🌿 Dynamique des Populations — Croissance Logistique et Proie-Prédateur
Modélisez la croissance de population, de l'exponentielle à la logistique avec capacité de charge. Ajoutez des prédateurs pour obtenir des oscillations de Lotka-Volterra. Observez les cycles d'expansion-effondrement sur la série temporelle et le portrait de phase.
À propos de cette simulation
Cette simulation modélise comment les populations évoluent dans le temps à l'aide de deux équations écologiques classiques : la croissance logistique, où une seule espèce croît vers une capacité de charge, et le modèle proie-prédateur de Lotka-Volterra, où les effectifs de proies et de prédateurs augmentent et diminuent ensemble selon des cycles couplés. Les deux sont résolus en direct avec un simple intégrateur numérique, représentés en série temporelle et en portrait de phase de la population de proies N par rapport à la population de prédateurs P.
🔬 Ce que ça montre
En mode Logistique, la population de proies N suit dN/dt = r·N·(1−N/K) : la croissance débute quasi exponentielle lorsque N est faible et s'aplatit à mesure que N approche la capacité de charge K, représentée par une ligne en pointillés sur le graphique de série temporelle. Le passage au mode Proie-Prédateur ajoute une paire de Lotka-Volterra, dN/dt = r·N − β·N·P et dP/dt = δ·N·P − γ·P, qui produit les cycles oscillants d'expansion-effondrement visibles sous forme de boucles fermées sur le portrait de phase plutôt qu'un plateau plat.
🎮 Comment l'utiliser
Basculez entre Logistique et Proie-Prédateur avec les deux boutons de mode. Ajustez le taux de croissance r et la capacité de charge K pour remodeler la courbe logistique, ou réglez le taux de prédation bêta, l'efficacité de conversion delta et le taux de mortalité des prédateurs gamma pour changer l'amplitude et la vitesse des cycles de Lotka-Volterra. Les quatre préréglages (Lapins seuls, Lynx-Lièvre, Quasi-extinction, Équilibre stable) chargent des jeux de paramètres prêts à l'emploi afin de comparer instantanément les régimes, et la zone de statistiques indique le point d'équilibre en direct N* = gamma/delta, P* = r/bêta.
💡 Le saviez-vous ?
Les équations de Lotka-Volterra ont été établies indépendamment par Alfred Lotka (1925) et Vito Volterra (1926), ce dernier pour expliquer pourquoi les prises de poisson en mer Adriatique augmentaient pendant la Première Guerre mondiale alors que la pression de pêche diminuait réellement. Le cycle proie-prédateur qu'elles décrivent ne se stabilise jamais : sur le portrait de phase, la trajectoire tourne indéfiniment autour du point d'équilibre (le point jaune) au lieu d'y converger, une signature d'oscillations neutralement stables plutôt qu'amorties.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que la croissance logistique et que signifie la capacité de charge K ?
La croissance logistique modélise une population qui ne peut pas croître indéfiniment car les ressources sont limitées. L'équation dN/dt = r·N·(1−N/K) se comporte d'abord comme une croissance exponentielle lorsque N est bien inférieur à K, puis ralentit à mesure que N approche K et s'arrête complètement une fois que N est égal à K. K est la capacité de charge : la taille maximale de population que l'environnement peut soutenir, représentée dans la simulation par une ligne verte en pointillés que la courbe N(t) approche mais ne franchit jamais.
En quoi le mode Proie-Prédateur diffère-t-il du mode Logistique ?
Le mode Proie-Prédateur remplace l'équation logistique unique par la paire de Lotka-Volterra : dN/dt = r·N − β·N·P pour la proie et dP/dt = δ·N·P − γ·P pour le prédateur. Au lieu de se stabiliser à une capacité de charge, N et P augmentent et diminuent selon un cycle répétitif : le nombre de proies croît jusqu'à ce que les prédateurs se multiplient suffisamment pour les faire baisser, puis les prédateurs déclinent une fois les proies devenues rares, permettant aux proies de se rétablir et le cycle recommence, ce qui se traduit par une boucle fermée sur le portrait de phase plutôt qu'une ligne plate.
Que contrôlent bêta, delta et gamma ?
Bêta est le taux de prédation : la vitesse à laquelle les prédateurs retirent des proies de la population lorsque les deux interagissent. Delta est l'efficacité de conversion : l'efficacité avec laquelle chaque proie mangée se transforme en nouveau prédateur. Gamma est le taux de mortalité des prédateurs en l'absence de nourriture. Ensemble, ces trois paramètres déterminent à la fois l'amplitude de l'oscillation et la position du point d'équilibre, que la simulation calcule comme N* = gamma/delta et P* = r/bêta et marque d'un point jaune sur le portrait de phase.
Pourquoi les quatre préréglages se comportent-ils si différemment ?
Lapins seuls fixe bêta, delta et gamma à zéro afin que les prédateurs n'aient aucun effet, ne laissant qu'une croissance logistique pure vers K = 300. Lynx-Lièvre et Équilibre stable utilisent tous deux le système complet de Lotka-Volterra mais avec des constantes de taux différentes, produisant des cycles d'amplitude et de période différentes. Quasi-extinction utilise un taux de prédation élevé (bêta = 0,05) et une faible conversion (delta = 0,001), ce qui peut faire chuter la population de proies à des niveaux très bas avant de se rétablir, illustrant à quel point les populations couplées sont sensibles à leurs paramètres.
Pourquoi le portrait de phase trace-t-il une boucle fermée au lieu de se stabiliser vers un point ?
Le système de Lotka-Volterra est un oscillateur conservatif : il n'a pas de terme d'amortissement intégré, donc une fois lancées à distance du point d'équilibre N* = gamma/delta, P* = r/bêta, les populations de proies et de prédateurs orbitent indéfiniment autour de ce point au lieu de spiraler vers lui. Chaque boucle complète sur le portrait de phase correspond à un cycle complet d'expansion-effondrement dans le temps ; des boucles plus grandes signifient des variations plus importantes entre rareté et abondance pour les deux espèces.
Ajustez les taux de natalité, de mortalité et la capacité de charge pour faire évoluer la croissance logistique et les cycles proie-prédateur de Lotka-Volterra entre équilibre et extinction.
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