Apport de la Technologie LiDAR dans la Modélisation du Microclimat Forestier

Le microclimat forestier, késako ? Tu (oui, toi lecteur/lectrice) t’es surement aventuré(e) en forêt au moins une fois dans ta vie. Rassures-moi, c’est bien le cas ? Sinon tu as vraiment raté(e) quelque chose. La plupart des gens qui se baladent en forêt de nos jours y vont pour y chercher (c’est plus marrant de chercher que de trouver, crois-moi, j’en sais quelque chose) le calme, l’inspiration, un contact avec Dame Nature [dès que l’aurore darde ses rayons d’argent à travers les écharpes de brume, ndlr], des sensations fortes (de nuit ça marche plutôt bien), des champignons (c’est bon ça) ou bien tout simplement de la fraicheur par une belle journée estivale. Nous y voilà, tu l’auras compris, quoi de mieux que l’ombre de nos grands arbres en été pour perdre quelques degré Celsius pendant la journée. Oui, mais par rapport à quoi ? Eh bien ! par rapport à la température dite extérieure (cf. température synoptique dans le jargon des climatologues et météorologues, attention ce ne sont pas forcément les mêmes). Pendant la nuit, c’est l’inverse, il fait plus frais à l’extérieure qu’à l’intérieure de la forêt, en été.

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Ambiance forestière (Creuse de la Terre Rouge, Gercy, Aisne).

Bref, le microclimat forestier permet de “tamponner” les fluctuations de la température extérieure, que ce soit pendant la journée ou bien au fil des saisons. C’est un peu comme l’isolation d’une maison (quand ça marche bien), plus frais dedans que dehors en été/journée et plus chaud dedans que dehors en hiver/nuitée. Tu vas me dire “Ok, mais à quoi cela peut bien servir ?”. Eh bien ! outre le fait que nos forêts nous apportent l’oxygène pour respirer (tu seras d’accord avec moi pour dire que c’est plutôt utile comme fonction), tu comprends bien que ces îlots de verdure (parcs arborés en ville) jouent également un rôle important dans la régulation de la température ressentie localement. Donc, tu me vois venir avec mes gros sabots, si il est difficile d’agir directement sur le climat global pour inverser la courbe du réchauffement, ont peut néanmoins apprendre à mieux gérer la trame verte (bois, forêts, haies, parcs et jardins) et sa distribution au sein de nos paysages très anthropisés pour améliorer nos conditions de vie et celles des organismes vivants qui y trouvent refuge. Pour cela, encore faudrait-il que l’on soit capable de bien comprendre le microclimat forestier pour bien le modéliser.

Le microclimat en forêt est une chose étudiée depuis longue date (Chen et al., 1999) mais qui reste pourtant encore méconnue puisque nous ne sommes toujours pas capable de le modéliser. Tu vas me dire “Attends, il existe pourtant bien des modèles pour prévoir les conditions atmosphériques et les scénarios climatiques du futur ?”. Exact Watson, mais ces derniers, dits de circulation générale, modélisent la température dite synoptique à une résolution spatiale très grossière et pas les conditions microclimatiques observées sous couvert forestier. Pour cela, il est nécessaire d’avoir des informations très précises sur la densité d’arbre, la hauteur de ces derniers et la structure verticale du couvert. En gros, beaucoup de données biométriques. C’est là qu’intervient la technologie LiDAR. Je sais, je te vois venir “Mais qu’est ce que c’est que ce truc encore ?”. Le LiDAR pour “light detection and ranging” est une technologie de télédétection par laser qui est donc basée sur l’analyse, par un récepteur, des propriétés d’un faisceau de lumière renvoyé vers son émetteur. C’est le même principe que pour le radar ou le sonar mais basé sur des ondes lumineuses (spectre visible, infrarouge ou ultraviolet), plutôt que sur des ondes radio ou sonores. Ce genre de technologie est très utilisée aujourd’hui, de manière aéroporté ou en station totale au sol (voir la photo ci-dessous à titre d’exemple), pour constituer des modèles numériques en 3D du bâti, de la ressource bois (par exemple) ou bien même de scenes de crimes. C’est beau la technologie. Certains parlent de réalité augmenté.

