Contexte : La gestion multifonctionnelle des forêts s’inscrit dans le développement durable en devant respecter six critères parmi lesquels le critère numéro 4 concernant le respect de la biodiversité. Un ensemble de préconisations et d’outils de gestion existent pour préserver la biodiversité forestière (Gosselin & Paillet, 2017), mais aucun ne considère directement les insectes pollinisateurs et leur dépendance vis-à-vis de la structure et de la composition des peuplements forestiers. Les pollinisateurs ont été peu étudiés dans les forêts d’Europe, alors que les enjeux sont forts pour la reproduction des arbres et autres végétaux dans un contexte de climat évolutif et de perte d’habitats et de diversité des espèces d’insectes (Ulyshen et al., 2023). Nous cherchons ici à développer des méthodes non invasives de suivi des pollinisateurs forestiers en utilisant la ronce comme piège naturel et notamment des caméras traps adaptées pour détecter les pollinisateurs. La ronce est une espèce commune dans des contextes forestiers très variés ; sa floraison s’étale sur plusieurs mois d’été et ses fleurs peu spécialisées accueillent toute sorte d’insectes. Ce stage vise à étudier comment différents contextes forestiers – types de peuplement, modes de gestion, et conditions microclimatiques associées – influencent les communautés de pollinisateurs. La question écologique au cœur de cette recherche est de comprendre comment la structure et la composition des peuplements forestiers, ainsi que les pratiques sylvicoles, affectent la diversité, les comportements, et l’abondance des pollinisateurs. Nous posons l’hypothèse que certains types de peuplements et modes de gestion forestière favorisent l’activité des pollinisateurs et que la présence de certains micro-habitats pourrait renforcer la résilience des pollinisateurs face au perturbations climatiques. L’objectif de long terme est de proposer de nouveaux outils de gestion sylvicole en faveur de la conservation des pollinisateurs.
Objectifs du stage :
• Développer les connaissances sur la pollinisation en milieu forestier (forêt de Fontainebleau). Identifier les pollinisateurs, estimer la fréquence de leurs visites des fleurs de ronce et étudier leurs comportements.
• Estimer le lien entre la diversité et la fréquence des visites selon les conditions environnementales (biotiques et abiotiques). Analyser et modéliser l’attrait des milieux fleuris intraforestiers (ronciers) considérés comme ressources, ainsi que le rôle du bois mort, des sols nus en tant que micro-habitats, et des microclimats sur la diversité et l’activité des pollinisateurs.
• Aider à l’intégration des pollinisateurs dans l’outil de gestion : indice de biodiversité potentielle (IBP).
Méthodologie :
• Suivis continus (jour et nuit) des interactions plantes-pollinisateurs par l’usage de caméra traps et de systèmes vidéos inspirés du système PICT (Droissart et al., 2021). Une partie expérimentale a eu lieu en juin 2024.
• Inventaire des arthropodes par ADN environnemental (ADNe) prélevé depuis les fleurs (Thomsen et al., 2019) et métabarcoding à l’aide de deux couples d’amorces PCR (COI & 16S ; Leray et al. 2013 ; Taberlet et al., 2018) NB : la partie expérimentale a été réalisée à l’été/automne 2024.
• Relevé des conditions environnementales (peuplement forestier, IBP, micro-habitats : zones de terre nue.)
• Relevé des microclimats (température, humidité relative, luminosité) à l’aide de data loggers.
• Quatre ronciers présents sur des sites contrastés en termes de peuplement, sous-bois, strate herbacée et bois mort, et un roncier témoin en lisière ont été sélectionnés.
Compétences attendues :
• Niveau requis Master 1
• Intérêt pour l’analyse de données/aptitude à la gestion de données
• Bonne maîtrise des outils statistiques (langages R)
• Connaissances naturalistes, et éventuellement en écologie forestière
• Aptitude à s’orienter sur le terrain
• Capacité de travail en équipe et en autonomie
• Rigueur scientifique, fiabilité
• Esprit d’initiative
• Très bonne capacité de rédaction, de synthèse et esprit critique
Calendrier indicatif :
Mars/avril
Analyse des données brutes roncier 2024 (images, microclimat, métabarcoding)
Mise en place d’un protocole d’échantillonnage (images et microclimat) pour les suivis de 2025
Analyse écologique des données 2024
Mai/juin/juillet
Pose de caméras en milieu forestier
Pose de data loggers
Juin/juillet
Début d’analyse des données 2025
Rédaction du mémoire
Bibliographie :
Droissart V et al. (2021), PICT, a low cost, modular, open-source camera trap system to study plant-insect interactions. Methods in ecology and Evolution, 12; 1389-1396.
Gosselin M & Paillet Y (2017), Mieux intégrer la biodiversité dans la gestion forestière. Editions Quae.
Leray M et al. (2013), A new versatile primer set targeting a short fragment of the mitochondrial COI region for metabarcoding metazoan diversity: application for characterizing coral reef fish gut contents. Frontiers in Zoology, 10; 34-48.
Taberlet P et al. (2018), Environmental DNA for biodiversity research and monitoring. Oxford University Press.
Thomsen PF & Sigsgaard EE (2019), Environmental DNA metabarcoding of wild flowers reveals diverse communities of terrestrial arthropods. Ecology and Evolution, 9; 1665-1679.
Ulyshen M. et al. (2023) Forests are critically important to global pollinator diversity and enhance pollination adjacent crop. Biological Reviews 98; 1118-1141.
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