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Lecture-28 Analyse de la viabilité de la population [ FL ] Dans la classe d'aujourd'hui, nous allons examiner l'analyse de la viabilité de la population ou une analyse de la viabilité d'une population.
(Voir le diaporama: 00:22) Maintenant, la population que nous avons vue avant est une collection d'individus de la même espèce qui vivent dans la même région, qui se croisent entre eux, et qui sont séparés de n'importe quel autre groupe semblable d'espèces. (Référez-vous à la diapositive: 00:39) Alors, commençons par la viabilité de la population. Donc, quand on dit la viabilité de la population, qu'est-ce que nous voulons dire? La viabilité de la population est la capacité d'une population à persister ou à éviter l'extinction. Maintenant, ce que nous demandons ici c'est que, supposons que vous avez vu une dizaine de tigres dans la réserve de Panna tigre. Donc, si nous avons ces 10 tigres, ces 10 tigres seront-ils en mesure de persister pendant une longue période, ils seront en mesure d'éviter l'extension, ou vont-ils s'étendre en peu de temps? L'analyse de la viabilité de la population est donc une analyse de la viabilité de la population. Donc une analyse de la capacité ou non de cette population à persister ou non. (Référez-vous à la diapositive: 01:09) (voir la diapositive: 01:23) Maintenant, pourquoi avez-vous besoin d'effectuer une telle analyse? Donc, nous avons vu avant que les populations puissent disparaître parce qu'il y a deux facteurs qui fonctionnent en tout temps qui pourraient mener à leur extinction. Il s'agit de facteurs déterministes et de facteurs stochastiques ; des facteurs déterministes, qui agissent sur de grandes tailles de population et des facteurs stochastiques, qui sont des facteurs de risque agissant à des tailles de population plus petites.
(Voir la diapositive: 01:43) Maintenant, pour récapitulation, nous avons ces trois facteurs déterministes, le taux de natalité, le taux de mortalité et la structure de la population. Donc, si votre taux de mortalité est plus élevé que le taux de natalité, alors la population pourrait devenir étendue ou si la population ne comprend que des personnes très âgées alors elle peut aussi s'orienter vers une extinction.
(Voir Heure de la diapositive: 02:03) considérant que, dans le cas de facteurs stochastiques ou de facteurs fortuites, nous avons constaté que nous avons des facteurs démographiques stochastiques incluant les événements probabilistes tels que la reproduction, la taille de la portée, la détermination du sexe et la mort. Donc, cela signifie probablement que même si vous avez un taux de mortalité très faible, vous pourriez avoir une situation dans laquelle tous les adultes sont morts dans une certaine période ou probablement tous les individus reproducteurs à une très petite taille de litière ou probablement toutes les sources qui étaient nées sont des mâles. Donc, ce sont des facteurs stochastiques qui travailleraient dans la taille de la population ou plus petits sinon ils seraient moyenné en moyenne et donc, nous ne serons pas en mesure de voir cette stochasticité.
La seconde est la variation et les fluctuations de l'environnement, comme les températures d'une sécheresse. Le troisième est une catastrophe comme les incendies de forêt et les maladies. Ensuite, les processus génétiques, y compris la perte d'hétérogénéité et la dépression de consanguité, pourraient aussi agir à des tailles très faibles de population parce que toutes les personnes sont désormais génétiquement liées les unes aux autres.
(Référez-vous à la diapositive: 03:11) Ou nous pourrions avoir des processus déterministes tels que la mortalité dépendante de la densité pour dépasser la capacité de charge de l'habitat. Donc, si vous avez un habitat dans lequel nous avons une très petite capacité de charge. Ainsi, la capacité de transport nous dira le nombre de personnes que cet habitat pourrait supporter. Donc, par exemple, si vous avez une réserve de tigre et que cette réserve de tigre est pleine de dire, des arbres et seulement plein de dire, les terres humides, mais elle n'a pas de graminées. Ainsi, il y aurait un nombre très inférieur d'herbivores que cette réserve de tigre pourrait supporter et un moins grand nombre d'herbivores signifierait moins de proies. Nous devrions également nous dire que cette réserve de tigre pourrait soutenir un nombre très inférieur de tigres.
D'autre part, s'il essayait d'augmenter la capacité de charge de l'habitat probablement par exemple, la coupe de quelques arbres et la conversion de certaines zones en prairies, peut-être aussi en drainant une certaine quantité de terres humides et en convertissant celles qui sont également dans les prairies, dans ces cas, la capacité de charge de l'habitat augmenterait. Ainsi, il serait capable de soutenir un plus grand nombre d'herbivores et aussi plus de carnivores comme les tigres. Et la dernière est la migration au sein de la population, donc s'il y a une très petite population et qu'il y a quelques individus qui migrent, alors tout ce qui reste pourrait ne pas être en mesure de soutenir la population à son propre endroit.
Une autre définition de l'analyse de la viabilité de la population est qu'il s'agit d'un processus par lequel la probabilité d'extinction d'une espèce ou d'une population donnée est évaluée en intégrant des données sur l'histoire de la vie, la démographie, la génétique de l'espèce et l'information sur la variabilité de l'environnement, des maladies, de la stochasticité, etc., en utilisant des modules mathématiques et des simulations par ordinateur afin de prédire si la population demeurera viable ou s'éteinte dans une période déterminée selon diverses options de gestion.
Essentiellement, ce que cela essaie de dire, c'est que nous savons quelle est la démographie de la population, combien d'hommes et de femmes y sont, quelle est leur classification par âge? Nous connaissons également l'histoire de la vie de la population, c'est-à-dire combien de temps une personne survit, à quel âge les individus deviennent productifs, quelle est la petite taille que vous connaissez aussi la génétique de l'espèce, quel est le niveau d'homogénéité ou d'hétérozygotie qui est présent dans cette espèce.
Nous pouvons également deviner la variabilité de l'environnement en examinant les données antérieures. Ainsi, par exemple, si nous disons que chaque 3e année nous avons un tirant d'eau, nous pouvons donc utiliser cette information, nous pouvons aussi examiner les maladies qui y sont répandues et la fréquence de déclenchement d'une épidémie de maladies, nous pouvons examiner d'autres stochasticités.
Et quand nous avons toutes ces informations, nous pouvons placer ces informations dans un modèle mathématique ou une simulation informatique. Donc, lorsque toutes ces données sont en cours de simulation par ordinateur, alors nous pouvons utiliser la simulation pour prédire si cette population restera viable ou s'éteinte dans une période de temps décidée. Nous pourrions donc dire, en substance, que nous regardons la viabilité de la population pour dire, les 100 prochaines années ou disons, pour les 1000 prochaines années et avec toutes ces conditions initiales, notre population pourra survivre ou pas sous diverses options de gestion.
Ainsi, diverses options de gestion pourraient inclure la récolte de certaines personnes ou la supplémentation de certaines personnes. La récolte signifie que nous éliminons certaines personnes et que nous les retirons de la population pour que notre population ne soit pas très proche de la capacité de transport. La supplémentation est un processus dans lequel nous amenons des individus d'une autre région dans notre population afin de réaliser un sauvetage génétique ou d'augmenter la taille de la population. Donc, compte tenu de toutes ces conditions, nous pouvons utiliser un modèle mathématique ou une simulation informatique pour prédire ce qui va se passer, et cette prédiction sera très importante pour nos interventions de gestion. (Référez-vous à la diapositive: 07:12)