Relevé sur le terrain (Creuse de le Terre Rouge, Gercy, Aisne) à l’aide d’un LiDAR terrestre. Relevé réalisé par Guillaume Caron, Emilie Gallet-Moron et Jonathan Lenoir.

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Coupe transversale dans une image issue d’un scan de LiDAR terrestre réalisé au sein de la Creuse de la Terre Rouge (Gercy, Aisne). Voir photo précédente pour un exemple de relevé de LiDAR terrestre sur le terrain. Coupe réalisée par Guillaume Caron.

Au cours d’une étude récente en collaboration avec Tarek Hattab (post-doctorant au sein de notre équipe de recherche à l’Université de Picardie Jules Verne) et Guillaume Pierre (Professeur en Géographie à l’Université de Reims Champagne-Ardenne), nous avons proposé un cadre de modélisation du microclimat forestier permettant justement d’intégrer les informations issues d’images LiDAR, et notamment l’information de densité du couvert arboré. Nos travaux ont récemment été publié dans la revue Ecography et ont fait l’objet d’un prix (E4 Award) remis par les éditeurs de la revue. Bizarrement, ce sont ces mêmes travaux qui ont été primés que j’ai maintes et maintes fois essayés de vendre à plusieurs agences de financement pour la recherche, dans le cadre de réponse à des appels à projets de recherche. Malheureusement, aucune de ces agences et pas même l’Agence Nationale de la Recherche (ANR) ne fût intéressée. Désolé pour cette petite parenthèse plaintive, mais c’est plus fort que moi.

Je ne rentrerais pas dans les détails techniques de ce cadre de modélisation, détails que tu trouveras ici dans l’article rédigé en anglais (hésites pas à me laisser un message si tu n’as pas accès au PDF de la revue et que cela t’intéresses), mais les intérêts sont multiples, notamment en écologie. Le principal atout étant de disposer de données plus précises sur les conditions microclimatiques locales pour ensuite mieux informer les modèles de redistribution du vivant qui se basent tous, pour l’instant, sur des simulations issues de modèles de circulation générale qui ne tiennent pas compte de la finesse du microclimat.

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Langue de cerf ou Scolopendre officinale, une fougère typique des fonds de vallons frais tel que celui de la Creuse de la Terre Rouge (Gercy, Aisne).

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Call for a 3-yr PhD Position in Ecology, Phylogeography and Landscape Genetics

Title

Incorporating Phylogeographic infOrmation into niche moDels to improve species re-distribution projections under climAte waRming and habitat fragmentation: the Case of forest-dwelling specIes across European agricultural landscapeS [PODARCIS]

Aim

Climate warming and habitat fragmentation are two key components of global change that push species to redistribute or evolve to adapt to the new conditions (Lenoir & Svenning, 2015; Pecl et al., 2017). To hindcast and forecast species redistribution under past and future environmental conditions, respectively, the state-of-the-art is to use species distribution models (SDMs) (Guisan & Zimmermann, 2000). However, traditional SDMs assume that individuals from all populations of a given species respond equally to environmental changes although different populations from the same species may respond differently to environmental changes (Valladares et al., 2014). The most recent scientific literature on SDMs suggests that incorporating intraspecific variation into SDMs leads to less pessimistic redistribution projections (Pearman et al., 2010; Oney et al., 2013). Both phylogeography (Guiller & Madec, 2010; Guiller et al., 2012) and landscape genetics can provide spatially and temporally explicit information on the genetic structure and differences among populations of the same species that could be used to incorporate intraspecific variation into SDMs and thus improve redistribution projections under climate change. This PhD project entitled PODARCIS specifically aims at incorporating intraspecific variation data obtained from a union of phylogeography and landscape genetics (Rissler, 2016) into SDMs. PODARCIS is part of the EU (BiodivERsA) project Woodnet and the regional (Hauts-de-France) project Pegase. Three model species of European temperate forests will be studied throughout the PhD project: the plants Geum urbanum and Oxalis acetosella characterized by different dispersal capacities as well as the tick Ixodes ricinus considered as the main vector of the Lyme Borreliosis in Western Europe and thus implying potential public health hazards. PODARCIS rests on three basic pillars:

