Offre de thèse IRSTEA Lyon

Proposition de thèse / PhD position
Irstea Lyon, RiverLy Unit
Nov. 2019 – Oct. 2022


Caractérisation intégrée de la matière organique dissoute : mise en évidence d’empreintes physico-chimiques pour tracer les sources naturelles et anthropiques

Integrated strategy for dissolved organic matter characterization: identification of
physicochemical fingerprints to trace natural and anthropogenic sources


Encadrant / PhD supervisor
Matthieu Masson, équipe Laboratoire de chimie des milieux aquatiques – Aquatic Chemistry Team (LAMA)


Directrice de thèse / PhD Director
Cécile Miège (HDR), équipe Laboratoire de chimie des milieux aquatiques – Aquatic Chemistry Team (LAMA)


Etablissement(s) de rattachement / Hosting institute
Irstea Lyon, Unité de recherche RiverLy – Research Unit RiverLy


Ecole doctorale / Doctoral School
Ecole Doctorale de Chimie de Lyon – ED 206


Résumé

La matière organique dissoute (MOD), constituée d’un mélange complexe de composés
chimiques variés, joue un rôle clé dans le fonctionnement des écosystèmes aquatiques. Les sources naturelles ou anthropiques de MOD dans un bassin versant sont nombreuses. La nature et le devenir de la MOD dans les cours d’eau semblent fortement liés au type de source. L’objectif de cette thèse est d’identifier les empreintes de MOD typiques des sources principales de MOD dans les bassins versants soumis à des pressions anthropiques variables. Pour cela, une approche intégrative innovante
sera développée en combinant différentes techniques analytiques pour caractériser la MOD et en déduire de nouveaux indicateurs sur sa composition et ses propriétés physico-chimiques. Diverses techniques d’analyse classiques et innovantes, dont la fluorescence 3D, la chromatographie d’exclusion stérique couplée à des détections spectroscopiques (HPSEC-UV/fluorescence) et la spectrométrie de masse haute résolution couplée à la chromatographie liquide, seront appliquées àun grand nombre (n>200) d’échantillons représentatifs de types de sources de MOD naturelles et
anthropiques. L’analyse statistique des données (analyse multivariée, fouille de données…) vise d’une part, à documenter la variabilité de la nature de la MOD pour les principales sources potentielles naturelles et anthropiques et, d’autre part, à définir un ensemble d’indicateurs typiques de ces sources. Cette nouvelle approche intégrée de caractérisation de la MOD sera appliquée sur les eaux de rivières de bassins versants péri-urbains (ex : Yzeron) ou fortement anthropisés (ex : Gier) afin de montrer son potentiel pour mettre en évidence les sources de MOD dans les bassins versants.


Pour plus de détails, contacter matthieu.masson@irstea.fr
Proposition de sujet de thèse 2019-2022 : M. Masson et C. Miège (Irstea Lyon, UR RiverLy)


Abstract

Dissolved organic matter (DOM) is a complex mixture of various chemical compounds that play a key role in the functioning of aquatic ecosystems. There are many natural or anthropogenic sources of DOM in a watershed. The nature and fate of MOD in aquatic environments appear to be strongly related to the types of OM source. The objective of this thesis is to identify specific DOM fingerprints as a function of the main types of OM source in watersheds subject to variable anthropogenic pressure. For this purpose, an innovative integrative approach will be developed by combining different analytical techniques to characterize DOM and derive new indicators of its composition and physicochemical properties. Various analytical techniques, including classical and
innovative ones (3D fluorescence, steric exclusion chromatography coupled to spectroscopy detection and high-resolution mass spectrometry coupled with liquid chromatography) will be applied to a large number (n>200) of representative samples from various natural and anthropogenic DOM sources. A specific statistical analysis (based on multivariate analysis, data mining approach) of the data obtained
will be developed i) to document the variability of DOM composition for the main natural and anthropogenic sources of DOM in rivers and, ii) to define a set of indicators for the main types of sources. Finally, this original integrated approach will be applied to peri-urban (e.g. Yzeron) or highly anthropized (e.g. Gier) rivers to demonstrate its potentiality for the identification of DOM sources in contrasted watersheds.


For more details, please ask to matthieu.masson@irstea.fr


Financement / Funding
Le financement est porté par Irstea (UR RiverLy) et est soumis à l’excellence du candidat.
This PhD funding is provided by Irstea and is subject to the candidate excellence.
Profil du candidat / Candidate Profile

  • Le candidat aura une formation universitaire ou ingénieure en chimie analytique appliquée à l‘environnement et/ou en sciences de l’environnement.
    The candidate will have a university or engineering degree in analytical chemistry applied to the environment and/or in environmental sciences.
  • Le candidat possèdera également de réelles connaissances en traitement statistique de la donnée (en particulier analyse multivariée). Des connaissances en programmation (par ex. logiciel R) seront appréciées.
    The candidate should also master statistical data processing (especially in multivariate analysis). Programming knowledge (e.g. R software) will be appreciated.
  • Modalité de candidature / Application procedure
    Adresser un CV et une lettre de motivation avant le 10 septembre à :
    Send a CV and cover letter before September 10th to:
    Matthieu MASSON
    matthieu.masson@irstea.fr
    +33 (0)4 72 20 87 58
    Cécile Miège
    cecile.miege@irstea.fr
    +33 (0)4 72 20 87 44
    Irstea – centre de Lyon-Villeurbanne
    Laboratoire de chimie des milieux aquatiques (LAMA), UR RiverLy
    5 rue de la Doua, CS 20244, 69625 Villeurbanne Cedex, France

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