Offres d'accueil

Offre N° : PRS-19-277

Elaboration, mise en place et test d’un dispositif de suivi de la phénologie en forêt tropicale.

Mots clefs : capteur PAR, cycle phénologique, forêt tropicale

Type d'accueil : Stage Master2
Lieu d'accueil : Montpellier
Période d'accueil : A partir de septembre 2019 (voire avril 2020)    Durée d'accueil : 6 mois
Profil recherché : • Ingénieur AGROTiC (éventuellement en césure), Master Science de l’Environnement, …
• Intérêt pour les sciences de l’environnement
Laboratoire d'accueil :
UMR CIRAD-CNRS (5120)-INRA (931)-IRD (123)- Université Montpellier, "botAnique et Modélisation de l'Archtecture des Plantes et des végétations"

Descriptif détaillé de l'offre :

Objet de l'offre :
Elaboration, mise en place et test d’un dispositif de suivi de la phénologie en forêt tropicale.

Intérêt scientifique
:
Contexte
La surface foliaire des couverts exerce un contrôle direct sur le régime d'évapotranspiration et sur la fixation du carbone par les plantes. Elle est en retour sensible aux variations climatiques (température, rayonnement, humidité). C'est donc une variable clef dans le couplage entre modèles de climat et modèles globaux de dynamique de végétation. Cependant les variations spatiales et temporelles de la phénologie de la forêt amazonienne, le plus grand massif forestier du monde, sont extrêmement mal connues. Ceci est lié notamment à la grande variété des durées de vie des feuilles et des cycles phénologiques1,2 conséquence de l’extraordinaire diversité floristique.
Des études satellitales ont permis de décrire un patron de variation saisonnière de la phénologie à l’échelle de l’Amazonie caractérisé par un « verdissement » pendant la saison sèche3–5 ou lors d’une sécheresse exceptionnelle 6. Néanmoins les variations d’indices de végétation (« Normalized Difference Vegetation Index », « Enhanced Vegetation Index ») extraits de l’analyse des données spectrales sont difficiles à interpréter. Les variations enregistrées peuvent être le reflet d’un changement de la surface foliaire ou des caractéristiques optiques du couvert associé à l’âge moyen des feuilles 7. Le « verdissement » saisonnier détecté sur les images satellites est même considéré par certains 8 comme un pur artefact en dépit de données concordantes depuis l’échelle de l’observation des tours à flux jusqu’à l’échelle continentale l’échelle continentale qui témoignent de d’une saisonnalité de la chute des feuilles 9.

Intérêt pédagogique
:
Mission complète incluant une analyse de problème une proposition de solution technique une mise en oeuvre de la solution et une évaluation critique.
Terrain en Guyane française

Techniques, méthodes et matériel biologique
:
Projet
L’UMR AMAP et ses partenaires (UMR Ecofog, Université de Cambridge, CNES) développent le programme Phenoscan en Guyane française visant à produire des données de référence pour documenter les patrons de feuillaison des canopées forestières à l’échelle des couronnes individuelles d’arbre par l’utilisation combinée d’acquisitions LiDAR sur drone, d’une Phenocam et d’un réseau de capteurs de lumière. Sur ce site une tour à flux mesure les échanges gazeux (H20, CO2) entre la biosphère et l’atmosphère.

