Evolution à long-terme des forçages hydro-climatiques et de l’état (écologique, sanitaire) de trois socio-écosystèmes Français à vocation conchylicole (Baie des Veys, Bassin de Marennes-Oléron et Lagune de Thau)

Contexte & sujet du stage :
Le sujet de stage proposé s’inscrit dans le cadre du projet interdisciplinaire RETROSCOPE (2020-2023) qui allie sciences écologiques et sciences humaines et sociales. RETROSCOPE utilise le cadre conceptuel des services écosystémiques pour caractériser les trajectoires conjointes de l’état (écologique, sanitaire) de trois socio-écosystèmes et des demandes sociales dont ils font l’objet. Le stage proposé s’intègre plus spécifiquement dans le volet écologie et son objectif est d’analyser l’évolution à long-terme des 3 sites retenus (Baie des Veys, Bassin de Marennes-Oléron, Lagune de Thau) en se concentrant sur les fonctions écologiques et les services clés du point de vue de la vocation conchylicole commune aux trois écosystèmes : i) nourricerie et reproduction, ii) maintien des réseaux trophiques et régulation des nutriments et iii) contrôle des pathogènes (Mongruel et al., 2018). Les trajectoires seront étudiées au travers d’un éventail de données varié, capitalisant sur des réseaux d’observation et surveillance nationaux ou régionaux :
• Variables représentant les forçages hydro-climatiques locaux (Banque Hydro, OSU-OREME et Météo-France) ;
• Variables d’état écologique, sanitaire et de fonctionnement des écosystèmes : hydrologie, phytoplancton y compris les espèces toxiques, contaminations microbiologique et chimique des mollusques et traits de vie des mollusques cultivés, essentiellement l’huître creuse.
La période d’étude maximale s’étend de 1970 à 2018. Chacune des séries temporelles a préalablement été analysée par des techniques statistiques uni-variées en privilégiant l’utilisation d’une méthodologie unique : les Modèles Linéaires Dynamiques (Soudant et al., 1997 ; Gangnery et al., Guesdon et al., communications à venir). Cette approche est particulièrement adaptée aux caractéristiques des données issues de réseaux (e.g. non-stationnarité, données exceptionnelles, manquantes, fréquence d’échantillonnage variable). Elle décompose l’évolution de la tendance (niveau moyen) et de la saisonnalité et permet donc de repérer d’éventuelles ruptures et d’éventuels décalages phénologiques.
Dans ce contexte, les objectifs du stage sont :
• D’étudier les patrons de variation temporelle (i.e. long-terme) et spatiale (i.e. entre sites) des grands groupes de variables ;
• D’identifier des synchronicités ou similitudes/différences dans les trajectoires des 3 sites à partir des tendances, éventuels ruptures et décalages phénologiques mis en évidence par les analyses uni-variées ;
• D’étudier les liens entre différents groupes de variables (e.g. forçages hydro-climatiques vs. variables d’état, entre les variables d’état elles-mêmes) au sein de chaque site et entre les sites et de discuter des mécanismes associés.
Une recherche bibliographique méthodologique préalable permettra de dresser un état de l’art des approches utilisées pour répondre à ces questions. A priori, des Analyses Triadiques Partielles contribueront à l’étude des patrons de variabilité (Hernández-Fariñas et al., 2014 ; Guesdon et al., 2016 ; Lheureux et al., 2021), des méthodes de partitionnement pourront être utilisées pour l’étude des (dis-)similarités entre paramètres de tendance/saisonnalité (Kaufman et Rousseuw, 1990 ; Aghabozorgi et al., 2015) tandis que les liens explicatifs entre les variables pourront être analysés via des Analyses de Redondance (Hernández-Fariñas et al., 2014).
Une base de données contenant les variables à étudier (valeurs et résultats issus des DLMs) sur la plus longue période possible sera fournie à l’étudiant.e qui devra 1) procéder à une revue de littérature des méthodes statistiques multivariées (non exhaustive, ce travail aura été entamé par le groupe d’encadrement en amont de l’arrivée du stagiaire), 2) prendre en main ces données, 3) conduire les analyses multivariées (certaines routines R sont déjà disponibles et des développements pourront être envisagés) et 4) interpréter et comparer les trajectoires d’évolution des trois systèmes.

Moyens mis à disposition de l’étudiant.e :
• Base de données
• Bureau et ordinateur
• Prise en charge d’une à deux missions de travail communes entre l’étudiant.e et les co-encadrants (en sus de réunions régulières qui se dérouleront sur site et en visio-conférence)

Compétences recherchées :
Goût pour les statistiques et la programmation (R)
Bonnes connaissances de base en écologie marine côtière
Bonnes capacités de rédaction
Bonnes capacités de synthèse et curiosité car le.la candidat.e devra s’approprier plusieurs disciplines

Indemnités de stage : Rémunération conformément à la grille en vigueur à l’Ifremer.

Lieu du stage : IFREMER La Tremblade ou Sète

Contacts :
[email protected] (05 46 76 26 18)
[email protected] (04 99 57 32 79)
[email protected] (02 98 22 44 75)

Références :
– Aghabozorgi, S., Shirkhorshidi, A.S., Wah, T.Y. 2015. Time-series clustering–A decade review. Information Systems, 53: 16-38.
– Guesdon, S., Stachowski-Haberkorn, S., Lambert, C., Beker, B., Brach-Papa, C., Auger, D., Béchemin, C. 2016. Effect of local hydroclimate on phytoplankton groups in the Charente estuary. Estuar. Coast. Shelf Sci., 181: 325-337.
– Kaufman, L., Rousseeuw, P.J. 1990. Finding groups in data: An introduction to cluster analysis. Wiley, New York.
– Lheureux, A. et al. 2021. Bi-decadal variability in physico-biogeochemical characteristics of temperate coastal ecosystems: from large-scale to local drivers. Mar. Ecol. Prog. Ser., 660: 19–35.
– Hernández-Fariñas T., Bacher C., Soudant D., Belin C., Barillé L. 2014. Assessing phytoplankton realized niches using a French national phytoplankton monitoring network. Estuar. Coast. Shelf Sci., 159: 15-27.
– Mongruel, R., Kermagoret, C., Carlier, A., Scemama, P., Le Mao, P., Levain, A., Ballé-Béganton, J., Vaschalde, D., Bailly, D. 2018. Milieux marins et littoraux : évaluation des écosystèmes et des services rendus. Rapport de l’étude réalisée pour le compte du programme EFESE, IFREMER – UBO – AFB, 366 pages + Annexes.
– Soudant, D. 1997. Application de modèles dynamiques bayésiens aux séries temporelles de Dinophysis à Antifer (Normandie, France). Thèse de Doctorat, Université Paris 7.

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