Déf

i Gol

fe d

e G

asco

gne

- B

rest

, déc

. 200

2

Modèle de dépendance Modèle de dépendance

Océano - Météo, Océano - Météo,

bloom phytoplanctoniquebloom phytoplanctonique

Sylvie VanIseghemIfremer Brest -

TMSI/IDM/Cellule OcéanoMétéo

email : svaniseg@ifremer.fr

http//www.ifremer.fr/metocean

Déf

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rest

, déc

. 200

2

L’objectif de cette étude est de déterminer les situations Océano-Météo

favorables à l ’occurrence des blooms phytoplanctoniques

dans la zone sud Bretagne.

Situation Océano-Météo  : description des conditions d ’environnement (en fonction du phénomène choisi - les blooms phytoplanctoniques).

Situation favorable : situation Océano Météo ayant, d ’après l ’historique des données, aboutit au développement du phénomène physique ou biologique considéré.

Bloom phytoplanctonique : efflorescence algale.

Il est caractérisé par sa localisation, son intensité, sa durée...

On s ’intéresse aux blooms précoces (Mars), au large, zone sud Finistère.

Introduction

Déf

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- B

rest

, déc

. 200

2

La démarche

Partie II. Modélisation pertinente de

la situation “Océano-Météo”

Partie I. Caractérisation du

phénomène Biologique choisi, ici Bloom Phy.

Partie III. Modèle de dépendance

variables débit et vent à différentes échelles de temps.

2 “types” d’informations

Situations Océano-Météo, Si.O.M

n

3

2

1

Année

Année

Année

Année

Si.O.M

Si.O.M

Si.O.M

Si.O.M

k

1

Classe

Classe

Si.O.M

Si.O.M

Algorithme de

classificatio

n

Valeur des caractéristiques du phénomène “Bloom”dans chaque classe

Déduction des types de Situations Océano-Météo favorables à l’occurrence

des blooms

Déf

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, déc

. 200

2 Partie I. : Le phénomène de bloom

phytoplanctonique

Enviro

nnem

ent

Partie I. Caractérisation du phénomène Biologique choisi,

ici Bloom Phytoplanctonique

Info.1 - Info.1 - Blooms observés : Blooms observés :

(campagnes, données satellites )

Dates d ’observation

Ne permet pas de regrouper les situations « Océano-Météo » par types de situations - (4 ans de données)

Valeur des paramètres physiques aux dates correpondantes :

faible salinité, forte stratification, rayonnement impt.

Choix des paramètres physiques explicatifs du bloom : salinité - Sa, stratification - St,

rayonnement - Ra

Info.2 : Résultats de modèles Info.2 : Résultats de modèles déterministes, depuis 1985déterministes, depuis 1985

Permet de mettre en relation les paramètres physiques, explicatifs du bloom et les situations Océano-Météo.

2 “types” d’informations

Déf

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, déc

. 200

2 Partie I. : Le phénomène de bloom

phytoplanctonique

Enviro

nnem

ent

Info.1 - Info.1 - Blooms observés :Blooms observés :

ANNEE 2000

ANNEE 1998

ANNEE 1999

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2 Partie I. : Le phénomène de bloom

phytoplanctonique

Enviro

nnem

ent

Info.2 : Résultats de modèles déterministes, depuis 1985Info.2 : Résultats de modèles déterministes, depuis 1985

Stratif

icatio

n

Salinité

Déf

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. 200

2 Partie I. : Le phénomène de bloom

phytoplanctonique

Enviro

nnem

ent

Info.2 : Résultats de modèles déterministes, depuis 1985.Info.2 : Résultats de modèles déterministes, depuis 1985.

999999

929293

969692

979396

989400

009795

959898

939597

940094

Point1 Point2 Point3

Point1 Point2 Point3

Tri des années selon l’ordre croissant de la variable salinité

Forte variabilité spatialeForte variabilité spatiale

Dans la suite de l ’étude, on considère le point 3Dans la suite de l ’étude, on considère le point 3

Déf

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- B

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, déc

. 200

2 Partie II. : L ’environnement Océano-Météo

Partie II. Modélisation pertinente de la

situation Océano-Météo

Considération des variables débit et vent à différentes échelles.

- 3 échelles de temps -

• long terme [J - 4 mois, J]

• moyen terme [J - 1 mois, J]

• court terme [J - 2 jours, J]

Déf

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, déc

. 200

2 Partie II. : L ’environnement Océano-Météo

I. Les donnéesZone

d’étude

Débits fleuves

Vent (vitesse -dir.)

