Le phytoplancton joue un rôle important dans le cycle océanique du carbone. Les capteurs spatiaux de « couleur de l'océan » permettent, depuis plus de vingt ans, un suivi quasi-quotidien de la concentration en phytoplancton dans les eaux de surface du globe. Ces données sont utilisées pour quantifier la « pompe biologique marine » de carbone. Cependant, l'efficacité de cette « pompe biologique » varie fortement en fonction du groupe de phytoplancton présent dans les eaux de surface. Distinguer les principaux groupes depuis l'espace était donc un enjeu majeur des études de la couleur de l'océan au début de ma thèse.<br />Durant ma thèse, j'ai utilisé une approche empirique visant à mettre en évidence des relations entre les mesures spectrales effectuées par le capteur spatial SeaWiFS et la présence de groupes dominants de phytoplancton identifiés à l'aide d'inventaires pigmentaires collectés lors des campagnes GeP&CO (10/1999 - 07/2002) entre la France et la Nouvelle-Calédonie. J'ai montré que quatre grands groupes de phytoplancton peuvent être identifiés de façon fiable (Haptophytes, Prochlorococcus, Cyanobacterie et Diatomées) et que trois groupes supplémentaires sont probablement détectables (Trichodesmiums, Phaeocystis, Coccolithophoridés). J'ai appliqué cette classification, appelée PHYSAT, à l'ensemble des données journalières du capteur SeaWIFS de 1997 à 2004. Les résultats obtenus apportent, pour la première fois, une information sur la distribution spatio-temporelle des principaux groupes de phytoplancton à l'échelle du globe.

Le paludisme trouve dans la région amazonienne des conditions favorables à la transmission de la maladie, par un moustique vecteur qui est essentiellement l’Anophèles darlingi, se reproduisant en milieu aquatique. Ce moustique est connu pour sa grande adaptabilité aux conditions environnementales et en Amazonie, il est réputé être plus spécialement trouvé près des fleuves d’eau blanche (chargée en sédiments). La relation entre la présence du moustique et la couleur des eaux a été peu étudiée à l’échelle régionale. La présente étude a utilisé 11 années d’images MODIS à 250 m de résolution et un pas de temps mensuel, dont il a été extrait un indicateur de réflectance des eaux. D’autre part, ce travail de thèse exploite les données épidémiologiques du système de surveillance épidémiologique brésilien du paludisme. L’objectif principal est d’évaluer les corrélations entre la dynamique saisonnière de la réflectance des eaux et l’incidence parasitaire du paludisme sur différentes zones de l’État d’Amazonas afin notamment de comprendre l’influence de la couleur des eaux sur la présence du vecteur et donc la transmission du paludisme. Les résultats obtenus permettent de montrer que les notifications concernant le paludisme dans l’Etat d’Amazonas sont en effet corrélées aux eaux blanches, mais que les eaux noires ont aussi une corrélation avec l’incidence du paludisme, d’une façon sensiblement différente, à la fois dans le temps et dans l’espace. Ces résultats pourront être utiles à l’amélioration de notre compréhension des risques épidémiologiques dans cette région ainsi qu’à la mise en place de programme de surveillance plus efficaces, même si le facteur étudié, i.e. la couleur des eaux, n’est qu’un facteur parmi beaucoup d’autres qui influent sur le risque d’infection paludéen. / Malaria in the Amazon region finds favorable conditions for the transmission of the disease by the mosquito vector Anopheles darlingi, which breeds in water. This mosquito is known for its great adaptability to environmental conditions. In the Amazon it is deemed to be especially found near rivers of white water (loaded with sediments). The relationship between the presence of the mosquito and water color has been little studied regionally. This study used 11 years of MODIS 250 m resolution and a monthly time base, which enable extracting a reflectance index of water. Secondly, this thesis uses the epidemiological data of the Brazilian system of epidemiological surveillance of malaria. The main objective is to evaluate the correlation between the seasonal dynamics of the reflectance of water and parasite incidence of malaria on different areas of the State of Amazonas in particular to understand the influence of water color on the presence of the vector and therefore the transmission of malaria. The results obtained show that notifications of malaria in the state of Amazonas are indeed correlated with white water, but the black water also have a correlation with the incidence of malaria, a substantially different way, since in the former case, the correlation is related to the flood, while in the case of black water, the presence of Anopheles and the flood are disconnected. These results may be useful in improving our understanding of epidemiological risks in the region and the establishment of more effective compliance program, even if the factor of interest, ie the color of the water is one factor among many others that affect the risk of malaria infection.

