Thèse Modélisation Spatialisée de la Dynamique Forestière et ses Couplages à l'Économie et l'Épidémiologie par Reconstruction Empirique d'Équations H/F - 31

Établissement : Université de Toulouse
École doctorale : SDU2E - Sciences de l'Univers, de l'Environnement et de l'Espace
Laboratoire de recherche : CESBIO - Centre d'Etudes Spatiales de la BIOsphère
Direction de la thèse : Sylvain MANGIAROTTI ORCID 0000000259599770
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-06-01T23:59:59

L'étude de la dynamique des forêts est importante notamment parce que les forêts représentent un réservoir de biodiversité de premier plan, mais aussi pour leur capacité à stocker du carbone, contribuant à limiter les effets du changement climatique. Leur dynamique est toutefois complexe car elle implique de nombreux couplages et fait l'objet d'une forte pression anthropique.
La réduction des zones forestières qu'entrainent les usages anthropiques n'est pas sans poser de problèmes de durabilité. L'exploitation agraire des zones déboisées tropicales conduit à un appauvrissement des sols par érosion et lessivage. La déforestation peut également avoir de forts impacts sur la santé : en modifiant les écosystèmes et en accroissant les contacts entre faune sauvage et activités humaines, elle augmente les risques d'épidémie à potentiel endémique ou pandémique.
L'étude des dynamiques forestières nous confrontent à un défi scientifique et méthodologique, du fait de la diversité des facteurs naturels et anthropiques en jeux, des multiples échelles de temps. Les outils de modélisation globale développés au Cesbio pour reconstruire des équations dynamiques à partir de données observationnelles pourraient offrir une alternative intéressante. L'approche globale permet en effet de travailler à partir de petits jeux de données et de s'affranchir du problème de sensibilité aux conditions initiales, très présent dans les dynamiques qui impliquent l'atmosphère ou les écosystèmes. De plus, les outils en question permettent d'obtenir des formulations algébriques d'équations de la dynamique, potentiellement interprétables, qui en font un atout supplémentaire.
Les travaux récents ont déjà montré que cette approche peut être appliquée à de nombreuses thématiques environnementales mais elle n'a jamais été appliquée aux forêts. L'objet de cette thèse comportera une part méthodologique pour rendre les outils actuels applicables à des problématiques spatialisées ; et une part thématique pour étudier la dynamique forestière et certains de ses couplages.
Le problème de la spatialisation sera attaqué sous deux angles méthodologiques, le premier visant à construire des dynamiques s'appuyant sur une distribution spatialisée des paramètres sans interactions latérales, le second autorisant également les interactions latérales ou à distance. Pour les développements, ce travail s'appuiera d'abord sur des cas d'école non triviaux offrant la possibilité à la fois d'un travail analytique (reformulation algébrique des équations à partir d'un nombre réduit de variables observées) et d'un travail numérique rigoureux (pour connaître les limitations des outils ainsi spatialisés). Le sujet nécessitera de se confronter à certaines limitations actuelles du point de vue numérique. L'objectif sera de parvenir à travailler avec une cinquantaine de séries temporelles dans le cas sans interactions, et d'une dizaine de séries temporelles dans les cas interactifs. Les ondelettes causales et la modélisation globale bivariée seront utilisées pour la pré-analyse des jeux de données.
Deux zones d'études sont envisagées, une en France constituée de forêts tempérées (forêt des Landes), l'autre constituée de forêts tropicales en Asie du Sud-Est. Les modèles obtenus seront utilisés pour effectuer des simulations mais surtout pour mieux comprendre les interactions spatiotemporelles entre les composantes observées. Ces modèles seront ensuite utilisés pour effectuer des simulations de scénarios en recourant aux données de l'IPCC pour la composante climatique et pour construire des scénarios de réponse pour les composantes économiques et épidémiques.

Nous avons pu montrer au cours des dernières années que la plateforme de modélisation GPoM pouvait être utilisée pour obtenir des équations interprétables, partant directement de séries observationnelles. Le niveau d'interprétabilité peut bien sûr varier, en fonction de la complexité du problème étudié, selon le jeu de données disponibles, etc. Suivant les cas, l'interprétation peut concerner la détection de couplages multidirectionnels, leur formulation, leur interprétation thématique.

Appliqué à une autre thématique environnementale (l'aérohydrologie des cavités karstiques), nous avons également pu montrer que de telles équations, reconstruites empiriquement à partir de données observationnelles, pouvaient être utilisées pour construire et simuler des scénarios du passé ou du futur.

Ces outils n'ont jamais été appliqués à la dynamique forestière et ses couplages. Or, les cycles forestiers sont étudiés par télédétection spatiale et in situ au Cesbio depuis plus d'une vingtaine d'année et sont pleinement d'actualité (projet TropiSCAT, mission BIOMASSE lancée en 2025, etc.).