Modelling and Decision Support for a Desertification Issue Using Cellular Automata Approach
Modélisation et Aide à la Décision de la Problématique de la Désertification à l'Aide des Automates Cellulaires
Résumé
Desertification, as a significant challenge impacting life on Earth, has extensive consequences that degrade human life quality, daily activities, and livelihoods. In response, international organizations have implemented actions to slow or stop its progress and reduce its impacts. This thesis focuses on combating desertification by modelling the process of land degradation leading to desertification. Two models are developed: the first combines continuous Cellular Automata and the MEDALUS assessment, evaluating desertification based on soil, vegetation, climate, and management. The second model simulates land degradation using cellular automata approach, enriched with anthropogenic factors like land use practices, exploitability factor and ownership, forming the Enhanced Model of Desertification. This model serves as the basis for DESERTIfication Cellular Automata Software (DESERTICAS), simulating spatio- temporal land degradation evolution. DESERTICAS facilitates scenario exploration by simulating land degradation progression over time and space. The models incorporate dynamic processes into the MEDALUS model, expanding classical Cellular Automata to continuous states. Identifying a predominant factor influencing desertification, management emerges as crucial, affecting other factors indirectly. Positive management actions can interrupt degradation sources, slowing or halting land degradation. The thesis also applies control theory to the Cellular Automata model, aiming to influence the predominant factor using Genetic Algorithms. By integrating land protection actions into desertification simulations, the DESERTICAS software becomes a decision support tool.
La désertification, en tant que problématique majeure affectant la vie sur Terre, a d’énormes conséquences qui dégradent la qualité de vie des hommes, leurs activités quotidiennes et leurs moyens de subsistance. Pour lutter contre son avancée, les organisations internationales ont mis en place des actions pour ralentir ou arrêter son expansion et réduire ses impacts.Cette thèse s’inscrit dans la lutte contre la désertification en modélisant le processus de dégradation des terres conduisant à la désertification. Deux modèles sont développés : le premier combine des automates cellulaires continus et l'évaluation MEDALUS, évaluant la désertification sur la base des indices des facteurs sol, végétation, climat et management. Le deuxième modèle simule la dégradation des terres en utilisant le couple automates cellulaires/Modèle MEDALUS, enrichi par des facteurs anthropiques comme les pratiques d'utilisation des terres, le facteur d'exploitabilité et l’appartenance foncière, formant le Modèle Amélioré de Désertification. Ce modèle sert de base au logiciel DESERTIfication Cellular Automata Software (DESERTICAS), permettant de simuler l'évolution spatio- temporelle de la dégradation des terres. DESERTICAS facilite l'exploration de scénarios de dégradation des terres dans le temps et l'espace.Ces modèles développés intègrent des processus dynamiques dans le modèle MEDALUS à la base statique et permettent d’étendre la notion d’état des automates cellulaires classiques à des états continus. L’identification d’un facteur prédominant permet d’agir sur tout le système conduisant à la désertification. Notre étude met en évidence le management, action humaine, comme facteur prédominant affectant indirectement les autres facteurs. Agir positivement sur le management permet d’interrompre les sources de dégradation, de ralentir ou arrêter la dégradation des terres. La théorie du contrôle est également appliquée au modèle d'automates cellulaires développés et permet d’agir sur le facteur prédominant à partir des algorithmes génétiques. En intégrant des actions de protection des terres dans les simulations liées à la désertification, le logiciel DESERTICAS devient un outil d'aide à la décision.
Origine : Version validée par le jury (STAR)