Le développement d'une méthode objective pour détecter les fronts thermiques de surface sur une base de données de onze ans d'images AVHRR, a permis d'étudier les variations d'amplitude et de position des fronts de surface. Dans la région de collision Brésil-Malouines, un seul front est observé avec les images AVHRR et de couleur de l'eau. Ce front pivote autour d'un point fixe (39.5°S, 53.5°W) entre une orientation NS en hiver et NW-SE en été. La division de l'Atlantique Sud-Ouest en régions biophysiques est étudiée avec une méthode de réseau de neurones et avec une méthode basée sur des histogrammes, les données étant des moyennes de température de surface de la mer (SST), gradient de SST et couleur de l'eau. La variabilité du courant qui entoure l'élévation du Zapiola est étudiée à l'aide de données in-situ (flotteurs ARGO et hydrologie de la campagne WOCE A11) et altimétriques. Un mécanisme de forçage par les tourbillons, qui pourrait expliquer la variabilité observée, est discuté.

Le phytoplancton joue un rôle important dans le cycle du carbone sur Terre, de par l'absorption du dioxyde de carbone au cours de la photosynthèse. Si les campagnes en mer offrent la possibilité d'acquérir des données à haute fréquence et à fine échelle spatio-temporelle, l'observation spatiale procure une description synoptique et sur de longues périodes de la chlorophylle-a, pigment principal du phytoplancton océanique. Chaque mission satellitaire qui mesure la couleur de l'eau est limitée en couverture océanique (traces du satellite, nuages, etc.). La couverture spatiale journalière peut augmenter considérablement en combinant les données issues de plusieurs satellites. L'objectif de cette thèse a été de concevoir, développer et tester des méthodes de combinaison de données couleur de l'eau, provenant des capteurs américains SeaWiFS et MODIS/Aqua, pour des applications en temps réel relevant de l'océanographie opérationnelle. Trois concepts ont été retenus : la moyenne pondérée par l'erreur capteur (conserve la netteté des structures mais n'utilise que les données existantes), l'analyse objective (améliore la couverture spatiale, mais lisse le champ en contrepartie), et une dernière approche innovante basée sur la transformée en ondelettes (conserve la netteté des structures et améliore la couverture du champ). L'opérationnalité de ces trois méthodes a été démontrée.<br />L'intérêt d'utiliser des données combinées a été montré à travers la mise en évidence des modes de variabilité dominants de la dynamique océanographique et biologique dans l'Océan Austral, en utilisant les données combinées SeaWiFS + MODIS/Aqua de la ceinture circumpolaire pour la période 2002-2006.

Nous présentons un outil logiciel qui permet de simuler une mission spatiale dans son intégralité. Ceci constitue une approche nouvelle en télédétection. Les concepteurs de missions et les scientifiques peuvent ainsi mieux appréhender la complexité toujours croissante des futures missions. Ce simulateur permet, bien avant le lancement de la mission, de considérer l'ensemble dit système, qui comprend évidemment le capteur, mais aussi les caractéristiques de l'orbite de la plate-forme qui l'emportera, ainsi que les algorithmes de traitement des données qui seront effectués au sol. Ce simulateur apporte une aide précieuse dans le cadre du dimensionnement et de l'analyse d'une mission spatiale ; il permet de comprendre comment la performance de tout ou partie du système contribue à la performance globale de la mission. La mission spatiale simulée dans le cadre de cette thèse est la mission du capteur MERIS (Medium Resolution Imaging Spectrometer) de l'Agence Spatiale Européenne, dont l'objectif principal est la mesure de la couleur de l'eau. Nous utilisons le simulateur pour évaluer la dynamique du signal en entrée du capteur, pour calculer la résolution radiométrique nécessaire au capteur pour satisfaire les objectifs de la mission et pour étudier la sensibilité du signal à de petites variations en attitude de la plateforme. Nous étudions ensuite l'influence de la qualité de la modélisation de l'état de la surface océanique sur la qualité de la mesure de la couleur de l'eau. Nous montrons que les incertitudes, liées à une modélisation trop imprécise des effets de surface et à une méconnaissance de la vitesse du vent, induisent des erreurs sur le signal marin pouvant être supérieures à la précision attendue par la mission.

