SAGA

Système d’Anticipation et de Gestion des échouages d’Algues vertes

Présentation

Contexte

Les baies du littoral de la façade Manche Atlantique connaissent depuis des décennies des échouages d’algues vertes, généralement observés dans des baies aux faibles courants de marée résiduels.  

Ces dernières années, de nouveaux sites d’échouages apparaissent dans des zones encore préservées, comme le littoral du Pays de Morlaix en nord Bretagne. Depuis deux ans, ce secteur aux nombreux cours d’eau subit des échouages d’Algues Vertes (AV) dans des proportions inédites, dont on ignore les causes et raisons. Pour expliquer ces proliférations très dommageables à la conchyliculture locale, les acteurs locaux attendent des éléments tangibles, afin de définir des solutions curatives et d’adaptation.

▲ Échouage massif d’algues vertes sur les côtes bretonnes. © Getty Images

Les paramètres qui influencent la production algale sont principalement la température et le pH de l’eau de mer, l’ensoleillement et les apports nutritifs depuis les bassins versants via le lessivage des terres. L’évolution de l’état du milieu récepteur est sous l’influence directe des évolutions climatiques (vagues de chaleur, acidification du milieu marin, évolution de la taxonomie du phytoplancton…).

🛰️ Les missions satellitaires en cours et passées permettent d’estimer certains paramètres environnementaux pertinents dans les eaux littorales et d’évaluer l’évolution de l’occupation des sols sur les bassins versants (on rassemble ainsi des connaissances sur le temps long (climat) et le temps court (pression anthropique) à l’origine de ces “marées vertes”. De nombreuses mesures in situexistent à terre et en mer pour compléter les informations obtenues par satellite.

Objectif

Mené par ACRI-IN (ingénierie maritime et littorale) et ACRI-ST (observation de la Terre par satellite), l’objectif premier de SAGA consiste à créer une base de données cohérente incluant les paramètres déduits de l’observation spatiale et ainsi créer une base de jumeau numérique du phénomène d’algues vertes. Cette base de données servira à mettre en évidence i) les cohérences entre les données et une notion de leur incertitude, ii) une analyse des processus liant ces paramètres (exploitation mixte méthode statistiques et IA), et ainsi accéder à une meilleure connaissance pour anticiper les marées vertes et y remédier.

Méthodologie

Pour la qualité des eaux côtières, les informations spatialisées sont estimées à partir de données satellites moyenne et haute résolution (respectivement Sentinel-3 OLCI et Sentinel-2 MSI) en appliquant des algorithmes du Copernicus Marine Service CMS couramment utilisés par ACRI-ST. Les paramètres sont la chlorophylle-a (OC5/NIR), les mesures en suspension MES, la transparence et les Types Fonctionnels de phytoplancton( PFT). Les paramètres annexes comme la température de surface des eaux (SST) et la salinité seront extraits de CMS. Les séries temporelles d’environ 10 ans permettront d’analyser les tendances contribuant aux phénomènes d’échouage des AV. La validation des algorithmes se fera grâce aux mesures in-situ précitées.

La couverture d’algues vertes sur l’estran sera estimée à partir d’images haute résolution (Sentinel-2) et très haute résolution (PlanetScope, 3m) par combinaison d’indices de végétation et d’IA comme déjà réalisée par ACRI-ST (dans le cadre de l’Interreg RanTRans).

Les données météorologiques, débits des cours d’eau, l’état des parcelles agricoles (NDVI issu de Sentinel 2, type de culture) seront intégrés dans la base de données. Un modèle statistique établira une relation entre ces paramètres et nutriments, teneur en chlorophylle-a et données d’échouage. Le modèle déterministe construit par ACRI-IN pour le SAGE Léon Trégor et le Service public de l'eau AN DOUR sera exploité pour évaluer le lien entre pressions et usages.

