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. 6 1 - IFREMER Centre Manche - Mer du Nord, Laboratoire Environnement & Ressources, BP 699, FR-62321 Boulogne-sur-Mer Cedex. 2 - LISIC - Université du Littoral Côte d Opale - ULCO, BP 719, FR-62228 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, 44311 Nantes Cedex 03. 4 - IFREMER Centre Bretagne, ZI de la Pointe du Diable, Laboratoire d'ecologie Pélagique, CS 10070, 29280 Plouzané. 5 - IFREMER Centre Manche - Mer du Nord, Laboratoire Comportement des Structures en Mer, BP 699, FR-62321 Boulogne-sur-Mer Cedex. 6 - IFREMER Centre Bretagne, ZI de la Pointe du Diable, Laboratoire Détection, Capteurs et Mesures, CS 10070, 29280 Plouzané. Colloque «Stations côtières HF Hauté Fréquence», 26-27 novembre 2014, Bordeaux.
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)
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
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 http:///difmarelcarnot/ /
La base de données MAREL Carnot http:///difmarelcarnot/ CORIOLIS Plus de 26 000 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
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
Exemple d application : influence de la stratégie d échantillonnage sur la distribution du P90 (contexte DCE, OSPAR, DCSMM) Frequency Frequency Frequency 0 50 150 250 0 50 150 250 0 50 150 250 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 2005 - Filtre des données acquises entre le lundi et le vendredi entre 07h00 et 19h00. Histogram of VP90.mois (1) 0 1 2 3 4 5 VP90.mois (2) Histogram of VP90.quinzaine (3) 0 1 2 3 4 5 VP90.quinzaine Histogram of VP90.semaine Modification des paramètres de tendances centrale et de dispersion 0 1 2 3 4 5
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).
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 2004-2008) Etats & Fluorescence Défaillance du capteur Evénements Extrêmes Exemple de la salinité Exemple de la turbidité
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 (2004-2008) Etats & Fluorescence Augm. Nitrate Salinité & Nitrate Chute salinité
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!)
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
Perspectives - Déploiement d une ligne transmanche de type Ferry Box entre Calais et Douvres (Contrat de Plan Etat Région 2015-2020 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)
Merci pour votre attention Merci à tout le personnel impliqué dans le projet MAREL Carnot Merci aux financeurs du projet MAREL Carnot