Description

L'exportation du carbone vers les grands fonds marins, où il peut être séquestré pendant des décennies, voire des siècles, est le résultat de nombreuses interactions entre et parmi les organismes et les particules organiques en sédimentation. Les mouvements de l'eau agitent verticalement et horizontalement, nutriments, particules et organismes, modifiant ainsi la distribution du carbone, élément important de la biomasse.

Les différents processus biologiques et physiques sont appelés pompe biologique gravitationnelle (BGP) et pompes à injection physiques (PIP). Dans la BGP, le carbone organique particulaire s'enfonce, généralement sous la forme d'agrégats composés d'un mélange de particules détritiques (c'est-à-dire d'agrégats de phytoplancton, de pelotes fécales). En fonction du mécanisme d'injection spécifique, les PIP peuvent atteindre des profondeurs supérieures à 1 000 mètres. Cette exportation induite par subduction ou convection est associée à la circulation frontale à méso-échelle (10-100 km, quelques semaines à plusieurs mois) ou à sous-méso-échelle (1-10 km, quelques heures à quelques jours) (Fig. 1).

Pour mieux comprendre les mécanismes biologiques et physiques en jeu dans le BCP, nous avons obtenu un jeu de donnée important avec les caméras Underwater Vision Profilers 5 et 6 (UVP5/6) montés sur le CTD/Rosette ou sur des vecteurs autonomes (glider/flotteur Argo) dans le cadre de plusieurs projets (TRIATLAS, MOPGA, E-IMPACT, Figure 2). L’UVP5/6 permet d’acquérir à hautes fréquences des images de tous les objets qui sont ensuite reconnues et classées par des algorithmes en IA. Cet effort d’observation se poursuis dans le cadre du projet IUF PLACARDO du directeur de thèse et de nombreux projets de partenaires.

Trois régions à fort hydrodynamisme seront étudiées lors de la thèse à partir de trois campagnes : une dans le Bassin des Canaries (mission E-IMPACT en 2022), une autre dans l’Upwelling Mauritanien/Sénégalais (mission NowUP, février 2025) et la dernière dans le bassin du Cap (Mission WHIRLS programmée par la FOF en juin 2026). Dans ces trois régions, une stratégie d’observation avec les UVP6s (et de nombreux autres capteurs) combinant des radiales par navires et gliders ainsi que des déploiements de flotteurs BGC-Argo permettent de décrire la distribution du plancton et des différents types de particules marines à méso-échelle. Les observations permettront d'étudier l'évolution temporelle des fronts et leurs impacts sur la distribution de la taille des particules et le flux d'exportation des particules.

L'objectif final de ce travail est d'obtenir une image synthétique plus détaillée de l'impact des tourbillons et des fronts sur le plancton et la biomasse des particules pour informer le travail de modélisation à méso-échelle. Ce travail permettra aussi d’améliorer la reconnaissance des organismes et en particulier des types de particules pour lesquels la classification reste encore un challenge.

Le doctorant analysera donc des données de l'imagerie UVP6 et hydrologiques déjà acquises. Dans le cadre de sa thèse il pourra participer à une mission pour déployer l'UVP6 sur les planeurs et sur la rosette CTD et utiliser d'autres outils tels que les filets à plancton.

De manière générale, l'étudiant travaillera à l'intersection de l'analyse des données massives en utilisant des techniques d'imagerie de pointe, de la modélisation et de l'océanographie biologique. Suivant son intérêt et ses compétences, il pourra plutôt s'orienter vers de la modélisaton eulérienne ou lagrangienne (le modèle physique 3D pour WHIRLS existe déja) ou mettre en oeuvre des méthodes en Machine Learning.

Compétences requises

Intérêt démontré pour le sujet scientifique qui est inter-disciplnaire (physique de l'océan et écologie marine) fortes compétences soit en modélisation couplée physique/biologique soit en analyse de grand jeu de données (statistiques ou en machine learning) Compétences pour de la programation informatique Bon niveau en anglais Exigence et Rigueur scientifique Esprit d'équipe

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Mots clés

Pompe biologique à carbone, méso-échelle, neige marine, plancton, data science, modelling