M2 Ecologie évolutive et fonctionnelle

Principaux enseignements

1. Introduction sur l’importance de « la démarche scientifique » dans les métiers de l’environnement (bureau d’étude, gestionnaire d’espace…etc.
2. Méthode d’échantillonnage.
3. Rappel sur les principaux tests statistiques, les intervalles de confiance…
4. Corrélation, régression
5. Modèle linéaire
6. Analyses multivariées
7. Principe des méthodes de capture-recapture, application pour estimation taille de population et communauté

Pourquoi des statistiques pour les écologues ?

L’analyse des données est une compétence qui fait relativement défaut au sein du monde professionnel de l’environnement. Or dans le contexte juridique à venir, la responsabilité des bureaux d’études vis-à-vis de leurs études d’impact se verra vraisemblablement de plus en plus engagée. Les gestionnaires d’espaces tels que les collectivités territoriales seront de plus en plus amenés à justifier leur choix d’acquisition de terrains. L’évaluation des plan de gestion, des Plans nationaux d’Actions, des programmes européens se feront de plus en plus sur des critères quantitatifs. Les collectivités sont amenées à rédiger les cahiers des charges pour leurs études (états initiaux, mesures de gestion…) et évaluer l’adéquation entre le rendu et ce cahier des charges. Les futurs professionnels de l’environnement engagés dans ces structures devront donc développer des approches scientifiques, c'est-à-dire qui garantissent la reproductibilité des résultats, et non plus seulement une approche centrée uniquement « sur dire d’expert ».

Principe de cette UE

La garantie de l’appropriation des outils et des méthodes statistiques par les étudiants passe tout d’abord par une maîtrise des jeux de données concrets. L’objectif est d’atteindre un juste équilibre entre base théorique solide et approche « guide méthodologique de type recette de cuisine »

Les pré-requis sont les statistiques inférentielles de base : estimation, intervalle de confiance, test, régression linéaire simple, analyse de la variance à 1 facteur, analyse en composante principale et maîtrise des bases du logiciel R. Ces pré-requis sont enseignés dans le module DYST.

Il s’agit d'approfondir les notions du module de remise à niveau de statistique. On insistera systématiquement sur la dimension de modélisation, i.e. sur la transcription mathématique de questions biologiques. L’objectif est de fournir aux étudiants une formation solide sur le modèle linéaire ainsi que des bases suffisantes pour appréhender des modèles plus complexes.

Contenu :

Cet enseignement est principalement concentré autour du modèle linéaire et de ses généralisations à des données non gaussiennes ou non indépendantes :

• Modèle linéaire gaussien (régression multiple, analyse de la variance à plusieurs facteurs, analyse de la covariance : 18h),
• Modèle linéaire généralisé (régression logistique, modèle logit et probit, régression poissonnienne : 9h),
• Modèle linéaire mixte (décomposition de la variance, notion d’effet aléatoire, mesures répétées : 9h).

Cet axe principal sera complété par des enseignements sur

• Courbes de croissance 
• Classification

Modalités :

Les enseignements se répartissent sur 2 semaines découpées en séances de 3h. Les TD en salle informatique représentent approximativement 50% du volume total. Les étudiants sont divisés en deux groupes dont les programmes sont sensiblement les mêmes, la différence principale portant sur le niveau de familiarité avec l’utilisation de l’algèbre linéaire (écriture matricielle des modèles).

Objectifs :
L’UE a pour objectif la formation à la recherche dans les domaines à l’interface entre écologie des communautés et écologie des écosystèmes. L’accent est mis sur les développements récents de nature théorique et expérimentale.
Thèmes abordés :
Facteurs contribuant au maintien de la diversité dans les systèmes écologiques, compétition, hétérogénéité spatiale et temporelle et coexistence des espèces
Réseaux trophiques : cascades trophiques, contrôles ascendant et descendant des réseaux, diversité fonctionnelle
Interactions indirectes dans les écosystèmes : importance des effets directs et indirects, mutualismes indirects transmis par les cycles matériels, évolution des interactions indirectes
Réseaux d’interactions non trophiques
Biodiversité, stabilité et fonctionnement des écosystèmes.

Parfaite maîtrise de la langue française.

Connaitre les concepts de bases de génétique des populations et comprendre leurs applications en génétique évolutive comme retracer l'histoire évolutive des populations, comprendre quel est l'impact des processus démographiques sur la structure génétique des populations, détecter la sélection et étudier les bases génétiques de l'évolution des traits d'histoire de vie.

