Durée : 6 mois
Début du contrat : février 2022
Contact : Fabien Laroche – [email protected] ; 05 61 28 51 44

Contexte – Le stage s’inscrit dans le projet ANR BloBiForM (2020-2023), qui vise à prédire les effets de mesures de conservation intégratives (land-sharing) en forêt exploitée sur la biodiversité non-ligneuse. Il s’appuie sur le cas de la forêt de Grésigne, reconnue internationalement pour sa richesse entomologique. On y étudie les mesures de rétention d’arbres porteurs de cavités basses au sein des peuplements exploités (c.a.d. conserver ces arbres quand leurs voisins sont exploités). En effet, les cavités basses sont des dendro-microhabitats – structures d’intérêt pour la biodiversité portée par l’arbre – susceptibles de receler des espèces menacées comme le taupin violacé et sensibles à l’exploitation forestière. L’étudiant(e) contribuera au projet en modélisant et simulant l’effet d’un panel de mesures de rétention montrant des niveaux d’intensité, des critères de choix des arbres et des stratégies d’allocation spatiale variées sur la dynamique spatiale des cavités basses en Grésigne.

En dépit de l’intérêt des dendro-microhabitats pour la conservation de la biodiversité en forêt, les études qui simulent leur dynamique dans les peuplements gérés pour prédire les effets de mesures de gestion demeurent rares. Les quelques travaux disponibles négligent souvent l’auto-corrélation temporelle de cette dynamique et n’abordent pas la spatialisation au sein des peuplements. Ce stage, en utilisant un simulateur précis « à l’arbre » intégrant les mesures de rétention en temps réel couplé à un modèle d’apparition des cavités basses, contribuera à surmonter ces limites. Une seconde originalité du travail sera de montrer un bénéfice « du global au local » en explorant comment l’inscription de la Grésigne dans un contexte européen, via une base de donnée internationale de description des dendromicrohabitats, peut contribuer à mieux décrire la dynamique locale des cavités basses.

Contenu scientifique du stage – Le stage repose sur l’hypothèse que des valeurs fortes et stables dans le temps de la quantité et de la connectivité spatiale des cavités basses sont favorables à la biodiversité associée. Il vise à prédire l’effet de mesures de rétention sur ces propriétés du réseau de cavités basses, en procédant en trois volets (détaillés en annexe).

1. Quantifier la dynamique d’apparition de cavités basses à l’échelle de l’arbre en Grésigne
2. Intégrer des mesures de rétention dans un modèle multi-échelle de gestion sylvicole
3. Prédire l’effet de ces mesures sur la dynamique spatiale des cavités basses en Grésigne

Le stage relève de l’écologie de la conservation, l’écologie du paysage, des statistiques et de l’informatique. A l’occasion de la sélection des mesures de rétention en dialogue avec les gestionnaires (volet 2.), il prendra nécessairement une coloration transdisciplinaire. Le terrain d’étude du stage est local (Grésigne) mais les données qu’il mobilise relèvent d’un effort d’inventaire européen (volet 1).

Conditions d’accueil – Le stage sera accueilli au sein de l’unité Dynafor (UMR 1201, Castanet-Tolosan) et co-encadré par F. Laroche (INRAE, Dynafor ; coordinateur de BloBiForM) et B. Courbaud (INRAE, Lessem). Les déplacements associés au stage (Grésigne, Grenoble) seront pris en charge par le projet BloBiForM. La matériel bureautique sera fourni par l’UMR DYNAFOR.

