STAGE MODÉLISATION DE LA DYNAMIQUE DE LA RÉGÉNÉRATION FORESTIÈRE À PARTIR DE DONNÉES DE L'IFN ([...]

IGN; Nancy; Sur place; EUR 20 000 - 40 000; Plein temps

Résumé du poste

Une institution de recherche à Nancy recherche un(e) stagiaire en régénération forestière. Le rôle implique de simuler la dynamique forestière et de développer des méthodes de modélisation. Un master en mathématiques appliquées, en statistique ou en écologie quantitative est requis. Des connaissances en R ou Python sont préférées. Le bureau est situé sur le campus d'AgroParisTech, à proximité des transports. La gratification est conforme à la réglementation en vigueur.

Prestations

Accès à un restaurant d’entreprise

Qualifications

• Master en mathématiques appliquées, statistique ou écologie quantitative.
• Connaissances en dynamique des populations.
• Expérience des méthodes statistiques et de modélisation.
• Maîtrise de R (préféré) ou Python.
• Connaissances en écologie forestière ou en gestion forestière sont un plus.

Responsabilités

• Simuler la dynamique d’une strate forestière en régénération sous différentes conditions.
• Générer des forêts virtuelles et évaluer des protocoles d’échantillonnage adaptés.
• Calibrer des modèles de dynamique de régénération à partir des données simulées.
• Intégrer les données de l’IFN dans les approches de modélisation développées.

Connaissances

Dynamique des populations

Statistiques

Modélisation

R

Python

Formation

Master en mathématiques appliquées, statistique ou écologie quantitative

Description du poste

Comprendre la dynamique de la régénération forestière est essentiel pour anticiper l’évolution de la composition spécifique des peuplements. Les jeunes arbres sont particulièrement sensibles aux stress hydriques et thermiques, tandis que les régimes de perturbations, déjà fortement influencés par les changements globaux, tendent à augmenter en fréquence comme en intensité. L’inventaire forestier national (IFN) documente cette strate - via des comptages de tiges par essence et par classe de hauteur - mais uniquement au sein de placettes temporaires qui ne permettent pas de suivre leur évolution temporelle.

Le ou la stagiaire recruté(e) travaillera au sein du Laboratoire d’Inventaire Forestier de Géodata Paris. Il ou elle contribuera au développement de méthodes de modélisation de la régénération forestière afin d’évaluer dans quelle mesure les données statiques de l’IFN permettent d’estimer les attributs de la dynamique de régénération des forêts.

Responsabilités

• Simuler la dynamiqued’une strate forestière en régénération sous différentes conditions de composition spécifique et de structure du peuplement mature (densité, disponibilité en lumière, coupe récente, etc.).
• Générer des forêts virtuelleset évaluer des protocoles d’échantillonnage adaptés à la mesure et au suivi de la régénération, en s’appuyant sur le protocole en vigueur à l’IFN (approche de « virtual ecologist »), ainsi que tester des protocoles alternatifs.
• Calibrer des modèles de dynamique de régénérationà partir des données simulées et évaluer leur capacité à retrouver les paramètres d’entrée.
• Intégrer les données de l’IFNdans les approches de modélisation développées.

Qualifications

• Master en mathématique appliquées, statistique ou écologie quantitative
• Connaissances en dynamique des populations
• Expérience des méthodes statistiques et de modélisation
• Maîtrise de R (préféré) ou Python
• Des connaissances en écologie forestière ou en gestion forestière sont un plus

Bureau basé sur le campus arboré d’AgroParisTech Nancy, situé à 7min à pied de la gare de Nancy. Accès à un restaurant d’entreprise.

Gratification de stage selon la règlementation en vigueur

Aucun travail de terrain n’est prévu pour ce stage. Une journée pourra être organisée pour familiariser le / la stagiaire avec les méthodes de l’IFN et les opérations de terrain, en fonction de la disponibilité des équipes.