Ce schéma montre les éléments clés du modèle de hotspot de Messié. L'upwelling entraîné par le vent amène le nitrate à la surface, où il est consommé par les diatomées et autres phytoplanctons (algues microscopiques). Les diatomées sont à leur tour consommées par les copépodes, qui sécrètent de l'ammonium. Cet ammonium nourrit du phytoplancton plus petit, qui sont consommés par le zooplancton plus petit (animaux à la dérive). Au cours de ce processus, les courants océaniques entraînés par le vent éloignent à la fois les algues et les animaux du rivage. Crédit :Kim Fulton-Bennett/MBARI
Chaque année, des milliers de personnes viennent à Monterey Bay pour observer les frénésie alimentaire des oiseaux de mer, Lions de mer, et les baleines à bosse. Mais pourquoi certaines zones côtières, comme la baie de Monterey, devenir la Mecque des humains et de la faune ? Un nouveau modèle informatique des chercheurs de MBARI Monique Messié et Francisco Chavez peut prédire l'emplacement des points chauds biologiques dans le monde, en utilisant uniquement des informations de base sur les vents locaux, courants, et les concentrations de nitrate, qui agit comme un engrais pour les algues marines. Messié et Chavez ont récemment publié une description de leur nouveau modèle dans la revue Lettres de recherche géophysique .
La baie de Monterey est un point chaud pour les baleines et autres animaux marins en partie à cause de ses vastes essaims d'anchois et de krill. Les anchois et le krill sont abondants car cette zone abrite de nombreux petits animaux tels que les copépodes, ainsi que des algues microscopiques telles que les diatomées. Les diatomées poussent abondamment au printemps, quand il y a beaucoup de nitrate dans l'eau. Ce nitrate provient des eaux profondes qui sont transportées vers la surface lorsque de forts vents du nord-ouest éloignent les eaux de surface du rivage, un processus connu sous le nom de remontée d'eau.
Même si les upwellings ne durent généralement que quelques jours, leurs impacts biologiques peuvent se poursuivre pendant des semaines ou des mois, comme les efflorescences de diatomées permettent au zooplancton comme les copépodes et le krill de se nourrir, grandir, et reproduire. Pendant ce temps, les courants océaniques peuvent transporter à la fois les diatomées et le zooplancton à des dizaines de kilomètres de la côte.
Donc, la réponse courte à propos de la baie de Monterey est qu'il s'agit d'un point chaud en raison de la remontée des eaux. Cela peut être prédit en utilisant les modèles existants. Mais le modèle de Messié est inhabituel car il montre avec beaucoup de détails où les animaux (dans ce cas, copépodes) sont susceptibles de se rassembler dans et autour des zones d'upwelling.
L'utilisation d'un modèle informatique pour reproduire ce processus est un énorme défi. La plupart des modèles informatiques de l'océan sont extrêmement complexes, incorporant de nombreux facteurs différents sur les processus physiques et parfois biologiques qui se produisent à différentes profondeurs.
En revanche, Le nouveau modèle de Messié est relativement simple. Pourtant, il fait un travail étonnamment bon pour prédire les emplacements détaillés des points chauds connus autour de plusieurs des zones d'upwelling les plus importantes du monde.
Le modèle est conçu pour prédire la répartition géographique des copépodes comme celui-ci, qui a été recueilli près de la baie de Monterey. Crédit :Julio Harvey/MBARI
Au cœur du modèle se trouve le nitrate, un nutriment essentiel pour les diatomées et de nombreuses autres algues marines microscopiques (également appelées phytoplancton). De nombreux phytoplancton ont besoin de nitrate pour se développer. Mais les diatomées ne prolifèrent que lorsqu'il y a beaucoup de nitrate dans les eaux de surface ensoleillées.
Faute de données détaillées sur les concentrations de nitrates dans les centres d'upwelling éloignés, Messié et ses collègues ont utilisé des informations généralisées sur la quantité d'eau disponible en eau profonde dans les différentes zones d'upwelling, combinés avec des informations sur les vents locaux qui font remonter ce nitrate vers la surface.
