Cours de démographie (dynamique de la population)
1. Tables de mortalité et natalité (fonctions biométriques)
1.1. Renouvellement de la population
2.1. Modèle exponentiel
2.2. Modèle logistique déterministe (Verlhust)
2.3. Modèle logistique chaotique
2.3.1. Diagramme de Feigenbaum
2.4. Loi de Malthus
2.5. Modèle de Leslie
4. Modèle proies-prédateurs (de Lotka-Volterra)
6. Taux de croissance avec la température
Einstein, à la fin de sa vie, avait coutume d'évoquer les trois explosions qui allaient sous peu menacer l'humanité: l'explosion des bombes nucléaires, l'explosion de nos savoirs, l'explosion de l'effectif des hommes. Le rôle des scientifiques à ce niveau n'est pas seulement d'améliorer leur savoir, mais de la partager et surtout de diffuser la conscience qu'ils ont acquise des conséquences qu'ils savent discerner. Einstein avait à coeur de jouer ce rôle. Au-delà des péripéties immédiates, il savait voir les évolutions à long terme, Par ces évolutions, celle du nombre des hommes lui apparaissait à l'évidence comme grosse des plus grands dangers. Aujourd'hui, en début de ces années 2000, nous pouvons constater sa perspicacité. L'humanité est réellement prise à la gorge par l'accroissement de son effectif ou de son maintient actuel sans la forcer à la baisse.
Pour introduire les mathématiques sociales, il nous faut d'abord déterminer les caractéristiques qui décrivent la dynamique du nombre d'individus avant de formaliser les propriétés uniques qui les caractérisent.
TABLES DE MORTALITÉ ET NATALITÉ (FONCTION BIOMÉTRIQUES)
Nul ne sait ni le jour ni l'heure de sa mort. Cette évidence individuelle n'est plus pertinente si nous nous intéressons non à telle personne, mais à une collectivité assez nombreuse. Alors jouent les compensations entre ceux qui succombent à des accidents prématurées et ceux qui échappent quasi miraculeusement aux pires dangers. Nous pouvons alors décrire la façon dont est payé globalement le tribut à la mort en considérant un grand nombre d'enfants nés la même année et en précisant, grâce aux données de l'état civil, comment leur effectif diminue peu à peu pour un jour s'annuler.
Un tel ensemble de conscrits est appelé par les démographes une "cohorte". Considérons donc la cohorte des Français mâles nés en 1900. Chaque année nous pouvons, en regroupant les indications de l'état civil, calculer le nombre de ceux qui sont décédés dans la cohorte.
Représentons par le
quotient du nombre des décès entre les anniversaires a et a+1
par l'effectif initial de la cohorte.
La suite des ces nombres contient la totalité de l'information nécessaire pour étudier la mortalité de cette cohorte.
Nous pouvons en déduire la proportion d'entre eux survivant à l'âge a:
(1)
Nous pouvons également caractériser l'intensité de la mortalité à chaque âge en divisant le nombre des décès entre les âges a et a+1 par le nombre de survivants. Ce nombre est alors appelée le "quotient de mortalité":
(2)
La liste âge par âge de ces trois paramètres d, S, et q est la "table de mortalité" de la cohorte étudiée. Le tableau ci-dessous en donne le résumé pour les âges multiples de 5.
Âge |
Survivants |
Décès de l'âge a à a+5 |
Probabilité des décès |
0 |
1 |
0.228 |
0.228 |
5 |
0.772 |
0.13 |
0.017 |
10 |
0.759 |
0.9 |
0.012 |
15 |
0.750 |
0.23 |
0.031 |
20 |
0.727 |
0.23 |
0.032 |
25 |
0.704 |
0.20 |
0.028 |
30 |
0.684 |
0.21 |
0.031 |
35 |
0.663 |
0.25 |
0.038 |
40 |
0.638 |
0.29 |
0.045 |
45 |
0.609 |
0.26 |
0.043 |
50 |
0.583 |
0.36 |
0.062 |
55 |
0.547 |
0.47 |
0.086 |
60 |
0.500 |
0.62 |
0.124 |
65 |
0.438 |
0.78 |
0.178 |
70 |
0.360 |
Choisissons au hasard dans ce tableau le nom d'un enfant inconnu dans la liste des naissances de l'année 1900. La grande question lors de cette naissance était: combien d'années vivra-t-il? Aujourd'hui, nous sommes en mesure de répondre rétroactivement à cette question, tout au moins en évoquant des probabilités, car nous connaissons la table de mortalité de cette cohorte.
