Stage master 2 : modèle discret d’un écosystème théorique
Référence
1509962592
Date limite pour postuler
31/12/2017
Date de publication
06/11/2017

Caractéristiques

Précision sur la nature du contrat
Stage
Durée du contrat
5 à 7 mois (février-juin ou août 2018)
Date de début de contrat
05/02/2018

Domaine professionnel
Informatique, statistiques et calcul scientifique

Affectation

Nom de l'unité d'affectation
UMR0931 AMAP BotAnique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations
Adresse de l'unité d'affectation
CIRAD Montpellier - boulevard de la Lironde - TA 40/PS2 34398
Région de l'unite d'affectation
Languedoc-Roussillon Midi-Pyrénées

Descriptif

Environnement de travail

Les écosystèmes sont des objets encore mal compris et impossible à prédire. L’une des raisons de cette situation inconfortable tient dans le fait que les écosystèmes ne sont ni tout à fait inertes, ni tout à fait vivants, mais bien une sorte de troisième catégorie incomprise. Une façon de s’attaquer au problème consiste à développer des modèles « intégrés » capables d’articuler entre elles les composantes physicochimiques et biologiques de l’écosystème. Souvent par le passé, de telles tentatives de modélisation intégrées se sont concentrées sur les bilans de matières ou d’énergie de l’écosystème (e.g. approche thermodynamique, (Odum 1968)), ou sur les réseaux d’interaction des communautés d’espèces (approche biomathématique (Loreau 2010), voire évolutive), mais rarement les deux simultanément.

   

Ce sujet de stage propose d’explorer une autre piste de modélisation de l’écosystème, s’inspirant desmodèles discretsdéveloppés en informatique et biologie théorique (Pommereau 2010, Blätke et al. 2011). Une telle approche suppose de représenter l’écosystème à l’aide d’un graphe, puis de manipuler le graphe de façon rigoureuse. En plus d’offrir une formalisation appropriée à la modélisation d’écosystèmes complexes, en régime stationnaire comme le font la plupart des autres modèles théoriques (Scheffer et al. 2001), ces approches discrètes peuvent rendre compte de leurs changements catastrophiques (non stationnaires, ditstipping points) sur le long terme. Nous savons, en effet, que l’écosystème a de bonnes chances d’être hors-équilibre et de subir de nombreux changements violents (Scheffer et al. 2001, Brook et al. 2013).

 

De tels modèles ont déjà donné des résultats encourageants sur des mosaïques paysagères et sur des écosystèmes variés (Gaucherel and Pommereau 2017, Gaucherel et al. 2017). Il à présent temps d’en explorer toutes les propriétés théoriques. En s’appuyant sur les prototypes de l’équipe encadrante, le (la) candidat(e) modélisera un écosystème théorique, son fonctionnement, son développement dans la durée, ainsi que ses réponses à différentes perturbations. Il/elle en étudiera ensuite la réponse dans différents cas de figure, et fera la comparaison avec les études théoriques actuelles sur la stabilité et les changements de régime catastrophiques débattus, et notamment les potentiels écosystémiques (Scheffer et al. 2001, Brook et al. 2013). Une partie du stage consistera donc à adapter les modèles discrets déjà développés sous Python et R dans une diversité représentative de sites de référence.

Formations et compétences attendues

Nous cherchons pour ce travail un/e écologue (théoricien/ne) maitrisant les mathématiques et informatiques appliquées, ou un/e mathématicien/ne/informaticien/ne intéressé/e par l’écologie. Le travail de stage devra être réalisé au laboratoire AMAP (Montpellier).

Merci de transmettre un CV et une lettre de motivation

 

Références :

Blätke, M. A., M. Heiner, and W. Marwan. 2011. Tutorial. Petri Nets in Systems Biology. Otto-von-Guericke University Magdeburg, Germany.

Brook, B. W., E. C. Ellis, M. P. Perring, A. W. Mackay, and L. Blomqvist. 2013. Does the terrestrial biosphere have planetary tipping points? Trends in Ecology & Evolution28:396-401.

Gaucherel, C. and F. Pommereau. 2017. Petri nets of ecosystems to quantify resilience and identify catastrophic shifts Submitted.

Gaucherel, C., H. Théro, A. Puiseux, and V. Bonhomme. 2017. Understand ecosystem regime shifts by modelling ecosystem development using Boolean networks. Ecological ComplexityIn press.

Loreau, M. 2010. From Populations to Ecosystem: theoretical foundations for a new ecological synthesis. Princeton University Press, Princeton.

Odum, E. P. 1968. Energy flow in ecosystems: a historical review. American Zoologist8:11-18.

Pommereau, F. 2010. Algebras of coloured Petri nets. Lambert Academic Publishing (LAP).

Scheffer, M., S. Carpenter, J. A. Foley, C. Folke, and B. Walker. 2001. Catastrophic shifts in ecosystems. Nature413:591-596.

Contact

Nom
Cedric GAUCHEREL
Email
gaucherel@cirad.fr