La pêche au thon indonésienne a souffert d'un problème de gestion dû à des statistiques de pêche incomplètes et peu fiabilité, ce qui entraîne un manque de compréhension de la dynamique des populations de thonidés de la région. Le gouvernement de l'Indonésie a lancé un programme de développement de l'infrastructure pour l'océanographie spatiale (INDESO) afin d'aider à la gestion et au suivi des ressources marines du pays. Une application du projet concerne les pêcheries thonières avec l'objectif ambitieux de modéliser en temps réel et avec des prévisions de quelques jours les distributions et abondances de trois espèces de thonidés: thon obèse, albacore et bonite. Le modèle utilisé est SEAPODYM (modèle spatial d'écosystème et de dynamique de population). La présente thèse traite uniquement du thon obèse et a trois objectifs majeurs: la préparation d'un ensemble de données de pêche géoréférencées, la production de conditions initiales pour la configuration du modèle régional INDESO et la simulation de la dynamique régionale des populations. L'ensemble de données sur les captures et les efforts de pêche géoréférencés du thon obèse de l'océan Indien a été standardisé selon cinq procédures: standardisation de la résolution spatiale, conversion et standardisation des unités de capture et d'effort, recalage des captures géo-référencées au niveau des captures nominales, et détection des principaux changements de capturabilité sur de longues séries temporelles de données sur la pêche.. L'ensemble de données de prises géoréférencées standardisées couvre les deux tiers de la capture nominale totale en raison du manque de références géographiques pour plusieurs flottilles de pêche. Le modèle régional a été configuré en trois étapes: paramétrage du modèle à résolution grossière sur une longue période historique, " downscaling " et paramétrage de la configuration globale opérationnelle et " downscaling " vers le modèle régional opérationnel. La première étape a permis de paramétrer le modèle sur le Pacifique puis l'Océan Indien sur une période de trente-neuf ans à une résolution mensuelle de 2°, permettant d'établir les conditions initiales de la population pour la deuxième configuration, à partir de 1998 et à une résolution hebdomadaire 1/4°. Cette deuxième configuration du modèle a nécessité une méthode de " downscaling " pour réviser le paramétrage et obtenir la même solution malgré quelques différences dans le forçage physique. Ce modèle opérationnel global a ensuite fourni des conditions initiales de la population et des conditions aux frontières ouvertes pour les flux de poissons traversant les frontières régionales du modèle INDESO (1/12 ° de résolution quotidienne). L'ensemble des données de pêche standardisées dans l'océan Indien a été utilisé pour inclure la mortalité par pêche et valider l'optimisation réalisée dans l'océan Pacifique. Les résultats des simulations de modèles suggèrent que le thon obèse est distribué en concentration plus élevée dans l'océan Indien Nord (au nord de 20 °S), avec une extension à travers le canal du Mozambique et le long d'un prolongement vers l'est entre 35 ° et 40 ° S. Les configurations du modèle opérationnel (mondial et régional) utilisent la production primaire nette (VGPM) et la profondeur euphotique dérivées des données satellitaires, ainsi que les cartes mensuelles climatologiques de l'oxygène dissous provenant de l'Atlas Mondial des Océans (WOA) comme forçages biogéochimiques. Une simulation régionale utilisant le modèle INDESO biogéochimique PISCES comme forçage alternatif aux produits dérivés des satellites a été testée. Les résultats préliminaires montrent que, une fois la production primaire PISCES ajustée à la valeur moyenne VGPM, les deux produits donnent des résultats similaires, ce qui suggère que des prévisions à plus long terme basées sur le modèle biogéochimique physique couplé peuvent être proposées. / The Indonesian tuna fishery has suffered from a management problem due to incomplete and less reliability of tuna data leading to lack of understanding about tuna population dynamics in its region. The government of Indonesia initiated the Infrastructure Development of Space Oceanography (INDESO) programme to support marine resource management and monitoring of the Country. One application concerns the tuna fisheries with a challenging objective of real-time and forecast modeling of three tuna species biomass distributions: bigeye, yellowfin and skipjack. The model used is SEAPODYM (Spatial Ecosystem and Population Dynamics Model). The present thesis is dealing with bigeye tuna only, and had three major objectives: the preparation of a geo-referenced fishing dataset, the production of initial conditions for the regional INDESO model configuration, and the simulation of regional population dynamics. The georeferenced fishing catch and effort dataset of the Indian Ocean bigeye tuna was standardized throughout five procedures: standardization of spatial resolution, conversion and standardization