Modéliser les courants océaniques pour mieux comprendre le changement climatique
Les océans couvrent plus de 70 % de la surface de la Terre et leurs courants et mouvements sont essentiels pour comprendre et prévoir les effets du changement climatique. De plus en plus de données sont collectées sur les océans et le défi consiste maintenant à les exploiter. Financé par l'UE, le projet OCEANDATAMODELS a développé de nouvelles méthodes pour analyser la grande quantité de données collectées par des dispositifs flottants spécialisés qui suivent les trajectoires des particules d'eau dans l'océan. «Notre principale innovation a été la conception de nouveaux modèles statistiques et outils analytiques capables de capturer les oscillations tourbillonnaires causées par la rotation de la Terre (effet de Coriolis), les effets des marées et de leurs contre-courants connus sous le nom d'eddies (tourbillons de turbulence), ainsi que les turbulences de l'eau», déclare Sofia Olhede, coordinatrice du projet OCEANDATAMODELS). Les modèles des trajets des particules d'eau de l'océan font maintenant partie intégrante du vaste ensemble de techniques statistiques utilisées par les spécialistes du climat pour mieux comprendre et prévoir le changement climatique. Des bouées dérivantes suivies par satellite Les chercheurs du projet ont utilisé les grandes quantités de données de la National Oceanic and Atmospheric Administration des États-Unis qui, dans le cadre de son programme Global Drifter Programme, a recueilli des centaines de millions d'observations sur les courants, la température de surface des océans, la pression atmosphérique, les vents et la salinité au cours des 40 dernières années. Ces données ont été collectées par des bouées dérivantes suivies par satellite qui surveillent le mouvement des particules d'eau à la surface des océans, permettant ainsi aux scientifiques de suivre de près la circulation globale des océans. «La difficulté de la modélisation du mouvement des bouées dérivantes réside dans le fait que les données se déplacent dans le temps et l'espace – c'est ce que nous appelons une perspective de 'Lagrange' - et ces types de données nous ont conduit à développer une nouvelle boîte à outils de méthodologie statistique et scientifique», explique le Dr Adam Sykulski, chercheur principal du projet à l'Université de LancasterLe projet a établi des modèles statistiques innovants, en utilisant une approche interdisciplinaire basée à la fois sur les statistiques et l'océanographie. Les chercheurs ont ensuite pu cartographier la façon dont nos océans varient dans le temps et l'espace, en étudiant des facteurs tels que la turbulence des courants autour de l'équateur et la façon dont les particules d'eau de différents océans se mélangent et se déplacent partout dans le monde. Un diagramme spaghetti retraçant le trajet des bouées dérivantes est un exemple de modélisation réalisée par les chercheurs. Les différents trajets suivis par ces bouées permettent aux scientifiques de déterminer à quelle vitesse et de quelle manière les océans se mélangent et se déplacent. Les modèles développés par OCEANDATAMODELS ne sont pas seulement utiles aux scientifiques du changement climatique, ils sont également utilisés pour suivre et comprendre le déplacement de problèmes écologiques tels que les marées noires, ainsi que les déplacements océaniques d'espèces animales comme le plancton. Les résultats du projet ont été publiés dans une série de revues scientifiques et certaines données sont accessibles au public à partir du site web du Global Drifter Program. Les techniques de modélisation développées par OCEANDATAMODELS peuvent également être appliquées à d'autres domaines dont l'analyse des signaux sismiques, les neurosciences, la glaciologie et l'écologie. En attendant, Mme Olhede pense qu'un prochain objectif pour les chercheurs pourrait être d'étendre le modèle actuel pour passer d'une approche bidimensionnelle à une exploitation de données tridimensionnelles prenant en compte les profondeurs de l'océan.
Mots‑clés
OCEANDATAMODELS, océans, bouées dérivantes, changement climatique, courants, marées
