Les terres cultivées représentent un cinquième de la surface émergée de la Terre. Elles fournissent des nutriments à l'homme, modifient le cycle biogéochimique et l'équilibre énergétique de la terre. L’évolution des terres cultivées dans le contexte du changement climatique et avec une intensification des actions anthropiques constitue un enjeu important pour la sécurité alimentaire et les exigences environnementales du développement durable. Le manuscrit de thèse s’inscrit dans cette thématique en exploitant les données de différentes sources et la modélisation numérique. Les données utilisées sont : les statistiques de rendements, les observations agro-météorologiques à long terme, les résultats des sites d’expérimentation avec du réchauffement, les jeux de données globales issus des processus de fusion ou d’assimilation, les données climatiques historiques et de projection future. La modélisation fait appel aux modèles statistiques et aux modèles de processus. Le manuscrit est composé d’une série de travaux de détection et d'attribution. Ils explorent la phénologie, le rendement et leurs réponses aux changements climatiques et aux pratiques de gestion. Ils sont soit sur l'échelle régionale soit sur l’échelle globale, en fonction de la disponibilité des données et de leur pertinence. Le chapitre 2 décrit la construction et l’utilisation d'un modèle statistique avec des données provinciales de rendement au Nord-est de Chine et des données climatiques historiques. Les résultats montrent un effet asymétrique de la température diurne sur le rendement du maïs. Le rendement du maïs augmente de 10.0±7.7% en réponse à une augmentation moyenne de 1oC pendant la saison de croissance quand il s’agit de la température minimale de nuit (Tmin), mais le rendement diminue de 13,4±7,1% quand il s’agit de la température maximale de jour (Tmax). Il y a une grande disparité spatiale pour la réponse à Tmax, ce qui peut s'expliquer partiellement par le fort gradient spatial de la température pendant la saison de croissance (R = -0,67, P <0,01). La réponse du rendement aux précipitations dépend aussi des conditions d'humidité. Malgré la détection d'impacts significatifs du changement climatique sur le rendement, une part importante de ses variations n’est pas expliquée par les variables climatiques, ce qui souligne le besoin urgent de pouvoir attribuer proprement les variations de rendement au changement climatique et aux pratiques de gestion. Le chapitre 3 présente le développement d’un algorithme d'optimisation basé sur la théorie de Bayes pour optimiser les paramètres importants contrôlant la phénologie dans le modèle ORCHIDEE-crop. L’utilisation du modèle optimisé permet de distinguer les effets de la gestion de ceux du changement climatique sur la période de croissance du riz (LGP). Les résultats du modèle optimisé ORCHIDEE-crop suggèrent que le changement climatique affecte la LGP différemment en fonction des types du riz. Le facteur climatique a fait raccourcir la LGP du riz précoce (-2,0±5,0 jour / décennie), allonger la LGP du riz tardif (1,1±5,4 jour / décennie). Il a peu d'effet sur la LGP du riz unique (-0,4±5,4 jour / décennie). Les résultats du modèle ORCHIDEE-crop montrent aussi que les changements intervenus dans la date de transplantation ont provoqué un changement généralisé de la LGP, mais seulement pour les sites de riz précoce. Ceci compense à la hauteur de 65% le raccourcissement de la LGP provoquée par le changement climatique. Le facteur dominant du changement LGP varie suivant les trois types de riz. La gestion est le principal facteur pour les riz précoce et unique. Ce chapitre démontre aussi qu'un modèle optimisé peut avoir une excellente capacité à représenter des variations régionales complexes de LGP. / Croplands accounts for one-fifth of global land surface, providing calories for human beings and altering the global biogeochemical cycle and land surface energy balance. The response of croplands to climate change and intensifying human managements is of critical importance to food security and sustainability of the environment. The present manuscript of thesis utilizes various types of data sources (yield statistics, long-term agrometeorological observations, field warming experiments, data-driven global datasets, gridded historical climate dataset and projected climate change) and also modelling approaches (statistical model vs. process model). It presents a series of detection and attribution studies exploring how crop phenology and crop yield respond to climate change and some management practices at regional and global scales, according to data availability. In Chapter 2, a statistical model is constructed with prefecture-level yield statistics and historical climate observations over Northeast China. There are asymmetrical impacts of daytime and nighttime temperatures on maize yield. Maize yield increased by 10.0±7.7% in response to a 1 oC increase of daily minimum temperature (Tmin) averaged in the growing season, but decreased by 13.4±7.1% in response to a 1 oC warming of daily maximum temperature (Tmax). There is a large spatial variation in the yield response to Tmax, which can be partly explained by the spatial gradient of growing season mean temperature (R=-0.67, P<0.01). The response of yield to precipitation is also dependent on moisture conditions. In spite of detection of significant impacts of climate change on yield variations, a large portion of the variations is not explained by climatic variables, highlighting