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Données du réseau d'observation Argo

Actualités riches autour du réseau Argo : un "Live Ifremer" sur les réseaux sociaux nous en dit plus sur les enjeux et les évolutions à venir sur ce réseau de flotteurs et présentation d'une nouvelle version de la librairie Python "ArgoPy" pour manipuler ces données.

Le CDS-IS-Coriolis du pôle Océan ODATIS participe activement à la gestion des données du réseau international in situ des flotteurs Argo. Argo est un réseau mondial de plus de 4000 sondes autonomes mesurant jusqu'à 6000m de profondeur, des variables physiques comme la pression, la température, la salinité mais aussi des variables biogéochimiques telles l'oxygène, le pH, les nitrates, la chlorophylle-a, les particules en suspension et l'irradiance.

La compréhension et le suivi des masses d'eau en profondeur ainsi que les processus biogéochimiques tels que la désoxygénation et l'acidification sont essentiels dans le contexte du réchauffement climatique : mesurer comment l'océan stocke la chaleur, quantifier comment le phytoplancton capte le carbone et régule les effets du changement climatique et évaluer les impacts de la modification du cycle du carbone et de l'oxygène sur les écosystèmes marins.

Dans un direct le 20/01/2022, de la série "IfremerLive" sur les chaînes des réseaux sociaux Ifremer, Virginie Thierry, océanographe au LOPS, explique ces enjeux, le contexte international du réseau Argo dans lequel la France participe ainsi que les évolutions développées pour maintenir le réseau Argo avec 4700 flotteurs opérationnels, pour mesurer la colonne d'eau jusqu'à des profondeurs de 6 000 m, pour engager de nouveaux capteurs dédiés à mesurer la biodiversité.

Pour tous les utilisateurs de données Argo, regardez de plus près les nouvelles fonctionnalités de la dernière version "ArgoPy". Cette librairie python, à installer dans tous vos scripts, est utile pour accéder aux données, manipuler, visualiser et évaluer la qualité des données. Afin de faciliter l'analyse des données Argo, deux modes dinstincts pour utilisateurs "standards" et experts sont accessibles.  Dans le mode "standard", différents niveaux de traitement des données sont ainsi implémentés pour masquer ou simplement supprimer les variables qui ne sont significatives que pour les experts.

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