SUJET DU STAGE : Macrofaune benthique – Couplage et liaison intégrée avec les suivis de la colonne d’eau et du compartiment planctonique des systèmes nationaux d’observations en milieu côtier : application en Manche centrale.
Financement : Infrastructure de recherche ILICO
Encadrement du stage :
Francis ORVAIN (1/3) MERSEA « Marine Ecosystems and oRganisms reSEArch lab », – UR 7482, Caen – Inter SNO, modélisation
Jean-Philippe Pézy (1/3) : M2C « Morphodynamique Continentale et Côtière », – UMR 6143, Caen – SNO BenthOBS
Tania Hernandes-Farinas (1/3) : IFREMER LERN, Port-en-Bessin – SNO PHYTOBS et SOMLIT
Le stage se déroulera au CREC (station marine de Luc sur mer) avec les moyens informatiques de la station (ordinateur, station d’accueil, serveur et machines virtuelles avec R-studio et Matlab), sous l’encadrement de Francis Orvain au quotidien et avec un co-encadrement par Jean-Philippe Pezy et Tania Hernandez- Farinas.
Gratification : 4.50€ par heure – 35h/semaines et 18 semaines, soit un total de 18*35*4.5 = 2835 euros
Durée : 4,5 mois
Date limite pour candidater : 16 novembre 2026 et contact : Francis.orvain@unicaen.fr (02 31 56 71 32)
Contexte scientifique général :
– Objectifs du stage :
Ce stage vise à mieux analyser la réponse des communautés macrozoobenthiques aux variables hydrologiques, en couplant les données avec les longues séries temporelles de communautés phytoplanctoniques dans le contexte du réchauffement climatique et à grande échelle (façade). Pour atteindre cet objectif, ce projet collaboratif vise à analyser les longues séries temporelles du SNO BenthOBS en Manche Centrale et à comparer les évolutions observées avec celles provenant des SNO SOMLIT & PHYTOBS-network & COAST-HF. Ce travail consiste, après avoir préparé les jeux de données (harmonisation, pré-traitement), à explorer les outils de statistiques multivariés de manière mutualisée pour les interpréter d’abord localement, puis à large échelle, les dynamiques des communautés biologiques afin de déceler des dynamiques concordantes ou discordantes. Ce travail se focalisera sur le couplage entre les 4 séries (BenthOBS, SOMLIT, PHYTOBS-network et COASTHF) sur la zone géographique de la Manche centrale (2 stations benthos « PECTOW39 » & « SMILE », 2 stations SOMLIT, 2 stations PHYTOBS et 1 station COASTHF) avec un complément DCE pour le BenthOBS pour avoir une série avec une durée > à 15 ans (Cabourg, PECTOW 39).
L’objectif est de fédérer et structurer l’observation des communautés benthiques autour du SNO BenthOBS pour avoir une vision de la variabilité des communautés benthiques en réponse aux forçages abiotiques et biotiques, mais aussi de permettre une bonne collaboration entre benthologues et planctonologues à l’échelle des partenaires Normands participant aux 4 SNO pré-cités.
Ce projet permettra d’améliorer la formalisation mathématique des équations décrivant les occurrences des espèces planctoniques et benthiques sous forme de réponse écologique aux descripteurs hydrologiques et cherchant à identifier les régimes de changement et de shifts écologiques, susceptibles d’impacter les différents niveaux trophiques et à de larges échelles spatiales (Greiner et al., 2023; Kröncke et al., 2019). Il s’agit de mieux décrire comment les espèces marines peuvent s’adapter ou migrer selon des gradients latitudinaux face aux pressions multiples liées au changement global et aux pressions anthropiques (exploitation des ressources, eutrophisation, modification des habitats…).
– Moyens mis en œuvre
Le stage se focalisera sur la base de données en Manche Centrale comme « training dataset » et il s’agira aussi de proposer des scripts et des algorithmes capables de passer de l’échelle locale à des échelles géographiques plus larges (façade maritime, France métropolitaine) en participant à un travail de mutualisation avec les partenaires nationaux qui réaliseront le même travail parallèlement sur les autres façades (Manche Orientale, Manche Occidentale, Mer d’Iroise, Atlantique et Méditerranée) avec d’autres stages de M2 encadrés par les partenaires des autres régions dans le projet EC2CO « Bentholink » (en cours d’évaluation).
Le stagiaire travaillera sur des stations d’accueil et des machines virtuelles et fera ses traitements de données avec des outils à grosse capacité de stockage et de mémoire vive, sur des machines virtuelles ou tous les outils numériques sont partages (SIG, R-studio avec package pour analyses multivariées, bases de données accessibles, MATLAB).
– Jeux de données
Le travail du stage sera dédié à l’interprétation des données du BenthOBS en Manche centrale et en particulier sur 2 séries (suivi à fréquence semestrielle depuis 2020) et en complétant les données sur une des deux stations (PECTOW 39) avec des données historiques de la DCE (<2020) disponible sur QUADRIGE.
