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01/11/2022

Rendre la gestion adaptative optimale accessible à tous – The Applied Ecologist5 min de lecture


L’auteur Sam Nicol décrit le travail de son équipe dernières recherches développer un nouveau modèle pour aider les gestionnaires à identifier et à utiliser facilement des interventions de gestion adaptative pour protéger les espèces menacées.

Gestion adaptative : quel est le problème ?

La gestion adaptative est la chose la plus cool en matière de conservation depuis près de 40 ans – tout le monde veut le faire. Dans les années 80, les élégantes formulations séminales par Hollings et Walters a proposé que la conservation et la gestion des ressources soient des problèmes qui pourraient être optimisés. Après avoir fixé un objectif, les gestionnaires adaptatifs pourraient « apprendre en faisant », toutes leurs actions et leur suivi contribuant en permanence à prendre de meilleures décisions pour atteindre leur objectif.

Cependant, malgré de nombreux impressionnants avancesce concept extrêmement attrayant s’est largement révélé difficile à traduire dans la pratique (bien que exemples notables exister). La les raisons car ces « écarts de mise en œuvre » sont nombreux, mais parmi eux se trouvent les besoins gourmands en données des modèles, l’inaccessibilité des mathématiques requises et la tendance à développer des solutions sur mesure avec des coûts de mise en œuvre élevés pour des retours spécifiques aux problèmes.

Tous ces facteurs se traduisent également par une dépense importante associée à l’implantation d’une gestion adaptative, en particulier si une conception expérimentale entièrement contrôlée est requise pour chaque espèce. Pour rendre la gestion adaptative optimale plus accessible, il faut la rendre plus simple et moins chère.

Une solution – restez simple et rendez-le facile!

Dans notre récent article, nous abordons certains de ces obstacles à l’adoption.

Partant des principes de conception de simplicité, de généralité et d’interprétabilité, nous avons conçu une formulation générale de gestion adaptative pour modéliser les interactions entre une espèce et sa principale menace. Nous avons modélisé le problème avec un nombre très minimal d’états pour rendre la solution rapide et maintenir la généralité entre différentes applications. Garder le nombre d’états petit nécessite également moins d’informations pour paramétrer les modèles, ce qui est idéal pour les modèles obtenus par des experts.

Pour aider davantage à l’élicitation et à l’interprétation, nous avons construit un Application brillante dans R où les experts ou d’autres utilisateurs peuvent jouer avec différents paramétrages de modèles pour vérifier leur intuition.

En Australie, les renards roux (Vulpes vulpes) sont des prédateurs invasifs qui menacent plusieurs espèces indigènes, dont le potoroo à longs pieds (Potorous longipes) que nous avons modélisé dans notre étude © David Croft/DPIE

Avec l’aide de la Nouvelle-Galles du Sud Programme Sauver nos espèces et quelques merveilleux experts des espèces, nous avons appliqué notre approche à une étude de cas de prédation du renard impacts sur la potoroo aux longs pieds, un marsupial menacé. Dans ce cas, il s’est avéré que la stratégie optimale était robuste à l’incertitude et qu’il y avait peu d’informations à gagner en la résolvant. Plus simplement, nous connaissons déjà la meilleure politique de gestion et n’avons pas besoin d’apprendre sur le tas.

Cela met en évidence l’une des valeurs d’une approche rapide – il est bien préférable de pouvoir tester rapidement une question que de passer des années à développer une approche complexe pour découvrir que nous avons posé la mauvaise question.

Et après?

La grande idée de notre article est que nous devons généraliser les modèles de gestion adaptative et les rendre accessibles aux utilisateurs. Nous proposons d’utiliser des modèles archétypiques simples et largement applicables.

Nous avons développé un tel modèle (une espèce avec une menace principale), mais nous envisageons également qu’une bibliothèque de plusieurs autres archétypes de modèles pourrait être créée (par exemple, plusieurs menaces pour une seule espèce ; problèmes de prélèvement optimal ; problèmes épidémiologiques). Avec la large adoption de R et le faible coût de développement des applications Shiny, nous pouvons rendre ces modèles adaptatifs généraux facilement disponibles pour des scénarios applicables à de nombreuses espèces menacées.

Dans la gestion adaptative optimale, nous utilisons un cycle de gestion, de suivi et d’apprentissage pour choisir des actions qui maximisent les chances d’atteindre un objectif à long terme, comme minimiser la probabilité d’extinction d’une espèce menacée (le potoroo illustré ici est un exemple menacé espèces que nous considérons dans notre étude). L’optimisation sélectionne les actions de gestion qui ont la plus grande probabilité de succès à long terme en maximisant les résultats d’action attendus tout en incorporant de nouvelles connaissances issues d’actions précédentes. Image de Potoroo : Flickr/Nigel Hoult

Il existe des milliers d’espèces menacées qui pourraient bénéficier de problèmes de gestion adaptative structurée, et nous ne pouvons pas développer de modèles et de solutions personnalisés pour toutes. Bien qu’il existe de nombreuses espèces, elles partagent souvent des menaces communes qui peuvent être traitées de la même manière par les modélisateurs.

Nous espérons qu’en exploitant ces points communs, nous pourrons réduire le coût d’entrée dans la gestion adaptative pour les gestionnaires de la conservation et enfin combler l’écart de mise en œuvre.

Lisez entièrement l’article: « Un cadre général adaptatif optimal pour la gestion d’une espèce menacée” dans le numéro 3:4 de Solutions écologiques et preuves.



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