L'UE est organisée sous forme de conférences, de cours, et de cours intégrés en salle informatique

savoir les orientations et les thématiques actuelles de la recherche en génétique évolutive, comprendre et analyser un article scientifique - savoir collaborer dans des travaux en groupe -

Connaissances des principaux concepts de l'écologie scientifique et notions de base en algèbre linéaire.

- introduction aux méthodes mathématiques d’analyse des systèmes dynamiques
- introduction aux dynamiques chaotiques en dynamique des populations 
- présentation d’approches théoriques récentes en dynamique des populations et en dynamique des interactions,
- la manipulation d’un logiciel de modélisation (Matlab) pour le développement de simulations

L’objectif de cet enseignement et de permettre aux étudiants d’acquérir une certaine autonomie dans l’élaboration et l’analyse des modèles de dynamique des populations et des communautés. Il couvre toute les étapes-clés de la modélisation, de la formalisation du problème biologique à l’interprétation des résultats en passant par l’analyse mathématique du modèle.

Cours, TD, TD informatiques

Sont attendus des connaissances générales en biologie, écologie et du fonctionnement des écosystèmes aquatiques. Des connaissances en écologie des communautés et des écosystèmes, plus particulièrement en écologie des organismes aquatiques (des microorganismes aux poissons), seront appréciées.

Les enseignements théoriques ont pour objectif de donner une compréhension globale du fonctionnement des milieux aquatiques, nécessaire à l’étude et à la gestion des écosystèmes aquatiques d’eau douce (rivières, zones humides, lacs, zone de baignade, ..) en détaillant le fonctionnement des réseaux trophiques, le rôle interactions biotiques et abiotiques dans la structuration des communautés, le rôle de la matière organique à différents niveaux trophiques, le rôle des principales communautés microbiennes (ex. bactéries hétérotrophes, cyanobactéries), le rôle des communautés piscicoles, le fonctionnement des différents types de milieux d’eau douce et la réglementation de leur gestion. Les intervenants présenteront des cas concrets. L’un des fils conducteurs de ces enseignements est le transfert d’éléments nutritifs, notamment du carbone, qui est largement dépendant des flux de matière organique des niveaux trophiques supérieurs vers ceux inférieurs mais également spatialement au sein des écosystèmes entre les zones pélagiques et benthiques.
L’étude pratique sera réalisée sur des écosystèmes lentiques ou lotiques et intègrera des données biotiques et abiotiques.  L’ensemble des données acquises dans le cadre de l’UE seront analysées et interprétées afin de diagnostiquer le fonctionnement écologique ou l'état écologique du milieu étudié.

MILA vise à former à la compréhension du fonctionnement des écosystèmes aquatiques via une vision intégrée de ces milieux en allant des macro- (poissons, macro-invertébrés, zooplancton) aux micro-organismes (phytoplancton, bactéries et eucaryotes microbiens hétérotrophes) tout en prenant en compte les interactions biotiques et abiotiques à même de réguler la composition et l’activité des communautés. Seront ainsi acquises des connaissances théoriques et les compétences techniques nécessaires à l’étude de ces milieux dans le cadre de recherches fondamentales/appliquées ou de gestion/préservation de ces milieux.

La première semaine est dédiée aux enseignements théoriques assurés par des intervenants de différents établissements publics (UPSaclay, SU, MNHN, CNRS) et privés. La seconde semaine vise à l’acquisition de compétences techniques et d’analyse et interprétation de jeux de données biotiques et abiotiques afin de pouvoir établir un diagnostique écologique

1- Staehr et al. 2010. Lake metabolism and the diel oxygen technique: State of the
science. Limnology and Oceanography methods 8:628-644

2- Mondy et al. 2012 A new macroinvertebrate-based multimetric index (I2M2) to evaluate ecological
quality of French wadeable streams fulfilling the WFD demands: A taxonomical
and trait approach. Ecological Indicators. 18:452-467

Connaissance du fonctionnement des systèmes biologiques, lecture d’articles scientifiques en anglais, capacité de synthèse.

Alternance de cours et conférences par des professionnels avec des temps dédiés à un travail en équipe sur un sujet défini par un commanditaire professionnel.

