Thèse ou mémoire avec insertion d'articles / La litière est une voie majeure de transfert de la biomasse aérienne vers le sol forestier et joue donc un rôle important dans la constitution des stocks de carbone (C) du sol forestier. Cependant, le flux de litière reste peu documenté dans les forêts tempérées et boréales d'Amérique du Nord, ce qui peut créer des incertitudes dans les estimations des modèles de bilan du C forestier. Les objectifs de cette étude étaient donc de 1) quantifier le flux annuel moyen, la variabilité interannuelle et la saisonnalité de la chute de litière sur trois sites (dominés respectivement par l'érable à sucre, le sapin baumier et l'épinette blanche) de l'est du Canada sur une période de 22 à 33 années, 2) mettre en relation le flux annuel et les changements temporels de la chute de litière avec les variations de la taille des principaux réservoirs de matière organique de ces écosystèmes, et 3) comparer nos estimations du flux de litière avec les valeurs de référence utilisées dans les inventaires nationaux de gaz à effet de serre (GES). Nous avons utilisé des données provenant de 22 à 33 années de suivis environnementaux de bassins versants forestiers et d'inventaires dendrométriques. La production de litière diminuait de l'érablière à la sapinière et la pessière, principalement en raison de la composition des espèces. L'augmentation du flux de litière au cours des années était liée à l'augmentation de la biomasse des arbres vivants dans la sapinière, mais pas dans l'érablière. La saisonnalité de la chute de litière variait entre les feuillus et les conifères selon un patron sigmoïdal et les anomalies climatiques modifiaient ce patron. Nos analyses suggèrent que les valeurs de référence de la littérature utilisées dans les inventaires nationaux de GES sous-estiment le flux de litière et les stocks de C de l'humus des sols forestiers. L'intégration de nos résultats dans les différents modèles de comptabilisation du C pourrait permettre de diminuer l'incertitude entourant ce flux et de contribuer à une meilleure compréhension du cycle du C dans les écosystèmes forestiers. / Litterfall is a major pathway for transferring aboveground biomass to the forest floor and thus plays an important role in building forest soil carbon (C) stocks. However, litterfall remains poorly documented, potentially creating uncertainties in estimates of forest carbon budget models. The objectives of the present study were to 1) quantify the mean annual flux, interannual variability, and litterfall seasonality in 3 sites (dominated respectively by sugar maple, balsam fir and black spruce) in eastern Canada, over a period of 22 to 33 years, 2) relate the litterfall amounts, and temporal changes to the changes in the size of major organic matter pools in these ecosystems, and 3) compare our litterfall estimates with reference values used in national greenhouse gas inventories. Litterfall production decreased from the sugar maple to the balsam fir and the black spruce sites, preponderantly due to species composition. The increase in litterfall over the years was linked to the increase in the aboveground biomass of live trees in the balsam fir site, but not in the sugar maple site. Litterfall seasonality varied between broad leaf and conifers following a sigmoidal pattern, and climatic anomalies altered this pattern. Our litterfall analyses suggest that literature reference values used in national greenhouse gas inventories underestimate litterfall and C stocks in forest soils for temperate and boreal forests. Integrating our results into C accounting models could help reduce their uncertainty and contribute to a better understanding of C cycling in forest ecosystems.

