Les facteurs environnementaux (physiques, chimiques et biologiques) influencent la composition des communautés de phytoplancton marin. D'autre part, le transport dynamique peut lui aussi impacter l'abondance relative des organismes au sein de ces communautés. Par conséquent, les biomasses phytoplanctoniques, ainsi que la nature des organismes qui les composent, présentent une importante variabilité à la fois sur le plan spatial (biorégionalisation) et sur le plan temporel (successions). Les régions côtières sont des zones particulièrement contrastées dans lesquelles les gradients environnementaux sont généralement marqués. Ainsi, la mer d'Iroise se caractérise par la présence d'un front de marée saisonnier (front d'Ouessant), particulièrement productif, qui sépare deux régimes distincts. A l'Est du front, les eaux du plateau continental sont régulièrement rendues homogènes par la présence de forts courants de marée alors que la zone du large est soumise à un cycle saisonnier marqué par une stratification verticale estivale. Il s'agit donc d'une région propice à l'étude plus générale des mécanismes d'interaction entre les structures frontales et la diversité phytoplanctonique.L'objet plus spécifique de cette thèse est de caractériser, à l'aide de la modélisation 3D, la nature et la diversité du phytoplancton en mer d'Iroise, à la fois en termes de groupes fonctionnels puis de diversité phénotypique, au cours d'un cycle saisonnier en général et plus particulièrement lors de la période estivale au niveau de la zone frontale.Les premiers résultats obtenus ont montré que la composition en groupes fonctionnels du phytoplancton présente un cycle saisonnier marqué, principalement influencé par la profondeur de la couche de mélange. Durant l'hiver, le picoplancton domine partout dans la zone d'étude. La stratification, qui s'installe à partir du mois d'Avril entraîne par la suite un bloom phytoplanctonique dominé par le microphytoplancton (principalement des diatomées). La période estivale correspond ensuite à la mise en place d'une bio-régionalisation des conditions environnementales en mer d'Iroise avec (i) la zone côtière mélangée qui reste fortement productive et dominée par les diatomées et (ii) la zone offshore, dans laquelle la croissance autotrophe est limitée par les nutriments en surface, ce qui favorise la coexistence entre microphytoplancton et picophytoplancton.Une seconde étude a porté sur la composition de la communauté phytoplanctonique en termes de diversité phénotypique pendant le mois de septembre. Les résultats mettent en évidence une zone de forte diversité en surface, légèrement décalée vers l'Ouest par rapport à la zone frontale (dans laquelle la biomasse est maximale). Au niveau de ce maximum de diversité, l'importance des échanges verticaux (upwelling et mélange) du côté chaud (stratifié) du front a été mise en évidence. Ainsi, un mélange entre des phénotypes ubiquistes présents dans la zone mélangée à l'Est du front et du picoplancton, issu à la fois du maximum de chlorophylle de subsurface et de la surface oligotrophe à l'ouest, est observé dans le maximum de diversité.Finalement, une dernière étude portant sur l'effet du cycle de marée vives eaux/ mortes eauxa permis de comprendre, et ce pour la première fois, les processus qui expliquent l'impact de ce cycle sur la modification de la biomasse phytoplanctonique et sur la composition de la communautéen terme de diversité phénotypique dans le système côtier homogène. Les résultats montrent une augmentation de la biomasse totale ainsi que de la proportion de diatomées et une diminution de la diversité lors des périodes de stratification associées aux mortes eaux. / Phytoplankton diversity depends on physical, chemical and biological local conditions. Moreover, physical transport could also impact the distribution of autotrophic organisms/species within phytoplankton communities. Therefore, phytoplanktonic assemblages exhibit significant spatial (bioregionalization) and temporal (successions) variability in terms of species diversity as well as productivity. Coastal regions are particularly contrasted area with sharp environmental gradients underlying strong heterogeneity in phytoplankton communities' composition. In this context, the Iroise Sea presents a seasonal, highly productive, tidal front, which separates two distinctregimes. Eastside, continental shelf waters are regularly mixed by tidal currents while offshore waters remain stratified throughout the whole summer period.Thus, the Iroise Sea may be an opportune region to study the processes linking the frontal structure dynamic and its impact on phytoplanktonic diversity.This thesis aims, more specifically, at characterizing phytoplankton communities in the Iroise Sea interms of both functional and phenotypic diversity over a seasonal cycle in general and during the summer at the frontal interface in particular. This work is based on a 3D numerical modeling approach using a physical/biogeochemical coupled model. As a first part of this thesis, the implementation of a regional configuration for the Iroise Sea has been conducted, including the technical coupling between the hydrodynamical model (ROMS-AGRIF) and the phytoplankton diversity model (DARWIN). This work was the first necessary step to simulate and study the Iroise sea phytoplanktonic diversity.Our results show a pronounced seasonal cycle of the phytoplankton functional composition, driven by the surface mixed layer depth that influenced light and nutrients' availabilty. Indeed, during winter, the biomass is dominated by picoplankton in the Iroise Sea. Then, as water column becomes stratified offshore, in April, a characteristic phytoplankton bloom occurs with a larger contribution of microphytoplancton (mainly diatoms). During summer, the nutrient-replete coastal well-mixed area remains highly productive and dominated by diatoms while surface stratified offshore waters (where phytoplankton growth is nutrient-limited) show higher coexistence between phytoplankton functional types.We also examined the phytoplankton phenotypic diversity simulated within the frontal region in relation with the surrounding areas in September (summer conditions). The results highlight a diversity maximum located at the surface slightly westward from the biomass maximum of the front. This diversity maximum is suggested to be the result of the upward transport of typical phenotypes from the offshore Deep Chlorophyll Maximum (DCM) toward the Surface at the west warm side of the front. Indeed, picoplanktonic phenotypes growing in the DCM coexist, in this diversity maximum, with those from the surface oligotrophic waters and ubiquitous ones growing in the eastside mixed coastal waters.Finally, the effect of tidal spring/neap tide cycle has been investigated and shows, for the first time, how this cycle impacts the phytoplankton biomass and the phenotypic community composition within the coastal well-mixed, homogeneous system. Indeed, the neap-tide conditions of reduced vertical mixing and stabilization lead to an increase in total phytoplankton biomass associated with the rapid development of fast-growing, opportunistic, diatoms species and a decrease in phenotypic diversity.

