Modélisation et interpolation spatiale 3D pour l'étude de l'écosystème pélagique marin

• Main Author: Sahlin, Per Jonas
• Other Authors: Mostafavi, Mir Abolfazl, Babin, Marcel
• Format: Other/Unknown Material
• Language: French
• Published: 2018
• Subjects: SD 121 UL 2014; Imagerie tridimensionnelle; Pelagos > Systèmes d'information géographique; Océanographie > Simulation par ordinateur; Affichage tridimensionnel; Mer de Beaufort; ArcticNet; Arctique*
• Online Access: https://hdl.handle.net/20.500.11794/24883

En raison de la nature dynamique et volumétrique de l'écosystème marin pélagique, sa modélisation spatiale constitue un défi important. La représentation conventionnelle des phénomènes de ce milieu s’effectue par des coupes statiques verticales ou horizontales dans un environnement bidimensionnel (2D). Cependant, comme le démontre ce mémoire, l'étude de l'écosystème marin peut être grandement améliorée grâce à la modélisation spatiale tridimensionnelle (3D). L’apport principal de cette étude est d’avoir démontré le potentiel et la pertinence de la modélisation spatiale 3D pour l’environnement pélagique marin. Cette étude confirme que les outils émergents de visualisation scientifique dans le domaine de la modélisation géologique peuvent servir à améliorer l’étude de cet écosystème. Elle permet également de combler une lacune importante identifiée dans la littérature scientifique en examinant la performance des méthodes d’interpolation spatiale 3D. L’interpolation spatiale est une étape essentielle de la modélisation spatiale 3D des phénomènes continus (p.ex. salinité, température, etc.), mais aucune étude n’avait encore évalué son efficacité pour l’environnement pélagique marin. Il s’agit donc d’un pas important vers le développement d’un système d’information géographique (SIG) marin 3D complet. Les avantages de migrer vers une modélisation spatiale 3D sont discutés dans le contexte de la campagne océanographique ArcticNet-Malina, réalisée dans la mer de Beaufort (Arctique canadien) en 2009. Des représentations spatiales 3D basées sur une stratégie d’interpolation 3D robuste et optimale de cinq variables pélagiques marines (température, concentration en chlorophylle a, coefficient d’atténuation particulaire, distribution des eaux de l'halocline supérieure et flux vertical de carbone organique particulaire) sont présentées et leurs valeurs écologiques sont discutées. Spatial modeling of the marine pelagic ecosystem is challenging due to its dynamic and volumetric nature. Consequently, conventional ...