Compétences – Il est requis pour ce stage d’avoir reçu une formation initiale intégrant la mise en œuvre de modèles statistiques de régression. Le ou la candidate doit également posséder une certaine familiarité avec l’écriture de scripts ou codes. Une familiarité avec le cas particulier des modèles statistiques de survie serait un plus, sans être pour autant nécessaire. Une connaissance du milieu forestier, et des concepts de l’écologie du paysage seraient également un atout dans la conduite du stage.
Annexe 1 : Contenu scientifique détaillé des volets du stage

1. Quantifier la dynamique d’apparition de cavités basses à l’échelle de l’arbre en Grésigne

On dispose d’un modèle de probabilité d’apparition des cavités basses en fonction de caractéristiques (diamètre, essence) des arbres, calibré sur une base de donnée européenne. L’étudiant.e ré-ajustera ce modèle sur 9 placettes de 1ha inventoriées dans le cadre du projet BloBiForM en 2021, en utilisant une approche d’estimation bayésienne avec des lois a priori issues du modèle européen. Il ou elle évaluera par validation croisée si cette mobilisation de la base de donnée européenne améliore le potentiel prédictif du modèle local par rapport à un modèle estimé sans information extérieure.

2. Choisir des mesures de rétention et les intégrer dans un modèle multi-échelle de gestion sylvicole

Les mesures de rétention à étudier seront discutées lors d’un atelier en début de stage, impliquant l’ONF (gestionnaire de la Grésigne) et les gestionnaires impliqués dans le projet BloBiForM (CEN, CRPF). Cet échange sera complété par de la bibliographie sur des approches sylvicoles bien documentées (par ex. In Sylva).

Le module Samsara (CAPSIS) permet la simulation dynamique de peuplements forestiers en intégrant la sylviculture, dont les mesures de rétention. En se fondant sur un couplage (déjà opérationnel) de Samsara avec le modèle d’apparition des cavités basses (cf. 1.), l’étudiant.e simulera la dynamique spatiale des cavités basses à l’échelle d’un peuplement forestier (1ha). Il ou elle construira un plan de simulation faisant varier les paramètres sylvicoles disponibles dans Samsara et retenus lors de l’atelier avec les gestionnaires, ainsi que le type et l’état initial du peuplement. Types de peuplement et états initiaux seront respectivement définis à l’aide du plan d’aménagement du massif de l’ONF et des placettes acquises dans BloBiForM.

L’intégration à l’échelle du massif forestier (3600 ha) sera réalisée par une juxtaposition de simulations à l’échelle du peuplement respectant l’aménagement du massif.

3. Prédire l’effet des mesures de rétention choisies sur la dynamique spatiale des cavités basses en Grésigne

L’étudiant.e synthétisera les résultats du plan de simulation (cf. 2.) sous la forme d’un méta-modèle par échelle (peuplement, massif), permettant d’analyser les effets des paramètres sylvicoles de Samsara sur les niveaux moyens et la stabilité temporelle de la quantité et la connectivité des cavités basses. On pourra alors tester l’attendu que ces propriétés dynamiques du réseau de cavités basses sont favorisées par :
• un plus grand nombre d’arbres de rétention ;
• une sélection des arbres de rétention privilégiant les essences les plus propices à l’apparition des cavités et prenant en compte la distance avec les autres arbres à cavité.

Annexe 2 : Références utiles

Percel, G., Laroche, F.123 et Bouget, C.2 The scale of saproxylic beetles response to landscape structure depends on their habitat stability. Landscape Ecol 34, 1905–1918 (2019). https://doi.org/10.1007/s10980-019-00857-0

Larrieu, L.23 , Y. Paillet, S. Winter, R. Bütler, Daniel Kraus, F. Krumm, T. Lachat, A. K. Michel, B. Regnery, et K. Vandekerkhove. 2018. « Tree related microhabitats in temperate and Mediterranean European forests: A hierarchical typology for inventory standardization ». Ecological Indicators 84 (janvier): 194‑207. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.08.051.

Courbaud, B.1, Pupin, C., Letort, A., Cabanettes, A.3 and Larrieu, L. 23 Modelling the probability of microhabitat formation on trees using cross-sectional data. Methods Ecol Evol, 8: 1347-1359 (2017). https://doi.org/10.1111/2041-210X.12773

Dufour-Kowalski, S., Courbaud, B.1 , Dreyfus, P. et al. Capsis: an open software framework and community for forest growth modelling. Annals of Forest Science 69, 221–233 (2012). https://doi.org/10.1007/s13595-011-0140-9

1 Encadrant du stage ; 2 Membre de BloBiForM ; 3 Membre de l’UMR DYNAFOR

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