Academic literature on the topic 'Données océanographiques'

L'utilisation de voiliers comme pourvoyeurs de données océanographiques et météorologiques de qualité scientifique a été testée dans le cadre du programme OceanoScientific et en particulier lors de la navigation péri-antarctique en solitaire du voilier OceanoScientific Explorer Boogaloo début 2017. Les caractéristiques du système et les données océanographiques recueillies (température, salinité, fluorescence de la chlorophylle A, pression partielle de dioxyde de carbone) sont présentées, illustrant le succès de l'approche, malgré quelques contraintes qui sont évoquées. Using sailing vessels to provide surface oceanographic and meteorological data for operational and scientific use has been promoted in the OceanoScientific programme. It has been tested during the circum-Antarctic sailing of the Explorer OceanoScientific Boogaloo in early 2017. The instrumentation, data acquisition, processing and transmission characteristics are described. Then, the ocean data collected (temperature, salinity, fluorescence of Chlorophyll-A, partial pressure of carbon dioxide) are presented, illustrating the success of the approach, but also some constraints that were encountered.

Cet article fournit les arguments de terrain qui justifient l’appartenance de la Sicile à la Néotéthys. Après rappel des grandes étapes de l’évolution tectonique de la Sicile, sont examinés successivement : les plaques lithosphériques en présence ; les sillons à fond océanique ; les subductions ; les ouvertures océaniques ; les failles rhegmatiques ; l’arc de Gibraltar et l’arc siculo-calabrais ; le microcontinent maghrébin.En conclusion nous verrons les similitudes et les différences avec les données océanographiques actuelles qui concernent la mer ionienne.

La circulation de renouvellement des eaux du fjord du Saguenay est examinée à la lumière de nouvelles données océanographiques. Nous avons observé une nouvelle signature de renouvellement en température et salinité occasionnée par la crue printanière, ainsi que le remplacement d’une grande partie des eaux du fjord en moins de 2 mois, confirmant le faible temps de résidence de ces eaux. Un instrument déployé pour mesurer la température et la salinité des eaux à l’entrée du fjord nous a permis de les identifier comme étant principalement des eaux de l’estuaire du Saint-Laurent. Les eaux mesurées dans le premier bassin du fjord à marée basse étaient un mélange des eaux du seuil de salinité parmi les plus faibles observées pendant un cycle de marées, avec des eaux de surface du Saguenay. Ce mélange occasionne ensuite le renouvellement des eaux supérieures et intermédiaires du bassin interne du fjord. La plage de salinité des eaux au seuil correspond assez bien aux eaux qu’on trouve 100 km plus loin dans l’estuaire du Saint-Laurent entre 20 et 70 m. Les variations synchrones de salinité à 100 km et au seuil suggèrent un mouvement vertical simultané des eaux dans tout l’estuaire qui serait déterminant pour le type et la vitesse de renouvellement du fjord du Saguenay.

Pour le cent vingtième anniversaire de la campagne océanographique du Caudan dans le golfe de Gascogne, organisée en 1895 par le professeur René Koehler pour enrichir les collections zoologiques de la faculté des Sciences de Lyon, rappel des données essentielles concernant cette mission : noms et biographies des scientifiques embarqués et des déterminateurs du matériel ; contexte administratif ; publication des résultats.

La bathymétrie et la topographie des surfaces immergées sont des connaissances essentielles pour la gestion durabledes rivières et des espaces littoraux. Parmi les techniques permettant de les obtenir, le LiDAR bathymétrique apparaîtprometteur par sa capacité à relever de grandes surfaces en un temps limité, avec une forte résolution spatiale et demanière continue entre zones émergées et immergées.Bien que certaines études aient porté sur la précision de cette technique dans les zones côtières de profondeurmodérée, peu se sont intéressées aux eaux très peu profondes (< 3 m). Dans cette étude, une nouvelle méthode detraitement de formes d'ondes LiDAR pour les très faibles profondeurs est proposée. Cet algorithme s'appuie sur letraitement conjoint des trains d'ondes vert et proche-infrarouge (PIR). La densité et la précision des données résultantessur les eaux côtières très peu profondes sont ensuite analysées.Les résultats de ces développements et analyses sont présentés sur des données acquises sur le Golfe du Morbihan(France) par le Service Hydrographique et Océanographique de la Marine (SHOM) en 2005 avec un système SHOALSqui fournit les formes d'ondes Raman, PIR et vert. Ce travail met l'accent sur la comparaison de la qualité entre lesdonnées bathymétriques livrées issues du traitement des signaux par l'opérateur et celles issues de l'algorithme detraitement proposé. Pour la validation des résultats, une méthode spécifique est utilisée ici afin de faciliter lacomparaison de mesures altimétriques réalisées entre des points GPS de référence et des empreintes LiDAR (diamètrede l'ordre de 2 m). Dans les très faibles profondeurs d'eau, l'algorithme proposé extrait 41% de mesuressupplémentaires par rapport aux données livrées, avec un biais de mesure comparable (environ 5 cm) et un écart-typedes erreurs plus faible (26,1 cm contre 41,1 cm). 55% de ces mesures supplémentaires sont situés à une profondeurcomprise entre 1,5 m et 2 m. De plus, l'algorithme proposé améliore la profondeur minimale détectable de 80 cm parrapport aux données livrées (1 m contre 1,8 m).