Les progrès effectués dans le domaine des instruments optiques permettent d’envisager désormais de placer des capteurs à moyenne résolution spatiale et haute résolution spectrale sur des orbites géostationnaires ce qui permettrait d’observer la Terre à la fois avec une moyenne résolution spatiale, une bonne résolution spectrale et une haute résolution temporelle, ce que ne permettent pas les satellites héliosynchrones. L'objectif de cette thèse est donc de simuler les images en luminance qui seraient acquises par un capteur géostationnaire hypothétique dédié à l'observation de la couleur de l'océan, afin de caractériser les images qui seraient acquises, de spécifier les futurs instruments et de valider des algorithmes de traitement sur des images réalistes. Pour parvenir à simuler les luminances spectrales qui seraient mesurées par le capteur, nous avons combiné les modèles de transfert radiatif directs de l'eau (Hydrolight) et de l'atmosphère (MODTRAN). Les données d’entrée d’Hydrolight ont été déduites des données provenant des cartes climatologiques de GlobColour (chlorophylle, matières minérales et organiques en suspension) pour simuler des images de couverture globale (Global Area Coverage) d'un capteur géostationnaire à basse résolution spatiale, moyenne résolution spectrale et haute résolution temporelle. L'analyse de ces images permet de déterminer la gamme de luminances pour chaque bande spectrale et pour différentes acquisitions au cours de la journée. Les résultats indiquent aussi les limites angulaires pour éviter le phénomène du sunglint et pour assurer un niveau minimum de luminance provenant de l'eau, contenu dans le signal mesuré. Les images en luminance ainsi simulées ont permis d’évaluer aussi la performance d’un algorithme d'estimation de concentration en chlorophylle de rapport de bandes dans les eaux au large. Les résultats montrent que l'erreur d'estimation est moyennement sensible aux angles d'observation et d’éclairement, importants dans les images géostationnaires. / Improvements of optical sensors now make it possible to launch medium spatial and high spectral resolution sensors on the Geostationary Earth Orbit (GEO). The GEO allows sensors to observe the Earth with high temporal resolution, unlike Low Earth Orbit (LEO) satellites. The objective of this thesis is to simulate radiance images that would be provided by a theoretical ocean color sensor, on a geostationary orbit, in order to characterize the images to be acquired, to specify the future instruments and to validate the image processing algorithms. For this purpose, we have combined a radiative transfer model for ocean waters (Hydrolight) and a radiative transfer model for the atmosphere (MODTRAN) to obtain simulated radiance images at the sea surface level and at the Top-Of-Atmosphere (TOA) level. The inputs of Hydrolight have been deduced from GlobColour Project data (chlorophyll, mineral suspended matter and organic matter) to simulate the Global Area Coverage (GAC) images of a geostationary sensor with low spatial resolution, medium spectral resolution and high temporal resolution. The analysis of these images enables to determine the radiance dynamic range for each spectral band over the day. The results indicate the angular limits to avoid the sunglint phenomenon and to ensure a minimum proportion of water leaving radiance in the measured TOA radiance. The simulated radiance images allow to evaluate the performance of an ocean color algorithm for chlorophyll concentration estimation in open waters. The results show that the error of chlorophyll estimation is moderately sensitive to observation and lighting angles, which are so important in geostationary images.

Les travaux présentés dans cette thèse concernent la paramétrisation de la distribution verticale de la biomasse et de la structure des communautés phytoplanctoniques dans l’océan global. Nous avons d’abord développé une méthode neuronale de calibration de la fluorescence en concentration en chlorophylle a ([Chl]) associée à la biomasse phytoplanctonique totale et à trois classes de taille de phytoplancton. Cette méthode, FLAVOR, a été entrainée et validée à l’aide une base de données de ~900 profils de fluorescence et de pigments mesurés pat HPLC. Une base de données globale de ~49000 profils de fluorescence a ensuite été assemblée et calibrée en termes de biomasse chlorophyllienne et composition du phytoplancton. Ce travail représente une première étape vers une vision tridimensionnelle de la biomasse phytoplanctonique. Nous avons ensuite développé deux réseaux de neurones (SOCA) pour estimer la distribution verticale de deux paramètres bio-optiques, [Chl] et le coefficient de rétrodiffusion. Ces réseaux de neurones requièrent comme données d’entrée des données satellites de couleur de l’eau co-localisées avec un profil hydrologique collecté par un flotteur Argo. Ils ont été entrainés et validés avec une base de données globale composée de ~5 000 profils de propriétés bio-optiques et hydrologiques acquises par des flotteurs Bio-Argo. Les bases de données utilisées pour développer les méthodes FLAVOR et SOCA proviennent de régions océaniques représentatives de l’océan global, permettant ainsi l’application de ces méthodes à la majorité des eaux océaniques. Finalement, nous avons mené une étude focalisée sur l’Atlantique Nord qui exploite les outils développés. Les champs tridimensionnels de biomasse obtenus, couplés à un modèle bio-optique de production primaire, permettent d’étudier les cycles saisonniers de la distribution verticale de la biomasse phytoplanctonique et de la production primaire dans différentes bio-régions de l’Atlantique Nord. / This PhD work focuses on the parameterization of the vertical distribution of phytoplankton biomass and community structure in the global open ocean. First we have developed a neural network-based method for the calibration of the fluorescence in chlorophyll a concentration [Chl] associated with the total phytoplankton biomass and with three phytoplankton size classes. This method, (FLAVOR for Fluorescence to Algal communities Vertical distribution in the Oceanic Realm), was trained and validated using a database of ~900 concomitant fluorescence and HPLC-determined pigment profiles. A global database comprising ~49 000 fluorescence profiles was assembled and calibrated with FLAVOR. The resulting database represents a first step towards a global three-dimensional view of phytoplankton biomass and community composition. Second, two neural networks (SOCA for Satellite Ocean Color and Argo data to infer vertical distribution of bio-optical properties) were developed to infer the vertical distribution of two bio-optical proxies of the phytoplankton biomass, [Chl] and the particulate backscattering coefficient, using as input satellite-derived products matched up with a hydrological Argo profile. The SOCA methods were trained and validated using a global database of ~5 000 profiles of bio-optical and hydrological properties collected from Bio-Argo floats with concomitant satellite products. The database used to develop FLAVOR and SOCA originates from various oceanic regions largely representative of the global ocean, making the methods applicable to most oceanic waters. Finally, we proposed a study dedicated to the North Atlantic where the tools developed in this thesis are used in conjunction with a bio-optical primary production model. This allows us to characterize the seasonal cycle of the vertical distribution of the phytoplankton biomass and primary production in various bio-regions of the North Atlantic.

