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Carte de couleur en carte en niveaux de gris avec QGIS ?

Carte de couleur en carte en niveaux de gris avec QGIS ?


J'ai besoin d'exporter une carte orthophoto couleur vers un fichier geotiff en échelle de gris à l'aide d'outils gratuits (comme qgis) une idée ?

J'ai essayé l'aperçu de qgis mais cela ne produit pas de nouveau fichier geotiff


Dans QGIS, vous pouvez utiliser ler.compositemodule de GRASS dans la boîte à outils de traitement. Vous pouvez également utiliser la calculatrice raster pour faire la moyenne sur les bandes, mettre l'accent sur une bande particulière par rapport aux autres ou simplement exporter une seule bande.

Vous mentionnez spécifiquement GeoTiff, mais si vous avez un fichier mondial, vous pouvez simplement ouvrir le tiff dans Photoshop ou GIMP et changer le mode en niveaux de gris et enregistrer en tant que nouveau fichier (pour conserver l'original), puis copier le fichier tfw et renommer pour correspondre au nouveau tiff en niveaux de gris.


MATLAB : affiche la barre de couleurs d'une image en niveaux de gris dans une figure contenant une image RVB

Comme on peut le voir, le barre de couleur dans la 2ème figure (c'est-à-dire une image en niveaux de gris) est tout à fait logique. Par contre je n'arrive pas vraiment à comprendre les informations données par la palette de couleurs dans la 1ère figure.

Ce que je voudrais réaliser, c'est de afficher la barre de couleur de l'image en niveaux de gris dans la figure correspondant à l'image RVB.

Il peut sembler que cela n'a pas de sens, mais ce n'est qu'un exemple très minime que je viens d'inventer pour montrer ce que j'aimerais faire dans un projet plus vaste.

EDIT1 : Permettez-moi d'expliquer pourquoi j'aurais besoin de cela

Supposons que je calcule certains paramètres physiologiques d'une tranche d'IRM dans certaines régions d'intérêt, ce qui donne quelque chose comme ceci :

Maintenant, je veux superposer ces paramètres sur la tranche d'origine et je crée une image RVB pour y parvenir :

La palette de couleurs n'a pas de sens, et c'est pourquoi je souhaite afficher la palette de couleurs correspondant à l'image paramétrique dans l'image RVB (c'est-à-dire l'image de superposition).

Merci pour votre attention.


Gestion et production des cultures agricoles améliorées par la technologie de télédétection par satellite et les systèmes d'information géographique (SIG)

Communiqués de presse passés

Houston, Texas (PRWEB) 22 juin 2008

Depuis de nombreuses années, les scientifiques utilisent la technologie de télédétection par satellite, utilisant des capteurs à basse et moyenne résolution pour améliorer le bilan hydrique et l'évaluation du rendement agricole à de grandes échelles géographiques dans le monde entier. Avec la disponibilité de capteurs satellites haute résolution tels que IKONOS, QuickBird et bientôt GeoEye-1, les algorithmes de télédétection NDVI actuels utilisés sont devenus plus précis et fiables, fournissant des informations détaillées sur les cultures pour la gestion agricole afin d'améliorer la production et la santé des cultures.

Les données de la FAO (Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture) indiquent que chaque année 2500 km3 d'eau douce sont utilisés pour la production agricole, ce qui représente 70 % des ressources en eau que la population mondiale consomme en un an. La Chine consomme désormais plus de deux fois plus que ce que ses écosystèmes peuvent fournir de manière durable, ayant doublé ses besoins depuis les années 1960, comme l'indique un nouveau rapport du WWF. Alors que la population mondiale continue de croître à un rythme élevé, il est essentiel d'optimiser l'utilisation des ressources en eau et d'augmenter la production agricole dans la perspective de devoir nourrir 8 milliards d'humains d'ici 2030.