La glace de mer Arctique connaît actuellement de profondes mutations dans sa structure et sa variabilité. Le déclin récent de la couverture estivale de glace de mer Arctique, qui a atteint un nouveau record en septembre 2012, a relancé l'intérêt stratégique de cette région longtemps oubliée. La prévision de glace de mer à l'échelle saisonnière est ainsi un problème d'océanographie opérationnelle qui pourrait intéresser nombre d'acteurs économiques (pêche, énergie, recherche, tourisme). De plus, en tant que conditions aux limites pour l'atmosphère, la glace de mer peut induire une prévisibilité de l'atmosphère à l'échelle saisonnière, au même titre que les anomalies de température de surface de l'océan sous les tropiques. Nous présentons dans cette thèse la construction d'un système de prévisions saisonnières dédié à la glace de mer Arctique avec le modèle couplé CNRM-CM5.1, développé conjointement par le CNRM-GAME et le CERFACS. Nous passons en revue la stratégie d'initialisation, la réalisation et l'évaluation des hindcasts (ou rétro-prévisions). La communauté dispose d'observations de concentration de glace de mer, mais de très peu de données d'épaisseur à l'échelle du bassin. Afin d'initialiser la glace de mer et l'océan dynamiquement et thermodynamiquement, nous avons choisi d'utiliser la composante océan-glace de mer de CNRM-CM5.1, NEMO-GELATO. L'initialisation consiste à forcer NEMO-GELATO avec les champs météorologiques issus de la réanalyse ERA-Interim, sur la période 1990-2010. Des corrections appliquées aux forçages basées sur des observations satellitaires et in-situ nous permettent d'obtenir une bonne simulation de l'océan et de la glace de mer en terme d'état moyen et de variabilité interannuelle. L'épaisseur reste néanmoins sous-estimée. Quelques propriétés de prévisibilité intrinsèque de la glace de mer Arctique sont ensuite présentées. Une étude de prévisibilité potentielle diagnostique nous a permis de distinguer deux modes de prévisibilité de la glace de mer à l'aide du volume et de la structure sous-maille d'épaisseur. Un « mode de persistance » concerne la prévisibilité de la couverture d'hiver. La surface de glace de mars est potentiellement prévisible à 3 mois à l'avance par la seule persistance, et dans une moindre mesure à l'aide des surfaces couvertes par la glace relativement fine. Un « mode de mémoire » concerne la prévisibilité de la couverture estivale. La surface de glace de septembre est potentiellement prévisible jusqu'à 6 mois à l'avance à l'aide du volume et surtout de la surface couverte par la glace relativement épaisse. Ces résultats suggèrent donc qu'une bonne initialisation du volume et de la structure d'épaisseur en fin d'hiver permettrait une bonne prévisibilité des étendues de fin d'été. Les prévisions d'été et d'hiver présentent des scores particulièrement encourageants, que ce soit en anomalies brutes ou en anomalies par rapport à la tendance linéaire. Cela suggère une prévisibilité liée à l'état initial et non aux forçages externes imposés. L'analyse des prévisions d'été montre que le volume et les structures d'épaisseur de l'état initial expliquent l'essentiel des différentes prévisions, ce qui confirme l'existence du « mode de mémoire » malgré un fort biais radiatif. L'analyse des prévisions d'hiver suggère que l'étendue initiale explique une partie des différentes prévisions, un indice du « mode de persistance » des prévisions hivernales. Une analyse régionale des prévisions d'hiver permet de préciser le rôle de l'océan dans ces prévisions, et montre dans quelle mesure nos prévisions pourraient être utilisées de manière opérationnelle, notamment en mer de Barents / Sea ice experiences some major changes in the early 21st century. The recent decline of the summer Arctic sea ice extent, reaching an all-time record low in September 2012, has woken renewed interest in this remote marine area. Sea ice seasonal forecasting is a challenge of operational oceanography that could benefit to several stakeholders : fishing, energy, research, tourism. Moreover, sea ice is a boundary condition of the atmosphere. As such, as tropical sea surface temperature, it may drive some atmosphere seasonal predictability. The goal of this PhD work was to set up a dedicated Arctic sea ice seasonal forecasting system, using CNRM-CM5.1 coupled climate model. We address the initialization strategy, the creation and the evaluation of the hindcasts (or re-forecasts). In contrast to sea ice concentration, very few thickness data are available over the whole Arctic ocean. In order to initialize sea ice and the ocean dynamically and thermodynamically, we used the ocean-sea ice component of CNRM-CM5.1, named NEMO-GELATO, in forced mode. The initialization run is a forced simulation driven by ERA-Interim forcing over the period 1990-2010. Corrections based on satellite data and in-situ measurements leads to skilful simulation of the ocean and sea ice mean state and interannual variability. Sea ice thickness seems overall underestimated, based on the most recent estimates. Some characteristics of sea ice inherent predictability are then addressed. A diagnostic potential predictability study allowed us to identify two regimes of predictability using sea ice volume and the ice thickness distribution. The first one is the 'persistence regime', for winter sea ice area. March sea ice area is potentially predictable up to 3 months in advance using simple persistence, and surface covered by thin ice to a lesser extent. The second one is the 'memory regime', for summer sea ice area. September sea ice area is potentially predictable up to 6 months in advance using volume and to a greater extent the area covered by relatively thick ice. These results suggest that a comprehensive winter volume and thickness initialization could improve the summer forecasts. Summer and winter seasonal hindcasts shows very encouraging skills, in terms of raw and detrended anomalies. These skills suggest a predicatibility from initial conditions besides predictability due to the trend. Summer forecasts analysis shows that the volume and the ice thickess distribution explains a high fraction of the variance of predicted sea ice extent, which confirms the existence of the 'memory regime'. Winter forecasts also suggest the 'persistence regime'. A regional investigation of the winter hindcast helps precising the role of the ocean in the forecasts, and shows to what extent our system predictions could be used operationally, especially in the Barents Sea