the urgent research need to clearly attribute crop yield variations to change in climate and management practices. Chapter 3 presents the development of a Bayes-based optimization algorithm that is used to optimize key parameters controlling phenological development in ORCHIDEE-crop model for discriminating effects of managements from those of climate change on rice growth duration (LGP). The results from the optimized ORCHIDEE-crop model suggest that climate change has an effect on LGP trends, but with dependency on rice types. Climate trends have shortened LGP of early rice (-2.0±5.0 day/decade), lengthened LGP of late rice (1.1±5.4 day/decade) and have little impacts on LGP of single rice (-0.4±5.4 day/decade). ORCHIDEE-crop simulations further show that change in transplanting date caused widespread LGP change only for early rice sites, offsetting 65% of climate-change-induced LGP shortening. The primary drivers of LGP change are thus different among the three types of rice. Management is predominant driver of LGP change for early and single rice. This chapter demonstrated the capability of the optimized crop model to represent complex regional variations of LGP. Future studies should better document observational errors and management practices in order to reduce large uncertainties that exist in attribution of LGP change and to facilitate further data-model integration. In Chapter 4, a harmonized data set of field warming experiments at 48 sites across the globe for the four most-widely-grown crops (wheat, maize, rice and soybean) is combined with an ensemble of gridded global crop models to produce emergent constrained estimates of the responses of crop yield to changes in temperature (ST). The new constraining framework integrates evidences from field warming experiments and global crop modeling shows with >95% probability that warmer temperatures would reduce yields for maize (-7.1±2.8% K-1), rice (-5.6±2.0% K-1) and soybean (-10.6±5.8% K-1). For wheat, ST was less negative and only 89% likely to be negative (-2.9±2.3% K-1). The field-observation based constraints from the results of the warming experiments reduced uncertainties associated with modeled ST by 12-54% for the four crops.

La dynamique et le fonctionnement des écosystèmes forestiers dépendent fortement de la reproduction des arbres. Ainsi de nombreux travaux se sont intéressés aux fortes fluctuations interannuelles à la fois synchrones et non prévisibles des productions de graines, mais très peu d’études ont pu caractériser la sensibilité aux variables climatiques et le déterminisme des traits de reproduction. Dans le cadre de cette thèse nous avons étudié la reproduction de deux espèces de chênes tempérés européens (Quercus petraea et Quercus robur) avec pour objectifs (i) d’évaluer l’évolution des traits de reproduction au cours des deux dernières décennies, notamment vis-à-vis des changements de température, (ii) d’estimer la contribution des facteurs génétiques et environnementaux à la variation de ces traits le long de gradients environnementaux et enfin (iii) d’estimer l’héritabilité des traits de reproduction ainsi que d’identifier les régions du génome qui leurs sont associées. A partir de suivis long-termes de l’effort de reproduction « in situ » sur tout le territoire de France métropolitaine, nous avons pu mettre en évidence une augmentation significative de la production fruitière des chênes au cours des 14 dernières années. Ces accroissements du nombre et de la taille des glands sont fortement corrélés à l’augmentation des températures printanières. Cette sensibilité à la température a par ailleurs pu être confirmée grâce à un dispositif indépendant installé le long de gradients altitudinaux dans les Pyrénées. Nos résultats montrent également une différenciation génétique entre les populations provenant du gradient altitudinal et une opposition de signes entre les clines génétique et phénotypique « contre-gradient » pour les deux traits de reproduction étudiés. Contrairement aux traits de croissance pour lesquels nous observons un « co-gradient », le « contre gradient » observé pour la reproduction suggère que les variations génétiques contrecarrent en partie la forte plasticité environnementale, minimisant ainsi la tendance (ou patron) de l’effort de reproduction avec la température. Enfin, nous avons observé une forte héritabilité pour chacun des traits de reproduction chez le chêne pédonculé dans une famille de pleins frères, confirmant l’existence d’un déterminisme génétique évoqué précédemment. De plus, nous avons identifié pour la première fois chez les arbres forestiers, des locus à caractère quantitatif (QTLs) associés à la reproduction du chêne. Ces résultats suggèrent qu’en réponse à des changements environnementaux, les traits de reproduction ont la capacité de répondre à la sélection et de faciliter l'adaptation locale, et ainsi apportent de nouvelles perspectives dans l’étude de la réponse des arbres forestiers aux changements climatiques. / Forest ecosystem dynamics closely depend on tree reproduction. Many studies have investigated the synchronous and non-predictable year-to-year variability of seed production, characteristic of masting species. However, little is known about the sensitivity of tree reproduction to climate variables and to which extent this phenotypic variability is genetically and/or environmentally driven. We intensively studied the reproduction of two European temperate oaks and our aims were (i) to characterize the