  • Phylogeography and historical demography to determine the phylogeographic structure of each species and to disentangle the relative impacts of past versus current climatic changes in shaping the geographic distributions of genealogical lineages;
  • Fundamental ecology to develop SDMs adapted to each genealogical lineage and to compare these lineage-specific SDMs to classical SDMs at different periods (Pleistocene and Anthropocene);
  • Landscape genetics to identify landscape and environmental features that constrain genetic connectivity and thus to account for dispersal and gene flow across the landscape.

Keywords

Climate change, ecoepidemiology, forest ecosystems, landscape genetics, phylogeography, population genetics, spatial statistics, species distribution modelling

Qualifications

The candidate is expected to have good training in statistics or mathematical modelling and have a strong background in ecology or evolutionary biology (population genetics and phylogeography). Typical PhD candidates will have a master degree in ecology or evolutionary biology. Basic knowledge and interest in ecology and landscape genetics is required. Experience in molecular genetics and GIS knowledge will be further appreciated. Programming skills in Free and Open Source Software (FOSS) such as in the R and GRASS environments will be a clear advantage. Teamwork skills, curiosity, autonomy at work as well as good oral and written communication skills in English will also be valued.

Supervision

The student will be hosted within the research unit EDYSAN (Ecologie et Dynamique des Systèmes Anthropisés, FRE 3498 CNRS – UPJV, head Prof. Guillaume Decocq), 33 rue Saint Leu, 80000 Amiens, France. EDYSAN is a young, diverse, vibrant and international research community with strong collaborative interdisciplinary ties within and beyond Amiens.

Application

Applications (letter, CV and 2 contacts for references) should be sent to Annie Guiller, Jonathan Lenoir and Guillaume Decocq (guillaume.decocq@u-picardie.fr) no later than June 15. The selected candidate will have an audition with the Doctoral Department at UPJV (Université de Picardie Jules Verne, Amiens) in the beginning of July and, if successful, will start in September 2017.

References

  • Guiller & Madec (2010). Historical biogeography of the land snail Cornu aspersum: a new scenario inferred from haplotype distribution in the Western Mediterranean Basin. BMC Evolutionary Biology, 10: 18
  • Guiller et al. (2012) Tracing the invasion of the Mediterranean land snail Cornu aspersum aspersum becoming an agricultural and garden pest in areas recently introduced. PLoS ONE, 7: e49674
  • Guisan & Zimmermann (2000) Predictive habitat distribution models in ecology. Ecological Modelling, 135: 147–186
  • Lenoir & Svenning (2015). Climate-related range shifts – a global multidimensional synthesis and new research directions. Ecography, 38: 15–28
  • Oney et al. (2013). Intraspecific variation buffers projected climate change impacts on Pinus contorta. Ecology and Evolution, 3: 437–449
  • Pearman et al. (2010). Within-taxon niche structure: niche conservatism, divergence and predicted effects of climate change. Ecography, 33: 990–1003
  • Pecl et al. (2017). Biodiversity redistribution under climate change: Impacts on ecosystems and human well-being. Science, 355: eaai9214
  • Rissler (2016). Union of phylogeography and landscape genetics. PNAS, 113: 8079–8086
  • Valladares et al. (2014). The effects of phenotypic plasticity and local adaptation on forecasts of species range shifts under climate change. Ecology Letters, 17: 1351–1364

 

Invasions Biologiques aux Antipodes Subpolaires des Hémisphères Nord et Sud

Dans la communauté scientifique, l’étage montagnard alpin et les zones froides subpolaires sont considérées comme moins affectées par les espèces exotiques envahissantes. Toutefois, cela pourrait changer brusquement sous les scénarios de changements climatiques futurs (cf. réchauffement) et l’augmentation des activités humaines (cf. activités de récréation) dans ces écosystèmes jugés plus difficile d’accès.

