Doctorant

CEFE/CNRS
Campus du CNRS
1919, route de Mende
34293 Montpellier cedex 5

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Sujet : Priorisation des enjeux de la biodiversité dans un contexte de planification territoriale

Mots clefs : Biodiversité multi-facette, Conservation, Données libres d’accès, Evaluation environnementale stratégique, SDM, Séquence ERC

Encadrants :

John THOMPSON, CEFE-CNRS

Charlotte BIGARD, ARB Occitanie

Christian KERBIRIOU, CESCO-MNHN et Sorbonne université

Fabien CLAIREAU, CESCO-MNHN

Eric DURAND, Naturalia environnement

Financement : Naturalia Environnement et Bourse CIFRE

Résumé :

L’évaluation environnementale stratégique (EES) représente un cadre réglementaire fondamental pour la planification et la limitation des impacts de l’aménagement du territoire sur la biodiversité à travers l’anticipation de la mise en œuvre de la séquence « Eviter-Réduire-Compenser ». Cependant, l’EES est souvent basée sur des diagnostics de biodiversité incomplets et non exhaustifs qui se limitent généralement aux espaces réglementés et d’inventaires. Il devient alors nécessaire de développer un cadre méthodologique permettant d’améliorer ces diagnostics territoriaux basés sur des observations naturalistes. C’est dans cette optique, que nous proposons une démarche méthodologique répétable et modulable pour différents territoires. Dans une première partie, nous présentons des outils de modélisation couramment utilisés pour spatialiser la biodiversité et prioriser ses enjeux et nous illustrons leurs intérêts pour la planification territoriale à travers deux cas d’études. Dans une seconde partie, nous évaluons l’adéquation de ces outils pour répondre aux besoins opérationnels de l’EES en les confrontant aux contextes socio-écologiques contrastés de trois intercommunalités. Nous évaluons l’influence de différentes sources de données libres d’accès sur la modélisation spatiale des enjeux de biodiversité ainsi que la plus-value et la faisabilité d’une approche multi-facette de la biodiversité. Nous soulignons l’importance d’évaluer les biais d’une approche « data-driven » de modélisation de la distribution d’espèce. Dans le cas contraire, les analyses risquent de reposer sur une communauté d’espèce peu représentative de sa composition réelle. De plus, nous révélons la nécessité d’adopter une approche intégrative prenant en compte différentes facettes de la biodiversité pour pallier les lacunes dans les diagnostics de biodiversité. Ces travaux de recherche représentent une première étape opérationnelle dans l’utilisation d’outils de modélisation spatiale, plus performants pour élaborer des diagnostics de biodiversité et adopter une approche plus systémique pour identifier des priorités de conservation.