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10.6 : Mer et houle - Géosciences

10.6 : Mer et houle - Géosciences


Mer: Zone où les ondes de vent sont générées, période et longueurs d'onde mixtes. Les mers sont généralement un fouillis chaotique de vagues de différentes tailles (hauteur des vagues, longueurs d'onde et périodes) (figure 10.16).
Mer entièrement développée: Les vagues de taille maximale peuvent croître en fonction d'un certain fetch, vitesse du vent et durée.

La houle de l'océan fait référence à une série de vagues de surface de l'océan qui n'ont pas été générées par le vent local. Gonfler fait référence à une augmentation de la hauteur des vagues due à une tempête lointaine. Les vagues de la houle océanique ont souvent une grande longueur d'onde. La houle peut se développer sur les lacs et les baies, mais leur taille varie en fonction de la taille du plan d'eau et de l'intensité des vagues. Au fur et à mesure que les vagues s'éloignent du centre de la tempête, elles se répartissent en groupes de vitesses et de longueurs d'onde similaires. Cela produit une surface océanique lisse et ondulée appelée houle. La houle peut parcourir des milliers de kilomètres depuis le centre de la tempête jusqu'à ce qu'elle frappe le rivage. Les houles sont générées par les tempêtes au-dessus de l'océan ouvert, mais de nombreuses houles océaniques proviennent des océans autour de l'Antarctique où il y a des vents violents avec une durée et un fetch presque infinis (Figure 10.17).


Graphique 10.17. La plupart des houles océaniques proviennent des océans du sud, où les vents forts se combinent avec un fetch illimité.


Distribution spatiale des algues benthiques en mer de Chine méridionale : réponses aux facteurs environnementaux en évolution progressive et aux impacts écologiques sur les communautés coralliennes

KeFu Yu, Centre de recherche sur les récifs coralliens de Chine, Université du Guangxi, Nanning 53004, Chine.

Centre de recherche sur les récifs coralliens de Chine, Université du Guangxi, Nanning, Chine

Laboratoire du Guangxi sur l'étude des récifs coralliens de la mer de Chine méridionale, Université du Guangxi, Nanning, Chine

École des sciences marines, Université du Guangxi, Nanning, Chine

Centre de recherche sur les récifs coralliens de Chine, Université du Guangxi, Nanning, Chine

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École des sciences marines, Université du Guangxi, Nanning, Chine

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École des sciences marines, Université du Guangxi, Nanning, Chine

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Laboratoire du Guangxi sur l'étude des récifs coralliens de la mer de Chine méridionale, Université du Guangxi, Nanning, Chine

École des sciences marines, Université du Guangxi, Nanning, Chine

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Laboratoire du Guangxi sur l'étude des récifs coralliens de la mer de Chine méridionale, Université du Guangxi, Nanning, Chine

École des sciences marines, Université du Guangxi, Nanning, Chine

Laboratoire d'ingénierie et de sciences marines du sud du Guangdong, Zhuhai, Chine

KeFu Yu, Centre de recherche sur les récifs coralliens de Chine, Université du Guangxi, Nanning 53004, Chine.

Centre de recherche sur les récifs coralliens de Chine, Université du Guangxi, Nanning, Chine

Laboratoire du Guangxi sur l'étude des récifs coralliens de la mer de Chine méridionale, Université du Guangxi, Nanning, Chine

École des sciences marines, Université du Guangxi, Nanning, Chine

Centre de recherche sur les récifs coralliens de Chine, Université du Guangxi, Nanning, Chine

Laboratoire du Guangxi sur l'étude des récifs coralliens de la mer de Chine méridionale, Université du Guangxi, Nanning, Chine

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Laboratoire du Guangxi sur l'étude des récifs coralliens de la mer de Chine méridionale, Université du Guangxi, Nanning, Chine

