Prévision des échouages de sargasses dans l’Atlantique Tropical – FORESEA

FORESEA

La modélisation et la prévision des échouages sont essentielles pour concevoir des stratégies efficaces de gestion intégrée des risques, et font l’objet d’une demande forte et pressante de la société civile. Le projet FORESEA propose des activités de recherche interdisciplinaires destinées à améliorer notre compréhension des blooms de Sargasses et nos capacités de prévision des échouages massifs à court et long terme. Plus spécifiquement, les activités de recherche de FORESEA visent à :

  • faire progresser nos connaissances actuelles sur la distribution et la variabilité à grande échelle des efflorescences de Sargasses. Notre objectif est de déterminer les raisons de l’augmentation massive des populations de sargasses depuis 2011 et d’améliorer notre compréhension des conditions conduisant à la prolifération saisonnière des Sargasses, à la formation possible de radeaux, ainsi qu’à leur transport vers l’arc antillais.
  • intégrer ces connaissances dans un système de prévision saisonnière. L’objectif est de fournir des prévisions opérationnelles de distribution des Sargasses pour l’ensemble de l’Atlantique tropical plusieurs mois à l’avance (de t0 + à t0 + 7 mois), qui tienne compte des incertitudes liées à l’évolution saisonnière des conditions atmosphériques, océaniques et biogéochimiques de l’Atlantique Tropical.
  • le développement de méthodologies probabilistes qui autorisent à faible coût une descente d’échelle sur les zones côtières de la Martinique et de la Guadeloupe de l’information de distribution des Sargasses disponible à plus grande échelle (observations temps réel des Sargasses ou prévision saisonnière). Cela implique de combler le manque actuel de connaissances concernant la circulation océanique côtière et ses fluctuations autour de la Martinique et de la Guadeloupe, qui déterminent le transport de la haute mer vers les côtes, ainsi que les zones d’agrégation et d’accumulations sur le littoral.

contact: Julien Jouanno

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