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October 2019 - December 2019

  • October

  • Daniel BERVEILLER, Unité Ecologie Systématique et Evolution (CNRS-Université Paris-Saclay-AgroParisTech) et Emmanuel BULONZA - Ressources and Synergies Development

    Créée en 2005 dans le cadre des projets CarboRegion puis CarboEurope-IP, la station de recherche forestière de Barbeau n’a cessé depuis de voir ses activités croitre. Située sur la forêt domaniale de Barbeau, elle jouxte le domaine forestier de Fontainebleau. C’est une station équipée d’un pylône de 35 mètres de hauteur permettant notamment de suivre les échanges de carbone et de vapeur d’eau entre l’écosystème forestier et l’atmosphère. D’une hauteur de 35 mètres, la canopée est composée d’un étage dominant de chênes sessiles (Quercus petraea) et d’un sous-étage de charmes (Carpinus betulus). L’écosystème est scruté du sous-sol jusqu’au-dessus des arbres grâce au déploiement de plus de 150 capteurs et instruments. Par son intégration dans de nombreux réseaux nationaux comme internationaux (SOERE-FORET, ICOS, SpecNet, PhenoCam, etc.), la plateforme de Barbeau permet de mener à bien les recherches du laboratoire mais également de participer à de nombreux projets nationaux et internationaux.

    La présentation de M.Berveiller sera suivi de la présentation du projet Congoflux par Emmanuel BULONZA - Ressources and Synergies Development (RSD). Ce projet est en cours d’installation à Yangambi - RDC.

    Visio conférence

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    Numéro de la conférence 724305
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    Aide à l’utilisation de ce lien (cf page 9)
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    Salle Silvolab (Campus de Kourou)

  • Léna KLAY, Université Paris Saclay, Eric Marcon, AgroParisTech)

    Les processus ponctuels sont fréquemment utilisés pour caractériser la structuration spatiale des forêts à partir de cartes des arbres. Les outils disponibles sont principalement des statistiques non paramétriques qui permettent de détecter l’attraction ou la répulsion intra ou interspécifiques. La modélisation est nettement plus complexe et encore exploratoire. Nous en présenterons l’état de l’art.
    L’exposé se déroulera en deux parties : une introduction (questions traitées, méthodes disponibles, quelques exemples d’application à Paracou) puis les résultats du stage de master sur la répartition spatiale des arbres de la forêt guyanaise grâce aux méthodes INLA-SPDE.

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  • November

  • Nathalie PEYRARD (INRA, MIA Toulouse)

    Produire un inventaire d’OTUs à partir d’un échantillon environnemental est devenu banal. Or, c’est un sujet difficile car (i) faisant appel à l’apprentissage non supervisé et (ii) s’appuyant sur des données massives en métabarcoding. Nous présenterons les travaux d’une thèse en cours (Anwar Abouabdallah) où nous développons une méthode de construction des OTUs par un modèle statistique (modèle dit SBM, Stochastic Block Model). Cette approche permet non seulement de construire des OTUs, mais également d’utiliser les paramètres du modèle statistique pour proposer une caractérisation compacte mais non scalaire de la biodiversité. En cette phase de début de la thèse, nous utilisons les données de barcoding des arbres de Guyane (Caron & al., 2019) pour comparer l’assignation botanique, par SBM ou plus classiquement par classification des séquences de l’atlas moléculaire des arbres de Guyane.

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    Salle Silvolab (Campus de Kourou)

  • Alain FRANC (INRA)

    Depuis une dizaine d’années, le concept de métapopulation a été élargi aux métacommunautés, où chaque patch héberge une communauté avec sa diversité et ses interactions, qui sont connectés via la dispersion. Plusieurs paradigmes de métacommunauté ont été proposés comme “patch dynamics”, dynamique sur un gradient environnemental, “mass effect” et un modèle neutre (Leibold & al., 2004). Nous utilisons un modèle stochastique, une généralisation du processus de contact, qui simule la dynamique globale d’une métacommunauté. La complexité du modèle (nombre de variables et paramètres) fait qu’il est illusoire de rechercher une expression analytique de l’état quasi-stationnaire du modèle. Dans ce travail (i) nous nous attachons à construire une analyse simplifiée du modèle de “patch dynamics” (approximation dite de champ moyen), et (ii) nous étudions le modèle avec gradient environnemental pour valider l’hypothèse que le ratio entre les mortalités dues aux interactions locales et les taux de dispersion gouvernent la dynamique du système, comme cela est le cas dans les métapopulations (modèle de Levins). En perspective, nous souhaitons étudier si un tel modèle peut apporter un éclairage sur la dynamique de la diversité des espèces en FTH, en espace continu.

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