THÉMATIQUE : GESTION INTÉGRÉE DES RESSOURCES : ENVIRONNEMENT, MER, PAYSAGE, SOL
Environnement et gestion des ressources
Master Team Milieux
Pour répondre aux enjeux environnementaux complexes (gestion des ressources naturelles, systèmes alimentaires), il est nécessaire d’avoir une approche basée sur l’articulation étroite entre sciences de l’ingénieur et sciences sociales afin d’appréhender la complexité des processus liés à ces objets : multi-enjeux et multi-acteurs à l’échelle systémique du territoire.
Ce parcours de master allie les sciences du milieu (sciences du sol, écologie) et les sciences sociales (sociologie, économie, sciences
politiques) pour aborder les enjeux environnementaux et de développement territorial. Il accorde une place importante à la dynamique
des milieux physiques naturels et anthropisés.
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Mieux intégrer l'arbre dans les projets d'aménagement
L'arbre participe à la qualité paysagère et environnementale de l'espace public. Ses atouts ornementaux, son impact sur le microclimat ou encore la touche de naturalité qu'il confère au paysage urbain en font un allié précieux de l'aménageur. Planter un arbre doit être un acte réfléchi car il engage le gestionnaire pour plusieurs dizaines d'années, sur un plan esthétique mais également financier. Pour que l'arbre remplisse au mieux et de manière durable sa fonction d'agrément, il est nécessaire d'étudier toutes les composantes d'un tel projet : intégration dans le paysage, développement futur, contraintes d'entretien, exigences écologiques.
La formation propose une méthodologie simple pour sélectionner l'essence idéale en fonction du site de plantation, à partir de critères concrets et exhaustifs.
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Modélisation hiérarchique Bayésienne pour l'écologie
Les modèles statistiques hiérarchiques et en particulier les modèles hiérarchiques bayésiens sont devenus des outils absolument incontournables de la modélisation statistique et en particulier en écologie. Au cours de cette formation, nous rappellerons les principes de la modélisation hiérarchique et de l'inférence bayésienne. Le cours sera aussi l’occasion de présenter les méthodes de simulation de Monte Carlo (MCMC) largement mobilisées pour l’estimation des distributions Bayésiennes a posteriori. Une part importante du cours sera consacrée à la manipulation pratique de modèle sous forme de démonstration et de travaux pratiques. Le cours s'appuiera largement sur le langage de programmation BUGS qui est le plus couramment utilisé pour la modélisation hiérarchique bayésienne.
Cette formation (niveau M2) de la spécialisation d’ingénieur/Master Sciences halieutiques et aquacoles est ouverte aux professionnels au titre de la formation continue.
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