Pig populations at risk of Taenia solium cysticercosis and subsequent financial losses in West and Central Africa

La cysticercose à Taenia solium est un problème majeur pour les éleveurs de porcs et représente un risque important pour la santé publique en Afrique. Il y a un intérêt croissant pour éradiquer la cysticercose porcine dans les zones endémiques afin de réduire ou d’éliminer indirectement le téniasis et la neurocysticercose chez les humains. Cependant, les données fiables sur les populations porcines impactées par la cysticercose sont insuffisantes en raison d’un manque d’outils de diagnostic spécifiques. Un modèle stochastique a permis d’estimer les populations porcines à risque de cysticercose à T. solium, la prévalence de cette maladie et les pertes économiques associées en Afrique de l’Ouest et centrale. Les résultats ont montré que plus de 16 millions de porcs (intervalle de confiance à 95 % [IC] : 13,7–20,1) étaient maintenus dans des conditions favorables à la cysticercose à T. solium. Le nombre de porcs infectés par cette maladie a été estimé à 6,89 millions (IC 95 % : 4,26–9,88), soit une prévalence de 30,0% (IC 95 % : 26,6–43,8). Les pertes économiques directes pour les éleveurs de porcs et les revendeurs ont été estimées à 165 millions d’euros (IC 95 % : 117,2–133,0). L’étude souligne la nécessité d’informer sur le problème et de mettre en œuvre des mesures de lutte à la fois contre le téniasis et la cysticercose à T. solium dans les deux régions.

Accroissement stochastique de la résolution spatiale des traceurs géophysiques de l'océan: application aux observations satellitaires de la température de surface de l'océan

Le développement des capteurs satellitaires d'observation des traceurs géophysiques à la surface de l'océan et les algorithmes de traitement associés ont connu un essor important au cours des vingt dernières années. Les différents capteurs satellitaires disponibles présentent des résolutions spatiales et temporelles différentes ainsi que différents niveaux de sensibilité à la couverture nuageuse. Dans le cas des images de température de surface de la mer, ceci se traduit notamment par de forts taux de données manquantes dans les observations de très haute-résolution (de l'ordre de 1kmx1km) contrairement aux observations de basse-résolution (de l'ordre de 25kmx25km). Il existe donc un enjeu fort pour exploiter conjointement les différentes sources d'information disponibles. Dans ce contexte, nous proposons un nouveau modèle stochastique de super-résolution basé sur une augmentation réaliste de l'information texturale des images. L'originalité de ce modèle réside dans la formulation d'a priori stochastiques sur la géométrie des images, qui sont caractéristiques des textures associées aux champs géophysiques à la surface de l'océan. Formellement, ce modèle consiste à modéliser les lignes de niveau de l'image comme des réalisations de marches aléatoires. Ce modèle stochastique s'étend naturellement à la simulation d'images haute-résolution à partir d'une observation basse-résolution. Cet article décrit la formulation mathématique du modèle proposé, ses caractéristiques théoriques ainsi que le schéma numérique mis en oeuvre pour la super-résolution d'images texturées. L'application à la simulation haute-résolution de champs de température de surface de la mer dans une région active de l'océan (courant des Aiguilles) démontre sa pertinence dans le contexte applicatif de la télédétection satellitaire de l'océan. Nous en discutons également les principales contributions ainsi que les différentes extensions possibles.

La recherche de rentes en situation d’incertitude avec ou sans opposition

RÉSUMÉ Les caractéristiques d’équilibre d’un modèle stochastique de la recherche de rentes sont rapportées et discutées. La proposition que les coûts sociaux de la recherche de rentes par des individus riscophobes sont inférieurs au total des rentes est d’abord confirmée. Le modèle de recherche de rentes avec rentes endogènes est ensuite élargi pour y inclure une opposition, créée par ceux que le processus désavantage. Diverses prédictions trouvées dans cette littérature sont qualifiées, incluant (1) la relation entre le total des efforts, le total des rentes et le total des pertes sociales, (2) l’impact d’une augmentation du total des rentes possibles sur l’effort de l’opposition, et (3) l’apparence de « désintérêt de la déréglementation ». Un aspect important de cette analyse est l’ambiguïté de plusieurs effets. Cette ambiguïté fournit une explication possible au fait que la théorie de la recherche de rentes n’a, jusqu’à date, fourni aucune prédiction définitive au sujet des caractéristiques de l’équilibre.

Amélioration des performances d'un modèle stochastique de génération de hyétogrammes horaires: application au pourtour méditerranéen français

Depuis quelques années, un modèle stochastique de génération de hyétogrammes horaires est développé au groupement d'Aix-en-Provence du Cemagref, pour être couplé à une modélisation de la pluie en débit, fournissant ainsi une multitude de scénarios de crues analysés statistiquement et utilisés en prédétermination des débits de crues. L'extension de la zone d'application du modèle de pluies horaires au-delà de sa zone de conception, a fait apparaître une hétérogénéité dans les résultats. Ce constat a entraîné certaines modifications du modèle comme : la recherche d'une loi de probabilité théorique peu sensible aux problèmes d'échantillonnage pour une variable du modèle (intensité d'une averse), la prise en compte originale de la dépendance observée entre deux variables du modèle (durée et intensité d'une averse), et la modélisation de la persistance des averses au sein d'une même période pluvieuse. Ces différentes modifications apportées au modèle initial ont entraîné une très nette amélioration de ses performances sur la cinquantaine de postes pluviographiques du pourtour méditerranéen français. On obtient ainsi un outil beaucoup plus robuste et validé sur une zone étendue, capable de fournir de multiples formes de hyétogrammes, couvrant toute la gamme des fréquences, permettant ainsi de s'affranchir des pluies de projet uniques. On aborde aussi une nouvelle approche du comportement à l'infini des distributions de fréquences des pluies qui semble parfois supérieur à une tendance strictement exponentielle. De plus, l'étude de plusieurs événements par an dont chacun présente plusieurs réalisations des différentes variables du modèle augmente la taille des échantillons analysés, semblant rendre la méthode plus rapidement fiable qu'une approche statistique classique basée par exemple sur l'ajustement de valeurs maximales annuelles.

Modélisation stochastique de la température de l'eau en rivière

Cette étude présente l'application d'un modèle stochastique de prédiction de la température de l'eau en rivière. L'analyse porte sur les variations imputables aux conditions naturelles et sur une évaluation des performances du modèle une fois appliqué au ruisseau Catamaran au Nouveau-Brunswick (Canada). Ce modèle stochastique est développé selon l'approche de Box et Jenkins (1976) basée sur les séries temporelles des températures de l'eau et de l'air. Le modèle a été calibré avec des données de 1990. L'évaluation de performance comprend une analyse des séries résiduelles et le calcul des erreurs quadratiques moyennes. Les résultats montrent que l'erreur quadratique mensuelle varie de 0,42 °C en juillet 1990 (année de calibration) jusqu'à 2,96 °C en septembre 1992. Finalement, une discussion est menée pour souligner les avantages et les inconvénients relatifs à cette approche.