Si la seule information dont nous disposons aujourd'hui à propose de cet enfant est le fait qu'il est né en 1900, nous pouvons déclarer que la probabilité qu'il ait été encore vivant à l'âge de 5 ans est égale à 0.772, à l'âge de 50 ans de 0.583... Autrement dit que la probabilité pour qu'il soit mort avant 5 ans est égale à 0.228.
Si nous désignons aujourd'hui un individu inconnu sur la liste de ceux qui ont été incorporés au cours de l'année 1920 à l'âge de 20 ans, nous pouvons de même calculer les probabilités des diverses durées de sa vie, mais nous avons une information supplémentaire: il était encore vivant à 20 ans, il a évité les risques de mort avant cet âge. La probabilité qu'il atteigne alors l'âge de 50 ans est devenue:
(3)
Donc la probabilité pour une personne d'âge a d'être en vie à l'âge a+1 est égal à:
(4)
La probabilité pour une personne d'âge a de décéder entre l'âge a et a+n est logiquement donnée par:
(5)
Ainsi à chaque âge nous pouvons donner la loi de la variable "durée encore à vivre". Cette loi peut être résumée en indiquant son espérance (cf. chapitre de Statistiques). Un calcul immédiat permet d'en donner la valeur à chaque âge en fonction de la table de mortalité.
Ce résultat peut être passionnant pour un historien, mais il donner une réponse à une question posée il y a longtemps et depuis oubliée. Ce qui nous intéresse est le présent. Cet enfant qui vient de naître, quelle est son espérance de vie? Pour répondre, il faudrait connaître la table de mortalité de sa génération, or le don de prémonition n'existe pas. L'attitude probabiliste permet de contourner cette difficulté à condition de bien préciser les hypothèses sous-jacentes.
Ainsi, pour répondre à la question: quelle est l'espérance de vie des nouveaux nés de 1990, nous faisons alors l'hypothèse, tout à fait gratuite, qu'ils rencontreront à chaque âge, à l'avenir, les conditions qu'ont rencontrées en 1990 les individus de ces âges: en l'an 2000 ils subiront la même mortalité que celle subie en 1990 par ceux qui sont nés en 1980. Bien sûr, personne n'imagine que la réalité sera conforme à cette hypothèse, mais le calcul qu'elle permet fournit une image synthétique des conditions actuelles de la lutte contre la mort.
C'est cette hypothèse qui fait que l'espérance de vie rajeunit parfois les vieux (leur espérance de vie ayant tendance à augmenter au fur et à mesure qu'ils deviennent plus âgés grâce aux progrès de la science...).
Prenons pour le calcul de l'espérance de vie, la table de mortalité pour les hommes en Suisse en 1983-1993:
Âge |
Survivants |
Espérance de vie |
Âge |
Survivants |
Espérance de vie |
0 |
1 |
73.68823 |
55 |
0.90224 |
22.81093 |
1 |
0.99246 |
73.24806 |
56 |
0.89581 |
21.97466 |
2 |
0.99183 |
72.29459 |
57 |
0.88875 |
21.14922 |
3 |
0.99148 |
71.32011 |
58 |
0.88099 |
20.33551 |
4 |
0.99117 |
70.34241 |
59 |
0.87247 |
19.53409 |
5 |
0.9909 |
69.36158 |
60 |
0.86312 |
18.7457 |
6 |
0.99066 |
68.37838 |
61 |
0.85288 |
17.97077 |
7 |
0.99044 |
67.39357 |
62 |
0.84169 |
17.20969 |
8 |
0.99022 |
66.40855 |
63 |
0.82948 |
16.46301 |
9 |
0.99001 |
65.42263 |
64 |
0.81618 |
15.73128 |
10 |
0.98971 |
64.44246 |
65 |
0.80174 |
15.01462 |
11 |
0.9896 |
63.44963 |
66 |
0.78609 |
14.31354 |
12 |
0.98938 |
62.46373 |
67 |
0.76918 |
13.62821 |
13 |
0.98915 |
61.47826 |
68 |
0.75096 |
12.95887 |
14 |
0.98889 |
60.49442 |
69 |
0.73138 |
12.30579 |
15 |
0.9886 |
59.51217 |
70 |
0.7104 |
11.66921 |
16 |
