onizuka_2pzdv33p90my39jv_333.py

🔷 INFORMATIONS GÉNÉRALES

Champ Détail

Nom du script onizuka_2pzdv33p90my39jv_333.py

Version 1.0.0

Date de création 25/03/2026

Auteur / Demandeur IA Générée (Modèle Onizuka)

Objectif principal Simuler graphiquement la dynamique de colonisation et de compétition entre deux types d’espèces végétales (pionnières et climax) sur une grille 2D.

🎯 DESCRIPTION FONCTIONNELLE

📌 Que fait ce script ?

Ce script utilise des automates cellulaires pour modéliser l’évolution d’une forêt. Il simule le cycle de vie de deux espèces : les Pionnières (croissance rapide, grande dispersion) et les Climax (croissance lente, robustes, dominantes). La simulation affiche en temps réel l’expansion des forêts et le remplacement progressif des espèces par compétition.

📌 Problème résolu

Il permet de visualiser et de comprendre les mécanismes écologiques de la succession végétale : comment un terrain vide est colonisé par des espèces opportunistes avant d’être stabilisé par des espèces forestières matures.

⚙️ SPÉCIFICATIONS TECHNIQUES

🐍 Environnement

Élément Valeur

Version Python 3.x

OS cible Windows / Linux / MacOS

Mode d’exécution Interface graphique (Matplotlib Animation)

📦 Dépendances / Librairies

numpy : Gestion de la matrice (grille) et calculs statistiques.

matplotlib : Moteur de rendu graphique et système d’animation.

📥 ENTRÉES (INPUTS)

📂 Paramètres de configuration (Hardcodés)

# Nom Type Description Valeur

1 GRID_SIZE int Taille du côté de la grille carrée 100

2 ITERATIONS int Nombre total de cycles de simulation 200

3 PROBA_GERMINATION_PION float Facteur de dispersion par le vent (Pionnières) 0.05

4 SURVIE_CLIM float Taux de survie des espèces robustes 0.98

📤 SORTIES (OUTPUTS)

# Nom Type Description

1 Fenêtre Matplotlib UI Animation interactive montrant l’évolution de la grille.

2 new_grid ndarray État de la matrice mis à jour à chaque frame.

🧱 STRUCTURE DU SCRIPT

onizuka_forest_sim.py

│

├── 📌 CONSTANTES (États : EMPTY, PIONEER, CLIMAX)

├── 📌 CONFIG (Probabilités de survie et germination)

├── 📌 FONCTIONS

│ ├── initialiser_grille() → Génère l’état initial aléatoire.

│ └── mise_a_jour() → Applique les règles biologiques à chaque pas de temps.

└── 📌 VISUALISATION (Initialisation de FuncAnimation)

🔧 Détail des fonctions principales

Fonction Paramètres Retour Rôle

initialiser_grille(size) size: int np.ndarray Crée une grille avec 2% de population initiale.

mise_a_jour(frame, img, grid) frame, img, grid tuple Calcule l’état t+1 en fonction du voisinage de Moore.

🔄 LOGIQUE / ALGORITHME

ÉTAPE 1 → Mortalité : Chaque cellule occupée a une chance de mourir (devenir EMPTY) selon son espèce.

ÉTAPE 2 → Dispersion : Les cases vides comptent leurs voisins. La probabilité de germination augmente avec le nombre de voisins de la même espèce.

ÉTAPE 3 → Compétition : Si une case contient une PIONEER, elle peut être convertie en CLIMAX si des voisins dominants sont présents (effet d’ombrage).

ÉTAPE 4 → Rendu : La grille est redessinée avec un code couleur (Blanc/Vert Clair/Vert Foncé).

✅ CONTRAINTES & RÈGLES MÉTIER

Règle 1 (Voisinage) : Utilise le voisinage de Moore (les 8 cases entourant une cellule).

Règle 2 (Priorité de succession) : Les Pionnières germent plus facilement (dispersion anémochore) mais les Climax gagnent toujours sur le long terme (compétition interspécifique).

Règle 3 (Robustesse) : SURVIE_CLIM(0.98)>SURVIE_PION(0.92).

🧪 TESTS ATTENDUS

# Cas de test Entrée Résultat attendu Statut

1 Cas nominal Paramètres par défaut Transition d’une grille vide vers une forêt mixte puis climax. ⬜ À tester

2 Stabilité SURVIE à 1.0 La forêt remplit l’espace et ne libère plus de cases vides. ⬜ À tester

3 Extinction PROBA_GERMINATION à 0 La population initiale meurt sans se reproduire. ⬜ À tester

📝 EXEMPLE D’UTILISATION

▶️ Lancement

Bash

python onizuka_forest_sim.py

📋 Sortie visuelle attendue

Début : Quelques points colorés éparpillés.

Milieu : Taches de vert clair s’étendant rapidement.

Fin : Stabilisation avec une domination des zones vert foncé (Climax).