Summary: In fragmented landscapes, functional connectivity plays a key role for long-term population viability by allowing the recolonization of habitats which have been emptied by local extinction, augmenting population sizes, reducing inbreeding depression and negative effects of genetic drift. Enhancing structural connectivity through the preservation or restoration of migration corridors is therefore a primary objective in species conservation to maintain functional connectivity of populations. However, the impact of landscape fragmentation on dispersal and gene flow is challenging since it depends on both species- and landscape- specific effects.
This project is part of a multispecies project ($) which targets European temperate forests. It aims at exploring the relationship between structural and functional connectivity and focuses especially on two carabid species: the forest specialist Abax parallelepipedus, a species of interest for biocontrol in agricultural landscape, and the generalist predator Pterostichus madidus. Genetic analyses will be conducted across heterogeneous landscapes in time and space. Three hypotheses will be tested - all consider dispersal as a trait coevolving with ecological specialization:

1. generalists are more dispersive than specialists;
2. whatever the dispersal capacity, dispersal is counter-selected in specialists characterized by high movement cost;
3. whatever the dispersal capacity, dispersal is favored in specialists characterized by low movement cost.

Populations of both species have been sampled in Picardy (Thierache) and in Brittany (ZAA long-term study area) linearly along hedgerows (potential corridors) and within forest patches (main habitat). Next, the analysis of mitochondrial sequences and microsatellite multilocus genotypes will permit to assess the historical component of total genetic variation and quantify dispersal through measures of gene flow between populations. Finally, (i) multivariate and Bayesian clustering methods will be used to detect population genetic structure and potential immigrants between favorable habitats, and (ii) correlative analyses and graph theoretic approaches will be performed to understand genetic connectivity between populations and to investigate the relationship between of landscape quality and genetic structuring.
This project is part of the EU (BiodivERsA) project Woodnet (https://woodnetweb.wordpress.com/project/) and the regional (Hauts-de-France) project Pegase (https://www.u-picardie.fr/edysan/pegase/).

Duration: 3 months; starting date (flexible): October 1 to December 31, 2019

Salary : traineeship grant (577,50 euros/month)

Required study level: master in ecology and evolution. Strong interest in population genetics, landscape ecology, evolution and biostatistics are recommended, meaning that a good background in those domains is desired, but not mandatory.

Host Institute: EDYSAN (https://www.u-picardie.fr/edysan/) is a mixt research unity of CNRS and Université de Picardie Jules Verne.

Supervisor: Annie Guiller (PR), Ronan Marrec (MC).
Potential candidates should send a CV and cover letter (in English or French) to: annie.guiller@u-picardie.fr, ronan.marrec@u-picardie.fr

References :

1. Marcus T, Assmann T, Durka W, Drees C. 2013. A suite of multiplexed microsatellite loci for the ground beetle Abax parallelepipedus (Piller and Mitterpacher, 1783) (Coleoptera, Carabidae). Conservation Genetics Resources,5: 1151-1156.
2. Garroway CJ, Bowman J, Carr D, Wilson PJ. 2008. Applications of graph theory to landscape genetics. Evolutionary Applications;1: 620-630. doi:10.1111/j.1752-4571.2008.00047.x.
3. Marrotte RR, Bowman J, Brown MGC, Cordes C, Morris KY, Prentice MB, Wilson PJ. 2017. Multi-species genetic connectivity in a terrestrial habitat network. Movement Ecology. 5:21. doi.org/10.1186/s40462-017-0112-2.