Les micro-organismes jouent un rôle crucial dans les processus écosystémiques. L'étude de la distribution spatio-temporelle des communautés microbiennes est donc nécessaire, particulièrement dans un contexte de changements globaux. Les micro-organismes étant très diversifiés et majoritairement non cultivables, l'étude de leur diversité et des facteurs responsables de l'assemblage des communautés nécessite des outils adaptés. Les écosystèmes alpins montrent de forts gradients mésotopographiques et de régimes d'enneigements. Ces gradients engendrent une hétérogénéité spatiale du couvert végétal et des processus écosystémiques à des échelles réduites. Les contrastes de l'étage alpin s'appliquent aussi dans le temps, ceux-ci étant soumis à des froids intenses en hiver. Ces écosystèmes sont donc un modèle de choix pour l'étude des patrons spatio-temporels de la microflore du sol. Ce travail s'est d'abord concentré sur l'optimisation d'une technique d'empreinte moléculaire, la CESSCP, mais aussi d'outils statistiques pour l'analyse de séquences d'ADN. Les communautés bactériennes, fongiques et crenarchaeotes du sol ont été suivies deux années, par CE-SSCP et clonage/séquençage, dans deux habitats contrastés par leurs régimes d'enneigements. Cette étude a ensuite été étendue à l'échelle du paysage, sous divers couverts végétaux. Ce travail montre que l'assemblage des communautés microbiennes alpines varie au cours des saisons et que l'hiver constituent un fort évènement sélectif. Cette étude montre également que les communautés microbiennes sont spatialement distribuées en fonction des régimes d'enneigements et de la végétation. Les facteurs directement responsables de tels patrons sont discutés.

Bien que la prévision saisonnière soit opérationnelle depuis quelques années, son application à l’hydrologie reste encore aujourd’hui moins développée. La prévision saisonnière hydrologique peut pourtant se révéler être un outil potentiellement utile pour prévoir quelques mois à l’avance les caractéristiques hydrologiques, comme les conditions d’humidité des sols ou les débits des rivières. L’objectif de cette thèse est d’évaluer le potentiel de la chaîne hydrométéorologique Hydro-SF pour prévoir les débits et l’humidité des sols à l’échelle de la saison en France métropolitaine pour la gestion des ressources en eau, et plus particulièrement l’anticipation de sécheresses et des basses eaux. Pour cela, dans un premier temps, les différentes sources de prévisibilité du système hydrologique, ainsi que l’apport de la prévision saisonnière par rapport à une prévision climatologique, sont évaluées sur la période de 1960 à 2005 au printemps (trimestre Mars-Avril-Mai). Ces résultats, qui font l’objet d’un article publié, montrent alors qu’une part importante de la prévisibilité du système hydrologique provient : de la neige pour les bassins de montagne, de la nappe souterraine modélisée dans le bassin de la Seine, et du forçage atmosphérique pour les plaines en France. De plus, plusieurs forçages du modèle de climat ARPEGE sont comparés, et l’apport de la prévision saisonnière par rapport à la climatologie est constaté sur le Nord-Est de la France. Ensuite, compte-tenu de l’importance des forçages atmosphériques dans les résultats obtenus précédemment en zone de plaine, un travail spécifique sur la descente d’échelle des prévisions saisonnières météorologiques est réalisé. Les températures et les précipitations issues des prévisions saisonnières sont désagrégées grâce à une méthode statistique complexe : la classification par type de temps et analogues avec DSCLIM. Cette désagrégation est ainsi comparée à la méthode implémentée jusqu’à présente, basée sur une simple interpolation spatiale et des calculs d’anomalies standardisées. Ce travail sur la descente d’échelle s’effectue toujours sur la période du printemps, et permet ainsi de constater que son apport par rapport à la descente d’échelle simple auparavant utilisée reste mitigé autant pour les paramètres de surface du forçage atmosphérique que pour les variables hydrologiques. Quelques pistes d’études plus poussées sur la descente d’échelle des prévisions saisonnières sont ainsi proposées pour l’avenir. Enfin, des prévisions saisonnières hydrologiques sont réalisées pour la saison de l’été (Juin-Juillet-Août), période où ont lieu les plus fortes tensions sur les différents usages de l’eau du fait des faibles débits et des sécheresses. Ce thème est alors documenté à l’aide de quatre expériences de prévisions avec des dates d’initialisations différentes (de Février à Mai) pour évaluer la chaîne Hydro-SF sur la période de débits estivaux en France, mais aussi pour connaître la date optimale d’initialisation des prévisions et permettre la meilleure anticipation d’éventuelles sécheresses. Les résultats sont intéressants puisqu’ils montrent des scores significatifs à partir des prévisions initialisées au mois