of catch and effort units, raising of geo-referenced catch to nominal catch level, screening and correction of outliers, and detection of major catchability changes over long time series of fishing data. . The standardized geo-referenced catch dataset covers two-third of total nominal catch due to lack of geographic references for several fishing fleets. The regional model was configured along three steps: the parameterization of coarse resolution model over a long historical period, the downscaling and parameterization of operational global configuration, and the downscaling to the operational regional model. The first step provided model parameterization over the Pacific and Indian Ocean for thirty-nine years period at 2° monthly resolution, allowing to establish initial conditions of the population for the second configuration starting in 1998 at resolution 1/4° weekly. This second model configuration required a downscaling method to revise the parameterization and achieve the same solution despite some differences in the physical forcing. This global operational model provided initial conditions of the population and open boundary conditions (OBCs) constraining the fluxes of fish through the regional borders of INDESO model (1/12° daily resolution). The standardized Indian Ocean fishing dataset was used for including fishing mortality and validate the optimization achieved in the Pacific Ocean. Model simulation outputs suggest that bigeye is distributed in higher concentration in the North Indian Ocean (north of 20°S), with an extension through the Mozambique Channel and along an eastward prolongation between 35° and 40°S.. The operational model configurations (global and regional) are using VGPM net primary production and euphotic depth derived from satellite data, and climatological dissolved oxygen monthly maps from the World Ocean Atlas (WOA) as biogeochemical forcings. A regional simulation using the INDESO biogeochemical PISCES model forcing as an alternative to the satellite derived products was tested. The preliminary results show that once the PISCES primary production is scaled to the VGPM mean value, both products provide similar results, suggesting that longer time scale forecast based on the coupled physical biogeochemical model can be proposed.

Les mers Indonésiennes sont le siège de très fort courants de marée qui interagissent avec la topographie pour créer des ondes internes à la fréquence de la marée que l'on appelle marée interne. Certaines d'entres elles, vont se propager et se dissiper dans l'océan intérieur. Le mélange associé provoque la remontée d'eau plus froide et plus riche en nutriments en surface qui influence le climat tropical et toute la chaine des écosystèmes marins. Surveiller les ressources marines est l'objectif du projet INDESO, dont cette thèse fait partie. Prendre en compte le mélange induit par la marée interne n'est pas facile. En effet, le résoudre entièrement n'est pas possible car les échelles concernées par les différents processus des ondes internes varient de plusieurs milliers de kilomètres (propagation) à quelques centimètres/millimètres (dissipation). De plus en plus de scientifiques introduisent le forçage de la marée dans leur modèle mais sans savoir où va l'énergie et comment les ondes sont dissipées. Dans cette thèse nous cherchons à proposer des outils et des débuts de réponses pour participer à cette meilleure compréhension de la dissipation des ondes internes dans le modèle numérique d'océan NEMO. Nous proposons certaines quantifications que nous comparons aux anciennes paramétrisations. J'ai, tout d'abord, contribué à une étude d'INDESO sur la validation de NEMO grâce à de nombreux jeu de données. Ensuite, j'ai cherché à quantifier et à qualifier le mélange induit par l'introduction de la marée explicite dans le modèle, ainsi que son impact sur les masses d'eau. (c'est redit plus loin)Il produit un refroidissement de surface de 0.3°C avec des maxima atteignant 0.8°C au niveau des sites de génération des ondes internes. Le modèle reproduit 75% de l'énergie attendue de génération des ondes internes, en bon accord avec des études précédentes. L'essentiel de la dissipation a lieu horizontalement (19GW) est proche de celle induite par la paramétrisation couramment utilisée (16GW), alors que, dans la réalité, on s'attend principalement à une dissipation réalisée grâce à des processus verticaux. Le modèle, au dessus des zones de génération, est de façon surprenante en très bon accord avec les mesures in situ de dissipation obtenues lors de la campagne INDOMIX. Par contre, dans les régions distantes des sources de génération, le modèle surestime le mélange par rapport aux observations d'INDOMIX. Dans la dernière partie de cette thèse j'ai commencé à apporter des éléments de réponse à la quantification des puits d'énergie dans NEMO. J'ai pour cela travaillé avec le cas test COMODO, qui est une section d'un fluide stratifié constituée d'une plaine abyssale, d'un talus et d'un