Les ressources agricoles sont parmi les ressources naturelles renouvelables et dynamiques les plus importantes. Des informations complètes, fiables et actualisées sur les ressources agricoles sont indispensables pour les pays dont la principale source de l'économie est l'agriculture. Des enquêtes sur l'agriculture sont menées dans tout le pays afin de recueillir des informations et des statistiques sur les cultures, les parcours, le bétail et d'autres ressources agricoles connexes. Ces données sont des plus importantes pour la mise en œuvre de décisions de gestion efficaces.

Les images satellites peuvent montrer des variations dans la matière organique et les modèles de drainage. Les sols plus riches en matière organique peuvent être différenciés des sols plus sablonneux plus légers qui ont une teneur en matière organique plus faible. "Les données d'images satellites ont le potentiel de fournir une analyse en temps réel pour de vastes zones d'attributs d'une culture en croissance, ce qui peut aider à prendre des décisions de gestion opportunes qui affectent le résultat de la culture actuelle", a déclaré Leopold J. Romeijn, président de Satellite Imaging Corporation de Houston. , Texas. Cependant, comme d'autres technologies d'agriculture de précision, les informations obtenues à partir de l'imagerie satellitaire sont plus significatives lorsqu'elles sont utilisées avec d'autres données disponibles et visualisées et analysées avec un système d'information géographique (SIG) 2D/3D.

L'analyse d'imagerie satellitaire pour la production agricole permet :

  • Aperçu rapide et précis
  • Évaluation quantitative de la végétation verte
  • Caractéristiques du sol sous-jacent
  • Classement des arbres

L'imagerie satellitaire de télédétection est une technologie en évolution qui a le potentiel de contribuer aux études d'occupation du sol et de détection des changements en rendant possibles des évaluations globales globales de nombreuses actions environnementales et humaines. Ces changements, à leur tour, influencent la gestion et la prise de décision politique. Les données d'images satellitaires permettent l'observation directe de la surface terrestre à intervalles répétitifs et permettent donc de cartographier l'étendue et le suivi et l'évaluation de :

  • Santé des cultures
  • Tsunami
  • Détection de changement
  • Qualité de l'air
  • Analyse environnementale
  • Économies d'énergie
  • Cartographie du paysage irrigué
  • Stockage et évitement du carbone
  • Détermination du rendement
  • Analyse des sols et de la fertilité

Indice de végétation par différence normalisée (NDVI)

L'indice de végétation par différence normalisée (NDVI) est un indicateur numérique simple qui peut être utilisé pour analyser les mesures de télédétection à partir d'une plate-forme spatiale ou aéroportée, et évaluer si la cible observée contient ou non de la végétation verte vivante. Les algorithmes AgroWatch (*) ont été développés par DigitalGlobe pour améliorer les résultats NDVI.

Les produits de données d'images satellite à haute ou moyenne résolution aident à quantifier l'état des cultures, les conditions du sol et les taux de changement des cultures dans tout le champ aussi petits que 2 & 39 x 2 & 39. Les produits NDVI réduisent le temps passé sur le terrain de 50 % en identifiant rapidement les zones à problèmes - souvent avant qu'elles ne soient visibles à l'œil nu et pour apporter une solution au problème qui peut considérablement augmenter la productivité au champ et la qualité des cultures, tout en réduisant les coûts.

Indice de végétation verte - Carte colorisée

L'indice de végétation verte - Carte colorisée (GVC) colore les valeurs de l'indice de végétation verte (GVI) pour montrer la distribution spatiale de la végétation télédétectée. L'indice est lié à la vigueur des cultures, à la quantité de végétation ou à la biomasse, résultant des intrants, des facteurs environnementaux, physiques et culturels affectant les cultures. L'algorithme NDVI est appliqué pour calibrer les images satellites afin de séparer la réflectance de la végétation des variations causées par les sols ou l'eau sous-jacents. Le produit est réalisé pour un domaine donné ainsi que pour une région d'intérêt.

