Soutenance

Le phytoplancton dans l’océan joue un rôle important dans la machine climatique puisqu’il régule les concentrations de CO2 dans l’atmosphère en utilisant le CO2 dissous dans les eaux de surface pour la photosynthèse, ce qui induit une dissolution de CO2 atmosphérique dans l’océan. Ce phénomène dit de « pompe biologique océanique » est un processus qui est représenté dans les modèles numériques de biogéochimie marine. Couplés avec un modèle de circulation de l’océan, un modèle de biogéochimie marine comme PISCES, utilisé à l’IPSL, permet de mieux comprendre et quantifier les flux air-mer de CO2 et d'étudier le rôle que jouera la biologie marine dans les changements climatiques au cours des prochaines décennies.

Cependant, la diversité des espèces de phytoplancton, la complexité des processus physiologiques mis en jeu etc imposent l’utilisation de paramétrages grossiers et incertains dans la modélisation. Ce qui limite fortement la précision des simulations. L’assimilation de données qui consiste à combiner objectivement un modèle et des observations afin d’en tirer le meilleur compromis possible offre un cadre rigoureux pour palier à ces insuffisances.

L’objectif de cette thèse est de développer une méthode d’assimilation de données biogéochimiques in situ et satellitaires pour améliorer le modèle PISCES. La méthode variationnelle qui consiste à ajuster de manière itérative les paramètres du modèle afin de minimiser une distance entre les sorties de modèle et les observations, a été adopté. Ceci a été fait en utilisant le logiciel YAO de l'IPSL pour le codage de l’adjoint.

On a ainsi mis en œuvre une assimilation simultanée de plusieurs stations de mesures océanographiques contrastées pour estimer 45 paramètres physiologiques du modèle PISCES. L’utilisation de ces paramètres optimisés pour effectuer des simulations libres (de 50 à 500 ans) nous a permis de mettre en évidence une nette amélioration des concentrations de chlorophylle par rapport au modèle standard, aussi bien pour les profils verticaux qui se rapprochent de ceux mesurés aux stations JGOFS que pour les cartes globales de surface lorsqu’on les compare à celles fournies par le satellite SeaWiFS.

Dans la dernière partie de cette thèse, on montre qu’il est possible d’assimiler les données satellitaires de surface plutôt que les observations in situ, trop rares et dispersées, mais que pour ce faire il faut compléter l’information satellitaire sur la concentration en chlorophylle par des données climatologiques sur d’autres traceurs biogéochimiques importants tels que les nitrates et les silicates.