change in reproductive traits over the last two decades, (ii) to assess the determinism of their variations along environmental gradients and (iii) to estimate the heritability of reproductive traits and identify the regions of their genome related to reproduction. We were able to show a dramatic increase in seed production over the last 14 years. This increase in seed production and size was significantly correlated with increasing spring temperatures. We then confirmed this sensitivity to temperature by studying the reproduction of oak populations growing along the elevation gradient of the Pyrenees. Based on a common garden approach, we then showed significant genetic differentiation between oak provenances and demonstrated that the genetic and phenotypic clines for the reproductive traits observed along the environmental gradient have opposite signs (counter-gradient). Contrary to growth traits, for which genetic variation parallels phenotypic variation, the counter-gradient observed for reproduction-related traits suggested that genetic variation partly counteracts the phenotypic effect of temperature, moderating the change in reproductive effort according to temperature. Finally, using a full-sib family where reproduction was monitored during four consecutive years, we found a high heritability of reproductive traits and showed high genetic differentiation between trees of a same population, which confirms the significant genetic determinism observed earlier. Furthermore, we were able to identify for the first time in forest trees quantitative trait loci (QTLs) associated with seed production and size. Our findings show that reproduction-related traits may undergo evolutionary changes under selective pressure and may be determinant for tree adaptation in response to environmental changes.

Le sud de la France est soumis à des crues éclair engendrées par de fortes précipitations automnales. L'évolution de ces événements avec le changement climatique est un enjeu clef pour cette région à forte dynamique démographique. L'étude de ces évolutions est freinée par la différence d'échelle entre les modélisations hydrologique et climatique. L'objectif de cette thèse est de proposer une méthodologie capable de réaliser ce changement d'échelles et adaptée aux crues éclair des petits bassins versants au sud de la France. Le bassin versant du Lez est le bassin d'étude. Un modèle climatique régional à haute résolution fournit les précipitations futures sur le bassin d'étude. Les premiers résultats sur la période future suggèrent que l'intensité des crues éclair du bassin versant du Lez est susceptible d'augmenter. Cependant, ces résultats dépendent fortement du choix du modèle climatique et de l'état hydrique du bassin dont les évolutions sont méconnues. / The Mediterranean region of southern France experiences extreme autumn rainfall, sometimes leading to violent flash floods. The evolution of these floods under the influence of climate change is a key question for the Mediterranean region, where a rapidly growing population puts human lives at stake. The difference in scale between the resolution of climate model outputs and hydrological impacts is a challenge for the study of flash floods in a future climate. The goal of this doctoral thesis is to propose a methodology adapted to the study of climate change impacts on flash floods in the small Mediterranean catchments of southern France. The Lez catchment near Montpellier was selected for a case study. Early results suggest that the intensity of flash floods may increase in the Lez catchment in a future climate. However these results are heavily dependent on the choice of the climate model used to simulate changes in precipitation and the evolution of future soil conditions, which were not taken into account in this study.

La thèse montre comment des mécanismes "de second rang" (rigidités des marchés du travail, imperfection des anticipations) et des mécanismes considérés de court-terme(inertie du capital installé, chômage) induisent que (i) les coûts de l'atténuation sont des coûts de transition, si tant est que des politiques de réorientation des investissements sont mises en place de façon précoce pour éviter des lock-ins sur des chemins de développement carbonés ; (ii) ces coûts peuvent être élevés, en particulier pour les pays émergents et en développement. Dès lors, la représentation des rigidités du monde réel dans les modèles des interfaces économie-énergie-environnement a des implications importantes pour l'analyse des politiques climatiques. L'égalisation des prix du carbone n'est plus la politique minimisant les coûts de l'atténuation lorsque l'on se place dans un monde de second-rang. La thèse illustre ainsi que le paquet "prix du carbone mondial plus transferts compensatoires" ne peut conduire, par lui-même, à un accord acceptable pour les pays émergents et en développement. Elle insiste sur la nécessité de concevoir des politiques alternatives ouvrant la palette des variables de contrôle (investissements publics, infrastructures, réformes fiscales) et passant par des politiques spécifiques au niveau local / The thesis shows how second-best mechanisms (labour markets rigidities, imperfect foresight) and mechanisms considered as short-term issues (inertia of productive capital,unemployment) induce that (i) mitigation costs are transition costs insofar as policies to reorient investments to low-carbon infrastructures are implemented early to avoid lock-ins in high-carbon development paths ; (ii) these transition costs can be significant, in particular for emerging and developing countries. Therefore, representing real world rigidities in energy-economy-environment models has important implications for the analysis of climate policies. Equalizing carbon prices is not anymore the policy minizing mitigation costs if a second-best world is considered. The thesis thus illustrates that the package "worldwide carbon price plus compensatory transfers" cannot lead, by itself, to a palatable deal for emerging and developing countries. It insists on the necessity to design alternative policies to open the control variables palette (public investments, infrastructures, fiscal reforms) and allowing specific policies at the local level