L'indice de végétation verte - Sharpened Map (GVS) est un produit supérieur qui combine des informations pansharpened et des valeurs GVC pour améliorer l'interprétation manuelle des images afin de faciliter l'identification et la cartographie des caractéristiques spatiales importantes. Les informations sur la densité de la biomasse verte sont contenues dans le produit GVC original, qui utilise des couleurs pour afficher différents niveaux par incréments de 5 (sur une échelle de 0 à 100). GVS utilise l'image panchromatique enregistrée (collectée pour en faire une image panoramique visible) pour moduler la luminosité de chaque couleur GVC. Le résultat a les excellentes propriétés d'une image affinée, mais avec des nombres quantitatifs proches (à moins de 2 unités) des nombres GVC d'origine.

Pour développer une carte d'indice de zone de sol, des images satellites des champs agricoles sont calibrées, puis des algorithmes spectraux sont appliqués qui isolent les composants du sol de la végétation. L'image satellite finale montre à quoi ressemble la surface du sol de votre champ, y compris les schémas d'irrigation, les traînées de sable, les lentilles d'argile et les variations de matière organique et de résidus de culture. Si la culture a moins de 50 pour cent de couvert végétal, les algorithmes NDVI voient tout et la carte de la zone de sol n'affiche que le sol sous-jacent. Avec une carte de zone de sol, vous pouvez clairement voir les variations du paysage. Les couleurs plus claires indiquent des sols secs, salés ou à texture grossière, tandis que les couleurs plus foncées indiquent des sols humides ou organiques. Souvent, les variations de couleur indiquent des variations topographiques entre les champs, ce qui peut avoir un impact considérable sur vos stratégies de gestion des cultures et la création de zones pour les applications de gestion de l'agriculture de précision.

Le produit TreeGrading fournit une évaluation de chaque arbre individuel dans un verger pour aider les producteurs à gérer les arbres pour une production optimale. Des données d'images satellites haute résolution QuickBird, IKONOS ou SPOT-5 peuvent être collectées pour aider la direction de l'agriculture à développer des cartes de classement des arbres pour révéler l'emplacement et l'étendue de chaque couvert forestier déterminés à l'aide d'un algorithme spectral exclusif. Les propriétés des images satellites GVI au sein de chaque polygone sont extraites dans une base de données des systèmes d'information géographique (SIG) standard de l'industrie. Le logiciel SIG est ensuite utilisé pour visualiser et analyser les données. Une image satellite et une carte SIG des arbres manquants sont également créées afin que le gestionnaire puisse planifier le remplacement.

Satellite Imaging Corporation (SIC) fournit des données archivées et nouvelles IKONOS, QuickBird, SPOT-5, ALOS et d'autres données d'images satellites pour de nombreuses régions du globe et utilise des techniques avancées de télédétection, des services de traitement de données d'images couleur et panchromatique, l'orthorectification, la culture et la fonctionnalité extractions, affinage panoramique avec fusion de données d'images à partir de différents capteurs et résolutions, améliorations, géoréférencement, mosaïquage et équilibrage des couleurs/niveaux de gris pour les SIG et autres applications géospatiales. Pour plus d'informations sur les produits et services d'imagerie satellite, veuillez nous contacter ou visiter notre site Web.

Pour plus d'informations, contactez:

Société d'imagerie par satellite
12777, chemin Jones, bureau 370
Houston, Texas 77070-4671
ETATS-UNIS.

Numéro sans frais (866) 283-2952 (États-Unis et Canada uniquement)
Tél. : (1) 832-237-2900
Télécopieur : (1) 832-237-2910


Peuples et langues autochtones de l'Alaska

Cette carte montre les régions linguistiques indigènes de l'Alaska. Les langues apparentées du Canada et de la Russie voisins sont également indiquées. Les limites linguistiques représentent les territoires traditionnels vers 1900 et sont basées sur celles établies dans Michael E. Krauss' Peuples et langues autochtones de l'Alaska carte (1974, révisée 1982 -- G961K1974b). La carte actuelle a été générée numériquement à l'aide de la technologie des systèmes d'information géographique (SIG). En plus des frontières linguistiques, la carte comprend plus de 270 noms de lieux autochtones en orthographe autochtone. Une version interactive de cette carte est actuellement en cours de développement et sera disponible sur Alaskool.org.