L’idée de ce projet est de mutualiser les approches statistiques en combinant l’échelle du site en Manche Centrale. Les actions proposées seront organisées en 3 sous-tâches, concernant les calculs d’indicateurs de la biodiversité macrozoobenthique, de la description des forçages environnementaux et des traitements statistiques multivariées.
Parmi les indicateurs de biodiversité taxonomique et fonctionnelle du benthos, seront calculés :
● Des indicateurs classiques comme la richesse spécifique, les indices de Shannon et l’équitabilité de Piélou.
● Les indicateurs relatifs à la sensibilité à des phénomènes d’eutrophisation liés à un enrichissement organique (Borja et al., 2000; Chauvel et al., 2026) comme les indices AMBI, BEQI-FR, MUMARINEX ou BOPA.
● Des indicateurs de diversité fonctionnelle plus récents basés sur les traits biologiques (Bacouillard, 2020; Van Paemelen et al., 2026)
● Calculs de bioindicateurs métaboliques (MSR), relatifs à des concepts bio-énergétiques, comme le taux métabolique standard (Brey, 2010) pour estimer des taux de respiration mais aussi des indices d’activité globale (Cozzoli et al., 2018; Lehuen et al., 2024) sensible à la température et ses variations latitudinales (Shokri et al., 2022).
Pour mieux décrire les forçages environnementaux, seront intégrés :
● Les variables granulométriques, mesurées systématiquement dans les séries BenthOBS pour caractériser la dépendance des communautés aux types de substrat (Bacouillard et al., 2020; Chauvel et al., 2024)
● Les données issues des SNO SOMLIT, PHYTOBS-network et COAST-HF qui seront analysées pour décrire les forçages enregistrés dans la colonne d’eau selon une approche harmonisée pour extraire tous les facteurs hydrologiques (Lheureux et al 2021, 2023).
● Les données satellitales à fréquence journalière (source : ODATIS avec résolution de 300*300m) qui permettront d’affiner la description des températures et couleur de l’eau (MES, Chlorophylle) en complément
● Une analyse des vents sera effectuée pour ajouter une variable relative à la houle (Données METEO- France et/ou Copernicus CM-EMS).
● Les données des variations de débit et des concentrations du réseau de fleuves et rivières (Eaufrance) pour mieux faire le lien avec les régimes fluviaux
● Les indicateurs climatiques susceptibles d’expliquer les régimes hivernaux en Manche centrale (AMO, NAO, AO ; Lheureux et al. 2023 ; Kröncke et al., 2019).
Profil du candidat recherché (mots clefs)
Mots-clefs : Macrofaune, benthos, océanographie, phytoplancton, couplage benthos-pélagos, hydrologie, sédiment, fonctionnement des écosystèmes côtiers, échelle spatiale, séries temporelles, statistiques, réchauffement climatique et changement global, biodiversité.
Les étudiants de différents masters seront contactés comme les Masters en Science de la Mer, Océanographie mais aussi en écologie, Master Sciences pour l’Environnement, parcours Gestion de l’Environnement et Écologie Littorale, au sens large et en particulier ceux en lien avec la modélisation, l’analyse des données.
Les compétences requises concernent le traitement des données, les interprétations en écologie marine et en océanologie.
Autre remarque sur le stage
traitements de données
Parmi les outils statistiques, seront utilisés :
● Les méthodes de type DLM (Dynamic Linear Model) ainsi que d’autres méthodes pertinentes pour mieux identifier les tendances temporelles des longues séries des suivis planctoniques (SOMLIT, PHYTOBS-network) et des séries continentales (débits des fleuves côtiers). Ces modèles peuvent permettre de bien déceler les ruptures abruptes, les changements plus longs (dérive climatique), les modifications phénologiques en retirant les phénomènes oscillatoires, et ainsi mieux observer leur impact sur le macrozoobenthos (Hernández-Fariñas et al., 2014).
● Les analyses multivariées (e.g. WGCOIA, ETA ou encore DFA) en privilégiant celles qui permettent de dégager au mieux les trajectoires écologiques dédiées aux longues échelles temporelles et à la comparaison de séries de nature différentes comme celles du benthos et du pélagos (Djeghri et al., 2026; Kröncke et al., 2019; Sturbois et al., 2023; Toumi et al., 2023). Des regroupements spatiaux et temporels seront explorés pour mieux identifier l’impact éventuel de seuils de ruptures écologiques et les convergences de tendances.
● En cas de changement de dominance, des statistiques seront appliquées en se basant sur les réseaux d’interactions entre espèces pour identifier les jeux de compétition avec des remplacements d’espèces en lien avec le changement global (Blanchet et al., 2020).
