Zinsou Max Debaly

Postdoctorat
Nouvelle génération de modèles mathématiques pour les épidémies en milieux forestiers et aquatiques dans un contexte de dérèglement climatique: cas de la tordeuse du bourgeon d’épinette et du cladocère épineux.
Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue

Directeur: Miguel Montoro Girona

ResearchGate 

BIOGRAPHIE

M. Debaly détient un doctorat en statistiques mathématiques obtenu à l’Ecole Nationale de la Statistique et de l’Analyse de l’Information en France en 2022. Ses travaux portent sur la modélisation des séries temporelles multiples pouvant prendre des valeurs discrètes. Il est actuellement en post-doc en écologie quantitative à l’UQAT au sein du GREMA.

FORMATION

• 2023 - présent Stagiaire postdoctoral en écologie quantitative à l’UQAT
• 2022-2023 : Stagiaire postdoctoral en modélisation mathématique en écologie, CY Cergy Paris-Université
• 2019-2022 : PhD en statistiques mathématiques “Modèles de séries temporelles multivariées non-linéaires avec régresseurs exogènes” à l’Ecole Nationale de la Statistique et de l’Analyse de l’Information. Directeur de thèse : Lionel Truquet
• 2018-2019 : Master de recherche en mathématique fondamentale à l’université de Rennes 1
• 2017-2018 : Cycle Ingénieur spécialité Génie Statistique à l’Ecole Nationale de la Statistique et de l’Analyse de l’Information.
• 2013-2017 : Ingénieur des travaux statistiques à l’ENSAE, Dakar.

Projet de recherche

Nouvelle génération de modèles mathématiques pour les épidémies en milieux forestiers et aquatiques dans un contexte de dérèglement climatique: cas de la tordeuse du bourgeon d’épinette et du cladocère épineux.

Ce projet de post-doc s’intéresse à deux sujets au cœur des défis économiques, écologiques et sociaux au Québec et plus précisément en Abitibi-Témiscamingue:

les forêts boréales à travers son volet sur les épidémies végétales qui les menacent et affectent à la fois les industries du bois et la diversité des forêts et ; les lacs et cours d’eau principalement en ce qui concerne leurs invasions par le cladocère épineux et des cyanobactéries qui affectent leurs fonctions et leurs services écosystémiques (services d'approvisionnement, services socioculturels, etc.). L'importance économique de la forêt boréale et les conséquences écologiques des épidémies végétales ont fait des épidémies de la tordeuse du bourgeon d’épinette (TBE) un sujet de recherche actif au Canada depuis plusieurs décennies (Colford-Gilks et al. 2012, Bognounou, F. at al 2017). Les laboratoires de recherche universitaires (l’Institut de Recherche sur les Forêts) ainsi que les bureaux d'études du gouvernement (le Ministère des Forêts, de la Faune et des Parcs du Québec) ont largement contribué à enrichir les connaissances autour de la TBE principalement sur les cycles des épidémies (Ryerson, D. E.,Swetnam, T. W., et Lynch, A. M. 2003, Boulanger, Y. et al. 2012) ou encore leurs conséquences sur les forêts (Bauce, É., Crépin, M., et Carisey, N. 1994, Morin, H. et al. 2008). Cependant, il y a peu d'études sur la prévision des épidémies ainsi que leurs sévérités. Il n’y a pour le moment, à notre niveau de connaissances, aucune étude consacrée à la prévision des épidémies en tenant compte du changement climatique qui s’annonce. Nous nous proposons dans la première partie de ce projet de développer des modèles de prévision de la propagation des épidémies qui intègrent les effets du changement climatique ainsi que la composition des peuplements des forêts canadiennes. Nos modèles se baseront sur des données provenant de sources hétérogènes : dendrologie, relevés aériens, télédétection.

Le cladocère épineux (Bythotrephes longimanus) et la puce d’eau en hameçon (Cercopagis pengoi), deux espèces de cladocères prédateurs natifs d’Eurasie, ont été détectées pour la première fois en Amérique du Nord dans le lac Ontario en 1982 (Bythotrephes) et 1998 (Cercopagis) (OFAH/OMNRF 2012). Depuis, elles ont modifié drastiquement les réseaux trophiques des Grands Lacs (Barbiero and Tuchman 2004, Pothoven and Höök 2014) et de nombreux lacs de la forêt tempérée et boréale (Strecker and Arnott 2008, Kerfoot et al. 2016). Le Bytotrephes a été détecté pour la première fois au Québec dans le lac Champlain en 2014 puis s’est ensuite répandu jusqu’en Abitibi-Témiscamingue où il a été détecté dans le lac Témiscamingue pour la première fois en 2018 (Folliot 2019) . La puce d’eau en hameçon a été classée parmi les 100 pires espèces envahissantes au monde (November 28, 2006) et a été détectée dans le sud du Québec récemment (Morissette 2020). Une fois installées dans un lac, ces espèces de cladocères prédateurs ont de lourdes conséquences sur l’ensemble des réseaux trophiques, diminuant fortement la diversité spécifique des communautés zooplanctoniques (Yan et al. 2002, Kerfoot et al. 2016) . Ces cladocères affectent également les poissons par compétition alimentaire, diminuant leur croissance mais augmentant aussi leur taux de contaminants (Staples et al. 2017). La seconde partie de ce projet de post- doc a pour objectif de mieux comprendre la dynamique d’invasion du cladocère épineux en Abitibi-Témiscamingue afin de limiter sa propagation. Ce volet aidera à préserver les réseaux trophiques et les écosystèmes aquatiques de l’Abitibi-Témiscamingue qui constituent les ressources et l’habitat pour de nombreuses espèces emblématiques du Québec, telles que l’omble de fontaine (Salvelinus fontinalis), le dorée jaune (Sander vitreus) ou le touladi (Salvelinus namaycush).

ATELIER : Atelier de formation sur les méthodes d’inférence en statistique Bayésienne

Nous présentons dans ces ateliers des techniques d'inférence statistique selon le paradigme bayésien. Nous donnons des exemples de modélisation statistique en foresterie, en sciences aquatiques et dans les mines. L'accent est mis aussi bien sur des éléments calculatoires que sur l'utilisation de logiciels statistiques spécialisés. Les participants seront capables à la fin de ces ateliers de conduire de façon autonome des études statistiques basées sur l'inférence bayésienne.

Programme :

• Introduction à la statistique bayésienne : distribution a priori, Vraisemblance et distribution a posteriori ;
• Calculs bayésiens ;
• Méthodes de Monte-Carlo ;
• Étude de cas : Modèles de régression pour les données de comptage.

Prérequis :

• Calcul des probabilités : calcul de moment, loi conditionnelle, loi marginale.
• Estimation statistique : estimation ponctuelle, intervalle de confiance.

Public visé :

• Doctorant-e-s en sciences appliquées qui utilisent des méthodes quantitatives;
• Étudiant-e-s en master statistique ou mathématiques appliquées.

Intervenant : Zinsou Max Debaly, Ph.D.

Lieu : UQAT, campus d’Amos, GREMA-IRF. Les ateliers sont également diffusés par zoom.

Durée : 24 h ( 8 séances de 3h)

Horaires : Du 12 octobre au 30 novembre, chaque jeudi de 10h à 13h.

Inscription obligatoire