Copyright © 2011
Alaska Native Language Center, Université d'Alaska Fairbanks
Institut de recherche sociale et économique, Université d'Alaska Anchorage

Contributeurs

  • Design et concept originaux de Michael E. Krauss.
  • Carte numérique créée par Gary Holton, Jim Kerr et Colin West.
  • Carte interactive en ligne sur Alaskool.org par Ben Saylor.
  • Noms de lieux respectés par Gary Holton. (Les sources des noms individuels sont répertoriées sur la page des noms de lieux.)
  • Conception graphique et mise en page par Clemencia Merrill.

Comment obtenir des exemplaires

Copies imprimées de la carte adaptée au montage mural peut être achetée auprès de l'ANLC.

Télécharger une copie numérique de la carte

Jeu de données SIG sur laquelle la carte est basée sera disponible par l'intermédiaire du Centre d'échange de données géospatiales de l'Alaska. En attendant, les projets de fichiers de formes SIG peuvent être téléchargés à partir des archives [mis à jour le 2013-07-17].

Directives de citation et d'utilisation

L'autorisation d'utiliser cette carte à des fins éducatives et non commerciales est accordée sous une licence Creative Commons Attribution-Noncommercial-No Derivative Works 3.0 United States. Pour plus d'informations sur l'utilisation commerciale dans les publications, veuillez contacter l'ANLA.

Krauss, Michael, Gary Holton, Jim Kerr et Colin T. West. 2011. Peuples et langues autochtones de l'Alaska. Fairbanks et Anchorage : Alaska Native Language Center et UAA Institute of Social and Economic Research. En ligne : https://www.uaf.edu/anla/map

Si vous faites référence à la version précédente de cette carte (1974, révisée en 1982), veuillez citer comme suit.

Krauss, Michael. 1974 (1982). Peuples et langues autochtones de l'Alaska. Fairbanks : Centre des langues autochtones de l'Alaska.

Histoire de la carte

Plus d'informations sur l'histoire de cette carte et d'autres cartes linguistiques de l'Alaska peuvent être trouvées dans un article récent intitulé Derrière la carte (télécharger G002H2010).


Adaptation éco-géographique actuelle et projetée et diversité phénotypique du teff éthiopien (Eragrostis teff) sur toute sa gamme de culture

Le changement climatique affecte considérablement la productivité des petites exploitations agricoles dans les pays du Sud. La caractérisation phénotypique et pédoclimatique des ressources végétales indigènes peut fournir une opportunité de relever les défis futurs menaçant la sécurité alimentaire. Cette étude porte sur un vaste territoire éthiopien ex situ collection de teff, comprenant 3850 accessions échantillonnées à partir d'une gamme d'agroécologies à travers le pays. Onze traits phénotypiques ont été collectés dans un champ expérimental pour décrire la diversité existante dans la collection, dévoilant une large variation pour un certain nombre de traits pertinents pour la sélection. Les informations d'échantillonnage disponibles pour 2084 accessions ont été utilisées pour décrire l'aire de croissance du teff par rapport à 19 variables bioclimatiques et caractéristiques du sol. La répartition géographique de la collection a montré que différentes accessions de teff sont cultivées dans un large éventail d'environnements avec diverses caractéristiques bioclimatiques. La combinaison de la diversité phénotypique et pédoclimatique dans la collection a montré la distribution différentielle des valeurs des traits en fonction des différentes agroécologies. Un modèle de distribution des espèces a été développé en utilisant la caractérisation bioclimatique de la zone de culture actuelle du teff. Lorsqu'il est appliqué aux projections climatiques, le modèle a montré que l'adéquation de la culture du teff diminuera d'ici 2070, soutenant la nécessité d'efforts de sélection et de conservation exploitant la grande diversité disponible dans le teff éthiopien.


4 réponses 4

Voir cette vidéo. Vous pouvez également le rechercher sur Google car il y a beaucoup de jet-bashing (raisonnables) partout.

Jet est très agréable car il est flashy, coloré, et il ne vous oblige pas à penser à votre échelle de couleurs : même si vous n'avez que quelques valeurs aberrantes, vous obtenez toujours "toutes les caractéristiques" de votre tracé. Vous l'avez dit vous-même : le jet ne manque presque jamais de contraste.

