Dynamique des adventices dans les paysages agricoles: schémas spatio-temporels et mécanismes liés à la pollinisation // weed dynamics in agricultural landscapes: spatio-temporal patterns and pollination-based mechanisms (weedscape)

Topic description

Les adventices constituent un
élément clé des agroécosystèmes, contribuant non seulement à la biodiversité des cultures, mais aussi à des
services écosystémiques tels que la pollinisation. Ces dernières décennies ont été marquées par des changements
généralisés dans les paysages agricoles, notamment l'intensification, l'agrandissement des parcelles et la
réduction de la diversité des habitats. Ces transformations ont entraîné des réactions contrastées parmi les
espèces d'adventices: De nombreuses plantes messicoles rares ont vu leur population décliner, tandis que les
espèces généralistes ou envahissantes se sont multipliées. Comprendre les facteurs écologiques et fonctionnels
à l'origine de ces dynamiques est essentiel pour concevoir des systèmes agricoles qui préservent à la fois la
biodiversité et les services écosystémiques essentiels. Le projet WEEDSCAPE vise à étudier la dynamique des
mauvaises herbes dans les paysages agricoles en combinant une modélisation spatio-temporelle à grande
échelle avec des approches écologiques fonctionnelles et basées sur les interactions. Il aborde trois questions
principales : (i) comment la présence des espèces de mauvaises herbes évolue-t-elle dans l'espace et dans le
temps, (ii) comment la structure du paysage et les pratiques agricoles influencent-elles ces tendances, et (iii)
comment la dynamique des mauvaises herbes est-elle liée au mode de pollinisation et aux interactions plantepollinisateur, en particulier pour les espèces messicoles rares. Deux thèses de doctorat traiteront ces questions
simultanément à l'aide d'approches complémentaires à différentes échelles.
La thèse adopte une perspective fonctionnelle centrée sur la pollinisation. À partir de suivis à long terme de
parcelles et des traits fonctionnels des espèces adventices, elle visera à déterminer si les tendances temporelles
d'occupation des adventices diffèrent selon le mode de pollinisation, et si les espèces messicoles en déclin sont
proportionnellement plus nombreuses parmi celles pollinisées par les insectes. Le projet évaluera en outre
comment le paysage et les pratiques agricoles influencent la présence et la persistance des espèces messicoles
rares. Enfin, la thèse comprend une étude de terrain sur les réseaux d'interaction plante-pollinisateur pour une ou deux espèces messicoles rares en Occitanie. L'échantillonnage d'insectes, de la charge pollinique, couplés à l'analyse de métriques de réseaux de pollinisation, permettront d'identifier les principaux pollinisateurs et d'évaluer comment les interactions sont affectées par la présence d'adventices envahissantes aussi pollinisées
par les insectes.
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Weeds are a key component of
agroecosystems, contributing not only to crop biodiversity but also to essential ecosystem services such as
pollination. However, profound transformations of agricultural landscapes over recent decades, including
intensification, field enlargement, and reduced habitat heterogeneity, have reshaped weed communities. While
many rare segetal species have declined, generalist and invasive weeds have expanded. Understanding the
ecological and functional drivers of these contrasting dynamics is crucial for designing farming systems that
reconcile production with biodiversity conservation and ecosystem service provision. The WEEDSCAPE project
addresses this challenge by combining large-scale spatio-temporal modelling with functional and interactionbased ecological approaches. It aims to answer three main questions: how weed species occupancy changes
across space and time, how landscape structure and farming practices drive these changes, and how weed
dynamics are linked to pollination modes and plant–pollinator interactions, particularly for rare segetal species.
Two complementary doctoral projects are conducted simultaneously, each focusing on a different level of
ecological organisation while remaining closely articulated.
The PhD develops a large-scale approach to quantify weed dynamics across broad spatial and taxonomic
extents. It integrates standardised vegetation plot data, which are accurate but spatially limited, with large
volumes of citizen science observations that provide extensive but biased presence-only data. Using integrated
species distribution models, this project estimates weed distributions and temporal trends across undersampled
regions and crops. A major innovation lies in incorporating dynamic landscape information derived from highresolution land-cover maps and satellite time series to capture changing landscape effects. To address the high
dimensionality of these datasets, deep learning-based multi-species models are developed, allowing shared
responses across species. Model interpretation tools identify landscape configurations and management
practices associated with weed persistence or decline.
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Début de la thèse : 01/10/
WEB :

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Autre type de financement - Concours IDIL