Le changement climatique et l’augmentation des prélèvements en eau par les sociétés humaines provoquent l’assèchement d’un nombre croissant de rivières avec des effets dévastateurs sur leur biodiversité1. Cependant, les réseaux de rivières intermittentes (c.a.d. soumises à des assèchements) ont reçu peu d’attention de la part des scientifiques et des décideurs politiques. Dans ce contexte, une meilleure compréhension de la dynamique présente et future des communautés des cours d’eaux intermittents est essentielle pour mieux protéger ces milieux.
Ce stage de M2 s’inscrit dans le cadre du projet DRYvER qui étudie la biodiversité de six réseaux de rivières intermittentes en Europe. Le but du stage est de comprendre comment la variation des traits des organismes interagit avec le régime d’intermittence des rivières pour façonner la variation spatiale et temporelle des méta-communautés de macro-invertébrés2. Pour cela, le/la stagiaire s’appuiera sur un modèle théorique neutre déjà existant3,4. Ce modèle prend en compte les traits d’histoire de vie des espèces de macro-invertébrés aquatiques (fécondité, mortalité, résistance à la sécheresse) ainsi que leurs différents modes de dispersion (nageur, dérivant et volant). La tâche du stagiaire sera de dépasser l’hypothèse de neutralité et de prendre en compte la façon dont la variation des traits ainsi que leurs compromis maintiennent la coexistence à l’échelle locale et régionale entre espèces et génèrent les relations trait-environnement observées sur le terrain.
Si le stage avance bien, le stagiaire pourra alors utiliser des données empiriques pour calibrer le modèle afin sa capacité à prédire la structure spatio-temporelle des communautés de macroinvertébrés.
Approche – Développement et caractérisation d’un modèle théorique de méta-communautés basé sur les traits. Calibration du modèle à l’aide de techniques ABC (Approximate Bayesian Computation5,6).
Compétences requises – Formation en écologie et en statistiques avec des compétences en modélisation (R/Rstudio). Intérêt et enthousiasme pour l’analyse de modèles complexes de biodiversité.
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