d’Avril, surtout pour les bassins en aval des montagnes dont la prévisibilité dépend de la couverture neigeuse, et le bassin de la Seine où l’influence de la nappe modélisée sur les débits des rivières augmente par rapport au printemps. Comme pour le printemps, l’apport de la prévision saisonnière pour le système hydrologique est évalué et montre une valeur ajoutée sur le Sud de la France. / Although seasonal meteorological forecasts are operational for several years, their application to hydrology remain less developed. However, seasonal hydrological forecasts can be a useful tool to forecast a few months in advance hydrological characteristics like soil moisture or river flow. The aim of this thesis is thus to evaluate the potential of the Hydro-SF hydrometeorological forecasting suite to forecast river flow and soil moisture at seasonal time scale over France, for the water resources management, especially for the anticipation of droughts and low flows. To address this goal, the different sources of predictability of the hydrologic system, and the added value of seasonal forecasts compared with climatologic forecasts, are evaluated for the spring season (March-April-May) from 1960 to 2005. The results, already published, show that an important part of the predictability comes from : the snow cover over high mountains, the large and complex aquifer simulated for the Seine catchment, and the atmospheric forcing over most plains. Moreover, differents atmospheric forcings from the climate model ARPEGE are confronted, and the added value of seasonal forecasts compared with climatologic forecasts is observed over the North-East of France. Secondly, as the importance of atmospheric forcing over most plains is seen with the precedent results, a specific work is done on downscaling. The meteorological surface parameters from seasonal forecasts are disaggregated using a complex statistic method : weather types classification and analogs with DSCLIM. This disaggregation is compared with the method implemented before with a simple spatial interpolation and calculation of standardized anomalies. This work is always realized for the spring season, and bring out that the contribution of DSCLIM compared with the simple method used before, is ambivalent for atmospheric forcing and hydrological variables. Several others investigations about downscaling of seasonal forecast are thus needed, and suggestions are done for future work. Finally, in the context of water resources management, seasonal hydrological forecasts are done for summer (June-July-August), when water uses conflicts are at a maximum because of low flows and droughts. This topic is addressed using four forecasting experiments with differents initializations (from February to May), in order to assess the potential of the Hydro-SF suite over the period of summer low flow over France, but also in order to determine the optimal initialization forecast for the best anticipation of possible droughts. Results are interesting as they show significant scores with an initialization of seasonal forecasts from April, especially for : catchment located downstream from mountains where the hydrological predictability depends on snow cover, and the Seine catchment where the importance of the contribution of the groundwater for river flow increase in summer compared with spring. In the same way that for spring, the added value of seasonal forecasting for the hydrological system is evaluated and located, for summer, in the South of France.

Les forêts côtières inondables (FCI) des régions tropicales et subtropicales remplissent des fonctions écologiques nécessaires aux écosystèmes marins côtiers situés en aval et aux populations humaines vivant à proximité Aux Antilles, les mangroves et les forêts marécageuses à Pterocarpus officinalis sont structurés par des espèces ligneuses qui ont développé des adaptations particulières à la salinité, à l’inondation et aux substrats meubles sur lesquels elles reposent. Dans des contextes climatiques à forte saisonnalité, les saisons sèches prolongées entraînent de fortes variations de la salinité et du niveau de la nappe, que le changement climatique devrait amplifier. Les modèles climatiques de la région Caraïbe prévoient des saisons sèches plus sèches liées à une baisse des précipitations de 20 à 50 %. Or, la question des capacités de résistance et d’acclimatation des espèces ligneuses des FCI à des variations saisonnières marquées de leur environnement édaphique a été peu traitée dans la littérature scientifique.L’objectif de ce travail de thèse a été double. Il s’est agi, d'une part, de caractériser la structure et la croissance de faciès de végétation représentatifs des FCI antillaises et de mettre en évidence leurs déterminants. A cet effet, des individus adultes, des espèces ligneuses dominantes des FCI, (Avicennia germinans, Laguncularia racemosa, Pterocarpus officinalis, Rhizophora mangle), dans cinq faciès de végétation sur le gradient terre-mer, ont été suivis sur l'île de Grande-Terre (Guadeloupe). D’autre part, les effets de variations salines extrêmes sur la croissance et l’écophysiologie de ces quatre espèces ont été évalués au stade plantule par une expérience en conditions contrôlées.A travers cette étude, il a été montré que les différences de salinité et de fertilité entre les stationspermettent d’expliquer la composition et la structure des peuplements de FCI. Cette étude a égalementmontré que P. officinalis peut se maintenir dans une gamme de salinité plus large que ne l'indiquait lalittérature.Dans le contexte des Antilles où les marnages sont faibles, la saisonnalité du climat entraine des variations saisonnières importantes d’un ensemble