Objectives : Ce parcours concerne plus particulièrement les milieux terrestres et aquatiques, leurs composantes physiques, la gestion de leur biodiversité et les impacts présents et passés, climatiques et anthropiques. La formation proposée trouve son originalité dans une approche multidisciplinaire alliant des domaines aussi divers que l’écologie, marine ou forestière, tempérée ou tropicale, la biologie moléculaire, l’évolution ou l’environnement (qualité des eaux et évaluation des risques), la génétique des populations, la paléoclimatologie, la biogéomorphologie, la géographie ou la biologie de la conservation.
Le parcours Biodiversité et Environnement permet une spécialisation en 2ème année autour des concepts inhérents à la conservation, l'évolution, l'environnement et l'écologie des milieux, qu’ils soient terrestres, aquatiques ou des récifs coralliens.
Acquired skills during the training : Spatialisation des données 1 : Introduction à la spatialisation des données environnementales
o assimiler les fondamentaux des données spatialisées écologiques par l’acquisition et l’analyse de données écologiques in situ (étude de terrain en milieu mégatidal), l’exploration et l’utilisation de laplateforme libre QGIS
o répondre à une problématique écologique actuelle par une hypothèse liée à la spatialisation de données multi-sources ; acquérir ces données ; les relier entre elles sous forme de cartographie 2D, analyser et critiquer ces résultats au sein d’un projet cartographique.
Spatialisation des données 2 : Introduction à la télédétection appliquée à l’écologie
o approfondir l’approche spatiale en se basant sur les données 3D (satellite, drone, smartphone) acquises (étude de terrain en milieu mégatidal) et traitées au sein de l’écotone air-terre-mer. La modélisation statistique de réponses écologiques d’intérêt à partir de prédicteurs environnementaux s’effectuera en reliant les plateformes libres QGIS et SAGA.
o répondre à un projet de recherche écologique par la mise en place d’un protocole de modélisation spatiale de facteurs multi-sources; collecte et traitement des données électro-magnétiques en modèles numériques; quantification des interactions via des modèles de régression et classification; discussion des résultats sous forme d’article.
Notes : Responsables : Christelle HÉLY-ALLEAUME, Elodie MOREAU-GUIGON
Le Master PSL-SdV est développé avec les établissements de PSL : École normale supérieure (ENS-PSL), Collège de France (CdF-PSL), École Supérieure de Physique et Chimie Industrielles de la Ville de Paris (ESPCI-PSL), École des Mines ParisTech-PSL, Institut de Biologie Physico-Chimique (IBPC-PSL), Institut Curie et Institut Pasteur -PSL.
Dedicated web site : https://tinyurl.com/43nh79tk
Training course responsible : elodie.guigon@ephe.psl.eu
Nereus region representative : christelle.hely@ephe.psl.eu