Depuis plusieurs décennies, les populations font face à des changements environnementaux sans précédent. Afin de répondre à ces changements les espèces peuvent se déplacer vers un autre endroit (c’est la dispersion), répondre aux changements par plasticité phénotypique, ou encore s’adapter par sélection naturelle (c’est la réponse évolutive). Si la dispersion et la plasticité phénotypique permettent une réponse rapide face à un changement environnemental tel que le réchauffement climatique, seule la réponse évolutive permet une adaptation durable. Une réponse évolutive au changement climatique peut être attendue seulement si l'augmentation des températures occasionne une pression de sélection sur un et / ou des traits. Cependant, quantifier les pressions de sélection qui agissent sur les populations naturelles reste difficile, en particulier celles qui accompagnent le changement climatique.Au cours de cette thèse, j'ai cherché à quantifier les pressions de sélection reliées au changement climatique agissant sur une population sauvage de mésange bleue (Cyanistes caeruleus) suivie depuis 26 ans près de Montpellier. Dans un premier temps, j'ai exploré le biais induit par l'autocorrélation spatiale sur l'estimation de la sélection naturelle lorsqu'elle n'est pas prise en compte dans une population sauvage. Dans un deuxième temps, j'ai quantifier l'impact du réchauffement climatique sur la force de sélection agissant sur la date de ponte, un trait fortement relié au succès reproducteur chez la mésange bleue. Cependant, si le changement climatique est caractérisé par une augmentation des températures, il s'accompagne aussi d'une augmentation de la fréquence d'évènements extrêmes climatique (EEC). Dans un troisième temps, je me suis donc attaché à estimer l'influence des températures et des pluies extrêmes sur la force de la sélection naturelle. Concernant l'autocorrélation spatiale, nos résultats ont permit de mettre en avant un biais majeur sur l'estimation de la sélection naturelle lorsqu'elle n'est pas prise en compte. En effet, lorsque la valeur sélective est positivement spatialement autocorrélée, un modèle de sélection non-spatialisé surestimera la force de la sélection naturelle agissant sur les traits. Nous avons donc développé 4 modèles de sélection spatialisés, et nous les avons comparé entre eux sur la base de plusieurs paramètres. De plus, nous avons détecté un fort réchauffement dans notre population qui s'accompagnait d'une augmentation de la force de sélection naturelle agissant sur la date de ponte. En effet, nous avons quantifié une augmentation de 46% de la force de sélection naturelle tout les +1°C de la température maximum du mois d'Avril. Au delà des températures moyennes, nous avons mis en évidence un fort impact négatif de la présence / absence de journées extrêmement chaudes durant l'élevage des oisillons au nid sur le succès d'envol. Plus intéressant encore, ces EECs augmentaient significativement la force de sélection naturelle agissant sur la date de ponte, indépendamment de l'augmentation des températures moyennes.Ainsi, ma thèse a contribué à une meilleure compréhension méthodologique de la sélection naturelle, ainsi que de l'impact sélectif du changement climatique. Le premier chapitre a permit de mettre en évidence un problème méthodologique majeur lorsque on estime la sélection naturelle dans les populations sauvages, ainsi que de proposer des solutions concrètes. Le second chapitre a permit de confirmer l'impact sélectif du changement climatique, laissant entrevoir une possibilité de réponse évolutive au réchauffement. Enfin, le troisième chapitre démontrait la sélection naturelle reliée à l'apparition d'EEC, et en quantifiait les effets, un résultats encore jamais montré. Nous espérons que cette thèse ouvrira la voie à plus d'études explorant l'impact du changement climatique sur la sélection naturelle, permettant peut être de prévoir les réponses évolutives futures. / Global change results in an increase in temperature mean and variability and generates new environmental conditions for wild populations. In order to respond to this new treat, wild populations can move to another place (dispersion), change their behaviour or their phenology (phenotypic plasticity) or respond by evolutionary change (involving changes in alleles frequency). However, phenotypic plasticity or dispersion are unlikely to sustain population responses to climate change over the long term, contrary to the evolutionary response. Wild populations could evolutionary respond to climate change only if the increase in temperature represents a selective pressure on fitness-related traits. Yet, quantifying the selective pressures acting on wild populations remains challenging, especially in response to