de descripteurs édaphiques tels que le niveau de la nappe, la salinité du sol, le pH et le potentiel RedOx. L’inondation et la salinité des sols sont fortement corrélées aux variations mensuelles des précipitations. Les périodes sèches sont accompagnées de salinités élevées et d’une baisse du niveau de la nappe allant jusqu’à l’exondation des sols dans toutes les stations suivies. Les stress environnementaux liés à la saisonnalité entrainent une baisse de la production primaire. L’accroissement cambial mensuel des individus est fortement corrélé avec les précipitations et l’intensité du vent. Dans les stations de mangrove, la sècheresse édaphique régule la production primaire des palétuviers. En forêt marécageuse, la part de la sècheresse atmosphérique semble plus importante pour expliquer la production de P. officinalis. Aussi, les sècheresses édaphique et atmosphérique doivent être prises en compte toutes deux pour modéliser efficacement la croissance des peuplements des FCI.Lors de la saison sèche, le stress le plus important est le stress hydrique, lié à la diminution de la teneur en eau du sol et à l’augmentation de la salinité, qui entraine des contraintes physiologiques sur les palétuviers (ajustements stomatiques, pertes de surface foliaire et de conductivité hydraulique). Le stress ionique, lié à la toxicité des ions Na+ et Cl-, permet aussi d’expliquer une partie de la contrainte sur l’assimilation en carbone. En saison sèche, l’aération des sols ne se traduit pas par une amélioration des performances de croissance chez toutes les espèces. Aussi, la croissance cambiale maximale de toutes les espèces de FCI est réalisée en saison des pluies lorsque la salinité est faible et les niveaux d’inondation élevés. / In tropical and subtropical regions, flooded coastal forests provide essentials goods and services to local communities. In the Antilles, mangrove forests and the Pterocarpus officinalis swamp forest host tree species that are adapted to salinity, flooding and loose substrates. In areas were climatic seasonality is strong, dry seasons lead to strong fluctuations of soil salinity and water table level ; that climate change is likely to make stronger again. Climate model for the Caribbean project drier dry seasons with a decease of 20 to 50 % in annual rainfall amounts. However, resistance and acclimation ability of flooded coastal forest’s species to strong environmental fluctuations still remain poorly studied.This thesis aims two objectives. On the one hand, it aims to characterize the forest structure and monthly growth of vegetation structures representative of the Antillean flooded coastal forests and to highlight their determinants. In this respect, adult trees of the four dominant species of local flooded coastal forest (Avicennia germinans, Laguncularia racemosa, Pterocarpus officinalis, Rhizophora mangle), in five stations along a sea – land gradient were monitored on the Grande-Terre island (Guadeloupe). On the other hand, the effects of salinity variation patterns and salinity levels on growth performances and physiology of seedlings from the four same species were investigated through a greenhouse experiment.This study shows that differences among average salinity and soil fertility explain the vegetation structure of flooded coastal forest. It also extents, in the literature, the range of salinity in which P. officinalis can stand at the tree stage.In the Antilles were tidal range is small, climate seasonality lead to strong edaphic seasonal variations in water table level, soil salinity, pH and RedOx potential. Flooding and soil salinity are strongly correlated to monthly rainfall amounts: dry periods lead to high salinity and to a decrease in water table level under the soil surface. Seasonal environmental stresses lead to a decrease of primary production. Cambial growth was strongly correlated to monthly precipitation and average wind speed. In mangrove stations, edaphic drought determines primary production of mangrove trees, when, in swamp forest stations, atmospheric drought determines an important part of P. officinalis’ primary production.During the dry season, water stress is the more important environmental stress, both by the decrease in soil humidity and the increase in soil salinity, and leads to physiological strains (stomatal adjustment, loss of leaf area and hydraulic conductivity) for mangrove trees. Ionic toxicity of ions Na+ and Cl- also explains a part of the strain on carbon assimilation. During the dry season, re oxygenation of soils via low water table level does not lead to an increase of physiological traits. Thus, maximum cambial growth of all species is observed during the rainy season, when salinity is low and water table level is high.Flooded coastal forest’s species do not have the same ability to recover after a dry episode. In all the studied stations, A. germinans’ cambial growth rises back as soon as the rainy season starts, when, for one station, cambial growth of L. racemosa and R. mangle stay null during the three first month of the rainy season. This low ability to recover after a dry episode is correlated to a stronger impact of the dry season on the physiological traits of these two species.The greenhouse experiment shows that salinity variation patterns are to be taken into consideration for explaining seedlings’ growth and salinity tolerance. A stronger salinity increase impacts the growth of all the studied species; a punctual drop of salinity highlights that flooded coastal forest’s species differ in ability to take advantage of a low salinity episode. These results are coherent with field observations as cambial growth was fairly explained by monthly precipitation.

