Offre de Stage M1 sur l’Impact du Cerisier Tardif sur la Physiologie du Hêtre Commun

Le contexte du stage est celui des invasions biologiques, un thème qui est particulièrement d’actualité en contexte de changements globaux et de mondialisation. Les invasions biologiques sont en effet rapidement devenues l’un des problèmes écologiques les plus coûteux à l’échelle de la planète, puisqu’elles peuvent profondément affecter l’agriculture et la sylviculture, altérer le fonctionnement des écosystèmes et des agrosystèmes, propager de nouvelles maladies et, plus généralement, interférer avec les activités humaines.

Dans une étude récente, Aerts et al. (2017) ont montré que la présence du cerisier tardif Prunus serotina Ehrh., espèce native des États-Unis, affectait la teneur en nutriments des espèces ligneuses co-occurrentes de la zone envahie, et notamment la teneur en azote foliaire du hêtre commun Fagus sylvatica L. en Forêt Domaniale de Compiègne. L’objectif du stage proposé est donc d’approfondir ces résultats et notamment d’étudier l’impact de P. serotina sur le métabolisme azoté et la dynamique de croissance de F. sylvatica.

Dans les zones envahies et non envahies de différent massifs forestiers du nord de la France, les performances (i.e. croissance), les traits fonctionnels foliaires (e.g. photosynthèse, SLA) et les paramètres physiologiques associés au métabolisme carboné (e.g. teneur en sucres) seront analysées chez F. sylvatica. Ces données permettront de mieux comprendre l’impact des espèces exotiques envahissantes sur le fonctionnement des écosystèmes envahis.

Pour mener à bien l’objectif énoncé, la personne recrutée : (1) participera avec l’appui de ses encadrants au design du protocole expérimental; (2) aidera à la planification et à l’organisation des expériences sur le terrain; (3) participera à l’acquisition des données sur le terrain, au prélèvement d’échantillons en forêt et aux analyses en laboratoire; (4) saisira et assurera la qualité des données; (5) et analysera les résultats.

La personne recrutée sera encadrée dans ses missions et dans la rédaction de son mémoire par ses responsables de stage.

Profil recherché : Master 1 ou Licence, avec un intérêt pour les sciences biologiques et naturalistes, travaillant de façon autonome et consciencieuse. Ce stage comporte des travaux à la fois en laboratoire et sur le terrain, il sera donc attendu un(e) candidat(e) ayant un intérêt certain pour le terrain. Des connaissances en physiologie végétale et écophysiologie sont recommandées.

Financement : Une gratification de stage de 577 EUR/mois est assurée dans le cadre du projet ISCARIOT piloté par Thomas Kichey et financé par la SFR Condorcet.

Structure d’accueil : EDYSAN (UMR 7058 CNRS-UPJV).

Encadrants / contact : Thomas Kichey – thomas.kichey@u-picardie.fr – Tél : +33 3 22 82 76 49

Durée du stage : 2 à 3 mois, printemps-été 2019.

Candidature : Pour candidater, envoyez un CV et une lettre de motivation adressée à l’encadrant principal.

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Offre de Stage M2 en Traitement du Signal LiDAR : Apport de la Technologie LiDAR dans la Modélisation du Microclimat Sous Couvert Forestier

La technologie LiDAR (Light Detection And Ranging) est aujourd’hui très utilisée en écologie forestière car elle permet d’obtenir des images très détaillées de la structure tridimensionnelle du système étudié, surtout lorsque celui-ci est complexe. C’est notamment le cas des sylvosystèmes (écosystèmes forestiers gérés par la main de l’homme) dont la complexité de la structure verticale du couvert végétal (points classés végétation) s’ajoute à la complexité du modelé du terrain (points classés sol). Les signaux enregistrés lors d’un relevé LiDAR, qu’il soit aéroporté type ALS (Airborne Laser Scanning) ou terrestre type TLS (Terrestrial Laser Scanning), sont des nuages de points géoréférencés dans un espace à 3 dimensions et dont la densité de points projeté au sol varie de 5 à plus de 50 par m². Le LiDAR aéroporté (ALS) permet d’obtenir des images couvrant plusieurs centaines de km² mais dont la densité de points sera beaucoup plus faible que les images issues d’un LiDAR terrestre (TLS) couvrant une zone beaucoup plus restreinte (e.g. 4000 m²).

