Developement and exploitation of new approaches for observation of phytoplankton community composition from BGC-Argo floats in open ocean
Développement et exploitation de nouvelles approches pour l'observation de la composition des communautés phytoplanctoniques à partir des flotteurs BGC-Argo dans l'océan ouvert
Résumé
Phytoplankton play a key role in the regulation of many biogeochemical cycles. It is responsible for half of the world's primary production, contributing to the marine food chain and regulating carbon fluxes between the ocean and the atmosphere. These processes vary with both phytoplankton biomass and community composition. It is therefore a critical challenge to monitor phytoplankton biomass and community composition on a global scale. The BioGeoChemical-Argo (BGC-Argo) program aims to monitor and understand key biogeochemical processes on a global scale by developing an array of profiled Argo floats equipped with an array of biogeochemical sensors. The floats provide information on the phytoplankton community by measuring fluorescence, an indicator of chlorophyll-a concentration, used as a proxy of phytoplankton biomass. However, this measurement has been shown to be highly variable on a global scale. Moreover, it remains complicated to describe the composition of the phytoplankton community from in-situ sensors. First, this thesis presents the role of the phytoplankton community in the variability of the in-situ fluorescence response. A database of fluorescence and chlorophyll-a concentration measurements was studied to demonstrate the key role of phytoplankton community composition on the relationship between fluorescence and chlorophyll-a concentration at different spatial and temporal scales. Then, we developed two different methods to evaluate the phytoplankton community composition. The first one is based on the use of multispectral fluorescence, to estimate a taxonomic index of phytoplankton composition. The second uses a combination of optical and hydrographic measurements to estimate the concentration of four different plankton groups in organic carbon and total particulate organic carbon concentration. Both approaches are based on machine learning methods. In the first case, we established a protocol that collected laboratory and field data to better understand the fluorescence response at different wavelengths as a function of phytoplankton community composition. For the second method we collected data at sea during one year to increase an already existing database. These two methods allowed us to highlight the possibility of estimating the composition of the phytoplankton community from the BGC-Argo profiling floats.
Le phytoplancton joue un rôle clé dans la régulation de nombreux cycles biogéochimiques. Il est responsable de la moitié de la production primaire mondiale, ce qui contribue à la chaîne alimentaire marine et régule les flux de carbone entre l'océan et l'atmosphère. Ces processus varient à la fois en fonction de la biomasse du phytoplancton et de la composition de la communauté. C'est donc un défi crucial que de pouvoir surveiller la biomasse du phytoplancton et la composition de la communauté à l'échelle mondiale. Le programme BioGeoChemical-Argo (BGC-Argo) vise à surveiller et à comprendre les processus biogéochimiques clés à l'échelle mondiale en développant un réseau de flotteurs Argo profilés équipés d'une série de capteurs biogéochimiques. Les flotteurs fournissent des informations sur la communauté phytoplanctonique en mesurant la fluorescence, un indicateur de la concentration en chlorophylle-a, utilisée comme indicateur de la biomasse phytoplanctonique. Cependant, il a été démontré que cette mesure est très variable à l'échelle mondiale. De plus, il reste encore compliqué de décrire la composition de la communauté phytoplanctonique à partir de capteurs in-situ. Dans un premier temps, ce travail de thèse présente le rôle de la communauté phytoplanctonique dans la variabilité de la réponse de fluorescence in-situ. Une base de donnée de mesure de fluorescence et de concentration en Chlorophylle-a a été étudié pour démontrer le role clé de la composition de la communauté phytoplanctonique sur le rapport entre fluorescence et concentration en chlorophylle-a à différentes échelles spatiales et temporelles. Ensuite, nous avons développé deux méthodes différentes pour évaluer la composition de la communauté phytoplanctonique. La première repose sur l'utilisation de la fluorescence multispectrale, pour estimer un indice taxonomique de la composition du phytoplancton. La seconde utilise une combinaison de mesures optiques et hydrographiques pour estimer la concentration de quatre différents groupes de plancton dans le carbone organique et la concentration du carbone organique particulaire total. Ces deux approches reposent sur des méthodes de machine learning. Dans le premier cas, nous avons établis un protocole qui a permis de récolter des données en laboratoire et sur le terrain pour mieux comprendre la réponse de fluorescence à différentes longueurs d’ondes en fonction de la composition de la communauté phytoplanctonique. Pour la deuxième méthode nous avons récolté des données en mer pendant un an pour pouvoir augmenter une base de donnée déjà existante. Ces deux méthodes ont permis de mettre en avant la possibilité d’estimer la composition de la communauté phytoplanctonique à partir des flotteurs profileurs BGC-Argo.
Domaines
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