Deux élevages ont été réalisés pour évaluer les effets de la saison d'élevage (automne et hiver), de l'ajout de phytase (PHY) et du type de ration (conventionnelle avec sous-produits animaux : CON vs toute végétale : VEG) sur les performances zootechniques et la composition minérale de la litière des coqs à chair. Pour ce faire, 3080 poussins mâles Ross x Ross ont été répartis aléatoirement dans 40 parquets, à qui on a attribué l'un des 4 traitements alimentaires, selon un plan expérimental en blocs complets avec comme facteurs principaux la saison (automne vs hiver), le type de ration (CON vs VEG) et la phytase (0 vs 100 g/t liquid Natuphos 5000™). Les rations CON contenaient des gras et des farines de viandes et d'os d'origine animale alors que ces ingrédients étaient remplacées par du soya micronisé dans les rations VEG. Un programme alimentaire à quatre phases a été appliqué avec la composition minérale suivante (%) pour aP (phosphore disponible), PB et Ca respectivement: début de 0 à 15 jours (0,82; 24,75; 1,53), croissance de 16 à 21 jours (0,71; 22,97; 1,31), finition I de 22 à 32 jours (0,64; 20,90; 1,17) et finition n de 33 à 38 jours (0,59; 19,71; 1,04). Les poulets VEG ont consommé plus d'aliment (126,6 vs 123,0 g/j; P<0.01) durant l'automne. Les résultats ont montré que le poids des poulets CON était supérieur (P<0.01) à la fin des deux élevages (2,905 kg vs 2,853 kg). La conversion alimentaire des poulets VEG était moins élevée (1,668 vs 1,617; P<0.01). Pour toutes les rations, les poulets élevés en hiver présentaient une conversion alimentaire supérieure (P<0.05) à ceux élevés en automne (1,65 vs 1,63). La PHY a diminué le contenu en Ca de la litière (1,66 vs 1,75%; P<0.01) et celui en P (1,00 vs 1,21%; P<0.001). En automne, le taux de matière sèche de la litière issue des rations CON était plus élevé (P<0.01) que celui des rations VEG (70,06 vs 64,14 %) mais cet écart disparait durant l'hiver avec un chauffage et une ventilation minimum. Les poulets VEG ont produit plus de litière (177,4 vs 188,3 kg; P<0.01). Finalement, les rations sans PHY avaient un taux supérieur de matière sèche (P<0.01) comparativement à celles additionnées de PHY (68,77 vs 65,44 %). Pour la suite, il pourrait être intéressant de mesurer la digestibilité des éléments mineurs des deux rations et leur impact sur les performances.

La glace de mer Arctique connaît actuellement de profondes mutations dans sa structure et sa variabilité. Le déclin récent de la couverture estivale de glace de mer Arctique, qui a atteint un nouveau record en septembre 2012, a relancé l'intérêt stratégique de cette région longtemps oubliée. La prévision de glace de mer à l'échelle saisonnière est ainsi un problème d'océanographie opérationnelle qui pourrait intéresser nombre d'acteurs économiques (pêche, énergie, recherche, tourisme). De plus, en tant que conditions aux limites pour l'atmosphère, la glace de mer peut induire une prévisibilité de l'atmosphère à l'échelle saisonnière, au même titre que les anomalies de température de surface de l'océan sous les tropiques. Nous présentons dans cette thèse la construction d'un système de prévisions saisonnières dédié à la glace de mer Arctique avec le modèle couplé CNRM-CM5.1, développé conjointement par le CNRM-GAME et le CERFACS. Nous passons en revue la stratégie d'initialisation, la réalisation et l'évaluation des hindcasts (ou rétro-prévisions). La communauté dispose d'observations de concentration de glace de mer, mais de très peu de données d'épaisseur à l'échelle du bassin. Afin d'initialiser la glace de mer et l'océan dynamiquement et thermodynamiquement, nous avons choisi d'utiliser la composante océan-glace de mer de CNRM-CM5.1, NEMO-GELATO. L'initialisation consiste à forcer NEMO-GELATO avec les champs météorologiques issus de la réanalyse ERA-Interim, sur la période 1990-2010. Des corrections appliquées aux forçages basées sur des observations satellitaires et in-situ nous permettent d'obtenir une bonne simulation de