Les exploitations numériques de ces images à très haute définition sont potentiellement très nombreuses et avec des applications directes et très concrètes. Citons, par exemple, la modélisation du microclimat sous couvert forestier (Lenoir et al., 2017). Le réchauffement climatique mesuré par les stations météo (c.-à-d. macroclimat) ne correspond pas nécessairement au réchauffement ressenti (c.-à-d. microclimat) par les organismes vivant au sein de leur habitat naturel, car le microclimat y est bien souvent découplé des fluctuations du macroclimat extérieur. Le stade de régénération des principales essences forestières à forte valeur commerciale dépend du microclimat dans le sous étage. La modélisation de celui-ci constitue donc un enjeu commercial et un défi de taille tant sur le plan numérique que calculatoire car elle nécessite d’importantes quantités de données à fines résolutions spatiale et temporelle. Les avancées technologiques en matière de télédétection et de miniaturisation des sondes à haute résolution/fréquence spatiale et temporelle (e.g. LiDAR et microsondes météo) permettent aujourd’hui de relever ce type de défi. En parallèle, le développement récent d’algorithmes numériques, déterministes ou non, utilisant des techniques d’algèbre linéaire numérique est considérable et préside à nombre de méthodes de traitement automatique des données.

Le stage proposé a pour objectif d’appliquer les méthodes numériques modernes adaptées à l’analyse fine des points classés végétation pour calculer des indices de densité foliaire comme le LAI (Leaf Area Index) (Bouvier et al., 2015) ou bien la reconstruction d’images hémisphériques (cf. photos hémisphériques avec objectif fish-eye) pour estimer la fermeture du couvert (Alexander et al., 2013). Ce type d’indice sert d’indicateur de pénétration de la lumière dans le sous-étage forestier et pourra notamment être utilisé en tant que variable explicative du microclimat sous couvert forestier. Afin d’atteindre ces objectifs, le ou la stagiaire disposera d’un ensemble de jeux de données, dont des images LiDAR à très haute définition (12 points par m2) ainsi que des données de température sous couvert forestier issue d’un réseau de 180 sondes installées sur l’ensemble du massif de la forêt domaniale de Compiègne. L’analyse des données pourra se faire sous le logiciel libre R au sein duquel il existe déjà des librairies permettant l’analyse de données issues du LiDAR, telles que la librairie gapfraction.

Profil recherché : Nous recherchons un(e) étudiant(e) intéressé(e) et motivé(e), au profil recherche et/ou ingénieur(e). Le candidat ou la candidate retenu(e) sera principalement encadré(e) par Jonathan Lenoir (CR CNRS) et en collaboration avec plusieurs membres écologues et pédologues de l’unité de recherche EDYSAN (Hélène Horen, Boris Brasseur, Guillaume Decocq, Emilie Gallet-Moron, Fabien Spicher) ainsi que Jean-Paul Chehab du LAMFA. Le candidat ou la candidate retenu(e) pourra également bénéficier de collaborations en cours avec Sylvie Durrieu et Samuel Alleaume de l’unité de recherche TETIS. Un fort intérêt pour les biostatistiques, la foresterie, les mathématiques, la programmation sous le logiciel libre R et la télédétection est recommandé. De bonnes bases et connaissances dans un ou plusieurs de ces domaines sont souhaitées mais non obligatoires car ces compétences pourront être acquises ou renforcées au cours du stage.

Période de stage : Stage recherche/ingénieur de 6 mois pouvant démarrer dès Janvier 2019 ou Février 2019.

Financement : Une gratification de stage de 577 EUR/mois est assurée dans le cadre du projet ALLIANcE piloté par le Professeur Jean-Paul Chehab. Ce projet a pour ambition de réunir écologues et pédologues d’EDYSAN (UPJV, UMR) avec les spécialistes en mathématiques appliqués du LAMFA (UPJV, UMR) et du LMPA (ULCO, EA). L’objectif d’ALLIANcE est d’identifier et appliquer des méthodes numériques modernes pour une analyse fine de données forestières issues du LiDAR.

