La station instrumentée MAREL Carnot : Dix ans d observation à haute fréquence d une zone côtière sous influence anthropique (Manche orientale).

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1 La station instrumentée MAREL Carnot : Dix ans d observation à haute fréquence d une zone côtière sous influence anthropique (Manche orientale). Lefebvre A. 1, Poisson-Caillault E. 2, Rousseeuw K. 1, 2, Hamad D. 2, Soudant D. 3, Gohin F. 4, Facq J.-V. 5, Repecaud M IFREMER Centre Manche - Mer du Nord, Laboratoire Environnement & Ressources, BP 699, FR Boulogne-sur-Mer Cedex. 2 - LISIC - Université du Littoral Côte d Opale - ULCO, BP 719, FR Calais. 3 - IFREMER Centre Atlantique, Service Valorisation de l'information pour la Gestion Intégrée et la Surveillance, Rue de l'ile d'yeu, BP 21105, Nantes Cedex IFREMER Centre Bretagne, ZI de la Pointe du Diable, Laboratoire d'ecologie Pélagique, CS 10070, Plouzané. 5 - IFREMER Centre Manche - Mer du Nord, Laboratoire Comportement des Structures en Mer, BP 699, FR Boulogne-sur-Mer Cedex. 6 - IFREMER Centre Bretagne, ZI de la Pointe du Diable, Laboratoire Détection, Capteurs et Mesures, CS 10070, Plouzané. Colloque «Stations côtières HF Hauté Fréquence», novembre 2014, Bordeaux.

2 La station instrumentée MAREL Carnot Manche orientale MAREL Carnot Port de Boulogne/Mer Découpe de la digue Le flotteur Le tube (15 m, 12 T)

3 Systèmes de mesures Circuit hydraulique Module de contrôle et de transmission Capteurs physico-chimiques Coffrets de réactifs analyseurs Analyseur sels nutritifs (NO 3, SiO 2, PO 4 ) Option : préleveur automatique ATELIER IFREMER

4 Les paramètres Module principal : Module d extension : Température de l eau Température de l air Conductivité Humidité relative ph Turbidité Nitrate Oxygène dissous Phosphate Chlorophylle (Fluorescence) Silicate (+ utilisation d un préleveur automatique) P.A.R. (lumière disponible pour la photosynthèse) Fréquences : 3 séries de mesures par heure sur le module principal (ajustable) Fréquence ajustable sur le module d extension /

5 La base de données MAREL Carnot CORIOLIS Plus de données/paramètre/an Problèmes majeurs : Valeurs manquantes ou aberrantes Défaillance des capteurs, maintenance, défaut de transmission des données,... Paramètres inconnus Composition du phytoplancton, activités (dragages, ouverture du barrage Marguet, ) Traitement de certaines variables Direction du vent

6 Exemple d application : Traitement opérationnel des données de la Couleur de l Eau pour l observation et la surveillance Validation et utilisation des produits de chlorophylle, matières en suspension, et dérivés (Turbidité et Kpar). Fluorescence MAREL Carnot de novembre 2010 à novembre 2011 Identification d une défaillance du capteur de fluorescence Gohin et al., 2005; Gohin, 2011

7 Exemple d application : influence de la stratégie d échantillonnage sur la distribution du P90 (contexte DCE, OSPAR, DCSMM) Frequency Frequency Frequency VP90.semaine Résultat de la simulation d un échantillonnage mensuel (1), bimensuel (2) ou hebdomadaire (3) sur la distribution du P90 de la fluorescence - Données Filtre des données acquises entre le lundi et le vendredi entre 07h00 et 19h00. Histogram of VP90.mois (1) VP90.mois (2) Histogram of VP90.quinzaine (3) VP90.quinzaine Histogram of VP90.semaine Modification des paramètres de tendances centrale et de dispersion

8 Exemple d application : Modèle de Markov Caché par apprentissage Non Supervisé pour l estimation d états environnementaux (1/3) 1 Collecte des 19 paramètres toutes les 20 minutes ; 2 Alignement temporel, complétion de données, etc ; 3 Segmentations de la base de données ; 4 Construction du Modèle de Markov Caché à partir des segmentations réalisées à l étape 3 ; 5 Estimation des états de nouvelles données entrantes (MMC-NS + algorithme de Viterbi).

9 Exemple d application : Modèle de Markov Caché par apprentissage Non Supervisé pour l estimation d états environnementaux (2/3) Dynamique des états (N=7) (Période ) Etats & Fluorescence Défaillance du capteur Evénements Extrêmes Exemple de la salinité Exemple de la turbidité

10 Exemple d application : Modèle de Markov Caché par apprentissage Non Supervisé pour l estimation d états environnementaux (3/3) Estimation 2009 à partir du modèle MMC-NS ( ) Etats & Fluorescence Augm. Nitrate Salinité & Nitrate Chute salinité

11 Conclusions Implantation du système Compromis des besoins scientifiques, techniques et logistiques Importance de la présence d une équipe de proximité (ou lointaine mais très réactive, disponible!) Accessibilité du site pour les maintenances Système automatisé!? Ressources humaines & financières Maintenances & métrologie Bancarisation, validation & qualification des données Valorisation des données (Dvpt méthodologique) Technologies Besoin de jouvence et d évolution (obsolescence des composants) Adaptabilité (couplage avec d autres systèmes place et énergie disponible!)

12 Perspectives - Acquisition de nouveaux paramètres via la plateforme MAREL Carnot : => Fluorimétrie spectrale & cytométrie Algae Online Analyzer (bbe ) The Pocket Ferry Box (4H-JENA ) Cytomètre en flux (Cytobuoy ) CDOM ph Cond Temp O 2

13 Perspectives - Déploiement d une ligne transmanche de type Ferry Box entre Calais et Douvres (Contrat de Plan Etat Région MARCO)? - Implantation d un système MAREL en baie de Somme dans le cadre des activités du Parc Natural Marin des estuaires picards et de la mer d Opale (collab. AAMP)? - JERICO II (H2020)? «Towards a joint European research infrastructure network for coastal observatories : Intégration du domaine côtier et de davantage de biologie. - DYMAPHY II (Interreg)? (Voir communication Artigas F.A. et poster DYMAPHY)

14 Merci pour votre attention Merci à tout le personnel impliqué dans le projet MAREL Carnot Merci aux financeurs du projet MAREL Carnot

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