Dynamique de population et persistance d'un oiseau de zone aride dans les climats actuels et futurs. // Population dynamics and persistence in an arid zone bird under current and future climates

Les zones arides mondiales, où l'évapotranspiration dépasse largement les précipitations, constituent le plus grand biome terrestre. Couvrant plus de 40 % des terres, elles abritent une biodiversité remarquable et un quart de la population mondiale, dont de nombreuses communautés rurales dépendant des services écosystémiques. Pourtant, cette biodiversité est parmi les plus menacées, les moins étudiées et les moins protégées, incitant l'UICN à en faire une priorité.
Le changement climatique, avec des précipitations de plus en plus rares et imprévisibles, constitue une menace majeure. Une meilleure compréhension des facteurs climatiques et écologiques influençant les tendances démographiques est essentielle pour anticiper la persistance des populations. Or, ces facteurs restent peu étudiés chez la faune des zones arides.
Les recherches actuelles sur l'impact du climat sur la persistance des populations se concentrent surtout sur les zones tempérées, où l'élévation des températures printanières est le principal facteur de risque. Les prédateurs réagissant plus lentement à ce changement que leurs proies, un décalage phénologique se produit. À l'inverse, dans les zones arides, ce sont la temporalité, la prévisibilité et l'intensité des précipitations qui devraient évoluer, rendant inadaptés les modèles développés pour les zones tempérées.
De plus, de nombreux oiseaux et mammifères des milieux arides sont sociaux. Ainsi, les risques climatiques pourraient interagir avec la taille des groupes, influençant la persistance des populations via des effets Allee, où le risque d'extinction augmente avec la réduction du groupe (ex. aide à la reproduction limitée, mortalité accrue). Un moyen d'atténuer ces effets réside dans la dynamique de fission-fusion des groupes, encore mal comprise en milieu aride.
Ce doctorat vise à modéliser les facteurs de risque actuels influençant la dynamique et la persistance des populations d'un oiseau des zones arides, puis à projeter leurs impacts sous divers scénarios climatiques. L'étudiant(e) exploitera une base de données unique de plus de 20 ans sur la survie, le succès reproducteur et la dynamique des Pomatostome à calotte marron (chestnut-crowned babbler) en Australie (A. Russell, Univ. of Exeter). Des données détaillées sur la température et les précipitations seront également accessibles. En collaboration avec C. Bessa-Gomes (Univ. Paris-Saclay), il/elle appliquera des modèles statistiques et mathématiques pour :
1. Identifier les facteurs influençant la survie et la reproduction,
2. Modéliser leur impact sur la dynamique des populations,
3. Projeter la persistance des populations sous divers scénarios climatiques.
Ce projet constituera la première quantification des facteurs de risque affectant la viabilité des populations en milieu aride. Il contribuera ainsi à un objectif clé de l'UICN : comprendre les mécanismes régissant la dynamique et la persistance des populations animales des zones arides mondiales.
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Global drylands, where evapotranspiration significantly exceeds rainfall, represent the world's largest terrestrial biome. Covering over 40% of the Earth's land surface, they harbor substantial biodiversity and endemism and are home to a quarter of the global human population, with many rural communities relying on the ecosystem services provided by local biodiversity. However, dryland biodiversity is among the most threatened, least understood, and least protected, prompting the IUCN to prioritize research on the risk factors influencing population dynamics and persistence in dryland animals.
One such risk factor is climate change, with rainfall projected to become even scarcer and more erratic. Advancing conservation efforts requires a deeper understanding of the climatic and ecological drivers of current population trends and their implications for future persistence. However, these factors remain largely understudied in dryland fauna.
Current theory on the impacts of climate change on population persistence is largely limited to climatically predictable temperate zones, where advancing spring temperatures are the key risk factor to animal populations under climate change. By contrast, in the global drylands, it is the timing, predictability and magnitude of rainfall that is expected to change in the future. Thus, our understanding of the risk factors to predicable, temperature-based changes in temperate zones are unlikely to provide a valid predictive framework for understanding the risk factors to unpredictable, rainfall-based changes in the drylands.
Further, birds and mammals living in dryland settings are typically social. Consequently, we expect climatic risk factors to interact with group size to influence persistence probability through positive density dependence (Allee effects). Allee effects arise when extinctions risks accelerate with decreasing group size, for example because of reduced help with breeding or increased extrinsic mortality risk. One way of mitigating against such Allee effects is through group fission-fusion dynamics, but the incidence of such dynamics is poorly understood in dryland settings, as is the effect of such dynamics on guarding against group extinctions.
The key aim of this studentship will be to model the current risk factors influencing population dynamics and persistence in an arid zone bird, before projecting the future impacts under varying scenarios of climate change. To these ends, the student will have unlimited access to the longest-running study on survival, breeding success and population dynamics from the arid zone of Australia: the 20+ year chestnut-crowned babbler dataset held by A. Russell (Univ. of Exeter). To complement the babbler datasets, the student will also have access to detailed records of hourly temperature variation, as well as the timing, intensity and magnitude of rainfall collected on-site. With Bessa-Gomes (Univ. Paris-Saclay), the student will then use a variety of statistical and mathematical modelling techniques to: (1) Identify the current risk factors underpinning individual survival and breeding success; (2) Model the ability of such risk factors to predict population dynamics; and (3) Project future population dynamics and persistence under a variety of climate change scenarios.
This project will represent the first attempt to quantify the risk factors underpinning population success now and under future climate change scenarios in a dryland setting. In doing so, it feeds into a key objective of the IUCN to understand the risk factors underpinning population dynamics and persistence in animals of the global drylands.
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Début de la thèse : 01/10/2025

