Capturer les interactions écologiques en microcosme sous pression chimique à travers le prisme de la modélisation
Auteur / Autrice : | Dominique Lamonica |
Direction : | Sandrine Charles, Christelle Lopes, Bernard Clement |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Modélisation en écologie |
Date : | Soutenance le 08/04/2016 |
Etablissement(s) : | Lyon |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Evolution Ecosystèmes Microbiologie Modélisation (Lyon ; 1999-....) |
Partenaire(s) de recherche : | établissement opérateur d'inscription : Université Claude Bernard (Lyon ; 1971-....) |
Laboratoire : Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive | |
Jury : | Président / Présidente : Jean-Christophe Poggiale |
Examinateurs / Examinatrices : Jean-Luc Gouzé, Gérard Merlin | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Laury Gauthier, Éric Parent |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
L'évaluation du risque lié aux contaminants est généralement basée sur des données collectées au cours d'essais monospécifiques (à une seule espèce). Par conséquent, les interactions entre espèces, bien qu'elles structurent les écosystèmes, ne sont pas prises en compte. Pour explorer les effets des contaminants sur la dynamique des espèces en interaction, cette thèse vise à modéliser le fonctionnement d'un microcosme de laboratoire de deux litres incluant trois espèces, la daphnie Daphnia magna, la lentille d'eau Lemna minor et la microalgue Pseudokirchneriella subcapitata, exposées à une contamination par le cadmium. La dynamique des trois espèces ainsi que leurs interactions et les effets du cadmium ont été décrits par un modèle mécaniste basé sur des équations différentielles ordinaires couplées. Les principaux processus intervenant dans ce microcosme de trois espèces ont donc été formalisés, notamment la croissance et la survie des daphnies, la croissance et la sédimentation des algues, la croissance des lentilles, le broutage des algues par les daphnies, la compétition interspécifique entre algues et lentilles et les effets du cadmium sur ces différents processus. Les paramètres du modèle ont été estimés par inférence bayésienne, en utilisant simultanément toutes les données issues de différentes expérimentations en laboratoire, réalisées au cours de la thèse spécialement pour cette étude