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Thèse de doctorat de Daphné Asse

Daphné Asse a soutenu sa thèse de doctorat à l’Université de Lausanne et l’Université de Montpellier le 15  novembre 2018. Cette thèse intitulée “Comprendre et prédire la réponse des écosystèmes forestiers d’altitude aux changements climatiques. Apports d’un programme de sciences participatives”, a utilisé les données du programme Phenoclim de l’Observatoire Citoyen de TEMPO.

Direction: Isabelle Chuine (CEFE, CNRS) & Christophe Randin (Jardin botanique de Lausanne, UNIL)

Mots-clés : Phénologie, modélisation, processus biologiques, changement climatique, répartition des
espèces, biogéographie, Alpes

Résumé de la thèse:

Les régions alpines sont particulièrement sensibles aux changements climatiques en cours. Ainsi,
l’ouest des Alpes s’est réchauffé deux fois plus vite que l’hémisphère Nord au cours du XXème siècle. Les
rythmes saisonniers des arbres, comme beaucoup d’autres organismes, sont fortement modifiés par le
réchauffement climatique. La phénologie et les variations temporelles fines du climat apparaissent comme
des composantes incontournables à prendre en compte pour prédire la répartition des espèces. L’objectif
principal de ce travail de thèse a été de comprendre la réponse de la phénologie des espèces arborées au
réchauffement climatique dans les Alpes et de développer des outils pour évaluer cette réponse dans le
futur. Pour atteindre cet objectif nous avons utilisé des données phénologiques (débourrement, floraison,
senescence foliaire,) pour le noisetier, le frêne, le bouleau, le mélèze et l’épicéa, issues du programme de
sciences participatives Phénoclim.
Nos résultats montrent que le réchauffement de l’hiver retarde la levée de la dormance des
bourgeons et par conséquent les dates de débourrement et de floraison le long du gradient d’altitude. Cet
effet est plus important à basse altitude. La robustesse des projections des modèles de répartition basés sur
les processus dépend fortement de la robustesse des modèles phénologiques qu’ils utilisent. En comparant
des modèles phénologiques présentant différents niveaux de complexité nous avons montré que les
modèles basés sur les processus étaient les plus robustes particulièrement lorsque l’estimation de leurs
paramètres reposait sur une estimation directe à l'aide de mesures expérimentales. Les modèles prévoient
une réduction des écarts entre les dates de débourrement le long du gradient d'altitude pour toutes les
espèces d'ici la fin du 21e siècle. Ceci est dû d’une part à un avancement des dates de débourrement à haute
altitude et d’autre part à un retard des dates de débourrement à basse altitude. Nous avons également testé
de nouvelles hypothèses sur le déterminisme environnemental de la croissance cellulaire dans les
bourgeons, mais aucune des hypothèses testées n’a significativement amélioré les performances des
modèles. Nous avons ensuite intégré les modèles phénologiques les plus performants que nous ayons
obtenus au modèle d’aire de répartition basé sur les processus PHENOFIT. Nous avons réalisé pour la
première fois avec ce modèle des simulations à haute résolution spatiale. Les projections du modèle
montrent que les espèces arborées devraient se déplacer vers le haut du gradient d’altitude. Cependant, des
phénomènes d’extinction locale pourraient avoir lieu dans les fonds des vallées liés à des dates de floraison
trop tardives qui diminuerait le succès reproducteur des individus. Selon les espèces, la limite altitudinale
supérieure serait contrôlée par le risque d'exposition au gel tardif des fleurs ou par la longueur de la saison
de croissance qui détermine le temps disponible pour la maturation des fruits.
L’ensemble de ces résultats nous a permis d’apporter des éléments de réponse sur la dynamique
future des écosystèmes forestiers altitudes face au réchauffement climatique. Ils nous ont également permis
de montrer que les données du programme Phénoclim étaient de qualité suffisante pour être utilisées dans
des travaux de recherche scientifique.

Résumé vulgarisé de la thèse.

Date de modification : 22 décembre 2023 | Date de création : 01 mars 2021 | Rédaction : INRAE