Apports du suivi non-invasif et des statistiques à l'écologie des populations de grands carnivores

Non-invasive monitoring and statistics for population ecology of large carnivores

• Auteur / Autrice : Maëlis Kervellec
• Direction : Olivier Gimenez, Aurelien Besnard
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : EERGP-Biologie et Ecologie Evolutives
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2021
• Etablissement(s) : Université de Montpellier (2022-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : Biodiversité, Agriculture, Alimentation, Environnement, Terre, Eau
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CEFE - Centre d'Ecologie Fonctionnelle et Evolutive

Mots clés

Mots clés libres

Statistique pour l'écologie

Dynamique des populations

Connectivité

Statistical ecology

Population dynamics

Connectivity

Résumé

Étudier les grands carnivores représente un défi en écologie et pour la conservation de la biodiversité. Ces espèces vivent sur de grands territoires fragmentés par les activités humaines, difficiles en pratique à couvrir dans leur intégralité et souvent à cheval sur plusieurs pays. Les exemples de collaborations réussies entre pays sont rares alors même qu'une gestion transfrontalière est essentielle au suivi et à la gestion des populations de grands carnivores. Dans cette thèse, nous proposons d'améliorer la compréhension de l'écologie des populations de grands carnivores grâce aux méthodes non-invasives de suivi écologique, à l'intégration de données et à la modélisation statistique. Comme cas d'étude, nous considérerons l'ours brun et le lynx boréal, deux espèces de grands carnivores présentes en France. Dans un premier axe méthodologique, nous développerons des méthodes pour combiner des données issues de suivis scientifiques avec des données opportunistes collectées par le grand public, L'objectif sera d'inférer la dynamique des populations à l'échelle de leur distribution. Dans un second axe écologique, nous étudierons la connectivité des habitats pour les deux espèces considérées. Il s'agira de dresser des cartes d'utilisation de l'espace par les espèces, et d'identifier les freins à leurs déplacements. Les résultats obtenus seront utilisés pour faire des recommandations d'aménagement pour améliorer la connectivité (passage à faune par exemple).

Studying large carnivores is a challenge for conservation biology. These species occupy large territories that are fragmented by human activities, difficult to sample exhaustively and shared by several countries. Successful examples of collaborations between countries are rare while transboundary management is essential to ecological monitoring. In this project, we aim at improving our understanding of large carnivore population ecology using non-invasive monitoring methods, data integration and statistical ecology. As case studies, we will consider brown bears and Eurasian lynx in France. First, we will develop methods to combine intensive monitoring data and data collected through citizen science programs. The objective will be to infer population dynamics at the scale of their distribution range. Second, we will quantify habitat connectivity for the two species considered. The objective will be to build map of space use and identify obstacles to their movements.