La carte auto-organisatrice, précédemment entrainée avec un jeu de spectres d’anomalies de luminances, a été labellisée avec une base de données in situ de pigments et exploitée pour détecter les principaux groupes de phytoplancton dominants à l’échelle globale. Quatre de ces groupes (Nanoeucaryotes, Prochlorococcus, SLC et diatomées) ont été identifiés à partir des inventaires pigmentaires. Les différentes étapes de cette méthode, basée sur la classification automatique des anomalies spectrales et leur labellisation avec SOM, ont été regroupées sous le nom de PHYSAT-SOM.
La nouvelle méthode a été appliquée aux données journalières du capteur SeaWiFS sur la période s’étendant de Septembre 1997 à Décembre 2010. L’utilisation de SOM a permis de faire une analyse du signal d’anomalies spectrales relié à la dominance des groupes de phytoplancton. Les observations de PHYSAT-SOM ont été validées avec un jeu de données
in situ indépendant. Même si la répartition de ces groupes reste globalement en accord avec celle trouvée lors de l’application de la version 2008 de PHYSAT, des différences notables existent pour tous les groupes de phytoplancton étudiés. Ainsi, bien que les cyanobactéries (Prochlorococcus et SLC) dominent globalement les eaux oligotrophes équatoriales et subéquatoriales d’après les deux approches, des différences significatives existent entre leurs répartitions relatives et ils ne dominent pas de la même façon ces zones. Les blooms de diatomées dans certaines régions telles que les upwellings côtiers et l’Océan Austral sont plus clairement détectés avec PHYSAT-SOM. L’étude des signatures spectrales associées aux diatomées et l’amélioration de la détection de leurs blooms dans certaines régions seront détaillés dans le prochain chapitre.
L’utilisation d’une classification automatique permet d’établir une discrétisation fine des Ra, indépendamment de toute notion de labellisation reliée à la disponibilité de données
in situ. C’est alors l’entière variabilité des anomalies spectrales qui est prise en compte. Par ailleurs, il est apparu que l’utilisation de SOM permettait d’augmenter le nombre de pixels labellisés. Cette amélioration est due, à la fois à la meilleure prise en compte de la variabilité spectrale des Ra par rapport à la version 2008 de PHYSAT (utilisation des tubes et introduction de seuils sur la forme et l’amplitude des spectres, voir paragraphe 3.4.3 du chapitre 3 et le 2.5 du chapitre 2) et à la contribution d’une large base de données in situ, couvrant une grande variabilité de conditions environnementales et bio-optiques et efficacement exploitable avec SOM. L’utilisation de données in situ complémentaires impacte les proportions relatives des groupes détectés, de même que le ratio total moyen des pixels labellisés.
CHAPITRE 5
Distribution spatio-temporelle des signatures spectrales
associées aux diatomées et amélioration de la détection de
leurs blooms avec PHYSAT-SOM
5.1. Introduction
Dans le précédent chapitre, l’analyse des signatures spectrales moyennes (spectres référents des neurones labellisés) des différents groupes de phytoplancton identifiés à partir des inventaires de pigments a montré qu’elles étaient globalement proches en termes de formes et d’amplitudes de celles trouvées par Alvain et al. (2005), lors du développement de PHYSAT. L’exploitation de la base de données élargie avec SOM a cependant permis d’associer les diatomées à deux différentes signatures spectrales (figure 4.4 d et e du chapitre 4). En effet, les spectres de Ra coïncidents avec des mesures in situ de pigments caractérisant les diatomées ont été affectés à des neurones éloignés dans la carte auto-organisatrice (spectres référents de formes et amplitudes différentes). La question qui se pose est donc: quelles seraient les différentes hypothèses susceptibles d’expliquer le fait que les diatomées soient associées à différentes signatures spectrales de Ra ?