Depuis quelques années, les observations spatiales des traceurs, comme la température de surface de l'océan (SST) ou la couleur de l'océan, ont révélé la présence de filaments à sous-mésoéchelle, qui ne peuvent être détectées par les satellites altimétriques. Ce travail de thèse explore la possibilité d'utiliser les informations dynamiques contenues dans les images traceur haute résolution pour compléter l'estimation de la dynamique océanique de surface effectuée par les satellites altimétriques. Pour ce faire, la méthode d'inversion développée est inspirée de l'assimilation de données images. A l'aide d'une fonction coût, on mesure la distance entre une image du flot dynamique et l'image des structures présentes sur le traceur. On a choisi pour cette étude d'utiliser le FSLE (Finite-Size Lyapunov Exponents) comme proxy image de la dynamique. Cette méthode est testée avec succès sur plusieurs cas test d'observations spatiales. Un modèle de processus couplé physique-biogéochimie ainsi qu'un modèle réaliste de la mer des Salomon sont utilisés pour estimer l'erreur associée à la méthode d'inversion et la pertinence de la correction effectuée. L'utilisation conjointe d'images traceurs et de données altimétriques présente un fort intérêt pour le contrôle de la circulation océanique. / High resolution sensors of tracers such as the Sea Surface Temperature or the Ocean Color reveal small structures at the submesoscale, which are not seen by altimetry. Therefore, this thesis explores the feasibility of using tracer information at the submesoscales to complement the control of ocean dynamic fields that emerge from altimeter data analysis at larger scales. To do so, an image data assimilation strategy (i.e. inversion of images) is developed in which a cost-function is built that minimizes the misfits between image of submesoscale flow structure and tracer images. In the present work, we have chosen as an image of submesoscale flow structure the Finite-Size Lyapunov Exponents (FSLE). This method has been successfully tested on several areas using tracer and altimetric observations from space A high resolution physico-biogeochemical coupled model of process and a high resolution realistic model of the Solomon sea have been used to assess the error associated with the inversion and the efficiency of the correction on the oceanic circulation. These results show the benefits of the joint use of tracer image and altimetric data for the control of ocean circulations.

