L'imagerie a récemment émergée comme outil de mesure de la dynamique du zooplancton en donnant des informations à la fois taxonomiques et de structure en taille de la communauté — nécessaires à la bonne compréhension de la dynamique du zooplancton au sein de l'écosystème pélagique. Ce travail est cependant davantage centré sur l'étude de la structure en taille du zooplancton dont différents aspects seront examinés au cours de trois chapitres: méthodes, analyse et description écologique d'une série temporelle de 11 ans, modélisation. Le chapitre méthodologique évalue la validité de l'imagerie en examinant l'effet de nouveaux biais, directement issus de l'imagerie, sur ledit spectre de taille (objets en contact au cours de l'acquisition d'image, efficacité de la classification automatique, modèle utilisé pour le calcul des biovolumes et biomasses). Il s'agit d'une discussion sur ce que le scientifique veut mesurer et sur ce qu'il analyse finalement compte tenu des contraintes méthodologiques. Le second chapitre est consacré à l'évolution temporelle (1995-2005) de l'écosystème pélagique de la mer Ligure — plus spécifiquement de la station d'observation côtière de la rade de Villefranche-sur-Mer. Par l'étude combinée des données disponibles (taxonomie, structure en taille, climat, météorologie locale, hydrologie et biologie), les facteurs physiques, chimiques et biologiques déterminant pour l'écosystème sont extraits. Il s'agit principalement du climat hivernal, précipitations et températures, ainsi que de l'irradiation solaire reçu au printemps et en été. Les interactions entre ces facteurs déterminent différents états de la communauté zooplanctonique. Enfin, le dernier chapitre propose un modèle du zooplancton basé sur sa structuration en taille. Puisque les modèles classiques, en boîte, représentent difficilement la dynamique du zooplancton, l'approche par la taille fut proposée comme alternative. Le modèle présenté est exploratoire, incluant la croissance du zooplancton selon une modélisation de type “budget énergétique dynamique” et la prédation selon des rapports de taille proies/prédateurs. Le but étant de comprendre ce qui détermine la structure en taille du zooplancton dans l'environnement. Les simulations effectuées sont ainsi comparées à la dynamique observée dans les phases majeures identifiées au chapitre précédent. C'est un premier pas vers l'intégration de ce type de modèles au sein de modèles plus généraux en vue d'améliorer la qualité de représentation du zooplancton. Le présent travail enrichit la connaissance du concept plus vaste de l'observation et de l'analyse théorique de la structuration en taille du zooplancton, mais il enrichit aussi la compréhension des liens entre le zooplancton et son environnement.

La biosphère marine joue un rôle fondamental dans la dynamique du Système Terre (cycle du carbone, composition atmosphérique, etc.) et rend un certain nombre de services essentiels à l’humanité (pêcheries, séquestration du carbone notamment). Sa vulnérabilité aux changements globaux (changement climatique, exploitation croissante des ressources naturelles et pollution en particulier) rend nécessaire et urgente l’anticipation de ses évolutions possibles. Dans cette perspective, il s’agira dans cette thèse d’étudier comment les écosystèmes marins sont structurés par leur environnement et comment cette structuration peut influer sur leur fonctionnement jusqu'à l’échelle de l’océan global. Dans un premier temps un cadre de modélisation a été développé pour prendre en compte l'impact de l'environnement des individus aux populations aux communautés. Il est basé sur un modèle de spectre de biomasse représentant les communautés de poisson en utilisant seulement la taille des individus et la taille maximum des espèces comme variables. Issu d'un modèle détaillé par Maury O. & Poggiale J.C. (2013) il est implémenté pour la représentation d'une communauté de poisson générique. Des indicateurs de structure, diversité et métabolisme sont développés pour étudier les écosystèmes ainsi représentés. Une fois le cadre méthodologique définit le modèle est utilisé pour l'étude idéalisée des propriétés du spectre de biomasse contraint par des conditions environnementales variables. L'impact de la variation de production primaire ainsi que la variation de température du milieu sont plus particulièrement étudiés. Tout d'abord en statique, c'est à dire en imposant différents niveaux constants. Indépendamment du forçage les communautés ont des propriétés similaires en augmentant la production primaire, en diminuant la température du milieu. Quatre domaines se succèdent en augmentant la production primaire, diminuant la température, à l'intérieur desquels les communautés de poissons ont des caractéristiques similaires. Les différentes propriétés dans les différents domaines induisent diverses sensibilités des écosytèmes à des niveaux de production primaire et/ou température distincts. Afin de lier les résultats de ces expériences numériques à la réalité, les propriétés des écosystèmes à différentes latitudes sont simulées. Le spectre de communauté est calculé le long d'une section latitudinale de l'équateur au pôle en