Quel aménagement au niveau massif forestier pour le maintien d’un fonctionnement écosystémique viable ?

L’UMR Silva rassemble des agents d’AgroParisTech, de l’INRAE, et de l’Université de Lorraine afin de mener des travaux de recherche pluridisciplinaires sur le bois, les arbres et les écosystèmes forestiers. Elle est issue de la fusion en janvier 2018 des Unités Mixtes de Recherche « Écologie et Écophysiologie Forestières » [EEF] et « Laboratoire d’Étude des Ressources Forêt Bois » [LERFoB]. Elle a pour objectifs de développer des travaux de recherche fondamentale et finalisée, afin de répondre aux interrogations de la société, et en particulier des gestionnaires forestiers, sur l’adaptation des écosystèmes forestiers aux changements globaux et sur les services que ceux-ci fournissent comme la production de bois ou leur contribution à l’atténuation du changement climatique.

Dans ce contexte, la proposition de stage identifie un manque dans la littérature en ce qui concerne les méthodes analytiques et opérationnelles pour faciliter la prise de décision à cette échelle dans la gestion des écosystèmes forestiers. Pour résoudre ce problème, nous voudrions explorer le potentiel des outils analytiques issues de la modélisation forestière (ForCEEPS, Morin et al., 2021) et de la théorie du contrôle optimal, viable ou adaptatifs. Certaines de ces briques ont été développés, combinés et appliqués pour la gestion forestière à l’échelle de parcelle (Malara et al in prep, Houballah et al., 2020, 2023; Jourdan et al., 2021; Mathias et al., 2015) ou pour d’autres SES non forestiers (Pichancourt et al., 2025).

La proposition de stage s'inscrit donc dans la continuité des recherches en cours (2 stages de master 2 et 2 thèses) en mettant l'accent sur la gestion adaptative des SES forestiers. Elle propose également une approche novatrice pour aborder les défis posés par les changements climatiques dans ces écosystèmes, en mettant en avant l'importance de la prise de décision collective et de l'intégration des connaissances scientifiques et des perspectives des parties prenantes.

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Master ou école d’ingénieur en sciences du vivant, science de gestion forestière, et/ou mathématiques appliquées
Compétences en programmation (R ou python) et en statistique souhaitées
Aptitudes/intérêt/curiosité pour le raisonnement mathématique et algorithmique