climate change.During this PhD, I focused on the selection pressures related to climate warming during a 26-year monitoring of blue tits (Cyanistes caeruleus) in southern France. First, I explored the bias inducted by spatial autocorrelation on estimation of natural selection in the wild when it is not taken into account. Second, I quantified the impact of climate warming on natural selection acting on laying date. Along with a rise in mean temperatures, climate change is also characterized by an increase in the frequency of extreme climatic events (ECE). Hence, I finally explored the impact of multiple ECEs such heavy rainfalls and extremes temperatures on the strength of natural selection acting on laying date.Our results showed that spatial autocorrelation is severely biasing our estimation of natural selection in the wild if it is not taken into account. In fact, natural selection is continuously overestimated by a non-explicit spatial model when the fitness is spatially autocorrelated. Hence, we developed 4 spatially-explicit models of selection, and we compared them in order to assess their reliability. Also, we detected a strong warming in our study site, which was correlated with an increase in natural selection strength. In fact, our results indicated an increase in the strength of selection by 46% every +1°C anomalies in maximum April temperature. Beyond this selective impact of the warming trend, we detected an impact of the extreme hot days occurrence during the nestlings stage on the fledglings success. More interesting, these ECEs significantly increased the strength of selection acting on laying date, independently form the mean temperatures.To conclude, my PhD helped to a better understanding of natural selection estimation in the wild, and the selective impact of climate warming. The first part allowed to develop specific models of selection in order to take into account spatial autocorrelation, a universal phenomenon present at any scale. The second part confirmed the selective impact of warming, pointing out a potential evolutionary response to climate change in the future. The last part demonstrated and quantified the selective impact of multiple ECEs, which has not been demonstrated before. We call now for more studies assessing the selective impact of climate warming, which could allow to predict the evolutionary responses in the future.

Étudier les précipitations et leur lien avec la circulation atmosphérique augmente notre connaissance de leurs caracteristiques et aide à anticiper leur comportement futur. Des méthodes de déscente d'échelle sont développées pour fournir des informations météorologiques locales et importantes pour l'hydrologie à partir des informations issues des réanalyses ou des projections globales du climat. La méthode SANDHY (Stepwise ANalogue Downscaling method for HYdrology) est étendue à l'ensemble de la France métropolitaine en optimisant les domaines pour le prédicteur géopotentiel pour les 608 zones climatiquement homogènes en France en utilisant un algorithme qui permet de prendre en compte l'équifinalité. Une grande diversité des domaines pour le prédicteur géopotentiel a été trouvée. Trois voies pour augmenter la cohérence spatiale et diminuer l'espace des paramètres sont explorés : prendre en compte les domaines optimisés pour des zones voisines, rassembler des zones en utilisant des algorithmes d'aggregation et utiliser un preditant moins asymétrique pendant l'optimisation. Utiliser de l'information issues de zones voisines permet de compenser certaines limitations de l'algorithme d'optimisation. Une méthode de vérification spatiale (SAL) est ici adaptée pour les précipitations probabilistes simulées par SANDHY. Des mesures de performance derivées de cette version probabiliste du SAL sont ensuite utilisées pour évaluer différentes stratégies de déscente d'échelle concernant la cohérence spatiale à l'échelle d'un bassin versant. Les domains optimisés localement pour le prédicteur géopotentiel permettent de mieux localiser les précipitations dans le bassin tandis que des domains uniformes sur tout le bassin apportent une structure des précipitations plus réaliste. Les simulations de débit pour le bassin de la Durance sont le plus sensible à la localisation des précipitations ce qui souligne l'interêt d'une optimisation locale des domaines des prédicteurs. / Studying past and present day precipitation and its link to large scale circulation increases our understanding of precipitation characteristics and helps to anticipate their future behaviour. Downscaling techniques are being developed to bridge the gap between large-scale climate information from global reanalyses or GCM global projections and local meteorological information relevant for hydrology. The stepwise analogue downscaling method for hydrology (SANDHY) is extended to the whole mainland of France by optimising the geopotential predictor domains for 608 zones covering France using a multiple growing rectangular domain algorithm that allows to take equifinality into account. A high diversity of predictor domains has been found. To increase the spatial coherence three ways are explored to reduce the parameter space: assessing the skill for predictor domains found for other zones, form groups of zones using cluster algorithms and using a less skewed predictand variable during optimisation. Using information from neighbouring zones allows to counterbalance in part limitations of the optimisation algorithm. A feature based spatial verification method (SAL) is adapted for probabilistic precipitation simulation as provided by SANDHY. Skill scores derived from the probabilistic SAL are used to assess different strategies for spatially coherent precipitation downscaling at catchment scale. Locally optimised predictor domains lead to a better localisation of precipitation in the catchment and higher local skill while uniform predictor domains for the whole catchment lead to a more realistic spatial structure of the simulated precipitation. Streamflow simulations for the Durance catchment (Southern Alps) are most sensitive to the realistic localisation of precipitation which highlights the interest of locally optimising predictor domains.STAR