La troisième définition indique que l'analyse de la viabilité de la population peut être définie comme toute méthode utilisée pour déterminer une population minimale viable ou la taille à laquelle la population a une probabilité de persistance de 99 pour cent pendant 1 000 ans. Dans ce cas, nous tournons notre définition antérieure à l'envers ; nous disons que nous n'allons pas commencer par dire que nous avons une telle taille de la population.
Mais, nous allons de nouveau calculer, que si nous avons un délai de 1000 ans, si nous avons la probabilité de survie de 99 pour cent et compte tenu de tous nos autres intrants, c'est-à-dire de l'histoire de la vie, de la stochasticité, des taux auxquels l'environnement fluctue, et ainsi de suite, nous utiliserons toute cette information pour calculer la population minimale viable qui doit être présente dans une région. Donc, pour l'essentiel, on pourrait y aller ou avec ça et les deux façons.
Donc, dans notre définition précédente, donc dans cette définition ce que nous pourrions faire c'est que, nous pouvons commencer par dire, 4 individus et avec 4 individus pour les 1000 prochaines années, quelle est la probabilité d'extinction? Si la probabilité de prolongation est inférieure à un pour cent ou les probabilités de survie de plus de 99 pour cent, alors nous dirons que 4 individus suffisent.
Mais, si la probabilité de survie pour les 1000 prochaines années est disons, 80 pour cent alors à la place de 4 individus nous irons pour 5 individus, puis ce 6 individus et ainsi de suite afin de déterminer la population minimale viable qui est nécessaire pour obtenir les résultats de 99 probabilités pour 1000 ans. Et nous le regardons dans plus de détails quand nous allons à la simulation informatique en un peu de temps.
(Voir la diapositive: 08:58) Maintenant, l'analyse de la viabilité de la population est également effectuée par un certain nombre d'autres termes tels que l'évaluation des risques d'extinction. Donc, dans ce cas, nous essayons de souligner que nous voulons savoir, quelle est la probabilité que la population s'éteinte dans un délai déterminé? Il s'agit donc d'une évaluation des risques d'extinction. C'est aussi une analyse de la vulnérabilité de la population. Pourquoi une analyse de la vulnérabilité?
Parce que nous pouvons bricer avec nos variables stochastiques pour voir, si notre population est plus vulnérable à l'extinction à cause du braconnage ou de notre population est plus vulnérable à l'extinction parce qu'elle atteint la capacité de charge ou disons, notre population est plus vulnérable à l'extinction à cause de la dépression de consanguation. Donc, nous pouvons jouer avec tous nos paramètres pour comprendre le paramètre qui rend notre population la plus vulnérable à l'extinction. Il s'agit donc d'une autre façon d'utiliser cette analyse.
Ensuite, la modélisation de simulation prédictive. Dans ce cas, nous faisons une simulation et une modélisation pour prédire l'avenir de la population. Et ensuite, la modélisation stochastique de la population parce que nous utilisons des phénomènes stochastiques pour modéliser notre population afin de comprendre comment cette population se comportera au cours des prochaines années.
(Référez-vous à la diapositive: 10:18)

