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Saulquin Bertrand, ENSTB & Francis Gohin, Ifremer.

Constitution de champs de données de température et de chlorophylle sur dix ans par interpolation d'images satellite. Saulquin Bertrand, ENSTB & Francis Gohin, Ifremer. Stations of the monitoring networks REPHY, SRN, SOMLIT. Cycle de la température observé à partir de données in situ.

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Saulquin Bertrand, ENSTB & Francis Gohin, Ifremer.

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Presentation Transcript

  1. Constitution de champs de données de température et de chlorophylle sur dix ans par interpolation d'images satellite. Saulquin Bertrand, ENSTB & Francis Gohin, Ifremer.

  2. Stations of the monitoring networks REPHY, SRN, SOMLIT.

  3. Cycle de la température observé à partir de données in situ. FLAMANVILLE 95.2% de la variance expliquée par les deux harmoniques. ROSCOFF 89.6% de la variance expliquée par les deux harmoniques.

  4. Variance expliquée par le modèle par rapport aux données satellites (1986-2006). SST(t)= P0+P1*t - P2*cos[2pi/365(t-P3)]-P4*cos[2pi/182.5(t-P5)]

  5. Interprétation des paramètres du modèle de SST. P3, date du jour le plus froid dans l'année P1, pente du réchauffement. SST(t)= P0+P1*t - P2*cos[2pi/365(t-P3)]-P4*cos[2pi/182.5(t-P5)]

  6. Etude de la covariance spatio-temporelle par l'étude des variogrammes. Une moyenne non « bruitée » utilisée pour calculer les anomalies est primordiale pour une bonne évaluation des variogrammes et donc de la covariance. Relation entre la covariance et le variogramme. Lorsque les variogrammes montrent un palier on a alors la relation: γ(h) =C0 - C(h). Dans le cas d'un variogramme spatio-temporel, les paramètres du variogramme théorique à estimer sont: Les portées spatiales et temporelles, le palier, et les pépites spatiales C0S et temporelles C0T,

  7. Variogrammes spatio-temporels des anomalies de température calculés sur l'Europe de 2000 à 2005. Dt=0 Dt=1

  8. Satellite SST Kriged satellite SST Station Nb match-ups Bias Sat-Situ St. dev. Sat-Situ Nb match-ups Bias Sat-Situ St. dev. Sat-Situ Profiles data 11 -0.47 0.92 50 -0.39 0.84 Thermo-salinograph data 916 -0.23 0.51 5717 -0.17 0.51 La température krigée comparée aux données insitu. En un point l'anomalie krigée est obtenue à partir des observations situées dans un voisinage spatio-temporel défini et du variogramme théorique, en minimisant la variance de l'anomalie estimée. La température est obtenue par addition de l'anomalie krigée à la moyenneissue du modèle.

  9. La série de champs de température à 4 km journaliers de 1986 à 2006. ftp://www.ifremer.fr/pub/ifremer/cersat/products/gridded/sst-l4hr-AVHRR-fnd

  10. Cas de la synthèse multi-capteurs pour la Chlorophylle-a. • La variance des anomalies de chlorophylle étant beaucoup plus importante sur l'Europe • que la variance des anomalies de température, et notamment sur les côtes, les variogrammes ont été calculés sur des sous zones pour mieux restituer la variabilité observée. • Ce produit étant une synthèse des produits OC5 issus des capteurs SeaWiFS (1998-2002), Modis (depuis 2002) et Meris (depuis 2006), il faut également s'assurer de la bonne intercalibration des différents produits avant de fusionner ces données.

  11. Etude de la covariance spatio-temporelle des anomalies de Chlorophylle-a par région et par mois de 2002-2004

  12. Portée spatiale Palier Pépite temporelle Pépite spatiale Détermination des paramètres du variogramme régional de type sphérique: Gamma = palier*(1.5*d-.5*d^3)+px+pt pour d < portée et Gamma = palier + px + pt pour d > portée

  13. Généralisation des paramètres de pépites, portées et palier en tout point de la zone. Pépites spatiales en fonction de la moyenne mensuelle de chlorophylle-a au carré.

  14. Pépites temporelles en fonction de la moyenne mensuelle de chlorophylle-a au carré.

  15. Paliers en fonction de la moyenne mensuelle de chlorophylle-a au carré.

  16. Les portées spatiales ont été déterminées en interpolant les portées déduites des ajustements sur les variogrammes régionaux.

  17. Les variogrammes théoriques finaux. Gamma =palier*(1.5*d-.5*d^3)+px+pt pour d< portee et Gamma =palier+px+pt pour d>portée avec d=sqrt((du/port_spatiale)^2+(dt/portee_temporelle)^2).

  18. Exemple de synthèse pour le 30/09/2008, données Modis disponibles de J-5 à J.

  19. Exemple de synthèse pour le 30/09/2008, données Meris disponibles de J-5 à J.

  20. Interpolation optimale de Chl-a par Krigeage, synthèse du 30/09/2008, résolution 1km. http://www.ifremer.fr/cersat/images/couleur_tmp/

  21. Comparaison des données satellite initiales aux données in situ de 1998 à 2007.

  22. Comparaison des données analysées aux données in situ.

  23. Commentaires: • Il faudra illustrer l’influence des choix de variogrammes (globaux ou régionaux) sur les • estimations de Chlorophylle-a et des erreurs associées. • La synthèse de SST est robuste et a été utilisée en comparaison avec des sorties de modèles • et des climatologies in situ dans une étude sur le réchauffement climatique dans le golf de • Gascogne (Sylvain Michel, Ifremer 2008). • Une première version du produit de synthèse multi-capteurs de Chlorophylle-a est aujourd’hui • en phase de validation. • Il serait intéressant de comparer les résultats obtenus avec la méthode de krigeage et les • variogrammes régionaux avec d’autres méthodes statistiques d’interpolation.

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