Abstract The North Atlantic population of the Roseate Tern (Sterna dougallii dougallii) is distributed across the northeastern coast of the United States and Canada, Europe, the Caribbean, and North Africa. In northeastern North America, the species was classified as Endangered in 1987 by the United States Fish and Wildlife Service, and it is the focus of national recovery plans in both the United States and Canada. In Europe, the Roseate Tern is considered a species that requires special conservation measures under Annex I of the European Union Birds Directive, and an action plan for recovery was initiated in 1987. Roseate Terns in the Caribbean have been less well studied, but anecdotal data suggest that the species is also declining in that region. Using survey data collected over the last three decades, we report on the abundance and distribution of the largest local population of Roseate Terns in the Caribbean, which breeds within the dual-territory archipelago of the Virgin Islands (United States Virgin Islands [USVI] and British Virgin Islands [BVI]). Our results reveal that breeding sites were not consistently occupied in every survey year. However, Kalkun Cay, Shark Island, Saba Island, and Leduck Island in the USVI, and Cockroach Island, Green Cay, Cistern Point, and the Seal Dog Islands in the BVI were identified as key breeding sites. The total breeding population in the Virgin Islands fluctuated between 745 and 2,750 breeding pairs over the survey period, a population size that is globally import- ant for this species as a whole. We observed a gradual decline in the Virgin Islands breeding population. Conservation for this species should focus on a continued cross-territory survey effort, habitat enhancement at the most populated breeding sites, and research into the effects of broader climatic and oceanographic patterns on this breeding population. Keywords Roseate Tern, seabird surveys, site fidelity, Sterna dougallii, Virgin Islands Resumen Abundancia y distribución de Sterna dougallii en las Islas Vírgenes—La población del Atlántico Norte de Sterna dougallii dougallii está distribuida a lo largo de la costa noreste de los Estados Unidos y Canadá, Europa, el Caribe y el norte de África. En el noreste de América del Norte, la especie fue clasificada como Amenazada en 1987 por el Servicio de Pesca y Vida Silvestre de los Estados Unidos y es el foco de planes nacionales de recuperación tanto en los Estados Unidos como en Canadá. En Europa, esta especie se considera que requiere medidas especiales de conservación en virtud del Anexo I de la Directiva sobre aves de la Unión Europea, y en 1987 se inició un plan de acción para su recuperación. En el Caribe, Sterna dougallii ha sido menos estudiada, pero los datos anecdóticos sugieren que también está disminuyendo. Reportamos sobre la abundancia y distribución de la mayor población reproductora local de esta especie en el Caribe, que se reproduce dentro del archipiélago de dos territorios de las Islas Vírgenes (Islas Vírgenes estadounidenses [USVI] e Islas Vírgenes Británicas [BVI]), con el uso de los datos de muestreos recopilados en las últimas tres décadas. Nuestros resultados revelan que los sitios de cría no estuvieron ocupados de manera constante durante los años muestreados. Sin embargo, Kalkun Cay, Shark Island, Saba Island y Leduck Island en las USVI y Cockroach Island, Green Cay, Cistern Point y las Seal Dog Islands en las BVI fueron identificados como sitios de cría clave. La población reproductora total en las Islas Vírgenes fluctuó entre 745 y 2.750 parejas reproductoras durante el período de muestreo, un tamaño poblacional que es importante a nivel mundial para esta especie en su conjunto. En esta población reproductora observamos un declive gradual. La conservación de esta especie debe centrarse en un esfuerzo de muestreo continuado a lo largo del territorio, la mejora del hábitat en los sitios de cría más poblados e investigacion sobre los efectos de patrones climáticos y oceanográficos más amplios en esta población reproductora. Palabras clave fidelidad al sitio, Islas Vírgenes, muestreos de aves marinas, Sterna dougallii Résumé Abondance et répartition de la Sterne de Dougall (Sterna dougallii) aux Îles Vierges — L’aire de répartition de la population de Sterne de Dougall de l’Atlantique Nord (Sterna dougallii dougallii) s’étend sur la côte nord-est des États-Unis et du Canada, la Caraïbe, l’Europe et l’Afrique du Nord. Au nord-est de l’Amérique du Nord, l’espèce a été classée dans la catégorie Endanger en 1987 par le Fish and Wildlife Service des États-Unis et fait l’objet de plans de rétablissement nationaux aux États-Unis et au Canada. En Europe, elle est considérée comme une espèce nécessitant des mesures de conservation spéciales au titre de l’Annexe I de la Directive « Oiseaux » de l’Union européenne. Un plan d’action en faveur du rétablissement de l’espèce a été lancé en 1987. La Sterne de Dougall a été moins bien étudiée dans la Caraïbe, mais des données ponctuelles indiquent qu’elle est également en déclin dans cette région. À l’aide de données recueillies au cours des trois dernières décennies, nous décrivons l’abondance et la répartition de la plus grande population nicheuse locale de Sterne de Dougall de la Caraïbe, qui se reproduit sur les deux territoires de l’archipel des Îles Vierges (Îles Vierges américaines [USVI] et Îles Vierges britanniques [BVI]). Nos résultats révèlent que les sites de reproduction n’étaient pas occupés de manière constante chaque année pendant la période d’étude. Cependant, Kalkun Cay, Shark Island, Saba Island et Leduck Island dans les Îles Vierges américaines, ainsi que Cockroach Island, Green Cay, Cistern Point et Seal Dog Islands dans les Îles Vierges britanniques, ont été identifiées comme étant des sites de reproduction clés. La population nicheuse totale dans les Îles Vierges a varié au cours de la période d’étude entre 745 et 2750 couples nicheurs, une taille de population d’une importance mondiale pour cette espèce prise dans son ensemble. Nous avons observé un déclin progressif de la population nicheuse des Îles Vierges. La conservation de cette espèce devrait être axée sur des efforts continus de suivi sur les deux territoires, l’amélioration de l’habitat dans les sites de reproduction les plus peuplés, ainsi que des recherches sur les effets des tendances climatiques et océanographiques plus larges sur cette population nicheuse. Mots clés étude des oiseaux marins, fidélité au site, Îles Vierges, Sterna dougallii, Sterne de Dougall