Il existe trois façons de procéder à l'analyse de la viabilité des populations ; la première consiste à utiliser l'observation empirique. L'observation empirique signifie que nous faisons référence à l'observation sur le terrain. Ainsi, l'observation sur le terrain de la stabilité et des fates à long terme d'un certain nombre de populations de tailles diverses ; un exemple est l'étude de la viabilité de diverses tailles de population du mouflon d'Amérique. Donc, ce que nous disons ici dans le cas des observations empiriques, c'est que nous avons un certain nombre d'études de cas sur le terrain et, dans ces études de cas, nous examinons un certain nombre de populations.
(Référez-vous à la diapositive: 10:45) Ainsi, la première population est lancée avec 10 personnes. Il y avait une partie de la population qui a commencé avec 12 personnes, 14, 16 et ainsi de suite. Voir n est égal à 50, n est égal à 100, n est égal à 500. Maintenant, nous avons toutes ces études de cas que nous avons observé là-bas sur le terrain.
Maintenant, quels ont été les résultats de ces affaires? Ainsi, dans ce cas, il y avait une population de 12 individus qui résidait dans un sommet de montagne et cette population de montagne a été séparée de toutes les autres populations. Donc, nous avons commencé à observer ces populations et nous avons vu qu'après avoir dit, 4 générations de cette population sont en voie d'extinction, en raison de leur consanguinde. Ensuite, nous avons aussi examiné d'autres populations que nous regardons dans une population de 40 tailles.
Donc, nous avions 40 individus au sommet d'une montagne et cette population a également été séparée de toute la population environnante et nous disons que cette population peut survivre pour dire, 20 générations et même après jusqu'à 20 générations cette population survivante et même avec le cas de la population de 50 personnes ou 500 individus. Donc, nous dirons, dans le cas de 38 populations individuelles, que cette population survit pour dire, 20 générations et après que cette population s'est éteinte.
Donc, en utilisant toutes ces observations empiriques, on dirait que 10, 12, 14, 16 choses jusqu'à 38 meurent en 20 générations, mais tout ce qui est 40 ou plus, il est survécu. Donc, ça survit, ça survit, ça survit, ça survit et tous ces survivants survivent.
Donc, dans ce cas, nous dirons que la population minimale viable est de 40, parce que si nous avons 40 individus, notre population survivra pour une très longue période, plus de 20 générations ou plus de 100 ans de plus ou plus de 1000 ans. Donc, c'est une façon de faire usage de l'information sur le terrain ou de l'information empirique pour comprendre la viabilité de différentes tailles de populations ; c'est donc la première approche. (Heure de la diapositive: 13:02)

