoMPA MPANoMPA JuvMat MPANoMPA Reactior gt w NS S Mah vas MPA MPA Type Reactions Sum Sq Mean Sa F val
13. org licenses fdl html MEXICO
14. puis 2005 ISIS FISH calibr sur la p riode 2000 2004 avec les donn es de captures Evaluer l impact de mesures de gestion alternatives au TAC sur la p riode 2000 2007 2 aires marines prot g es AMP Identifier les processus et parametres cles du mod le Evaluer l impact de la r action des p cheurs 2 sch mas de reallocation de l effort de p che S Mah vas Grille et exemple Pa MEXICO Approche Gamme de r glementations plan factoriel fractionnaire PLS e valuer la sensibilit conjointe du param trage de la gestion et du mod le de p che population Choix des mesures de gestion envisag es Variables de contr le group screening plans factoriels fractionnaires PLS Significant Variable Importance in Projection 15 20 25 30 35 00 05 1 0 Jmortality growth gro Jmo Jmo TAC TAC mig Fst gro TAC fecondity fec Jmo gro fec cal eff S Mah lt MEXICO Affiner le diagnostic d impact des mesures en int grant l incertitude des param tres sensibles Conserver les param tres sensibles incertains croissance mortalit naturelle Tester plus de combinaisons de parametrages de mesures en valuant la sensibilit la reaction des p cheurs Evaluer les effets principaux des mesures quotas AMP conditionnellement diff rents choix de parametrage et la r action des p cheurs S Mah vas Grille et exemple Pa MEXICO P cherie p lagique du golfe de Gascog
15. r gularit s Il est recommand d utiliser des m thodes plus robustes et ind pendantes du mod le par exemple les m thodes de Morris FAST et SOBOL Faiblesses de ces m thodes elles ne permettent pas d estimer pr cis ment les interactions On peut aussi utiliser un hyper cube latin avec une surface de r ponse Si l irr gularit est trop importante alors une analyse de sensibilit globale perd tout son sens tellement les diff rences locales sont importantes et il serait plus pertinent de faire des analyses de sensibilit en diff rents points MEXICO S Mah vas Grille et Exemple Introduction Grille d Analyse Q ISIS Fish un exemple de mod le complexe Exploration num rique de la p cherie Langoustine du golfe de Gascogne Discussion 10 gt D b lt 4 il gt ac S Mah vas MEXIC Grille et Exemple O S Mah vas Grille et Exemple Evaluer l impact de r glementation de la p che P cherie mixte Dynamique spatiale et saisoni re L adaptation des p cheurs S Mah vas Grille et Exemple lt gt MEXICO ISIS Fish un exemple de mod le complexe ISIS Fish Integration of Spatial Information for Simulation of Fisheries dynamics Objectifs Evaluer l impact de r glementation de la p che P cherie mixte Dynamique spatiale et saisoni re o L adaptation des p cheurs Approche une plateforme de mod lisation G n riq
16. r1 S Mah vas Grille et exemple a MEXICO 1 Param trer le mod le Collecter les param tres disponibles dans la litt rature Estimer les param tres manquants Calibrer la capturabilit m thode du simplexe vraisemblance 2 Analyse de Sensibilit Pointer les param tres et processus sensibles incertains Beaucoup de param tres et temps de simulation importants 1 15 minutes Plan d exp riences criblage par groupe reduction du domaine de d finition min et max 3 Analyse d incertitude Param tres sensibles D finir les mesures de gestion dans la gamme pr tudi e r actions du p cheur Plan d exp riences AOV PLS S Mah vas Grille et exemple Pa MEXICO Analyse de sensibilit param tre par param tre Min Max 2 Nb param tres simulations Y min Y max Y ref coefficient d lasticit pour chaque facteur Analyse de sensibilit globale plan complet MPA Factor1 Factor2 2 Nb param tres simulations 3 Une unique variable Y Analyse de variance Var Y factor Var Y 0 i i coefficient de sensibilit pour chaque facteur 0 0 0 Plusieurs variables Ys regression multivariee PLS Var Ys factor Var Ys coefficient de sensibilit pour chaque facteur pour l ensemble des Ys e Augmenter le nombre de facteurs ou de modalit s des facteurs factorial fractional design latin hypercube S M
17. t i LHS Surface R ponse FAST SOBOL LHS Surface R ponse Dopt AOV FAST SOBOL Mortis i Morris i Fract Res V AOV 1042 me Momie REA E Dopt AOV PAR GROUPE Fract Res V AOV iFract Res lt V AOV Fract Res lt V AOV 2 i 1 10 100 Nb facteurs S Mah vas Peu de facteur et un temps de simulation court exploration fine des domaines Monte Carlo LHS m thode bas e sur d composition de la variance type FAST SOBOL ou m thode surface de r ponse Nombreux facteurs et ou un temps de simulation plus long exploration plus grossi re m thode de Morris Grand nombre de facteurs et un temps de simulation long exploration r duite des domaines plan factoriel fractionnaire MEXICO Grille et Exemple Si les facteurs sont discrets Complexit R gulier a 5 facteurs continus 5 facteurs qualitatifs ou discrets z contrainte temps co t E i 2 i LHS Surface R ponse 1043 i FAST SOBOL LHS Surface R ponse i Dopt AOV FAST SOBOL Morris i Morris i Fract Res V AOV 1012 Mois Here CRIBLAGE Dopt AOV PAR GROUPE Fract Res V AOV iFract Res lt V AOV Fract Res lt V AOV 2 ossi 1 10 100 Nb facteurs S Mah vas Contraintes Une journ e de calcul Temps de simulation 10 minutes soit 140 simulations possibles Facteurs modalit s 11 2 Plan factoriel fractionnaire de r solution V 1