0.98823 |
58.53445 |
71 |
0.68798 |
11.04949 |
17 |
0.9877 |
57.56586 |
72 |
0.66409 |
10.44699 |
18 |
0.98692 |
56.61136 |
73 |
0.63873 |
9.861773 |
19 |
0.98581 |
55.6751 |
74 |
0.6119 |
9.294182 |
20 |
0.98439 |
54.75541 |
75 |
0.58362 |
8.744543 |
21 |
0.98285 |
53.84121 |
76 |
0.55393 |
8.21324 |
22 |
0.98131 |
52.9257 |
77 |
0.52291 |
7.700465 |
23 |
0.97975 |
52.00997 |
78 |
0.49066 |
7.206599 |
24 |
0.97815 |
51.09505 |
79 |
0.45733 |
6.731813 |
25 |
0.97653 |
50.17981 |
80 |
0.42309 |
6.276608 |
26 |
0.9749 |
49.26371 |
81 |
0.38819 |
5.840903 |
27 |
0.97328 |
48.34571 |
82 |
0.35288 |
5.425357 |
28 |
0.97166 |
47.42631 |
83 |
0.31748 |
5.030301 |
29 |
0.97007 |
46.50405 |
84 |
0.28234 |
4.656372 |
30 |
0.9685 |
45.57943 |
85 |
0.24785 |
4.304337 |
31 |
0.96694 |
44.65297 |
86 |
0.21446 |
3.974494 |
32 |
0.96541 |
43.72373 |
87 |
0.18263 |
3.667196 |
33 |
0.96388 |
42.79314 |
88 |
0.15281 |
3.382828 |
34 |
0.96236 |
41.86073 |
89 |
0.12546 |
3.120277 |
35 |
0.96082 |
40.92782 |
90 |
0.10091 |
2.879397 |
36 |
0.95927 |
39.99395 |
91 |
0.07942 |
2.658524 |
37 |
0.95768 |
39.06035 |
92 |
0.06111 |
2.455081 |
38 |
0.95604 |
38.12736 |
93 |
0.04593 |
2.266492 |
39 |
0.95434 |
37.19528 |
94 |
0.03373 |
2.086273 |
40 |
0.95257 |
36.26439 |
95 |
0.02414 |
1.915079 |
41 |
0.95071 |
35.33534 |
96 |
0.0168 |
1.751786 |
42 |
0.94874 |
34.40871 |
97 |
0.01134 |
1.595238 |
43 |
0.94665 |
33.48468 |
98 |
0.00739 |
1.447903 |
44 |
0.94441 |
32.5641 |
99 |
0.00464 |
1.306034 |
45 |
0.94201 |
31.64706 |
100 |
0.00279 |
1.172043 |
46 |
0.93942 |
30.73431 |
101 |
0.0016 |
1.04375 |
47 |
0.93662 |
29.82619 |
102 |
0.00087 |
0.91954 |
48 |
0.93356 |
28.92396 |
103 |
0.00045 |
0.777778 |
49 |
0.93023 |
28.0275 |
104 |
0.00021 |
0.666667 |
50 |
0.92659 |
27.1376 |
105 |
0.00009 |
0.555556 |
51 |
0.92259 |
26.25526 |
106 |
0.00004 |
0.25 |
52 |
0.91821 |
25.3805 |
107 |
0.00001 |
0 |
53 |
0.91338 |
24.51471 |
108 |
0 |
|
54 |
0.90808 |
23.65779 |
Donc la courbe représentative, appelée "l'ordre des vivants" est:
(6)
Voyons comment calculer l'espérance de vie. Pour cela considérons un homme en vie lors de son a-ème anniversaire. Le nombre d'années qui lui reste à vivre est une variable aléatoire dont nous pouvons calculer l'espérance mathématique (cf. chapitre de Probabilités). En négligeant les fractions d'années, cette espérance peut s'écrire:
(7)
Si a est pris comme étant égal à zéro, les démographes parlent de EDVN (espérance de vie à la naissance).
Voici pour information l'augmentation de l'espérance de vie chez les hommes (source: Institut National Français d'Études Démographiques) depuis 1996 à 2006:
1996 |
74.1 |
1997 |
74.5 |
1998 |
74.8 |
1999 |
75.0 |
2000 |
75.3 |
2001 |
75.5 |
2002 |
75.7 |
2003 |
75.9 |
2004 |
76.7 |
2005 |
76.8 |
2006 |
77.2 |
Nous pouvons donc observer que l'espérance de vie augment d'un peu plus d'un an tous les quatre ans depuis plus de 50 ans (et jusqu'à quand...)
Source: Wikipédia (8)
Pour faire un enfant, il faut être deux certes les démographes le savent. Mais cette double source de chacun des nouveaux nés leur pose de tels problèmes de description et d'analyse de la fécondité qu'ils préfèrent en général l'ignorer. Leur attitude est justifiée par le fait que seule la conception nécessite l'intervention de deux acteurs. Au moment de la naissance, la mère agit seule. Or la démographie ne s'intéresse pas aux conceptions, inaccessibles à l'observation, mais seulement aux naissances.
