CHAPITRE II: MATERIEL AND METHODS
II.5. Obtenir les données océanographiques
Une partie importante de cette thèse a cherché à comprendre comment les gorfous macaroni utilisaient leur habitat. La caractérisation des conditions environnementales rencontrées était donc primordiale. Plusieurs variables ont été extraites à partir de données satellitaires, notamment sur le site AVISO/CNES. Ces variables ont été mises ensuite en relation avec les grilles de temps passé par secteur pour caractériser l'environnement favorable à l'approvisionnement des gorfous macaroni. Nous listons ci-dessous les variables océanographiques utilisées et leur signification.
5.1. Le principe de l'altimétrie
L'altimétrie est une méthode d'estimation de l'altitude. En océanographie, elle permet de mesurer plusieurs variables. La première est la hauteur de la mer (utilisée dans cette thèse, Sea Surface Heigh, SSH) qui correspond au niveau des océans à un instant donné par rapport à une ellipsoïde de référence qui correspond à la forme élémentaire de la Terre, une 'sphère' aplatie aux deux pôles. Cette mesure est obtenue facilement par simple différence entre l'orbite d'un satellite et la distance altimétrique (Figure 2.22).
La hauteur de la mer peut être décomposée selon plusieurs états :
- la surface de la mer qu'elle aurait en absence totale de perturbation (courants, vents, marées). Cette surface correspond au géoïde qui va « mouler » la forme de la planète selon les effets de l'attraction terrestre et du fond sous-marin. Un pic sous-marin aura pour effet de remonter le niveau basal de la mer et donc de créer une bosse sur le géoïde.
II. MATERIEL AND METHODS : OCEANOGRAPHIC DATA COLLECTION
53
- la topographie dynamique (ADT) qui correspond à la circulation océanique issue des deux processus : la topographie moyenne (circulation permanente liée aux vents permanents, à la force de Coriolis etc.) et un processus beaucoup plus variable lié à des phénomènes méso-échelles non constants dans le temps : l’anomalie de hauteur d'eau (utilisée dans cette thèse, Sea Level Anomaly, SLA, Figure 2.23).
Figure 2.22: Altimetry method components ©The Comet Program
En pratique, il suffit de soustraire la hauteur du géoïde à la hauteur du niveau de la mer (SSH) pour obtenir des valeurs de circulation océanique. Cependant, la précision du géoïde reste encore assez faible et par conséquence, c'est la topographie moyenne qui est soustraite à la hauteur d'eau pour obtenir les anomalies de hauteur d'eau: SLA = SSH - géoïde - Topographie Moyenne.
Figure 2.23: Root mean square of the Sea level Anomalies (SLA) over the whole Jan 1993-March 2010 period. Red areas are the one where the sea surface heights change the most ©Cnes/CLS
1 www.aviso.altimetry.fr 2 www.science.oregonstate.edu/ocean.productivity/standard.product.php 3 http://coastwatch.pfel.noaa.gov/coastwatch/CWBrowserWW180.jsp
5.2. Variables océanographiques utilisées
De nombreuses variables physiques, dynamiques et biologiques peuvent caractériser les environnements et les structures hydrologiques rencontrés par les oiseaux marins (Tremblay et al. 2009). Le choix de ces variables dépend du modèle d'étude. La liste des variables océanographiques sélectionnées dans cette thèse est résumée dans le tableau 2.3.
Table 2.3: Biological and physical meanings of oceanographic variables used in habitat use investigation.
La résolution spatiale de chaque variable était de 0.2° pour les chapitres III.2 et III.3, 0.33° pour le chapitre III.1. Les valeurs ont été extraites pour chaque trajet et moyennées sur la période du trajet. Les données des vitesses de courants et de hauteur d'eau ont été téléchargées sur le site Aviso1 (CNES/AVISO). Les données de production primaire ont été obtenues à partir du site Ocean Productivity2. Les localisations des structures frontales issues des isothermes de surface ont été obtenues à partir du portail Bloom Watch3. Ces données ont été obtenues grâce à une collaboration importante avec Annette Scheffer (post - doctorante au British Antarctic Survey, BAS).
Les données altimétriques permettent de calculer d'autres variables en plus de la SLA et de la SSH, tels les courants géostrophiques. Ce sont des courants de vitesse constante considérés comme non altérés par les frottements qui résultent de l'équilibre entre le gradient de pression et de la force de Coriolis. En prenant en compte uniquement l'équilibre entre les deux forces, il est possible d'obtenir les composantes (𝑢,̅ 𝑣̅) des courants géostrophiques.
𝑢̅ = −
𝑔𝑓 𝜕(𝐴𝐷𝑇)𝜕𝑦; 𝑣̅ = −
𝑔𝑓 𝜕(𝐴𝐷𝑇)𝜕𝑥où 𝑔 correspond à la l'accérélation engendrée par la gravité (9.81m.s-2), 𝑓 est la force de
Variables used Units Relative oceanographic process
Fixe
Bathymetry (m) m Neritic, oceanic areas
Gradient of Bathymetry % Edge of plateau, submarine peak
Distance to the colony km Constraints of the central - place foraging behaviour Dynamic
Geostrophic currents m/s Currents and turbulence of waters at large scale Gradient of sea Surface Heigh cm Frontal structures
Sea Level Anomaly cm Meso-scale activity: eddies
Eddy Kinetic Energy cm²/m² Currents and turbulence associated with eddies Net primary Production mg C/m²/day Abundance of phytoplanton
Gradient of NPP % Aggregation of ressources
II. MATERIEL AND METHODS : OCEANOGRAPHIC DATA COLLECTION 1 www.aviso.altimetry.fr 2 www.science.oregonstate.edu/ocean.productivity/standard.product.php 3 http://coastwatch.pfel.noaa.gov/coastwatch/CWBrowserWW180.jsp Coriolis, et 𝜕𝑦, 𝜕𝑥 sont les distances sur l'axe nord-sud et est-ouest.
