Thèse (H/F) sur la modélisation de la biodiversité forestière à large échelle dans un contexte de changement global

Description du Poste

Sujet De Thèse

Les forêts abritent une grande partie de la biodiversité des écosystèmes terrestres, qui se retrouve aujourd'hui menacée par l’ampleur des changements globaux. Par exemple, il a été observé que les plantes forestières compensent en partie la hausse des températures des dernières années en se déplaçant vers les sommets, ou que l’effet combiné du changement climatique et des attaques de scolytes conduisait au dépérissement massif des peuplements d’épicéa dans les Vosges. Ces dynamiques entraînent des remaniements des communautés dont l’impact sur la biodiversité et le fonctionnement des forêts est encore mal connu et difficile à anticiper. Prédire la dynamique spatio-temporelle de ces changements nécessitent l’utilisation de modèles empiriques, dont la plupart repose sur la projection sous des scénarios environnementaux futurs de relations corrélatives entre la présence d’espèces et son environnement. Bien que informative, cette approche reflète une évolution de la biodiversité potentielle qui ne prend pas en compte de nombreux processus impliqués dans l’assemblage des communautés, comme la compétition, et leurs réponses aux changements environnementaux, via la croissance, la reproduction, la dispersion, l’adaptation ou la régulation du microclimat.

L'objectif de cette thèse est de simuler les changements spatio-temporels de la biodiversité en réponse aux changements globaux en tenant compte des interactions existantes entre microclimat, dynamique des peuplements forestiers et redistribution de la biodiversité. Le(la) doctorant(e) pourra s’appuyer sur le modèle PhorEau (Postic et al. 2025), qui est un modèle semi-mécaniste de dynamique des peuplements forestiers. Il résulte du couplage d’un modèle de trouées (ForCEEPS, Morin et al. 2021) avec un modèle de répartition des essences basé sur la phénologie (PHENOFIT, Chuine & Baubien 2001), un modèle d’hydraulique des arbres (SurEAU, Cochard et al. 2021), et d’un modèle microclimatique (Gril et al. 2023).

Au cours de sa thèse, le(la) doctorant(e) devra:
(1) passer d’une prédiction de la dynamique forestière de l’échelle peuplement à l’échelle paysagère: il est impossible de rendre le modèle PhorEau spatialement explicite et efficace à large échelle spatiale. Par conséquent, le(la) doctorant(e) interpolera les projections ponctuelles de PhorEau grâce à un modèle de machine learning expliquant le nombre d’espèces d’arbres en fonction de covariables abiotiques et biotiques spatialisées (notamment à partir d’image satellite permettant une couverture du territoire français). Ce travail pourra s’appuyer sur les données de l’Inventaire Forestier National (IFN) pour l’initialisation du modèle PhorEau, et la validation spatiale.

(2) simuler le futur de la diversité arborée: le(la) doctorant(e) réalisera plusieurs simulations selon différents scénarios de changements environnementaux (au moins de changements climatiques), et produira des cartes d’évolutions attendues de la diversité arborée. Il ou elle cherchera à quantifier l’impact de ces changements environnementaux sur la diversité, et interprétera les résultats en tenant compte de l’évolution de la productivité forestière et du microclimat.

(3) commencer à étendre les simulations à la biodiversité de l’écosystème forestier: la diversité arborée ne constitue pas l’ensemble de la biodiversité forestière, même si elle est à la base de l’habitat forestier qui abrite de nombreuses plantes et animaux. Le(la) doctorant(e) pourra, à partir de l’état des forêts prédit par le modèle PhorEau, soit modéliser la redistribution d’une espèce animale et/ou végétale herbacée, soit modéliser l’évolution de la diversité potentielle animale ou végétale.

Références:
Chuine I. & Beaubien E.G. (2001). Phenology is a major determinant of tree species range. Ecology Letters, 4(5), 500-510.

Cochard H. et al. (2021). SurEau: a mechanistic model of plant water relations under extreme drought. Annals of Forest Science, 78(2), 55.

Gril E. et al. (2023). Slope and equilibrium: A parsimonious and flexible approach to model microclimate. Methods in Ecology and Evolution, 14(3), 885-897.

Morin X. et al. (2021). Beyond forest succession: A gap model to study ecosystem functioning and tree community composition under climate change. Functional Ecology, 35(4), 955-975.

Postic T. et al. (2025). PHOREAU v1. 0: a new process-based model to predict forest functioning, from tree ecophysiology to forest dynamics and biogeography. Geoscientific Model Development, 18(20), 7603-7679.

Votre Environnement de Travail

Contexte:
Le sujet de thèse proposé s'inscrit dans le cadre du PEPR FORESTT, qui est un programme national de recherche interdisciplinaire ayant vocation à étudier la transition socio-écologique des systèmes forestiers. Le projet ciblé MONITOR de ce PEPR, duquel dépend cette thèse, a pour but de suivre et étudier la productivité et la biodiversité forestière française afin notamment de simuler leurs évolutions futures. Le(la) doctorant(e) bénéficiera de fortes interactions avec le groupe de travail chargé de la modélisation de la dynamique forestière au sein du PC MONITOR, constitué d’écologues de terrain et de modélisateurs.
La thèse sera encadrée par Romain Bertrand (CRBE, CNRS Toulouse), Marion Jourdan (SILVA, INRAE Nancy) et Xavier Morin (CEFE, CNRS Montpellier).

Le candidat sera hébergé au Centre de Recherche sur la Biodiversité et l'Environnement (CRBE) situé à Toulouse sur le campus de l'Université Toulouse 3 - Paul Sabatier. Le candidat sera affilié à l'école doctorale SEVAB de l'Université de Toulouse.

Des déplacements dans les autres UMRs impliquées telles que SILVA, CEFE, LESSEM et DYNAFOR seront possibles (et encouragés) afin de bénéficier de l’expertise de ces laboratoires en écologie fonctionnelle, écologie du paysage et de la conservation, et gestion forestière.

Compétences recherchées:
- Un diplôme de master ou d’ingénieur est nécessaire pour postuler.
- Le candidat doit avoir de solides connaissances en programmation (java, bash, R/Julia, C++, ou autre) et modélisation des systèmes naturels, ainsi qu’une réelle motivation à l’apprentissage de nouveaux langages dans ce domaine.
- Une maîtrise des concepts impliqués dans la réponse éco-évolutive des espèces aux changements environnementaux est également souhaitée.
- Une expérience antérieure sur l’étude des forêts sera un plus pour la candidature.

Comment candidater ?
Les candidatures devront inclure :
- un CV détaillé (2 pages max),
- une lettre de motivation (1 page max) montrant l'adéquation du candidat avec le sujet de thèse,
- les relevés de notes de master (M1 et M2),
- au moins deux références (personnes susceptibles d'être contactées),
- son rapport de fin d’étude

La candidature et tous les documents demandés doivent être déposés sur le portail emploi.cnrs.fr.
La date limite des candidatures est le 1er mars 2026. Une première sélection portera sur l’évaluation des documents envoyés, puis un entretien sera organisé devant un jury où le candidat nous présentera son expérience et en quoi celle-ci sera utile pour mener à bien le projet de thèse.

Rémunération et avantages

Rémunération

La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € mensuel

Congés et RTT annuels

44 jours

Pratique et Indemnisation du TT

Pratique et indemnisation du TT

Transport

Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€

À propos de l’offre

À propos du CNRS

Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.

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