Cette thèse s'insère dans un cadre de modélisation réaliste pour l'étude de la mer d'Iroise. Les deux premières parties concernent la mise en œuvre numérique et la validation par rapport aux observations. L'accent est ensuite mis sur l'analyse des principales structures et processus physiques à l'œuvre en mer l'Iroise : d'abord le front de marée d'Ouessant et les processus associés de connexion de couches de mélange de surface et de fond puis la circulation résiduelle eulérienne moyenne pour laquelle nous avons cherché à quantifier la part relative des différents processus la régissant. Nous avons ensuite cartographié les différents régimes dynamiques présents : on observe ainsi des régimes cyclostrophiques autour des îles et en zone peu profonde et un régime géostrophique apparaît nettement au niveau du front, en particulier en été. Néanmoins, dans la plus grande partie du domaine d'étude, les différents termes dynamiques interviennent de manière équivalente. Du point de vue thermique, l'analyse du bilan de chaleur indique que les flux air-mer dominent nettement les flux advectifs bien qu'ils induisent une modulation haute fréquence marquée du gain net de chaleur. Ensuite, un paramètre diagnostic du front a ensuite été établi et le rôle de différents forçages externes (flux de chaleur air/mer, tension de vent, cycle de marée mortes-eaux/vives-eaux) sur la variabilité du front d'Ouessant est mis en relief grâce à des expériences de sensibilité. Enfin, l'étude des échanges de masse cross-frontaux, basée sur une technique de suivi de particules lagrangiennes, a été mise en place. La méthodologie apparaît robuste et les premiers résultats indiquent que ces exports s'effectuent selon des 'canaux' privilégiés de latitude.

La Mer d’Iroise est observée depuis 2006, par des radars à haute fréquence (HF) qui estiment les courants de surface. Ces mesures ont une finesse temporelle et spatiale pour permettre de capturer la dynamique fine du domaine côtier. Ce travail de thèse vise à la conception et l’application d’une méthode d’assimilation de ces données dans un modèle numérique réaliste pour optimiser le frottement sur le fond et corriger l’état du modèle afin de mieux représenter la circulation résiduelle de marée et les positions des fronts d’Ouessant en mer d’Iroise. La méthode d’assimilation de données utilisée est le Filtre de Kalman d’Ensemble dont l’originalité est l’utilisation d’une modélisation stochastique pour estimer l’erreur du modèle. Premièrement, des simulations d’ensemble ont été réalisées à partir de la perturbation de différents paramètres du modèle considérés comme sources d’erreur : le forçage météo, la rugosité de fond, la fermeture turbulente horizontale et la rugosité de surface. Ces ensembles ont été explorés en termes de dispersion et de corrélation d’ensemble. Un Lisseur de Kalman d’Ensemble a ensuite été utilisé pour optimiser la rugosité de fond (z0) à partir des données de courant de surface et d’un ensemble modèle réalisé à partir d’un z0 perturbé et spatialisé. La méthode a d’abord été testée en expérience jumelle puis avec des observations réelles. Les cartes du paramètre z0, optimisés, réalisées avec des observations réelles, ont ensuite été utilisées dans le modèle sur une autre période et les résultats ont été comparés avec des observations sur la zone. Enfin, des expériences jumelles ont été mises en place pour corriger l’état modèle. Deux méthodes ont été comparées, une prenant en compte la basse fréquence en filtrant la marée des données et du modèle pour réaliser l’analyse ; l’autre prenant en compte tout le signal. Avec ces expériences, on a tenté d’évaluer la capacité du filtre à contrôler à la fois la partie observée du vecteur d’état (courant de surface) et la partie non-observée du système (température de surface). / The Iroise Sea has been observed since 2006 by High Frequency (HF) radars, which estimate surface currents. These measurements offer high resolution and high frequency to capture the dynamics of the coastal domain. This thesis aims at designing and applying a method of assimilation of these data in a realistic numerical model to optimize the bottom friction and to correct the model state in order to improve the representation of the residual tidal circulation and the positions of the Ushant fronts in the Iroise Sea. The method of data assimilation used is the Ensemble Kalman Filter. The originality of this method is the use of a stochastic modeling to estimate the model error. First, ensemble simulations were carried out from the perturbation of various model parameters which are the model error sources: meteorological forcing, bottom friction, horizontal turbulent closure and surface roughness. These ensembles have been explored in terms of dispersion and correlation. An Ensemble Kalman smoother was used to optimize the bottom friction (z0) from the surface current data and from an ensemble produced from a perturbed and spatialized z0. The method is tested with a twin experiment and then with real observations. The optimized maps of parameter z0, produced with the real currents, were used in the model over another period and the results were compared with independent observations. Finally, twin experiments were conducted to test the model state correction. Two approaches were compared; first, only the low frequency, by filtering the tide in the data and in the model, is used to perform the analysis. The other approach takes the whole signal into account. With these experiments, we assess the filter's ability to control both the observed part of the state vector (currents) and the unobserved part of the system (Sea surface Temperature).