
Sarah Tardif
Doctorat
Pollens urbains: Echantillonnage, Identification, Modélisation.
Université du Québec à Montréal
Département des sciences biologiques - SB2845
141 Président-Kennedy
Montréal QC H2X 3Y5
Directeur: Alain Paquette
Codirectrices: Isabelle Laforest-Lapointe, Rita Sousa Silva
Email:
FORMATION
- 2021 - (en cours): Doctorat en biologie, Université du Québec à Montréal, Montréal
- 2019-2021 : Master Agrosciences, Environnement, Territoire, Paysages, Forêts, Université de Lorraine et AgroParisTech, Nancy (France)
- 2018-2019 : Licence de biologie, Sciences de la biodiversité, Lyon (France)
- 2015-2018 : Classe préparatoire aux grandes écoles en Biologie et géologie, BCPST, Lyon (France)
- 2015 : Baccalauréat scientifique, Lyon (France)
PROJET DE RECHERCHE
Pollens urbains: Echantillonnage, Identification, Modélisation.
Dans le cadre de ce projet, je m'intéresse au lien entre la forêt urbaine et la santé humaine. Mon projet vise à développer et mettre en place un vaste réseau de surveillance du pollen pour représenter avec précision la variabilité des concentrations de chaque espèce de pollen sur l'île de Montréal. Mon objectif est de développer des modèles de régression de l'utilisation du sol pour calculer les expositions au pollen sur l'ensemble de l’île de Montréal en utilisant les données polliniques collectées et les prédicteurs environnementaux tels que les variables d'utilisation et de couverture du sol, les variations locales de la composition et de l'abondance des plantes, le moment de la floraison et les influences météorologiques sur la libération et la dispersion du pollen.
Urban Pollens : Sampling, Identification, Modeling.
In this project, I am interested in the link between urban forest and human health. My project aims to develop and implement an extensive pollen monitoring network to accurately represent the variability of concentrations of each pollen species on the Montreal Island. My objective is to develop land use regression models to calculate pollen exposures on the entire Island of Montreal using collected pollen data and environmental predictors such as land use and land cover variables, local variations in plant composition and abundance, flowering time, and meteorological influences on pollen release and dispersal.



