Analyses de données à haute fréquence dans l’environnement marin côtier: méthodologies
Atelier RNSM Haute fréquences Wimereux 22-23 octobre
François Schmitt
DR CNRSLaboratoire d’Océanologie et de
GéosciencesWimereux
Outline
- Methodology: general considerations
- MAREL data: spectra/PDF
- Valvometry - shot noise
- PAR high frequency
• Different components (phyto, zoo, nutriments, viruses,…)
• Many interactions/coupling (predator-prey, consommation,…)
• Hydrodynamic transport (turbulence: large range of scales, mixing, lost of predictability, stochastic aspect,…)
Complexity of aquatic ecosystems
-> complex systems, nonlinear, large number of degrees of freedom
-> need specific methods for the analysis
Consequences of nonlinearity
reality Deterministic “Models”
≠
Mean{Interactions at microscales of
quantities}
Large scale interactions of
Mean{quantities}
-> The deterministic “models” (transport, biogeocemistry, …) have an intrinsic wekness-> to avoid this, try to understand microscale
dynamics-> better understand dynamics before averaging
(1) Better understand processes
(2) Try to extract some laws
(3) Search for universality in patterns, coupling
Objectives of high frequency measurements
In maths, two classical ways to deal with a space-time system
(1) Eulerian approach
(2) Lagrangian approach
Fixed position sampling: Eulerian approach. Very useful information about the evolution of the process in time
About fixed sampling
• MAREL = French acronym for Network of Automatic Measurements in the Littoral Environment
• Multiparameters (T, S, pH, O2, etc.), fixed point
• 10 or 20 minutes resolution
Objectives:
measurement on a scale range including long term
in the context of water quality monitoring, estimation of a « normal state »
Marine data: Marel system
• routine maintenance
• occasional failures
many gaps of variable duration
Objectives: find adequate analysis methods
adapted for a wide range of scales
and large data bases
that can work for data possessing many gaps
Marine data: Marel system
Approachs borrowed from the field of turbulence:
Power spectral density
Structure functions (statistical moments for increments) and multifractal modelling
PDFs for increments
Marel system - methods
E( f ) =2π
C(τ )cos( fτ )dτ0
∞
∫
Example data from MAREL Honfleur
Estuarine buoy
Data from 1997 to 2007
From 30,000 to 70,000 data for each series
Ex: T, S, DO, pH
MAREL Honfleur
T
MAREL Honfleur data
Coastal « buoy »
Data since 2004
Between 10.000 and 70.000 datapoints for each series (at 20 min resolution)
Here consider only temperature data
MAREL Carnot
Boulogne-sur-mer (France)
Marine data: Marel Carnot
The data
Hourly temperature data from 2004 to 2007. About 30,000 data points recorded in Boulogne-sur-mer (North of France)
Coastal marine temperature data recorded through the MAREL autonomous monitoring system (IFREMER) at 20 min. resolution, and averaged at 1 hour resolution
Atmospheric temperature data recorded hourly by METEO-FRANCE
T
The whole series showing 3 annual cycles
The data
T
The data
A one-year zoom showing the parallel evolution of atmospheric and marine temperature time series
T
The data
The flux Q=Ta-To showing intermittent large positive and negative values
T
The data
Dissymetry
Some statistics for the flux Q=Ta-To:Q>0: 28% of the valuesQ<0: 71% of the values
Mean of flux for negative values: -2.6 °CMean of flux for positive values: 2.3 °C
Oceanic waters are usually warmer than the atmosphere
T
Pdf of the temperature data: shows that
atmospheric data have a wider range of values
PDF analysis
T
Spectral analysis
scaling ranges and pikes associated to periodic forcing (daily cycle and tide)
Ta and To spectra are similar for time scales larger than 10 days. For smaller time scales, there is mainly a difference in slopes
T
modelingExperimental oceanic data (black) compared to modeled ones (red). Quite good superposition
TO (t) = (t−u)0.3−1TA(u)dut−T
t∫
Variabilité des micro-fermetures des huîtres
Collaboration avec JC Massabuau, G Durrieu (UMR EPOC)
Stage M2 M. de Rosa (2008)
Micro-electrodes
Données à haute fréquence (1.6 s) de valvométrie.
Analyse statistique des micro-fermetures à l’aide de la théorie des shot noise (bruit de grenaille).
