L’objectif de ce projet de recherche est de développer de nouveaux algorithmes (développement d’algorithmes proches de l’intelligence artificielle tel que le modèle des cordes écologiques) pour identifier la niche écologique des espèces grâce aux mesures satellitales, ce qui permettra d’estimer l’abondance du plancton pour un grand nombre d’espèces dans l’espace et le temps à des résolutions spatio-temporelles inédites. Un tel produit a été récemment proposé dans la littérature scientifique (Druon et al. 2019) mais pour le groupe mésozooplanctonique, pas au niveau organisationnel de l’espèce. Or nous savons que cette information a plus de sens biologique car chaque espèce réagit individuellement aux modifications environnementales, y-compris climatiques. En réunissant biologistes et physiciens spécialisés dans l’analyse des données, le projet PLANKTOSAT permettra de fournir de nouveaux produits mêlant développements algorithmiques, mesures satellitales et biologiques, dont l’utilité en modélisation biogéochimique et gestion des ressources naturelles sera considérable. Au préalable, il est important de pouvoir disposer d’une base de données PAR (Photosynthetically Active Radiation) complète. En effet, les mesures satellitales de ce paramètre comportent un grand nombre de données manquantes lorsque des nuages sont présents mais aussi au niveau des plus hautes latitudes l’hiver (Behrenfeld et al. 2017). Une fois la base de données PAR complétée, nous utiliserons d’autres paramètres environnementaux mesurés par satellites ainsi que d’autres in situ et modélisés pour modéliser l’abondance du plancton selon la profondeur et le temps dans l’espace à des résolutions inédites à ce jour. Enfin, nous ferons la démonstration de l’importance des bases de données planctoniques en examinant les changements phénologiques (changements du rythme de développement et de reproduction d’une espèce) du plancton depuis 1958 à ce jour afin de comprendre comment le climat altère ce processus vital pour l’écosystème dans l’espace et le temps. Ce projet permettra de soutenir une thèse CNES/ULCO (thèse de Jérôme Castant) qui vient de commencer mais aussi de la valoriser via la mise en place de bases de données uniques physiques et biologiques.
L'Équipe Projet
Membres du Laboratoire
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Gregory Beaugrand
Directeur de Recherche (CNRS)
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Vincent Vantrepotte
Chargé de Recherche (CNRS)
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