École des sciences marines, Université du Guangxi, Nanning, Chine


Abstrait

Les statistiques spectrales des vagues à long terme peuvent fournir une meilleure description du climat des vagues que les paramètres intégrés des vagues, car plusieurs systèmes climatiques de vagues (WCS) générés par différents systèmes de climat éolien peuvent coexister au même endroit. Dans cette étude, les modèles climatiques mondiaux des vagues sont présentés en suivant spatialement les spectres des vagues à long terme (distributions de densité de probabilité des partitions spectrales des vagues) à partir d'une simulation rétrospective WAVEWATCH III, fournissant de nouvelles informations sur le climat mondial des vagues. Des dizaines de WCS bien définis, qui sont générés dans différentes régions sources par différents systèmes éoliens, y compris les vents d'ouest dominants, les vents d'est polaires, les alizés et les moussons, ont été identifiés. Ces WCS sont indépendants les uns des autres car les systèmes d'ondes d'origines différentes se déplacent indépendamment. Les distributions spatiales de ces WCS peuvent illustrer l'ensemble du cycle de vie des vagues océaniques, d'être générées comme des mers de vent dominantes à devenir des houles moins dominantes dans des champs lointains, d'un point de vue climatique. Les directions moyennes des ondes dans les modèles de WCS, en particulier dans les WCS générés par les vents d'ouest, sont généralement en accord avec les grands cercles à la surface de la Terre, qui montrent les routes de propagation des houles océaniques.

Des informations supplémentaires relatives à cet article sont disponibles sur le site Web de Journals Online : https://doi.org/10.1175/JCLI-D-19-0729.s1.

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1. Introduction

Sentinel est une mission de continuité qui a commencé après ERS-1, ERS-2, et Envisat s'est terminé en 2000, 2011 et 2012, respectivement, avec une résolution spatiale plus fine, un rapport signal/bruit plus élevé et une couverture d'image plus large. Sentinelle-1A a été lancé le 3 avril 2014 et est équipé d'un radar à synthèse d'ouverture (SAR), qui mesure régulièrement les spectres de houle 2D accessibles toute la journée dans les zones de haute mer grâce à un mode d'image spécial appelé «mode d'onde» (WV). Sentinelle-1A la couverture est mondiale à l'exception de l'Atlantique nord-est. SAR, un capteur satellitaire unique qui acquiert des spectres d'ondes mondiaux, complète la limitation de couverture des bouées et le manque d'informations directionnelles pour les altimètres. En raison des ondes longues bien résolues, la mise en œuvre des spectres d'ondes SAR dans les études océaniques s'est concentrée sur les houles océaniques. L'inclusion sans précédent d'informations sur la direction globale des vagues a déclenché de nouvelles perspectives dans la recherche sur le vent et les vagues, concernant le suivi des origines de la houle (Holt et al. 1998 Collard et al. 2009), la dissipation de la houle (Ardhuin et al. 2009 Stopa et al. 2016b), interaction vague-courant (Liu et al. 1994) et occurrence de la houle traversante (Li 2016). Les produits SAR sont également devenus une source d'observation courante pour l'assimilation de modèles de vagues (Abdalla et al. 2005) afin d'améliorer les performances de simulation rétrospective (Stopa et al. 2016a).

Aujourd'hui, il existe un bon consensus sur le mécanisme d'imagerie SAR des ondes de surface des océans. Les expressions analytiques décrivant la transformation spectrale non linéaire océan-SAR constituent la base de cette compréhension (Hasselmann et Hasselmann 1991), et les spectres océaniques récupérés souffrent inévitablement de la coupure d'azimut causée par le déplacement de regroupement de vitesse non linéaire avec le mouvement du satellite (Brüning et al. 1990 Hasselmann et al. 1985). Certaines méthodes de récupération SAR-onde qui ont une vue complète des spectres nécessitent des informations préalables provenant d'autres sources. L'algorithme Max Plank Institute for Meteorology (MPI) a été proposé pour la première fois puis développé par Hasselmann et al. (1996), qui a utilisé le spectre du modèle de vague comme première estimation. Le spectre d'ondes deviné est transformé de manière non linéaire en spectre d'image SAR, qui est modifié pour minimiser la fonction de coût entre le spectre SAR inversé et le spectre SAR observé. Krogstad et al. (1994) ont simplifié le mappage non linéaire en mappage quasi-linéaire. Une autre stratégie d'inversion, appelée algorithme de récupération semi-paramétrique (SPRA), adopte des mesures de diffusiomètres colocalisés pour estimer les mers de vent et utilise une relation quasi-linéaire pour récupérer les houles (Mastenbroek et De Valk 2000). Voorrips et al. (2001) ont comparé le MPI et le SPRA à des bouées et ont constaté que l'utilisation de l'algorithme d'inversion quasi-linéaire dans le MPI détériore le spectre du modèle de vague (WAM), car la non-linéarité introduit des ondes haute fréquence dans un régime basse fréquence qui sont interprétées à tort comme des houles. En comparaison, SPRA ne résout pas bien les ondes courtes, mais produit de meilleures houles plus longues avec une ambiguïté directionnelle de 180°. Les spectres croisés de l'image sont utilisés pour résoudre les ambiguïtés de propagation des ondes à 180° et supprimer la contribution du biais du bruit de speckle dans les spectres de l'image (Engen et Johnsen 1995 Vachon et Raney 1991 Vachon et West 1992). De plus, une approche empirique connue sous le nom de CWAVE a été proposée pour estimer les paramètres d'onde intégrale à partir de la décomposition orthogonale de l'image (Li et al. 2011 Schulz-Stellenfleth et al. 2007). Stopa et Mouche (2017) ont réduit les paramètres d'entrée à la section efficace radar normalisée (NRCS ou σ0), coupure d'azimut (λc), la variance normalisée (Nv), l'asymétrie, la longueur d'onde de crête (PW) et la direction de l'onde de crête (PWD) pour dériver Hs, qui est également valable dans des conditions de vent fort.

