{"id":10591,"date":"2023-11-24T00:00:00","date_gmt":"2023-11-24T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mercator-ocean.eu\/une-nouvelle-methode-combinant-les-flotteurs-bgc-argo-et-des-modeles-numeriques-elargit-notre-comprehension-de-locean\/"},"modified":"2023-11-24T00:00:00","modified_gmt":"2023-11-24T00:00:00","slug":"une-nouvelle-methode-combinant-les-flotteurs-bgc-argo-et-des-modeles-numeriques-elargit-notre-comprehension-de-locean","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mercator-ocean.eu\/fr\/actualites\/une-nouvelle-methode-combinant-les-flotteurs-bgc-argo-et-des-modeles-numeriques-elargit-notre-comprehension-de-locean\/","title":{"rendered":"Une nouvelle m\u00e9thode combinant les flotteurs BGC-Argo et des mod\u00e8les num\u00e9riques \u00e9largit notre compr\u00e9hension de l’oc\u00e9an"},"content":{"rendered":"
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Mesurer la biochimie de l’oc\u00e9an est essentiel pour comprendre comment le changement climatique affecte la sant\u00e9 de cette pr\u00e9cieuse ressource. Alors que les mod\u00e8les num\u00e9riques utilis\u00e9s pour cette t\u00e2che deviennent de plus en plus complexes, l’\u00e9valuation de leur pr\u00e9cision devient \u00e9galement plus difficile. La collaboration entre Mercator Ocean International (MOi), le Laboratoire d’Oc\u00e9anographie de Villefranche sur Mer et l’Institut National d’Oc\u00e9anographie et de G\u00e9ophysique Appliqu\u00e9e (OGS) de Trieste a abouti \u00e0 un article scientifique, d\u00e9crivant une nouvelle m\u00e9thode bas\u00e9e sur l’utilisation du machine learning<\/em> et des flotteurs BGC-Argo afin d\u2019\u00e9valuer la performance des mod\u00e8les biog\u00e9ochimiques.<\/p>\n\n\n\n

L’article scientifique, publi\u00e9 dans un article de l’Union europ\u00e9enne des g\u00e9osciences (EGU), est co-\u00e9crit par nos experts oc\u00e9anographes Alexandre Mignot, Elodie Gutknecht, Julien Lamouroux, et Coralie Perruche.<\/p>\n\n\n\n

Mod\u00e8les biog\u00e9ochimiques : \u00e0 quel point sont-ils pr\u00e9cis\u00a0? \u00a0<\/h4>\n\n\n\n

Un mod\u00e8le biog\u00e9ochimique performant peut permettre d’am\u00e9liorer la surveillance de la sant\u00e9 de l\u2019Oc\u00e9an et de la biodiversit\u00e9. Il s’agira, par exemple, de mieux pr\u00e9voir les changements extr\u00eames dans la sant\u00e9 des oc\u00e9ans et, \u00e9ventuellement, de soutenir la production de bulletins d’alerte, utiles aux d\u00e9cideurs.<\/p>\n\n\n\n

L’\u00e9valuation des mod\u00e8les biog\u00e9ochimiques est un d\u00e9fi. En effet, nous ne disposons pas toujours de suffisamment de donn\u00e9es pour proc\u00e9der \u00e0 une \u00e9valuation approfondie. Les sources de donn\u00e9es telles que les observations par satellite ou les donn\u00e9es recueillies par les navires oc\u00e9anographiques, par exemple, peuvent ne pas \u00eatre suffisamment d\u00e9taill\u00e9es dans le temps et dans l’espace. De la m\u00eame mani\u00e8re, Elles peuvent ne pas fournir toutes les informations n\u00e9cessaires pour \u00e9valuer dans quelle mesure les mod\u00e8les repr\u00e9sentent d\u2019importants processus li\u00e9s au climat.\u00a0\u00bb C’est l\u00e0 o\u00f9 intervient l’article scientifique, qui propose une approche innovante pour relever ce d\u00e9fi.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Les flotteurs BGC-Argo changent la donne<\/h4>\n\n\n\n