La deuxième approche est l'élaboration de modèles analytiques du processus d'extinction qui permettent de calculer la probabilité d'extinction à partir de mesures d'un petit nombre de paramètres mesurables. Ainsi, un exemple est le modèle de Goodman de la démographie de l'extinction du hasard.
Donc, ce que vous faites dans cette méthode d'analyse de la viabilité de la population, c'est que nous développons un modèle d'extinction, un modèle analytique ou un modèle mathématique du processus d'extinction. Donc, nous faisons quelques calculs pour développer un modèle qui est un modèle mathématique et une fois que vous avez ce modèle. Ce modèle utilise donc un certain nombre d'entrées. Donc, c'est notre modèle et dans ce modèle, nous avons fourni un certain nombre d'entrées. (Référez-vous à la diapositive: 13:44)

On pourrait dire que la taille de la population ou la stochasticité ou cette stochasticité incluraient la variation environnementale ou les maladies. Ensuite, nous pourrions aussi inclure des choses telles que l'histoire de la vie de la population qui nous dit la région où les individus deviennent reproductifs, la taille de la litière et ainsi de suite, ou nous pourrions aussi inclure des choses telles que la quantité d'inconsanguine qui est là dans la population, donc tous ces apports sont différents.
Maintenant, nous avons mis toutes ces entrées dans un modèle mathématique et nous comprenons la viabilité de la population pour cette taille de population de'n'pour'n'nombre d'années ou't number of years which could be 100 years of 1000 years. Ainsi, dans cette seconde méthode, nous avons mis au point des modèles analytiques du processus d'extinction qui permet le calcul de la viabilité de la population de la possibilité d'extinction.

Référez-vous à l'heure de la diapositive: 15:02)

Mais ces jours, parce que nous avons une bonne quantité de puissance de calcul, c'est notre 3ème méthode que nous utilisons le plus souvent. Donc, c'est l'utilisation des simulations d'ordinateurs et la modélisation pour projeter la distribution de probabilité des fates possibles d'une population, un exemple est le logiciel'Vortex'. Donc, ce que nous faisons ici, c'est que nous utilisons un ordinateur pour effectuer une analyse de force brute.
(Reportez-vous à la page Heure de la diapositive: 15:34) Donc, dans ce cas, ce que nous faisons c'est que, supposons que nous ayons la probabilité de la sécheresse, 1 tous les 3 ans et la probabilité d'une maladie est de dire, 1 tous les 5 ans. Donc, ce que nous faisons ici, c'est que nous demandons à notre ordinateur de commencer par notre taille de population disons, 20 individus et ensuite il ira avec le nombre de simulations pour qu'il aille avec un certain nombre de simulations.
Maintenant, il y aurait une simulation qui dirait qu'au cours de l'année Ist nous avons un tirant d'eau et une maladie, puis il y a une autre simulation qui dit que nous commençons seulement avec une maladie, il y a une simulation IIIrd qui dit que nous commençons seulement avec un tirant d'eau. Maintenant, dans cette simulation, un tirant d'eau et une maladie ici sont suivis d'une maladie ici ou nous pourrions avoir une autre année à la fois de tirant d'eau et de maladie ou nous pourrions avoir une troisième année qui n'a qu'un tirant d'eau ou nous pouvons avoir un quatrième ici qui n'en a pas ; ainsi, c'est une année blanche.
Et puis chacun d'entre eux sera à nouveau abandonné. Donc, une fois que nous utilisons une telle méthode, nous avons une simulation par ordinateur et une modélisation pour projeter la distribution de probabilité des fates possibles. Donc, la distribution de probabilité des fates possibles signifierait que, une fois que nous aurons fait toutes ces simulations, nous dirons que nous avons dit, fait 10 000 simulations et en dehors de ces 10 000 simulations, nous avons observé qu'en 300, la population est en voie d'extinction. Donc, on dirait que la probabilité de l'extinction est donnée par 300 de 10 000 sur 100, ce qui est de 3 pour cent.
Il y a donc une possibilité d'extinction de 3 pour cent dans ces circonstances, chaque troisième année étant une sécheresse ou une probabilité de maladie de 1 sur 5. Donc, ici nous faisons une distribution de probabilité des fates possibles d'une population et un exemple est un tourbillon de logiciels, que nous allons regarder en peu de temps. Mais avant de le faire, que demande ce modèle?
Référez-vous à l'heure de la diapositive: 17:32)

