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Hierarchy and Scaling: Extrapolating Information along a Scaling Ladder
Abstract
La complexité des systèmes écologiques est due à la combinaison du grand nombre de composantes, des interactions non-linéaires entre elles, de délais temporels ainsi que de phénomènes de rétroaction et de l'hétérogénéité spatiale. Afin de comprendre les systèmes écologiques et comment on peut passer d'une échelle d'observation à une autre, on se doit de tenir compte de cette complexité. La théorie de la hiérarchie suggère que les systèmes écologiques sont en fait des systèmes presque décomposables à cause du couplage vertical et horizontal non serré de leur structure et de leur fonctionnement. Ces systèmes peuvent donc être simplifiés en se basant sur les principes de décomposition spatio-temporelle. Le concept unificateur de plusieurs disciplines en sciences de la terre, celui de la dynamique des parcelles, est une des meilleures approches pour tenir compte efficacement de l'hétérogénéité spatiale. L'intégration de la théorie de la hiérarchie et du concept de la dynamique des parcelles a mené à l'émergence du paradigme de la dynamique des parcelles hiérarchiques. Dans cet article, je discute des notions qui se rattachent à la complexité écologique, de la théorie de la hiérarchie et de la dynamique des parcelles hiérarchiques, puis je présente une stratégie hiérarchique de changement d'échelles. Cette stratégie comporte trois étapes: (1) identifier les parcelles hiérarchiques appropriées, (2) faire des observations et développer des modèles des structures et des processus autour des niveaux choisis, et (3) extrapoler d'une échelle d'observation à l'autre en employant des modèles hiérarchiques. Identifier et prendre en compte la structure hiérarchique, ainsi que la quasi-décomposition des systèmes écologiques complexes, sont essentiels à la compréhension et la prédiction en écologie, car l'approche hiérarchique facilite grandement la simplification des systèmes et le passage de l'information d'une échelle d'observation à une autre. Il est difficile à justifier théoriquement et très difficile techniquement de traduire l'information directement entre les deux niveaux distants, lorsque l'on ignore les autres niveaux pertinents au phénomème étudié. Malgré qu'il soit possible de passer de la cellule au globe, et vice-versa, pour que cette démarche soit valable, elle se doit d'être hiérarchique. Le présent article décrit une telle approche, soit celle de parcelles hiérarchiques, qui est employée comme “échelle de changements d'échelles d'observation”. Cette approche peut aider à simplifier la complexité des systèmes étudiés et par le fait même aider à la compréhension écologique, tout en minimisant le danger de propagation d'erreurs lors du passage de l'information d'une échelle d'observation à une autre.
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Metadata
- Authors
- Wu, J.
- Venue
- Canadian Journal of Remote Sensing
- Publisher
- Informa UK Limited
- Published
- 1999-10
- Volume
- 25
- Issue
- 4
- Pages
- 367-380
- ISSN
- 0703-8992 (ISSN-L)
- 1712-7971
- OpenAlex
- W2022070207
- Cited by
- 462
- References
- 82
- FWCI
- 14.31
- Type
- journal article
- Language
- en
- Open access
- closed
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- Wu, J. (1999). Hierarchy and Scaling: Extrapolating Information along a Scaling Ladder. Canadian Journal of Remote Sensing. https://doi.org/10.1080/07038992.1999.10874736
Data sources
Bibliographic data: Semantic Scholar, OpenAlex, Crossref.
Contains information from the Semantic Scholar Academic Graph Datasets, made available under the ODC Attribution License (ODC-BY 1.0).
Semantic Scholar’s data is described in: Kinney, R., et al. (2023). The Semantic Scholar Open Data Platform. arXiv:2301.10140.