Modéliser et simuler les transformations environnementales

Responsable pédagogique : Martin Paegelow

Objectifs

• Établir une stratégie de modélisation et savoir la mettre en œuvre
• Formaliser la représentation de systèmes socio-écologiques par des schématisations compréhensibles, dites UML
• Connaître les approches de la modélisation spatio-temporelle prospective appliquées aux dynamiques environnementales, process-based et pattern-based
• Savoir retracer les changements spatio-temporels
• Être en mesure de mesurer l’impact de variables explicatives de ces changements
• Comprendre les notions d’émergence et d’interactions

Apprendre les méthodes et techniques utilisées en modélisation statistique appliquée à la modélisation probabiliste et à la géo-prospective. S’appuyant sur les diverses manifestations des changements environnementaux et paysagers, les objectifs de cette UE consistent en l’introduction des approches et méthodes pour retracer et caractériser les dynamiques, pour les modéliser et fonder des simulations prospectives. Sont abordées les méthodes de modélisation « pattern » mais aussi les outils individus-centrés (automates cellulaires et multi-agents) orientés plutôt « process ».

Contenus

Cette UE propose une mise en œuvre concrète de deux démarches de modélisation pour aboutir à des formes d’exploration des dynamiques territoriales. Le cours présente les principales techniques et outils de la modélisation.

Sur la base d’une connaissance des trajectoires spatio-temporels passés, cette UE présente les différentes méthodes en termes de modélisation spatio-temporelle, notamment l’approche « pattern-based » partant de cartes et autres documents spatialisés afin, ensuite, de s’interroger sur le pourquoi des distributions et dynamiques observées. L’autre approche passe par la modélisation process-based, où la programmation de règles de fonctionnement d’entités agissantes, simples, ensembles combinées, permet de faire apparaître des dynamiques complexes. Adaptées aux territoires, ces approches « process-based »  individus-centrées (automates cellulaires, multi-agents) permettent de combiner fonctionnement individuel et familial, interactions sociales et dynamiques territoriales pour reconstituer l’évolution de territoires et de leurs populations.

Indications bibliographiques

• Camacho Olmedo M.T., Paegelow M., Mas J.F., Escobar F. (eds), 2018, Geomatic Appoaches for modeling Land Change Scenarios. A review and Comparison of Modeling Techniques. In: Springer: Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. 525p. ISBN 978-3-319-60801-3
• Houet T, Aguejdad R, Doukari O, Battaia G, Clarke K, (2016) Description and validation of a “non path-dependent” model for projecting contrasting urban growth futures. Cybergeo, document 759, January 6 2016, http://cybergeo.revues.org/27397
• Paegelow M., Camacho Olmedo M.T., Mas J.F., Houet T., 2014, Benchmarking of LUCC modelling tools by various validation techniques and error analysis. Cybergeo, document 701, mis en ligne le 22 décembre 2014,. URL : http://cybergeo.revues.org 
• Amblard, F., Phan, D., 2006. Modélisation et simulations multi-agents : application pour les sciences de l’Homme et de la Société, Lavoisier. Hermes, Paris, France.
• Saqalli, M., Bielders, C.L., Defourny, P., Gérard, B., 2010. Simulating rural environmentally and socio-economically constrained multi-activity and multi-decision societies in a low-data context: a challenge through empirical agent-based modeling. JASSS 13. https://doi.org/10.18564/jasss.1547
• Saqalli, M., Vander Linden, M., 2019. Introducing qualitative and social science factors in archaeological modelling., Simulating the Past books Series. Springer Editions, New York, USA.