Ainsi, l'analyse de la viabilité de la population à travers cette méthode a deux caractéristiques de prérequis, l'une est un modèle explicite du processus d'extinction. Donc, en gros, lorsque nous avons vu que nous avons utilisé un modèle mathématique ou un modèle analytique, un tel modèle explicite de processus d'extinction est également nécessaire pour que la simulation informatique commence avec. Et elle exige aussi une quantification des menaces à l'extinction, c'est-à-dire que nous avons besoin d'une quantification de toutes ces probabilités.
Donc, la probabilité d'enfoncés, la probabilité d'une maladie ou de dire la probabilité d'une inondation ou la probabilité d'extinction de températures tout cela nous devrons aussi être quantifiés. Donc, quantifié signifie que nous ne pouvons pas simplement dire que nous aurons un tirant d'eau un peu de temps, nous aurons à mettre un chiffre sur le nombre d'années où nous aurons un tirant d'eau.
(Référez-vous à la diapositive: 18:28) Donc, maintenant, nous allons faire une démonstration du logiciel vortex. Alors, maintenant, regardons une démonstration du logiciel vortex et ici nous utilisons le logiciel de Foucault qui est une version éducative de la lite du même logiciel.
(Référez-vous à l'heure de la diapositive: 18:35) Référez-vous à l'heure de la diapositive: 18:45)

Donc, nous ouvrons notre projet. Maintenant, nous avons le nom de tigre de projet, et ici nous devons donner toutes sortes de commentaires que nous venons de discuter. Donc, pour l'essentiel, nous mettons le nombre d'itérations. Donc, au fond, combien de cas nous voulons voir ; si nous voulons voir une centaine de cas, nous voulons voir 100 cas ou 10 000 cas, ou ainsi de suite. Et puis combien d'années nous avons besoin de la simulation pour fonctionner. Alors, voulons-nous voir la probabilité d'extinction au cours des 100 prochaines années ou disons, les 1000 prochaines années, et ainsi de suite? Dans ce cas, nous n'avons affaire qu'à une seule population, donc nous ne traitons pas de l'immigration et de l'émigration.
(Voir la diapositive: 19:25) Ensuite, nous pourrions aussi inclure des choses comme la dépression consanguale et les équivalents létaux, mais pour la simplicité, nous ne l'ignorerons pas pour le moment.
(Voir la diapositive: 19:37) Maintenant, dans le cas du système reproducteur, nous disons qu'un tigre est un individu polygyne. Donc, essentiellement un tigre mâle peut faire avec n'importe quel nombre de femelles. Alors nous sommes en train de mettre tout l'histoire de la vie. Ainsi, pour les femelles, l'âge du premier ressort est l'âge de la maturité sexuelle qui est de 3 ans, pour les mâles, la maturité sexuelle est de 4 ans, la durée de vie maximale.
Maintenant, dans les conditions du zoo, nous avons vu des tigres en croissance depuis 26 ans, mais dans les zones forestières dans les scénarios nationaux, nous le placerons 20 ans. Maintenant, le nombre maximal de couvées par an est de 1, le nombre maximum de descendants par couvée est le nombre de personnes nées dans un autre qui nous laisse appeler 3 ; le sex-ratio de la naissance nous permet de voir que 50 pour cent des individus nés d'une couvée ou d'un mâle ; le maximum est une reproduction féminine et la reproduction masculine que nous conservons à 14.
Référez-vous à l'heure de la diapositive: 20:34)

