Добірка наукової літератури з теми "Phytoplancton marin – Télédétection – Sénégal"

Les capteurs de couleur de l'eau mesurent des rayonnements ascendants provenant de l'eau et de l'atmosphère. Nous avons adapté un algorithme de correction atmosphérique, SOM-NV, aux observations brutes du capteur MODIS-Aqua sur la région océanique ouest-africaine, pour générer simultanément les propriétés des aérosols et de l'eau. Les valeurs d’épaisseur optique observées sont mieux représentées par le traitement SOM-NV que pour MODIS standard (STD). Parallèlement, les réflectances marines (Rrs) de SOM-NV sont plus cohérentes avec la théorie du signal que les Rrs STD. SOM-NV améliore la couverture jusqu’à plus de 35% à certaines périodes de l’année. La couverture est meilleure à la côte et au sud du Cap-Vert. Les observations de Chla montrent des maximas côtiers qui s’étendent vers le large en fonction des saisons et de la latitude. La région est marquée par une alternance des classes d'anomalie de réflectance qui caractérisent les communautés de phytoplancton. La plupart des classes sont associées à des mélanges de pigments caractéristiques des groupes fonctionnels. Une classe algale proche des algues brunes et une autre des algues vertes dominent en automne et au début de l’hiver. De février à mai, les classes liées aux algues brunes sont très présentes et associées à une forte biomasse. Elles alternent avec une classe mixte associée aux pigments fucoxanthine 19'HF et chlorophylle-b. Cette classe semble être favorisée lorsque les biomasses sont plus faibles
Water color sensors measure upward radiation that includes contributions from the sea and atmosphere. We have adapted an atmospheric correction algorithm, SOM-NV, to raw observations from the MODIS-Aqua sensor over the West African ocean region, to generate aerosol and water properties simultaneously. The observed optical thickness values are better represented by SOM-NV processing than by standard MODIS (STD). At the same time, SOM-NV marine reflectances (Rrs) are more consistent with signal theory than STD Rrs. SOM-NV improves coverage by up to 35% at certain times of the year. Coverage is best at the coast and south of Cape Verde. Observations in Chla show coastal maxima that extend offshore according to season and latitude. The region is marked by alternating classes of reflectance anomaly that characterize phytoplankton communities. Most classes are associated with pigment mixtures characteristic of functional groups. An algal class close to brown algae and another to green algae dominate in autumn and early winter. From February to May, brown algae classes are very present and associated with high biomass. They alternate with a mixed class associated with the pigments fucoxanthin 19'HF and chlorophyll-b. This class seems to be favored when biomasses are lower

La détection des groupes phytoplanctoniques depuis l’espace présentent un fort intérêt pour de nombreux domaines de recherches en lien avec l’étude des océans. Afin de fournir des observations attendues par la communauté scientifique, différentes approches ont été développées qui permettent la détection d’information en lien avec la taille ou les groupes fonctionnels de phytoplancton. Cette thèse a eu pour cadre le développement d’une de ces méthodes, nommée PHYSAT. Cette dernière est initialement basée sur la mise en évidence de relations empiriques entre les anomalies de radiance et la présence d’un groupe phytoplanctonique dominant. Alvain et al. (2008) ont ainsi permis la détection de cinq groupes phytoplanctoniques lorsqu’ils sont dominants, via la détermination empirique d’anomalies de radiance dont les formes et les amplitudes spectrales, aux longueurs d’ondes des capteurs de couleur de l’eau, sont spécifiques à la présence de ces groupes. Une étude théorique (Alvain et al., 2012) a, par ailleurs, permis d’apporter une première explication théorique à la présence de ces anomalies, à partir de la prise en compte de différentes propriétés optiques inhérentes. Ces premiers résultats ont soulevé l’hypothèse que la détection des cas de dominance uniquement représente une sous-utilisation du potentiel d’informations porté par les anomalies de radiance. Dans cette thèse, nous avons donc évalué le potentiel de développement de la méthode PHYSAT au-delà de la dominance, vers la détection d’assemblages phytoplanctoniques. Cela a nécessité, en premier lieu, une