Utilisation pour différencier les situations « normales » et perturbées par une micro-algue.
Variabilité des micro-fermetures des huîtres
Données
Données de valvométrie recueillies en 2007 à une résolution de 1.6s. Environ 900,000 points enregistrés en baie d’Arcachon
Page web: acquisition en continu.
Variabilité des micro-fermetures des huîtres
Données
Deux exemples de séries temporelles montrant de nombreuses micro-fermetures à haute fréquence. On conste aussi une influence de la marée.
Variabilité des micro-fermetures des huîtres
Zoom sur une période de 30 minutes : on constate des micro-fermetures très rapides, avec:- des temps inter-événements aléatoires;- des amplitudes de micro-fermetures aléatoires.
Variabilité des micro-fermetures des huîtres
Fermeture à haute fréquence avec des inter-événements et amplitudes aléatoires, suggère l’utilisation de la théorie des shot noise nonlinéaires.
Aproche développée à l’origine en électronique. Généralisé ensuite en physique nonlinéaire: un système bombardé aléatoirement et de façon discrète par des chocs d’amplitude aléatoire (Eliazar and Klafter 2006, 2007).
Dans ce cadre la première étape de la modélisation est de considérer:
- la densité de probabilité des temps entre micro-fermetures;
- la densité de probabilité de l’amplitude des micro-fermetures.
Modélisation à l’aide de la théorie des « shot noise » - « bruits de grenaille »
amplitudes Inter-temps
Variabilité des micro-fermetures des huîtres
Influence d’une pollution micro-algale (pseudo-nitzschia)
En situation de pollution:
-> beaucoup moins de chocs (trois fois moins)
-> influence sur les pdf de temps et amplitude: plus de gros chocs, plus d’intertemps longs
Inter-tempsamplitudes
Variabilité des micro-fermetures des huîtres
Spectres d’énergie en Fourier invariants d’échelle
Spectres de la forme E() = C avec =1.5 à 1.6, proche de 5/3 (turbulence)
Influence probable de la turbulence sur la dynamique de micro-fermeture.
measuring device
Alec Electronics
data
Too low resolution
Seems to have
smooth fluctuations
data
21 days chosen, from 17 March 2006 to 12 May 2006
1 second sampling rate
About 50,000 to 60,000 datapoints for each series
Roof top of Wimereux marine station (north of France,
Eatern English channel, latitude 50°43’)
Variable meteorological conditions (often cloudy…)
data
Huge intermittent fluctuations
For the clear sky fit, I0 is unknown: cannot be determined from the data
I =
I 0 c1 −c2 cosπt12( )ifc1 > c2 cosπt
12 0ifc1 ≤c2 cosπt
12
⎧⎨⎩⎪
I =I 0 c1 −c2 cosπt
12( )ifc1 > c2 cosπt12
0ifc1 ≤c2 cosπt12
⎧⎨⎩⎪
data
data analysis: detrended data
data analysis: power spectra
data analysis: power spectra
Scaling power spectra, slope =1.8-2.0
No characteristic scale, except change of slope at
about frequency 300-1000 h-1 -> time scale 3-12 s
Next step, structure function analysis
Publications
Published. Dur, G., F. G. Schmitt, S. Souissi: Analysis of high frequency temperature time series in the Seine
estuary from the Marel autonomous monitoring buoy, Hydrobiologia, 588, 59-68, 2007
Schmitt FG, G. Dur, S. Souissi, S.B. Zongo, Statistical properties of turbidity, oxygen and pH fluctuations in the Seine river estuary (France), Physica A, 387, 6613-6623, 2008
Zongo, S.B., F.G. Schmitt, A. Lefebvre, M. Repecaud, Observations biogéochimiques des eaux côtières à Boulogne-sur-mer à haute fréquence: les mesures automatiques de la bouée MAREL, in Du naturalisme à l’écologie, presses UOF, sous presse.
Submitted. Zongo, S.B., F.G. Schmitt, A. Lefebvre, Multiscale dynamics of biogeochemical parameters in the
English Channel waters, submitted to Progress in Oceanography
Zongo, S.B., F.G. Schmitt, Scaling pH fluctuations in coastal waters of the English Channel: relations with temperature fluctuations, submitted to Journal of Marine Systems.
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