l'océan et de la glace de mer en terme d'état moyen et de variabilité interannuelle. L'épaisseur reste néanmoins sous-estimée. Quelques propriétés de prévisibilité intrinsèque de la glace de mer Arctique sont ensuite présentées. Une étude de prévisibilité potentielle diagnostique nous a permis de distinguer deux modes de prévisibilité de la glace de mer à l'aide du volume et de la structure sous-maille d'épaisseur. Un " mode de persistance " concerne la prévisibilité de la couverture d'hiver. La surface de glace de mars est potentiellement prévisible à 3 mois à l'avance par la seule persistance, et dans une moindre mesure à l'aide des surfaces couvertes par la glace relativement fine. Un " mode de mémoire " concerne la prévisibilité de la couverture estivale. La surface de glace de septembre est potentiellement prévisible jusqu'à 6 mois à l'avance à l'aide du volume et surtout de la surface couverte par la glace relativement épaisse. Ces résultats suggèrent donc qu'une bonne initialisation du volume et de la structure d'épaisseur en fin d'hiver permettrait une bonne prévisibilité des étendues de fin d'été. Les prévisions d'été et d'hiver présentent des scores particulièrement encourageants, que ce soit en anomalies brutes ou en anomalies par rapport à la tendance linéaire. Cela suggère une prévisibilité liée à l'état initial et non aux forçages externes imposés. L'analyse des prévisions d'été montre que le volume et les structures d'épaisseur de l'état initial expliquent l'essentiel des différentes prévisions, ce qui confirme l'existence du " mode de mémoire " malgré un fort biais radiatif. L'analyse des prévisions d'hiver suggère que l'étendue initiale explique une partie des différentes prévisions, un indice du " mode de persistance " des prévisions hivernales. Une analyse régionale des prévisions d'hiver permet de préciser le rôle de l'océan dans ces prévisions, et montre dans quelle mesure nos prévisions pourraient être utilisées de manière opérationnelle, notamment en mer de Barents

Une soixantaine d'espèces de poisons démersaux fréquentent les eaux sub-littorales de la baie de Douarnenez, de la rade de Brest, de la baie d'Audierne et de la proche Iroise. Elles s'y répartissent surtout en fonction de la nature du fond. L'étude de l'évolution saisonnière des captures a, cependant, montré une influence des conditions hydro-climatiques, en particulier en baie de Douarnenez. L'utilisation de l'analyse des correspondances sur les fréquences d'apparition des espèces permet de différentier les peuplements hivernaux de ceux d'été. Cette alternance est également en rapport avec les périodes de reproduction de leurs espèces caractéristiques. Sur les nourriceries intertidales, l'étude des caractères physico-chimiques de l'eau montre l'extrême dépendance de la répartition des espèces, en particulier des juvéniles de Pleuronectiformes, vis-à-vis des arrivées d'eau douce continentale et de l'exposition de ces estrans par rapport au large. L'évolution mensuelle des quantités capturées montre le même schéma, quel que soit le lieu ; un accroissement des prises lors de l'élévation de la température de l'eau à partir de mai, suivi d'une diminution traduisant une fuite en profondeur des jeunes poissons en novembre. L'analyse des structures démographiques tendrait à montrer une double origine géographique des jeunes plies au Nord de la zone étudiée. Par contre, chez Solea lascaris, le bi modalisme du groupe 0 pourrait être attribué à la confusion de deux espèces dont les périodes de ponte seraient distinctes. Enfin, l'étude des contenus stomacaux des principaux prédateurs montre la grande variété des proies consommées ainsi qu'une variabilité des régimes, particulièrement en fonction de la taille des poissons. Ces observations, complétées par une analyse éthologique des régimes, permettent la mise en évidence des aspects primordiaux de la relation prédateur-proie. Plusieurs indices montrent que la compétition interspécifique entre les prédateurs est faible.