adaptation de la chaine de traitement. En effet, ces anomalies étaient classées jusqu’à la dernière version (Ben Mustapha et al., 2014) uniquement à l’aide d’une carte auto-organisatrice des caractéristiques spectrales. Cette approche mathématique ne prenait pas en compte pleinement les caractéristiques spatio-temporelles des anomalies. Il a donc été proposé une nouvelle approche plus adaptée, basée sur les outils issus de la phénologie associés à une approche innovante concernant l’analyse des données in-situ elles-mêmes. Ensuite, le potentiel de développement de PHYSAT vers la détection des assemblages a été évalué dans une étude globale à partir de données de pigments biomarqueurs, puis régionale en Mer du Nord, à partir des données CPR. Nos résultats montrent, pour la première fois, la possibilité de détecter des cas phytoplanctoniques mixtes, au-delà de la dominance. Enfin, des pistes de recherche pour poursuivre la compréhension et le développement de PHYSAT sont proposées
Over the past years, a large number of new approaches in the domain of ocean-color have been developed to study phytoplankton ocean processes based on phytoplankton size classes and functional types. One of these methods, named PHYSAT, currently allows for the qualitative detection of five main phytoplankton groups from ocean-color measurements (Alvain et al., 2008). This method established empirical relationships between in-situ dominant phytoplankton groups and specific ocean-color radiance anomalies in open ocean waters. These radiance anomalies are defined by specific shape and amplitude according to the dominant phytoplankton group in waters. The theoretical explanation of PHYSAT (Alvain et al., 2012) showed that radiance anomalies are induced by a combination of inherent optical properties; and this study suggested that the detection of dominant cases represents an under-exploitation of the radiance anomalies. The work presented here addresses the potential development of the PHYSAT method toward the detection of phytoplankton assemblages. A global ocean (based on biomarker pigments data) and a regional sea’s (North Sea, based on CPR data) applications are presented. Our results show, for the first time, the ability of PHYSAT to detect phytoplankton assemblages using empirical relationships with radiance anomalies, beyond the detection of dominance cases only. This work was facilitated by the use of previous classification of radiance anomalies in terms of shape and amplitude (using a self-organizing map, Ben Mustapha et al. (2014), coupled with a new classification that take into account the phenology of radiance anomalies classes. This work emphases the potential of PHYSAT’s radiance anomalies when using new classification tools, and detailed in-situ databases. Future directions are listed to understand the empirical relationships observed in this work beyond the current theoretical knowledge

La détection des groupes phytoplanctoniques depuis l’espace présentent un fort intérêt pour de nombreux domaines de recherches en lien avec l’étude des océans. Afin de fournir des observations attendues par la communauté scientifique, différentes approches ont été développées qui permettent la détection d’information en lien avec la taille ou les groupes fonctionnels de phytoplancton. Cette thèse a eu pour cadre le développement d’une de ces méthodes, nommée PHYSAT. Cette dernière est initialement basée sur la mise en évidence de relations empiriques entre les anomalies de radiance et la présence d’un groupe phytoplanctonique dominant. Alvain et al. (2008) ont ainsi permis la détection de cinq groupes phytoplanctoniques lorsqu’ils sont dominants, via la détermination empirique d’anomalies de radiance dont les formes et les amplitudes spectrales, aux longueurs d’ondes des capteurs de couleur de l’eau, sont spécifiques à la présence de ces groupes. Une étude théorique (Alvain et al., 2012) a, par ailleurs, permis d’apporter une première explication théorique à la présence de ces anomalies, à partir de la prise en compte de différentes propriétés optiques inhérentes. Ces premiers résultats ont soulevé l’hypothèse que la détection des cas de dominance uniquement représente une sous-utilisation du potentiel d’informations porté par les anomalies de radiance. Dans cette thèse, nous avons donc évalué le potentiel de développement de la méthode PHYSAT au-delà de la dominance, vers la