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thèse de Paul Savary

Etiquette(s) : thèse écologie

Thumbnail imageModalités d’utilisation conjointe des graphes génétiques et paysagers pour l’analyse de la connectivité écologique

Début de thèse : octobre 2017

Financement : Thèse CIFRE, entreprise ARP-Astrance, Paris

Encadrants : Jean-Christophe Foltête (directeur, HDR), UMR TheMA, Besançon ; Stéphane Garnier (codirecteur), UMR Biogéosciences, Dijon ; Hervé Moal (encadrement opérationnel), directeur innovation et partenariats, ARP-Astrance

 

Résumé

Les réseaux écologiques sont intégrés dans les politiques publiques visant au maintien de la biodiversité, pris en compte dans l’aménagement du territoire en France sous la forme des Trames Vertes et Bleues (TVB). Parmi les modèles développés par les scientifiques pour représenter ces réseaux, les graphes paysagers offrent un grand potentiel d’appui à l’analyse et la gestion des réseaux écologiques. Cependant, pour renforcer leur crédibilité, ces méthodes doivent pouvoir s’appuyer sur une meilleure validation terrain.

Pour trouver cette validation, la génétique des populations est pertinente car ce domaine s’appuie sur des données empiriques pour identifier des structures résultant en partie de la dispersion d’individus à l’échelle de plusieurs générations. En confrontant ces structures aux données paysagères, la génétique du paysage vise à identifier indirectement le rôle du paysage sur les flux de dispersion. Comme ce domaine s’appuie fortement sur la théorie des graphes pour représenter les liens entre les groupes d’individus, il existe un lien potentiel fort avec les graphes paysagers, mais qui reste très peu étudié.

Thumbnail imageDans ce contexte, l’objectif du projet de thèse est de développer, expérimenter et comparer des méthodes permettant de coupler la modélisation des réseaux écologiques par les graphes paysagers et l’analyse de la structuration génétique et spatiale des populations. Ce couplage doit conduire à renforcer la dimension écologique des graphes paysagers, et donc leur aptitude à répondre à des questions opérationnelles de conservation et d’aménagement. Le projet vise à répondre aux questions suivantes :
– Les graphes paysagers et les graphes génétiques présentent-ils des similitudes ? Sous quelles conditions et à quelle niveau d’échelle les graphes paysagers peuvent-ils s’approcher des structures spatiales génétiques ?
– Comment les graphes génétiques peuvent-ils être intégrés dans la construction des graphes paysagers pour leur donner une plus grande validité ?
– Les différentes variantes de modèles couplant graphes paysagers et graphes génétiques offrent-elles le même intérêt en termes d’aide à la décision en réponse à des questions de conservation ?

 

Mots-clés

graphes, paysage, génétique, écologie, réseaux

 

Comité de suivi de thèse

Marie-Josée Fortin, University of Toronto
Eve Afonso, UMR Chrono-environnement
Catherine Labruère, Mathematics Institute of Burgundy
Aurélie Khimoun, UMR Biogéosciences, Dijon
Gilles Vuidel, UMR TheMA

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Début de thèse : octobre 2017

Financement : Thèse CIFRE, entreprise ARP-Astrance, Paris

Encadrants : Jean-Christophe Foltête (directeur, HDR), UMR TheMA, Besançon ; Stéphane Garnier (codirecteur), UMR Biogéosciences, Dijon ; Hervé Moal (encadrement opérationnel), directeur innovation et partenariats, ARP-Astrance

 

Résumé

Les réseaux écologiques sont intégrés dans les politiques publiques visant au maintien de la biodiversité, pris en compte dans l’aménagement du territoire en France sous la forme des Trames Vertes et Bleues (TVB). Parmi les modèles développés par les scientifiques pour représenter ces réseaux, les graphes paysagers offrent un grand potentiel d’appui à l’analyse et la gestion des réseaux écologiques. Cependant, pour renforcer leur crédibilité, ces méthodes doivent pouvoir s’appuyer sur une meilleure validation terrain.

Pour trouver cette validation, la génétique des populations est pertinente car ce domaine s’appuie sur des données empiriques pour identifier des structures résultant en partie de la dispersion d’individus à l’échelle de plusieurs générations. En confrontant ces structures aux données paysagères, la génétique du paysage vise à identifier indirectement le rôle du paysage sur les flux de dispersion. Comme ce domaine s’appuie fortement sur la théorie des graphes pour représenter les liens entre les groupes d’individus, il existe un lien potentiel fort avec les graphes paysagers, mais qui reste très peu étudié.

Thumbnail imageDans ce contexte, l’objectif du projet de thèse est de développer, expérimenter et comparer des méthodes permettant de coupler la modélisation des réseaux écologiques par les graphes paysagers et l’analyse de la structuration génétique et spatiale des populations. Ce couplage doit conduire à renforcer la dimension écologique des graphes paysagers, et donc leur aptitude à répondre à des questions opérationnelles de conservation et d’aménagement. Le projet vise à répondre aux questions suivantes :
– Les graphes paysagers et les graphes génétiques présentent-ils des similitudes ? Sous quelles conditions et à quelle niveau d’échelle les graphes paysagers peuvent-ils s’approcher des structures spatiales génétiques ?
– Comment les graphes génétiques peuvent-ils être intégrés dans la construction des graphes paysagers pour leur donner une plus grande validité ?
– Les différentes variantes de modèles couplant graphes paysagers et graphes génétiques offrent-elles le même intérêt en termes d’aide à la décision en réponse à des questions de conservation ?

 

Mots-clés

graphes, paysage, génétique, écologie, réseaux

 

Comité de suivi de thèse

Marie-Josée Fortin, University of Toronto
Eve Afonso, UMR Chrono-environnement
Catherine Labruère, Mathematics Institute of Burgundy
Aurélie Khimoun, UMR Biogéosciences, Dijon
Gilles Vuidel, UMR TheMA

extrait:
lien_externe:
titre:
Modalités d'utilisation conjointe des graphes génétiques et paysagers pour l'analyse de la connectivité écologique
date_de_debut:
octobre 2017
titre_these:
Modalités d'utilisation conjointe des graphes génétiques et paysagers pour l'analyse de la connectivité écologique
date_de_debut_these:
octobre 2017
nom:
Savary
date_de_debut_these_numerique:
201710

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