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Centre de Biologie pour la Gestion des Populations - UMR Inra, IRD, Cirad, Montpellier SupAgro

Mollot

Gregory Mollot - Photo

Grégory MOLLOT
Fonction : postdoc
Sujet : System approach for the TRAnsition to bio-DIVersified agroecosystems, from process analysis to multi-scale co-conception with actors
Responsable CBGP : J.F. Martin
Dates : 1er avril 2016 – 31 décembre 2017
Financement : projet STRADIV 

Grégory est impliqué dans la tâche 2.2 du WP2 : « Effet de la biodiversité et de sa gestion sur la régulation des bioagresseurs ».

L’efficience de la régulation des bioagresseurs repose en grande partie sur la structure de la communauté à laquelle appartiennent le bioagresseur et ses ennemis naturels. Par exemple, la structure de la communauté des plantes affecte les autres communautés, par des effets ascendants (« bottom-up effects », selon la quantité et la qualité des ressources basales supportant le réseau trophique) et par des effets indirects, comme par la modification de l’habitat. L’étude de l’effet de la diversité végétale sur le fonctionnement des communautés et la régulation des bioagresseurs est souvent limitée par la difficulté de mesurer les interactions réelles in natura. Nous allons utiliser une approche metabarcoding ADN pour identifier les liens trophiques entre consommateurs et ressources (y compris les bioagresseurs) dans le réseau d’interactions de l’agrosystème. Cette méthode aboutit à une reconstruction complète de la structure du réseau trophique et permet une analyse intégrative des processus de régulation des bioagresseurs (Mollot et al. 2014). L’application de cette méthode à un ensemble de situations contrastées est l’une des initiatives les plus ambitieuses en écologie des communautés appliquée aux agrosystèmes. Étant donné que la méthode sera appliquée strictement avec les mêmes protocoles dans tous les sites, notre jeu de données fournira une compréhension globale des relations qui existent entre la diversité végétale, la structure des réseaux trophiques et la régulation des bioagresseurs. Nous allons nous intéresser aux bioagresseurs les plus importants dans chaque type d’agrosystème : les vers blancs du riz, le charançon et les nématodes phyto-parasite du bananier, les pucerons dans les vergers de fruits, et le scolyte du café. En parallèle, dans chaque situation étudiée, la densité des bioagresseurs sera mesurée pour quantifier la régulation apportée par la communauté. Nous allons extraire l’ADN des contenus stomacaux des consommateurs, l’amplifier et le séquencer, pour identifier les espèces consommées et afin de construire la matrice binaire des évènements entre ressources et consommateurs. D’un point de vue pratique, le metabarcoding ADN va permettre d’identifier les espèces directement impliquées dans la régulation des bioagresseurs, ainsi que les autres espèces qui peuvent interférer avec ce processus, par la prédation intra-guilde par exemple. Ce travail permettre d’alimenter le modèle de simulation créé dans le WP3.

La structure des réseaux trophiques et la potentielle régulation des bioagresseurs seront analysées en fonction de la diversité fonctionnelle des plantes et des options de gestion.