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Vue sur les montagnes d’Abisko au Nord de la Suède (Crédit photo : Ive Van Krunkelsven)

Au cours de ces trois dernières années, j’ai eu la chance de pouvoir travailler aux côtés d’Ann Milbau, d’Anibal Pauchard, de Martín Nuñez et de Jonas Lembrechts sur un projet de recherche financé par la Suède (voir page 20 de ce document rédigé en suédois) et dont l’objectif était précisément de s’intéresser aux principaux déterminants du succès d’invasion des plantes exotiques envahissantes dans ces écosystèmes froids et extrêmes situés à haute latitude et à haute altitude. Suite à de multiples réunions de travail en Suède, en Argentine et en France associées à de nombreux échanges par email pour mettre au point le protocole, discuter des analyses et des résultats, échanger nos points de vues vis-à-vis des hypothèses préalablement posées, rédiger un article scientifique, et enfin répondre aux commentaires et critiques aiguisées de nos pairs, ces travaux ont été récemment publiés dans la revue Proceeding of the National Academy of Science (PNAS, USA).

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Jonas Lembrechts récolte les précieuses données (Crédit photo : Ive Van Krunkelsven)

Le résultat est clair, les perturbations d’origine anthropique telles que les sentiers empruntés par les randonneurs en été et les skieurs en hiver sont la clé pour assurer le transport, la germination, la croissance, la floraison et donc l’installation des plantes exotiques envahissantes dans ces territoires reculés et encore immaculés en matière d’invasions biologiques. En l’absence de telles perturbations, ni l’augmentation des températures liée au réchauffement planétaire, ni l’apport d’azote lié à la pollution atmosphérique, ni la pression de propagules exercée par les randonneurs qui transportent les graines sous les semelles de leurs chaussures ne permettent un succès suffisant pour l’installation de ces plantes exotiques envahissantes.

ezgif-com-gif-makerPour arriver à ce résultat, un dispositif expérimental unique en son genre a été mis en place le long de plusieurs gradients d’altitudes situés dans des massifs montagneux à l’extrême nord de la Scandinavie, à Abisko en Suède, et à l’extrême sud de la Pantagonie, à Punta Arena au Chili, couvrant ainsi les antipodes subpolaires des hémisphères Nord et Sud. Au sein de ce dispositif, nous avons fait varier plusieurs facteurs, en plus de la température via l’altitude, comme la présence ou non d’une perturbation (cf. retrait de la végétation native : D+ vs. D-), l’apport ou non de nutriments azotés (cf. engrais : N+ vs. N-) ainsi que l’intensité de la pression de propagules (cf. nombre de graines : P+ vs. P-) de 6 plantes exotiques envahissantes. Chaque placette a été subdivisée en 48 unités, soit 6 répétitions (1 par espèce) pour chacune des 8 combinaisons des facteurs D, N et P (D+/N+/P+, D+/N+/P-, D+/N-/P+; D-/N+/P+, D-/N-/P+, D+/N-/P-, D-/N+/P-, D-/P-/N-).

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Vue sur l’une des nombreuses placettes du dispositif (Crédit photo : Ive Van Krunkelsven)

La conclusion principale issue de ces travaux est qu’il est primordial de limiter et confiner au maximum le niveau des perturbations d’origine anthropique, au risque de voir la végétation de ces écosystèmes complètement modifiée par l’installation et la propagation d’espèces exotiques envahissantes. Le risque est d’autant plus important que l’effet des activités humaines sera combiné au réchauffement climatique actuel et futur. Il semble donc impératif de mettre en œuvre rapidement des stratégies de gestion de ces écosystèmes en limitant les perturbations humaines à hautes latitudes et altitudes, pour limiter le risque d’invasions par les plantes exotiques envahissantes.

Pour une version en anglais, rédigée et illustrée par le premier auteur de l’étude, Jonas Lembrechts, c’est ici. Vous trouverez également un communiqué de presse sur le site l’Université de Picardie Jules Verne (UPJV) ainsi que sur le site echosciences des Hauts-de-France.