• Acquérir des connaissances spécialisées sur les bases scientifiques de l’ingénierie écologique reposant sur le triptyque « biodiversité, fonctions écologiques et services écosystémiques »
• Analyser le champ des possibles de l’ingénierie écologique dans les socio-écosystèmes

Cours et projet

• Définir l’ingénierie écologique en la distinguant du génie écologique
• Identifier et évaluer les conséquences écologiques et économiques des actions humaines sur les systèmes écologiques
• Analyser des modes d’actions afin de faire évoluer un système écologique vers un état souhaité dans un contexte de socio-écosystème
• Répondre à une commande avec un projet d’ingénierie écologique
• Gérer un projet en équipe pluridisciplinaire

Parfaite maîtrise de la langue française.

Connaitre les concepts de bases de génétique des populations et comprendre leurs applications en génétique évolutive comme retracer l'histoire évolutive des populations, comprendre quel est l'impact des processus démographiques sur la structure génétique des populations, détecter la sélection et étudier les bases génétiques de l'évolution des traits d'histoire de vie.

L'UE est organisée sous forme de conférences, de cours, et de cours intégrés en salle informatique

savoir les orientations et les thématiques actuelles de la recherche en génétique évolutive, comprendre et analyser un article scientifique - savoir collaborer dans des travaux en groupe -

•Ouvert à tous les étudiants intéressés par l’Ecologie fonctionnelle
•Une initiation préalable (basique) à un langage de programmation est un plus, mais n’est pas obligatoire (cf séance de TD facultative dédiée)
•Peut être suivi en M2 même après le module de modélisation de M1 d’Orsay

Chaque séance est donnée par un enseignant impliqué dans la recherche en modélisation fonctionnelle. Les sujets abordés concernent les cycles biogéochimiques (carbone, eau, azote), la dynamique des communautés et la biophysique des écosystèmes. Les exemples développés portent sur des écosystèmes terrestres et marins

Acquérir les bases théoriques et pratiques permettant de poursuivre ultérieurement et de façon autonome un travail dans le domaine de la modélisation du fonctionnement des écosystèmes.

Exemples de cours :

• Epistémologie de la modélisation en Ecologie
• Modélisation fonctionnelle des cycles de la matière (carbone, eau, azote) dans les écosystèmes terrestres
• Dynamique des communautés végétales : Patch et Gap Models
• Modélisation de la micro-évolution au sein de populations d’arbres
• De la circulation océanique aux écosystèmes marins… couplage Physique-Biologie dans l’Océan global

Travaux Dirigés

• 2 séances d’application des méthodes de résolution numérique (logiciels proposés : Scilab, R, Matlab, Stella)
• 1 séance d’analyse et lecture d’articles

Travail personnel

A partir d’un article bibliographique portant sur la modélisation (qui peut être proposé par les enseignants), programmer le modèle, analyser les résultats et proposer un développement ou une amélioration

Contrôle des connaissances

Présentation et discussion avec la classe et les enseignants du projet de modélisation.

• Prerequisites:
• A student enrolling in the course should know:
• what a matrix is and the elementary operations that apply to it (multiplication, diagonalization, inversion);
• what a discrete and continuous random variable is, and the related concepts (law, density, distribution function, expectation, variance);
• Knowledge of deterministic models of evolution, notably based on ordinary differential equations, is a plus;
• For those who are interested in the course but for whom these notions are unknown or remote, don't panic: you can acquire this knowledge by first taking the DYST module.\

Contents:

Introduction to classical probabilistic dynamic models in ecology and evolution, i.e. Markov processes:

• in discrete time and space (Markov chains);
• in continuous time and discrete space (Poisson processes, birth and death);
• in discrete time and continuous space (Gaussian random walk);
• in discrete time and continuous space (Brownian motion and stochastic differential equations);

Goals:

At the end of the module, the student will be able to:

• Define classical probabilistic dynamical models (random walks, birth-and-death processes, coalescent, Brownian motion);
• Deduce Markov chain characteristics (ergodicity, stationarity, periodicity) in discrete time and space from its transition law;
• Numerically implement a simulation code (exact or approximate) of a Markov process to study its properties empirically;\

D’une durée de 4.5 jours (environ 27 heures), la formation s’appuie sur les deux formes pédagogiques complémentaires alternant cours et travaux pratiques. Cinq interventions de type cours/conférences d’une demi journée porteront sur i) l’acquisition d’une compétence technique en modélisation bayésienne, assortie de la compréhension du principe des outils d’inférence avancée, fondés sur les méthodes de simulation stochastique; ii) la présentation des applications en matière de gestion (expertise, diagnostics, analyses de risque) des ressources naturelles. Cinq séances d’une demi-journée seront consacrées à des travaux dirigés permettant aux étudiants de mettre en pratique les acquis sur des exemples concrets (manipulation de logiciels spécifique de calcul bayésien). La présence à plein temps d’au moins deux intervenants est nécessaire pour assurer un bon encadrement de ces travaux.

