La Méditerranée est caractérisée par des concentrations en nutriments parmi les plus faibles au monde, et qui montrent des valeurs décroissantes d’ouest en est. A l’échelle climatologique, le bassin est dominé par un régime subtropical, à l’exception de certaines zones spécifiques, qui présentent une dynamique typique des régions tempérées. Malgré l’importance des nutriments pour ces cycles, on connaı̂t peu de chose sur leur variabilité temporelle car les données disponibles sont souvent insuffisantes à l’échelle du bassin. L’objectif principal de ce travail est d’aborder cette question à différentes échelles de temps. L’exploitation de la série temporelle DYFAMED a d’abord permis de décrire le cycle saisonnier et les tendances décennales des concentrations en nutriments en Méditerranée nord-occidentale. L’analyse des données d’apports atmosphériques de la station du Cap Ferrat à complété ce travail, en évaluant l’importance relative des processus d’approvisionnement en nutriments des eaux de surface. Pour élargir l’étude à l’ensemble du bassin, nous avons par la suite considéré des mesures acquises par des flotteurs Bio-Argo (déployés dans le cadre de l’EQUIPEX NAOS), équipés de capteurs optiques mesurant les concentrations en nitrate (SUNA). Ces flotteurs sont en train de changer fondamentalement la manière dont nous observons les océans, et cette thèse est l’une des premières à documenter cette révolution technologique. Ils ont rendu possible, pour la première fois en Méditerranée, une description des cycles saisonniers des concentrations en nitrate, simultanément en différentes zones du bassin. Ces données ont aussi souligné l’importance de la variabilité temporelle haute fréquence, permettant de réévaluer le rôle de certains processus. / The Mediterranean Sea is characterized by nutrient concentrations among the lowest in the world, and which exhibit decreasing values eastward. At climatological scale, a subtropical-like regime dominates almost the entire basin, except for some areas where temperate like dynamics are found. Despite the importance of nutrients on these cycles, very little is known about their temporal variability, due to the overall data scarcity at basin scale. This work mainly aims to address this issue at various time scales. Data from the DYFAMED time-series were firstly examined, and allowed the description of the seasonal cycle and decadal trends of nutrient concentrations, in the northwestern Mediterranean. The analysis of atmospheric data from the Cap Ferrat station completed this work, and permitted to evaluate the relative contributions of the different processes that provide nutrients in surface. The study was then extended to the whole basin by considering measurements acquired by Bio-Argo floats (deployed in the framework of the NAOS EQUIPEX), equipped with a nitrate sensor (SUNA). These floats are about to fundamentally change the way we observe the ocean, and present work is among the first to document this ongoing technological revolution. They allowed, for the first time in the Mediterranean, the monitoring of seasonal variability of nitrate concentrations, simultaneously in different areas of the basin. This data also highlighted the significance of the high frequency temporal variability, which enables to reevaluate the role of some processes.

Severe weather events like hurricanes and tornadoes pose major risks globally, underscoring the critical need for accurate forecasts to mitigate impacts. While advanced computational capabilities and climate models have improved predictions, lack of high-resolution initial conditions still limits forecast accuracy. The Atlantic's "Hurricane Alley" region sees most storms arise, thus needing robust in-situ ocean data plus atmospheric profiles to enable precise hurricane tracking and intensity forecasts. Examining satellite datasets reveals radio occultation (RO) provides the most accurate 5-25 km altitude atmospheric measurements. However, below 5 km accuracy remains insufficient over oceans versus land areas. Some recent benchmark study e.g. Patil Iiyama (2022), and Wei Guan (2022) in their work proposed the use of deep learning models for sea surface temperature (SST) prediction in the Tohoku region with very low errors ranging from 0.35°C to 0.75°C and the root-mean-square error increases from 0.27°C to 0.53°C over the over the China seas respectively. The approach we have developed remains unparalleled in its domain as of this date. This research is divided into two parts and aims to develop a data driven satellite-informed machine learning system to combine high-quality but sparse in-situ ocean data with more readily available low-quality satellite data. In the first part of the work, a novel data-driven satellite-informed machine learning algorithm was implemented that combines High-Quality/Low-Coverage in-situ point ocean data (e.g. ARGO Floats) and Low-Quality/High-Coverage Satellite ocean Data (e.g. HYCOM, MODIS-Aqua, G-COM) and generated high resolution data with a RMSE of 0.58◦C over the Atlantic Ocean.The second part of the work a novel GNN algorithm was implemented on the Gulf of Mexico and showed it can successfully capture the complex interactions between the ocean and mimic the path of a ARGO floats with a RMSE of 1.40◦C. / Doctor of Philosophy / Severe storms like hurricanes and tornadoes are a major threat around the world. Accurate weather forecasts can help reduce their impacts. While climate models have improved predictions, lacking detailed initial conditions still limits forecast accuracy. The Atlantic's "Hurricane Alley" sees many storms form, needing good ocean and atmospheric data for precise hurricane tracking and strength forecasts. Studying satellite data shows radio occultation provides the most accurate 5-25 km high altitude measurements over oceans. But below 5 km accuracy remains insufficient versus over land. Recent research proposed using deep learning models for sea surface temperature prediction with low errors. Our approach remains unmatched in this area currently. This research has two parts. First, we developed a satellite-informed machine learning system combining limited high-quality ocean data with more available low-quality satellite data. This generated high resolution Atlantic Ocean data with an error of 0.58°C. Second, we implemented a new algorithm on the Gulf of Mexico, successfully modeling complex ocean interactions and hurricane paths with an error of 1.40°C. Overall, this research advances hurricane forecasting by combining different data sources through innovative machine learning techniques. More accurate predictions can help better prepare communities in hurricane-prone regions.