détection d’assemblages phytoplanctoniques. Cela a nécessité, en premier lieu, une adaptation de la chaine de traitement. En effet, ces anomalies étaient classées jusqu’à la dernière version (Ben Mustapha et al., 2014) uniquement à l’aide d’une carte auto-organisatrice des caractéristiques spectrales. Cette approche mathématique ne prenait pas en compte pleinement les caractéristiques spatio-temporelles des anomalies. Il a donc été proposé une nouvelle approche plus adaptée, basée sur les outils issus de la phénologie associés à une approche innovante concernant l’analyse des données in-situ elles-mêmes. Ensuite, le potentiel de développement de PHYSAT vers la détection des assemblages a été évalué dans une étude globale à partir de données de pigments biomarqueurs, puis régionale en Mer du Nord, à partir des données CPR. Nos résultats montrent, pour la première fois, la possibilité de détecter des cas phytoplanctoniques mixtes, au-delà de la dominance. Enfin, des pistes de recherche pour poursuivre la compréhension et le développement de PHYSAT sont proposées
Over the past years, a large number of new approaches in the domain of ocean-color have been developed to study phytoplankton ocean processes based on phytoplankton size classes and functional types. One of these methods, named PHYSAT, currently allows for the qualitative detection of five main phytoplankton groups from ocean-color measurements (Alvain et al., 2008). This method established empirical relationships between in-situ dominant phytoplankton groups and specific ocean-color radiance anomalies in open ocean waters. These radiance anomalies are defined by specific shape and amplitude according to the dominant phytoplankton group in waters. The theoretical explanation of PHYSAT (Alvain et al., 2012) showed that radiance anomalies are induced by a combination of inherent optical properties; and this study suggested that the detection of dominant cases represents an under-exploitation of the radiance anomalies. The work presented here addresses the potential development of the PHYSAT method toward the detection of phytoplankton assemblages. A global ocean (based on biomarker pigments data) and a regional sea’s (North Sea, based on CPR data) applications are presented. Our results show, for the first time, the ability of PHYSAT to detect phytoplankton assemblages using empirical relationships with radiance anomalies, beyond the detection of dominance cases only. This work was facilitated by the use of previous classification of radiance anomalies in terms of shape and amplitude (using a self-organizing map, Ben Mustapha et al. (2014), coupled with a new classification that take into account the phenology of radiance anomalies classes. This work emphases the potential of PHYSAT’s radiance anomalies when using new classification tools, and detailed in-situ databases. Future directions are listed to understand the empirical relationships observed in this work beyond the current theoretical knowledge

Cette thèse présente une approche novatrice d’analyse et d’observation de la structure de la communauté de phytoplancton à l'échelle mondiale et régionale à l'aide de données satellitaires (couleur de l‘océan et température de surface) et d'observations in-situ. L'approche est basée sur des méthodes neuronales de classification, telles que les cartes auto-organisatrices (SOM) calibrées sur une grande base de données globale formée de mesures satellitaires collocalisées avec des mesures in-situ. Nous avons d’abord développé une méthode d’estimation des pigments phytoplanctoniques secondaires appliquée à l’océan global à partir de mesures satellitaires. Ensuite nous avons réalisé une étude fine de la Méditerranée où les groupes phytoplanctoniques (PFTs) ont été identifiés. En se servant des mesures de profondeur de la couche de mélange (MLD) fournies par les flotteurs ARGO, de la température de surface de la mer (SST) et de la concentration en chlorophylle-a (Chla) satellitaire, nous avons déterminé sept bio-régions basées sur le cycle annuel de ces variables en utilisant une SOM modifiée. Enfin ces bio-régions ont été caractérisées en termes de PFTs. Les méthodes utilisées nous ont permis d’évaluer les incertitudes sur les pigments et sur les PFTs. L’ensemble des méthodes proposées dans la thèse permettent d’effectuer des études similaires dans d’autres régions