Cependant, cela a un prix très élevé : le jet montre littéralement des choses qui n'existe pas. Il crée contraste de nulle part : changez juste un peu votre échelle de couleurs en jet et vous devriez voir que l'image change radicalement. Faites la même chose dans viridis, et vous auriez simplement l'impression d'éclairer plus ou moins exactement la même chose.

Si vous n'aimez pas viridis, utilisez les autres palettes de couleurs qui ont été discutées dans la vidéo ci-dessus : elles ont les mêmes propriétés intéressantes et elles ne feront pas mentir vos données. Modifiez également l'échelle de couleurs : commencer à 0, même si cela est logique d'un point de vue scientifique, peut ne pas être une bonne idée pour représenter ces données spécifiques (mais modifiez votre barre de couleurs pour refléter cela, par exemple "<25").

Mais encore une fois, voyez la vidéo, il y a beaucoup d'exemples ainsi que des explications complètes.

Vous avez besoin du tracé parce que vous devez montrer des données et vous avez besoin d'une palette de couleurs parce que vous savez que la couleur que vous montrez ne sera pas vue de la même manière par toutes les personnes : toute couleur est une interprétation à travers notre perception visuelle.

En effet, les couleurs sont subjectives au sens où elles sont interprétées par le cerveau (au sens où un spectre se transforme en une activité neuronale) en différents niveaux de valence (ou valeur) en fonction de la barre de couleur donnée à côté. Vos yeux feront un jeu constant de saccades pour faire correspondre l'intrigue avec la barre.

JET doit être interdit car il est ambigu sur le plan de la perception. Une première caractéristique des couleurs dans la perception visuelle est sa valeur, c'est-à-dire la luminosité totale, qui agit comme la caractéristique la plus directe. Cependant, cette valeur n'est pas monotone en JET, de sorte qu'UNE valeur de luminosité peut induire différentes valeurs de perception. C'est notamment le cas pour les tons bleuté - jaunâtre (et que la plupart du temps ceux qui correspondent à des valeurs nulles) qui "surgissent" artificiellement d'une image. Vérifiez ces courbes sur :

Viridis (entre autres alternatives) est conçu pour éviter ce problème. Vous pouvez lire cette description complète pour ce choix, et comment adapter votre palette de couleurs à la catégorie de données à tracer.


Résultats

Inventaire des étangs et des falaises de glace

Au cours de la période 2009�, un total de 151 étangs et 940 falaises de glace ont été identifiés (tableau 2 et figure 3). Un exemple d'étang et de falaise de glace cartographiés est illustré à la figure 4. Les étangs et les falaises de glace couvrent la majeure partie de la zone de la langue, avec la plus forte densité dans la partie médiane. Il est important de noter que la plupart des falaises de glace situées dans la partie supérieure de la langue (figure 3B) sont associées à des chenaux supraglaciaires.

FIGURE 3. (UNE) Étangs et (B) falaises de glace observées au cours de la période 2009&# x020132019 sur la langue couverte de débris du glacier Verde. Les éléments sont codés par couleur en fonction de la période de l'année où ils ont été cartographiés, le bleu correspondant à novembre 2009, décembre 2012 et novembre 2013 rouge à mars 2012, mars 2016, mars 2018 et vert à septembre 2015 et octobre 2019. Les données d'altitude sont basé sur SRTM DEM. Coordonnées en mètres, projection Universal Transverse Mercator (UTM), zone 19, système géodésique mondial (WGS84).

FIGURE 4. Contours des étangs cartographiés (lignes bleues continues) et des falaises de glace orientées au sud (lignes oranges continues), à partir du 4 mars 2018. La flèche blanche indique la vitesse de surface moyenne locale, extraite de la surface d'interpolation spline. La ligne pointillée blanche montre le contour du glacier.

