Sphyrna-Odyssey 2019-2020, Rapport I : Découvertes Ethoacoustiques de Chasses Collaboratives de Cachalots en Abysse & Impacts en Mer du Confinement COVID19
- Type de publi. : Rapport
- Date de publi. : 29/09/2020
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Auteurs :
Hervé GlotinNicolas ThellierPaul BestMarion PoupardMaxence FerrariSara VieraValentin GiesMarina OgerPascale GiraudetMaxence MercierGarance DonzéMarina CampanaJessica ChevallierFranck MaligeJulie PatrisJean-Marc PrevotPhilippe CosentinoNathalie Prévot d'AlviseYann OurmièresValentin BarchaszAlice LehirSebastian MarzettiFrançois SaranoJérôme BenvenisteSandrine GaillardFabien de Varenne
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Organismes :
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon)
DYNamiques de l’Information
Université de Toulon
Scientific Microsystems for Internet of Things
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon)
Université de Toulon
DYNamiques de l’Information
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon)
Université de Toulon
DYNamiques de l’Information
Scientific Microsystems for Internet of Things
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon)
Université de Toulon
DYNamiques de l’Information
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon)
DYNamiques de l’Information
Université de Toulon
Scientific Microsystems for Internet of Things
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon)
Université de Toulon
Longitude 181
Institut des Matériaux, de Microélectronique et des Nanosciences de Provence
Université de Toulon
Scientific Microsystems for Internet of Things
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon)
Université de Toulon
Longitude 181
Université de Toulon
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon)
DYNamiques de l’Information
Longitude 181
Tripinlab
Université Côte d'Azur - Institut d'administration des entreprises de Nice / Graduate School of Management
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon)
Université de Toulon
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon)
Université de Toulon
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon)
Université de Toulon
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon)
DYNamiques de l’Information
Aix Marseille Université
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon)
DYNamiques de l’Information
Aix Marseille Université
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon)
Université de Toulon
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon)
Institut méditerranéen d'océanologie
Ecologie Marine et BIOdiversité
Institut méditerranéen d'océanologie
CNRS-formation Entreprise
Institut des Matériaux, de Microélectronique et des Nanosciences de Provence
Université de Toulon
Scientific Microsystems for Internet of Things
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon)
Université de Toulon
DYNamiques de l’Information
Institut des Matériaux, de Microélectronique et des Nanosciences de Provence
Scientific Microsystems for Internet of Things
CNRS-formation Entreprise
Longitude 181
ESA Centre for Earth Observation
Université de Toulon
Institut méditerranéen d'océanologie
Seaproven
Résumé : La mission Sphyrna Odyssey (SOM) 2019-2020 mène une recherche scientifique sur le comportement acoustique des cétacés et la nature de l’environnement sous-marin qu’ils habitent. Nos techniques permettent de visualiser, en trois dimensions, le déplacement et l’orientation relative des mammifères marins. Ces études sur le terrain ont conduit au développement d’un système complet qui contribue de manière significative à notre compréhension de la manière dont ces animaux interagissent avec leur environnement. Cette mission océanographique s’est déroulée de la fin septembre 2019 jusqu’au confinement du COVID19 en mai 2020. Elle a visité le sanctuaire de cétacés Pelagos, en Méditerranée occidentale, et Majorque et le Golfe du Lion. SOM a utilisé deux navires laboratoires autonomes (ALV Sphyrna, Seaproven), chacun équipé d’une antenne composée de cinq hydrophones enregistrés à la fréquence d’échantillonnage de 384 kHz à l’aide de la carte SMIoT UTLN JASON. Un vaisseau-base, qui accueille l’équipe scientifique, recevait les ondes acoustiques envoyées en temps réel par chaque ALV. SOM a recueilli une grande quantité de données provenant de divers capteurs pour observer l’anthropophonie, les données physiques et chimiques et l’ADN environnemental avant et pendant le COVID19. On démontre que les activités humaines réduites par COVID19 ne diminuaient pas seulement le bruit dans l’eau, mais aussi les hydrocarbures et autres polluants. SOM a pour principaux objectifs l’écoute et la surveillance des populations de cétacés plongeant en eaux profondes, tels que les cachalots (Physeter macrocephalus). Elle ne vise pas à approcher activement les cétacés mais, au contraire, à les écouter sans aucune interaction. Nous les étudions donc à l’état sauvage dans leur habitat naturel au cours de leurs collaborations bioacoustiques complexes abyssales. Le comportement des cétacés en plongée profonde est un indice pour l’évaluation de la biodiversité des abysses. À cette fin, notre stratégie consiste à écouter les cétacés à partir de minuscules antennes acoustiques mobiles situées près de la surface. Nos recherches ont permis d’obtenir de nombreuses heures de pistes 3D d’une pluralité de cachalots, parfois à 3 km de distance des ALV. Ces multiples pistes 3D dépeignent le comportement des cétacés dans les abysses sur la base de leur écholocalisation, clic par clic, milliseconde par milliseconde. Cette haute résolution nous permet de découvrir, pour la première fois au monde, leur stratégie de prospection collaborative de nourriture. Ces sondeurs semblent construire des réseaux de sonars collaboratifs multistatiques, mettant en phase leurs sonars à une distance d’environ 500 m les uns des autres. Ces découvertes sont riches en perspectives. La plupart de la structure fine des clics contient des informations temporels et spectrales qui peuvent porter des signaux de communication superposés à leur fonction d’écholocation. Nos modèles 3D des activités de ces essaims montrent comment les animaux interagissent et forment des réseaux acoustiques multistatiques. Avec ces liens de cause à effet, nous construisons une base de données d’apprentissage automatique des signatures acoustiques, sorte de Pierre de Rosette, qui permet d’étudier leur communication via des algorithmes Deep Learning. Ces découvertes suggèrent à moyen terme de nouveaux critères concernant la pollution sonore et les systèmes anti-collision des sondeurs avec le trafic maritime.
Fichiers liés :
Mission_Sphyrna_Odyssey_SO1.pdf
Source