Pour le Sentinelle-1A produit océanique de niveau 2 (OCN), la philosophie du schéma de récupération est d'éviter l'utilisation de tout spectre de vagues océaniques a priori et de linéariser le problème inverse. La contribution des mers de vent à la partie non linéaire des spectres croisés est d'abord estimée, puis supprimée des spectres croisés observés. La partie restante, la contribution quasi-linéaire, peut alors être résolue analytiquement (Chapron et al. 2001). La description explicite de l'algorithme du spectre des vagues océaniques appliqué par les produits OCN de niveau 2 est documentée en ligne (ESA 2020). Par rapport à l'ancienne mission, Sentinelle-1A fournit deux angles d'incidence (WV1 : 23° WV2 : 36°) pour transmettre et recevoir des signaux micro-ondes. L'augmentation de l'angle d'incidence entraîne une diminution de l'effet d'inclinaison et des différences dans les paramètres radar, tels que la section efficace radar normalisée, la variance normalisée, le rapport signal sur bruit et la coupure d'azimut, qui sont directement liés à la récupération des paramètres océaniques. ERS-1 est une mission précédente qui transporte des capteurs SAR. Par comparaison entre ERS-1 Observations SAR et spectres de modèles de vagues, environ 75 % des houles océaniques peuvent être bien résolues (Heimbach et al. 1998). Jiang et al. (2017) ont constaté que même pour les données archivées avec des drapeaux de bonne qualité dans l'ensemble de données du radar à ouverture synthétique avancé (ASAR), les première et deuxième partitions énergétiques peuvent toujours ne pas être conformes aux spectres de la troisième guerre mondiale. Mouche et al.(2016) ont validé la hauteur significative des vagues (SWH) et les périodes de vagues de Sentinelle-1A produits OCN de niveau 2 avec WW3 et bouée pour une période d'un mois, mais l'évaluation de la distribution des vagues dans les bassins mondiaux et le spectre intérieur est en outre requise. L'imagerie SAR est affectée par le vent et l'état de la mer et la capacité de récupération de la houle est donc supposée dépendre géographiquement. Par comparaison, dérivé indépendamment Sentinelle-1A Les produits OCN de niveau 2 et les spectres de modèles de vagues pourraient être une bonne indication de la qualité globale des données.

Cet article présente une évaluation statistique de Sentinelle-1A produits OCN de niveau 2 faisant référence aux spectres de vagues de la Seconde Guerre mondiale et des bouées, en se concentrant sur la distribution d'énergie du spectre des vagues dans la géographie mondiale. Les données et les métriques utilisées pour les comparaisons et la validation sont présentées dans la section 2. Les performances détaillées des paramètres géophysiques, y compris la hauteur des vagues, la longueur d'onde, la direction des vagues et le système de vagues, sont examinées à deux angles d'incidence différents dans la section 3. Des efforts sont faits pour trouver des paramètres pour filtrer les données aberrantes dans les produits OCN de niveau 2 dans la section 4, et une discussion est présentée dans la section 5.