La couverture d'étang la plus étendue a été observée le 30 mars 2012 (13 517 ± 649 m 2 ), ce qui représente 0,44 ± 0,02 % de la superficie couverte de débris. Concernant la couverture maximale des falaises de glace (82 364 ± 9 355 m 2 ), elle a lieu le 25 novembre 2009 et représente 2,70 ± 0,30 % de la langue glaciaire. La plupart des falaises de glace (866 sur 940) n'étaient pas en contact avec des étangs au moment de leur cartographie. Une forte variabilité interannuelle est observée à la fois dans la couverture des étangs et des falaises de glace (Figure 5).

ILLUSTRATION 5. Nombre et superficie des étangs et des falaises de glace observés.

Vitesse de surface

Un total de 191 rochers ont été suivis à la surface du glacier, permettant des mesures de vitesse sur la majeure partie de la langue couverte de débris (figure 6A). Certains blocs montrent des déplacements non concordants avec la direction de la ligne d'écoulement entre deux dates, ce qui est probablement dû à des effets de topographie et à des renversements. Dix points de contrôle ont été suivis autour de la langue du glacier (Figure 6A), permettant de déterminer une erreur de déplacement total maximum de 0,3 m/an le long de la ligne d'écoulement.

ILLUSTRATION 6. (UNE) Des rochers suivis sur la langue couverte de débris du glacier Verde entre novembre 2009 et octobre 2019. La flèche rouge montre l'emplacement du rocher de la figure 2. Les points rouges marquent l'emplacement des points de contrôle en dehors de la zone du glacier. (AVANT JC) Vitesse de surface interpolée à l'aide des méthodes d'interpolation spline et krigeage, respectivement.(RÉ) Profils de vitesse de surface correspondant à la ligne noire sur (B). Les zones grisées correspondent à l'erreur associée aux vitesses interpolées. La ligne bleue et la zone gris clair montrent les résultats de Ruiz et al. (2015) et l'élévation le long du même profil, respectivement.

Les deux méthodes d'interpolation spline et krigeage (figures 6B, C) montrent des résultats statistiquement similaires (tableau 3). Les vitesses les plus élevées se trouvent dans la partie supérieure de la langue glaciaire, juste en dessous de la chute de glace abrupte, avec une diminution régulière vers le terminus du glacier, qui est presque stagnant. Ceci est cohérent avec le fait que la pente de la surface devient progressivement moins profonde vers le museau (figure 6D). De faibles vitesses sont également trouvées sur les marges du glacier. Nos résultats sont concordants avec ceux de Ruiz et al. (2015) qui ont montré que des vitesses plus élevées sont associées à la chute de glace et ont trouvé des conditions presque stagnantes dans le tronçon inférieur et les marges latérales de la langue couverte de débris (figure 6D). Sinon, des écarts apparaissent dans les limites supérieures de la langue couverte, probablement associés à un manque de blocs cartographiés dans cette zone du glacier et à une plus grande incertitude lors de l'application des techniques d'interpolation.

TABLEAU 3. Principales caractéristiques statistiques des résultats de vitesse interpolés.

Falaise de glace

Onze falaises de glace ont été identifiées pour persister sur au moins deux scènes de la période d'intérêt. Le recul varie de quelques mètres à une distance maximale de 201 m entre novembre 2009 et le 2 octobre 2019 pour une falaise de glace de &# x0223c 200 m de large (Figure 7B). Après correction de la vitesse de surface locale, le taux de retour en arrière le plus élevé a été évalué à 24 m/an pour une falaise de glace orientée vers le sud (troisième flèche en partant du nord sur la figure 7), tandis que le recul mesuré était d'environ 9 000 m/an.

ILLUSTRATION 7. (UNE) Direction et longueur du recul de 11 falaises de glace sur la langue couverte de débris du glacier Verde. La palette de couleurs correspond à l'interpolation spline de la vitesse de surface de la figure 6B. (B) et (C) reportez-vous aux panneaux de droite montrant le recul détaillé en accéléré de deux falaises de glace sélectionnées et des étangs associés.


