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    Accueil > Recrutements en environnement > Recrutements clos > Post-Doctorat modélisation de la croissance des forêts brûlées de l’est du Canada

    Post-Doctorat modélisation de la croissance des forêts brûlées de l’est du Canada

    Recrutements clos Mise à jour :24/01/2026Poser une question
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    Post-doc foresterie à l’Université du Québec à Chicoutimi

    Université du Québec à Chicoutimi

    Offre de post-doctorat en écologie forestière : Modélisation de la croissance et des trajectoires de composition des forêts brûlées et des plantations de l’est du Canada à partir de la télédétection
    1 Post-doc de 2 ans ou 2 Post-doc de 1 an
    Recrutements clos

    Contexte général et description du projet

    Les forêts de l’est du Canada sont largement affectées par des perturbations naturelles et humaines, dont majoritairement les feux et les coupes. D’importantes proportions de ces forêts perturbées ont  aussi  été reboisées au cours de cinquante dernières années (c.-à-d.; plantations).

    Cependant, on constate un manque criant d’informations sur la croissance et l’évolution de la composition des forêts brûlées et des plantations, ce qui pose des questions sur leur capacité future à fournir des services écosystémiques essentiels (approvisionnement en bois, maintien de la biodiversité, séquestration de carbone, etc.). Ce manque d’informations est lié aux superficies considérables en jeu et à la difficulté d’accès, rendant le suivi sur le terrain long et coûteux.

    Dans ce contexte, la disponibilité de données de télédétection (Lidar et imagerie spectrale) pour l’ensemble du Québec méridional procure une source d’informations inestimable pour le suivi de ces forêts.

    Missions du post-doctorant forestier

    La (ou les) personne(s) recrutée(s) aura(ont) pour mandat de développer des modèles spatialement explicites de la croissance et des trajectoires compositionnelles des forêts brulées et des plantations.
    La méthode innovante associe les données de télédétection (par ex. : hauteur, biomasse, composition des peuplements) avec les cartes d’historiques de feux et de plantations, permettant ainsi de modéliser la dynamique des forêts en fonction du temps écoulé depuis ces événements et d’autres  variables  environnementales  clés  (climat,  sols, topographie). Ces ensembles de données disponibles au Québec sont uniques au monde en termes de précision écologique (Lidar et imagerie spectrale haute résolution), de couverture spatiale (sub-continentale) et de profondeur temporelle (1890-présent pour les feux et 1970-présent pour les plantations).
    Les modèles seront donc alimentés par plusieurs centaines de milliers de peuplements inclus dans les bases  de données.

    Les résultats de ces analyses sont vivement attendus par de nombreux acteurs du milieu forestier (universitaires, gouvernements, industries). Le projet pourra être mené par un(e) post-doc sur une période de deux ans, ou pourra aussi être divisé en deux projets pour les volets plantations et forêt brulées séparément (deux post-docs d’un an).

    Compétences requises

    • PhD en foresterie, écologie forestière, télédétection ou autres domaines pertinents.
    • Excellente maitrise des logiciels SIG (ArcGIS ou QGIS) et du logiciel R.
    • Gestion de larges bases de données spatiales, analyses statistiques et modélisations spatiales.
    • Excellentes capacités de communication scientifique (rédaction d’articles et conférence).

    Encadrement, contexte de travail et financement

    La (ou les) personne(s) recrutée(s) travaillera(ont) à l’UQAC (Chicoutimi) sous la direction de Victor Danneyrolles et Yan Boucher. Le contexte de travail implique également d’étroites collaborations avec les chercheurs d’autres universités (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue), des gouvernements du Québec (Direction de la Recherche Forestière, Direction des Inventaires Forestiers) et du Canada (Service Canadien des Forêts). Le financement est de 75 000$ par année.

    Référence de ce postdoc foresterie au Canada : OE-200824-1
    Recrutement clos.

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