Stage de M2/Césure/4A : Étude de la synchronie spatiale de la survie chez une espèce exploitée
Lieu du stage : Equipe BDE (BioDémographie Evolutive) – Laboratoire de Biométrie et Biologie
Evolutive (UMR 5558) – Bât. Grégor Mendel 43 bd du 11 novembre 1918, Villeurbanne
Encadrant.e.s : Marlène Gamelon (CNRS), Jessica Cachelou (CNRS), Marwan Naciri (CNRS)
Dates du stage : deuxième semestre 2026-2027 (premier semestre 2026-2027 possible).
Contacts : marlene.gamelon@univ-lyon1.fr, jessica.cachelou@gmail.com, marwan.naciri@univ-
lyon1.fr
Contexte
Certaines variables écologiques, comme les abondances des populations naturelles, varient dans le
temps de façon plus similaire lorsqu’elles sont géographiquement proches et de façon moins similaire
lorsqu’elles sont plus distantes : c’est ce qu’on appelle la synchronie spatiale (Hansen et al., 2020;
Reuman et al., 2025). Par exemple, des populations partageant des conditions environnementales
communes (e.g., années de sécheresse) présentent des variations d’abondance synchrones, d’autant
plus qu’elles sont géographiquement proches (on parle d’« effet Moran »). Cette synchronie spatiale
peut être étudiée ai niveau des abondances, mais aussi au niveau des taux vitaux comme la survie ou
la reproduction afin d’avoir une compréhension plus fine des processus démographiques et des
facteurs à l’origine de cette synchronie (Bjørkås et al., 2026; Morrison et al., 2025; Schaub et al., 2015).
L’étude de la synchronie est particulièrement pertinente dans le contexte actuel de changements
globaux pour comprendre quelles sont les causes de variations d’abondance des populations
naturelles. Cela est d’autant plus vrai pour les populations exploitées par la chasse ou la pêche. En
effet, des travaux théoriques (Engen et al., 2018) mais aussi empiriques (Frank et al., 2016) ont montré
que le prélèvement (chasse, pêche) lui-même pouvait induire de la synchronie spatiale. Cela peut avoir
des conséquences majeures, puisque des populations avec des fluctuations synchrones d’effectifs
sont théoriquement plus à risque d’extinction. Pour ces raisons, il est important d’estimer les taux
vitaux et leurs variations chez plusieurs populations exploitées d’intérêt, pour pouvoir étudier leur
niveau de synchronie ainsi que les facteurs qui sous-tendent cette synchronie à large échelle spatiale.
Objectif du stage
Ce stage se propose d’étudier la synchronie potentielle dans la survie entre plusieurs populations
exploitées de sangliers à travers l’Europe. A partir de données issues de marquage-reprise, qui consiste
à capturer une seule fois les individus pour les marquer, puis à enregistrer leur potentiel retour mort
s’ils sont chassés, l’étudiant.e développera dans un premier temps des modèles de marquage-reprise
dans un cadre Bayésien. Plusieurs modèles ont été développés pour l’analyse de données issues de
protocoles de marquage-reprise (Brownie et al., 1978; Gauthier & Lebreton, 2008; Pollock & Raveling,
1982; Seber, 1970), mais la plupart ne permettent pas de distinguer la mortalité naturelle de la
mortalité causée par la chasse. Or, il est indispensable de distinguer ces deux causes de mortalité pour
comprendre les processus écologiques à l’œuvre. Dans un second temps, il s’agira d’étudier le niveau
de synchronie dans la survie naturelle des populations. L’étude de populations disséminées dans
plusieurs pays d’Europe permettra de tester l’effet de la distance géographique entre populations sur
le niveau de synchronie.
Profil d’étudiant.e souhaité :
*Fort intérêt pour la démographie et dynamique des populations ;
*Fort intérêt pour l’analyse statistique des données, et la modélisation avec R dans un cadre
Bayésien et fréquentiste ;
*Intérêt pour les modèles de captures-marquage-recapture ;
*Rigueur, autonomie, capacités de rédaction (français et anglais).
Bibliographie :
Bjørkås, R., Herfindal, I., Gamelon, M., & Lee, A. M. (2026). Studying interspecific population
synchrony: Current status and future perspectives. Ecography, n/a(n/a), e07682.
https://doi.org/10.1002/ecog.07682
Brownie, C., Anderson, D. R., Burnham, K. P., & Robson, D. S. (1978). Statistical inference from band
recovery data—A handbook. In Resource Publication. U.S. Fish and Wildlife Service.
https://pubs.usgs.gov/publication/rp131
Engen, S., Cao, F. J., & Sæther, B.-E. (2018). The effect of harvesting on the spatial synchrony of
population fluctuations. Theoretical Population Biology, 123, 28–34.
https://doi.org/10.1016/j.tpb.2018.05.001
Frank, K. T., Petrie, B., Leggett, W. C., & Boyce, D. G. (2016). Large scale, synchronous variability of
marine fish populations driven by commercial exploitation. Proceedings of the National
Academy of Sciences, 113(29), 8248–8253. https://doi.org/10.1073/pnas.1602325113
Gauthier, G., & Lebreton, J.-D. (2008). Analysis of band-recovery data in a multistate capture-
recapture framework. Canadian Journal of Statistics, 36(1), 59–73.
https://doi.org/10.1002/cjs.5550360107
Hansen, B. B., Grøtan, V., Herfindal, I., & Lee, A. M. (2020). The Moran effect revisited: Spatial
population synchrony under global warming. Ecography, 43(11), 1591–1602.
https://doi.org/10.1111/ecog.04962
Morrison, C. A., Gill, J. A., Buchan, C., Robinson, R. A., Arizaga, J., Baltà, O., Baltag, E., Cepák, J., Henry,
P.-Y., Henshaw, I., Karcza, Z., Lehikoinen, P., Lopes, R. J., Meister, B., Pirrello, S., Thorup, K., &
Butler, S. J. (2025). How Do Synchrony in Survival and Productivity Influence Abundance
Synchrony in European Landbirds? Ecology Letters, 28(5), e70105.
https://doi.org/10.1111/ele.70105
Pollock, K. H., & Raveling, D. G. (1982). Assumptions of Modern Band-Recovery Models, with
Emphasis on Heterogeneous Survival Rates. The Journal of Wildlife Management, 46(1),
88–98. https://doi.org/10.2307/3808411
Reuman, D. C., Walter, J. A., Sheppard, L. W., Karatayev, V. A., Kadiyala, E. S., Lohmann, A. C.,
Anderson, T. L., Coombs, N. J., Haynes, K. J., Hallett, L. M., & Castorani, M. C. N. (2025).
Insights Into Spatial Synchrony Enabled by Long-Term Data. Ecology Letters, 28(4), e70112.
https://doi.org/10.1111/ele.70112
Schaub, M., von Hirschheydt, J., & Grüebler, M. U. (2015). Differential contribution of demographic
rate synchrony to population synchrony in barn swallows. Journal of Animal Ecology, 84(6),
1530–1541. https://doi.org/10.1111/1365-2656.12423
Seber, G. A. F. (1970). Estimating Time-Specific Survival and Reporting Rates for Adult Birds from
Band Returns. Biometrika, 57(2), 313–318. https://doi.org/10.2307/2334838
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