Aide à la décision pour la planification spatiale marine : l’optimisation en nombres entiers au service de la conception des aires marines protégées - MARine Biodiversity, Exploitation and Conservation Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2022

Decision support for marine spatial planning : integer optimisation for marine protected areas design

Aide à la décision pour la planification spatiale marine : l’optimisation en nombres entiers au service de la conception des aires marines protégées

Résumé

The biodiversity crisis and ongoing climate change have led to a consensus on the need to preserve the integrity and functioning of ecosystems. Although already at the heart of multiple anthropogenic pressures, marine environments are considered as privileged spaces for the deployment of the "blue economy". In this context, marine spatial planning (MSP) aims to organise the use of space rationally in order to reduce tensions between human activities and ecosystems, as well as between ocean stakeholders.In general, MSP seeks an ocean zoning to allocate human activities in the sea in space and time to ensure the so-called sustainable development. A particular case of MSP is the designation of protected areas, a particularly hot topic. For example, the European Green Deal sets a target of 30% of European waters covered by marine protected areas (MPAs) by 2030. MPAs are therefore at the heart of international conservation policies. In view of the surface areas potentially concerned, the slightest limitation in reserve selection tools cannot be overlooked because of the magnitude of the potential impact. The main objective of this work is therefore to improve the existing tools and to open the black box of these tools in order to bring more transparency and equity in MSP processes.This thesis specifically explores three areas of improvement:1. Although exact approaches are now capable of solving large-scale problems, metaheuristics are still widely used because they provide a set of suboptimal alternative solutions instead of a single optimal one. However, metaheuristic algorithms often produce a large number of similar alternative solutions that usually require heavy statistical post-processing. We present two new approaches to generate a diverse set of near-optimal solutions using exact optimization. This allows the identification of a parsimonious and meaningful set of reserve solutions.2. Uncertainties can lead to inefficient reserve solutions, potentially irreversible damage to ecosystems and unnecessary constraints on stakeholders. Probabilistic approaches have been successfully applied with presence/absence data but this framework is too restrictive when non-binary data are available. We propose two risk-averse approaches that incorporate such uncertainty into reserve site selection models. This work provides tools to design reserve solutions that are robust to uncertainty in order to face current global changes.3. For ecological, enforcement and management reasons, a reserve without spatial coherence is unlikely to be implemented. Most widely used decision support tools for reserve selection only include a rough spatial constraint in their optimisation models through a compactness parameter. We propose an optimisation model to explicitly build a reserve that is connected, compact and gap-free. This work provides end-users with methods to design reserve solutions with desirable spatial properties, thus increasing their chances of being implemented.Although reserve site selection is a specific aspect of MSP, improving these decision support tools is a necessary step before addressing the more global issue of MSP. By providing a clear understanding of why and how the result was achieved, this thesis opens the black box of decision support tools and aims to contribute to a more transparent planning process.
La crise de la biodiversité et le changement climatique en cours ont conduit à un consensus sur la nécessité de préserver l’intégrité et le fonctionnement des écosystèmes. Bien que déjà au cœur de multiples pressions anthropiques, les milieux marins sont considérés comme des espaces privilégiés pour le déploiement de "l’économie bleue". Dans ce contexte, la planification spatiale marine (PSM) vise à organiser rationnellement l’utilisation de l’espace afin de réduire les tensions entre les activités humaines et les écosystèmes, ainsi qu’entre les acteurs de l’océan.En général, la PSM cherche un découpage de l’océan afin d’allouer dans le temps et l’espace les activités humaines en mer afin d’assurer un développement dit durable. Un cas particulier de la PSM est la désignation d’aires protégées, un sujet particulièrement d’actualité. Par exemple, le Green Deal européen fixe un objectif de 30 % de la surface des eaux européennes couvertes par des aires marines protégées (AMP) d’ici à 2030. Les AMP sont donc au cœur des politiques internationales de conservation. À la vue des surfaces potentiellement concernées, la moindre limitation dans les outils de sélection de réserve ne peut être négligée en raison de l’amplitude de l’impact potentiel. L’objectif principal de ce travail est donc d’améliorer les outils existants et d’ouvrir la boîte noire de ces outils afin d’apporter plus de transparence et d’équité dans les processus de PSM.Cette thèse explore spécifiquement trois axes d’amélioration :1. Bien que les approches exactes soient désormais capables de résoudre des problèmes à grande échelle, les métaheuristiques restent largement utilisées car elles fournissent un ensemble de solutions de réserve sous-optimales au lieu d’une seule optimale. Pourtant, les algorithmes métaheuristiques produisent souvent une grande quantité de solutions alternatives similaires qui nécessite généralement un post-traitement statistique lourd. Nous présentons deux nouvelles approches pour générer un ensemble diversifié de solutions proches de l’optimum à l’aide de l’optimisation exacte. Cela permet l’identification d’un ensemble de solutions de réserve parcimonieux et significatif.2. Les incertitudes peuvent conduire à des solutions de réserve inefficaces, à des dommages potentiellement irréversibles pour les écosystèmes et à des contraintes inutiles pour les parties prenantes. Des approches probabilistes ont été appliquées avec succès avec des données de présence/absence mais ce cadre est trop restrictif lorsque des données non-binaires sont disponibles. Nous proposons deux approches averse au risque incorporant une telle incertitude dans les modèles de sélection de sites de réserve. Ce travail fournit des outils pour concevoir des solutions de réserve qui sont robustes à l’incertitude afin de faire face aux changements globaux actuels.3. Pour des raisons écologiques, d’application pratique et de gestion, une réserve sans cohérence spatiale a peu de chances d’être mise en œuvre. La plupart des outils d’aide à la décision largement utilisés pour la sélection de réserve n’incluent qu’une contrainte spatiale grossière dans leurs modèles d’optimisation par le biais d’un paramètre de compacité. Nous proposons un modèle d’optimisation pour construire explicitement une réserve qui soit connectée, compacte et sans trous. Ce travail fournit aux utilisateurs finaux des méthodes pour concevoir des solutions de réserve présentant des propriétés spatiales souhaitables, ce qui augmente leurs chances d’être implémentées.Bien que la sélection de sites de réserve soit un aspect spécifique de la PSM, améliorer ces outils d’aide à la décision est une étape nécessaire avant d’aborder la question plus globale de la PSM. En permettant de comprendre précisément pourquoi et comment le résultat a été obtenu, cette thèse ouvre la boîte noire des outils d’aide à la décision et vise à contribuer à un processus de planification plus transparent.
Fichier principal
Vignette du fichier
BRUNEL_2022_archivage.pdf (9.43 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04067190 , version 1 (13-04-2023)

Identifiants

Citer

Adrien Brunel. Aide à la décision pour la planification spatiale marine : l’optimisation en nombres entiers au service de la conception des aires marines protégées. Océanographie. Université de Montpellier, 2022. Français. ⟨NNT : 2022UMONG086⟩. ⟨tel-04067190⟩
95 Consultations
60 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More