Institution d’accueil : EDYSAN (UMR 7058 CNRS-UPJV).

Encadrant principal : Jonathan Lenoir (CR CNRS).

Candidature : Pour candidater, envoyez un CV et une lettre de motivation adressée à Jonathan Lenoir (jonathan.lenoir@u-picardie.fr).

Offre de Stage M2 Recherche en Génétique du Paysage : Evaluation de la Connectivité Fonctionnelle de Forêts Tempérées Décidues en Contexte Hautement Fragmenté

La fragmentation forestière est une menace pour la biodiversité. Néanmoins, l’impact de cette fragmentation sur la dispersion et les flux de gènes est difficile à estimer car il dépend à la fois des espèces (traits d’histoire de vie dont la dispersion) et des paysages (temps écoulé depuis la fragmentation, étendue et configuration spatiale de l’habitat) concernés (Baguette et al., 2013). Cet effet est en outre modulé par le niveau de spécialisation écologique des espèces. Ainsi, il est plus marqué chez les espèces sédentaires que chez les espèces mobiles (Callens et al., 2011) et chez les espèces «spécialiste» que chez les espèces «généralistes» (Bonte et al., 2003 ; Entling et al., 2011). Les plantes Geum urbanum (la benoîte commune) et Primula elatior (l’oseille des bois) sont toutes deux des espèces communes de forêts tempérées Européenne. Elles constituent des modèles biologiques contrastées de par leur capacité de dispersion et leur degré de spécialisation écologique : l’espèce spécialiste P. elatior et l’espèce généraliste G. urbanum étant respectivement caractérisées par une faible et forte capacité de dispersion.

Le stage proposé a pour objectif d’évaluer la connectivité fonctionnelle dans un système fragmenté (forêts tempérées décidues) au moyen de flux géniques estimés entre populations des deux espèces modèles. La diversité génétique passée versus contemporaine sera mesurée à partir de la variation de gènes cytoplasmiques (ADNcp – variation génétique historique) et nucléaires (loci microsatellites – flux génique contemporain) (Arens et al., 2004 ; Van Geert et al., 2006 ; Seino et al., 2014). Deux fenêtres paysagères ont été sélectionnées dans deux régions françaises distinctes, en l’occurrence la région Hauts-de-France (Thiérache) et la région Bretagne (Zone Atelier Armorique). Parmi ces fenêtres, l’une présente des taches d’habitat interconnectées par un réseau dense de haies (bocage) tandis que l’autre est caractérisée par un système fortement fragmenté et pauvre en haies (openfield). Dans la région Hauts-de-France, une troisième fenêtre paysagère a été également retenue : elle est une zone non fragmentée composée de «taches virtuelles» distribuée dans une matrice forestière (fenêtre témoin). Les individus ont été collectés dans les fragments forestiers et dans les haies au cours de deux campagnes d’échantillonnage (2017 et 2018). La connectivité fonctionnelle et la structure génétique des populations seront investiguées au moyen de méthodes classiques d’analyses exploratoires (DAPC) (Jombart et al., 2008) et bayésiennes (Pritchard et al., 2000 ; Guillot et al., 2005). La relation entre structure du paysage et structure génétique sera évaluée à partir d’approches corrélatives et d’approches fondées sur la théorie des graphes. Le ou la stagiaire est par ailleurs encouragé(e) à proposer et à exploser d’autres pistes d’analyse.

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Nous recherchons un(e) étudiant(e) intéressé(e) et motivé(e). Le candidat ou la candidate retenu(e) sera encadré(e) par Annie Guiller (PR), Jonathan Lenoir (CR CNRS) et Pedro Poli (PhD). Un fort intérêt pour la génétique des populations, l’écologie du paysage, la biologie évolutive et l’analyse statistique est recommandé. De bonnes bases et connaissances dans ces domaines sont souhaitées mais non obligatoires car ces compétences pourront être acquises ou renforcées au cours du stage.

Financement : Fondation pour la Recherche sur la Biodiversité (FRB, AO 2018). Le stage s’inscrit dans le cadre du projet Européen WOODNET (BiodivERsa, APR 2017) et du projet régional PEGASE (Région Picardie, APR 2016).

