H/F CDD Ingénieur de recherche en modélisation phénologique et climatique du châtaignier (Castanea sativa), projet RESILIÂNCE
- IT in FTC
- 12 mounth
- BAC+5
Offer at a glance
The Unit
Centre d'écologie fonctionnelle et évolutive
Contract Type
IT in FTC
Working hHours
Full Time
Workplace
MONTPELLIER ()
Contract Duration
12 mounth
Date of Hire
01/05/2026
Remuneration
Salaire brut mensuel 3175,08 euros et selon expériences
Apply Application Deadline : 25 February 2026 23:59
Job Description
Missions
Les missions seront les suivantes :
Travailler au sein du projet RESILIANCE (Résilience des châtaigneraies fruitières et innovation de techniques culturales face aux changements globaux), projet financé par le MASA (Ministère de l’Agriculture et de la Sécurité Alimentaire) et porté par Yildiz Aumeeruddy-Thomas du CNRS.
La personne recrutée contribuera à l’action 1 de ce projet qui vise à la caractérisation et la modélisation phénoclimatique de variétés traditionnelles de châtaigniers, et à des simulations à l’échelle de plusieurs zones de culture nécessitant une interpolation topo-climatique à fine échelle spatiale.
La personne assemblera les données phénologiques d’une douzaine de variétés observées grâce à des approches citoyennes et un protocole partagé par les producteurs de châtaignes dans des sites d’Ardèche du Sud et Nord, de Lozère et de Haute-Corse. Les données observées entre 2022 et 2025 seront déjà accessibles dans une base de données. Ces sites sont des sites pilotes du projet RESILIÂNCE où il existe aussi des enregistrements météorologiques stationnelles depuis 2022 pour la plupart des sites. Des simulations utilisant le modèle PHENOFIT qui aura été paramétré pour ces variétés en utilisant les données climatiques spatialisées à fine échelle sur les régions de culture permettront de caractériser les projections de leur aire de culture et l’évolution de leur fonctionnement selon différents scénarios climatiques.
Les missions spécifiques seront :
1. De construire des modélisations topo-climatiques en interpolant à fine échelle spatiale le climat de l’Ardèche et de la Corse à l’aide des données climatiques, et topographiques disponibles et le script R développé précédemment
2. De paramétrer le modèle PHENOFIT pour les variétés de châtaigniers étudiées dans le projet
3. De simuler le fonctionnement de ces variétés dans les conditions climatiques de la période historique (1976 – 2020) et comparer les prédictions du modèle aux performances des arbres observées in situ.
4. De simuler le fonctionnement de ces variétés dans les conditions climatiques de la période 2020-2100 selon les scenarios RCP 4.5 et RCP 8.5 (ou SSP2 et SSP5)
Activity
La personne sera chargée des activités suivantes :
1. Lire et intégrer la bibliographie relative aux facteurs climatiques connus à ce jour affectant le fonctionnement du châtaignier.
2. Générer les données topoclimatiques de la Haute-Corse (et si possible l’Ardèche du Nord) (cf rapport de Delrieu et al. 2025). Les données topoclimatiques d’Ardèche du Sud sont déjà disponibles.. Le topoclimat des nouvelles zones d’étude sera généré grâce aux données météorologiques disponibles, d'un modèle numérique de terrain, et la méthode décrite dans Gauzere et al. (2019) ainsi que Delrieu et al. (2025).
3. Utiliser le paramétrage des variétés déjà effectué par N. Ponsa (thèse en cours) et les affiner grâce à un plus grand jeu de données, grâce au logiciel PMP (Phenology Modelling Platform)
4. Faire des simulations avec le modèle PHENOFIT pour chaque variété dans les conditions climatiques historiques et futures.
5. De rendre compte des méthodes utilisées et des résultats y compris l’interprétation des marges d’erreur dans un rapport scientifique ou en contribuant à un article en vue d’une publication.