Le cours introduit la modélisation hiérarchique bayésienne, en s’appuyant largement sur le contexte de l’écologie et la gestion des ressources naturelles, en particulier à partir d\'exemples halieuthiques. Mais la composante méthodologique du cours sera transposable à d’autres domaines d’application. Le cours poursuit trois objectifs : 

• Présenter les fondements mathématiques de la modélisation probabiliste hiérarchique et de l\'inférence statistique  bayésienne ;
• Montrer l’intérêt du cadre bayésien pour répondre à des questions actuelles de modélisation : i) construire des modèles en intégrant des processus biologiques complexes et de multiples sources de données ; ii) intégrer explicitement les différentes composantes de l’incertitude provenant des modèles et des données ; iii) prendre en compte les incertitudes dans les diagnostics et les prédictions et quantifier les risques associés à différents scenarii ; 
• Permettre aux étudiants d’acquérir une autonomie en mettant en pratique les acquis via le traitement d’exemples concrets. Sur des cas environnementaux, ils seront en particulier initiés au logiciel OpenBugs qui propose une implémentation commode et une mise en œuvre automatique des algorithmes Monte Carlo par Chaînes de Markov (MCMC).

Cette formation à l’intention des étudiants du M2 EBE se propose d’introduire ce cadre méthodologique actuel et de l’illustrer sur l’exemple de la modélisation de données écologiques. Elle vise ainsi à procurer une vision éco-systémique quantitative, utile dans le cadre d’une approche de précaution, et opérationnelle pour de nombreuses applications dans le domaine des ressources renouvelables.

Le module comporte trois parties :

• une brève présentation des milieux et des contraintes climatiques de la zone tropicale (CM: 9 h)
• une analyse approfondie des principaux processus écologiques importants dans le cadre tropical : 
  • processus écophysiologiques (rayonnement, eau, nutriments) et exploitation du milieu physique (CM 12 h) 
  • processus démographiques et structuration spatiale (CM 12 h) 
  • contributions de l\'écologie tropicale à l\'écologie théorique (CM 6 h)
• Une synthèse resituant les écosystèmes tropicaux dans le fonctionnement de la biosphère (CM 9 h)

Le but de ce module est d\'apprendre aux étudiants à raisonner sur des écosystèmes (1) où s'expriment des mécanismes écologiques différents de ceux qu'ils connaissent en milieu tempéré et (2) où des mécanismes déjà connus s\'expriment de façon extrême en raison de l\'environnement physico-chimique différent, éventuellement de façon contre intuitive. L\'enseignement s\'ancre d\'une part vers l'écologie de terrain, par une coordination de ce module avec les écoles thématiques d\écologie tropicale (ETET), et d'autre part vers l'écologie théorique, à travers l'analyse des apports de l'écologie tropicale à la théorie écologique. L'objectif ultime est de donner une compétence “ système ” aux étudiants à travers l\'analyse détaillée des écosystèmes tropicaux, valorisable aussi bien pour la recherche (analyse multifactorielle d\'un système écologique) que pour l'ingénierie écologique (analyse des moyens d\'action possibles sur un écosystème).

• Recyclage des nutriments
• Les changements d’échelle, de la bactérie à la biosphère.
• Boucle microbienne.
• Interactions biotiques dans le sol
• Les ingénieurs des écosystèmes dans les sols
• Interactions belowground-aboveground.
• Ecologie évolutive du sol.,
• Feeback sol-plante
• Gestion de la fertilité des sols, agriculture biologique
• Utilisation des sols  en environnement : ingénierie écologique

De bonnes bases en écologie des sols sont indispensable pour aborder les relations plantes – environnement et le fonctionnement global des écosystèmes. Le sol fournit aux plantes les fameux nutriments nécessaires à leur croissance, grâce à un processus de recyclage complexe. Ce service écosystémique est assuré par une multitude d'organismes allant du micromètre au mètre : la faune du sol. Le sol constitue donc un milieu très divers, riche en organismes, abritant les mécanismes fondamentaux du fonctionnement des écosystèmes terrestres, tels le recyclage de la matière organique.