plateau, forcée par la marée et sans friction de fond. Le modèle T-UGOm, un modèle hydrodynamique de marée, est comparé au modèle NEMO. Dans ce cadre, nous avons développé une méthode originale pour séparer la marée barotrope de la marée barocline. Elle repose sur la projection en modes normaux. Cette méthode donne, à première vue, des résultats similaires à ceux obtenus grâce à la méthode plus classique de soustraction par la moyenne verticale. Cependant, lorsque l'on regarde plus en détail les diagnostiques d'énergie on trouve que la méthode de projection en modes normaux offre une plus grande précision et un plus grand réalisme pour séparer la marée barotrope de la marée barocline. Plus on monte dans des modes élevés plus les longueurs ondes se raccourcissent dans NEMO par rapport à T-UGOm. Par ailleurs, NEMO dissipe la marée barotrope dans la plaine abyssale, alors qu'il n'y a explicitement pas de friction. Ce ne peut pas être la diffusion verticael ou horizontale qui est à l'œuvre ici, car il n'y a pas de raison physique pour une diffusion sur un fond plat. Le meilleur candidat pour expliquer cette diffusion serait le couplage 2D/3D du time splitting de NEMO. Un travail est en cours pour appliquer cette méthode sur l'ensemble de l'archipel Indonésien. / In the Indonesian seas, large tidal currents interact with the rough topography and create strong internal waves at the tidal frequency, called internal tides. Part of them will eventually propagate and dissipate far away from generation sites. Their associated mixing upwells cold and nutrient-rich water that prove to be critical for climate system and for marine resources. This thesis uses the physical ocean general circulation model, NEMO, as part of the INDESO project that aims at monitoring the Indonesian marine living resources. Models not taking into account tidal missing are unable to correctly reproduce the vertical structure of watermasses in Indonesian seas. However, taking into account this mixing is no simple task as the phenomena involved in tidal mixing cover a wide spectrum of spatial scales. Internal tides indeed propagate over thousands of kilometres while dissipation and mixing occurs at centimetric to millimetric scales. A model capable of resolving all these processes at the same time does not exist. Until now scientists either parameterised the tidal mixing or used models which only partly resolve internal tides. More and more scientists introduce explicit tidal forcing in their models but without knowing where the energy is going and how the internal tides are dissipated. This thesis intends to quantify energy dissipation in NEMO forced with explicit tidal forcing and compares it to the dissipation induced by the currently used parameterization. This thesis also provides new results about the quantification of the tidal energy budget in NEMO. I first contributed to an INDESO study that aimed at validating the model against several observation data sets. In a second and third study, I investigated the mixing produced in the model by explicit tidal forcing and its impact on water mass. Explicit tides forcing proves to produce a mixing comparable to the one produced by the parameterization. It also produces a significant cooling of 0.3 °C with maxima reaching 0.8°C in the areas of internal tide generation. The cooling is stronger on austral winter. The spring tides and neap tides modulate this impact by 0.1°C to 0.3°C. The model generates 75% of the expected internal tides energy, in good agreement with other previous studies. In the ocean interior, most of it is dissipated by horizontal momentum dissipation (19 GW), while in reality one would expect dissipation through vertical possesses. This value is close to the dissipation induced by the parameterization (16 GW). The mixing is strong over generation sites, and only 20% remains for far field dissipation mainly in the Banda and Sulawesi Seas. The model and the recent INDOMIX cruise [Koch-Larrouy et al. (2015)], which provided direct estimates of the mixing, are surprisingly in good agreement mainly above straits. However, in regions far away from the energy generation sites where INDOMIX found NO evidence of intensified mixing, the model produces too strong mixing. The bias comes from the lack of specific set up of internal tides in the model. More work is thus needed to improve the modeled dissipation, which is a theme of active research for the scientific community. I dedicated the last part of my thesis to the quantification of tidal energy sinks in NEMO. I first worked on a simple academic case: the COMODO internal tides test case, which analyses the behaviour of a vertically stratified fluid forced by a barotropic flow interacting over an idealized abyssal plain/slope/shelf topography without bottom friction. The results of the finite element T-UGOm hydrodynamic model are compared with those of NEMO. The central issue in calculating tidal energy budget is the separation of barotropic and baroclinic precesses.

