La personne recrutée sera chargée de réaliser une analyse de sensibilité de la modélisation SDM appliquée à cinq espèces de gorgones à l'aide de BIOMOD2 sur le même ensemble de données que celui utilisé dans Blouet et al. (2024) et d'étendre la modélisation SDM pour ces cinq espèces de gorgones à des zones plus profondes du nord-ouest de la mer Méditerranée.
Activités
- exécuter la suite BIOMOD2 sur l'ensemble de données de Blouet et al. (2024)
- rassembler des descripteurs environnementaux pour étendre la SDM à des zones plus profondes
- rédiger un article scientifique sur la SDM des cinq espèces de gorgones dans les zones peu profondes et profondes
- gérer les données produites
Compétences
Compétences techniques :
maîtrise de la modélisation écologique, utilisation de l'environnement Unix/Linux, maîtrise des référentiels de données océanographiques et des outils SIG, bonne connaissance d'un langage interprété (Python, R, etc.), la connaissance du format Netcdf serait un plus, rédaction d'articles scientifiques (au moins une publication en tant que premier auteur dans une revue à comité de lecture).
Connaissances : Doctorat en modélisation écologique, statistiques, mathématiques, projections géographiques. Maîtrise de l'anglais (écrit, lu et parlé).
Compétences transversales : Gestion de projet, Méthodologie et esprit d'analyse, Communication et adaptabilité, Curiosité.
Contexte de travail
Le candidat sera intégré au Laboratoire d'Ecogéochimie des Environnements Benthiques (LECOB, www.lecob.obs-banyuls.fr/ ), sous la supervision des Dr Katell Guizien et Lorenzo Bramanti.
Le LECOB (UMR 8222) est un laboratoire commun à Sorbonne Université et au CNRS, hébergé à l'Observatoire Océanologique de Banyuls. Ce laboratoire comprend 17 personnes (11 chercheurs et 6 techniciens/ingénieurs) aux compétences complémentaires (biologie marine, biogéochimie, physique, chimie, géologie) pour développer la recherche en écologie benthique marine et favoriser l'acquisition de connaissances scientifiques solides pour l'aménagement de l'espace marin.
Résumé du projet
Les espèces d'ingénieurs, telles que les gorgones, fournissent plusieurs services écosystémiques et jouent un rôle important dans le maintien de la biodiversité. Une approche de modélisation de niche écologique utilisant un ensemble unique de données spatialisées issues d'inventaires réalisés en 2013 et 2020 sur une grille régulière (résolution de 800 m) le long de 450 km de côtes françaises a été développée pour cinq espèces de gorgones couramment présentes dans les habitats peu profonds de la Méditerranée (10-50 m de profondeur, Blouet et al. 2024). Dix prédicteurs environnementaux non corrélés, dérivés des données géomorphologiques et hydrologiques les plus avancées, ont été utilisés pour évaluer la niche écologique des cinq espèces à l'aide de l'entropie maximale (Maxent). Le modèle a confirmé que différentes combinaisons de profondeur, de rugosité, de température de la surface de la mer et du fond, de vitesse du courant au fond et de turbidité expliquent la distribution différente des gorgones. Le présent projet a un double objectif. Le premier objectif est de vérifier si les variables explicatives sont robustes par rapport à l'approche SDM, en testant une série de modèles statistiques corrélatifs alternatifs tels que RANDOM forest, GAM, ... disponibles dans la suite BIOMOD2 (https://biomodhub.github.io/biomod2/) et si ces SDM peuvent prédire non seulement la distribution de la présence des espèces, mais aussi la densité maximale de la population des espèces. Le deuxième objectif est de recueillir les données nécessaires pour étendre la modélisation de la répartition des espèces au bassin nord-ouest de la Méditerranée et au climat futur.
Le candidat sera intégré au Laboratoire d'Ecogéochimie des Environnements Benthiques (LECOB, www.lecob.obs-banyuls.fr/ ), sous la supervision des Dr Katell Guizien et Lorenzo Bramanti.
Le LECOB (UMR 8222) est un laboratoire commun à Sorbonne Université et au CNRS, hébergé à l'Observatoire Océanologique de Banyuls. Ce laboratoire comprend 17 personnes (11 chercheurs et 6 techniciens/ingénieurs) aux compétences complémentaires (biologie marine, biogéochimie, physique, chimie, géologie) pour développer la recherche en écologie benthique marine et favoriser l'acquisition de connaissances scientifiques solides pour l'aménagement de l'espace marin.
Résumé du projet
Les espèces d'ingénieurs, telles que les gorgones, fournissent plusieurs services écosystémiques et jouent un rôle important dans le maintien de la biodiversité. Une approche de modélisation de niche écologique utilisant un ensemble unique de données spatialisées issues d'inventaires réalisés en 2013 et 2020 sur une grille régulière (résolution de 800 m) le long de 450 km de côtes françaises a été développée pour cinq espèces de gorgones couramment présentes dans les habitats peu profonds de la Méditerranée (10-50 m de profondeur, Blouet et al. 2024). Dix prédicteurs environnementaux non corrélés, dérivés des données géomorphologiques et hydrologiques les plus avancées, ont été utilisés pour évaluer la niche écologique des cinq espèces à l'aide de l'entropie maximale (Maxent). Le modèle a confirmé que différentes combinaisons de profondeur, de rugosité, de température de la surface de la mer et du fond, de vitesse du courant au fond et de turbidité expliquent la distribution différente des gorgones. Le présent projet a un double objectif. Le premier objectif est de vérifier si les variables explicatives sont robustes par rapport à l'approche SDM, en testant une série de modèles statistiques corrélatifs alternatifs tels que RANDOM forest, GAM, ... disponibles dans la suite BIOMOD2 (https://biomodhub.github.io/biomod2/) et si ces SDM peuvent prédire non seulement la distribution de la présence des espèces, mais aussi la densité maximale de la population des espèces. Le deuxième objectif est de recueillir les données nécessaires pour étendre la modélisation de la répartition des espèces au bassin nord-ouest de la Méditerranée et au climat futur.
Contraintes et risques
pas de risques particuliers
pas de risques particuliers
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