This thesis presents a novel approach to analyze and observe the phytoplankton community structure at global and regional scale using satellite data (Ocean colour and Sea surface temperature) and in-situ observations. The approach is based on neural network classification methods, such as Self-Organizing Maps (SOM) trained on a large global database composed of satellite observations collocated with in-situ measurements. First, we developed a method to estimate secondary phytoplankton pigments from satellite measurements in the global ocean. Then we focused our studies on the Mediterranean Sea. Phytoplankton groups (PFTs) were identified from the secondary pigments estimated in the first phase. We then characterized seven bio-regions by clustering annual cycles MLD obtained from Argo floats, SST and Chla by using an advanced SOM. At last, these bio-regions were characterized in terms of PFTs. The methods developed in this thesis allowed us to estimate uncertainties on secondary pigments and PFTs. The applicability of these methods are broad and can be used to investigate other oceanic areas

La télédétection optique est un outil précieux pour l'étude des écosystèmes marins. L'utilisation quantitative des séries temporelles obtenues et la cohérence de séries issues de capteurs différents sont conditionnées par un nécessaire travail de validation, des produits primaires radiométriques jusqu'aux élaborations en termes de stocks et taux biologiques. Les sorties d'un code de restitution des effets atmosphériques, utilisant les données SeaWiFS pour la détermination des propriétés optiques de la surface marine, sont analysées avec des mesures coi͏̈ncidentes recueillies à un site en Adriatique Nord. Les résultats sont mis en perspective avec ceux obtenus avec un code indépendant et d'autres capteurs (MODIS et MERIS). L'analyse est complétée par la comparaison des caractéristiques d'aérosols prévues par le code avec les mesures provenant d'un réseau d'instruments. Une application des produits satellitaux de biomasse, combinés avec une distribution spectrale de l'éclairement solaire à la surface, est l'estimation de la production primaire de l'océan global. Le code de calcul de la production primaire inclut la modélisation de la propagation spectrale de la lumière dans la colonne d'eau et son utilisation par le phytoplancton par l'intermédiaire d'une relation photosynthèse-lumière. Les paramètres de celle-ci ainsi que la structure verticale de la colonne d'eau sont définis par saison et par province biogéochimique. La comparaison avec les sorties de deux autres modèles de production primaire de référence fournit une première indication des incertitudes liées à ce genre d'estimations: un relatif accord en bilans globaux cache de fortes disparités spatio-temporelles. Une comparaison des sorties des modèles avec des mesures caractéristiques de divers sites permet de discuter certaines des sources d'incertitude.

La télédétection de la couleur de l'océan représente un outil adapté à l'observation du phytoplancton avec des résolutions spatio-temporelles élevées et pouvant être adaptées à chaque cas d'étude. Plusieurs méthodes ont été développées ces dernières années afin de permettre la distinction de différents groupes de phytoplancton en utilisant les données des capteurs de la couleur de l'océan. Dans le cadre de cette thèse, on présente une nouvelle approche, appelée PHYSAT-SOM, qui se base sur l'application d'un algorithme de classification automatique non supervisée (SOM ou Self-Organizing Maps) à l'extraction de différentes formes et amplitudes de spectres d'anomalies de luminances (Ra ou Radiance Anomaly). Cette anomalie spectrale a été définie par Alvain et al. (2005), lors du développement de la méthode PHYSAT et il est actuellement admis que sa variabilité est reliée à celle de la composition des communautés phytoplanctoniques. L'utilisation des SOM vise à améliorer la caractérisation de la variabilité des Ra en termes de forme et amplitude ainsi que l'expansion du potentiel de leur utilisation à de grandes bases de données in situ de pigments. En considérant un même jeu de données de spectres de Ra, une comparaison entre la précédente version de PHYSAT et la nouvelle approche, basée sur SOM a montré qu'il est maintenant possible de couvrir toute la variabilité spectrale des Ra. Ceci n'était pas le cas avec l'ancienne approche du fait de l'utilisation de seuils, définis dans le but d'éviter les