Description

Chez de nombreuses espèces de plantes pérennes, l’intensité des fructifications est extrêmement fluctuante d’une année à l’autre et synchronisée à l’échelle populationnelle. Cette stratégie de reproduction appelée ‘masting’ représente un enjeu écologique et économique majeur chez les espèces d’arbres forestiers, en même temps qu’une énigme d’un point de vue évolutif. Le masting influence largement le succès de la régénération forestière et la démographie et l’évolution des espèces animales consommant cette ressource et, en cascade, la dynamique des communautés et le fonctionnement des écosystèmes forestiers dans leur ensemble. Comprendre les mécanismes du masting et ses causes évolutives s’avère nécessaire pour prédire les conséquences du changement climatique sur la dynamique des fructifications et sur le devenir de la régénération forestière. Les chênes constituent probablement l’un des groupes de plantes dont les mécanismes du masting sont les plus complexes à élucider tandis qu’ils jouent un rôle clé dans la dynamique de nombreux écosystèmes forestiers de l’hémisphère nord. Chez les chênes, l’effort de floraison annuel est lui-même très fluctuant d’une année à l’autre et détermine une large part de la variation de l’intensité des fructifications. Dans ce cadre, la thèse visera à atteindre trois objectifs principaux : (i) Identifier, sur la base de données empiriques, les déterminants de l’induction florale et de l’effort de floraison; (ii) construire un modèle d’évolution du masting, basé sur l’évolution des stratégies d’induction florale et l’allocation de ressource dans la floraison; (iii) proposer des scénarios sur la trajectoire du masting, et le succès de régénération des chênaies (en intégrant la pression exercée par les insectes consommateurs de glands) dans le contexte du changement climatique.

Compétences requises

Maîtrise de concepts dans les domaines de l’ecologie evolutive. Compétences en analyse de données dans le domaine de l'écologie. Base solide de programmation dans les langage R et Python. Bonne base dans le domaine de la modélisation théorique (modèle dynamique de type dynamique adaptative) Autonomie, travail en équipe

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Mots clés

Ecologie Evolutive, Reproduction des arbres forestiers, Modélisation, Dynamique adaptative