La forte demande en énergie électrique, à laquelle est soumis le monde, mérite une exploration de toutes les sources d’énergies dont leur valorisation permettra de pallier à la crise énergétique. Le Bénin est un état côtier du Golfe de Guinée qui bénéficie de l’accès à l’océan, qui est le siège d’un perpétuel mouvement de vagues, sources inépuisables d’énergies renouvelables. A travers ce travail, utilisant les mesures de données liées à houle dans les eaux profondes et obtenues auprès de l’IRHOB (Institut de Recherches Halieutiques et Océanographiques du Bénin), nous avons réalisé une étude statistique des hauteurs de la houle afin de déterminer sa hauteur significative. Avec la relation de dispersion des vagues non-linéaire [1-3] et les équations de Boussinesq (Peregrine) [4, 5], nous avons caractérisé les variations des différents paramètres de la houle (hauteur, longueur d’onde, vitesse de groupe) dans la zone de shoaling sur le site d’étude et procéder à l’estimation de la variation de la puissance énergétique de la houle à travers la zone côtière. Enfin, la zone à forte puissance énergétique de ces houles est mise en évidence sur le site, la profondeur locale d’eau au point de déferlement de la houle est évaluée et les résultats obtenus ont permis de justifier le caractère très énergétique qu’acquièrent ces houles sur cette côte lorsqu’elles sont proches de la plage.