chevauchements entre les signatures spectrales des différents groupes de phytoplancton. La méthode basée sur SOM est pertinente pour caractériser une grande variété de spectres de Ra, de par sa capacité à gérer de grandes quantités de données et de sa fiabilité statistique. La première approche aurait pu, de ce fait, introduire des biais potentiels et donc, les possibilités de son extension à de plus grandes bases de données in situ étaient relativement restreintes. Par la suite, SOM a été utilisé pour classer les spectres de Ra fréquemment observés à l'échelle globale. Ces spectres ont ensuite été empiriquement reliés à différents groupes de phytoplancton, identifiés à partir de données in situ de pigments. Cette classification a été appliquée aux archives satellite du capteur SeaWiFS, permettant l'étude de la distribution globale de chaque groupe. Grâce à sa capacité à caractériser un large éventail de spectres de Ra et de gérer une plus grande base de données in situ, l'outil SOM permet de classer un nombre plus élevé de pixels (2x plus) que la précédente approche de PHYSAT. En outre, différentes signatures spectrales de Ra ont été associées aux diatomées. Ces signatures sont situées dans divers environnements où les propriétés optiques inhérentes affectant les spectres de Ra sont susceptibles d'être significativement différentes. Par ailleurs, les floraisons de diatomées dans certaines conditions sont plus clairement visibles avec la nouvelle méthode. La méthode PHYSAT-SOM offre ainsi plusieurs perspectives afin d'aller plus loin dans l'utilisation des données de la couleur de l'océan pour la détection des groupes de phytoplancton. On peut citer l'exemple d'une application future dans les eaux du Cas 2, moyennant une approche de normalisation adéquate du signal de luminances. Une étude préliminaire en Manche et Mer du Nord est présentée dans le dernier chapitre, montrant qu'il sera possible d'utiliser PHYSAT-SOM dans cet environnement optiquement complexe
Remote sensing of ocean color is a powerful tool for monitoring phytoplankton in the ocean with a high spatial and temporal resolution. Several methods were developed in the past years for detecting phytoplankton functional types from satellite observations. In this thesis, we present an automatic classification method, based on a neural network clustering algorithm, in order to classify the anomalies of water leaving radiances spectra (Ra), introduced in the PHYSAT method by Alvain et al. (2005) and analyze their variability at the global scale. The use of an unsupervised classification aims at improving the characterization of the spectral variability of Ra in terms of shape and amplitude as well as the expansion of its potential use to larger in situ datasets for global phytoplankton remote sensing. The Self-Organizing Map Algorithm (SOM) aggregates similar spectra into a reduced set of pertinent groups, allowing the characterization of the Ra variability, which is known to be linked with the phytoplankton community composition. Based on the same sample of Ra spectra, a comparison between the previous version of PHYSAT and the new one using SOM shows that is now possible to take into consideration all the types of spectra. This was not possible with the previous approach, based on thresholds, defined in order to avoid overlaps between the spectral signatures of each phytoplankton group. The SOM-based method is relevant for characterizing a wide variety of Ra spectra through its ability to handle large amounts of data, in addition to its statistical reliability compared to the previous PHYSAT. The former approach might have introduced potential biases and thus, its extension to larger databases was very restricted. In a second step, some new Ra spectra have been related to phytoplankton groups using collocated field pigments inventories from a large in situ database. Phytoplankton groups were identified based on biomarker pigments ratios thresholds taken from the literature. SOM was then applied to the global daily SeaWiFS imagery archive between 1997 and 2010. Global distributions of major phytoplankton groups were analyzed and validated against in situ data. Thanks to its ability to capture a wide range of spectra and to manage a larger in situ pigment dataset, the neural network tool allows to classify a much higher number of pixels (2 times more) than the previous PHYSAT method for the five