À l’échelle d’un terroir viticole, le climat présente des variations significatives et joue un rôle important sur les caractéristiques des vins produits. L’adaptation de la filière viticole au changement climatique en cours nécessite la connaissance de l’évolution du climat à l’échelle locale. Cette étude vise à intégrer cette échelle dans les projections climatiques en se basant sur l’utilisation combinée de modèles dynamiques et géostatistiques. Dans un premier temps, l’utilisation d’un modèle climatique régional à haute résolution (1 km) dans les vignobles de Marlborough (Nouvelle-Zélande) a permis de cartographier les températures d’une région viticole. Les limites et les incertitudes de l’utilisation de ce type de modèle, notamment pour la représentation des variations thermiques les plus locales, ont également été étudiées. Par l’utilisation des données issues d’un réseau dense de capteurs de température, une seconde étape a consisté au développement d’un modèle statistique non linéaire permettant une cartographie fine des températures sur les appellations Saint-Émilion, Pomerol et leurs satellites. Enfin une méthode d’intégration de l’échelle locale dans les projections de changement climatique est proposée, associant modèles dynamiques et modèles géostatistiques. Cette thèse a mis en évidence que l’utilisation simultanée de différentes méthodes de modélisation des températures peut représenter une piste intéressante pour pallier aux manques qu’elles peuvent représenter individuellement et limiter ainsi l’incertitude. / At vineyard scale, climate variability can be significant in magnitude and play a key role in vine and wine characteristics. Adaptation of viticulture to climate change requires knowledge about future fine-scale climate evolution. This study aims to integrate local scale in future climate projections, coupling dynamic and statistical modelling. A first step consisted in producing temperature maps at 1 km resolution using WRF in a vineyard area (Marlborough, New-Zealand) and evaluating model uncertainties. It revealed that dynamical models do not represent well local climate variations. Using a high density temperature data logger network, the second part is dedicated to developing a non-linear statistical model to map temperature at very fine scale in famous sub-appellations of the Bordeaux vineyard area (Saint-Émilion). Following, a method, coupling dynamical and statistical modelling, is proposed to integrate local scale in climate change projections. This thesis highlights that using simultaneously statistical and dynamical models can be an approach to reduce model uncertainties.

L'objectif est de comprendre comment la synergie entre la transformation du territoire et le changement climatique pourra affecter la biodiversité des Alpes-Maritimes à l'horizon 2100. Cette thèse comprend quatre chapitres. Dans le premier chapitre sont présentées les notions, les bases théoriques et conceptuelles ainsi que la problématique générale de recherche. Le deuxième chapitre est consacré à l'étude des processus d'artificialisation et de transformation territoriale. Dans cette partie sont évalués le processus de dispersion ainsi que les facteurs qui interviennent dans les phénomènes d'artificialisation du territoire et les tendances futures de changement sur les Alpes-Maritimes. Les règles de transition spatiale ont été extraites à partir de l'étude de la transformation territoriale des 40 dernières années pour comprendre les trajectoires de changement, mais aussi dans le but d'avoir une base de connaissances solide permettant de faire la simulation par automate cellulaire. A partir de ces connaissances et de l'interprétation des règles de transition sont élaborés les scénarios de transformation future du paysage aux horizons 2050 et 2100. Les résultats montrent la possible expansion de l'artificialisation selon le comportement et les tendances historiques observés sur le territoire. Les résultats de ce chapitre montrent que les surfaces artificielles pourraient doubler pour 2050, et tripler pour 2100 par rapport à leur occupation actuelle. Le troisième chapitre concerne l'évaluation de la perte de biodiversité selon les pressions anthropiques et climatiques. La première partie du chapitre trois est dédiée à la définition de la diversité écosystémique à partir des unités du paysage. Pour cette définition ont été considérés les différents facteurs écologiques qui ont une influence sur la répartition des écosystèmes tels que la géomorphologie, le sol, le climat et la végétation. Avec les informations obtenues dans la partie précédente, est étudié l'impact potentiel de la transformation territoriale sur la biodiversité. La deuxième partie de ce chapitre consiste en la réalisation d'un étalonnage bioclimatique des unités du