Le projet INDESO (Développement de l'océanographie spatiale en Indonésie) en collaboration entre le gouvernement indonésien (Ministère des affaires maritimes et des pêches - MMAF) et la société française CLS (Collecte Localisation Satellite) promeut l'utilisation des technologies spatiales pour la surveillance des côtes et des mers indonésiennes. Cette thèse fait partie du volet sur la surveillance des récifs coralliens, mené par l'IRD (Institut de Recherche pour le Développement). L'objectif principal était de déterminer si les habitats des récifs coralliens dans l'île de Bunaken dans le nord de Sulawesi sont résilients, en utilisant i) des cartes d'habitat nouvellement conçues, ii) des données in situ et une série chronologique de 15 ans unique d'images satellites de différents capteurs très haute résolution (THR), iii) des données auxiliaires qui pourraient expliquer les changements détectés. Les résultats comprennent des cartes très détaillées de l'habitat des récifs de Bunaken (194 polygones cartographiés et un recensement de 175 habitats). L'influence de la chute du niveau de la mer sur la mortalité des coraux pendant l'événement El Niño de 2015-2016 est présentée en détail, et l'importance de ce processus est également discutée à partir de l'interprétation d'une série chronologique unique de 15 ans d'images THR. La série temporelle met en évidence des trajectoires très différentes des habitats coralliens. Nous avons conclu que le récif de Bunaken démontre une capacité de résilience et sans déphasage, mais qu'un diagnostic définitif de sa résilience reste difficile à déterminer par imagerie. Des trajectoires de l'habitat ne peuvent pas être totalement interprétées sans changer certains paradigmes de surveillance, et sans utiliser une combinaison d'observations de télédétection et de données in situ. / The INDESO (Infrastructure Development of Space Oceanography) project, in collaboration with the Indonesian Government (Ministry of Marine Affairs and Fisheries - MMAF) and the French company CLS (Collecte Localisation Satellites), promotes the use of space technologies for monitoring coastlines and Indonesian seas. This thesis is part of coral reef monitoring component, led by the IRD (Institute de Recherche pour le Développement). The main objective was to determine wether coral reef habitats on Bunaken Island in Northern Sulawesi are resilient, using (i) newly desgined habitat maps, (ii) in situ data, and a unique 15-year time series of satellite images of different very high resolution (VHR) sensors, and (iii) ancillary data that could explain the changes detected. The results include highly detailed maps of the Bunaken reefs habitat (194 polygons mapped and a census of 175 habitats). The influence of sea level fall on coral mortality during the El-Nino event of 2015 - 2016 is presented in detail, and the importance of this process is also discussed from the interpretation of a unique time series of 15 years of VHR images. The temporal series reveals very different trajectories of the coral habitats. We conclude that Bunaken reefs demonstrate an ability to resileince and without phase shift, but that a definitive diagnosis of their resilience remains difficult to determine by imagery. Habitat trajectories can not be fully interpreted without changing some monitoring paradigms and without using a combination of remote sensing and in situ data.