modélisation du choix du métier : les chalutiers pélagiques du golfe de gascogne
TRANSCRIPT
Modélisation du choix du métier :
Les chalutiers pélagiques du Golfe de Gascogne
Introduction
- La flottille pélagique dans le Golfe de Gascogne
- Chalutiers pélagiques (50 bateaux)
- Bolincheurs (30 bateaux)
- Un assemblage d’espèces cibles
- Anchois
- Bar
- Thon
- Sardine
- Chinchard
- …
Introduction
- Contexte de l’étude:
- L’ année 2005
- Fermeture de la pêche à l’anchois
- de Février à fin Mai
- de Juillet à la fin de l’année
- Différence dans la dépendance des flottilles pour l’anchois
Introduction
- La flottille étudiée :
- Les captures d’anchois
yearCaptures Françaises
d'anchoisCaptures réalisées par les
chalutiers pélagiques étudiés Pourcentage
2000 17 765 000 4 638 191 262001 17 087 000 4 295 861 252002 10 988 000 3 567 722 322003 7 593 000 2 265 504 302004 8 781 000 2 522 326 292005 952 000 254 150 27
- Profil de capture
espèceCaptures totales (en
kg) sur la période 2000-2005
pourcentage
Anchois 17 543 755 76.5Bar 1 554 789 6.8Thon 1 285 014 5.6Chinchard 1 178 774 5.1Maquereau 542 048 2.4Merlu 110 223 0.5Sardine 93 306 0.4Autres 611 039 2.2
Introduction
Est il possible d’établir un modèle permettant de décrire les facteurs influençant le choix du métier ?
Comment ce modèle aurait-il permis de prédire l’impact de la fermeture de la pêche à l’anchois en 2005
- Définition des métiers
- La modélisation par les modèles de choix discrets
- Utilisation de ce modèle pour la prédiction
Plan
Définition des métiers
La modélisation par les modèles de choix discrets
Utilisation de ce modèle pour la prédiction
Les profils de capture par marée
Thon Anchois Bar Autres Chinchard1 1292 0.1 99.1 0.3 0.2 0.42 420 0 0.2 96.9 2.5 0.43 106 90.2 0.5 0 8.8 0.54 352 1.449 6.81 13.753 48.388 29.601
CLUSTERNombre d'observations
Pourcentage moyen en valeur de l'espèce
Définition des métiers
La modélisation par les modèles de choix discrets
Utilisation de ce modèle pour la prédiction
Attribution d’un métier par marée
Modélisation par les modèles de choix discrets
Définition des métiers
La modélisation par les modèles de choix discrets
Utilisation de ce modèle pour la prédiction
Principe
- Modèles développés à l’origine par les économistes à partir de travaux menés en psychologie
- Expliquer la réalisation d’un événement Y (dans notre cas le choix du métier) avec la réalisation d’un certain nombre de variables explicatives Xj dont les réalisations
peuvent être indifféremment de nature qualitative ou quantitative
- utilité associée à la réalisation d’un événement
)(xVV
Définition des métiers
La modélisation par les modèles de choix discrets
Utilisation de ce modèle pour la prédiction
)****
****(
********
********
431
21
4321
4321
MIXEPERCLAGVPUALBEPERCLAGVPU
BSSEPERCLAGVPUANEEPERCLAGVPU
MIXTOTVPUEALBTOTVPUEBSSTOTVPUEANETOTVPUE
MIXPVRTPALBPVRTPBSSPVRTPANEPVRTPV
isis
eciesNumberOfSp
s
isis
iiii
iiiiij
- Structure du modèle choisi
Le Modèle
- PVRTP: inertie à changer de métier
- TOTVPUE: VPUE totale la marée précédente
-PERCLAGVPUE: Pourcentage en valeur de l’espèce considérée la marée précédente
Définition des métiers
La modélisation par les modèles de choix discrets
Utilisation de ce modèle pour la prédiction
Les Résultats sur la période 2001-2004
Variable Anchois1 Bar1 Thon1 Mixte1
PVRT -0.3897 ** (0.22) 0.4826 ** (0.26) -0.207936 -0.4729 ** (0.24)PERC_LAG_VPUE Anchovy 2.2820 *** (0.32) -1.9746 *** (0.40) -0.32212 -0.1475 (0.35)PERC_LAG_VPUE Sea Bass -1.1159 *** (0.37) 1.2524 *** (0.29) -28.4293 ** (13.04) 0.2105 *** (0.29)PERC_LAG_VPUE Tuna -0.0559 (0.40) -9.4898 *** (1.75) -0.0227 (0.43) -7.8973 *** (1.25)PERC_LAG_VPUE Horse Mackerel -1.0256 *** (0.44) -1.3544 *** (0.48) -1.6285 *** (0.63) 0.1880 (0.38)PERC_LAG_VPUE Other Species -0.6005 (0.43) -2.2798 *** (0.56) -1.3569 ** (0.60) 0.8579 ** (0.38)VPUE tot 0.002145 *** (0.00035) 0.002185 *** (0.00036) 0.002108 *** (0.00036) 0.002136 *** (0.00036)
Nombre d'observations 1742
Log Likelihood -1408
McFadden's LRI 0.5
Adjusted Estrella 0.884
*** Statistical significance at 1% level
1 La catégorie de référence est l'InactivitéEcart type entre parenthèses* Statistical significance at 10% level** Statistical significance at 5% level
Définition des métiers
La modélisation par les modèles de choix discrets
Utilisation de ce modèle pour la prédiction
Les Résultats sur la période 2001-2004
oicesNumberOfCh
i
ij
ijj
V
ViChoiceoba
1
)exp(
)exp()(Pr
- Calcul de la probabilité d’occurrence pour chaque marée et chaque choix
- On choisit le métier ayant la plus fort probabilité
En bleu: les marées observées
En rouge: les marées prédites
Les Résultats sur la période 2001-2004
Définition des métiers
La modélisation par les modèles de choix discrets
Utilisation de ce modèle pour la prédiction
Métier Predictions du Model Observées Pourcentage de bonne prédictionAnchois 878 986 0.9Bar 178 248 0.72Thon 5 67 0.08Mixte 86 229 0.37Inactivité 169 212 0.8
Utilisation de ce modèle pour la prédiction
oicesNumberOfCh
i
ij
ijj
V
ViChoiceoba
1
)exp(
)exp()(Pr
Définition des métiers
La modélisation par les modèles de choix discrets
Utilisation de ce modèle pour la prédiction
Principe
-Calcul des VPUE totales, des VPUE moyennes sur la période 2001-2004 par espèces par bateau et par mois en tenant compte des périodes de fermeture et d’ouverture
-Utilisation des coefficient précédemment calculés
-Deux modèles (un pour les périodes d’ouverture et un second pour les périodes de fermeture)
Résultats
Définition des métiers
La modélisation par les modèles de choix discrets
Utilisation de ce modèle pour la prédiction
-Pendant la période 2001-2004
Métier Predictions du Model Observées Pourcentage de bonne prédiction Pourcentage de maréesAnchois 56 58 0.965 16.62Bar 95 120 0.7916 34.38Thon 23 29 0.7931 8.31Mixte 45 78 0.5769 22.35Inactivité 28 64 0.4375 18.34
Métier Observées Pourcentage de maréesAnchois 986 56.60Bar 248 14.24Thon 67 3.85Mixte 229 13.15Inactivité 212 12.17En bleu: les marées observées
En rouge: les marées prédites
Merci de votre attention
