Migrations climatiques : passé, présent, futur / Climate Migrations: Past, Present, Future

21/09/2021 00:00

École thématique "Autour du 2°C" - Édition 2021

19/09/2021 00:00

Journée scientifique et technique au SIRTA

17/09/2021 00:00

New developments for paleoclimate studies

02/06/2025 13:00

Séminaire de l’UMR METIS-IPSL.

A paleolimnological perspective on avian population dynamics and their effect on lake productivity in a rapidly warming Arctic

26/05/2025 13:00

Séminaire de l’UMR METIS-IPSL.

Retour sur l’école “Arts et sciences face au changement climatique et à la transition écologique”

23/05/2025 11:00

Webinaire TRACCS.

Représentation du zooplancton dans les modèles de biogéochimie marine et implications pour le cycle du carbone dans l’océan

09/12/2022 14:00

L’objectif de ce doctorat est d’améliorer la compréhension du zooplancton, à savoir les mécanismes contrô- lant son développement et ses impacts présents et futurs sur la biogéochimie marine et les écosystèmes. La première partie se focalise sur les caractéristiques du cycle de vie du mésozooplancton et ses impacts sur l’écosystème marin. Elle se base sur un modèle sans dimension spatiale de la zone épipélagique de l’océan. La seconde partie s’attache à caractériser le rôle du macrozooplancton gélatineux filtreur dans le cycle du carbone global en utilisant la composante de biogéochimie marine d’un modèle « Système-Terre ».
Le mésozooplancton, principalement composé de métazoaires, subit d’importants changements de taille et donc de taux métaboliques au cours de son cycle de vie. Au contraire, le microzooplancton, principalement représenté par des protistes, voit son volume au maximum divisé par deux au cours de son cycle de vie, lors qu’il se divise. En conséquence, ses taux métaboliques évoluent peu par rapport au mésozooplancton. Afin de comprendre l’impact des cycles de vie sur la dynamique du mésozooplancton et ses conséquences sur le fonctionnement de l’écosystème planctonique, nous avons utilisé un modèle de chémostat sans dimension spatiale. Dans la version la plus simple, le mésozooplancton est décrit comme des protistes, comme dans la plupart des modèles de la biogéochimie marine. Dans la version la plus complexe, il est décrit par une formulation basée sur la taille incluant une reproduction explicite. Cette dernière formulation a eu un impact important sur le mésozooplancton, en générant une dynamique en cohortes associée à un retard de quelques mois dans la réponse du mésozooplancton à une augmentation soudaine de la disponibilité en proies. En conséquence, la dynamique des plus hauts niveaux trophiques pourrait être affectée par les caractéristiques du cycle de vie du mésozooplancton.

Le macrozooplancton gélatineux filtreur (MGF), à savoir les salpes, les pyrosomes et les doliolides, est un composant essentiel de l’écosystème marin. Son alimentation par filtration lui donne accès à une gamme très large d’organismes, et en particulier à des proies de très petite taille. De plus, la plupart de ces organismes produisent des carcasses et/ou des pelotes fécales qui coulent à des vitesses extrêmement rapides (jusqu’à 1500 mètres par jour) contrairement aux autres organismes zooplanctoniques. Même si ces organismes ne représentent qu’une faible proportion de la biomasse globale (moins de 5 %), le flux vertical de matière organique induit pourrait être substantiel. Les travaux effectués permettent d’obtenir une estimation globale de l’influence du MGF sur la biogéochimie marine, basée sur la composante biogéochimie marine PISCES du modèle d’océan NEMO. Le MGF modélisé contribue fortement à l’export de carbone (0.4 PgC/an à 1000m), en particulier dans les régions peu productives (jusqu’à 40 % de l’export à 1000m), où il domine le macrozooplancton.

