Mon travail#

SWOT sur HEALPix#

Dans le cadre d’un projet CNES, je rends des données d’altimétrie SWOT accessible sur une grille HEALPix. Je vais tester différentes analyses et comparer leur performance avec d’autres grilles. J’explorerai à la fois les données low et high rate (LR/HR) de SWOT.

HEALPix est une grille discrète globale qui présente des pixels de même taille arrangés sur des anneaux de latitude constante, ce qui simplifie un certain nombre d’analyses. La résolution de la grille peut être affinée en subdivisant les pixel en 4, facilitant les montées et descentes en résolution. Les outils associés sont capables de gérer des ellipsoïdes de manière transparente. Pour plus de détails et une liste des outils, voir le projet Grid4Earth.

Fronts et phytoplancton#

Les courants océaniques de fines échelles (entre 1km et 100km) ont une forte influence locale sur le phytoplancton. Néanmoins, quantifier exactement leur impact sur l’écosystème dans son ensemble — c’est à dire sur des régions typiquement de milliers de kilomètres de large et sur de longues périodes — est difficile.

Images satellite de la température et de la chlorophylle dans les méandres du Gulf Stream

Les méandres du Gulf Stream depuis l’espace: Chlorophylle-a (en haut) and température (en bas). Données MODIS-Aqua L2, 2007-04-22.

Pour résoudre ce problème, nous détectons les fronts en calculant un Heterogeneity Index (HI) à partir de données satellites de la température de surface de la mer (Haëck C., Lévy M., Mangolte I., Bopp L. “Satellite Data Reveal Earlier and Stronger Phytoplankton Blooms over Fronts in the Gulf Stream Region”. Biogeosciences 20.9 (may 2023). doi:10.5194/bg-20-1741-2023Haëck et al. 2023, Liu X., Levine N. M. “Enhancement of Phytoplankton Chlorophyll by Submesoscale Frontal Dynamics in the North Pacific Subtropical Gyre”. Geophys. Res. Lett. 43.4 (2016). doi:10.1002/2015gl066996Liu & Levine 2016), et nous quantifions la chlorophylle (également à partir de données satellites) à l’intérieur de ces fronts. Le HI est relativement facile à calculer, même sur des grilles de résolution modérées (~4km), et donne une mesure directe de l’intensité du front. Il tend à identifier une zone autour du front, ce qui permet de capturer la réponse biologique.

Nos résultats soulignent l’importance de prendre en compte la surface impactée pour quantifier l’impact régional des fronts. Nous avons également observé que l’impact des fronts dépend de leur intensité, et mesuré un début de bloom plus précoce dans les fronts d’une à deux semaines.

Excès local de Chl-a dans les fronts and surplus régional prenant en compte la surface des fronts Haëck et al. 2023, figure 9.

Excès local de Chl-a dans les fronts and surplus régional prenant en compte la surface des fronts Haëck et al. 2023, figure 9.

Nous avons appliqué la même méthode dans la mer Méditerranée pour une étude de cas dans le projet 4DMED-Sea. Nous l’avons aussi appliqué à des données de composition du phytoplancton, générées par Roy El Hourany (El Hourany R., Abboud‐Abi Saab M., Faour G., Aumont O., Crépon M., Thiria S. “Estimation of Secondary Phytoplankton Pigments from Satellite Observations Using Self-Organizing Maps (SOMs)”. J. Geophys. Res. Oceans 124.2 (feb. 2019), p. 1357-1378. doi:10.1029/2018jc014450El Hourany et al. 2019, Lévy M., Haëck C., Mangolte I., Cassianides A., El Hourany R. “Shift in phytoplankton community composition over fronts” Commun. Earth Environ. 6.1 (jul. 2025), p. 591. doi:10.1038/s43247-025-02553-1Lévy et al. 2025), et mesuré un décalage de la population vers davantage de diatomées dans les fronts. Nous avons utilisé le HI pour colocaliser des fronts à des données in-situ dans le courant Californien (Mangolte I., Lévy M., Haëck C., Ohman M.D. “Sub-frontal niches of plankton communities driven by transport and trophic interactions at ocean fronts”. Biogeosciences 20.15, (aug. 2023). doi:10.5194/bg-20-3273-2023Mangolte et al. 2023).

Diagramme à barres représentant la composition de la communauté phytoplanctonique dans différents biomes et conditions de front.

Composition de la communauté phytoplanctonique pour chaque biome dans des conditions sans front, avec des fronts faibles et avec des fronts forts. Calculé sur la période 2002-2020. Lévy et al. 2025, figure 5.

L’implémentation Python de l’Hétérogeneity Index ainsi que plusieurs autres méthodes de détection de fronts sont disponibles dans le paquet fronts-toolbox. Les codes utilisés pour ces études sont disponibles publiquement à gitlab.in2p3.fr/clementhaeck/submeso-color, et leur application à l’échelle globale est en développement à gitlab.in2p3.fr/biofronts/submeso-color.

References#

  • El Hourany R., Abboud‐Abi Saab M., Faour G., Aumont O., Crépon M., Thiria S. “Estimation of Secondary Phytoplankton Pigments from Satellite Observations Using Self-Organizing Maps (SOMs)”. J. Geophys. Res. Oceans 124.2 (feb. 2019), p. 1357-1378. doi:10.1029/2018jc014450
  • Haëck C., Lévy M., Mangolte I., Bopp L. “Satellite Data Reveal Earlier and Stronger Phytoplankton Blooms over Fronts in the Gulf Stream Region”. Biogeosciences 20.9 (may 2023). doi:10.5194/bg-20-1741-2023
  • Lévy M., Haëck C., Mangolte I., Cassianides A., El Hourany R. “Shift in phytoplankton community composition over fronts” Commun. Earth Environ. 6.1 (jul. 2025), p. 591. doi:10.1038/s43247-025-02553-1
  • Liu X., Levine N. M. “Enhancement of Phytoplankton Chlorophyll by Submesoscale Frontal Dynamics in the North Pacific Subtropical Gyre”. Geophys. Res. Lett. 43.4 (2016). doi:10.1002/2015gl066996
  • Mangolte I., Lévy M., Haëck C., Ohman M.D. “Sub-frontal niches of plankton communities driven by transport and trophic interactions at ocean fronts”. Biogeosciences 20.15, (aug. 2023). doi:10.5194/bg-20-3273-2023
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