Le modèle prend également en considération les courants océaniques. "L'une des choses que nous avons apprises en créant ce modèle, " a noté Messié, « était l'importance des courants océaniques dans le déplacement des nitrates et des algues dans l'océan. Au début, nous avons essayé de faire nos propres calculs de courants à partir d'informations généralisées sur les vents, mais nous avons finalement utilisé un référentiel de données existant qui fournissait des estimations des courants océaniques basées sur des données satellitaires."
Les chercheurs ont d'abord vérifié les résultats du modèle par rapport aux données de terrain collectées au large des côtes de la Californie centrale par MBARI, la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), et la California Cooperative Oceanic Fisheries Investigations (CalCOFI).
D'après Messie, "Le modèle a fait du bon travail en simulant les schémas généraux de succession du phytoplancton, et les différences entre les populations onshore et offshore." Par exemple, le modèle a prédit des concentrations maximales de copépodes à environ 50 à 100 kilomètres de la côte, un phénomène qui a été observé par les études de zooplancton CalCOFI dans la région.
Les points chauds de copépodes prédits par le modèle correspondaient également aux points chauds de krill identifiés lors des études de terrain de la NOAA. Le krill a tendance à vivre dans des eaux plus profondes que les copépodes, où ils pourraient ne pas être aussi affectés par les courants de surface. Pour cette raison, les chercheurs ont d'abord été surpris que le krill se retrouve dans les zones prédites comme des points chauds pour les copépodes. Mais le résultat est logique si l'on considère que les hotspots biologiques hébergent souvent de nombreux types d'animaux différents (oiseaux de mer, Lions de mer, et les baleines à bosse, par exemple).
Ces cartes montrent les densités de copépodes estimées par le modèle pendant la saison d'upwelling au large des côtes de la Californie et du Pérou. Les lignes pointillées montrent des courants liés à l'upwelling transportant les copépodes loin du rivage. Les points rouges indiquent où le modèle a prédit les populations les plus denses de copépodes. Les chiffres le long de la côte indiquent des points chauds biologiques connus auparavant. Crédit :Monique Messié/MBARI
Messié note que, tant qu'ils peuvent simuler avec précision les conditions du monde réel, plus petite, les modèles plus simples présentent plusieurs avantages par rapport aux modèles plus grands. Pour une chose, ils prennent beaucoup moins de temps à l'ordinateur pour fonctionner (certains gros modèles prennent des jours ou des semaines à fonctionner, même sur les supercalculateurs). Des modèles plus petits peuvent être exécutés plus ou moins en temps réel pour étudier les conditions et les événements existants alors qu'ils se produisent encore. Ils sont également relativement faciles à modifier pour tester des hypothèses scientifiques concurrentes.
A la baisse, Le modèle actuel de Messié est uniquement conçu pour simuler les conditions sur toute une saison d'upwelling (printemps et été en Californie centrale). En outre, il ne peut pas identifier les points chauds qui se forment à cause de sources de nitrates autres que les upwellings locaux. (Le golfe des Farallones, juste au large de la baie de San Francisco, pourrait être un tel endroit).
Messie, Chavez, et plusieurs collaborateurs de l'Université de Californie, Santa Cruz, a récemment reçu 700 $, 000, subvention de trois ans de la NASA pour étendre le modèle existant afin qu'il puisse suivre ou prédire l'évolution des points chauds mois par mois.
Ils espèrent également découvrir dans quelle mesure leurs points chauds modélisés de zooplancton correspondent aux points chauds connus pour les baleines et les oiseaux marins. Si la réponse est « très bien », le modèle peut être utilisé pour prédire où les baleines et les oiseaux de mer se rassemblent à différentes périodes de l'année. Cela pourrait aider les scientifiques qui étudient les animaux et les groupes de conservation dans l'espoir de les protéger, sans oublier les membres du public qui veulent connaître les meilleurs moments et endroits pour observer la faune.
L'article récent de Messié et Chavez montre que, même dans les modèles informatiques, petit peut parfois être beau.