paysage, afin de comprendre les limites écologiques de tolérance des expressions écosystémique aux conditions climatiques et géomorphologiques. Au total sont définies 236 unités du paysage sur lesquelles sont estimés les impacts synergiques de la transformation territoriale et du changement climatique afin d'évaluer les risques de perte de biodiversité vers la fin du siècle. Les résultats montrent que 68 unités du paysage (soit presque 30% de la diversité́ des Alpes-Maritimes) seront affectées par ces deux phénomènes d'ici la fin du XXIème siècle et 5 d'entre elles devraient disparaître, que ce soit en raison du changement climatique ou de la dynamique de l'artificialisation du sol. Le dernier chapitre propose une méthode permettant l'intégration des impacts du changement climatique et des impacts de la transformation territoriale dans les processus de conception et définition de politiques de conservation dynamique de la biodiversité. De plus, ce chapitre propose la possibilité d'intégrer les deux phénomènes dans la conception de réseaux écologiques de conservation, notamment dans le cadre de la Trame verte et bleue. / The work aims at understanding how the land transformation and climatic change synergy could affect the Alpes-Maritimes biodiversity. This thesis contains four chapters. In the first chapter, the purpose is to provide the conceptual basis and the framework that support the scientific foundations of this thesis and the main conceptual definitions of the studied problematic. In the second chapter, the purpose is to study the artificialization process in the French Riviera area, its probable potential dispersion, the conditions and the factors involved in the phenomenon in order to give an intuitively understanding of the landscape transformation and their principal trend. The landscape transformation of the last 40 years has been studied with the aim of identifying the spatial transition rules that have been introduced in the cellular automata model. We present a synthesis of landscape transformation in the French Riviera up to 2050 and 2100. The resulting scenarios provide information about future urban expansion according to historic behavior and the evolutionary patterns. The results of this part show that urban surfaces could double by 2050 and triplicated by 2100 compared with 2011. In the third chapter we assess the biodiversity loss according to land use dynamic and climate change. We first defined the ecosystem diversity by the landscape units. The landscape units are composed by the different ecological factors that have had an influence on ecosystems repartition like geomorphology, soil, climate, and vegetation. Then, we studied how landscape transformation could affect the biodiversity in the future by the spatial superposition of the first and second chapter results. Next, we realized a bioclimatic calibration for the landscape units with the aim of understanding the limits of ecological tolerance to the climatic conditions and the different ecological conditions like geomorphology, soil, and aspect. The bioclimatic calibration of the landscape units has allowed the definition of climatic change impact on ecosystem biodiversity for 2050 and 2100.The synergy between climatic change impact and landscape transformation shows that almost 30% (68 ecosystem expressions) of Alpes-Maritimes biodiversity could be affected at the end of the XXIst century, and at least five ecosystems expressions could disappear for 2100 due to both forces or some of these driving forces.In the fourth chapter we propose a method that allows the integration of climatic change impacts and landscape transformation on conservation process and politic assessment. Moreover, this chapter proposes the possibility to integrate both phenomena into the ecological networks structuration, especially into “Trame verte et bleue” in France.

Depuis des décennies, les dépôts atmosphériques azotés sont connus pour agir de manière sévère sur le fonctionnement des écosystèmes forestiers. Ils influent en effet la biogéochimie du sol, l’équilibre des éléments nutritifs et, en conséquence, la croissance des espèces végétales, la biodiversité végétale de sous-étage et plus globalement la santé des forêts. Dans le cadre de la convention internationale de Genève visant à limiter la pollution atmosphérique transfrontalière à longue distance, le concept de « Charges Critiques », défini à la fin des années 1980, a été retenu comme outil permettant d’évaluer la sensibilité d’un écosystème aux contaminants. Il permet d’estimer la quantité maximale de polluants atmosphériques acceptable par l’écosystème avant apparition de conséquences néfastes à son fonctionnement. De plus, en raison de l’impact des changements globaux sur les processus biogéochimiques régissant le fonctionnement des écosystèmes, l’influence des dépôts atmosphériques et du changement climatique doit être considéré de manière simultanée pour évaluer l’évolution de l’état des écosystèmes au cours du temps. Dès lors l’enjeu majeur est de pouvoir prédire l’effet combiné de ces facteurs sur les écosystèmes forestiers français. C’est l’objectif de ce travail de thèse. Des modèles dynamiques couplés biogéochimiques – écologiques, tels que les modèles ForSAFE-VEG ou PROPS, ou écologiques (basés sur la base de données EcoPlant) ont été développés ou adaptés à ces fins, et appliqués à différentes échelles locale, régionale et nationale, selon différents scénarios de dépôts et climatiques. L’application et la calibration