A class of state-dependent delay differential equations and applications to forest growth
Études d'une classe d'équations à retard dépendant de l'état et application à la croissance de forêts
Résumé
This thesis is devoted to the studies of a class of state-dependent delay differential equations. This class of equations is derived from a size-structured model.The motivation comes from the parameter fittings of this system to a forest simulator called SORTIE. Cases of both single species forest and two-species forest are considered in Chapter 2. The numerical simulations of the system correspond relatively very well to the forest data generated by SORTIE, which shows that this system is able to be used to describe the population dynamics of forests. Moreover, an extended model considering the spatial positions of trees is also proposed in Chapter 2 for the two-species forest case. From the numerical simulations of this spatial model one can see the diffusion of forests in space. Chapter 3 and 4 focus on the mathematical analysis of the state-dependent delay differential equations. The properties of semiflow generated by this system are studied in Chapter 3, where we find that this semiflow is not time-continuous. The boundedness and dissipativity of the semiflow for both single species model and multi-species model are studied in Chapter 4. Furthermore, in order to study the population dynamics after the introduction of parasites into a forest, a predator-prey system consisting of the above state-dependent delay differential equation (describing the forest) and an ordinary differential equation (describing the parasites) is constructed in Chapter 5 (only the single species forest is considered here). Numerical simulations in several scenarios and cases are operated to display the complex behaviours of solutions appearing in this system with the predator-prey relation and the state-dependent delay.
Cette thèse est consacrée à l'étude d'une classe d'équations différentielles à retard dépendant de l'état -- ces équations provenant d'un modèle structuré en taille. La principale motivation de cette thèse provient de la volonté d'ajuster les paramètres du système d'équations étudiées vis-à-vis des données générées par un simulateur de forêts, appelé SORTIE. Deux types de forêts sont étudiés ici: d'une part une forêt ne comportant qu'une seule espèce d'arbre, et d'autre part une forêt comportant deux espèces d'arbres (au chapitre 2). Les simulations numériques du système d'équations correspondent relativement bien aux données générées par SORTIE, ce qui montre que le système considéré peut être utilisé afin d'écrire la dynamique de populations d'une forêt. De plus, un modèle plus étendu prenant en compte la position spatiale des arbres est proposé dans le chapitre 2, dans le cas de forêts possédant deux espèces d'arbres. Les simulations numériques de ce modèle permettent de visualiser la propagation spatiale des forêts. Les chapitres 3 et 4 se concentrent sur l'analyse mathématique des équations différentielles à retard considérées. Les propriétés du semi-flot associé au système sont étudiées au chapitre 3, où l'on démontre en particulier que ce semi-flot n'est pas continu en temps. Le caractère dissipatif et borné du semi-flot, pour des modèles de forêts comportant une ou deux espèces d'arbres, est étudié dans le chapitre 4. En outre, afin d'étudier la dynamique de population d'une forêt (d'une seule espèce d'arbre) après l'introduction d'un parasite, nous construisons dans le chapitre 5 un système proie-prédateur dont la proie (à savoir la forêt) est modélisée par le système d'équations différentielles à retard dépendant de l'état étudié auparavant, et dont le prédateur (à savoir le parasite) est modélisé par une équation différentielle ordinaire. De nombreuses simulations numériques associées à différents scénarios sont faites, afin d'explorer le comportement complexe des solutions du au couplage proie-prédateur et les équations à retard dépendant de l'état.
Domaines
Analyse numérique [math.NA]
Origine : Version validée par le jury (STAR)
Loading...