L'objectif principal de cette thèse est la caractérisation des dynamiques hautes fréquance en milieu côtier et en particulier leurs extrêmes, par l'intermédiaire de l'étude de série temporelle biogéochimiques à long terme enregistrées par des systèmes automatisés. Les bases de données hautes fréquences utilisées dans cette étude proviennent majoritairement du programme MAREL, qui a été mise en oeuvre par l'IFREMER. Des séries temporelles basses fréquences provenant des programmes de surveillance du littoral SOMLIT (CNRS, INSU) et SRN (Ifremer) sont mises à contribution pour appuyer l'importance des systèmes automatisés. La méthode EMD (Empirical Mode Decomposition) nous a servi de base dans de nombreuses analyses pour étudier ces séries temporelles. Nous avons aussi utilisé des méthodes plus classiques empruntées aux domaines de l'analyse numérique et de la turbulence. Cette études se décompose en 3 parties, et plusieurs annexes. Les matériels et méthodes sont présentés dans la première partie. Dans la seconde partie, la méthode EMD nous a permis de mettre en avant les fortes fluctuations contenues dans les blooms, ainsi que de mener des analyses spectrales grâce à un couplage avec la transformée de Hilbert. L'analyse en composante principale (ACP) a mis en avant les principaux forçages exercés sur la production primaire et les profils de température SOMLIT laissent supposer un impact de la stratification sur l'intensité des blooms. Dans la troisième partie, nous avons mené une étude comparative entre les données basses fréquences et hautes fréquences. Et deux méthodes de cross-corrélation (TDIC et co-spectre) nous ont permis de définir une échelle caractéristique de transition entre les températures de la Manche occidentale et orientale. En annexe, nous avons testé la robustesse de différentes méthodes d'analyses spectrales quant au manque de données dans les séries temporelles, qui est un problème inhérent aux bases de données enregistrées par des systèmes automatisés, et nous avons reproduit un article qui est en cours de soumission. / The main objective of this thesis is the characterization of high frequency dynamics in coastal areas and in particular their extremes, through the study of long-term biodeochemical time series registered by automated systems. The majority of high-frequency data sets used in this study came from MAREL program. The low-frequency time series from coastal monitoring programs SOMLIT (CNRS, INSU) and SRN (Ifremer) are employed to support the importance of automated systems. The EMD (Empirical Mode decomposition) method has provided a basis for us to study several of these time series. We also have used some methods more classical borrowed from numerical analysis field and turbulence. This study is organized in three chapters, and several appendices. The first chapter is devoted to the material and method. In the second chapter, using the EMD method we have highlighted the strong fluctuations contained in the blooms, and we have performed spectral analyzes. The principal component analysis (PCA) highlighted the main forcing exerted on primary production and SOMLIT temperature profiles suggest an impact of stratification on the intensity of blooms. In the third chapter, we conducted a comparative study between low-frequency and high-frequency data. Two cross-correlation methods (TDIC and co-spectra) allowed us to define a characteristic transition scale between the temperatures of the western and eastern English Cahnnel. In appendices we tested the robustness of different spectral analysis methods about the missing data in the time series, which is an underlying problem in the database registered by automated systems, and we reproduce a paper, which is under submission.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2014DUNK0375 |
| Date | 12 December 2014 |
| Creators | Derot, Jonathan |
| Contributors | Littoral, Schmitt, François |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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