La réalisation d’un jumeau numérique commencera par la constitution de la base de données incluant les différentes sources. Une préanalyse est nécessaire et sera réalisée avec les scientifiques participant à SAGA pour définir des zones « cohérentes » pour lesquelles il est envisageable d’agréger des données acquises sur chacune d’entre elles. On réduit ainsi la dimension du problème à la constitution de séries temporelles (bouées virtuelles). Elles seront aussi exploitées avec un modèle LSTM pour les relier aux informations temporelles d’apparition/disparition des algues vertes. Une fois l’apprentissage réalisé et validé, ce modèle sera exploité pour produire des bulletins diffusés vers les professionnels.

Site(s) d’application

France :

• Bretagne : Territoire du SAGE (Schéma d'Aménagement et de Gestion de l'Eau) Léon Trégor 

• Ille-et-Vilaine : Vallée de la Rance 

Données

Satellite

• Sentinel-2 et Sentinel-3 + PlanetScope pour le suivi de la qualité des masses d’eau, des échouages d’algues et des points/rejets suspects à terre

• Produits satellite Copernicus pour la température de surface de la mer

Autres

• Levés aéroportés :

  • images relevées par la station de Roscoff à l’aide d’un drone (survol récent de l’estran),

  • images produites par CEVA dans le cadre du programme de suivi algues vertes depuis 2002.
• Données in situ et/ou de réanalyses :

  • ERA5 Land et données SYNOP de MéteoFrance pour la pluviométrie

  • données de suivi des cours d’eau d’An Dour pour les teneurs en sels nutritifs sur les bassins versants

  • stations SOMLIT / REPHY, pour les sels nutritifs et le phytoplancton en mer

  • marégraphe SHOM, pour les niveaux marins

  • vigicrues et données SYNOP pour les débits et la pluviométrie

  • données agricoles 
• Données modélisées :

  • les rejeux numériques de salinité, de pluviométrie et de vent disponibles auprès de Copernicus

  • les données de débits du modèle Sinfem

  • le modèle hydrodynamique du secteur fournissant des champs de courants à très haute résolution

Résultats – Produit(s) final(aux)

Deux portails web seront créés lors du projet :

• une page web décrivant SAGA à des fins de communication et d’implication des parties prenantes ;
• un portail service permettant de visualiser les données des “bouées virtuelles” et les cartographies d’évolution (envahissement/retrait) de la surface des zones impactées. Le système d’IA permettra de diffuser des indicateurs (a priori à fréquence hebdomadaire ou mensuelle) sur les possibilités d’arrivée ou retrait de marées vertes et les risques d’échouage (avec un indice de qualité de cette prévision). 

👉 Ce portail permettra aux usagers de réaliser des remontées d’information pour signaler cohérences, incohérences ou conséquences socio-économiques sur leurs activités. Une fois acquis un certain niveau de confiance dans les projections, on pourra alors appliquer des scénarii du GIEC.

La base de données contient toutes les données exploitées par le projet et sera en accès libre ou avec licence en fonction des organismes qui ont mis leurs données à disposition de SAGA. Il s’agit d’une base de données dynamique continuellement mise à jour en fonction des nouvelles données.

Au terme du projet, une note de synthèse technique sera réalisée avec les partenaires scientifiques et partagée avec les acteurs du réseau ILICO (infrastructure de recherche littorale et côtière), et autres pour lequel ACRI-ST est membre du « Comité des Parties Prenantes » pour promouvoir l’apport du spatial en complément des données terrain.

Enfin, la plateforme PreviDour développée par ACRI-IN et ACRI-ST pour le Pays de Morlaix (cartographie des impacts des rejets d’assainissement sur le milieu marin) pourra être mise à contribution pour relayer des indicateurs apparaissant pertinents aux autorités locales.

Projet(s) lié(s) 

Projets non SCO

Profil de Vulnérabilité des eaux littorales Léon Trégor

Projets SCO

Sur le sujet des algues :

• HABHB : Système d'alerte des efflorescences nocives à forte biomasse pour la pisciculture en Norvège
• SEA-SMART : surveillance des écosystèmes côtiers pour soutenir la culture durable des algues et du varech en Afrique du Sud
• SwedCoast-BlueCarb : cartographie du carbone bleu (herbes marines et macroalgues) en Suède
• SeSaM et BESS : suivi des algues Sargasses