En dépit de progrès croissants durant la dernière décennie, la complexité des écosystèmes marins est encore imparfaitement simulée par les modèles.Les formulations des processus biogéochimiques sont en général établies de manière empirique et contraintes par une multitude de paramètres.Il est ainsi généralement admis que leurs incertitudes impactent fortement l'estimation de la production primaire, dont le rôle dans le cycle du carbone est primordial.Analyser les impacts de l'incertitude des modèles est donc nécessaire pour améliorer la représentation des caractéristiques biogéochimiques de l'océan.Dans le contexte d'assimilation de données de la couleur de l'océan, la définition des erreurs de prévision représente de plus un important verrou aux performances des systèmes.Ces points seront analysés dans cette thèse. L'objectif sera d'examiner, dans un contexte de modélisation/assimilation, la pertinence d'utiliser une approche probabiliste basée sur une simulation explicite des incertitudes biogéochimiques du modèle couplé au 1/4° NEMO/PISCES sur l'océan Atlantique Nord.A partir d'une simulation déterministe du modèle PISCES, nous proposerons une méthode pour générer des processus aléatoires, AR(1), permettant d'inclure des structures spatiales et temporelles de corrélations.A chaque pas de temps, ces perturbations aléatoires seront ensuite introduites dans le modèle par l'intermédiaire de paramétrisations stochastiques.Elles simuleront 2 différentes classes d'incertitudes: les incertitudes sur les paramètres biogéochimiques du modèle et les incertitudes dues aux échelles non résolues dans le cas d'équations non linéaires. L'utilisation de paramétrisations stochastiques permettra ainsi d'élaborer une version probabiliste du modèle PISCES, à partir de laquelle nous pourrons réaliser une simulation d'ensemble de 60 membres.La pertinence de cette simulation d'ensemble sera évaluée par comparaison avec les observations de la couleur de l'océan SeaWIFS. Nous montrerons en particulier que la simulation d'ensemble conserve les structures de grande échelle présentes dans la simulation déterministe.En utilisant les distributions de probabilité définies par les membres de l'ensemble, nous montrerons que l'ensemble capture l'information des observations avec une bonne estimation de leurs statistiques d'erreur (fiabilité statistique). L'intérêt de l'approche probabiliste sera ainsi d'abord évalué dans un contexte de modélisation biogéochimique. / In spite of recent advances, biogeochemical models are still unable to represent the full complexity of marine ecosystems.Since mathematical formulations are still based on empirical laws involving many parameters, it is now well established that the uncertainties inherent to the biogeochemical complexity strongly impact the model response.Improving model representation therefore requires to properly describe model uncertainties and their consequences.Moreover, in the context of ocean color data assimilation, one of the major issue rely on our ability to characterize the model uncertainty (or equivalently the model error) in order to maximize the efficiency of the assimilation system.This is exactly the purpose of this PhD which investigates the potential of using random processes to simulate some biogeochemical uncertaintiesof the 1/4° coupled physical–biogeochemical NEMO/PISCES model of the North Atlantic ocean.Starting from a deterministic simulation performed with the original PISCES formulation, we propose a genericmethod based on AR(1) random processes to generate perturbations with temporal and spatial correlations.These perturbations are introduced into the model formulations to simulate 2 classes of uncertainties: theuncertainties on biogeochemical parameters and the uncertainties induced by unresolved scales in the presenceof non-linear processes. Using these stochastic parameterizations, a probabilistic version of PISCES is designedand a 60-member ensemble simulation is performed.The implications of this probabilistic approach is assessed using the information of the probability distributions given of this ensemble simulationThe relevance and the impacts of the stochastic parameterizations are assessed from a comparison with SeaWIFS satellite data.In particular, it is shown that the ensemble simulation is able to produce a better estimate of the surface chlorophyll concentration than the first guess deterministic simulation.Using SeaWIFS ocean color data observations, the statistical consistency (reliability) of this prior ensemble is demonstrated using rank histograms.Finally, the relevance of our approach in the prospect of ocean color data assimilation is demonstrated by considering a 3D optimal analysis of the ensemble (one updateat one time step) performed from the statistic errors of the stochastic ensemble simulation previously stated.During this experiment, the high resolution SeaWIFS ocean color data are assimilated using a Ensemble Transform Kalman Filter (ETKF) analysis scheme and the non gaussian behaviour and non linear relationshipbetween variables are taken into account using anamorphic transformations.More specifically, we show that the analysis of SeaWIFS data improves the representation and the ensemble statistics of chlorophyll concentrations.

Le Pacifique tropical ouest (120°E-160°W, 20°S-20°N) est une région complexe où coexistent deux écosystèmes aux frontières variables, et aux caractéristiques physiques et biologiques très différentes : la warm pool à l'ouest, écosystème oligotrophe limité par le nitrate, et la cold tongue à l'est, limitée par le fer. Nous utilisons les concentrations en chlorophylle SeaWiFS comme proxy pour la biomasse phytoplanctonique sur la période septembre 1997 à décembre 2004. Une analyse statistique nous permet de dégager les principaux modes spatiaux-temporels où se concentre la variabilité de la chlorophylle. Nous étudions ensuite successivement le cycle saisonnier, une manifestation de l'activité interannuelle et l'action des coups de vent d'ouest à l'échelle intrasaisonnière. Nous montrons ainsi que la variabilité des vents et des courants contrôle au premier ordre la biologie dans le Pacifique tropical ouest. Cette étude met également en lumière l'influence de la topographie sur la variabilité de la chlorophylle, bien au-delà des régions côtières.