Thèse Dynamiques Éco-Évolutives de l'Adaptation aux Changements Globaux en Camargue H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Montpellier École doctorale : GAIA - Biodiversité, Agriculture, Alimentation, Environnement, Terre, Eau Laboratoire de recherche : ISEM - Institut des Sciences de l'Evolution -Montpellier Direction de la thèse : Emanuel A FRONHOFER ORCID 000000022219784X Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-07T23:59:59 Les impacts du changement climatique sont multiples et souvent associés à une augmentation des températures. Cependant, tous les écosystèmes ne sont pas confrontés à une augmentation des températures comme principal défi. Les zones humides, en particulier, qui représentent 5 à 10 % de la surface du globe mais abritent peut-être 40 % de sa biodiversité, sont susceptibles de subir une augmentation de la salinité due à l'évaporation, mais aussi à l'élévation du niveau de la mer.
Nous nous intéresserons ici à une zone humide particulièrement emblématique, la Camargue, qui est la deuxième plus grande zone humide du bassin méditerranéen après le delta du Nil. Nous nous demanderons si un tel écosystème sera capable de s'adapter, de manière plastique mais aussi évolutive, à de nouvelles conditions environnementales et quel sera l'impact de cette adaptation sur le fonctionnement de l'écosystème. The project draws on concepts from ecology and evolution including adaptation to environmental change (Thompson & Fronhofer 2019, Kamal et al. 2025) rapid evolution (Govaert et al. 2019) and community ecology (Vellend 2010). See also above. The objectives of this project are the following: 1) understanding the impact of temporal variation in environmental factors (salinity, temperature) on community dynamics 2) expanding this understanding to species-diverse communities and 3) projecting how global change impacts will play out in a spatially structured context. The project is theory-based and will use both mathematical models as well as simulation-based approaches. Existing data will be used for parametrisation (data obtained via eDNA metabarcoding).

La/Le doctorant.e aura une solide formation en écologie et en biologie évolutive. Elle/Il aura une expérience en programmation (notamment en R, C++) ou la motivation nécessaire pour acquérir ces compétences en peu de temps. Les candidat.e.s seront des personnes très motivées, enthousiastes et indépendantes, passionnées par les sciences. D'excellentes compétences en communication et en rédaction en anglais, une bonne éthique de travail et une pensée créative sont souhaitées.