Afin d'étudier les processus biogéochimiques de l'Océan Austral, des balises posées sur des éléphants de mer ont permis de récolter en 2009-2010 des profils de variables océanographiques (Chlorophylle a (Chl a), température, salinité, lumière) dans une zone s'étalant du sud des îles Kerguelen jusqu'au continent Antarctique. Cette thèse se penche en particulier sur les données de Chl a, car celle-ci est contenue dans les organismes photosynthétiques qui jouent un rôle essentiel de pompe à carbone. Mais les profils verticaux de Chl a, récoltés peu fréquemment, ne permettent pas d'obtenir une cartographie de cette variable dans cette zone de l'océan. Cependant, nous disposons de profils de lumière, échantillonnés plus souvent. L'objectif était alors de développer une méthodologie permettant de reconstruire de manière indirecte les profils de Chl a à partir des profils de lumière, et qui prenne en compte les caractéristiques de ce type de données qui se présentent naturellement comme des données fonctionnelles. Pour cela, nous avons abordé la décomposition des profils à reconstruire ou explicatifs sur une base de splines, ainsi que les questions d'ajustement associées. Un modèle linéaire fonctionnel a été utilisé, permettant de prédire des profils de Chl a à partir des dérivées des profils de lumière. Il est montré que l'utilisation d'un tel modèle permet d'obtenir une bonne qualité de reconstruction pour accéder aux variations hautes fréquences des profils de Chl a à fine échelle. Enfin, une interpolation par krigeage fonctionnel permet de prédire la concentration en Chl a de nuit, car les mesures de lumière acquises à ce moment-là ne peuvent pas être exploitées
To study biogeochemical processes in the Southern Ocean, tags placed on elephant seals allowed to collect during 2009-2010 oceanographic variables profiles (Chlorophyll a (Chl a), temperature, salinity, light) in an area ranging from southern Kerguelen until the Antarctic continent. This thesis focuses on Chl a data as it is contained in photosynthetic organisms and these ones play an essential role in the oceanic carbon cycle. The infrequently collected vertical Chl a profiles don't provide a mapping of this variable in this area of the ocean. However, we have light profiles sampled more often. The aim of this thesis was then to develop a methodology for reconstructing indirectly Chl a profiles from light profiles, and that takes into account characteristics of this kind of data that naturally occur as functional data. For this, we adressed the profiles decomposition to rebuild or explanations on splines basis, as well as issues related adjustment. A functional linear model was used to predict Chl a profiles from light profiles derivatives. It was shown that the use of such a model provides a good quality of reconstruction to access high frequency variations of Chl a profiles at fine scale. Finally, a functional kriging interpolation predicted the Chl a concentration during night, as light measurements acquired at that time can't be exploited. In the future, the methodology aims to be applied to any type of functional data

De nombreux modèles empiriques de distribution statistique du fouillis de mer existent mais ne sont pas directement paramétrable par l’état de mer, et ainsi il n’est pas possible d’y pratiquer une méthode d’inversion. Pour modéliser la distribution statistique de l’intensité, nous utilisons un modèle deux-échelles (TSM) paramétré directement par l’état de mer via la mss (mean square slope). Ce modèle permet de retrouver de manière cohérente la NRCS mais ne parvient pas à décrire de manière la distribution du fouillis de mer simultanément dans les deux canaux de polarisations directs dû à une surestimation du rapport de polarisation (RP) de Bragg.Pour corriger ce problème, nous avons développé une formulation originale du RP qui inclue un unique paramètre effectuant une transition dynamique entre le régime de Bragg et de Kirchhoff. Cette formulation intégrée au modèle TSM permet de corriger le RP et d’obtenir une modélisation cohérente de la statistique du fouillis de mer, simultanément dans les deux polarisations. A l’aide d’une méthode d’inversion, le modèle permet d'estimer l’état de mer d’un radar imageur. La pertinence de ce modèle est établie dans différentes configurations, mais aussi pour des données présentant des incertitudes de calibration
Many empirical models describing sea clutter statistical distribution exist but they do not directly depend on the sea sate. They are not suitable to perform inversion. To model the statistical distribution of the backscattered intensity, we use a two-scale model (TSM) which is linked to the sea state via the mss (mean square slope). This model allows to retrieve the NRCS but does not perfectly describes the sea clutter distribution simultaneously in the two direct polarization channels. This is due to an overestimation of the Bragg polarization ratio (PR)