Le premier but de l’UE est de donner des bases en écologie des sols : quels sont les principaux mécanismes et processus impliqués ? Quels organismes interviennent ? Quelles sont leurs interactions ? Comment peut-on utiliser ces connaissances pour répondre à des problèmes concrets comme la dépollution, l'optimisation (durable) de la croissance des plantes, la revégétalisation? Quels peuvent être les effets du réchauffement climatique sur les sols et les services écosystémiques qu'ils rendent? Ces bases sont indispensables pour les étudiants qui se spécialisent en écologie des sols au cours de leur stage de M2 ou auront, d’une manière ou d’une autre, à aborder le fonctionnement des écosystèmes ou les relations entre plantes et environnement. Elles pourront aussi servir pour la culture générale des étudiants ne se spécialisant pas en écologie des sols.

En second lieu, l’UE a pour but de montrer en quoi l’écologie des sols est un domaine pertinent et moderne de l’écologie permettant de répondre à de nombreuses questions théoriques et pouvant déboucher sur des applications.On montrera en quoi les théories générales de l’écologie des populations et des écosystèmes peuvent s’appliquer à l’écologie des sols, et en quoi l’écologie des sols peut nécessiter le développement de nouvelles théories.

Bardgett, R. 2005. The biology of soil, a community and ecosystem approach. Oxford University  Press, Oxford.

Lavelle, P., and A. Spain. 2001. Soil ecology. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.

Wardle, D. A., R. D. Bardgett, J. N. Klironomos, H. Setälä, W. H. van der Putten, and D. H. Wall. 2004. Ecological linkages between aboveground and belowground biota. Science 304:1629-1633.

Hooper, D. U., D. E. Bignell, V. K. Brown, L. Brussaard, J. M. Dangerfield, D. H. Wall, D. A. Wardle, D. C. Coleman, K. E. Giller, P. Lavelle, W. H. Van der Putten, P. C. De Ruiter, J. Rusek, W. L. Silver, J. M. Tiedje, and V. Wolters. 2000. Interactions between aboveground and belowground biodiversity in terretrial ecosystems: patterns, mechanisms, and feedbacks. BioScience 50:1049-1061.

Thèmes abordés :

• Restauration en écologie, buts, critères de succès.
• Réintroduction et renforcements de populations animales et végétales (préparation, suivi)
• Fondation des petites populations (aspects démographiques et génétiques)
• Restauration des sols 
• Restauration des écosystèmes (structure et fonctionnement)
• Réensauvagement-"Rewilding"
• Exemples d’application

Si de nombreux travaux en conservation de la biodiversité s’intéressent aux processus de déclin et aux moyens de les enrayer, on voit émerger depuis trois décennies des travaux développés spécifiquement dans un contexte d’écologie de la restauration. Ils concernent différents niveaux d’intégration : population, métapopulation, communautés, écosystèmes. Ces travaux souvent empiriques par le passé s’appuient de plus en plus sur les connaissances les plus récentes en biologie des populations ou dans le fonctionnement des écosystèmes. Cette UE est ainsi destinée aussi bien aux étudiants motivés par des parcours ‘recherche’ que des parcours ‘professionnel’ qu’ils soient intéressés directement par les thèmes de la conservation, ou de l’ingénierie écologique, ou souhaitant acquérir une culture générale dans ce domaine.

M1 en Ecologie et bases de programmation sous R

Notions abordées :

• Intro à la biogéo + aspects historiques (géologie & tectonique)
• Aire de répartition des espèces + dispersion + vicariance + mouvement
• Aire de répartition + biogéographie des changements globaux
• Biorégionalisation
• Gradient latitudinal + macro-écologie des communautés
• Evolution + diversification + patrons génétiques
• Communauté + méta-communautés + théorie neutre
• Biogéographie phylogénétique & fonctionnelle
• Les 5 facteurs de changements globaux
• Mapping
• SDM\
• Biorégion – beta
• Indices de diversité

L’UE BIME a pour objectif de présenter les principaux patrons macro-écologiques et macro-évolutifs en s’inscrivant dans le cadre des changements globaux. L’UE visera à relier les patrons aux grandes théories biogéographiques tout en familiarisant les étudiants avec différentes méthodologies utilisées en biogéographie (par exemple, indicateurs de diversité, modèles de niche, biorégionalisation). Il s’agira également de présenter les différentes sources de données disponibles ainsi que la gestion des données spatialement explicites. 