Offre de Stage M2 Recherche : Importance du Microclimat Sous Couvert Forestier dans la Dynamique d’Invasion du Cerisier Tardif

Contexte, problématique et objectifs du stage :

L’introduction, l’installation et la colonisation des plantes exotiques envahissantes au sein des écosystèmes impliquent des enjeux majeurs en termes de santé publique, de biodiversité et de biologie de la conservation. Identifier les déterminants impliqués dans les différentes étapes de la dynamique d’invasion constitue une question importante de la recherche portant sur les invasions biologiques aujourd’hui considérées comme l’une des facettes prédominantes des changements globaux et de leurs impacts sur la biodiversité. En forêt de Compiègne, le cerisier tardif a déjà fait l’objet d’importants travaux de recherche permettant d’identifier certains des déterminants de sa dynamique d’invasion. Néanmoins, l’impact du climat et notamment du microclimat sous-couvert forestier reste encore méconnu. Ce stage a donc pour objectif de quantifier l’importance du microclimat sous-couvert forestier ainsi que son impact éventuel sur la dynamique d’invasion du cerisier tardif en Forêt de Compiègne. Un important réseau de microsondes météo (HOBO Pendant Temp Logger 8K : UA-001-08) a été mis en place au cours de l’automne 2016 sur l’ensemble de la forêt de Compiègne suivant un échantillonnage aléatoire stratifié réalisé à partir de données physiographiques (modelé du terrain) et biophysiques (couvert forestier) issues d’images LiDAR. Dans le cadre de son stage, l’étudiant(e) participera à plusieurs campagnes de terrain pour la récupération des données déjà enregistrées sur le réseau de loggers. L’étudiant(e) aura en charge de traiter et d’analyser les premières données microclimatiques extraites et de les relier à la distribution du cerisier tardif en forêt de Compiègne. Outre les données microclimatiques qui seront disponibles au cours du stage et les données de télédétection (images LiDAR et hyperspectrales) déjà disponibles via des projets antérieurs (cf. DIARS), l’étudiant(e) bénéficiera également de données issues de campagnes d’inventaires sur la présence ou l’absence du cerisier tardif dans les différentes strates (herbacée, arbustive et arborée), ainsi que des données de contexte (cf. sol) permettant de discriminer les différents effets sur la dynamique d’invasion du cerisier tardif. Suivant l’avancement du stage, l’étudiant(e) pourra également réaliser un inventaire floristique complémentaire sur le réseau de placettes permettant ainsi de préciser le contexte local.

Profil recherché :

Le candidat ou la candidate doit avoir une solide formation en écologie et connaître les bases en statistiques. Il s’agit d’un stage axé recherche basé sur la manipulation de données qui nécessitent les compétences d’un ou d’une élève ingénieur(e) ou de master 2 ayant un gout prononcé pour l’analyse de données. Il ou elle devra faire preuve d’initiative, de curiosité, d’autonomie, de rigueur et de créativité. Des compétences en écologie végétale, en botanique, en manipulation de données et en programmation informatique, notamment en langage R, sont des atouts importants pour la candidature. Le stage nécessitant une ou plusieurs campagnes de terrain, il est préférable que l’étudiant(e) soit en possession d’un permis de conduire et d’un véhicule personnel pour assurer ses déplacements sur le terrain.

Localisation, encadrement du stage et contacts :

L’étudiant(e) sera basé(e) dans les locaux de l’unité de recherche Edysan (Ecologie et dynamique des systèmes anthropisés : FRE 3498) de l’Université de Picardie Jules Verne (UPJV) et du Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), au 1 Rue des Louvels à Amiens. Ce stage sera co-encadré par :

– Jonathan LENOIR (jonathan.lenoir@u-picardie.fr), Enseignant Chercheur ;
– Fabien SPICHER (fabien.spicher@u-picardie.fr), Ingénieur d’Etudes ;
– Emilie GALLET-MORON (emilie.moron@u-picardie.fr), Ingénieure d’Etudes ;
– Tarek HATTAB (hattab.tarek@gmail.com), Post Doctorant.

Atouts du stage :

– au niveau thématique : problématique de recherche sur un sujet enrichissant et d’actualité (cf. microclimat et microrefuges en contexte de changement climatique) ;
– au niveau humain : encadrement par un Enseignant Chercheur, deux Ingénieurs d’Etudes et un Post Doctorant ;
– au niveau scientifique et technique : recherche bibliographique, utilisation de microsondes météo, manipulation de données issues de la télédétection (LiDAR), analyses statistiques, interprétations des résultats, synthèse et rédaction.