Contexte du stage : Le réchauffement climatique mesuré par les stations météo (c.-à-d. macroclimat) ne correspond pas nécessairement au réchauffement ressenti (c.-à-d. microclimat) par la biodiversité de la sous-trame boisée, car le microclimat y est bien souvent découplé des fluctuations du macroclimat extérieur. La modélisation du microclimat forestier constitue un défi de taille tant sur le plan numérique que calculatoire, car elle nécessite d’importantes quantités de données à fines résolutions spatiale et temporelle. Fort heureusement, les avancées technologiques en matière de télédétection 3D à haute résolution spatiale (p. ex. LiDAR terrestre ou aéroporté) et en termes de miniaturisation et d’automatisation des capteurs en environnement pour une prise de mesures à haute fréquence temporelle (p. ex. microsondes météo) permettent aujourd’hui de relever ce type de défi. Le projet IMPRINT porté par Jonathan Lenoir (CR CNRS) et financé par l’outil “Jeunes Chercheuses Jeunes Chercheurs” (JCJC) de l’Agence National de la Recherche (ANR) a justement pour ambition de combiner ces nouvelles technologies dans le but de modéliser le réchauffement microclimatique sous couvert forestier et d’améliorer les prédictions de redistribution de la biodiversité de la sous-trame boisée en contexte de réchauffement global du climat. C’est dans ce contexte que s’inscrira le stage de M2 dont l’objectif est détaillé ci-dessous.

Objectif du stage : L’objectif de ce stage de M2 sera de mettre en place un réseau de placettes forestières à équiper de microsondes de températures pour la caractérisation et le suivi du microclimat de la sous-trame boisée. Trois forêts domaniales gérées par l’Office National des Forêts (ONF) sont pressenties pour la mise en place du dispositif (voir figure ci-dessous). En plus de l’installation du réseau, le ou la stagiaire aura pour mission de caractériser chaque placette forestière sur le plan dendrologique (cf. inventaire des espèces ligneuses) et dendrométrique (cf. inventaire forestier typique) : mesures de circonférences ; estimation du couvert de la canopée au densitomètre ; et prises de photographies hémisphériques. En amont de la phase de terrain, le ou la stagiaire rédigera un protocole détaillé pour la récolte des données une fois sur place, en s’inspirant de travaux déjà publiés sur la thématique. De retour du terrain et sur la base des données dendrologiques et dendrométriques récoltées, le ou la stagiaire pourra réaliser une typologie d’habitat forestier à l’aide d’outils statistiques adaptés (p. ex. analyses multivariées).

Profil recherché : Nous recherchons un(e) étudiant(e) intéressé(e) et motivé(e), au profil recherche et/ou ingénieur(e). Un fort intérêt pour les sciences forestières, la biostatistique et la programmation sous le logiciel libre R est recommandé. De bonnes bases et connaissances en écologie forestière seront appréciées de même que des compétences dans un ou plusieurs des domaines mentionnés ci-dessus. Il est à noter que l’ensemble de ces compétences pourront être acquises ou renforcées au cours du stage. Une grande partie du stage étant consacrée à la mise en place d’un réseau de placettes forestières, le candidat ou la candidate devra montrer un goût prononcé pour le terrain et être titulaire du permis B. En effet, de nombreux déplacements sur les sites, parfois éloignés (p. ex. forêts domaniale de l’Aigoual), sont à prévoir. Au cours des missions sur le terrain, les frais de déplacements (remboursement des frais kilométriques) ainsi que les frais d’hébergement et de repas seront pris en charge par la structure d’accueil.

Période de stage : Stage recherche/ingénieur de 6 mois pouvant démarrer dès Janvier 2020 ou Février 2020.

Financement : Une gratification de stage de 577 EUR/mois est assurée dans le cadre du projet IMPRINT financé par l’ANR. A noter également que les remboursements des frais de mission couvriront largement (voir dépasseront) les dépenses à avancer.

Encadrement : Le candidat ou la candidate retenu(e) sera principalement encadré(e) par Jonathan Lenoir (CR CNRS) en collaboration avec plusieurs membres écologues de l’unité de recherche EDYSAN (Ronan Marrec, Vincent Le Roux, Emilie Gallet-Moron, Fabien Spicher et le Professeur Guillaume Decocq).

Institution d’accueil : EDYSAN (UMR 7058 CNRS-UPJV).

Candidature : Pour candidater, envoyez un CV et une lettre de motivation adressée à Jonathan Lenoir (jonathan.lenoir@u-picardie.fr).