Prediction and the aquatic sciences 1

The need for prediction is now widely recognized and frequently articulated as an objective of research pro grams in aquatic science. This recognition is partly the legacy of earlier advocacy by the school of empirical limnolo gists. This school, however, presented prediction narrowly and failed to account for the diversity of predictive approaches as well to set prediction within the proper scientific context. Examples from time series analysis and proba bilistic models oriented toward management provide an expanded view of approaches and prospects for prediction. The context and rationale for prediction is enhanced understanding. Thus, prediction is correctly viewed as an aid to build ing scientific knowledge with better understanding leading to improved predictions. Experience, however, suggests that the most effective predictive models represent condensed models of key features in aquatic systems. Prediction remains important for the future of aquatic sciences. Predictions are required in the assessment of environmental concerns and for testing scientific fundamentals. Technology is driving enormous advances in the ability to study aquatic systems. If these advances are not accompanied by improvements in predictive capability, aquatic research will have failed in de livering on promised objectives. This situation should spark discomfort in aquatic scientists and foster creative ap proaches toward prediction. Résumé: La nécessité de la prédiction est maintenant largement reconnue, et souvent formulée comme un objectif des programmes de recherche en sciences aquatiques. Il s’agit là en partie de l’héritage d’une position préconisée par l’école de la limnologie empirique. Cette école présentait toutefois la prédiction de façon étroite, et ne parvenait pas à rendre compte de la diversité des approches prédictives ni à placer la prédiction dans un contexte scientifique adéquat. Des exemples tirés de l’analyse des séries chronologiques et de modèles probabilistes orientés vers la gestion permettent d’élargir les approches et les perspectives de la prédiction. Le contexte et la justification de la prédiction est une amélioration de la compréhension. Il est donc nécessaire de voir la prédiction comme une aide à la construction du savoir scientifique, une meilleure compréhension amenant à une meilleure prédiction. L’expérience montre toutefois que les modèles prédictifs les plus efficaces consistent en une représentation condensée des caractéristiques clés des systèmes aquatiques. La prédiction reste importante pour l’avenir des sciences aquatiques. Les prédictions sont nécessaires pour évaluer les problèmes environnementaux et pour tester les bases scientifiques. La technologie permet des progrès remarquables dans les moyens d’étude des systèmes aquatiques. Si ces progrès ne s’accompagnent pas d’une amélioration de la capacité de prédiction, la recherche en sciences aquatiques n’aura pas réussi à atteindre les objectifs promis. Cette situation, qui semble dérangeante pour les chercheurs en sciences aquatiques, doit susciter la recherche d’approches créatives de la prédiction. [Traduit par la Rédaction] Invited perspectives and article 72