Indemnisations :

537 EUR/mois + remboursement des frais de déplacements éventuels.

Durée du stage :

6 mois entre Janvier/Février/Mars et Juin/Juillet/Août 2017. À préciser avec l’étudiant.

Modalités et date limite de candidature :

Les candidatures sont à envoyer, sous forme d’un CV et d’une lettre de motivation, avant le 15 Janvier 2017 à Jonathan LENOIR (jonathan.lenoir@u-picardie.fr), Fabien SPICHER (fabien.spicher@u-picardie.fr), Emilie GALLET-MORON (emilie.moron@u-picardie.fr) et Tarek HATTAB (hattab.tarek@gmail.com).

The Climatic Debt Explained

I guess some of you may wonder: what the hell is the climatic debt? Well, in ecology, this term is used to refer to communities of living organisms being in a state of disequilibrium with climate (cf. the equilibrium between community composition and climatic conditions has been disrupted). This is best illustrated by time-lagged response of living organisms to climate change. The inertia of long-lived organisms such as trees or perennial plants after a climate-forcing event makes forest ecosystems particularly prone to the climatic debt.

In a recent paper led by Romain Bertrand, we found that the magnitude of the disequilibrium with climate, aka climatic debt, in understory plant communities across the French forests (see map) increases with the severity of baseline temperature conditions, the exposure to climate warming and species thermal tolerance.

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I’m really proud to write these few lines, not only because this is an important result (sorry I might be biased here) but mostly because it is always inspiring, rewarding and cool to work with a good buddy on a fun topic. Romain and I discussed this idea of “explaining the climatic debt” a very long time ago. It all started in 2011, few days after Romain’s original work on the assessment of the climatic debt in french forests’ understory plant communities was published. Well, we were not smart enough to use the fancy “climatic debt” at that time but reported it as “biotic responses lagging behind climate change” instead. Anyway, the thing is that we received a thorough (and inspiring) commentary from Pieter De Frenne and his colleagues arguing that the climatic debt we found in understory plant communities of temperate deciduous forests could be the result of changes in forest management practices. The reasoning behind this argument being that the abandonment of coppicing (a traditional sylvicultural practice in Europe: see picture below) and the subsequent natural succession towards mature close forests may provide microclimatic conditions that buffer understory plant communities against macroclimate warming. This is indeed a very important hypothesis and you can learn more on the potential importance of microclimate as a moderator of plant responses to macroclimate warming by reading the excellent paper written by Pieter De Frenne and his team. Although neither their commentary nor our reply was published, this was a fruitful discussion that has generated new and exiting findings.

The seminal analyses that we provided five years ago in our reply to the commentary just involved the respective impacts of macroclimate warming and changes in understory light conditions on the magnitude of the climatic debt and demonstrated that changes in understory light conditions had a minor impact on the climatic debt, as it is also the case in the now published paper. It would have been a shame to stop there given the efforts made to provide a convincing reply (we might have been too much convincing on this). So, we elaborated a list of the potential drivers involved in the climatic debt that we observed in understory forest plant communities. In that respect, Romain went far beyond our initial list and provided a very comprehensive (23 explanatory variables) analysis of the potential determinants of the climatic debt not only involving environmental (i.e. baseline conditions and exposure to environmental changes) and anthropogenic (e.g. sylvicultural practices, land-use changes, habitat fragmentation) constraints but also plant traits and characteristics involved in persistence (e.g. species’ life span and thermal tolerance) and migration (e.g. species’ dispersal limitation) mechanisms.