Le programme BGC-Argo apporte une r\u00e9elle solution au probl\u00e8me en d\u00e9veloppant un r\u00e9seau mondial de capteurs biog\u00e9ochimiques sur les flotteurs Argo, capables de r\u00e9cup\u00e9rer des donn\u00e9es in situ. Ces capteurs permettent d’obtenir des donn\u00e9es plus pr\u00e9cises et plus fiables, tout au long de l’ann\u00e9e et partout o\u00f9 les flotteurs BGC sont d\u00e9ploy\u00e9s, repoussant ainsi les limites de l’acquisition de donn\u00e9es de qualit\u00e9. La disponibilit\u00e9 de ce nouveau type de donn\u00e9es est particuli\u00e8rement utile pour l’\u00e9valuation des mod\u00e8les. En fait, l\u2019ensemble de donn\u00e9es BGC-Argo contient plus d’observations que tout autre ensemble de donn\u00e9es disponible.<\/p>\n\n\n\n

D’autre part, les mod\u00e8les BGC g\u00e9n\u00e8rent de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es qui peuvent \u00eatre difficiles \u00e0 interpr\u00e9ter. Pour y rem\u00e9dier, les scientifiques ont utilis\u00e9 un algorithme de machine learning<\/em> (apprentissage automatique) pour regrouper des zones similaires dans l’oc\u00e9an mondial sur la base de variables biog\u00e9ochimiques, comme le montre l’image ci-dessous.<\/p>\n\n\n\n

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Renforcer les observations dans l\u2019Arctique<\/h4>\n\n\n\n

L\u2019article scientifique nous apprend que le mod\u00e8le est moins pr\u00e9cis dans les zones arctiques et antarctiques que dans les autres r\u00e9gions ; et souligne l’importance de maintenir des niveaux \u00e9lev\u00e9s d’observations in situ dans la r\u00e9gion arctique, tout en conservant la forte densit\u00e9 d’observations BGC-Argo d\u00e9j\u00e0 \u00e9tablie dans l’oc\u00e9an Austral (\u00e9galement connu sous le nom de zone antarctique).<\/p>\n\n\n\n

En effet, la r\u00e9gion arctique est une zone qui pourrait b\u00e9n\u00e9ficier de plus d\u2019observations BGC-Argo. Le d\u00e9ploiement d’un plus grand nombre de flotteurs BGC dans cette r\u00e9gion aiderait les scientifiques \u00e0 am\u00e9liorer la pr\u00e9cision du mod\u00e8le. Les r\u00e9gions polaires sont des zones du globe o\u00f9 la couverture nuageuse est importante pendant la majeure partie de l’ann\u00e9e, ce qui rend plus difficile l’obtention de donn\u00e9es par satellite. Par cons\u00e9quent, l’utilisation de mesures BGC-Argo garantirait une plus grande pr\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n

En r\u00e9sum\u00e9, les scientifiques du MOi utilisent les observations de la chlorophylle-a par satellite afin d\u2019affiner les mod\u00e8les biog\u00e9ochimiques. Cependant, la couverture nuageuse emp\u00eache certaines mesures satellitaires de la chlorophylle-a dans les r\u00e9gions arctiques et antarctiques. Cette limitation signifie qu’en raison de la couverture nuageuse pr\u00e9dominante dans ces r\u00e9gions de haute latitude pendant une grande partie de l’ann\u00e9e, les donn\u00e9es satellitaires ne peuvent pas \u00eatre utilis\u00e9es de mani\u00e8re substantielle pour am\u00e9liorer la pr\u00e9cision des mod\u00e8les BGC dans ces zones. Il est donc n\u00e9cessaire d’utiliser d’autres sources de donn\u00e9es pour mieux r\u00e9guler ces mod\u00e8les. Par cons\u00e9quent, l’int\u00e9gration des mesures BGC-Argo aiderait les scientifiques \u00e0 affiner la pr\u00e9cision du mod\u00e8le.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ressources utiles<\/h4>\n\n\n\n