La cartographie lidar couvrira l’ensemble de la zone cœur de l’empreinte de la tour à flux soit une surface d’environ 25ha) avec un pas de temps mensuel 10.
La cartographie des variations de lumière interceptée par la canopée et le suivi par Phenocam concerne une zone d’environ 1ha située à proximité immédiate de la tour à flux.
1/ Suivi local de la transmittance
Le stage consistera à proposer, puis mettre en œuvre et tester un réseau de capteurs de lumière (solarimètre et luxmètre) sur le site expérimental de Paracou en Guyane. Les capteurs PAR permettent de mesurer l’absorption par la canopée du rayonnement photosynthétique au cours de l’année par différence entre les mesures effectuées par les capteurs en sous-bois et un capteur placé en haut de la tour à flux (au-dessus de la canopée). Cependant la grande variabilité spatio-temporelle de la lumière en sous-bois requerrait sans doute un nombre important de capteurs pour un coût prohibitif 11. Les luxmètres sont bien meilleur marché et permettraient donc de mieux intégrer la variabilité spatiale en déployant un grand nombre de capteurs. L’inconvénient des luxmètres est que les mesures de luminosité ne sont pas convertibles en énergie car cette fonction de conversion dépend de la longueur d’onde. Or le spectre lumineux en sous-bois varie en fonction de la densité de végétation (dans l’espace et le temps)12.
2/ Analyse de séries temporelles d’images Phenocam 13
Les données d’une Phenocam déjà en place pourront être analysées (en lien avec une cartographie existant des houppiers dérivée du lidar) pour évaluer les traitements à réaliser pour détecter les changements de stades phénologiques à l‘échelle individuelle. Une seconde Phenocam (visant la parcelle instrumentée avec les capteurs PAR) sera mise en place dans la cadre de la mission de terrain associée au stage.

Publications de l'équipe en rapport avec le sujet :
1. Reich, P. B. Phenology of tropical forests: patterns, causes, and consequences. Canadian Journal of Botany 73, 164–174 (1995).

2. Laurans, M., Martin, O., Nicolini, E. & Vincent, G. Functional traits and their plasticity predict tropical trees regeneration niche even among species with intermediate light requirements. Journal of Ecology 100, 1440–1452 (2012).

3. Bradley, A. V. et al. Relationships between phenology, radiation and precipitation in the Amazon region. Global Change Biology 17, 2245–2260 (2011).

4. Huete, A. R. et al. Amazon rainforests green-up with sunlight in dry season. Geophysical Research Letters 33, n/a-n/a (2006).

5. Pennec, A., Gond, V. & Sabatier, D. Tropical forest phenology in French Guiana from MODIS time series. Remote Sensing Letters 2, 337–345 (2011).

6. Saleska, S. R., Didan, K., Huete, A. R. & da Rocha, H. R. Amazon Forests Green-Up During 2005 Drought. Science 318, 612 (2007).

7. Samanta, A. et al. Seasonal changes in leaf area of Amazon forests from leaf flushing and abscission. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences 117, G01015 (2012).

8. Morton, D. C. et al. Amazon forests maintain consistent canopy structure and greenness during the dry season. Nature advance online publication, (2014).

9. Chave, J. et al. Regional and seasonal patterns of litterfall in tropical South America. Biogeosciences 7, 43–55 (2010).

10. Vincent, G. et al. Mapping plant area index of tropical evergreen forest by ALS. A cross-validation study using LAI2200 optical sensor. Remote Sens. Environ. (2017).

11. Baraloto, C. & Couteron, P. Fine-scale Microhabitat Heterogeneity in a French Guianan Forest. Biotropica 42, 420–428 (2010).

12. Tymen, B. et al. Quantifying micro-environmental variation in tropical rainforest understory at landscape scale by combining airborne LiDAR scanning and a sensor network. Annals of Forest Science 74, 32 (2017).

13. Richardson, A. D. et al. Tracking vegetation phenology across diverse North American biomes using PhenoCam imagery. Scientific Data 5, 180028 (2018).

Connaissances requises :

• Un langage de programmation (Python, R, C++)
• Base en traitement d’images / statistiques

Qualités recherchées :

• Rigueur, méthode, curiosité, capacité au travail d’équipe


Commentaires complémentaires :

Le stage se déroulera au sein de l’UMR AMAP, dans les locaux du CIRAD à Montpellier, pour une durée de 6 mois à plein temps. Début possible dès septembre 2019 en de cas stage de césure.
La gratification est fonction de la grille de rémunération des stages (~550€/mois).
Une mission en Guyane Française, prise intégralement à la charge du projet, est à prévoir. Le vaccin contre la fièvre jaune et la prophylaxie antipaludéenne sera prescrit par le service de santé du l’IRD.