bloom phytoplanctonique Modèle de dépendance Océano - Météo, bloom phytoplanctonique Sylvie VanIseghem Ifremer Brest - TMSI/IDM/Cellule OcéanoMétéo email : svaniseg@ifremer.fr http//www.ifremer.fr/metocean

Introduction 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.

La démarche Partie I. Caractérisation du phénomène Biologique choisi, ici Bloom Phy. Partie II. Modélisation pertinente de la situation “Océano-Météo” 2 “types” d’informations variables débit et vent à différentes échelles de temps. Partie III. Modèle de dépendance Situations Océano-Météo, Si.O.M Valeur des caractéristiques du phénomène “Bloom”dans chaque classe Algorithme de classification Déduction des types de Situations Océano-Météo favorables à l’occurrence des blooms

Partie I. : Le phénomène de bloom phytoplanctonique Partie I. Caractérisation du phénomène Biologique choisi, ici Bloom Phytoplanctonique 2 “types” d’informations Choix des paramètres physiques explicatifs du bloom : salinité - Sa, stratification - St, rayonnement - Ra Info.2 : Résultats de modèles déterministes, depuis 1985 Permet de mettre en relation les paramètres physiques, explicatifs du bloom et les situations Océano-Météo. Info.1 - 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) Environnement Valeur des paramètres physiques aux dates correpondantes : faible salinité, forte stratification, rayonnement impt.

Partie I. : Le phénomène de bloom phytoplanctonique Info.1 - Blooms observés : ANNEE 1998 ANNEE 2000 Environnement ANNEE 1999

Partie I. : Le phénomène de bloom phytoplanctonique Info.2 : Résultats de modèles déterministes, depuis 1985 Stratification Environnement Salinité

Partie I. : Le phénomène de bloom phytoplanctonique Info.2 : Résultats de modèles déterministes, depuis 1985. Point1 Point2 Point3 Tri des années selon l’ordre croissant de la variable salinité Environnement Point1 Point2 Point3  Forte variabilité spatiale Dans la suite de l ’étude, on considère le point 3

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]

Partie II. : L ’environnement Océano-Météo I. Les données II. La modélisation : 3 échelles de temps Zone d’étude Situation Océano-Météo à long terme [J - 4 mois, J] Paramètre physique à expliquer : la salinité Etude Débit -Vent sur les 4 mois précédant le bloom  Indice d’EauDouce, ED. (D,Vi, Vd) Situations Océano-Météo à moyen terme [J - 1 mois, J] Paramètre physique à expliquer : la stratification haline Etude Débit - Vent sur le mois précédant le bloom  Indice de Mélange, M (D,Vi, Vd) Vent (vitesse -dir.) Débits fleuves Situations Océano-Météo à court terme [J - 2 jours, J] Paramètre physique à expliquer : l’ensoleillement Etude Vent sur les deux jours antérieurs au bloom (ou directement avec modèle Météo-France)  Indice d’Ensoleillement, E (Vi,Vd) La capacité des indices à estimer la valeur des paramètres physiques est primordiale pour l’étude du modèle de dépendance

Partie II. : L ’environnement Océano-Météo Situation Océano-Météo à long terme [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)

Partie II. : L ’environnement Océano-Météo Situations Océano-Météo à moyen terme [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)

Partie II. : L ’environnement Océano-Météo Situations Océano-Météo à court terme [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)

Partie III. : Le modèle de dépendance Partie III. Modèle de dépendance X : Situations “Océano-Météo”, appelées “individus” Y : Paramètres explicatifs du phénomène appelés “variables” 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

Partie III. : Le modèle de dépendance X : Situations “Océano-Météo”, appelées “individus” E . court terme ED. long terme M . moyen terme Algoritmes de classification (classification hiérarchique) Si on considère les trois échelles de temps : 9 individus caractérisés par 8 variables difficile de détermininer des typologies de situations Océano-Météo Un exemple de classification : considération des Situations Océano-Météo à long terme (ED)

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 2ème Classe 3ème Classe 4ème Classe Années 92 93 96 97 98 99 2000 94 95 Débit Moyen 1 45 65 95 Vent moyen résiduel provenance est sud-sud ouest ouest - nord ouest ouest-sud ouest direction 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 stratification et faible salinité.

salinité et stratification. au nombre d ’ « individus ». Conclusion Les paramètres d ’environnement (débit et vent) considérés à différentes échelles 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 le nombre 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...