Programme UPSaclay-Exeter (ADI)

Université Paris-Saclay GS Biosphera - Biologie, Société, Ecologie & Environnement, Ressources, Agriculture & Alimentation

581 Agriculture, Alimentation, Biologie, Environnement et Santé

Nous recherchons un(e) candidat(e) hautement motivé(e) avec une solide formation en écologie et évolution ou en sciences quantitatives. Le/la candidat(e) idéal(e) devra posséder : • Pour les candidat(e)s issu(e)s d'un parcours en écologie : Une formation en écologie évolutive avec un fort intérêt pour les approches quantitatives, y compris l'analyse de données et la modélisation. • Pour les candidat(e)s issu(e)s d'un parcours quantitatif : Une expertise en modélisation statistique ou mathématique, avec un fort intérêt pour l'application de ces compétences aux questions écologiques et évolutives. • Compétences générales : o Maîtrise de la programmation et de l'analyse de données (ex. : R, Python). o Expérience ou volonté d'apprendre la modélisation des populations et les techniques statistiques. o Capacité d'analyse et de résolution de problèmes. o Bonnes compétences en communication et aptitude à travailler dans un environnement de recherche interdisciplinaire et international. o Autonomie tout en étant capable de collaborer efficacement avec les encadrants et les équipes de recherche. Les candidat(e)s ayant une expérience préalable en modélisation démographique, en analyse de viabilité des populations ou dans le traitement de grands jeux de données écologiques seront particulièrement bien adapté(e)s à ce projet.
We are seeking a highly motivated candidate with a strong background in either ecology and evolution or quantitative sciences. The ideal candidate should possess: • For candidates from an ecology background: A solid foundation in evolutionary ecology with a strong interest in quantitative approaches, including data analysis and modeling. • For candidates from a quantitative background: Expertise in statistical or mathematical modeling, with a strong interest in applying these skills to ecological and evolutionary questions. • General skills: o Proficiency in programming and data analysis (e.g., R, Python). o Experience with or willingness to learn population modeling and statistical techniques. o Analytical thinking and problem-solving abilities. o Strong communication skills and the ability to work in an interdisciplinary and international research environment. o Ability to work independently while collaborating effectively with supervisors and research teams. Candidates with previous experience in demographic modeling, population viability analysis, or working with large ecological datasets will be particularly well suited for this project.