● Des analyses en régression quantiles seront ajustées par modélisation sur les population des espèces dominantes du benthos observés dans ces séries pour explorer les modèles de niche écologique se basant sur des facteurs environnementaux décrivant la physique de substrat (Chauvel et al., 2024) ou de la colonne d’eau (Lehuen et al., 2025). Des méthodes de régressions quantile non linéaires (e.g. loi normale) seront tentées. Ces différentes approches complémentaires seront guidées par la mise en place de script optimisés et harmonisés lors d’un atelier transversal (projet EC2CO BENTHOLINK en cours d’évaluation et/ou dans le cadre à l’IR ILICO en fin d’année).
– Outils envisagés
Le stagiaire aura accès à toutes les ressources informatiques nécessaire à la bonne réalisation de ce stage (station d’accueil, machine virtuelle à grande capacité de stockage et de mémoire vice, logiciels de bureautiques, R-studio et MATLAB sur les machines virtuelles) et profitera d’un co-encadrement optimisé pour interpréter les séries avec le soutien des différents experts pour chaque compartiment.
Références bibliographiques
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Chauvel, N., Raoux, A., Weill, P., Dezilleau, L., Méar, Y., Murat, A., Poizot, E., Foveau, A., Desroy, N.,
Thiébaut, É., Dauvin, J.-C., Pezy, J.-P., 2024. Sediment grain size and benthic community structure
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Greiner, L.E., Dubois, S.F., Maire, A., Chevalier, M., 2026. Two decades of change reveal coupled pelagic–
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Hernández-Fariñas, T., Soudant, D., Barillé, L., Belin, C., Lefebvre, A., Bacher, C., 2014. Temporal changes
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Kröncke, I., Neumann, H., Dippner, J.W., Holbrook, S., Lamy, T., Miller, R., Padedda, B.M., Pulina, S., Reed,
D.C., Reinikainen, M., Satta, C.T., Sechi, N., Soltwedel, T., Suikkanen, S., Lugliè, A., 2019.
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Lehuen, A., Dancie, C., Grasso, F., Smolders, S., Cozzoli, F., Orvain, F., 2025. A novel quantile regression
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Lehuen, A., Oulhen, R.-M., Zhou, Z., De Smit, J., Van Ijzerloo, L., Cozzoli, F., Bouma, T., Orvain, F., 2024.
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Lheureux, A., David, V., Del Amo, Y., Soudant, D., Auby, I., Bozec, Y., Conan, P., Ganthy, F., Grégori, G.,
Lefebvre, A., Leynart, A., Rimmelin-Maury, P., Souchu, P., Vantrepote, V., Blondel, C., Cariou, T.,
Crispi, O., Cordier, M.-A., Crouvoisier, M., Duquesne, V., Ferreira, S., Garcia, N., Gouriou, L.,
Grosteffan, E., Le Merrer, Y., Meteigner, C., Retho, M., Tournaire, M.-P., Savoye, N., 2023.
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Lheureux, A., Savoye, N., Del Amo, Y., Goberville, E., Bozec, Y., Breton, E., Conan, P., L’Helguen, S.,
Mousseau, L., Raimbault, P., Rimelin-Maury, P., Seuront, L., Vuillemin, R., Caparros, J., Cariou, T.,
Cordier, M., Corre, A., Costes, L., Crispi, O., Crouvoisier, M., Crouvoisier, M., Derriennic, H., Devesa,
J., Durozier, M., Ferreira, S., Garcia, N., Grossteffan, E., Gueux, A., Lafont, M., Lagadec, V., Lecuyer,
E., Leroux, C., Macé, E., Maria, E., Mornet, L., Nowaczyk, A., Parra, M., Petit, F., David, V., 2021. Bi-
decadal variability in physico-biogeochemical characteristics of temperate coastal ecosystems:
from large-scale to local drivers. Mar. Ecol. Prog. Ser. 660, 19–35.
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Shokri, M., Cozzoli, F., Vignes, F., Bertoli, M., Pizzul, E., Basset, A., 2022. Metabolic rate and climate change
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Sturbois, A., De Cáceres, M., Bifolchi, A., Bioret, F., Boyé, A., Gauthier, O., Grall, J., Grémare, A., Labrune,
C., Robert, A., Schaal, G., Desroy, N., 2023. Ecological quality assessment: A framework to report
ecosystems quality and their dynamics from reference conditions. Ecosphere 14, e4726.
https://doi.org/10.1002/ecs2.4726
Toumi, C., De Cáceres, M., Grall, J., Boyé, A., Thiébaut, É., Maguer, M., Le Garrec, V., Broudin, C., Houbin,
C., Gauthier, O., 2023. Long‐term coastal macrobenthic Community Trajectory Analysis reveals
habitat‐dependent stability patterns. Ecography 2023, e06489.
https://doi.org/10.1111/ecog.06489
Van Paemelen, R., Thiébaut, É., Pezy, J.-P., 2026. Characterizing the relationship between taxonomic and
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