Connaissances des patrons macro-écologiques et macro-évolutifs, principaux concepts d’écologie et évolution à large échelle, analyses spatiales de la biodiversité.

Connaissances des principaux concepts de l'écologie scientifique et notions de base en algèbre linéaire.

- introduction aux méthodes mathématiques d’analyse des systèmes dynamiques
- introduction aux dynamiques chaotiques en dynamique des populations 
- présentation d’approches théoriques récentes en dynamique des populations et en dynamique des interactions,
- la manipulation d’un logiciel de modélisation (Matlab) pour le développement de simulations

L’objectif de cet enseignement et de permettre aux étudiants d’acquérir une certaine autonomie dans l’élaboration et l’analyse des modèles de dynamique des populations et des communautés. Il couvre toute les étapes-clés de la modélisation, de la formalisation du problème biologique à l’interprétation des résultats en passant par l’analyse mathématique du modèle.

Cours, TD, TD informatiques

Les enseignements se répartissent sur deux semaines. On commence par des séances de cours / TD sur machine accompagnant les cours. On termine par le projet personnel sur machine.

Cours (18h) / TD (24h)

• La gestion des données spatialisées : découverte des fonctionnalités d’un SIG
• L’utilisation du logiciel R pour gérer des données spatialisées : cartographie et analyse exploratoire
• Description de la diversité dans l’espace : qu’est ce qu’une structure spatiale ?
• Modéliser la structure spatiale : modèles linéaire et structures spatiales
• Modéliser la structure spatiale : cartographie et éléments de géostatistique
• Modéliser la structure spatiale : initiation aux processus ponctuels
• Analyser les trajectoires et modéliser des niches écologiques

Projet personnel (18h de TD)

L’UE se termine par une analyse d’un jeu de données sur machine. Les enseignants seront présents pour répondre aux questions et encadrer le projet personnel.

De plus en plus de thématiques de recherches en écologie intègrent des données spatialisées qu’il est nécessaire d’appréhender. L’UE permet de découvrir quelques concepts et outils dédiés à l’analyse de ces données à partir d’exemples tirés de problématiques écologiques. L’UE permet de se familiariser avec ces outils, en particulier les SIG comme QGis et GRASS [variantes gratuites d’ArcGIS] ainsi que le logiciel R, incontournable en recherche pour l’analyse statistique des données spatialisées.

L’objectif de l’UE est de fournir aux étudiants les notions statistiques clés liées à l’analyse spatiale (stationnarité, hétérogénéité spatiale) et leur donner des bases suffisantes pour pouvoir appréhender des modèles plus spécifiques et complexes (modèle de niche, cartographie, géostatistiques, processus ponctuels…). L’étude de cas concrets permet aux étudiants de se poser les questions pertinentes associées au traitement de ce type de données et leur donne l’occasion précieuse d’approfondir, par l’expérience, l’apprentissage du logiciel R.

Découverte et approfondissement de l’usage des SIG. Approfondissement de l’usage de R. Initiation à l’analyse de données. Découverte des statistiques spatiales. Pratique de la statistique sur des données complexes.

Les enseignements se répartissent sur deux semaines. On commence par des séances de cours / TD sur machine accompagnant le cour. On termine par le projet personnel sur machine. L’évaluation pour la première session se fait en deux parties sur la base :

• d’une présentation orale de 10 min d’une fonctionnalité SIG développée sur machine (avec le logiciel R ou Qgis) [1/3 de la note finale]
• d’un projet d’analyse d’un jeu de données donnant lieu à un rapport écrit rendu en fin d’UE [2/3 de la note finale]

La seconde session est une session orale d’une 1h (avec machine).

L’objectif de cette unité d’enseignement est de former des étudiants en génétique des populations, génétique évolutive et écologie moléculaire dans le domaine marin. L’étude des modalités de la dispersion, des barrières entre espèces, des effets de la fragmentation de l’habitat sur la connectivité entre populations ou encore des variations des systèmes de reproduction sont au cœur de nombreuses questions abordées dans les recherches fondamentales d’écologie et d’évolution ainsi que dans des domaines plus appliqués comme la gestion des espaces naturels côtiers. Les avancées techniques de marquage moléculaire et les récents développements théoriques de la génétique des populations offrent de puissants outils pour aborder ces questions relatives à l’écologie et à la micro-évolution chez les organismes marins. Ce module présente la double originalité de développer les questions spécifiques au milieu marin et de s’intéresser à la fois aux modèles animaux et végétaux (invertébrés marins et macroalgues).

