Etat de l’art
Les lacs littoraux peu profonds d’Aquitaine sont en partie colonisés par des plantes aquatiques exotiques envahissantes, dont Egeria densa et Lagarosiphon major (Bertrin et al., 2012). La présence d’herbiers denses de macrophytes peut modifier localement le fonctionnement de l’écosystème lacustre. En effet, une biomasse élevée de plantes peut empêcher le mélange de la colonne d’eau, jusqu’à ce que la quantité d’oxygène dissous présent dans le milieu s’épuise (Miranda & Hodges, 2000 ; Goodwin et al., 2008 ; Ribaudo et al., 2015). Cette baisse critique d’oxygénation peut à son tour entrainer des rétroactions sur le teneur en méthane et ammonium dans l’eau (Frodge et al., 1990 ; Ribaudo et al., 2014).
Les investigations récentes menées sur les lacs médocains ont démontré que l’exposition au vent et aux vagues joue un rôle majeur sur la dynamique des gaz dissous dans les herbiers denses de plantes aquatiques durant le printemps et le début de l’été (Poli, 2016). Le but de ce stage serait d’élargir cette analyse à la fois au niveau temporel (en étudiant les données sur l’ensemble d’une année) et au niveau spatial (en s’intéressant à d’autres lacs).

Problématique et méthode
Tournée vers les questions de gestion future de lacs aquitains, les activités menées en 2016-2018 visent à la mise en place de sondes autonomes dans des herbiers denses pour la mesure en continu de l’oxygène dissous dans la colonne d’eau, ainsi qu’au calcul de modèles sur l’hydrodynamique des lacs, incluant notamment l’exposition au vagues et la remise en suspension des sédiments (Keddy, 1982 ; Rohweder et al., 2012). Ces mesures à haute fréquence, effectuées simultanément dans des herbiers exposés, à l’abri du vent ou hors des herbiers (Van den Bogert et al., 1997), font partie d’un projet plus ample qui permettra d’approfondir la relation entre les paramètres climatologiques, la présence/absence des plantes et l’oxygénation des eaux. Le but final du projet est d’établir de façon claire les relations entre les données climatologiques et la physico-chimie dans les herbiers denses des lacs, afin d’identifier les zones potentiellement à risque de phénomènes de stagnation et hypoxie (Narumalani et al., 1997 ; Bell et al., 2006).
L’objectif du stage sera de participer activement à la réalisation de ce projet, qui consistera en 1) la validation et la bancarisation des données récoltées à haute fréquence durant une année par les sondes, 2) le calcul et l’analyses des données physiques modélisées et de terrain (fréquence et direction des vents, calcul de fetch, indice d’exposition), 3) l’analyse statistique visant à calculer la fréquence des épisodes d’hypoxie et d’anoxie, et leur relation avec l’exposition au vent.
Pour mener à bien cette étude, les outils d’analyse de séries temporelles seront employés. Dans un premier temps, la description des différentes séries chronologiques disponibles sera effectuée (analyse spectrale, d’après Wei, 1990), analyse par ondelettes (Lau & Weng, 1995 ; Torrence & Compo, 1998 ; Cazelles et al., 2008). Puis le synchronisme entre les différentes séries temporelles sera analysé (DFA, Zuur et al., 2003a ; Zuur et al., 2003b). Enfin, les éventuelles causalités entre les séries seront explorées (Sugihara et al., 2012).
Profil recherché
Etudiant(e) en Master 2 ou Ecole d’Ingénieur, orienté(e) biostatistiques et analyse de données. Intérêt et motivation pour la mise en forme et le traitement des données, l’analyse statistique et le travail de terrain en milieu aquatique.

Outils utilisés :
– Recherche bibliographique et synthèse documentaire
– Analyses statistiques et modélisation avec le logiciel R
– Cartographies et calculs SIG (ArcGIS, QGIS)

Résultats attendus de la part du stagiaire
Le ou la stagiaire assurera :
– la participation aux campagnes de terrain, notamment en procédant à la préparation, à la mise en place et à la gestion des sondes autonomes ;
– la gestion des données de terrain (sondes autonomes) et la modélisation de paramètres environnementaux (climatologie) ;
– les analyses statistiques des données biologiques et environnementales ;
– le transfert sur cartographie SIG des données (s’il y a le temps);
– la rédaction d’un rapport final de bon niveau scientifique.