du modèle couplé ForSAFE-VEG sur des placettes forestières permanentes du réseau RENECOFOR ont permis de prédire l’évolution de la composition biogéochimique de la solution du sol et en cascade de la composition floristique de trois sites, sous différents scénarios de dépôts atmosphériques et de changement climatique. Les principales évolutions des sites sont liées à leurs caractéristiques stationnelles. Si le changement climatique joue un rôle prédominant sur la réponse des espèces, les écosystèmes oligotrophes restent sensibles aux dépôts de N. A court terme, l’effet combiné des dépôts et du changement climatique sur le long terme est modulé par les effets de la gestion forestière. L’extrapolation du modèle couplé à plus large échelle nécessite une continuité dans la disponibilité des données d’entrée et de calibration de la réponse des espèces. Les données et scénarios de changement climatiques ont été complétés et actualisés à l’aide du modèle SAFRAN et des nouveaux scénarios RCP régionalisés. La calibration de la réponse des espèces végétales à l’échelle de la France a été réalisée à partir des mesures de la base de données phytoécologiques EcoPlant, par le développement de modèles de distribution d’espèces (SDM), en intégrant simultanément des variables climatiques, édaphiques, d’énergie et de nutrition. Le couplage entre le modèle ForSAFE et les SDM assure une modélisation robuste à l’échelle du territoire de la réponse des écosystèmes forestiers dans le temps, calibrée pour les conditions pédoclimatiques françaises. La modélisation des charges critiques d’acidité, d’eutrophisation et de biodiversité sur l’ensemble des sites RENECOFOR et la totalité des écosystèmes forestiers français montre des sensibilités variées aux dépôts de soufre et d’azote en fonction des écosystèmes, avec parmi les plus sensibles les Landes, la Sologne et le Massif Central. Des indices de qualité des habitats (HSi) ont été calculés à l’échelle de tous les écosystèmes par le modèle PROPS et les SDM. La sélection des espèces représentatives reste primordiale car elle conditionne la valeur finale de HSi. Ce paramètre est l’un des plus sensibles à prendre en compte dans la modélisation. Il est à mettre en relation avec les objectifs de protection des écosystèmes voulus par les gestionnaires.

Cette thèse propose une analyse épistémologique des théories de la complexité, une évaluation de leur portée générale et de leur utilité dans des domaines particuliers, et la mise au jour de leur contribution décisive à la question centrale du changement climatique. L’objectif est de cerner la nature de la complexité à travers tout l’éventail des disciplines, car les théories de la complexité ne cessent de s’éteindre et la liste des bénéfices qu’on leur attribue de s’allonger. L’étude de cas du changement climatique est riche, y sont impliqués de nombreux systèmes complexes d’importance décisive pour le genre humain, parmi lesquels l’agriculture, l’énergie, l’eau et l’économie. Le présent travail propose d’abord une définition de la complexité généralisée, comprise comme cadre général de la pensée fondé sur six grandes catégories. Il procède ensuite à l’analyse à travers ce cadre, des dimensions scientifiques, politiques et éthiques du changement climatique. Notre point de départ est constitué par un examen attentif du trois corpus importants : le rapport du GEIC « Climate Change 2007, » « le Millennium Ecosystem Assessment, » et l’éthique du changement climatique. Il s’avère que la mise en œuvre des théories de la complexité est nécessaire pour mesurer de manière rigoureuse la portée non seulement des aspects multiples des différents systèmes complexes impliqués, mais aussi de l’ensemble dans toutes sa signification polyvalente. En s’interrogeant sur le rôle et l’utilité des théories de la complexité dans des domaines et à des échelles multiples, nous mettons en lumière une série de principes-clés sur la nature et l’usage de ces théories. / This dissertation presents an epistemological analysis of complexity theories, an evaluation of their contribution, both generally and to specific domains, and a demonstration of their important contribution to climate change. The objective is to provide a description of complexity theories across the whole range of disciplines, as complexity theories continue to expand and the list of their proposed benefits continue to grow. The case study of climate change is rich, as it touches on a number of complex systems of primary significance to humanity, such as agriculture, energy, water, and the economy. The present work proposes first a definition of generalized complexity, comprised of a general framework of the field based upon six major categories. It proceeds to analyze, in light of this framework, the scientific, ethical and political dimensions of climate change. Our point of departure consists in a thorough examination of three important bodies of literature: the IPCC report “Climate Change 2007,” the “Millennium Ecosystem Assessment,” and the ethics of climate change. The dissertation shows that the use of complexity theories is necessary in order to measure in a rigorous manner the contribution, not only of the multiple aspects of different complex systems involved, but also of the framework as an ensemble, with its polyvalent signification. By examining the role and the utility of complexity theories in multiple fields at multiple scales, we reveal a series of key principles regarding the nature and usage of these theories.