Abstract :
[en] In oceanography, the mixed layer refers to the near surface part of the water column
where physical and biological variables are distributed quasi homogeneously. Its depth
depends on conditions at the air-sea interface (heat and freshwater fluxes, wind stress)
and on the characteristics of the flow (stratification, shear), and has a strong influence on
biological dynamics.
The aim of this work is to model the behaviour of the mixed layer in waters situated
to the south of Gran Canaria island, as well as the annual biological cycles (nutrients,
planktons, detritus) which depend on it.
To this end the one dimensional version of the ROMS (Regional Ocean Modelling System ) model is applied.
The model consists of a physical model coupled with a biological one, with a mixed layer sub-model (K-Profile Parameterization).
Initialization is done using mean profiles established from in situ data, forcing is from
monthly means of heat fluxes, surface temperature, wind stress and heat flux sensitivity to
sea surface temperature. These physical parameters are extracted from climatic databases
and averaged over a 10-year period. Their annual variations are interpreted in order to
physically predict the resulting behaviour of the mixed layer.
The model is tested by means of a sensitivity analysis with respect to the forcing
conditions, as well as through a comparison with other models for the case of idealized situations.
Simulations are then performed, underlining, in summer, a strong stratification and a
shallow mixed layer under the effect of the important heat fluxes; in late winter, a deep
mixed layer due to convective mixing, causing an injection of nutrients into the
layer and a phytoplankton bloom in February.
Sverdrup critital depth euphotic theory is applied in the interpretation of these observations.
Finally the model validation is achieved either through in situ data, or through climatic
data, bringing to light a qualitative and quantitative agreement between model results
and reality, for the physical variables as well as the biological ones.
[fr] En océanographie, la couche de mélange désigne la partie de la colonne d'eau proche
de la surface et dans laquelle les variables physiques et biologiques sont distribuées de
manière quasi-homogène. Sa profondeur dépend des conditions à l'interface air-mer (flux
de chaleurs et d'eau douce, tension du vent) et des caractéristiques de l'écoulement (stratification, cisaillement), et a influence importante sur la dynamique biologique.
L'objectif de ce travail est de modéliser le comportement de cette couche de mélange
dans les eaux situées au sud de l'île de Gran Canaria, ainsi que les cycles annuels biologiques (nutriments, planctons, détritus) qui en dépendent.
À cet effet la version à une dimension du modèle ROMS (Regional Ocean Modelling
System ) est utilisée. Elle consiste en un modèle physique couplé à un modèle biologique,
avec un sous-modèle de couche de mélange (K-Profile Parameterization ).
L'initialisation est réalisée à partir de profils moyens construits grâce à des données
in situ, le forçage à partir de moyennes mensuelles de flux de chaleur, de température
de surface, de tension du vent et de sensibilité du flux de chaleur net par rapport à
la température de surface. Ces grandeurs physiques sont extraites de bases de données
climatiques et moyennées sur une période de dix ans. Leurs variations annuelles sont
interprétées de manière à prédire physiquement le comportement de la couche de mélange
qui en résulte.
Le modèle est testé par une analyse de sensibilité par rapport aux conditions de forçage
ainsi que par une comparaison avec d'autres modèles dans le cas de situations idéalisées.
Les simulations sont ensuite effectuées, mettant en évidence, en été, une forte stratification et une couche de mélange peu profonde sous l'effet des importants flux de chaleur ;
à la fin de l'hiver, une couche de mélange profonde due au mélange convectif, provoquant
une injection de nutriments dans la couche euphotique et un bloom de phytoplancton en
février. La théorie de la profondeur critique de Sverdrup est appliquée pour interpréter
ces observations.
observations.
Enfin, la validation du modèle est réalisée d'une part grâce à des données in situ,
d'autre part grâce à des données climatiques, révélant un accord qualitatif et quantitatif
entre les résultats du modèle et la réalité, aussi bien pour les variables physiques que
biologiques.
