Quant aux modèles de programmation linéaire, ils ont été utilisés pour déterminer le niveau
d'équilibre optimal de l'effort de pêche dans des cas des pêcheries de crevettes (Clark et
Kirkwood 1979, Haynes et Pascoe 1988), des pêcheries de homards (Cheng et Townsend 1993),
de pêcheries multi-espèces de fin fish(Brown, Brennan et Palmer 1978, Siegel, Mueller et
Rothschild. 1981, Sinclair 1985, Murawski et Finn 1986, Geen, Brown et Pascoe 1991, Frost
et al. 1993). Des modèles de programmation non-linéaire l'ont été pour des pêcheries de
crevettes (Christensen et Vestergaard 1993, Reed, Collins et Battaglene 1993, Dann et Pascoe
1994), des pêcheries de requins (Pascoe, Battaglene et Campbell 1992) et des pêcheries de fin
fish (Placenti, Rizzo et Spagnolo 1992, Marelle et al. 1997).
Des modèles dynamiques de programmation non-linéaire ont aussi été développés par Pascoe,
Battaglene et Campbell. Ils ont estimé à partir d'un modèle à structure par âge la stratégie
temporelle d'exploitation optimale des requins du sud australien, Diaby a utilisé un modèle
dynamique à structure par âge pour la sardinella de Côte d'Ivoire et Collins, Pascoe et
Whitmarsh un modèle d'optimisation dynamique pour estimer les effets d'une pollution sur les
rendements, la marge brute et la distribution spatiale de l'effort de pêche en fonction du temps
pour une pêcherie hypothétique bi-spécifique.
Des modèles de programmation dynamique ont été appliqués à des pêcheries notamment par
Kennedy et Androkovich et Stollery. Des modèles de contrôle optimal ont été développés dans
le domaine de l'aquaculture par Bjorndal et Heaps, par Conrad dans celui du merlan du
Pacifique et Lopes, Michel et Rotillon dans celui de la langouste.
2.4. Calibration et validation des modèles
Les données d’observation utilisées pour mesurer les variables introduites dans la construction
de modèles servent à calibrer et évaluer statistiquement les résultats de l’application de ces
modèles. Meuriot (1987) donne l’exemple de l’évaluation des fonctions de demande en produits
de la pêche par l’estimation statistique, combinée avec une calibration.
Les séries chronologiques de la production par unité d’effort (p.u.e) et d’effort, en biologie,
appuient la relation décroissante entre rendement et effort, d’où la fonction théorique sur
laquelle se fondent les modèles de production.
Pour l’économiste, ces mêmes données indiquent une relation croissante entre effort et p.u.e.
C’est aussi fondamental sur le plan théorique : sauf si le rapport entre le prix du poisson et le
coût de l’effort change, cette relation et celle de la courbe de l’offre en fonction de l’effort.
d'équilibre optimal de l'effort de pêche dans des cas des pêcheries de crevettes (Clark et
Kirkwood 1979, Haynes et Pascoe 1988), des pêcheries de homards (Cheng et Townsend 1993),
de pêcheries multi-espèces de fin fish(Brown, Brennan et Palmer 1978, Siegel, Mueller et
Rothschild. 1981, Sinclair 1985, Murawski et Finn 1986, Geen, Brown et Pascoe 1991, Frost
et al. 1993). Des modèles de programmation non-linéaire l'ont été pour des pêcheries de
crevettes (Christensen et Vestergaard 1993, Reed, Collins et Battaglene 1993, Dann et Pascoe
1994), des pêcheries de requins (Pascoe, Battaglene et Campbell 1992) et des pêcheries de fin
fish (Placenti, Rizzo et Spagnolo 1992, Marelle et al. 1997).
Des modèles dynamiques de programmation non-linéaire ont aussi été développés par Pascoe,
Battaglene et Campbell. Ils ont estimé à partir d'un modèle à structure par âge la stratégie
temporelle d'exploitation optimale des requins du sud australien, Diaby a utilisé un modèle
dynamique à structure par âge pour la sardinella de Côte d'Ivoire et Collins, Pascoe et
Whitmarsh un modèle d'optimisation dynamique pour estimer les effets d'une pollution sur les
rendements, la marge brute et la distribution spatiale de l'effort de pêche en fonction du temps
pour une pêcherie hypothétique bi-spécifique.
Des modèles de programmation dynamique ont été appliqués à des pêcheries notamment par
Kennedy et Androkovich et Stollery. Des modèles de contrôle optimal ont été développés dans
le domaine de l'aquaculture par Bjorndal et Heaps, par Conrad dans celui du merlan du
Pacifique et Lopes, Michel et Rotillon dans celui de la langouste.
2.4. Calibration et validation des modèles
Les données d’observation utilisées pour mesurer les variables introduites dans la construction
de modèles servent à calibrer et évaluer statistiquement les résultats de l’application de ces
modèles. Meuriot (1987) donne l’exemple de l’évaluation des fonctions de demande en produits
de la pêche par l’estimation statistique, combinée avec une calibration.
Les séries chronologiques de la production par unité d’effort (p.u.e) et d’effort, en biologie,
appuient la relation décroissante entre rendement et effort, d’où la fonction théorique sur
laquelle se fondent les modèles de production.
Pour l’économiste, ces mêmes données indiquent une relation croissante entre effort et p.u.e.
C’est aussi fondamental sur le plan théorique : sauf si le rapport entre le prix du poisson et le
coût de l’effort change, cette relation et celle de la courbe de l’offre en fonction de l’effort.
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