Nous avons vu comment nous pouvons suivre un ensemble d'hommes ou de femmes nés une année donnée et enregistrer les décès successifs, ce qui permet d'établir la table de mortalité de cette cohorte. De même, nous pouvons noter les effectifs des enfants auxquels ils donnent naissance année après année. Nous obtenons ainsi la "table de fécondité".
Il suffit de suivre une cohorte de femmes de 15 jusqu'à 50 ans
pour avoir une description complète de son comportement procréateur.
Les données fournies par l'état civil permettent de calculer chaque
année le nombre des enfants auxquels ont donné naissance les femmes
de cette cohorte, regroupées par âge ou par groupes d'âge. En divisant
par le taux des femmes survivants à cet âges, nous obtenons le "taux
de fécondité" .
Si nous additionnons l'ensemble de ces taux, nous obtenons le
nombre d'enfant qu'auraient eu, en moyenne, les femmes de cette
cohorte si leur mortalité avait été nulle. Tel n'a évidemment pas été le
cas. Pour caractériser la façon dont elles ont assuré le renouvellement
de leur génération, il faut additionner les nombres réels moyens
de naissances, produits du taux par
le taux de survie
.
L'ensemble de ces données est présentés dans une table de fécondité dont
voici deux exemples où est
le nombre d'effectif de naissances chez les femmes survivants à cette
tranche d'âge et où
est
le nombre de naissances de 1'000 femmes de cette tranche d'âge.
Femmes françaises nées vers 1830:
Âge |
Taux de survie |
Effectifs naissances |
Taux de fécondité |
15 |
0.672 |
91 |
135 |
20 |
0.645 |
464 |
720 |
25 |
0.616 |
589 |
955 |
30 |
0.587 |
475 |
810 |
35 |
0.558 |
328 |
565 |
40 |
0.528 |
153 |
290 |
Total |
1 |
2'100 |
3'475 |
Par exemple, sur 1'000 petites filles nées en 1830, 645 on atteint l'âge de 20 ans et ont eu 464 enfants entre 20 et 25 ans. L'intensité de la fécondité est mesurée par le nombre de naissances qu'auraient eu 1000 femmes de cet âge:
(9)
Et la moyenne des naissances:
Âge |
Survivantes |
Effectifs naissances |
15 |
672 |
91 |
20 |
645 |
464 |
25 |
616 |
589 |
30 |
587 |
475 |
35 |
558 |
328 |
40 |
528 |
153 |
Total |
2'100 |
Nous pouvons observer qu'en 1830, de 20 à 30 ans les femmes donnaient naissance en moyenne à:
(10)
ce chiffre étant assimilé par le grand public aux "taux
de fécondité" (donc attention à ne pas confondre avec ).
Pour faire le calcul sur l'ensemble de tous les âges il suffit de prendre le rapport du nombre d'enfants sur le nombre initial de femmes. Cela donne mondialement des chiffres indiqués dans la carte ci-dessous:
Source: Wikipédia
(11)
RENOUVELLEMENT DE LA POPULATION
La question essentielle pour un ensemble humain en renouvellement permanent en raison des flux d'entrées et de sorties que sont les naissances et les décès est: notre effectif est-il en décroissance ou en croissance?
La table de natalité féminine permet de réponde, grâce au rapport du nombre de garçons à la naissance sur le nombre de filles. Ainsi, en ce début du 21ème siècle: il naît en moyenne 105 garçons pour 100 filles dans le monde. Ainsi, la proportion des filles et donc de:
(12)
Vers quarante ans (49 en France selon l'INED), la prépondérance s'inverse et le nombre de femmes l'emporte généralement sur le nombre d'hommes, malgré de notables disparités régionales.
Source: Wikipédia (13)
La table de fécondité de 1830 montre donc qu'en moyenne une femme de la cohorte de 1830 a produit:
fille. Soit une augmentation que nous noterons k (en analogie avec le modèle exponentiel que nous verrons plus loin) de 3%. A tort, certains politiciens avancent la valeur (scolaire) 2.1 comme étant le taux de fécondité... qu'il faut pour assurer le renouvellement des générations ce qui n'est donc pas tout à fait exact.
L'effectif féminin était donc en accroissement. Donc la population pouvait assurer son renouvellement (tant le rapport est supérieur à 1).
Le nombre ainsi obtenu est le "taux net de reproduction". Ce taux est donc normalement constitué par le rapport entre le nombre de filles mises au monde par cent femmes, rapport corrigé par la mortalité prévue entre la naissance de ces filles et l'âge moyen à la reproduction, car une partie des filles n'atteindra pas l'âge de la reproduction, étant donné les décès survenus parmi elles entre leur naissance et leur âge à la maternité. L'âge moyen à la reproduction est donné par l'âge moyen des mères à la naissance.
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