Analysis and prediction of the fluctuation of sardine abundance using a neural network

Cet article examine l'utilisation d'un reseau neuronal pour analyser et prevoir la prise hivernale de jeunes sardines (Sardinops melanostictus) qui est l'indice de recrutement du stock de sardines dans la mer de Joban-Boso, au milieu de la cote Pacifique du Japon. La methode utilise un reseau a trois couches et un algorithme de retro-propagation. Un ensemble de facteurs biologiques, hydrologiques et climatiques constitue le vecteur d'entree, tandis que la prise de jeunes sardines est le signal de sortie. L'association de l'abondance des sardines et des facteurs environnementaux est quantifiee dans le reseau neuronal qui montre l'importance de l'Oscillation Australe, des courants Kuroshio et Oyashio, de la temperature superficielle de l'eau et des densites du zooplancton dans le nord-est de la mer du Japon. Les variations de l'abondance des sardines pendant les deux dernieres decennies sont predicibles a partir des conditions de l'environnement. Le reseau neuronal peut etre un outil performant pour resoudre les problemes non-lineaires multivariables poses par l'analyse et la prevision de la dynamique des ecosytemes marins, en particulier la dynamique des populations de poissons.