Downscaling de Données Climatiques et Analyses pour l’explication d’anomalies de FLoraison dans les Pyrénées

Résumé du projet

Ce stage vise à déterminer si un défaut de floraison observé depuis les années 2010 chez une espèce endémique est-pyrénéenne est lié aux conditions environnementales. À partir de données climatiques multi-échelles et multi-sources, un downscaling par IA comparera le site déficient à ceux d’autres populations saines. Les résultats fourniront des éléments pour définir des pistes concrètes de gestion.

Description du projet

Le changement climatique modifie les régimes environnementaux en zones de montagne (Pepin et al., 2022). avec des effets directs sur la phénologie et la reproduction des plantes (Silvana Martén-Rodríguez et al., 2025). Une thèse en cours (projet ANTICI’PYR’, financement Région (Emergence 2024) et le commissariat de massif des Pyrénées (FNADT 2023) explore l’impact du changement climatique sur les espèces végétales pyrénéennes. Un axe s’intéresse plus particulièrement à un défaut récurrent de floraison observé depuis une dizaine d’années chez Delphinium montanum (la Dauphinelle des montagnes), endémique est-pyrénéenne. Ce phénomène, également constaté chez d’autres espèces, suggère des facteurs environnementaux communs. Dans ce cadre, l’axe « Récupération et exploitation des données » du défi clé O3T, mobilise des données climatiques multi-échelles (in situ, satellite, réanalyses) et des approches de downscaling spatial par IA pour relier dynamiques environnementales et anomalies phénologiques.

Objectifs

Le stage a pour objectif principal de réaliser un downscaling par IA de données climatiques pertinentes (températures, précipitations, rayonnement, humidité, enneigement, etc.) afin de :
➢ Comparer statistiquement les dynamiques climatiques locales entre site déficients et sains ;
➢ Identifier si certaines conditions météorologiques sont responsables des défauts de floraison.
Par ailleurs, les données générées dans ce stage permettront également par le futur d’affiner spatialement les travaux de modélisation de distribution d’espèces développés dans cette thèse.

Ce stage s’inscrit pleinement dans les axes stratégiques abordés par le défi clé O3T (Récupération et exploitation des données). Concernant les retombées, nous envisageons de diffuser les résultats à la fois sous une forme scientifique, par des présentations lors de congrès en botanique ou en climatologie et, selon l’avancée des travaux, par la rédaction d’un article; et sous une forme vulgarisée, auprès du réseau des réserves naturelles concernées par l’espèce cible.

Partenaires : Ce stage s’inscrit déjà dans la cadre d’un partenariat entre 3 laboratoires d’Occitanie (UMR 5110 CEFREM, UMR 5096 LGDP et UMR 512 EspaceDev) et d’une thèse entre 2 laboratoires (UMR 5110 CEFREM, UMR 5096 LGDP)

Méthodes et Compétences déployées

➢ Collecte et traitement de données climatiques multi-sources (in situ, satellite, réanalyses) et multi-origine.
➢ Mise en oeuvre de méthodes de downscaling statistique pour raffiner la résolution des données à l’échelle des stations de Delphinium montanum.
➢ Analyse statistique comparative entre sites.
➢ Modélisation statistique pour corréler conditions climatiques et anomalies de floraison.
➢ Visualisation et cartographie des résultats (logiciels R, Python, SIG).
➢ Livrables : dépôt de projet (code et jeux de données raffinées) sur une plateforme de type Git ; présentation et/ou poster lors de congrès de botanique ou climat ; chapitre de thèse ; communication auprès du réseau de gestionnaires transfrontaliers est-Pyrénéen.