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Contexte

Les écosystèmes lacustres ont connu des changements écologiques majeurs depuis le début du 20ème siècle principalement du fait de l’eutrophisation (forçage « local » lié à l’enrichissement en nutriments) et du changement climatique (forçage « global »). Il est désormais admis que ces forçages s’exercent sur des échelles de temps longues (>10 ou 100 ans) et peuvent provoquer des changements abrupts dans l’état et le fonctionnement des écosystèmes lacustres menant à des dynamiques écologiques non-linéaires. Ces dynamiques non-linéaires représentent un défi scientifique concernant leur diagnostic mais aussi dans l’optique de conduire des prévisions réalistes et accompagner les gestionnaires des lacs dans un contexte de changement global. Il semble donc nécessaire de repenser la manière d’explorer et d’analyser les différents mécanismes de forçages qui gouvernent les dynamiques écologiques lacustres à long terme. 

Le projet EDM-PALEO abordera les dynamiques des écosystèmes lacustres par le biais de la modélisation empirique et dynamique (Empirical Dynamic Modeling, EDM, Sugihara & May 1990, Sugihara et al. 2012, Deyle et al. 2016, Munch et al. 2020) qui représente un cadre conceptuel et théorique solide basé sur la reconstruction d’espaces de phase (attracteurs) pour étudier le déterminisme des dynamiques de systèmes complexes. La méthodologie EDM sera utilisée pour étudier les dynamiques de deux descripteurs d’intérêt majeur concernant le fonctionnement des lacs et directement impliqués dans l’évaluation réglementaire de leur qualité écologique : la chlorophylle et l’oxygène des zones profondes des lacs.

Des séries temporelles issues des suivis instrumentaux et d’archives sédimentaires lacustres (paléolimnologie) couvrant des échelles de temps pluri-décennales à pluri-centennales seront utilisées pour bénéficier des chroniques temporelles longues caractérisant les trajectoires écologiques lacustres. Ces dernières fourniront un socle robuste pour identifier les liens de causalité entre forçages et réponses des écosystèmes lacustres. 

Objectifs

Les 3 objectifs du projet EDM-PALEO sont : 1) Identifier les contraintes causales du climat et des nutriments sur la dynamique de l’oxygène profond et de la chlorophylle dans le but de hiérarchiser l’implication de ces forçages dans les dynamiques écologiques lacustres. 2) Evaluer les réponses de l’oxygène profond et de la chlorophylle pour différents scénarios d’évolutions climatiques (issus du CMIP6, Eyring et al. 2016) et de concentrations en nutriments. 3) Estimer la similarité des contraintes du climat et des nutriments sur les dynamiques de l’oxygène profond et de la chlorophylle à une échelle globale par le biais d’une méta-analyse.

Echelles spatiales et temporelles d’étude

Les chroniques paléolimnologiques couvrant les 150 dernières années pour un ensemble de lacs (~10 lacs dont les grands lacs alpins français) sont disponibles. Différentes collaborations existantes seront renforcées permettant de tendre vers une base de données élargie (plusieurs dizaines de sites d’étude dans le monde). Concernant la question spécifique des conditions d’oxygénation de la zone profonde des lacs, un exercice ciblé sera conduit sur une base de données limnologiques publiée et constituée de chroniques mensuelles oxygène profond, transparence et climat sur une plage temporelle d’environ 40 ans pour 393 lacs tempérés (Jane et al. 2021).

Compétences

Le candidat(e) recherché(e) sera titulaire d’un Master en Sciences Biologiques / Mathématique / Physique et devra avoir des compétences en analyses de données, en statistiques appliquées et en programmation (R, python) et possiblement en analyses de séries temporelles. Il/elle devra savoir faire preuve de curiosité, d’autonomie, d’esprit d’initiative, avoir de bonnes compétences en rédaction, maitriser l’anglais, savoir collaborer en équipe. 

Localisation

Université Savoie Mont Blanc, Bourget-du-Lac, France 

Contact

Victor Frossard (victor.frossard@univ-smb.fr) / Jean-Philippe Jenny (Jean-Philippe.Jenny@inrae.fr) 

Date limite pour postuler

15 Mai 2023 

Bibliographie 

- Deyle, E.R., May, R.M., Munch, S.B. & Sugihara, G. (2016). Tracking and forecasting ecosystem interactions in real time. Proceedings of the Royal Society of London B: Biological Sciences, 283.. / - Eyring, V., Bony, S., Meehl, G.A., Senior, C.A., Stevens, B., Stouffer, R.J. et al. (2016). Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization. Geosci. Model Dev., 9, 1937-1958. / - Jane, S. F., G. J. A. Hansen, B. M. Kraemer, P. R. Leavitt, J. L. Mincer, R. L. North, R. M. Pilla, J. T. Stetler, C. E. Williamson, R. I. Woolway, L. Arvola, S. Chandra, C. L. DeGasperi, L. Diemer, J. Dunalska, O. Erina, G. Flaim, H.-P. Grossart, K. D. Hambright, C. Hein, J. Hejzlar, L. L. Janus, J.-P. Jenny, J. R. Jones, L. B. Knoll, B. Leoni, E. Mackay, S.-I. S. Matsuzaki, C. McBride, D. C. Müller-Navarra, A. M. Paterson, D. Pierson, M. Rogora, J. A. Rusak, S. Sadro, E. Saulnier-Talbot, M. Schmid, R. Sommaruga, W. Thiery, P. Verburg, K. C. Weathers, G. A. Weyhenmeyer, K. Yokota & K. C. Rose, 2021. Widespread deoxygenation of temperate lakes. Nature 594(7861):66-70 doi:10.1038/s41586-021-03550-y. / - Munch, S., Brias, A., Sugihara, G. & Rogers, T. (2020). Frequently asked questions about nonlinear dynamics and empirical dynamic modelling. ICES Journal of Marine Science, 77, 1463-1479. / - Sugihara, G., May, R., Ye, H., Hsieh, C.-h., Deyle, E., Fogarty, M. et al. (2012). Detecting Causality in Complex Ecosystems. Science, 338, 496-500. / - Sugihara, G. & May, R.M. (1990). Nonlinear forecasting as a way of distinguishing chaos from measurement error in a data series. Nature, 344, 734-741.