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CNPMEM ENSAR. Physique Panaches Upwelling Accore (mélange) Introduction : le recrutement de lanchois dans le golfe de Gascogne Aire de ponte Anticyclone.

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1 CNPMEM ENSAR

2 Physique Panaches Upwelling Accore (mélange) Introduction : le recrutement de lanchois dans le golfe de Gascogne Aire de ponte Anticyclone mars/juillet Coups de vent juin/juillet Stratification Rupture de Recrutement (observé, en millions) rec = + a*upwelling - b*rupture strat Circulation

3 Données physiques Simulations hydrodynamiques 3D Trajectoires + paramètres Données biologiques Campagnes Otolithes larves + juvéniles Couplage physique-biologie Modélisation inférence dIBM de croissance et de survie Simulation de lindividu à la population : modèle de ponte + intégration Régressions à grande échelleModèles trophodynamiques individu-centrés prédiction ?empiriquesdéterministes recrutement - climat calibration LagrangienStochastique

4 Modélisation : transport des larves et juvéniles Campagne Lieu + date de pêche Otolithe date de naissance Lâcher de particules Dérive des particules (courant moyen 0-30 m) date de pêche Sélection dune trajectoire : origine Couplage physique-biologie environnement « vécu »

5 Bio otolithe Phys Histoire physique de la masse deau (0-30 m) trajectoire T S Kz ? Taux ( m/jour) Modélisation : couplage physique-biologie Taux de croissance Histoire de croissance individuelle

6 Ajustement de GAM âge température stratification profondeur de mélange Construire le long des trajectoires des courbes de croissance dépendant des paramètres physiques Modèle de croissance Le taux de croissance le long des trajectoires dépend de : (74 %) : 102 larves + 89 juvéniles échantillonnés en1999

7 Modèle de survie Trajectoiressélection de larves et juvéniles issus des mêmes pontes Taux de croissance ( m/jour) âge (jours) Juveniles = survivants parmi la micro-cohorte de larves Mortalité liée à la croissance survie mort Distribution du taux de croissance Probabilité de survie à lâge seuil Comparaison des taux de croissance des juvéniles et larves

8 Simulation : modèle de ponte N oeufs = f (espace, temps) AvrilJuin Campagnes Lâcher des particules chaque semaine, davril à août Zones de ponteOgives de ponte +

9 Croissance Survie Température Stratification Simulation le long des trajectoires : de la physique à la biologie PhysiqueBiologie Transport100 jours

10 Simulation : intégration et prévision du recrutement tempsespace Recrutement semaines ogive ponte /100 évaluation (CIEM) modèle min max 9798 fenêtres de survie rétention sur le plateaufortefaible …à suivre 99

11 Conclusion Concepts écologiques : application au GG rétention (sur le plateau) structure verticale (Lasker) fenêtre environnementale optimale (stratification - croissance) Particularités du modèle Physique (+ processus trophiques dépendants) Advection (pas de diffusion) IBMs ajustés sur des données de campagnes Validation et calibration Ponte : campagnes Transport : pêcherie Croissance et survie : campagnes Recrutement : évaluations CIEM Perspectives Série Sensibilité Mécanismes reliant grande et petite échelle Aide à la gestion


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