18. t ristiques mod le complexe mod le simple pour aiguiller le choix de la m thode d exploration e Mod le simple e solution analytique stochastique par exemple la somme de deux variables suivant des distributions normales Y X1 X2 avec X1 x N u1 c1 et X1 x N u2 02 pas de solution analytique mais un nombre de param tres et de variables et ou un temps de calcul qui permet d explorer le comportement du mod le de mani re exhaustive Mod le complexe pas de solution analytique exploration du mod le difficile nombreux param tres variables processus et interactions temps de calcul long ou co teux S Mah vas Grille et Exemple lt gt MEXICO Introduction Grille d Analyse 1SIS Fish un exemple de mod le complexe Exploration num rique de la p cherie Langoustine du golfe de Gascogne Discussion 40 4 gt gt NAC S Mah vas O Grille et Exemple lt gt EXIC Choix conjoint d une m thode d exploration de l espace des facteurs du mod le pour s lectionner les combinaisons de valeurs des facteurs simuler et d une m thode statistique d analyse des sorties du mod le obtenues par simulation des combinaisons de facteurs S Mah vas Grille et Exemple lt gt MEXICO Choix conjoint d une m thode d exploration de l espace des facteurs du mod le pour s lectionner les combinaisons de valeurs des facteurs simuler et d une m thode statistique d anal
19. ue application de nombreuses p cheries Flexible volution de la connaissance Discret spatialement explicite bio conomique mod les de populations d activit de p che et de r glementation Int gration de la connaissance Facilit s pour faire tourner de nombreuses simulations S Mah vas Grille et Exemple lt gt MEXICO D finition du domaine de complexit au regard des caract ristiques du mod le nombre de param tres 300 continus ou discrets nombreuses incertitudes poissons peu observables activit de p che connue au travers de d clarations temps de simulation 5 minutes Strat gie d exploration non exhaustive Morris AOV L exploration du mod le vise r pondre une meilleure compr hension du syst me quels sont les processus variables param tres c s du processus d crit produire des diagnostics int grant l incertitude quelle est la robustesse du pronostic d impact d un r glementation dans une recherche de prise de d cision MEXICO S Mah vas Grille et Exemple Introduction Grille d Analyse SIS Fish un exemple de mod le complexe Exploration num rique de la p cherie Langoustine du golfe de Gascogne Discussion 10 gt D b lt 4 il gt ac S Mah vas MEXIC Grille et Exemple Introduction Grille d Analyse SIS Fish un exemple de mod le complexe Exploration num rique
20. ue Pr gt F 9 31E 11 9 31E 11 23 7071 0 008226 8 35E 11 8 35E 11 21 2788 0 009934 1 19E 10 1 19E 10 0 3044 0 610497 L effet le plus important est l AMP suivi du type dAMP l effet reaction n est pas sensible lt gt MEXICO ulle et exemple Biomasse f condit Biomasse mortalit naturelle noMPA 0 Recru 1 Recru 2 Gironde 1 Gironde 2 BBM assessement noMPA 0 Recru 1 Recru 2 Gironde 1 Gironde 2 BBM assessement 4e 08 1 2e 08 3e 08 8 0e 07 Biomass kg Biomass kg 2e 08 4 0e 07 1e 08 0 0e 00 Oe 00 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 En moyenne la biomasse d anchois d croit quelque soit le sc nario et la r action des p cheurs L incertitude autour de la f condit n alt re pas la d croissance de la biomasse Une faible mortalit naturelle entra ne une croissance de la biomasse 1 30 Leo 1 20 1 05 Biomass MPA NoMPA 1 20 1 15 1 10 1 05 Catch MPA NoMPA Prot ger les juv niles permet d augmenter la biomasse et les captures Prot ger les adultes fait d croitre la biomasse et les captures lorsque les p cheurs r allouent leur effort de p che autour l AMP mais les fait augmenter lorsque qu ils le r allouent sur toute la p cherie Prot ger les matures est plus risqu que prot ger les juveniles Au regard des incertitudes sur l
21. yse des sorties du mod le obtenues par simulation des combinaisons de facteurs La simulation par le mod le G d une r alisation du jeu de facteurs 6 R alisation 0 01 0 et sorties du mod le Y G 6 MEXICO S Mah vas Grille et Exemple Grille d Analyse Strat gie d exploration d un mod le D finition de la strat gie d exploration Choix conjoint d une m thode d exploration de l espace des facteurs du mod le pour s lectionner les combinaisons de valeurs des facteurs simuler et d une m thode statistique d analyse des sorties du mod le obtenues par simulation des combinaisons de facteurs D finition d une exp rience La simulation par le mod le G d une 0 r alisation du jeu de facteurs 6 R alisation 0 01 0 et sorties du mod le Y G Remarque Pour simplifier la pr sentation mais sans perdre en g n ralit nous nous placons dans le cas d un mod le G d terministe Si G tait stochastique une exp rience serait alors r alis e un nombre suffisant de fois pour assurer les propri t s de convergence de la variable Y tudi e S Mah vas Grille et Exemple lt gt MEXICO Une exploration num rique d un mod le par analyse de sensibilit repose donc sur e un plan d exp riences OF ax 0l jeu de r alisations de 0 CE 0r les simulations G 01 G 0 le mod le statistique o Y S 8 TE S aov Im pls le choix de S repose sur d
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