Ensuite, nous allons au taux de reproduction ; maintenant, cela nous demande, en pourcentage des femelles adultes qui se reproduisent. Donc, si nous avons 10 femelles adultes, toutes se reproduisent en même temps? Maintenant, on observe que dans le cas des tigres, s'il y a une femelle qui a donné une portée, le ourson reste avec la mère pendant environ 3 ans. Donc, dans ce cas, mettons cela à 40%, puis la distribution des couvées par an. Donc, on dira que 0 brods 0, 1 couvée est 100, ce sont des choses avec lesquelles nous pouvons jouer.
(Référez-vous à la diapositive: 21:07) Ensuite, nous le mettons dans les taux de mortalité. Donc, dans le cas des femmes et dans le cas des hommes aussi, nous disons que la mortalité de 0 à 1 ans est de 50 pour cent. Nous parlons donc ici du taux de mortalité infantile. Mettons-nous à 50%, puis s'il y a une tigresse d'âge 1, alors au cours de la prochaine année, il n'y a que 10% de mortalité, et ainsi de suite, donc nous pouvons mettre tous ces chiffres.
(Référez-vous à la diapositive: 21:34) Ensuite, nous mettons en place des catastrophes et nous disons ici que nous allons avoir 2 types de catastrophes ; 2 types de catastrophes et ensuite nous pouvons également mettre leurs fréquences.
Référez-vous à l'heure de la diapositive: 21:43)

Les prochaines discussions sur la taille de la population, commençons par une population de 30 personnes et ici nous avons une distribution féminine et la distribution masculine, alors que nous avons 30 individus. Ainsi, nous pouvons soit utiliser une distribution d'âge stable dans laquelle le logiciel le calcule automatiquement, soit nous pouvons calculer n'importe laquelle de ces valeurs par nous-mêmes. Donc, nous pouvons dire, à la place de deux personnes ici nous avons 3 individus et en cas de dire, à 7 ans nous n'avons pas d'individu, nous pouvons jouer avec tous ces paramètres.
(Reportez-vous à la page Heure de la diapositive: 22:18) Ensuite, nous avons la capacité de charge, de sorte que cela a plus à voir avec notre mortalité dépendante de la densité. Alors, disons que la capacité de charge de l'environnement est de 100 individus ; ainsi, elle peut supporter 100 tigres.
(Voir la diapositive: 22:32) La moisson parle du nombre de tigres qui ont été enlevés par le braconnage ou par l'abattage. Ainsi, le braconnage pourrait être dit, le braconnage illégal et les chasseurs sont en train de prendre des parts et de tuer des tigres pour leur peau ou de dire, pour leurs os ou nous pourrions même aller à abattre des tigres. Donc, s'il y a une énorme quantité de dépression de consanguins, alors on pourrait aller pour un abattage départemental. Maintenant, l'abattage ministériel n'est pas fait en Inde, nous allons donc l'ignorer.
Référez-vous à l'heure de la diapositive: 22:57)

