H/F Théorie dynamique de la structuration spatiale multi-échelle de la biodiversité et des écosystèmes
de la dispersion spatiale dans la dynamique des populations et le maintien de la biodiversité [2], et il a été démontré que la dispersion contrainte des espèces dans l’espace pouvait mener à des changements importants dans la dynamique trophique et le fonctionnement des écosystèmes, notamment leur production primaire [3]. Pour autant, les modèles actuels en écologie ne parviennent toujours pas à reproduire la plupart des motifs empiriques émergeant des données — comme les relations d’échelle liant les propriétés des réseaux écosystémiques et leur surface, ou la distribution spatiale de la biodiversité [4,5]. Le développement d’une théorie causale dynamique prenant en compte le rôle de l’espace et la nature multi-échelle des interactions dans les dynamiques multi-espèces représente une frontière de recherche en écologie, qui appelle de nouveaux efforts de modélisation ambitieux [6].
L’objectif de ce projet de thèse est de comprendre comment les écosystèmes multi-espèces s’assemblent et évoluent dynamiquement au travers des échelles spatiales, et comment la biodiversité, les réseaux d’interaction et les fonctions des écosystèmes réagissent à la fragmentation spatiale. Ces questions seront abordées par une approche de modélisation théorique et numérique interdisciplinaire mêlant écologie et physique non-linéaire. Le.a étudiant.e contribuera au développement en cours d’un nouveau cadre numérique de modélisation dynamique spatio-temporel, et développera des modèles pour identifier les processus dynamiques structurant les distributions spatiales d’espèces et de communautés dans différents régimes d’interactions, de diversité, de dispersion, et de migrations sous l’effet de forçages environnementaux et/ou anthropogéniques comme la fragmentation des habitats. Iel confrontera également ces modèles à des jeux de données écologiques empiriques existants pour tester la robustesse et la limitation des hypothèses habituellement faites concernant les distributions statistiques d’espèces pour interpréter de telles données. Enfin, le travail réalisé aura vocation à servir de base à la conception de nouvelles approches expérimentales, de collecte et d’analyse de données pour comprendre et trouver des solutions pour atténuer les effets de la fragmentation spatiale sur les écosystèmes et la biodiversité.
1. Fahrig, L. Effects of habitat fragmentation on biodiversity. Annual review of ecology, evolution, and systematics, 34, 487-515 (2003); Haddad, N. M., et al. Habitat fragmentation and its lasting impact on Earth’s ecosystems. Science Advances, 1, e1500052 (2015)
2. Holyoak, M., et al., eds. Metacommunities: spatial dynamics and ecological communities. (U. Chicago Press 2005); Haegeman, B. & Loreau, M. General relationships between consumer dispersal, resource dispersal and metacommunity diversity. Ecology letters, 17, 175 (2014)
3. France, K. E. & Duffy, J. E. Diversity and dispersal interactively affect predictability of ecosystem function. Nature, 441, 1139 (2006)
4. Montoya, J. M. et al. Ecological networks and their fragility. Nature 442, 259 (2006)
5. Galiana, N. et al. The spatial scaling of species interaction networks. Nature Ecology & Evolution 2, 782 (2018); Ecological network complexity scales with area. Nature Ecology & Evolution 6, 307 (2022)
6. Kefi, S. et al. Scaling up our understanding of tipping points. Phil. Trans. R. Soc. B 377, 1857 (2022); Saade, C. et al. Dynamics and stability of spatially structured ecosystems. PhD Thesis (2022)
Contexte de travail
La thèse se déroulera à Moulis à la SETE, laboratoire qui cultive tout particulièrement une approche interdisciplinaire de la recherche en écologie. La thèse commencera en octobre 2024 (pas plus tard que février 2025). Nous ciblons des candidat.e.s avec un master de recherche en écologie, physique, ou mathématiques, avec un appétit particulier et des compétences de base solides pour la modélisation théorique et numérique. Des connaissances de base en C++, Python, et en programmation parallèle seraient fortement appréciées mais ne sont pas indispensables.
Contraintes et risques
Aucun
Informations complémentaires
Contacts scientifiques :
Jose Montoya (CNRS, SETE, Moulis — josemaria.montoyateran@sete.cnrs.fr
François Rincon (CNRS, IRAP, Toulouse — francois.rincon@irap.omp.eu)
Contacts scientifiques :
Jose Montoya (CNRS, SETE, Moulis — josemaria.montoyateran@sete.cnrs.fr
François Rincon (CNRS, IRAP, Toulouse — francois.rincon@irap.omp.eu)