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Hdr Année : 2020

Towards a computational ecology of plankton

Vers une écologie computationnelle du plancton

Résumé

Ma carrière scientifique a commencé par l'étude du comportement des larves de poissons. J'ai prouvé qu'elles nagent à des vitesses non-négligeables, s'orientent, notamment en fonction de l'azimut solaire, et s'orientent mieux en groupe que seules. Quand ces capacités comportementales sont introduites dans des modèles Lagrangiens de dispersion, elles influencent les patrons spatiaux de recrutement, réduisant souvent les distances de dispersion. Je me suis également intéressé à la distribution tridimensionnelle de ces larves et du plancton associé. Ces études ont montré que, dans les structures à mésoéchelle, une très haute résolution spatio-temporelle est nécessaire pour parvenir à détecter des patrons clairs dans la distribution des organismes ou les associations entre taxa. À plus large échelle, je me suis ensuite intéressé à la biogéographie d'espèces pélagiques. Dans un atlas de l'océan Austral, la modélisation de la niche écologique d'espèces de poissons et de krill a souligné la forte influence des fronts circum-antarctiques. Les travaux de régionalisation de la Méditerranée ont montré que des communautés spécifiques d'organismes pélagiques exploitent la zone de gradient entre les bassins Est et Ouest. La comparaisons entre diverses régionalisations de cette région a permis d'identifier des zones, de stabilité ou de fort gradient, cohérentes quelles que soit les caractéristiques des masses d'eau considérées. Enfin, j'ai contribué à l'effort d'observation à long terme mené à Villefranche, notamment en mettant en place un système de centralisation et visualisation des données récoltées. L'exploitation de ces données a confirmé que la Méditerranée est une zone où le changement climatique est prononcé, que l'oligotrophisation associée résulte en une diversification des organismes zooplanctoniques et que le recrutement des poissons côtiers est cohérent spatialement mais extrêmement sporadique temporellement. Le point commun entre ces activités apparemment disparates est l'utilisation d'outils numériques pour répondre à des questions écologiques. Mon projet de recherche est également focalisé sur des approches ``computationnelles'', telles que l'apprentissage machine, qui combine de nombreux calculs unitaires pour reconnaitre des structures dans de grandes masses de données. Ces données sont de maintenant disponibles pour l'étude du plancton, notamment grâce à de nouveaux instruments d'imagerie. Je commencerai par poursuivre mes efforts actuels vers l'automatisation de l'identification d'organismes planctoniques sur des images. En utilisant ces nouveaux outils instrumentaux et logiciels, il deviendra possible de décrire la distribution spatio-temporelle du plancton à la même, haute, résolution que son environnement biogéochimique. Cela permettra d'étudier leurs intéractions dans les structures à submésoéchelle, qui sont primordiales pour la dynamique de ces organismes à plus grande échelle. Enfin, à cette grande échelle, les satellites permettent d'avoir une vision synoptique de la couche de surface des océans. Je propose d'utiliser les corrélations spatio-temporelles locales dans données qu'ils récoltent pour décrire, et prédire à l'échelle globale, la structure des communautés de zooplancton.
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Identifiants

  • HAL Id : tel-04018620 , version 1

Citer

Jean-Olivier Irisson. Towards a computational ecology of plankton. Biodiversity and Ecology. Sorbonne Université, 2020. ⟨tel-04018620⟩
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