Et la supplémentation parle du nombre de personnes que vous amenez, de la part d'une autre population pour compléter cette population. Donc, nous l'ignorons pour le moment. Alors, voyons que si vous avez une population de 30 personnes, à quoi ressemble la simulation? Alors, faisons la simulation.
(Référez-vous à la diapositive: 23:15) Donc, ce que nous avons vu, c'est que jusqu'à l'âge de jusqu'à 100 ans et que nous avons effectué 100 simulations. Maintenant, dans ces 100 cas de simulation, nous constatons que la probabilité de disparition est de 0 pour cent parce qu'il n'y avait aucun scénario dans lequel une de ces populations était en déclin. Mais dans le cas de cette simulation particulière, nous voyons que la taille de la population a diminué de 20 à dire, près de 6. Mais ensuite il a pu récupérer après ça, mais il est aussi possible qu'il ait pu tomber. Ensuite, commençons par la taille initiale de la population, par exemple 4.
(Référez-vous à la diapositive: 24:04) Donc, nous avons ou nous prenons le cas extrême, nous commençons seulement avec 2 personnes. (Voir la diapositive: 24:09) Maintenant, dans ces 2 personnes, nous avons la femelle de 5 ans et nous avons un homme de 5 ans. Donc, maintenant, relancez la simulation, avec seulement deux personnes. Maintenant, ce que nous observons ici c'est que, il y a une probabilité d'extinction de 82%, à cause de toutes les 100 simulations que nous avons 82 touchaient cette ligne de 0. Donc, une espèce a été élevée à une taille de population de 0, de sorte que la population s'éteint. Maintenant, augmentons la taille de la population et, en lieu et place d'avoir 2 individus, commençons par 4 personnes. (Voir la diapositive: 24:20) Maintenant, avec 4 personnes ; maintenant, nous disons automatiquement que nous avons une personne d'âge 2 et 8 ans pour les hommes et les femmes, mais nous pouvons aussi changer cela. (Référez-vous à la diapositive: 24:50) Donc, disons qu'à la place de l'âge de 2 ans, nous avons une femme de 4 ans et une femme de 8 ans. Maintenant, relancez la simulation.
(Référez-vous à la diapositive: 25:12) Maintenant, d'une probabilité de 82 pour cent de l'extinction, la probabilité de disparition est maintenant descendu à 55 pour cent. Donc, il nous dit que seulement 55, sur ces 100 simulations le toucher 0, ont pu atteindre la capacité de charge ou quelque part entre. Maintenant, augmentons la taille de notre population, commençons par 6 personnes.
(Référez-vous à la diapositive: 25:42) Maintenant, lorsque nous commençons avec 6 personnes, nous voyons à nouveau des extinctions.
Référez-vous à l'heure de la diapositive: 25:46)

Donc maintenant, la probabilité de disparition est descendu à 36%. Maintenant, on peut continuer à jouer avec ces chiffres. Alors, commençons par notre population de 8. (Référez-vous à la diapositive: 26:04) Maintenant, de plus en plus de population ou de plus en plus de simulations sont en mesure d'éviter l'extinction.
Donc, de 36 pour cent, il est descendu à 27%.

Référez-vous à l'heure de la diapositive: 26:06)

Donc, ce que nous essayons de faire ici, c'est que nous essayons de comprendre la taille minimale de la population viable.
(Référez-vous à la diapositive: 26:19) Référez-vous à l'heure de la diapositive: 26:22)

Ici aussi nous voyons l'extinction, nous verrons qu'il ne s'agit pas non plus d'une population viable, mais alors la probabilité d'extinction n'est maintenant que de 19 pour cent.
(Référez-vous à la diapositive: 26:40) Maintenant, avec 12 individus comme notre départ nous avons une probabilité d'extinction de 17 pour cent, augmentons-nous encore plus, nous l'avons ramené à 12 pour cent.

Référez-vous à la diapositive: 26:49) (Référez-vous à la diapositive: 27:01) Laissez-nous parler d'une réduction, disons que si elle est inférieure à 5 pour cent, nous dirons que notre population sera la population minimale viable.
Référez-vous à l'heure de la diapositive: 27:08)

Parce que, même si vous avez une très faible probabilité d'extinction, même si c'est 1%, il est possible que notre population disparait après un certain temps ici nous sommes très proches de notre coupe de 5%, donc nous sommes à 6%.
(Référez-vous à la diapositive: 27:35) Mettons-nous en place à 18 personnes. Ici, nous avons atteint 5%.
Référez-vous à l'heure de la diapositive: 27:38)