Ce travail de thèse consiste à utiliser les données satellitaires de SST (température de surface), SSS (salinité de surface), et Chl-a (chlorophylle-a), pour l’interpolation de la fugacité du CO2 (fCO2) dans la couche de surface de l’océan Atlantique tropical, pour les saisons de la période 2002-2013. Trois types de données ont été utilisés : in situ (BD (base de données) SOCAT V.3) ; satellitaires (capteurs : MODIS-A, Sea-WIFS, et SMOS) ; et assimilées (BD SODA V.2.2.4). La première étape était la classification des données en se basant sur la SST. La deuxième étape était l’interpolation de la fCO2 (pour chaque classe de chaque saison), en utilisant des RNs (réseaux de neurones artificiels) de type feedforward, avec un apprentissage de type backpropagation. Les résultats obtenus (RMSEs (root mean square error) variant de 8,8 à 15,7 µatm) permettent de confirmer l’importance de : traiter les saisons séparément, classifier les données, et choisir le meilleur RN en fonction des résultats de la généralisation. Ceci a permis l’élaboration de 138 fichiers CSV (Comma-separated values) de fCO2 mensuelle, avec une résolution de 4 km x 4 km, pour la période allant de juillet 2002 à décembre 2013
This thesis work consists of using satellite data of SST (sea surface temperature), SSS (sea surface salinity), and Chl-a (chlorophyll-a), in order to interpolate the CO2 fugacity (fCO2) in the surface of the tropical Atlantic ocean, for seasons of the period 2002-2013. Three data types were used: in situ (SOCAT V.3 DB (database)); satellite (MODIS-A, Sea-WIFS, and SMOS sensors); and assimilated (SODA V.2.2.4 DB). The first step was the data classification based on SST. The second step was the fCO2 interpolation (for each class of each season), using feedforward NNs (artificial neural networks) with a backpropagation learning method. Obtained results (RMSEs (root mean square error) between 8,8 and 15,7 µatm) confirm the importance of: process each season separately, pass through data classification step, and choose the best NN on the basis of generalization step results. This allowed the development of 138 monthly fCO2 CSV (Comma-separated values) file, with 4 km x 4 km spatial resolution, for the period from July 2002 to December 2013

Depuis ces trente dernières années, les systèmes d'observation de la Terre et les modèles numériques se sont perfectionnés et complexifiés pour nous fournir toujours plus de données, réelles et numériques. Ces données, de nature très diverse, forment maintenant un ensemble conséquent d'informations précises mais hétérogènes sur les structures et la dynamique des fluides géophysiques. Dans les années 1980, des méthodes d'optimisation, capables de combiner les informations entre elles, ont permis d'estimer les paramètres des modèles numériques et d'obtenir une meilleure prévision des courants marins et atmosphériques. Ces méthodes puissantes, appelées assimilation variationnelle de données, peinent à tirer profit de la toujours plus grande complexité des informations de par le manque de puissance de calcul disponible. L'approche, que nous développons, s'intéresse à l'utilisation des méthodes multigrilles, jusque là réservées à la résolution de systèmes d'équations différentielles, pour résoudre l'assimilation haute résolution de données. Les méthodes multigrilles sont des méthodes de résolution itératives, améliorées par des corrections calculées sur des grilles de plus basses résolutions. Nous commençons par étudier dans le cas d'un modèle linéaire la robustesse de l'approche multigrille et en particulier l'effet de la correction par grille grossière. Nous dérivons ensuite les algorithmes multigrilles dans le cadre non linéaire. Les deux types d'algorithmes étudiés reposent d'une part sur la méthode de Gauss Newton multigrille et d'autre part sur une méthode sans linéarisation globale : le Full Approximation Scheme (FAS). Ceux-ci sont appliqués au problème de l'assimilation variationnelle de données dans le cadre d'une équation de Burgers 1D puis d'un modèle Shallow-water 2D. Leur comportement est analysé et comparé aux méthodes plus traditionnelles de type incrémentale ou multi-incrémentale.

