Empreinte de la pression chimique toxique sur l'évolution actuelle des communautés d'invertébrés des cours d'eau nationaux // Impact of Toxic Chemical Pressure on the Current Evolution of Invertebrate Communities in French Rivers

La pression chimique toxique est pointée comme une des causes majeures, mais mal décrite, de l'érosion de la biodiversité aquatique en cours et comme un frein aux effets positifs de la restauration des habitats sur celle-ci [1,2]. Ciblant les invertébrés, groupe emblématique de cette crise, cette thèse vise à objectiver les liens entre exposition à la contamination chimique et structuration des communautés d'espèces dans les cours d'eau. Ces communautés étant suivies depuis 20 ans dans les réseaux de surveillance nationaux, la thèse exploitera une opportunité nouvelle : l'accès à des données d'indicateurs d'écotoxicologie in situ (gammares encagés) collectés de façon répétée sur plusieurs centaines de stations depuis 5 ans. Ces indicateurs quantifient l'exposition à différentes substances ou la toxicité globale du cocktail environnemental [3,4]. L'ambition de la thèse est de tester comment la mise en regard des suivis taxonomiques des réseaux de surveillance avec les indicateurs d'écotoxicologie in situ (disponibles aujourd'hui à ces mêmes échelles spatiales) peut permettre de caractériser des effets spécifiques de la contamination chimique sur les patrons de la diversité des macroinvertébrés des cours d'eau nationaux.

Prolongeant de premières études « preuve de concept » [5,6,7,8], cette thèse mobilisera des jeux de données conséquents comme supports de modélisations statistiques qui interrogeront à différentes échelles spatiales (nationale, hydroécorégions, bassins versants), pour différents types de pressions chimiques (agricoles, industrielles, urbaines, géochimiques), dans différents contextes (réchauffement, trophique, diversité d'habitats…), l'effet du niveau d'exposition sur des métriques d'état et d'évolution de la diversité des stations (richesse, abondances, % d'espèces sensibles, exotiques…). La thèse qualifiera les patrons (beta-diversité) et processus (remplacement d'espèces, homogénéisation/différenciation…) jouant à large échelle (ex : bassins hydrographiques) en lien avec ces gradients d'exposition. Ce regard porté à différentes échelles spatio-temporelles au niveau national permettra de réinterpréter les changements temporels majeurs observés localement et encore inexpliqués sur différentes stations observatoires dans l'hydrosystème rhodanien (programme RhonEco [9]). En complément de cette étude sur les changements taxonomiques, la thèse analysera les changements de diversité fonctionnelle (approche de traits) afin d'appréhender la vulnérabilité fonctionnelle des communautés exposées à la contamination chimique dans le contexte des changements environnementaux en cours.
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Toxic chemical pressure is considered one of the main, yet poorly characterized, drivers of ongoing aquatic biodiversity loss, and a limiting factor in the effectiveness of habitat restoration [1,2]. Focusing on invertebrates — key indicators of biodiversity crisis — this PhD aims to establish robust links between chemical contamination exposure and the evolution of species communities in French rivers. Thanks to 20 years of community data from national monitoring networks, this project will leverage a novel opportunity: access to in situ ecotoxicology indicators (caged Gammarus) recorded repeatedly over the past 5 years at several hundred stations. These indicators quantify exposure to various substances or the overall toxicity of environmental contaminant mixtures [3,4]. The main goal of the PhD is to evaluate how integrating taxonomic monitoring data with in situ ecotoxicological indicators (collected at matching spatial scales) can reveal specific impacts of chemical contamination on macroinvertebrate diversity patterns in national river systems.

Building on earlier 'proof of concept' studies [5–8], the PhD will rely on large datasets to support statistical modeling at various spatial scales (national, hydro-eco-regional, watershed). It will examine different chemical pressures (agricultural, industrial, urban, geochemical) in multiple contexts (e.g., warming, trophic dynamics, habitat diversity) to assess how exposure levels influence biodiversity metrics (species richness, abundance, % sensitive or exotic species, etc.). The thesis will explore diversity patterns (beta-diversity) and processes (species turnover, homogenization/differentiation) at large spatial scales (e.g., watersheds) in relation to these exposure gradients. This multiscale, national-level approach will also help reinterpret unexplained biodiversity changes observed in local observatory stations, particularly in the Rhône river system (RhonEco program [9]). In addition to taxonomic diversity, the PhD will analyze changes in functional diversity (trait-based approach) to assess the functional vulnerability of communities exposed to chemical contamination under current environmental changes.
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Début de la thèse : 01/10/2025
WEB : https://nextcloud.inrae.fr/s/NgSs7c4WNim8ZfE

Financement d'un établissement public Français

Université Claude Bernard Lyon 1

341 E2M2 - Evolution Ecosystèmes Microbiologie Modélisation

Formation recommandée : Master 2 (ou équivalent) en écologie ou biostatistiques Connaissances souhaitées : Méthodes d'analyse de données, modélisation en écologie, biologie et écologie des communautés Expérience appréciée (mais non-pré-requise): stage/expertise en hydrobiologie, analyse de patrons de diversité, approches statistiques pour modélisation des relations écologie/environnement. Aptitudes recherchées : goût pour l'analyse de données, intérêt pour les questions en lien avec la biodiversité, curiosité et esprit d'ouverture thématique et disciplinaire, organisation dans le travail, capacité de travail en équipe pluridisciplinaire, capacités de synthèse et de rédaction et de communication scientifiques.
Recommended training: Master's (MSc or equivalent) in Ecology or Biostatistics Desired knowledge: Data analysis methods, ecological modeling, community ecology Appreciated experience (but not-required): Internship/expertise in hydrobiology, biodiversity pattern analysis, statistical modeling of ecological/environmental relationships Skills: Strong interest in data analysis and biodiversity, intellectual curiosity, openness to interdisciplinary work, organizational skills, ability to work in a multidisciplinary team, strong scientific synthesis, writing, and communication skills