Il est probable que les changements climatiques futurs diminuent la croissance forestière en région tempérée. Cette vulnérabilité des espèces face aux contraintes du climat peut être étudiée via les cernes des arbres. Ces derniers sont en effet des archives du carbone utilisé par les arbres pour leur croissance, en lien avec les caractéristiques spécifiques de gestion du carbone et de réponse au climat. L'objectif principal de cette thèse est de déterminer, à partir des cernes, les réponses fonctionnelles de trois essences forestières tempérées (Fagus sylvatica, Quercus petraea et Pinus sylvestris) aux variations climatiques. Pour cela, nous avons réalisé une approche expérimentale en étudiant deux proxys (ou indices climatiques) : la croissance et la composition isotopique en 13C (δ13C) des cernes, à deux échelles temporelles : interannuelle et saisonnière. A l'échelle interannuelle, sur la période 1960-2007, une étude dendrochronologique a été réalisée sur les trois essences et a été complétée par l'analyse du δ13C des cernes (en relation avec le climat). A l'échelle saisonnière, nous avons déterminé précisément, sur une année (2009), les dynamiques de croissance du cerne et les variations de δ13C intra-cerne. Nos résultats mettent en évidence une sensibilité de la croissance et du δ13C des cernes des trois essences aux sécheresses estivales. Grâce à la complémentarité des proxys et des échelles temporelles, nous avons également trouvé des réponses climatiques contrastées entre espèces. La croissance du Hêtre est la plus réactive au climat d'une année à l'autre. Cette croissance ainsi que le δ13C des cernes sont fortement sensibles aux températures de juillet, en plus des précipitations printanières et estivales. Cette réponse immédiate au climat peut être expliquée par une forte dépendance de la croissance au fonctionnement foliaire et une faible utilisation des réserves carbonées pour assurer le début de la croissance. Le Chêne présente lui des arrières-effets climatiques sur sa croissance, via une forte sensibilité aux sécheresses de l'automne précédent, contrairement aux deux autres espèces. Ce résultat est à mettre en relation avec l'utilisation importante de réserves carbonées par rapport aux assimilats pour la croissance du bois initial, cette dernière étant très rapide, comme nous l'avons observé grâce à l'analyse saisonnière de la croissance. Concernant le Pin, la croissance, parce qu'elle dure plus longtemps que celle des décidues, est influencée par les températures et les précipitations de juin jusqu'à août. Le δ13C des cernes de pins est celui qui enregistre le plus la réponse au VPD, aussi bien à l'échelle saisonnière qu'interannuelle, probablement du fait d'une forte sensibilité de la conductance stomatique à ce paramètre. Les informations fournies par les cernes permettent d'appréhender la survie des espèces face aux changements climatiques futurs et peuvent être utilisées pour comprendre le dépérissement lié à ces changements.

« Nous avons présenté dans cette étude une nouvelle méthodologie pour l'étude des phénomènes saisonniers, basée sur l'approche AEP de Carbone-Longini. On retrouve en général dans la littérature deux réponses aux problèmes posés par la saisonnalité des séries chronologiques: un effort de modélisation en vue de la prévision, et la désaisonnalisation pour fin d'interprétation. Nous avons présenté une nouvelle modélisation, GUNIAEP pour les séries chronologiques, dans laquelle la variation systématique est expliquée par une évaluation associée au long terme, au court terme et à la saisonnalité respectivement. Le modèle est estimé par le filtre adaptatif AEP, et les paramètres en vigueur au dernier point, origine de prévision, servent à calculer les valeurs extrapolées. L'observation de ce modèle sur plusieurs exemples nous a permis de voir qu'il permet de reconnaître l'existence et l'ampleur des variations saisonnières à l'aide des coefficients saisonniers. Cette propriété permet de simplifier la phase d'identification qui peut facilement être programmée, tout en fournissant une performance satisfaisante. C'est dans ces conditions que nous avons appliqué le modèle, pour comparer sa précision à celle des méthodes reconnues les plus précises. Cette comparaison s'est faite sur un échantillon de 111 séries, et a révélé que cette méthode était très compétitive, si non la meilleure. Cette nouvelle formulation est donc meilleure que le modèle auto-régressif simple qui avait initialement exploité le filtre AEP. La robustesse des coefficients saisonniers nous a ensuite encouragés à utiliser ce modèle pour dériver une nouvelle méthode de désaisonnalisation: DESAEP. Une interprétation appropriée des composantes a permis de développer une heuristique pour décomposer une série chronologique en composantes saisonnière, irrégulière et tendance-cycle, puis fournir une série désaisonnalisée. Une étude empirique sur 33 séries réelles impliquant les méthodes Xll-ARIMA et SIGEX a permis de voir que dans le long terme les séries désaisonnalisées produites par DESAEP ne seront pas très différentes de celles des autres méthodes, cependant les différences sont plus fortes pour les valeurs les plus récentes. On a vu que généralement, l'ampleur des révisions augmente avec le niveau de bruit existant dans la série, mais qu'en utilisant DESAEP, ces révisions sont d'une ampleur nettement inférieure à celles produites par les deux autres méthodes. »--Pages i-ii