phytoplankton groups taken into account in this study (Synechococcus-Like-Cyanobacteria, diatoms, Prochloroccus, Nanoeucaryots and Phaeocystis-like). In addition, different Ra spectral signatures have been associated to diatoms. These signatures are located in various environments where the inherent optical properties affecting the Ra spectra are likely to be significantly different. Local phenomena such as diatoms blooms in the upwelling regions or during climatic events(i.e. La Nina) are more clearly visible with the new method. The PHYSAT-SOM method provides several perspectives concerning the use of the ocean color remote sensing data for phytoplankton group identification, such as, the potential application of the method in Case 2 waters, using an appropriate nLw signal normalization approach. A preliminary case study in the English Channel and North Sea waters is presented in the last chapter of the thesis, showing the possibility of a future use of PHYSAT-SOM in these optically complex waters

Les écosystèmes côtiers sont parmi les plus productifs mais également les plus variables dans le temps et dans l'espace. La télédétection "couleur de l'eau" est un outil adapté à l'étude de la dynamique phytoplanctonique et à l'estimation de la production primaire dans de tels systèmes puisqu'il permet de d'obtenir à la fois une haute résolution spatiale et des mesures à haute fréquence temporelle. Le développement de l'imagerie satellitaire dans les eaux côtières (eaux du cas 2) nécessite simultanément la caractérisation : (i) de la dynamique phytoplanctonique, (ii) des propriétés bio-optiques des compartiments optiquement actifs de l'eau de mer (le phytoplancton, les substances jaunes et la matière particulaire non-phytoplanctonique) et (iii) de la variabilité des pparamètres photosynthétiques. C'est pour répondre à cet objectif que, durant l'année 2000, 5 campagnes en mer ont été effectuées à méso-échelle en Manche Orientale. D'un point de vue écologique, différents écosystèmes ("provinces") ont été discriminés sur une base hydrobiologique. Au niveau bio-optique, les spectres d'absorption des substances jaunes, du phytoplancton et de la matière particulaire non-phytoplanctonique présentent des dynamiques spatiales et saisonnières différentes, liées à des facteurs environnementaux et/ou à des facteurs biologiques. La variabilité des paramètres photosynthétiques a été appréhendée à différentes échelles de temps et d'espace afin de définir une stratégie adaptée à la réalisation d'un modèle de production primaire à méso-échelle pour la Manche orientale
The coastal ecosystems are among the most productive but also the most variable ones at both spatial and temporal scales. Remote sensing of "ocean colour" seems to be well adapted to study phytoplankton dynamics in such variable systems, due to its high spatial resolution and high temporal frequency. Remote sensing development in coastal waters (belonging to case 2 waters) requires simultaneously the characterization of : (i) the phytoplankton dynamics, (ii) the bio-optical properties of the optically active compartments of seawater (phytoplankton, yellow substances and non-phytoplankton particulate matter) and (iii) the variability of algal photosynthetic parameters. These points correspond to the objectives of our study, for which 5 mesoscale campaigns at sea were carried out in the eastern English Channel in 2000. At an ecological point of view, various ecosystems ("province") were discriminated on their hydro-biological characteristics. At a bio-optical point of view, the absorption spectra of yellow substances, phytoplankton and non-phytoplankton particulate matter present different dynamics (both at space and season scales), related to different environmental and/or biological factors. The variability of the algal photosynthetic parameters was studied on various spatial and temporal scales in order to define and adapted strategy for the mesoscale primary production modelling in the Eastern English Channel

Une étude théorique des propriétés optiques des particules selon leurs caractéristiques physiques a permis de proposer une modélisation de l'absorption (effet de discrétisation), ainsi que de l'atténuation et de la diffusion de la lumière par le phytoplancton. De plus la variabilité de la relation concentration en pigments-production primaire a été examinée à partir des données in situ de diverses zones.

