Thèse sur l’incertitude des modèles écosystémiques dans l’évaluation des impacts potentiels des parcs éoliens – Avertissement : veuillez nous adresser votre candidature directement et uniquement par mail à contactrh@france-energies-marines.org

  • Reference : FEM-SAS-2022-320
  • Type de poste : Thèse
  • Durée : 36 mois
  • Localisation : Boulogne-sur-Mer (62) - Ifremer
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Description de l'offre

Cette thèse s’inscrira dans la tâche « Incertitudes liées aux modèles d’écosystèmes » du projet NESTORE, projet collaboratif coordonné par France Energies Marines et l’Université de Caen Normandie. Cette tâche sera menée par l’Ifremer et l’Université du Littoral Côte d’Opale. Le ou la doctorant.e travaillera en équipe, notamment au sein de l’unité Halieutique Manche Mer du Nord à l’Ifremer de Boulogne-sur-Mer (France) et en interaction directe avec l’équipe Intégration environnementale des EMR de France Energies Marines et le Laboratoire d’Océanologie et de Géosciences de l’ l’Université du Littoral Côte d’Opale.

Missions

Contexte

L’objectif principal de cette thèse est de fournir des prédictions des impacts potentiels des parcs éoliens offshore avec un intervalle de confiance dans des scénarios contrastés de changement climatique et de pression de pêche.

Comprendre les effets des impacts humains sur les réseaux trophiques marins est essentiel pour établir des plans de gestion efficaces et assurer une utilisation durable des ressources marines. Dans des systèmes complexes, l’évaluation des impacts cumulatifs est difficile et nécessite une approche écosystémique pour atteindre les objectifs écologiques, économiques et sociaux. Une telle approche gagne en popularité parallèlement au développement de modèles écosystémiques (Pikitch et al., 2004). Ces modèles tentent d’intégrer plusieurs processus (par exemple, la prédation, les mortalités, la distribution, les déplacements, la croissance, la reproduction, etc.) dans un cadre unique (Geary et al., 2020). Cependant, l’augmentation de la complexité et du réalisme du modèle peut augmenter l’incertitude entourant les prévisions. Des études récentes ont souligné la nécessité de comprendre et d’évaluer les différentes sources d’incertitudes pour les décisions de gestion afin de fournir des conseils crédibles (Link et al., 2012). Les principales sources d’incertitude mentionnées dans les modèles écosystémiques sont décrites comme la variabilité naturelle (ou incertitude de processus), l’erreur d’observation (ou incertitude d’estimation) et la complexité structurelle (ou incertitude de modèle) et l’incertitude de scénario (IPBES, 2016 ; Lehuta et al., 2016 ; Link et al., 2012).

Dans la Manche, une analyse de sensibilité approfondie a été appliquée à un modèle d’écosystème Atlantis (Bracis et al., 2020 ; Girardin et al.) en utilisant les paramètres de croissance, de mortalité et de reproduction de la méthode de criblage Morris (Morris, 1991).

Plan de travail

Une méthode similaire sera utilisée pour explorer le modèle OSMOSE Manche (Travers-Trolet et al., 2019) afin d’identifier quels paramètres sont plus ou moins influents. Une approche multi-modèles sera appliquée pour mieux saisir l’incertitude dans les prévisions et améliorer la robustesse des modèles écosystémiques en les rendant opérationnels. Dans le cadre du projet NESTORE, cette thèse vise à développer une approche multi-modèles pour caractériser et quantifier l’incertitude liée aux effets des Energies Marines Renouvelables dans l’écosystème de la Manche Orientale dans un environnement changeant. Différents modèles écosystémiques ont déjà été implémentés dans la zone d’étude : i/ Individual-based models, OSMOSE (Travers-Trolet et al., 2019) ii/ End-to-End model, Atlantis (Girardin et al., 2016), et iii/ mass-balanced model, EwE (Araignous et al., in prep). Ces modèles seront utilisés pour répondre à trois principales sources d’incertitude : la variabilité naturelle (ou incertitude de processus), l’erreur d’observation (ou incertitude d’estimation) et la complexité structurelle (ou incertitude de modèle). Une analyse de sensibilité sera effectuée pour identifier quels paramètres sont plus ou moins influents dans différentes conditions de forçage. Un ensemble de scénarios exploratoires et de recherche d’objectifs sera simulé pour étudier les impacts de la pêche et du climat en tenant compte des multiples dimensions de l’incertitude.

A cet effet, différents objectifs scientifiques seront abordés :

  1. Revue des impacts potentiels des parcs éoliens offshore sur les écosystèmes
  2. Mise à jour des modèles actuels d’écosystème OSMOSE et Atlantis développés pour la Manche orientale
  3. Étudiez comment les différentes sources d’incertitude déterminent les réponses des modèles à l’aide d’un cadre formel
  4. Évaluation des effets potentiels des parcs éoliens offshore en tenant compte des différentes sources d’incertitude
  5. Évaluation des impacts cumulés des énergies marines renouvelables, du changement climatique et de la pêche

Compétences requises

Formation initiale
Master 2 en écologie marine, écologie quantitative ou équivalent

Connaissances spécifiques
Requises :
• Bonne connaissance des statistiques générales, des statistiques spatiales et de la cartographie
• Capacité à gérer de grands ensembles de données
• Compétences en programmation R (R Studio, R Markdown)
• Connaissance de la biologie des poissons, des écosystèmes marins, des réseaux trophiques
• Bonnes compétences en communication en anglais
Souhaitées :
• Connaissance/expérience avec le système d’exploitation Linux
• Expérience dans la conception d’échantillonnage et/ou l’analyse de sensibilité
• Expérience avec des modèles d’écosystème

Qualités professionnelles
• Autonomie
• Proactivité
• Capacité de travailler en équipe
• Bonnes compétences rédactionnelles et de communication en anglais

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Candidater

EmploiThèse sur l’incertitude des modèles écosystémiques dans l’évaluation des impacts potentiels des parcs éoliens – Avertissement : veuillez nous adresser votre candidature directement et uniquement par mail à contactrh@france-energies-marines.org

Reference : FEM-SAS-2022-320

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