Enfin, des études suggèrent que le changement climatique favorisera les organismes phytoplanctoniques de petite taille (pico-et nanophytoplancton). On peut donc s’attendre à ce que le MGF soit favorisé par rapport au reste du macrozooplancton. Des simulations forcées par un scénario de changement climatique ont permis d’évaluer l’évolution future de l’abondance du MGF et de leur impact sur le cycle du carbone. En particulier, il en résulte que le macrozooplancton gélatineux filtreur joue un rôle tampon sur le flux de carbone organique particulaire profond, le déclin de ce flux étant atténué par sa représentation dans le modèle (-15 % entre 2000 et 2100, soit 3 % de moins que le déclin de 18% simulé par un modèle sans MGF). En particulier, dans les zones peu productives, donc favorables au MGF mais fortement affectées par le changement climatique, le déclin de ce flux (de -17%) est attenué de 12% par rapport à un modèle sans MGF (estimé à -29%).

Variational Data Assimilation with Deep Prior. Application to Geophysical Motion Estimation

30/11/2022 14:00

La récente résurgence de l’apprentissage profond a bouleversé l’état de
l’art dans bon nombre de domaines scientifiques manipulant des données
en grande dimension. En particulier, la disponibilité et la flexibilité
des algorithmes ont permis d’automatiser la résolution de divers
problèmes inverses, apprenant des estimateurs directement des données.
Ce changement de paradigme n’a pas échappé à la recherche en prévision
météorologique numérique. Cependant, les problématiques inhérentes aux
géosciences comme l’imperfection des données et l’absence de vérité
terrain compliquent l’application directe des méthodes d’apprentissage.
Les algorithmes classiques d’assimilation de données, cadrant ces
problèmes et permettant d’inclure des connaissances physiques, restent à
l’heure actuelle les méthodes de choix dans les centres de prévision
météorologique opérationnels.

Dans cette thèse, nous étudions expérimentalement l’hybridation
d’algorithmes combinant apprentissage profond et assimilation de
données, avec pour objectif de corriger des erreurs de prévisions dues à
l’incomplétude des modèles physiques ou à la méconnaissance des
conditions initiales. Premièrement, nous mettons en évidence les
similitudes et nuances entre assimilation de données variationnelle et
apprentissage profond. Suivant l’état de l’art, nous exploitons la
complémentarité des deux approches dans un algorithme itératif pour
ensuite proposer une méthode d’apprentissage de bout-en-bout. Dans un
second temps, nous abordons le cœur de la thèse : l’assimilation de
données variationnelle avec a priori profond, régularisant des
estimateurs classiques avec des réseaux de neurones convolutionnels.
L’idée est déclinée dans différents algorithmes incluant interpolation
optimale, 4DVAR avec fortes et faibles contraintes, assimilation et
super-résolution ou estimation d’incertitude simultanées. Nous concluons
avec des perspectives sur les hybridations proposées.

Approches expérimentales pour l’étude et la caractérisation des dépôts humides d’aérosols atmosphériques par les précipitations

02/12/2022 10:00

In the work conducted for my thesis, I studied atmospheric aerosols and their transfer from the atmosphere to the surface by precipitation. The main strategy I followed is based on the observation of wet deposition on different time scales, interannual on one hand and intra-event on the other. It also relies on their observation in environments marked in terms of aerosol load and chemical composition, but also of atmospheric dynamics and precipitation. The two axes of my work deal with distinct and complementary issues in the study of wet deposition.

The first axis focused on wet deposition in the Sahel, a semi-arid region where the scavenging of mineral dust from the atmosphere is a key process to constrain the atmospheric mass balance of these compounds. Based on long-term observations of the INDAAF network in Niger and Mali from 2007 and 2015, I have investigated the role of cold pool phenomena on wet deposition in this region.

The second axis focused on the study of the intra-event evolution of the chemical composition of the wet deposition by precipitation. This work was conducted in urban environment for various situations of rain, concentration and composition of aerosols. I participated in the development of a new collector allowing me to sample wet deposition in successive fractions during the rain. Chemical analyses of dissolved and particulate deposits allowed me to discuss both the origin of aerosols, but also the mechanisms involved in their deposition.