Calendrier prévisionnel
Durée total du stage : 6 mois (possibilité de démarrage en Mars ou Avril 2018)
Février/Mars – Avril 2018 : recherche bibliographique
Avril – Juillet 2018: travaux de terrain et traitement des données
Mai – Août 2018 : écriture du rapport final

Responsable(s) encadrement :
Encadrant : Maud PIERRE (AI – Irstea), [email protected]
Co-encadrants : Vincent BERTRIN (IE – Irstea), [email protected] et Cristina RIBAUDO (IR – ENSEGID), [email protected]

Laboratoire d’accueil et lieu de stage
Irstea-Bordeaux
Unité de Recherche EPBX
50 avenue de Verdun
33 612 CESTAS Gazinet Cedex

Pour postuler
Envoyer CV et lettre de motivation à l’un des responsables du stage avant le 31/01/2018.

Références bibliographiques
Bell V.A., George D.G., Moore R.J. and J. Parker, 2006. Using a 1-D mixing model to simulate the vertical flux of heat and oxygen in a lake subject to episodic mixing. Ecol Model 190: 41-54
Bertrin, V., A. Dutartre, A. Caro, S. Boutry, S. Moreira, and G. Jan. 2012. “Communautés végétales aquatiques des lacs médocains“. Rapport Irstea, REBX, CARMA, 54 p. + ann.
Cazelles, B., Chavez, M., Berteaux, D., Ménard, F., Vik, J., Jenouvrier, S. & Stenseth, N. (2008). Wavelet analysis of ecological time series. Oecologia, 156, 287–304
Frodge J.D., Thomas G.L. and G.B. Pauley, 1990. Effects of canopy formation by floating and submergent aquatic macrophytes on the water quality of two shallow Pacific Northwest lakesAquat Bot 38: 231-248
Goodwin K., Carcaco N. and J.J. Cole, 2008. Temporal dynamics of dissolved oxygen in a floating–leaved macrophyte bed. Freshwat Biol 53: 1632-1641
Keddy, P. A., 1982. Quantifying within-lake gradients of wave energy: Interrelationships of wave energy, substrate particle size and shoreline plants in axe lake, Ontario. Aquat Bot 14, 41-58
Lau, K. M. & Weng, H. (1995). Climate signal detection using wavelet transform: How to make a time series sing. B. Am. Meteorol. Soc., 76, 2391–2402.
Miranda L.E. & K.B. Hodges, 2000. Role of aquatic vegetation coverage on hypoxia and sunfish abundance in bays of a eutrophic reservoir. Hydrobiol 427: 51–57
Narumalani S., Jensen J.R., Burkhalter S., Althausen J.D. and Mackey H.E. Jr 1997. Aquatic macrophyte modeling using GIS and logistic multiple regression. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 63: 41–49
Poli A., 2016. Dynamique des gaz dissous dans les herbiers denses d’hydrophytes exotiques par rapport à l’exposition au vent. Rapport Master 2 STE, Université de Bordeaux, 38 p.
Ribaudo C., Bertrin V. and A. Dutartre, 2014. Dissolved gas and nutrient dynamics within an Egeria densa Planch. bed. Acta Bot Gal 161: 233-241
Ribaudo C., Jan G., Bertrin V., 2015. “Interactions entre macrophytes et qualité de l’eau : le cas des isoétides et des exotiques dans les lacs aquitains“. Rapport Irstea, EABX, CARMA, 40 p.
Rohweder, J.; Rogala, J. T.; Johnson, B. L.; Anderson, D.; Clark, S.; Chamberlin, F. & Runyon, K., 2012. Application of wind fetch and wave models for habitat rehabilitation and enhancement projects – 2012 Update Geological Survey (US)
Sugihara, G., May, R., Ye, H., Hsieh, C.-h., Deyle, E., Fogarty, M., and Munch, S. 2012. Detecting causality in complex ecosystems. Science, 338: 496-500.
Torrence, C. & Compo, G. P. (1998). A practical guide to wavelet analysis. B. Am. Meteorol. Soc., 79, 61–78.
Van de Bogert M.C., Carpenter S.R., Cole J.J., and M.L. Pace, 2007. Assessing pelagic and benthic metabolism using free water measurements. Limn Ocean: Meth 5: 145-155
Wei, W.W.S. (1990) Times Series Analysis. Univariate and Multivariate Methods. Redwood City, CA: Addison Wesley
Zuur AF, Fryer R, Jolliffe I, Dekker R, Beukema J (2003a) Estimating common trends in multivariate time series using dynamic factor analysis. Environmetrics 14:665-685
Zuur AF, Tuck ID, Bailey N (2003b) Dynamic factor analysis to estimate common trends in fisheries time series. Can J Fish Aquat Sci 60:542-552

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