Chargé.e de recherche : analyse et valorisation des données de relevé de bois mort en forêt

Contexte

Vous viendrez contribuer au sein de cet axe Biodiversité aux travaux de l’unité relatifs aux méthodes et protocoles pour mesurer la biodiversité forestière (1) et les variables indicatrices indirectes de celle-ci (2). Votre analyse portera sur des métriques caractérisant le bois mort, dont le volume est considéré comme un indicateur indirect de biodiversité (3), et ses protocoles de mesure. Une cinquantaine d’opérateurs ont effectué en 2021 des relevés de bois mort répétés en appliquant un protocole standardisé dans 5 grappes de 6 placettes forestières de parcelles résineuses ou feuillues du Domaine des Barres, à la manière de ce qui avait été déjà effectué sur d’autres mesures dendrométriques. Ces données n’ont pas encore été analysées, faute de disponibilité des personnels permanents de l’UR et de projet sur un sujet proche.

Objectifs

Nous recherchons un.e chargé.e de recherche pour :

(i) Objectif principal : analyser et publier ces données, notamment sous l’angle de la variabilité entre observateurs de relevés de bois mort à différentes échelles. Ce travail comprendra le recueil de la bibliographie sur le sujet, la curation des données sous forme d’une seconde saisie collective, la préparation du jeu de données pour l’analyse, la définition, l’écriture et l’estimation du modèle statistique afin d’estimer la variabilité de la mesure de bois mort à différentes échelles, notamment entre observateurs, l’interprétation des résultats y compris au regard de l’état de l’art. Cet objectif s’achèvera par la publication d’au moins un article scientifique valorisant ces résultats. A priori, nous pensons utiliser des modèles Bayésiens qui seraient des extensions de ceux de Gosselin & Larrieu (2020) (4), donc des modèles à variable latente. Un des enjeux sera de modéliser la variabilité de différentes métriques de bois mort (volume total, volume par type, diversité totale…). Une piste serait de modéliser ces différentes métriques dans le même modèle statistique, comme résultantes de variables latentes correspondant par exemple à des nombres et volume moyen de pièces de bois par catégorie. Les variations systématiques entre observateurs seront appréhendées sous forme d’effets aléatoires qui pourront être structurés par différentes caractéristiques de leurs relevés comme des axes de qualité des observateurs. Ce travail sera utilisé dans la dernière partie de la thèse d’Arthur Rossignol, qui vise à prendre en compte l’incertitude sur les mesures de bois mort dans l’estimation de la relation entre mesure de bois mort et biodiversité saproxylique. Si des modèles Bayésiens sont utilisés, le.la chargé.e de recherche profitera de l’expérience de l’équipe sur ces techniques (package runMCMCbtadjust (5) couplé notamment avec nimble). D’autres approches sont néanmoins possibles (TMB par exemple).

(ii) Objectif secondaire méthodologique : d’autres valorisations pourront aussi être possibles, notamment dans le cadre de développements méthodologiques qui seraient requis pour ces modèles ou autour de techniques de statistique appliquée (notamment Bayésiennes).

Le.la chargé.e de recherche sera supervisé par Frédéric Gosselin, Christophe Bouget et Arthur Rossignol.

1. ^

    https://doi.org/10.1111/j.1654-1103.2006.tb02449.x, https://doi.org/10.1007/s11258-006-9155-y, https://doi.org/10.1111/j.1461-9563.2008.00400.x, https://doi.org/10.5852/naturae2021a18

2. ^

    https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2014.08.023, https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.105884

3. ^

    https://doi.org/10.4267/2042/50659, https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2011.02.004, https://doi.org/10.4000/vertigo.17608  

4. ^

    https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.105884

5. ^

    https://cran.r-project.org/web/packages/runMCMCbtadjust/index.html