Depuis ces trente dernières années, les systèmes d'observation de la Terre et les modèles numériques se sont perfectionnés et complexifiés pour nous fournir toujours plus de données, réelles et numériques. Ces données, de nature très diverse, forment maintenant un ensemble conséquent d'informations précises mais hétérogènes sur les structures et la dynamique des fluides géophysiques. Dans les années 1980, des méthodes d'optimisation, capables de combiner les informations entre elles, ont permis d'estimer les paramètres des modèles numériques et d'obtenir une meilleure prévision des courants marins et atmosphériques. Ces méthodes puissantes, appelées assimilation variationnelle de données, peinent à tirer profit de la toujours plus grande complexité des informations de par le manque de puissance de calcul disponible. L'approche, que nous développons, s'intéresse à l'utilisation des méthodes multigrilles, jusque là réservées à la résolution de systèmes d'équations différentielles, pour résoudre l'assimilation haute résolution de données. Les méthodes multigrilles sont des méthodes de résolution itératives, améliorées par des corrections calculées sur des grilles de plus basses résolutions. Nous commençons par étudier dans le cas d'un modèle linéaire la robustesse de l'approche multigrille et en particulier l'effet de la correction par grille grossière. Nous dérivons ensuite les algorithmes multigrilles dans le cadre non linéaire. Les deux types d'algorithmes étudiés reposent d'une part sur la méthode de Gauss Newton multigrille et d'autre part sur une méthode sans linéarisation globale : le Full Approximation Scheme (FAS). Ceux-ci sont appliqués au problème de l'assimilation variationnelle de données dans le cadre d'une équation de Burgers 1D puis d'un modèle Shallow-water 2D. Leur comportement est analysé et comparé aux méthodes plus traditionnelles de type incrémentale ou multi-incrémentale.

La modélisation des phénomènes dynamiques en géophysique repose sur une compréhension de la physique sous-jacente, décrite sous la forme d'EDP, et sur leur résolution par des modèles numériques. Le nombre croissant d'observations de systèmes physiques, l'essor récent de l'apprentissage profond et l'énorme puissance de calcul requise par les solveurs numériques, qui entrave la résolution des modèles existants, suggèrent que l'avenir des modèles physiques pourrait être orienté données. Mais pour cela, l'apprentissage profond doit relever plusieurs défis, tels que l'interprétabilité et la cohérence physique des modèles, qui sont encore largement sous-estimés par la communauté de l'apprentissage profond. Dans cette thèse, nous étudions la prédiction de la température de surface de la mer (SST) à l'aide de modèles hybrides, combinant un modèle physique et un modèle orienté données (un réseau de neurones). Assurer la plausibilité physique des modèles hybrides nécessite de bien poser leur apprentissage : sinon, la grande versatilité des réseaux neuronaux peut conduire la partie orientée données à contourner le modèle physique. Notre étude est divisée en deux parties : une étude théorique sur les modèles hybrides et une confrontation pratique de notre modèle à des simulations de données réelles. Tout d'abord, nous proposons un nouveau cadre générique d'apprentissage bien posé basé sur l'optimisation d'une borne supérieure de l'erreur de prédiction. Deuxièmement, nous étudions des observations océaniques réelles de la SST et des champs de vitesse du courant Gulf Stream dans l'Atlantique Nord (à partir du modèle NATL60). Cette application met en évidence les défis posés par la confrontation de l'apprentissage automatique de phénomènes physiques à la complexité de la physique du monde réel
The modeling of dynamical phenomena in geophysics and climate is based on a deep understanding of the underlying physics, described in the form of PDEs, and on their resolution by numerical models. The ever-increasing number of observations of physical systems, the recent rise of deep learning and the huge computational power required by numerical solvers, which hinders the resolution of existing models, suggest that the future of physical models could be data-driven. But for this prognosis to come true, deep learning must tackle several challenges, such as the interpretability and physical consistency of deep models, still largely under-addressed by the deep learning community.In this thesis, we address both challenges: we study the prediction of sea surface temperature (SST) using hybrid models combining a data-driven and a physical model. Ensuring the physical plausibility of hybrid models necessitates well-posing their learning: otherwise, the high versatility of neural networks may lead the data-driven part to bypass the physical part.Our study is divided into two parts: a theoretical study on hybrid models, and a practical confrontation of our model on simulations of real data. First, we propose a new generic well- posed learning framework based on the optimization of an upper-bound of a prediction error. Second, we study real-like ocean observations of SST and velocity fields from the Gulf Stream current in the North Atlantic (from the NATL60 model). This application highlights the challenges raised by confronting physics aware learning to the complexity of real-world physics. It also raises issues such as model generalization, which we discuss as a possible perspective