Comment la structure spatiale des rivières influent-elles les réseaux trophiques aquatiques ?
Une double approche modélisation – analyse de communautés de poissons
Contexte
la structure du reseau hydrologique des rivières influence fortement la distribution spatiale des espèces et donc les patrons de biodiversité (1–3). Néanmoins, il existe très peu d’information – à la fois théoriques et empiriques – concernant les effets de la structure du réseau hydrologique sur les interactions trophiques entre organismes aquatiques (4). La plupart des modèles utilisant la structure spatiale dendritique sont des modèles de métapopulation (5,6) ou de métacommunauté compétitive (7,8), et n’intègrent pas explicitement d’interactions trophiques, sauf dans quelques études utilisant des chaînes alimentaires simples qui étudient la synchronie des populations (9,10 ; mais voir Ho et al. (4)) pour un modèle avec des réseaux trophiques complexes). En parallèle, un très petit nombre d’études empiriques ont commencé à relier la structure du réseau trophique aux propriétés du réseau spatial (11,12), bien que certaines prédictions sur les métriques du réseau trophique aient été liées à l’échelle spatiale considérée dans les lacs (13) et dans un ensemble de différents types d’écosystèmes14. Dans ce sujet de Master 2, nous proposons d’étudier comment les propriétés des réseaux dendritiques fluviaux affectent la structure des réseaux trophiques locaux.
Méthodes
pour cela, nous utiliserons un modèle dynamique simple de réseau trophique où les espèces circulent au sein d’un réseau spatial dendritique (OCN) (15). La taille corporelle sera utilisée pour définir les interactions trophiques (modèle bioénergétique) et la dispersion des espèces. Nous réaliserons des prédictions sur la variation des propriétés du réseau trophique local en fonction de la position dans le réseau spatial, qui elle définit des propriétés générales du bras de rivière (connectivité, centralité, taille de l’habitat). Nous utiliserons ensuite un jeu de données sur les réseaux trophiques de poissons dans les rivières françaises pour tester ces prédictions. Dans ce jeu de données, Alain Danet (et ses collègues) ont reconstruit les réseaux trophiques à partir de la taille corporelle des individus issus du programme de suivi des poissons de l’Onema (16).
Profil recherché
Master en écologie, mathématique ou physique. Nous recherchons une personne ayant une appétence particulière pour l’écologie des réseaux d’interactions, de l’expérience en modélisation mathématique et statistique (langage R), une maîtrise de l’anglais et des compétences en rédaction. Nous sommes aussi sensibles aux qualités permettant l’intégration et le travail en équipe.
Contexte et encadrement du projet
Ce stage permettra de poursuivre et concrétiser un projet débuté lors d’un atelier de travail du GdR TheoMoDive (groupe de recherche Théorie et Modélisation de la Diversité : https://theomodive.cnrs.fr/) et s’inscrira au sein du projet ANR WINE. Ce projet ANR s’intéresse d’une manière générale aux interactions entre structure des réseaux spatiaux et structure des réseaux trophiques avec des approches théoriques, expérimentales et d’analyse de données. Le stage se déroulera au Museum National d’Histoire Naturelle et sera encadré par Isabelle Gounand (iEES-Paris) et Lucie Thompson (MNHM, postdoc). L’histoire du projet permettra au stagiaire d’interagir et de partager ses résultats avec les participants à l’atelier, notamment avec Alain Danet.
Le stage commencera début 2026 pour 5 à 6 mois.
Pour candidater, transmettez un CV et une lettre de motivation à lucie.thompson.mnhn(at)proton.me ET isabelle.gounand(at)sorbonne-universite.fr avant le 13 octobre 2025
Références
1. Carrara, F., Altermatt, F., Rodriguez-Iturbe, I. & Rinaldo, A. Dendritic connectivity controls biodiversity patterns in experimental metacommunities. Proc. Natl. Acad. Sci. 109, 5761–5766 (2012).
2. Muneepeerakul, R., Weitz, J. S., Levin, S. A., Rinaldo, A. & Rodriguez-Iturbe, I. A neutral metapopulation model of biodiversity in river networks. J. Theor. Biol. 245, 351–363 (2007).
3. Harvey, E., Gounand, I., Fronhofer, E. A. & Altermatt, F. Disturbance reverses classic biodiversity predictions in river-like landscapes. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 285, 20182441 (2018).
4. Ho, H.-C., Altermatt, F. & Carraro, L. Coupled biological and hydrological processes shape spatial food-web structures in riverine metacommunities. Front. Ecol. Evol. 11, 1147834 (2023).
5. Altermatt, F. & Fronhofer, E. A. Dispersal in dendritic networks: Ecological consequences on the spatial distribution of population densities. Freshw. Biol. 63, 22–32 (2018).
6. Mari, L., Casagrandi, R., Bertuzzo, E., Rinaldo, A. & Gatto, M. Metapopulation persistence and species spread in river networks. Ecol. Lett. 17, 426–434 (2014).
7. Seymour, M., Fronhofer, E. A. & Altermatt, F. Dendritic network structure and dispersal affect temporal dynamics of diversity and species persistence. Oikos 124, 908–916 (2015).
8. Carrara, F., Rinaldo, A., Giometto, A. & Altermatt, F. Complex Interaction of Dendritic Connectivity and Hierarchical Patch Size on Biodiversity in River-Like Landscapes. Am. Nat. 183, 13–25 (2014).
9. Anderson, K. E. & Hayes, S. M. The effects of dispersal and river spatial structure on asynchrony in consumer–resource metacommunities. Freshw. Biol. 63, 100–113 (2018).
10. Larsen, S. et al. The geography of metapopulation synchrony in dendritic river networks. Ecol. Lett. 24, 791–801 (2021).
11. Zatkos, L., Arismendi, I., Johnson, S. L. & Penaluna, B. E. Geophysical templates modulate the structure of stream food webs dominated by omnivory. Ecosphere 12, e03444 (2021).
12. Blackman, R. C., Ho, H.-C., Walser, J.-C. & Altermatt, F. Spatio-temporal patterns of multi-trophic biodiversity and food-web characteristics uncovered across a river catchment using environmental DNA. Commun. Biol. 5, (2022).
13. McLeod, A. et al. Sampling and asymptotic network properties of spatial multi‐trophic networks. Oikos 130, 2250–2259 (2021).
14. Galiana, N. et al. Ecological network complexity scales with area. Nat. Ecol. Evol. 6, 307–314 (2022).
15. Carraro, L. et al. Generation and application of river network analogues for use in ecology and evolution. Ecol. Evol. 10, 7537–7550 (2020).
16. Danet, A., Mouchet, M., Bonnaffé, W., Thébault, E. & Fontaine, C. Species richness and food‐web structure jointly drive community biomass and its temporal stability in fish communities. Ecol. Lett. 24, 2364–2377 (2021).
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