Les fronts océaniques sont des zones de transition entre des masses d’eaux aux propriétés physico-chimiques différentes qui sont associés à une circulation horizontale et verticale très dynamique. Des observations empiriques et des études de modélisation ont permis de montrer que l’apport vertical de nutriments par la circulation cross-frontale stimule la production primaire et provoque l’augmentation de la biomasse d’un groupe de phytoplancton opportuniste, les diatomées, au niveau des fronts. Cependant les conséquences de cet apport de nutriments sur le reste de la communauté planctonique sont encore mal connues. Dans cette thèse, j’utilise à la fois des données empiriques et des simulations numériques pour caractériser l’effet des fronts sur l’ensemble de la communauté planctonique, incluant les autres groupes de phytoplancton (comme les cyanobactéries, les coccolithophores et les dinoflagellés) et le zooplancton. Le modèle est une représentation simplifiée à haute résolution d’un courant de bord ouest (comme le Gulf Stream ou le Kuroshio) couplé au modèle d’écosystème DARWIN, qui inclut 30 types de phytoplancton répartis dans quatre groupes fonctionnels et 16 types de zooplancton. Les données empiriques ont été collectées dans la région de l’upwelling de Californie lors de transects à travers des fronts, et sont constituées de 24 groupes de plancton incluant des bactéries hétérotrophes, du phytoplancton et du zooplancton. Je montre que la structure taxonomique et spatiale des communautés planctoniques frontales est extrêmement complexe, et qu’elle ne peut pas être expliquée uniquement par une augmentation de la croissance en réponse à l’apport de nutriments. A l’aide des simulations numériques, je montre que deux types d’interactions biotiques provoquent une diminution de la biomasse de certains groupes de phytoplancton dans les fronts : l’auto-ombrage, qui est une forme de compétition pour la lumière, et la prédation partagée, qui est une forme de compétition indirecte entre deux proies partageant un prédateur commun. A l’aide des données in-situ, je mets en évidence deux caractéristiques des fronts qui étaient absentes des simulations numériques. Premièrement, l’échelle spatiale de l’organisation des communautés planctoniques à travers les fronts est beaucoup plus fine qu’on ne le pensait : les pics de biomasse des divers groupes de plancton sont très étroits et sont décalés de quelques kilomètres les uns par rapport aux autres. Ce résultat suggère que la structure des communautés planctoniques frontales est fortement influencée par des interactions biotiques et par le transport. Le rôle du transport sera exploré grâce à une collaboration sur les trajectoires Lagrangiennes des masses d'eau. Deuxièmement, les fronts ont un effet spectaculaire sur certains organismes zooplanctoniques filtreurs qui ne sont pas représentés dans les modèles de plancton traditionnels, ce qui suggère que ces modèles devront être complexifiés afin de simuler correctement l'effet des fronts. Ainsi, les résultats que j’ai obtenus pendant cette thèse viennent compléter et complexifier le modèle mécanistique établi lors de ces deux dernières décennies : loin d’être limités à la production de bloom de diatomées, les fronts sont le théâtre de couplages biophysiques complexes entre les interactions biotiques top-down et bottom-up et le transport par les courants qui génèrent des communautés planctoniques à la structure taxonomique et spatiale originale. La modification de la structure des communautés planctoniques dans les fronts océaniques pourrait avoir des conséquences importantes sur les niveaux trophiques supérieurs et sur les flux biogéochimiques qui devront être précisées à l'avenir
Oceanic fronts are transition zones between water masses with different physico-chemical properties that are associated with a very dynamic horizontal and vertical circulation. Empirical observations and modeling studies have shown that the vertical input of nutrients by the cross-frontal circulation stimulates primary production and causes an increase in the biomass of a group of opportunistic phytoplankton, the diatoms, at the fronts. However, the consequences of this nutrient input on the rest of the planktonic community are still poorly understood. In this thesis, I use both empirical data and numerical simulations to characterize the effect of fronts on the entire planktonic community, including other phytoplankton groups (such as cyanobacteria, coccolithophores and dinoflagellates) and zooplankton. The model is a simplified high-resolution representation of a Western Boundary Current (such as the Gulf Stream or the Kuroshio) coupled with the DARWIN ecosystem model, which includes 30 phytoplankton types in four functional groups and 16 zooplankton types. The empirical data was collected in the California upwelling region during transects across fronts, and consist of 24 plankton groups including heterotrophic bacteria, phytoplankton and zooplankton. I show that the taxonomic and spatial structure of planktonic frontal communities is extremely complex, and cannot be explained solely by increased growth in response to nutrient supply. Using numerical simulations, I show that two types of biotic interactions cause a decrease in the biomass of certain phytoplankton groups in fronts: self-shading, which is a form of competition for light, and shared predation, which is a form of indirect competition between two prey sharing a common predator. Using the in-situ data, I highlight two characteristics of the fronts that were absent from the numerical simulations. First, the spatial scale of planktonic community organization across fronts is much finer than previously thought: the biomass peaks of the various plankton groups are very narrow and are offset by a few kilometers from each other. This result suggests that the structure of the frontal plankton communities is strongly influenced by biotic interactions and transport. The role of transport will be explored through a collaboration on the Lagrangian trajectories of water masses. Second, fronts have a dramatic effect on some filter-feeding zooplankton organisms that are not represented in traditional plankton models, suggesting that these models will need to be made more complex in order to properly simulate the effect of fronts. Thus, the results I obtained during this thesis complement and complicate the mechanistic model established during the last two decades: far from being limited to the production of diatom blooms, fronts are the scene of complex biophysical couplings between top-down and bottom-up biotic interactions and transport by currents that generate planktonic communities with an original taxonomic and spatial structure. The modification of the structure of planktonic communities at ocean fronts could have important consequences on the upper trophic levels and on biogeochemical fluxes that will have to be clarified in the future

A l'heure actuelle le rôle des zones côtières dans le cycle global du carbone est encore relativement mal documenté. Ceci est lié à la forte hétérogénéité et au fort dynamisme de ces zones au sein desquelles de nombreux processus physiques et biologiques interagissent sur les stocks et les flux de carbone. Le carbone organique dissous (DOC) est un élément essentiel à la compréhension du cycle du carbone océanique, notamment dans les zones côtières où il peut représenter jusqu'à 90% du carbone organique total. Compte tenu des nombreuses incertitudes qui résident encore sur la dynamique de cette matière carbonée, l'objectif général de cette thèse visait à améliorer les connaissances sur la distribution du DOC au niveau de ces interfaces "continent/océan" en s'appuyant sur les propriétés optiques de la fraction colorée de ce DOC, la matière organique dissoute (CDOM). Pour cela, des échantillonnages ont été réalisés entre 2010 et 2015 dans trois sites côtiers fortement contrastés (Manche orientale, Guyane Française, Vietnam) et ont permis de : (i) caractériser la dynamique de la CDOM et du DOC et d'identifier une forte hétérogénéité de la relation entre ces deux paramètres au sein de ces sites côtiers aux caractéristiques contrastés, (ii) de proposer une relation novatrice applicable à la télédétection "couleur de l'eau" permettant de dériver les concentrations en DOC à partir des propriétés optiques de la CDOM potentiellement généralisable dans des sites côtiers dominés par les apports terrigènes. Dans un second temps, des études en milieu contrôle (45 jours) couplées à un suivi de terrain (2012-2014) ont été effectuées afin de caractériser spécifiquement la cinétique et l'impact d'une production biologique de matière organique dissoute sur les relations entre CDOM et DOC. Elles ont permis d'identifier un marquage optique (i.e. S320-412) de cette production autochtone de MOD lors de l'efflorescence printanière de Phaeocystis.globosa caractéristique des eaux côtières de la Manche et de proposer une approche pour estimer les contenus en DOC depuis les propriétés optiques du CDOM dans de telles situations de production marine de matière organique dissoute
The coastal ocean represents an important component of the global carbon cycle however its participation to the overall carbon flux is currently not well constrained. Information on DOC stock and its variability in the coastel ocean is however still very scarce and its represents a strong limitation to our current understanding of the exact role of these ecosystems in the oceanic carbon cycle. In this context, the general aims of this study was to get more insights on dissolved organic carbon dynamics in the coastal ocean through the optical properties of dissolved organic matter (CDOM) that present the advantage to be easily measured from in situ or satellite observations. In practice, in situ data gathered during several sampling cruises conducted in three constrasted continental margins (Eastern Channel, French Guiana, Vietnam) have allowed : (i) the characterization of the strong regional discrepancies in the CDOM-DOC relationships between the three coastal sites investigated, (ii) the possible use of a generalized parameterization to retrieve DOC concentrations from CDOM optical properties (estimated in situ or from ocean color remote sensing)over a large range of coastal sites dominated by terrestrial imput of DOM. A further objective of this work was to investigate the impact on DOM dynamics of the phytoplankton bloom event of Phaeocystis.globosa known to affect the coastal waters of the eastern English Channel during the spring period. In practice, this DOM production was investigated during a 45 days mesocom experiment coupled to field survey data (2012-1014) leading to the identification of an optical marker of this marine CDOM production (i.e. S320-412). We further demonstrated that this optical parameter provides useful information to enhance our ability to retrieve DIC 1 from CDOM optical properties in a context of an algal bloom event