Comprendre la réponse adaptative de populations d’arbres aux variations climatiques : modélisation des processus éco-évolutifs à des échelles locales

Prédire le rythme et comprendre les mécanismes de l’adaptation des populations à leur environnement est une question majeure de l’écologie évolutive, qui connait actuellement un regain d’intérêt dans le contexte du changement climatique (CC) et global. La variation phénotypique des traits d’histoire de vie, à travers laquelle se manifeste l’adaptation, résulte à la fois de la variation génétique entre individus et de la variation environnementale dans l’espace ou dans le temps. Les arbres forestiers sont généralement considérés comme dotés de bonnes capacités d’adaptation, de par leurs hauts niveaux de diversité génétique, leurs grandes tailles de population, les forts flux de gènes entre populations, et la plasticité importante de leur traits adaptatifs. Cependant, le rythme observé et prédit du CC, bien supérieur à celui des oscillations climatiques passées, soulève la question de la rapidité de la réponse adaptative future des populations d’arbres. Sur cette question, l’originalité de mes travaux de recherche repose sur l’estimation « en temps réel » des processus éco-évolutifs contribuant à l’adaptation, dans une démarche inter-disciplinaire, et par la combinaison d’approches expérimentales et de modélisation. J’ai tout d’abord développé des méthodes innovantes basées sur des marqueurs génétiques pour caractériser le régime de reproduction et les flux de gènes par pollen et par graine à l’échelle d’une génération, et en révéler la sensibilité à différents facteurs écologiques et anthropiques dans différentes populations d’arbres. J’ai aussi utilisé ces méthodes, en association avec des approches de génétique quantitative et d’écophysiologie, pour mesurer la variabilité génétique disponible et la sélection exercée par l’environnement abiotique sur des traits fonctionnels impliqués dans la réponse au climat dans des populations de Hêtre le long de gradient altitudinaux. Le potentiel adaptatif non négligeable des populations de Hêtre ainsi mis en évidence est corroboré par d’autres approches expérimentales, qui révèlent une différenciation génétique adaptative faible mais significative entre populations séparées de ~1km, aussi bien au niveau des traits fonctionnels que des gènes candidats impliqués dans ces traits. Enfin, je développe des modèles de simulation mécanistes pour intégrer les processus écophysiologiques, démographiques et génétiques, comprendre leurs effets et leur interactions, et prédire la dynamique future des populations d’arbres en réponse au CCUnderstanding how and how fast populations adapt to their environment is a major issue of evolutionary ecology, which is currently gaining a renewed interest in the context of climate change (CC). Phenotypic variation in life history traits, through which adaptation acts, results both from genetic variation between individuals and environmental variation in space or time. Forest trees are generally considered to have good adaptation abilities, because of their high levels of genetic diversity, their large population sizes, the strong gene flow between populations, and the high plasticity of their adaptive traits. However, the rhythm of observed and predicted CC, much higher than that of past climatic oscillations, raises the issue of how fast tree populations can respond. On these topics, the originality of my research relies on estimating "real time" eco-evolutionary processes contributing to adaptation, using an inter-disciplinary approach, and combining experimental and modeling approaches. I first developed innovative methods based on genetic markers to characterize plant mating system and gene flow by pollen and seed across a generation, and reveal their sensitivity to various environmental and anthropogenic factors in different populations of trees. I also used these methods in combination with quantitative genetic and ecophysiology approaches to measure the available genetic variability and the selection due to the abiotic environment on functional traits involved in climate response in beech populations along an altitudinal gradient. The significant adaptive potential of beech populations highlighted by this approach is corroborated by other experimental approaches, which reveal a small but significant adaptive genetic differentiation between populations separated by ~ 1km, both in terms of functional traits and candidate genes involved in these traits. Finally, I develop mechanistic simulation models to integrate eco-physiological, demographic and genetic processes, understand their effects and interactions, and predict future dynamics of trees population in response to C