Your Profil
Skills
• Master 2 (Bac+5 ) dans le cadre d'une formation en écologie, foresterie ou agronomie.
• Avoir des compétences dans ces différents domaines: écophysiologie végétale, modélisation, simulation numérique et statistiques
• Un bon degré d'autonomie sur les outils R, R Markdown, QGis.
• Aptitudes recherchées : Rigueur/fiabilité. Sens de l'organisation. Travail en équipe. Rédaction et présentation orale (français/anglais). Sens de l'initiative.
Your Work Environment
Yildiz Aumeeruddy-Thomas (DR1 CNRS), coordonnera l'ensemble des travaux avec Isabelle Chuine (DR1 CNRS) en tant que co-encadrantes de l'ACTION 1 du projet RESILIÂNCE. Cette action sera également soutenue par Florent Mouillot (CR IRD), écologue, spécialiste des modèles cartographiques et de stress climatiques en région méditerranéenne. Cette équipe de trois chercheurs co-encadrera l'Ingénieur de Recherche en réunissant des expertises en modélisation fondées sur des processus écophysiologiques (I. Chuine) et ecologie des agroécosystèmes méditerranéens structurés par des espèces arborées dont la châtaigneraie fruitière (Y-A-Thomas) et en modélisation climatique (F. Mouillot).
Yildiz A-Thomas s'assurera de la disponibilité des données phénologiques en relation avec les observateurs de terrain, et de leur mise en base de données par Jessica Martin, chargée des bases de données dans le projet RESILIÂNCE.
la personne sera basée au sein de l'Equipe Interactions Bioculturelles du CEFE qui comprend d'autres chercheurs permanents travaillant sur les interfaces entre écologie et pratiques humaines.
Publications de l'équipe encadrante relative au sujet
Chuine I. et E. Beaubien (2001) Phenology is a major determinant of temperate tree distributions. Ecology Letters, 4: 500-510.
Gauzere J, Teuf B., Davi H., Chevin LM., Caignard T., Leys B., Delzon S., Ronce O., Chuine I. (2020) Where is the optimum? Predicting the variation of selection along climatic gradients and the adaptive value of plasticity. A case study on tree phenology. Evolution Letters 4(2): 109-123. 10.1002/evl3.160
Asse D., Randin C., Bonhomme M., Delestrade A., Chuine I. (2020) Process-based models outcompete correlative models in projecting spring phenology of trees in a future warmer climate. Agriculture and Forest Meteorology, 285-286. 10.1016/j.agrformet.2020.107931
Y. Aumeeruddy-Thomas, N. Ponsa, E. Calvet, H. Deplaude, C. Franchi, J.F. Lalfert, C. Mathieu, F. Michaux, P. Soullard, M. Grange (2024) Methodology for phenoclimatic observations and modelling of Castanea sativa Mill. traditional cultivars and revitalizing chestnut growers' local knowledge in France, ROC-CHA project. DOI 10.17660/ActaHortic.2024.1400.4
Delrieu V., F.Mouillot, I. Chuine, N. Ponsa and Y. Thomas (2025) Downscaling and predictive modeling of topo-climatic variables: potential applications for projections of chestnut viability in the context of climate change, CEFE, Univ Montpellier, CNRS, EPHE, IRD, Montpellier, France
Compensation and benefits
Compensation
Salaire brut mensuel 3175,08 euros et selon expériences
Annual leave and RTT
44 jours
Remote Working practice and compensation
Pratique et indemnisation du TT
Transport
Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€
About the offer
| Offer reference | UMR5175-YILTHO-008 |
|---|---|
| Line of business | Life, Earth and Environmental Sciences |
| Job Type | Biological Data Analysis Engineer |
About the CNRS
The CNRS is a major player in fundamental research on a global scale. The CNRS is the only French organization active in all scientific fields. Its unique position as a multi-specialist allows it to bring together different disciplines to address the most important challenges of the contemporary world, in connection with the actors of change.
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