Les liens entre les anomalies spectrales et l’environnement bio-optique (Alvain et al., 2012), présentés dans le chapitre 2 (paragraphe 2.4.2) ont montré que la forme et l’amplitude des spectres de Ra étaient étroitement liés aux propriétés optiques inhérentes (IOP) du groupe considéré et du milieu (bbp, acdom et aphy). Les valeurs de ces paramètres varient selon plusieurs facteurs (e.g. taille des particules, présence de matières organiques dissoutes, produits de dégradation des cellules phytoplanctoniques). Dans ce qui suit, nous nous focalisons sur les diatomées, groupe de phytoplancton aux floraisons particulièrement intenses et qui représente un cas d’étude intéressant du fait de son rôle majeur dans l’exportation de la matière organique vers le fond des océans et dans la production primaire (Nelson et Brzezinski, 1997 ; Brzezinski et al., 1998). Les diatomées sont aussi connues pour constituer un bon indicateur de la pollution organique des eaux (Sudhakar et al., 1994 ; Birkett et Gardiner, 2005 ; Sladecek, 1986). Cependant, la question peut de même se poser pour Prochlorococcus qui
affiche aussi des différences entre les formes de spectres de Ra associés (figure 4.4 b). Les nanoeucaryotes (figure 4.4 a) et SLC (figure 4.4 c) présentent, quant à eux, des signatures spectrales relativement homogènes en terme de formes.
Pour examiner les différentes hypothèses susceptibles d’expliquer les différences des Ra associés aux diatomées, on a choisi d’étudier leur distribution spatio-temporelle dans certains environnements ainsi que les valeurs des IOP associées. L’objectif est de voir si ces différents signaux pourraient, par exemple, être associés à différentes formes de diatomées, localisées dans des environnements différents ou à la présence de différentes formes de diatomées à des moments différents. Ces microalgues unicellulaires, caractérisés par la présence d’un squelette externe siliceux (appelé frustule), présentent une très grande variété de formes et de tailles (figure 5.1). Elles sont usuellement divisées en deux ordres selon la forme de leur frustule : l’ordre des Biddulphiales (ou diatomées pennées), dont le squelette possède une symétrie bilatérale (forme allongée) et l’ordre des Bacillariales (ou diatomées centrales), dont le squelette est caractérisé par une symétrie axiale (forme circulaire).
Figure 5.1. Diversité des formes et tailles de différentes diatomées
(http://www.micromagus.net)
A l’échelle globale, la littérature montre que plus de 900 genres de diatomées sont cosmopolites (Fourtanier et Kociolek, 2003). Il y a cependant quelques exceptions. Par exemple, une étude, faite sur le genre Thalassiosira, a révélé que, parmi les quelques espèces se trouvant dans les eaux tempérées à froides, une espèce est cosmopolite, une est restreinte à
l’hémisphère Nord et deux autres à l’Océan Austral. Les autres espèces sont endémiques aux eaux chaudes (Vanormelingen et al., 2008).
A travers la compilation d’une base de données à l’échelle globale comprenant l’abondance, la biomasse et le biovolume de nombreuses espèces de diatomées, Leblanc et al. (2012) ont montré, qu’en termes d’abondance, les genres dominants sont Rhizosolenia (17,4 %), Chaetoceros (14,5 %) et Thalassiosira (12,6 %). Les diatomées centriques ont été reportées comme étant celles qui contribuent majoritairement à la biomasse totale (86 %) et la forme cylindrique est globalement dominante. Cependant, peu de preuves existent actuellement quant à l’endémisme de genres ou familles de diatomées, qui sont généralement connus pour constituer un groupe de phytoplancton cosmopolite (Vanormelingen et al., 2008).
Dans la première partie du présent chapitre, nous analysons la variabilité spatio-temporelle, dans certains environnements, des différentes signatures spectrales de Ra caractérisant les diatomées (mises en évidence par PHYSAT-SOM dans le chapitre 4). Dans sa seconde partie, nous montrons les améliorations apportées par PHYSAT-SOM (par rapport à PHYSAT version 2008) quant à la détection des blooms de diatomées dans des conditions spécifiques (i.e. upwellings, blooms succédant à un évènement climatique).