- La vitesse des courants de surface régionaux, a été calculée à partir des courants géostrophiques corrigés par le transport d'Ekman à 15m (pression du vent sur la surface de l'eau) (cf Della Penna et al. 2015).
- La bathymétrie permet d'indiquer si l'animal est situé en eaux néritiques ou océaniques et peut renseigner sur la proportion de plongées benthiques qu'un oiseau plongeur peut effectuer (Tremblay & Cherel 2000).
- L'énergie cinétique des tourbillons (Eddy Kinetic Energy, EKE) provient de la somme vectorielle des composants des courants géostrophiques EKE = 1
2 × (𝑢̅²
+ 𝑣
̅²) avec
𝑢² et 𝑣² les carrés des composantes 𝑢̅ et 𝑣̅ des courants géostrophiques. Cette variable permet de caractériser la variabilité méso-échelle relative aux tourbillons.- un indice de la productivité primaire (Net Primary Productivity, NPP) est calculé à partir du modèle standard VGPM (Vertically Generalized Production Model). L'équation standard du modèle est :
NPP = chl × pb_opt × day length × f(par) × z_eu
ou chl est la concentration de chlorophyll a, pb_opt l'efficacité photosynthétique maximale dépendante de la température de surface, day_length la longueur du jour, f(par) est un terme relié à la quantité de lumière disponible et z_eu correspond à la profondeur de la zone euphotique. La productivité primaire s'exprime en mg Chl a/m²/jour. NPP s'exprime en milligrammes de carbone fixés par jour par unité de volume. Puisque la température est utilisée dans le produit de productivité primaire, nous n'avons pas utilisé cette variable dans nos modèles.
- Nous avons également calculé des gradients de bathymétrie à partir de l'utilisation d'une fenêtre glissante de 5×5 pixels appliquée sur les grilles de bathymétrie permettant de calculer la pente (%).
gradient =
√(
𝛿 𝐵𝑎𝑡ℎ𝑦𝛿𝑥)² + (
𝛿 𝐵𝑎𝑡ℎ𝑦𝛿𝑦)² × 100
Un filtre passe-bas Gaussien a ensuite été appliqué sur ces valeurs pour retirer les bruits et obtenir un produit plus lissé. Les gradients productivité primaire et de SSH ont été calculés de la même manière.
- Les grilles des exposants de Lyapunov ont été calculées et fournies par Alice DellaPenna (Doctorante à LOCEAN). Les exposants de Lyapunov indiquent la présence de structures sub-mésoéchelle dans l'environnement marin. A la différence des données précédentes qui
56
se basent sur des méthodes Eulériennes (instantanés de champ de courants), ces valeurs sont issues de méthodes Lagrangiennes, c'est à dire qu'elles suivent l'écoulement des particules dans le temps. Parmi elles, la méthode des exposants de Lyapunov en taille finie (Finite Size Exposant Lyapunov, FLSE) se réfère au taux exponentiel de divergence, moyenné sur un temps infini, de points initiaux infinitésimalement proches.
Elle peut se définir ainsi : deux points (ou traceurs) x0 et x1 séparés initialement par une distance 𝛿0 infinitésimalement proche se déplacent en fonction du temps. Le temps
τ
est le temps nécessaire pour que la distance de séparation de x0 et x1 devienne supérieure à la distance 𝛿𝑓. La valeur 𝝀 (ou valeur du paramètre FSLE) correspond ainsi au taux de divergence de ces deux traceurs. Ils expriment l'échelle de temps inverse nécessaire à l'étirement de particules aggrégées au départ, comme par exemple à proximité d'un front (d’Ovidio et al. 2004).Les FSLE se calculent par l'équation suivante:𝜆(𝑥, 𝑡, 𝛿0, 𝛿𝑓) = 1 𝜏𝑙𝑜𝑔
𝛿𝑓 𝛿0
où 𝛿0 correspond à la séparation initiale des deux parcelles d'eau, 𝜏 le temps mis pour obtenir une séparation temporelle égale à 𝛿𝑓. Pour cette étude, les paramètres utilisés sont 𝛿𝑓= 0.6°, 𝛿0=0.01° et 𝜏 a une durée limitée à 100 jours.
Les FSLE utilisés dans cette thèse ont été calculés par une méthode dite "de retour en arrière" (backward-in-time). Les valeurs les plus hautes de FSLE représentent de cette manière les zones de convergence maximale, alors que l'intégration en avant attribuait des FSLE plus importants dans les zones de divergence importante. Cette méthode permet d'identifier les zones de transport sub-mésoéchelle des particules en suspension, comme le phytoplancton (Lévy et al. 2012)