Thèmes abordés :

Concepts d’espèces et études de phylogéographie en milieu marin, diversité et structure génétique dans des réseaux de populations (flux de gènes et connectivité), modes de reproduction en milieu marin, adaptation et effets des perturbations d’origine anthropiques (exemple : pollutions, fragmentation d’habitats, invasions biologiques).

La majorité des organismes sont impliqués dans des interactions hôte-parasite. Or, ces interactions vont avoir des conséquences décisives dans l’écologie et l’évolution des organismes. L’objectif de cet enseignement est d’appréhender le fonctionnement les conséquences de ces interactions que ce soit du point de vue de l’hôte, du parasite ou de l’interaction en elle-même. Au vue des récents épisodes d’épidémie de zoonose (grippe aviaire), comprendre comment fonctionnent et comment évoluent de telles interaction demeure un enjeu important actuellement.

A travers différents cours magistraux, conférences de chercheurs spécialisées et travaux pratiques, les étudiants sortiront avec un baguage théorique et pratique solide dans ce domaine.

Thèmes abordés :

- Evolution des stratégies parasitaires - Evolution de la virulence - Course aux armements - L’hypothèse de la Reine rouge - Ecologie et évolution des stratégies anti-parasitaires - Immuno-écologie - Parasite et sélection sexuelle - Parasite de la reproduction - Epidémiologie évolutive - Evolution de la résistance - Coévolution.

Pas de prérequis formel, par exemple il n'est pas nécessaire d'avoir suivi l'UE d'écologie comportementale de M1 pour suivre cette UE de M2, mais une maîtrise des concepts de base dans le domaine esr bienvenue.

Les questions abordées peuvent varier d'une année à l'autre mais incluent généralement des interventions sur la sélection sexuelle, les sociétés animales, les déterminismes et l'évolution des comportements, les stratégies d'approvisionnements, la culture animale, etc.

Etre capable d'aborder et de discuter sur quelques thèmes clés de l'écologie comportementale, mais aussi quelques thèmes aux interfaces de l'écologie comportemenatle et d'autres disciplines, par exemple la biologie de la conservation, l'immunologie évoutive, la communication animale, etc.

L'UE inclue une série de cours / présentations, un TP, et un travail "personnel" (en petits groupes).

Objectifs :
L’UE a pour objectif la formation à la recherche dans les domaines à l’interface entre écologie des communautés et écologie des écosystèmes. L’accent est mis sur les développements récents de nature théorique et expérimentale.
Thèmes abordés :
Facteurs contribuant au maintien de la diversité dans les systèmes écologiques, compétition, hétérogénéité spatiale et temporelle et coexistence des espèces
Réseaux trophiques : cascades trophiques, contrôles ascendant et descendant des réseaux, diversité fonctionnelle
Interactions indirectes dans les écosystèmes : importance des effets directs et indirects, mutualismes indirects transmis par les cycles matériels, évolution des interactions indirectes
Réseaux d’interactions non trophiques
Biodiversité, stabilité et fonctionnement des écosystèmes.

Les avancées récentes de la biologie des populations ont montré l’imbrication étroite des processus de régulation et d’adaptation des populations. Au sein d’une population, les caractéristiques individuelles (comportement, physiologie, traits d’histoire de vie, et leur plasticité) se combinent aux mécanismes d’interaction des individus (antagonistes ou coopératives) pour déterminer les caractéristiques de la population et donc les pressions de sélection qui s’exercent en retour sur la variation des phénotypes. Comment modéliser cette « rétroaction » éco-évolutive ? Ce cours présente les méthodes mathématiques les plus efficaces, développes depuis les années 1990, dont les applications ont profondément modifie notre compréhension des phénomènes d’évolution adaptative et de coevolution des espèces : évolution du comportement, des traits d’histoire de vie, de la plasticité phénotypique, du dimorphisme sexuel ; origine des espèces ; origine et dynamique évolution des réseaux trophiques, des interactions hote-parasite, des symbioses ; réponses adaptatives des communautés et des écosystèmes aux changements globaux. Le contenu des cours magistraux vise principalement a introduire les méthodes mathématiques. L’utilisation de ces méthodes générales, par l’analyse mathématique ou la simulation numérique, et la présentation de questions empiriques qui en offrent un terrain d’applications, motiveront les Travaux Personnels Encadrés des participants.

