L’objectif de cette étude est d’illustrer à l’aide d’indicateurs les conséquences de choix de gestion imposés par cinq scénarios socioéconomiques prospectifs appliqués à une large zone forestière pour les 60 prochaines années. Le cas d’étude choisi est la zone centrée sur la commune de Pontenx-les-Forges dans le sud-ouest de la France et couvrant 101000 hectares. Cet article présente une description de la zone d’étude et des itinéraires sylvicoles mis en œuvre par les propriétaires forestiers selon des scénarios. À l’aide d’un simulateur pilotant deux modèles de croissance, l’évolution de la zone d’étude à l’échelle de chaque parcelle est synthétisée par 9 indicateurs sur une période de 60 ans : le volume sur pied, le carbone sur pied, le volume total exploité, la valeur commerciale sur pied, le volume de l’arbre moyen, la vulnérabilité au vent et au feu, et des indices de biodiversité. Un des principaux résultats de cette étude est de montrer l’amplitude des changements pour la production et le volume sur pied : selon les scénarios les récoltes annuelles peuvent varier de 50 % dès 2030. Par conséquent, d’autres indicateurs sont impactés comme la biodiversité, la vulnérabilité au vent ou au feu. Pourtant, l’espèce dominante est maintenue et le comportement partiellement conservateur des types de propriétaires est pris en compte. En conclusion, des améliorations pour de futures simulations sont envisagées ; dans ce but, des synergies avec la télédétection sont nécessaires pour la collecte des données d’initialisation sur de larges territoires, ce qui permettra d’améliorer la précision des résultats.

Ce projet s’attache à étudier les phénomènes Natech imputables à des inondations/tsunami en considérant deux échelles spatiales d’analyse : l’échelle du site industriel et l’échelle du territoire. Ces deux échelles permettent d’appréhender la problématique des Natechs d’une part d’un point de vue essentiellement « vulnérabilité » et d’autre part, grâce à une analyse plus globale et profonde qui fait résonner la notion de résilience territoriale. Le travail est basé sur une analyse a posteriori (au Japon) et a priori (en France) des pratiques de gestion des événements Natech auprès des parties prenantes (industriels, collectivités, services de l’état…). Pour cela, en France et au Japon, des questionnaires, des visites et des entretiens ont été réalisés sur des territoires touchés ou potentiellement concernés par le phénomène Natech inondation/tsunami. Ces données sont employées : -à l’échelle du site industriel, pour modéliser l’impact du phénomène naturel sur l’installation (par le biais notamment d’arbres de défaillances), puis produire deux outils d’aide à la décision (diagnostic de l’Etude de danger et diagnostic du Plan d’Opération Interne lors d’un événement Natech inondation) -à l’échelle du territoire pour modéliser le processus Natech, identifier 3 zones de fragilité, définir 5 scénarios de choc. Puis, en considérant que la résilience globale d’un territoire dépend notamment de la résilience des acteurs qui le constituent proposer un outil d’audit des parties prenantes du territoire afin d’estimer la résilience de chacun d’entre eux, les pistes de progrès et, in fine, améliorer la résilience du territoire qui les héberge. Mots-clefs : Natech, Science du danger, arbres de défaillance, aide à la décision, résilience territoriale.

The ABYSS project aims at describing deep-sea benthic biodiversity spanning several branches of the tree of life with eDNA metabarcoding tools. To accommodate both micro- and macro biologists, we designed a bioinformatic pipeline based on Illumina read correction with Dada2 allowing analysing metabarcodes from prokaryotic and eukaryotic life compartments.

This dataset is the coastal zone land surface region from Europe, derived from the coastline towards inland, as a series of 10 consecutive buffers of 1km width each. The coastline is defined by the extent of the Corine Land Cover 2018 (raster 100m) version 20 accounting layer. In this version all Corine Land Cover pixels with a value of 523, corresponding to sea and oceans, were considered as non-land surface and thus were excluded from the buffer zone.

2bRAD genotyping will be used to estimate genetic diversity and connectivity among populations of Sabellaria alveolata. We will relate population genetic parameters with reef state characteristics.

Individuals from 5 populations were kept in common garden conditions in order to examine acclimation and adaptation to temperature in the honeycomb worm. Worms were exposed to 5 temperature treatments, and collected for RNAseq analysis. Gene expression patterns were then examined.

Whole genome pooled sequencing of individuals from 4 populations and 3 different color phenotype in order to uncover the genetic variants linked to color expression in the pearl oyster P. margaritifera.

Metagenomic analysis of clams from Sanaga river in Cameroon to describe the virome

The eleven collected wild strains of T. lutea were compared phenotypically, in particular with regard to their pigment and lipid profiles. The genome of each T. lutea strain was also sequenced to investigate the genetic structure and genome organisation of this species. Collected data were summarized in a genome browser to provide easy-to-use support for the scientific community (https://genomes-catalog.ifremer.fr). This provides an important resource- to understand, exploit and predict the biodiversity of this species.

The dataset on Natura 2000 sites was created in 2014 by Cogea for the European Marine Observation and Data Network. It is entirely based on spatial data from the European Environmental Agency (EEA), plus additional info, links and selected EEA data joined to the feature attributes, as well as a calculation by Cogea of marine and coastal location of features. It is available for viewing and download on EMODnet - Human Activities web portal (www.emodnet-humanactivities.eu). Natura 2000 is an ecological network composed of sites designated under the Birds Directive (Special Protection Areas, SPAs) and the Habitats Directive (Sites of Community Importance, SCIs, and Special Areas of Conservation, SACs). The dataset covers the whole EU. Following the United Kingdom’s withdrawal from the EU on 31 January 2020, it ceased to be part of the EEA’s institutional networks and governance. In the webmap the EEA dataset has been filtered by Cogea to show only (i) marine sites, i.e. sites with a marine area percentage higher than 0 (as calculated by the EEA) and (ii) sites that, even if not identified as marine by the EEA, intersect the EEA coastline or that are within a distance of 1 km from the coastline (using a 1 km inner buffer from the EEA coastline). In both cases the COAST_MAR field value=1. The EEA coastline dataset is available at https://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/eea-coastline-for-analysis-2. Compared with the previous version, this one includes the updated dataset 'Natura 2000 End 2020', published by the EEA in July 2021. For further information (e.g. biogeographic region, directive, habitats, sites, impact, management, species and metadata) please visit the EEA's website hosting the Natura 2000 tabular data.