Although we expected climate-change exposure to be an important determinant (plants are more likely to lag behind climate change in locations where the magnitude of the change is the highest), we were very surprised to find that both baseline temperature conditions and species’ intrinsic ability to tolerate water and thermal stresses outweigh the impact of climate-change exposure. Warmer baseline conditions (cf. lowland forests at low latitudes) contribute to a high climatic debt and yet these ecosystems are usually given less priority than cold ecosystems (e.g. mountains) in conservation biology. Similarly, species’ persistence mechanisms as a response to climate change have been neglected so far due to the strong emphasis on migration mechanisms involved in climate-driven range shifts that are particularly pronounced along the elevation gradient where short distances between isotherms allow plants to move upslope. And yet, both lowland ecosystems and persistence mechanisms are very important to consider, especially so for forest plant which dispersal abilities are very limited. Consequently and importantly, persistence mechanisms outweigh migration mechanisms in explaining the climatic debt in forest ecosystems. We also note that lowland ecosystems and warm climates in general are richer in stress-tolerant plants, which could be a reason why warmer climates are more likely to harbour plant communities lagging behind climate change.

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Carpet of flowering bluebells (Hyacinthoides non-scripts) in a coppice dominated by beech (Fagus slvatica) and hornbeam (Carpinus betulus) (Vadencourt Wood, 80560 Contay, France). Due to its wide climatic-niche breadth and its affinity for moist and buffered microhabitats, bluebells likely contribute to increase the climatic debt in the understory (Photo: J. Lenoir).

Unfortunately, plants can only tolerate a limited amount of change in temperature conditions and future climate change projections suggest temperature increases that may go far beyond the thermal tolerance of plants, thus initiating local extirpation events with potential cascading effects for living organisms relying on these habitat-forming species.

PhD Opportunity on Biodiversity in Heterogeneous Environments under Contemporary Climate Change

WANTED: excellent candidates for a PhD position on “Biodiversity in heterogeneous environments“. Department of Biology at NTNU in Trondheim (Norway) can fund two PhD positions among 14 different topics. Together with Irja Ida Ratikainen (Behaviour and Evolution) and Bente Jessen Graae (Ecology), we would like to find an excellent and highly motivated candidate for going into the competition of the projects funded by the Department of Biology. Our project aims to test theories on how landscape topography with all its microclimatic variation affects species capacity to adapt or disperse in response to climate change. The approaches to study this topic will involve fieldwork, theoretical and/or macroecological methods. If this sounds interesting to you, please read more about the project here and here and then take contact with one of us before 22nd of January using the below email adresses:

Irja Ida Ratikainen: irja.i.ratikainen@ntnu.no
Jonathan Lenoir: jonathan.lenoir@u-picardie.fr
Bente Jessen Graae: bente.j.graae@ntnu.no

 

Dédèle ?

C’est qui Dédèle (comprendre ddl pour degré de liberté) ? Mr, c’est quoi un ddl ? Un Dédé quoi ? Comme ce genre de questions revient assez fréquemment en cours ou TD de statistiques, je me suis dit qu’il était peut-être temps d’écrire un petit post dédié à mon amie Dédèle. De toute manière, lorsque cette question ne m’est pas posée directement, je peux lire la détresse (voir la peur) dans les yeux de l’assistance quand j’invoque Dédèle (rassurez vous, il ne s’agit pas là d’une messe noire à l’attention de Dédèle la déesse de Terra Statistica ! Quoique…). Bon ok, je dramatise un chouïa, une grande partie de l’auditoire en question y est complètement insensible, à tort ou à raison. Pauvre Dédèle, tellement impopulaire… Moi même, jusque très tard, j’ai navigué à vue dans les dédales (ou les dédèles devrais-je dire) de Terra Statistica sans vraiment connaître ni chercher à connaître cette bonne vieille Dédèle, pourtant un phare dans la nuit. Damned, j’avais tord… J’avais bien une vague idée de ce qu’elle pouvait bien représenter mais clairement, je m’en souciais guère. Et pourtant, on gagne à la connaître. Qui ça ? Ben Dédèle bien sure.