Ce module associe l’apprentissage de méthodes de modélisation, l’utilisation de logiciels et l’étude bibliographique de phénomènes propres à recevoir l’éclairage théorique que permettent ces méthodes. Malgré son orientation générale, le module n’impose aucun pre-requis mathématique mais suppose un intérêt avéré des participants pour la modélisation. L’évaluation est basée sur la qualité des TPE.

Maitrise des statistiques classiques et d'un logiciel scientifique de type Matlab ou R

Les systèmes écologiques sont des systèmes sur lesquels il est toujours très difficile d’expérimenter pour tester différentes hypothèses. Pour répondre à des questions aussi importante que : quelles sont les influences des forçages environnementaux sur la dynamique d’une population ou d’un écosystème ; quel est le rôle des oscillations climatiques à grande échelle ; le système observé a-t-il changé de régime de fonctionnement ; une grande place est donnée aux analyses rétrospectives en utilisant l’analyse des séries temporelles. Durant cet enseignement, on se propose d’explorer les méthodes classiques d’analyses des séries temporelles (méthodes corrélatives et analyse spectrale) et des méthodes plus récentes (ondelettes, phases, causalité, ...).

Chaque cours est suivi par un TD sur machine sur la thématique abordée dans le cours. Le dernier jour est consaré à la réalisation d'un projet.

Connaissances niveau master 1 en écologie notamment écologie fonctionnelle.

Cette UE a pour but la présentation détaillée de recherches actuelles menées sur les changements globaux et permet de faire le point sur les connaissances scientifiques concernant l’origine et les conséquences des changements climatiques. Elle est principalement orientée végétation et offre un spectre varié d’études dans le domaine, que ce soit en terme de cause étudiée (CO2, fertilisation azotée, climat et ozone), d’approches (expérimentation, modélisation), de techniques (mesures écophysiologiques, télédétection, discrimination isotopique, cartographie, simulations avec scénarios) et d’échelles (individus, populations, communautés, écosystèmes, région, globe).
1. Effet de serre naturel et anthropogénique, bilan radiatif, rayonnements d’origine solaire et d’origine terrestre.
2. Echanges d’énergie et de matière entre la végétation et l’atmosphère. Méthodes de mesure des flux. Bilan hydrique.
3. Bilan global du carbone et évolutions possibles des stocks et flux de carbone. Introduction au problème de l’énergie. Conséquences attendues sur l’évolution du climat.
4. Impacts sur le fonctionnement des organismes végétaux et animaux de paramètres changeants
5. Conséquences des changements globaux (augmentation du CO2, de la température, changement de précipitations) sur la végétation et la production végétale. Déplacement des aires des espèces (plantes, animaux, migrations), biodiversité
6. Reconstruction des climats anciens.

Des cours et conférences données par des enseignants chercheurs et des chercheurs sur leur domaine de recherche- Une journée de projet-discussion en groupe-Une demi ou une journée de présentation orale.

Les enseignements se déroulent sur 2 semaines consécutives, découpées en séances de 3h (cours ou TD). Les TD représentent environ 50% des séances et se font pour la plupart sur ordinateur. Les séances de statistique et celles de dynamique des populations représentent un volume horaire équivalent et sont réparties sur les 2 semaines.

Cette UE est destinée aux étudiants dont la formation antérieure présente des lacunes dans les domaines considérés.  

Il s’agit  :

• d’introduire les modèles élémentaires de la dynamique des populations, de la dynamique des interactions, et de l’écologie des communautés, 
• de donner une initiation à l’analyse mathématique des systèmes dynamiques, 
• d’introduire les principes du raisonnement statistique, 
• d’expliquer l’utilisation des modèles univariés et multivariés simples.

Ecologie théorique

• Dynamique d’une population non structurée, démographie d’une population structurée
• La densité-dépendance ; l’exploitation optimale d’une population densité-dépendante
• La prédation et la compétition: modèles classiques de la dynamique de populations couplées. Notions d’analyse des systèmes dynamiques
• Structuration des communautés écologique, origine et dynamique de la biodiversité

Statistique

• Initiation à R
• Statistiques inférentielles (estimation et tests d’hypothèses) : 6h
• Régression simple, régression non-linéaire et analyse de la variance à un facteur : 9h
• Méthodes multivariées (ACP, AFC, AFD, classification) : 9h

Connaissances naturalistes minimales ou expertes.