Institution d’accueil : EDYSAN

Encadrants : Annie Guiller (Professeur), Jonathan Lenoir (CR CNRS) et Pedro Poli (doctorant).

Candidatures : Pour candidater, envoyez un CV et une lettre de motivation (en Anglais ou Français) à : annie.guiller@u-picardie.fr, jonathan.lenoir@u-picardie.fr et pedro.poli@u-picardie.fr. N’hésitez pas à nous contacter pour tout renseignement supplémentaire.

Internship Opportunity in Landscape Genetics: Assessing Gene Flow among Populations of 2 Contrasting Herbaceous Plants within a Fragmented System

Habitat fragmentation is a major threat to biodiversity. Nonetheless, habitat fragmentation may have an unequal influence over genetic flow depending on specie life history traits and dispersion capacities (Baguette et al., 2013). Generally, the effects of fragmentation on genetic flow is more pronounced for sessile organisms, compared with more mobile or vagile ones (Callens et al., 2011), and for specialists compared with generalists (Bonte et al., 2003; Entling et al., 2011). The plant species Geum urbanum (wood avens: on the left picture below) and Primula elatior (true oxlip: on the right picture below) are common within highly fragmented European temperate forests. They are nonetheless two contrasting models in terms of dispersion abilities and ecological specialisation: P. elatior being a notorious forest specialist with limited dispersal abilities.

The proposed internship aims at evaluating functional connectivity in a fragmented system (temperate deciduous forests) by means of indirect estimators for this two contrasting model species. Contemporary and past genetic diversity will be measured using cytoplasmic genes (cpDNA – historic genetic variation) and microsatellites loci (contemporary gene flow) (Arens et al., 2004; Van Geert et al., 2006; Seino et al., 2014). Two landscape windows were selected for both the Hauts-de-France region (Thiérache) and the Brittany region (Zone Atelier Armorique): one window is characterized by forest patches interconnected through a dense hedgerow network (locally called ‘bocage’) while the other window is characterized by a highly fragmented system with few to no hedgerows. For the Hauts-de-France region, a third landscape window was selected as a control or baseline unfragmented system based on ‘virtual forest patches’ spread out across a forest matrix. Individuals were sampled in forest patches (or virtual forest patches) and in hedgerows during two field seasons (i.e. in 2017 and 2018). Functional connectivity and population genetic structure will be investigated using classic methods (DAPC) (Jombart et al., 2008) and Bayesian assigning tests (Pritchard et al., 2000; Guillot et al., 2005) for characterizing genetic structure. The role of landscape features on genetic structure will be assessed by means of correlative approaches and graph-theory methods. The successful applicant will be highly encouraged to propose other analytical methods if he/she deems fit.

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We seek a highly motivated and curious candidate. The successful candidate will be closely supervised by Professor Annie Guiller, Senior Researcher Jonathan Lenoir and PhD student Pedro Poli during his/her internship. He/She should be able to work independently. Strong interest in population genetics, landscape ecology, evolution and biostatistics are recommended, meaning that a good background in those domains is desired, but not mandatory. Those skills will be developed during the internship.

Funding: We acknowledge a grant from the “Fondation pour la Recherche sur la Biodiversité” (FRB, AO 2018).

Internship stipend: About 500 EUR per month during 6 months (January-June 2019).

Starting date and duration: The succesful applicant is expected to start his/her internship on the 7th of January 2019 for a 6 month duration.

Host Institute: Edysan is a mixed research unit involving the CNRS and Université de Picardie Jules Verne institutes. The research work developed in Edysan aims at understanding natural and semi-natural ecosystem functioning and impacts environment changes over those systems. We are well placed in Amiens, a nice and active city in the Picardy region. The laboratory has an ongoing partnership with Regional Molecular Biology Centre (CRRBM) that dispose of state of the art equipment and infrastructure.

Supervisors: Annie Guiller (Professeur), Jonathan Lenoir (CR CNRS) and Pedro Poli (PhD student).

Application deadline: 30th November 2018. Potential candidates should send a CV and a cover letter (in English or French) to: annie.guiller@u-picardie.fr, jonathan.lenoir@u-picardie.fr and pedro.poli@u-picardie.fr