Dédèle, c’est en fait une variable à surveiller très régulièrement, tout comme on surveille la jauge du niveau de carburant pour éviter de tomber en rade, à moins que la panne sèche soit un objectif en soi… Bref, tu l’auras compris chèr(e) lecteur/lectrice, il faut voir Dédèle comme une réserve et éviter de la faire tomber à zéro. Je te vois venir… Oui, mais à quoi elle sert cette réserve ? Bonne question Jean-Noël (oui, c’est la fin d’année et les fêtes approchent). C’est vrai ça à quoi Dédèle peut bien servir ? Et bien à faire avancer ton modèle statistique tout simplement, que ce soit une Lada première génération (petit réservoir ou petit échantillon) ou bien une Maserati  dernier cri (gros reservoir ou gros échantillon). C’est là que la notion de degrés de liberté prend tout son sens. Ben ouais, tu auras la possibilité d’aller plus loin (cf. plus de liberté) avec un gros réservoir bien plein plutôt qu’avec un petit réservoir même plein. Si comme moi tu es fan de Magic The Gathering (oups je sens que je vais perdre le peu de lecteurs/lectrices qui ont eu le courage de commencer à lire ce post) tu peux aussi voir Dédèle (oui j’ai décidé que Dédèle a plusieurs visages) comme ta réserve de mana. Plus celle-ci est grande et plus tu as de liberté pour lancer tes sorts les plus puissants (bam le Jökulhlaups) ou tes grosses bébêtes préférées (et bim Emrakul). Bon, avec ta réserve de Dédèle tu ne lanceras pas de sort (gosh, je peux lire la deception dans ton regard) mais tu pourras invoquer des variables plus ou moins puissantes pour faire avancer ton modèle statistique (c’est vrai, c’est moins classe qu’une Maserati dernier cri, mais utile, parfois) et avaler toujours un peu plus de variance.

Mouais mais Mr, comment dépenser le contenu de la reserve de Dédèle ? Tu es encore là Jean-Noël ? Hummm, serais-tu toi aussi tombé sous le charme de Dédèle la sirène (je t’avais prévenu, Dédèle a plusieurs visages). Prends garde, elle pourait bien t’entraîner dans les abysses de Terra Statistica. Et bien, tout d’abord, il faut savoir que l’invocation d’une variable quelque soit sa nature (quantitative, ordinale, binaire, qualitative) a un coût. Par exemple une variable quantitative (cf. valeurs numériques continues) te coûtera 1 point de Dédèle. Pour une variable qualitative (cf. catégories ou groupes), il t’en coûtera autant que tu as de groupes ou de catégories moins un : le sacro-saint n-1 (Kali Ma Shakti de…). Accroche-toi Jean-Noël, Dédèle nous tire plus profondément dans les limbes de Terra Statistica. Pour une variable quantitative il t’en coûtera aussi n-1, en fait, mais dans ce cas n vaut 2. Mais pourquoi n-1 me diras-tu Jean-Noël. Et bien parce que chaque estimation de paramètre te fait perdre 1 point de Dédèle et que chaque modèle se construit en estimant un premier paramètre qui sert de point de référence (cf. intercept) pour toute tes variables explicatives qu’elles soient quantitatives ou qualitatives. Dans le cas de variables quantitatives, ce paramètre n’est autre que l’ordonnée à l’origine et pour les varibles qualitatives, il s’agit simplement de la moyenne de la varible à expliquer pour une des modalités qui jouera le rôle de point de référence (généralement la première modalité qui vient par ordre alphabétique ou croissant). Note que ce point de référence sera commun à toutes les variables explicatives de ton modèle. Ceci a pour avantage de faire de grosses economies dans ta dépense de points de Dédèle. Quand ta réserve de Dédèle tombe à zéro, ta Maserati ou ta Lada cale et aucune statistique ne peut être calculée pour les différents paramètres de ton modèle statistique, faute de degrés de liberté. Bref, plus il te reste de points dans ta réserve à Dédèle et plus les tests statistiques qui moulinent en arrière-plan seront puissants (cf. risque de deuxième type faible) pour détecter des effets, même petits, des variables explicatives sur ta variale à expliquer.

Voilà courageux/courageuse lecteur/lectrice, tu es arrivé(e) au bout de ce post interminable sur Dédèle, the goddess, et tu en sais un peu plus sur elle et son univers impitoyable. Si tu veux en savoir un peu plus, le mieux reste encore de la travailler au corps…

Bonne navigation en Terra Statistica.