II. La modélisation : 3 échelles de temps

Situation Océano-Météo à long terme [J - 4 mois, J]Situation Océano-Météo à long terme [J - 4 mois, J]

Paramètre physique à expliquer : la salinitéEtude Débit -Vent sur les 4 mois précédant le bloom

Indice d’EauDouce, ED. (D,Vi, Vd)

Situations Océano-Météo à court terme [J - 2 jours, J]Situations Océano-Météo à court terme [J - 2 jours, J]

Paramètre physique à expliquer : l’ensoleillementEtude Vent sur les deux jours antérieurs au bloom (ou directement avec modèle Météo-France)

Indice d’Ensoleillement, E (Vi,Vd)

Situations Océano-Météo à moyen terme [J - 1 mois, J]Situations Océano-Météo à moyen terme [J - 1 mois, J]

Paramètre physique à expliquer : la stratification halineEtude Débit - Vent sur le mois précédant le bloom

Indice de Mélange, M (D,Vi, Vd)

La capacité des indices à estimer la valeur des paramètres physiques est primordiale pour l’étude du modèle de dépendance

Déf

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, déc

. 200

2 Partie II. : L ’environnement Océano-Météo

Situation Océano-Météo à Situation Océano-Météo à long terme long terme

[J - 4 mois, J][J - 4 mois, J]

Paramètre physique à expliquer : la salinité

Etude Débit -Vent sur les 4 mois précédent le bloom

Indice d’EauDouce, ED. (D,Vi, Vd)

Déf

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, déc

. 200

2 Partie II. : L ’environnement Océano-Météo

Situations Océano-Météo à Situations Océano-Météo à moyen terme moyen terme [J - 1 mois, J][J - 1 mois, J]

Paramètre physique à expliquer : la stratification haline

Etude Débit - Vent sur le mois précédent le bloom

Indice de Mélange, M (D,Vi,Vd)

Déf

i Gol

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asco

gne

- B

rest

, déc

. 200

2 Partie II. : L ’environnement Océano-Météo

Situations Océano-Météo à Situations Océano-Météo à court terme court terme

[J - 2 jours, J][J - 2 jours, J]

Paramètre physique à expliquer : l’ensoleillement

2 possibilités :

• Utilisation directe du paramètre d’irradiance Météo-France SI disponible en temps réel

• Etude Vent sur les deux jours antérieurs au bloom

Indice d’Ensoleillement, E(Vi,Vd)

Déf

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, déc

. 200

2 Partie III. : Le modèle de dépendance

Partie III. Modèle de dépendance

9

3

2

1

Année

Année

Année

Année

,,

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......

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ata

ata

ata

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RSS

RSS

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EMED

EMED

EMED

EMED X : Situations

“Océano-Météo”, appelées

“individus”

Y : Paramètres explicatifs du phénomène

appelés “variables”

k

1

Classe

Classe

Si.O.M

Si.O.M

Algorithme de classification

Valeur des caractéristiques du phénomène “Bloom”dans chaque classe

Déduction des types de Situations Océano-Météo favorables à l’occurrence des blooms

Déf

i Gol

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e G

asco

gne

- B

rest

, déc

. 200

2 Partie III. : Le modèle de dépendance

9

8

7

6

5

4

3

2

1

254549685606171

530306975176061

2388625119913940

79141006942331345

52130255460050

7447791001001001001000

100

36

22

74

13

41

0

78

12

81

55

83

25

88

4838100673112391

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Année

Année

Année

Année

Année

Année

Année

Année

Année

VdViVdViDVdViD

EMED

EMED

EMED

EMED

X : Situations

“Océano-Météo”, appelées

“individus”

ED. long terme

M . moyen terme

E . court terme

Algoritmes de classification (classification hiérarchique)

Si on considère les trois échelles de temps : 9 individus caractérisés par 8 variablesdifficile de détermininer des typologies de situations Océano-Météo

Un exemple de classification : considération des Situations Océano-Météo à long terme (ED)

Déf

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, déc

. 200

2 Partie III. : Le modèle de dépendance

Un exemple de Classification : Situation Océano-Météo à long terme (ED)

Classification hiérarchique des 9 individus en 4 classes - (distances entre individus puis agrégation)

1ère Classe

Années 92 93 96 97 98 99 2000 94 95

2ème Classe 3ème Classe 4ème Classe

Débit Moyen 1 45 65 95

Vent moyen

résiduel

provenance est sud-sud ouest ouest - nord ouest ouest-sud ouestdirection très faible moyen fort très fort

Salinité forte moyenne “variable” faible

Stratification faible moyenne “variable” forte

4ème classe, type de situation Océano-Météo favorable à une forte 4ème classe, type de situation Océano-Météo favorable à une forte stratification et faible salinité.stratification et faible salinité.

Déf

i Gol

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asco

gne

- B

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, déc

. 200

2 Conclusion

Les paramètres d ’environnement (débit et vent) considérés à différenteséchelles semblent permettre de suivre l ’évolution des paramètres physiques

salinité et stratification.

Pour passer au stade des typologies de situations Océano-Météo, il faut que lenombre de variables caractérisant la situation Océano-Météo soit très inférieur

au nombre d ’ « individus ».

Bloom phytoplanctonique : étude avec 9 années 1992-2000, phénomène annuel donc 9 individus. Nombre maximal possible d ’années : 16, 1985-2001.

Ce nombre est il suffisant pour établir une typologie??

Autre démarche : établir des typologies de situations Océano-Météo par échelle de temps, définir des types de situation Océano-Météo liés à des phénomènes « intermédiaires », évolution de la salinité, stratification...