Faire évoluer Copernicus pour une meilleure surveillance des océans
Nos océans sont essentiels dans la mesure où ils absorbent 30 % des émissions de carbone générées par l’humain et 90 % de l’excès de chaleur, et fournissent 17 % des protéines animales de la planète. Comprendre les processus océaniques est vital pour notre climat et notre sécurité alimentaire. Le service Copernicus de surveillance du milieu marin (CMEMS) fournit des données de référence systématiques sur l’état physique et biogéochimique de l’environnement marin (y compris la glace de mer), ainsi que des données relatives à la dynamique de l’océan mondial. Il s’agit de la base sur laquelle sont bâtis de nombreux modèles marins. La capacité de prévision des modèles d’écosystèmes marins étaient toutefois limitée, ne prévoyant que cinq à six jours à l’avance des événements préjudiciables tels que l’épuisement de l’oxygène et la pollution par les nutriments. Ces prévisions manquaient souvent de précision en raison de son manque d’intégration avec les données du monde réel. Le projet SEAMLESS se propose d’améliorer la capacité du CMEMS à évaluer avec plus de précision les impacts du changement climatique sur les écosystèmes océaniques et la sécurité alimentaire. «Le CMEMS manque souvent d’informations fiables concernant l’incertitude de modèle et les relations entre les parties observées et non observées du système marin», explique le coordinateur du projet, Jozef Skakala, du Plymouth Marine Laboratory (laboratoire marin de Plymouth), au Royaume-Uni. «Cela limite la qualité des prévisions et des simulations d’écosystèmes.» L’objectif de SEAMLESS est de mieux comprendre l’impact de l’activité humaine et du changement climatique sur les écosystèmes marins. En améliorant la précision des modèles, le projet a pu fournir des informations essentielles sur la santé des océans, et ces nouvelles connaissances serviront de base aux politiques et aux pratiques visant à promouvoir une gestion durable des ressources marines de l’Europe. Il a développé de nouvelles méthodes qui permettent d’intégrer les données de la physique et de la biogéochimie, en s’appuyant sur des observations provenant à la fois de satellites et de sources in situ. Ce prototype de système qui utilise de nouvelles méthodes d’assimilation de données qui peuvent tenir compte de l’incertitude de modèle, permet de mieux relier les différents processus et variables simulés qui affectent les indicateurs de l’écosystème, en reliant la dynamique du plancton, le cycle du carbone et d’autres processus critiques.
Combler les manquements
Les données améliorées des modèles océaniques que fournit SEAMLESS renforcent notre capacité à surveiller et à évaluer la santé des écosystèmes marins dans des cadres politiques, à déployer une planification spatiale marine, à gérer l’aquaculture et la pêche, et à étudier l’impact du changement climatique et des activités humaines sur les écosystèmes océaniques. De plus, de nouvelles plateformes d’observation telles que des planeurs marins et des flotteurs Argo biogéochimiques ont été intégrées à Copernicus, ce qui a permis d’améliorer la précision et la profondeur des données. SEAMLESS a également doté cinq centres de prévision européens du service Copernicus de surveillance de l’environnement marin d’outils permettant de mieux prévoir les changements océaniques dans la mer du Nord, l’Atlantique Nord, la mer Méditerranée, la mer Baltique et la mer Arctique. Ces avancées ont permis de prévoir des événements préjudiciables tels que la pollution par les nutriments et la prolifération d’algues, tout en renforçant la compréhension de la réponse des écosystèmes à l’activité humaine et au changement climatique. Des nouvelles connaissances permettront d’élaborer des politiques de promotion d’une gestion durable des océans d’Europe», explique Jozef Skakala.
Des résultats notables
À la fin du projet, SEAMLESS avait considérablement fait évoluer la capacité du CMEMS à fournir des simulations optimisées des prévision passées et futures concernant les conditions océaniques. Ces réanalyses et prévisions seront précieuses pour diverses parties prenantes, notamment les décideurs politiques, les planificateurs côtiers, les institutions de surveillance, les aquaculteurs et les scientifiques du changement climatique. Le projet a également créé un prototype de modélisation assimilatrice convivial et à code source ouvert, qui forme déjà les parties prenantes à l’élaboration de prévisions maritimes, contribuant à former la nouvelle génération d’experts qui protégeront nos océans.
Mots‑clés
SEAMLESS, Copernicus, CMEMS, écosystèmes marins, assimilation de données, sécurité alimentaire, modèles
