1. Contexte et Enjeux
Les forêts fournissent des services écologiques et économiques essentiels. Cependant, leur capacité à résister et à s’adapter à la rapidité et à l’ampleur des changements climatiques actuels suscite de fortes inquiétudes. La régénération naturelle (à partir de la production de graines des arbres locaux) est très majoritairement le pivot du renouvellement des forêts tempérées et constitue un goulot d’étranglement déterminant dans la réponse des populations d’arbres. Des changements dans le régime de reproduction des arbres peuvent donc avoir des impacts importants sur le succès du renouvellement forestier.
La reproduction des arbres forestiers est souvent caractérisée par le masting, i.e. une production de graines fortement variable d’une année sur l’autre et synchronisée entre les individus d’une même population. Les fréquents échecs de reproduction peuvent être liés à des étapes très différentes du cycle de reproduction allant de la floraison à la maturation des graines. Les modèles théoriques du masting (Resource Budget Models) soulignent le rôle central du processus de pollinisation et de la limitation pollinique (manque de pollen ou mauvaise diffusion) dans la synchronisation et la variabilité interannuelle des productions de graines.
Dans un contexte de changement climatique et de diversification des essences forestières, il devient nécessaire d’évaluer comment les contraintes climatiques et la limitation pollinique interagissent pour façonner la reproduction des espèces dominantes des communautés forestières Françaises. Pour l’instant notre compréhension de la contribution relative de la limitation pollinique dans les dynamiques de fructification et la variabilité de cette contribution au sein de la niche climatique est limitée à quelques espèces modèles comme le chêne et le hêtre, alors que nous avons besoin d’une vision multi-espèces.
2. Objectifs Scientifiques et Hypothèses
Cette thèse vise à quantifier le poids relatif de la limitation pollinique et des contraintes météorologiques sur la dynamique de reproduction d’un large panel d’espèces d’arbres forestiers. Le projet reposera sur l’analyse croisée des données de pollen issues du réseau RNSA et des grandes bases de données de fécondité (MASTIF, MASTREE+).
Axe 1 : Analyse comparative des stratégies de reproduction et de la limitation pollinique
Cet axe vise à caractériser les différences de stratégies de reproduction entre espèces à partir des dynamiques de pollen et de production de graines. Il s’agira notamment d’évaluer l’importance de la limitation pollinique selon le mode de pollinisation (anémophilie vs entomophilie) et les caractéristiques des graines (taille, coût énergétique) afin d’identifier différents profils de masting.
Axe 2 : Déterminants du masting et sa variabilité au sein de la niche climatique
Cet axe explore la variabilité du profil de masting entre populations d’une même espèce en fonction de leur position dans la niche climatique. Les données polliniques journalières permettront de détecter l’impact d’événements météorologiques brefs mais déterminants, comme les gels printaniers, et d’expliquer l’hétérogénéité du masting au sein de l’aire de répartition des espèces.
Axe 3 : Modélisation et prédiction à l’échelle des communautés sous changement climatique
A partir des modèles développés dans les axes précédents, cet axe visera à prédire l’évolution de la limitation pollinique et de la production de graines sous différents scénarios climatiques. En utilisant les données de l’Inventaire Forestier National (IFN), cet axe évaluera si la diversité des essences au sein des peuplements peut jouer un rôle « tampon » (asynchronie fonctionnelle) garantissant le maintien de pluies de graines suffisantes pour la régénération. Cet axe devrait permettre d’identifier les communautés les plus vulnérables aux ruptures de reproduction.
3. Environnement de travail
La thèse sera menée en collaboration entre le LESSEM (INRAE Grenoble) et le LBBE (CNRS Lyon), dans le cadre du programme PEPR FORESTT (PC REGE-ADAPT) et de l’ANR REGEMAST.
4. Profil recherché: étudiant·e de Master 2 en écologie quantitative ou modélisation, avec de solides compétences en R ou Python et un intérêt marqué pour la dynamique des populations dans le contexte du changement climatique.
5. Candidater: Envoyer votre CV, une lettre de motivation et une lettre de recommandation à georges.kunstler@inrae.fr et samuel.venner@univ-lyon1.fr.
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