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Synthèse des données récoltées sur les peuplements piscicoles dans le cadre du Réseau de Contrôle de Surveillance sur le bassin

Publiée le 20/12/2011

Description du poste

Contexte :
La mise en œuvre de la DCE en décembre 2000 a permis de définir un cadre méthodologique commun à l'ensemble des pays européens en matière de gestion de l'eau et de sa ressource. L'objectif principal attendu est l'obtention du bon état écologique en 2015 en adoptant les mesures de gestion adaptée. Cette stratégie impose aux états membres, préalablement aux objectifs de non dégradation et de restauration, de définir l'état initial des masses d'eau (éléments de qualité biologique, physico-chimique et hydromorphologique) et de suivre l'évolution de cet état au travers d'un programme de surveillance.

Le réseau de contrôle de surveillance (RCS), mis en œuvre depuis 2007 s'inscrit dans ce programme. Il est constitué de 1566 stations de suivi au niveau national et 420 sur le bassin Loire-Bretagne. L'ONEMA participe à la mise en œuvre des contrôles de surveillance, en réalisant notamment des échantillonnages de l'ichtyofaune au titre du RCS.

Objectifs du stage :

- Analyser les données relatives aux peuplements de poissons récoltées par l’Onema sur le bassin Loire-Bretagne dans le cadre du Réseau de Contrôle de Surveillance, en lien avec d’autres paramètres : principalement pressions et caractéristiques hydromorphologiques afin de dresser un bilan de leur état. L'analyse des données porte sur deux campagnes bisannuelles du RCS: 2007/2008 et 2009/2010.

Afin de réaliser cette analyse, les étapes sont les suivantes :
- Constitution du jeu de données final (compilation et validation des données)
- Analyse des données (sur la base d’outils statistiques)
- Interprétation écologique des résultats
- Rédaction d'un rapport

Profil recherché

Profil :

Niveau Bac+5, école d’ingénieur ou Mastère 2

Connaissances en écologie des milieux aquatiques (ichtyologie)
Intérêt pour le fonctionnement des écosystèmes aquatiques

Connaissances et pratique antérieure des méthodes d’analyse statistique (qualité des données, statistiques descriptives, analyses multivariées notamment) – Connaissance de logiciel R.

Aptitude à la rédaction scientifique

Motivation, sérieux, autonomie et esprit d’équipe

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