forçant avec des niveaux moyens de production primaire et température. Les propriétés des écosystèmes ainsi représentés éclairent sur l'observation de tailles d'espèces croissantes de l'équateur aux pôles, la règle de Bergmann. Après ces résultats pour des spectres statiques, les propriétés dynamiques des spectres de communauté sont étudiées par l'étude de la saisonnalité. En forçant les communautés à différentes latitudes par un cycle saisonnier de production primaire et température, la succession d'espèces au sein de celles-ci joue un rôle sur les propriétés des communauté. Des pôles à l'équateur cette succession est plus ou moins marquée et impact la capacité des écosystème à maintenir les espèces les plus larges tout au long de la période de basse production entre deux blooms. Une fois les propriétés du spectre de biomasse évaluées de façon idéalisée, le modèle est implémenté dans le modèle d'écosystème APECOSM afin de prendre en compte les interactions spatiales et les interactions avec l'habitat. Appliqué à l'échelle de l'océan global et forcé par les champs physiques et biogeochimiques du modèle NEMO-PISCES il permet la modélisation des caractéristiques des écosytèmes en fonction de leur environnement. Différentes caractéristiques connues des écosystèmes marins sont reproduites, notamment la règle de Bergmann. Les modèles actuels décrivant le fonctionnement des écosystèmes marins ne comportent que des représentations très simplifiées de la biodiversité / The marine biosphere plays a fundamental role in the earth system dynamics (carbon cycle, atmosphere composition, etc.) and provides numerous essential services to humanity (fisheries, carbon sequestration). Its vulnerability to global change (climate change, growing exploitation of natural resources, pollution) makes the study of its evolutions imperative. In this framework, the aim of this thesis is the study of the structuring of the marine biodiversity by hydro-climatic variability of the global ocean, as well as how this structuring impacts on the ecosystems functioning. First, a modelling framework is developed to account for the impact of environment from individuals to populations to communities. It is based on a biomass size spectrum model which represents fish communities with individuals size and species maximum length as only variables. Detailed in Maury O. & Poggiale J. C. (2013) the model is implemented to represent a generic fish community. Indicators of structure, diversity and metabolism are developed to study so represented ecosystems. Once the methodogical framework defined the model is used for the idealized study of the biomass size spectrum properties when constrained with different environmental conditions. The impact of distinct constant primary production and temperature levels are investigated. First the static impact, forcing ecosystems with constant levels. Communities present similar properties for increasing primary production or decreasing water temperature. A succession of four domains characterized by similar fish community features are observed with increasing primary production, decreasing temperature. These distinct charateristics will induce distinct sensitivities of ecosystems function of the level of primary production or temperature. In order to link the results of these numerical experiments to reality the properties of ecosystems along latitudes are also computed. The community biomass spectrum is simulated along stations at different latitudes from pole to equator forcing with mean primary productions and temperatures. The properties of so represented communities enlight the observation of increasing species length with latitude, the so called Bergmann's rule. After the results for static spectra, the dynamic properties of fish community spectra are analyzed through the seasonality. Forcing communities at different latitudes with a seasonal primary production and temperature cycle a more or less strong species sucession is observed. The succession impacts the capacity of communities to maintain larger species during the bad season of poor conditions between two peaks of primary production. Once the properties of the biomass community spectrum investigated in an idealized manner, the model is implemented in the ecosystem model APECOSM in order to account for the spatial interactions and the link with habitat. Applied in the global ocean and forced with physical and biogeochemical NEMO-PISCES domains the model allows the modelling of ecosystems characteristics. Different known characteristics of marine ecosystems are reproduced, especially Bergmann's rule. The current models describing marine ecosystems provide a simplified representation of biodiversity (e.g. NPZD type biochemical models, Ewe or Atlantis type box models, OSMOSE and APECOSM type models). It induces a limitation of their use in the study of the impact of climate change on biodiversity and reversely; for the study of the impact of biodiversity changes on the functioning of ecosystems. The model we describe mechanistically allows the representation of the dynamic of ecosystems from individual bioenergetic and predation interactions while keeping diversity.