Donc, dans ce cas, une fois que nous avons décidé de notre coupure, nous avons donc dit que si notre probabilité d'extinction est inférieure à 5% inférieure ou égale à 5%, alors nous dirons qu'il s'agit d'une population minimale viable. Donc, de cette façon, nous sommes arrivés à la conclusion que 18 individus sont quelque chose qui nous fournira la population minimale viable. Et puis on peut aussi inclure la pensée comme la récolte. Donc, dans le cas de la récolte, on peut dire combien de personnes sont en train de s'en sortir? Alors, disons que utilisons nos valeurs par défaut et relancez la simulation.
(Référez-vous à la diapositive: 28:23) Donc, nous récoltons certaines personnes, mais pas dans une très large mesure et notre probabilité d'extinction a augmenté, elle est passée à 9 pour cent. Nous dirons donc que notre population cesse d'être une population minimale viable.
(Référez-vous à la diapositive: 28:45) Ou disons que nous l'augmentons encore, 1 et le nombre de femelles de chaque âge doit être récolté ; disons 1 ici et le nombre de mâles ici nous permet de dire 2. Donc, maintenant, nous augmentons le niveau de braconnage qui est là dans la population. Donc, c'est toujours 9%. (Référez-vous à la diapositive: 29:01) Donc, en gros, nous pouvons jouer avec de tels paramètres et une fois que nous serons en cours de simulation, nous aurons une idée de la façon dont toutes ces choses, que notre braconnage ou un supplément de supplémentation vont nous aider ou vont mener cette population à l'extinction. Donc, c'est la démonstration du logiciel vertex. (Référez-vous à la diapositive: 29:21) (voir la diapositive: 29:39) Maintenant, à l'exception de l'utilisation de logiciels et de simulations pour comprendre la viabilité de la population, l'analyse de la viabilité de la population de nos jours est également utilisée pour d'autres choses que l'extinction, comme la mesure de la santé de la population, comme la moyenne et la variance de la croissance de la population, les changements dans la distribution de l'aire de répartition, l'occupation habitée et les pertes de variabilité génétique. Donc, lorsque nous regardons dans notre simulation, nous avons vu que notre dernière colonne était la quantité d'hétérozygotie génétique qui était présente dans la population. Donc, des choses comme celles-ci peuvent aussi être comprises en utilisant des méthodes qui sont très semblables à notre analyse de la viabilité de la population.
Maintenant, l'utilité d'un tel exercice est qu'il s'agit d'un outil de gestion important pour la conservation, car nous pouvons calculer un certain nombre de paramètres et nous pouvons répondre à un certain nombre de questions. Tel que le calcul de la probabilité de persistance d'une population dans les conditions actuelles. Donc, par exemple, si vous avez une réserve de tigre et si vous voulez dire que seule cette petite réserve de tigre ne sera pas suffisante pour la population parce que la capacité de charge est moindre. Donc, vous pouvez utiliser ces simulations pour sortir avec une surface minimale qui serait nécessaire pour votre réserve de tigre.
De même, le calcul de la probabilité de persistance d'une population dans des conditions d'intervention de gestion modifiées. Ainsi, la modification des conditions d'intervention de la direction inclurait une augmentation de la taille de la réserve de tigre. Ainsi, vous pouvez également inclure dans une capacité de charge accrue, puis faire le calcul pour voir s'il augmente la probabilité de persistance de la population.
De plus, le calcul des conditions de population moyennes les plus probables, y compris la taille de la population, la taille des populations d'une année à l'autre et la perte de variation génétique. Donc, quand nous faisons les simulations, nous pouvons demander à l'ordinateur que, à chaque itération, il devrait nous donner la taille de la population, la gamme des tailles de population, et aussi le taux de perte de variation génétique. Nous pouvons même envisager des choses telles que le nombre de mâles et le nombre de femelles, qui seraient là dans des conditions différentes.
(Voir la diapositive: 31:46) Ainsi, par exemple, s'il y a un braconnage et un braconnage, c'est surtout pour les hommes parce qu'ils offrent une plus grande taille et aussi parce qu'ils sortent de la réserve lorsqu'ils se dispersent. Ainsi, dans ces situations, les mâles sont préférentiellement enlevés du système. Donc, nous pouvons utiliser une telle analyse pour poser cette question que le rapport de sexe change avec le temps.