Station 46222 - San Pedro, Californie (092)

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Emplacements de trois instruments déployés près de La Jolla, en Californie, à l'automne 2003 dans le cadre du NCEX : l'ADCP profond à 45 m de profondeur, l'ADCP peu profond à 20 m de profondeur, et entre la bouée DWR à 35 m de profondeur . Les contours de profondeur sont affichés à des intervalles de 5 m. La zone bleu foncé au large indique des profondeurs supérieures à 100 m, et la zone rouge foncé près des côtes indique la terre ferme. La caractéristique bathymétrique dans le coin inférieur droit est la tête du Scripps Canyon, qui n'affecte pas de manière significative le champ de vagues aux trois instruments situés bien au nord.

Citation : Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 27, 1 10.1175/2009JTECHO681.1

Comparaison des estimations des bouées ADCP et Waverider des statistiques des vagues massives : (en haut)–(en bas) la hauteur significative des vagues, la période spectrale de pointe, la direction moyenne des vagues et l'étalement directionnel (tous deux à la fréquence de pointe). Les courbes noires pleines indiquent les estimations de la bouée Waverider. Les symboles indiquent les estimations des deux ADCP, transformées en profondeur de la bouée à l'aide d'une correction théorique linéaire dépendant de la fréquence pour les effets de haut-fond et de réfraction. Les lignes jaunes verticales indiquent les heures des deux études de cas détaillées dans les Fig. 4 et 5.

Citation : Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 27, 1 10.1175/2009JTECHO681.1

Rapport entre les estimations de hauteur de vague significative basées sur les mesures de vitesse et de pression ADCP et la hauteur de vague significative (l'estimation basée sur la pression). La gamme de fréquences de ces estimations a été limitée à 0,04-0,13 Hz pour exclure les composantes d'ondes à haute fréquence fortement atténuées. La ligne horizontale indique un accord parfait. Les estimations basées sur la pression comportent des erreurs (c.

Citation : Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 27, 1 10.1175/2009JTECHO681.1

Comparaison des estimations spectrales des bouées ADCP et Waverider pour une houle à faible énergie à bande étroite observée le 27 octobre 2003 : (a) densité spectrale de hauteur de surface, (b) direction moyenne des vagues et (c) propagation directionnelle en fonction de la fréquence. Les courbes noires pleines indiquent les estimations de la bouée Waverider. Les symboles reliés par des lignes colorées indiquent les estimations des deux ADCP, transformées en profondeur de la bouée à l'aide d'une correction théorique linéaire dépendant de la fréquence pour les effets de haut-fond et de réfraction. (d) Le spectre de vitesse total à chacune des six cases de distance échantillonnées de l'ADCP peu profond. Les niveaux spectraux décroissent de façon monotone du bac supérieur (courbe rouge) au bac le plus bas (courbe noire). (e) The corresponding velocity–pressure transfer functions, normalized by the linear theory prediction (same color scheme). (f),(g) As in (d),(e), but for the deep ADCP.

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As in Fig. 4, but for a moderately energetic, multimodal swell observed on 10 Nov 2003.

Citation: Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 27, 1 10.1175/2009JTECHO681.1

Raw beam velocity spectra for the 10 Nov case observed at the deep (red curves) and shallow (blue curves) ADCP sites. The spectra were smoothed further by averaging four adjacent bands to identify the noise floor. All spectra with the exception of the near-surface cell of the deep ADCP (the top four red curves) collapse at high frequencies on a white noise spectrum with a level of about 0.0015 (m s −1 ) 2 Hz −1 (black line).

Citation: Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 27, 1 10.1175/2009JTECHO681.1

Simulation of the effect of random instrument noise on directional spread estimates. Each symbol represents a Monte Carlo simulation of a Gaussian swell field (spectral peak at 0.1 Hz and 270°) with realistic spectral widths in frequency and direction. Uncorrelated Gaussian noise with a standard deviation of 4 cm s −1 (approximately the noise level of the ADCP) was added to each of the velocity time series. (a) Estimated mean wave direction and (b) directional spread (both at the peak frequency) for a range of significant wave heights. Results for the deep and shallow ADCP sites are indicated with red squares and blue asterisks, respectively. Solid lines indicate the true mean wave direction and directional spread.

Citation: Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 27, 1 10.1175/2009JTECHO681.1


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