Basé sur l'analyse conjointe et complémentaire de ~10 ans de données altimétriques et de profils verticaux de température et de salinité acquis par les profileurs Argo, l'objectif principal de cette thèse est d'étudier en détail les caractéristiques de surface et la structure verticale des tourbillons dans les 4 grands systèmes d'upwelling mondiaux (EBUS Pérou-Chili, Californie, Canaries et Benguela), qui partagent une dynamique à grande échelle relativement similaire. Les résultats principaux montrent que l'ensemble des tourbillons détectés sur les cartes altimétriques dans les 4 EBUS ont des propriétés physiques relativement proches, avec une forte proportion de tourbillons de faibles dimensions ayant une durée de vie relativement courte. Au contraire, la faible partie des tourbillons échantillonnés par les profileurs Argo montre des dimensions bien plus grandes pour des durées de vie plus longues. La sur-représentation de ces grandes échelles dans le jeu des tourbillons échantillonnés par les profileurs Argo est donc le biais majeur des résultats obtenus sur la structure verticale des tourbillons. L'analyse des profils moyens d'anomalies de température et de salinité acquis par les profileurs Argo dans les tourbillons révèle une forte hétérogénéité entre les 4 EBUS, mais également au sein de chacun de ces systèmes d'upwelling. Les structures verticales des tourbillons sont fortement liées à l'hydrologie et à la dynamique locale. Par exemple, les tourbillons de subsurface du PCUS occupent plutôt la partie Sud du système, alors que les tourbillons intensifiés en surface sont présents à la limite Nord de la gyre subtropicale. Dans le CALUS, la présence de Cuddies se devine à la côte, les autres sous-régions contenant des tourbillons dont les anomalies sont majoritairement intensifiées à la base de la pycnocline, avec comme particularité un changement de signe lié à la salinité des couches superficielles. Le CANUS est peuplé de tourbillons très différents en fonction de leur position par rapport à la zone frontale du Cap Vert : au Nord, des tourbillons intenses en subsurface, avec la présence de quelques Meddies ; au Sud, des tourbillons très superficiels. De même dans le BENUS, la partie au Nord de 15°S contient plutôt des tourbillons intensifiés dans les couches de surface, alors qu'au Sud du front d'Angola-Benguela, les tourbillons présentent des anomalies fortes sur une grande partie de la colonne d'eau. L'extrême Sud de cet EBUS est également le lieu de passage des Anneaux des Aiguilles. Les contributions de l'advection isopycnale et du déplacement de la colonne d'eau sur la verticale nous permettent d'affiner la description de ces différentes structures. La présence de grands types de tourbillons, à la morphologie bien distincte (cœur de surface, de subsurface, grande extension verticale, tourbillons fortement intensifiés, etc.), est confirmée par l'étude des tourbillons spécifiquement générés dans la bande côtière. L'analyse Lagrangienne de ces tourbillons nous permet également de décrire l'évolution temporelle de leur structure verticale, qui montre une homogénéité temporelle inattendue. Cette thèse présente donc plusieurs outils facilement applicables dans différentes régions océaniques pour caractériser la structure thermohaline des tourbillons et fournit pour la première fois une description des grands types de tourbillons peuplant les EBUS, soulignant la grande diversité de la mésoéchelle. / Merging ~10 years of altimetry maps and vertical profiles provided by Argo floats, we aim to study in details the eddy's surface characteristics and vertical structure in the 4 major Eastern Boundary Upwelling Systems (EBUS : Peru-Chile, California, Canaries and Benguela), sharing similar large-scale dynamics. Our main results show that the eddies detected on altimetry maps in the 4 EBUS have close physical properties, with a lot of small-scale structures (radius < 40km, amplitude < 1cm and lifetime < 30 days). In contrast, the few eddies sampled by Argo floats have larger dimensions (radius of ~90-140 km, amplitude of ~3-7 cm) and longer lifetimes (6-10 months). The major bias with the analyzed vertical structure is the over representation of these large-scale eddies. The temperature and salinity anomaly mean profiles acquired by Argo floats surfacing within eddies reveals a strong heterogeneity between each of the 4 EBUS, but also within them. The eddies' vertical structure is strongly influence by the local hydrology and dynamics. For example, the subsurface-intensified eddies of the PCUS tend to be located in the Southern part of this EBUS, while the surface-intensified eddies are preferentially located near the Northern boundary of the subtropical gyre. In the CALUS, we can identify Cuddies in some coastal sub-regions, but in this EBUS, most of the eddies are intensified at the base of the pycnocline, with a reversal of the salinity anomaly compared to the surface layers. In the CANUS, the Cape Verde frontal zone separates distinct subsurface-intensified eddies and some Meddies in the North, from the Southern part, where eddies are surface-intensified. In the same way, the Angola-Benguela Front of the BENUS separates the surface-intensified eddies in the North from strong, deep-reaching anomalies in the South. The Southern-most part of the BENUS is also a preferential pathway for the large Agulhas Rings and their associated cyclones. The respective contributions of isopycnal advection and vertical displacement improve the description of these very diverse structures. The presence of several eddy-types, with distinct thermohaline properties (surface or subsurface-intensified, deep vertical extend, intense or not, etc.) is confirmed by the study of eddies generated in the coastal area of each EBUS. Their Lagrangian analysis allows us to describe the temporal evolution of their vertical structure, which shows an unexpected temporal homogeneity. This manuscript presents different efficient tools used to analyze the surface characteristics, the thermohaline properties and the temporal evolution of mesoscale eddies in the 4 major EBUS, highlighting their diversity.