Nous proposons un stage, plutôt de M2 au sein du Laboratoire d’Ingénierie pour les Systèmes Complexes (LISC, INRAE, Aubière, proche de Clermont-Ferrand, https://lisc.inrae.fr), en partenariat avec l’Unité de Recherche sur l’Ecosystème Prairial (UREP, Clermont-Ferrand, https://urep.clermont.hub.inrae.fr/). Le stage est financé, et les dates sont flexibles suivant les besoins de la formation – n’hésitez-pas à nous contacter pour plus d’informations, et pour postuler, envoyer CV+Lettre de motivation à Alexandre Génin (alexandre.genin@inrae.fr)
Contexte scientifique:
L’étude des interactions entre espèces est une composante fondamentale de l’écologie des communautés. Pour certains groupes, il est possible d’observer ces interactions directement, comme les pollinisateurs ou les grands prédateurs, ce qui permet de reconstruire des réseaux d’interactions qui sont des outils essentiels pour comprendre fonctionnement des ces communautés. Hélas, il est souvent difficile d’observer directement ces interactions pour de nombreux autres groupes, comme les espèces sessiles, immobiles pour la plus grande partie de leur cycle de vie. Les plantes par exemple, restent immobiles durant leur phase de croissance et n’attendent que d’être comptées (Harper in Turkington, 2009). Cependant leur observation ponctuelle ne nous dit souvent pas grand-chose des interactions qu’elles ont entre elles.
Pour ces groupes, il est donc nécessaire d’estimer les interactions par des méthodes plus indirectes, et une possible approche est de se baser sur l’agencement des individus de chaque espèce dans l’espace. Les plantes étant sessiles, les effets qu’elles ont sur les autres se font dans un voisinage autour de chacune d’entre elles. Une plante ayant des effets négatifs inhibera le recrutement de nouvelles plantes dans son voisinage. Inversement, si une espèce à un effet positif sur une autre, alors cette dernière devrait donc s’établir préférentiellement à côté de la première. En observant au cours du temps l’agencement spatial des diverses espèces de plantes, il est en principe possible de mesurer ces effets, et donc d’estimer de potentielles interactions en « inversant le signal ».
Objectifs du stage :
Divers formalismes peuvent être utilisé pour effectuer ce travail, et on utilisera ici un modèle dynamique décrivant l’évolution de la présence/absence d’espèces de plantes sur une grille de l’espace (i.e. un modèle d’« occupancy » dynamique, dynamic occupancy model; Broms 2016; MacKenzie 2003). Ce modèle, en temps discret, décrit ici la probabilité d’apparition et de disparition de chaque espèce dans un microsite au temps t, étant donné sa présence ou non au temps t-1 et la présence au voisinage de ce microsite des autres espèces de la communautés. Ce modèle est un cas particulier de modèles d’occupancy dynamiques, habituellement utilisés à des échelles spatiales plus grandes (Kelleher et al. 2024), mais ici avec des sites répartis sur une grille à très fine échelle. Le principal produit en terme d’interaction est une matrice de coefficients quantifiant l’effet positif ou négatif de chaque espèce sur l’apparition ou la disparition d’une autre dans son voisinage.
L’objectif de ce stage est de valider l’approche basée sur ce modèle, d’abord sur des données simulées afin de confirmer la possibilité de retrouver les paramètres du modèle sous-jacent, notamment les coefficients d’interaction entre espèces, puis sur des données réelles disponibles à l’unité de recherche sur l’écosystème prairial (UREP, INRAE). Ces données ont permis de quantifier la dynamique spatiale de plantes herbacées sur des grilles de 5×5 cm dans 6 zones de 280×40 cm pendant 4 ans. En ajustant le modèle à ces données, il sera possible d’estimer des coefficients d’interaction. Ces coefficients seront mis
en lien avec des attendus écologiques simples, liés notamment à la stratégie clonale des plantes qui a été caractérisée in situ. Enfin, et si le temps le permet et suivant les intérêts du/de la stagiaire, une application sera possible sur des jeux de données à plus large échelle et grain spatial sur des plantes subalpines en réserve naturelle (Puy de Sancy).
Une base de code relativement complète existe déjà pour le modèle, basée sur Nimble, qui permet déjà l’estimation des paramètres du modèle, dont les interactions, dans un cadre bayésien. Cette base de code sera à explorer et étendre pour les objectifs du stage.
Formation et aptitudes recommandées :
– Master 2 en cours en écologie quantitative, maths appliquées, statistiques, ou science des données
– La durée du stage peut être variable suivant le master, idéalement 6 mois
– Le/la candidat.e devra avoir un intérêt certain pour les approches numériques et statistiques, et idéalement un intérêt pour l’écologie végétale ou des communautés
– Des connaissances en R seront très utiles
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