Abstrait

Cet article présente une méthode de localisation globale et de suivi d'un véhicule aérien sans pilote (UAV) sur des images satellites. Nous proposons un nouveau modèle de mesure basé sur une nouvelle version du descripteur BRIEF et l'appliquons dans un système de localisation Monte Carlo qui estime la pose du drone à 4 degrés de liberté. Le modèle est utilisé pour comparer les images obtenues à partir de la caméra UAV dirigée vers le bas avec des parcelles d'images satellite telles que celles disponibles sur Google™ Earth. La méthode proposée a été validée à l'aide de séquences de vols réels et a donné de bons résultats avec différentes cartes de la même région frayant de nombreuses années et couvrant de vastes zones.


Discussion

Trois facteurs différents sont importants à prendre en compte pour étudier les raisons possibles d'un tel changement de régime de la formation WCR : (i) la diminution de la gravité réduite, (ii) la dynamique interne de la GS et (iii) le forçage atmosphérique.

Un événement typique de formation d'anneau après le départ de la GS de la côte au cap Hatteras se produit lorsque le rayon de déformation est comparable à l'échelle de longueur sinueuse 53,54,55. Dynamiquement, cela se produit lorsque la force centrifuge est équilibrée par la force de Coriolis pour les parcelles fluides suivant la crête d'un méandre, qui devient alors un vortex fermé, ou WCR. Le rayon de déformation interne (R) est généralement donné par ((frac H>>)) , où g′ est la gravité réduite, H est la profondeur de l'eau et f est le paramètre de Coriolis.

Par conséquent, une réduction de g′ pourrait conduire à un R plus petit et augmentation de la formation de BFR. Le réchauffement observé dans les eaux du talus 4,40,56 au cours de la dernière décennie pourrait avoir réduit la différence de densité entre l'eau du talus et la GS. Ainsi, le réchauffement récent de l'eau du talus pourrait avoir contribué à l'augmentation du nombre de WCR dans le régime ultérieur après 2000. De plus, alors que le forçage atmosphérique pourrait avoir conduit au réchauffement initial de la mer du talus 10, ce dernier mécanisme de diminution de la gravité réduite a une rétroaction positive en produisant plus de BFR donnant lieu à des eaux de pente encore plus chaudes et plus salées.

Il est également raisonnable de postuler que la formation de la WCR est entraînée par les instabilités (à la fois barotropes et baroclines) 53,57 générées dans le GS à travers son interaction avec la pente et les eaux des Sargasses, avec le Deep Western Boundary Current (DWBC) et avec le NESC. Cependant, les instabilités mettent du temps à se développer et donc un décalage entre le transport de la GS à Hatteras et la formation de la WCR dans les régions en aval peut être attendu comme discuté dans la Section 2.1. Dans ce contexte, les données de transport pluriannuelles (1992-2016 et au-delà) pour les eaux du GS, des Sargasses et du talus disponibles auprès du groupe Oleander 58,59,60 seraient très utiles. Une analyse approfondie basée sur l'instabilité concernant le transport de l'OMV Oleander (des eaux GS, Sargasso et Slope), le mouvement vers l'ouest du point de déstabilisation du GS 57, la force DWBC et la proximité de NESC avec le nombre de WCR sera à venir.

Plus à l'est, une analyse des données altimétriques 61 a montré que la trajectoire GS entre 65°W et 55°W s'est progressivement déplacée vers le sud entre 1993 et ​​2013. La tendance globale à la hausse de la formation de la WCR sur près de quatre décennies a également coïncidé avec un déplacement vers le sud récemment signalé à l'est de 65°W et un ralentissement du transport GS 62,63 entre 1993 et ​​2016. De toute évidence, une telle excursion vers le sud du système GS à son extrémité est permettrait une plus grande naissance de la WCR dans la région 65°-55°W et pourrait avoir entraîné une augmentation de la formation d'anneaux au cours des dix-sept dernières années. Notez que les deux sous-régions (65°-60°W et 60°-55°W) sont les principaux contributeurs au nombre total de formations annulaires en raison du comportement sinueux de grande amplitude du cours d'eau lorsqu'il traverse le NESC 32,64. Ainsi, un léger déplacement supplémentaire vers le sud pourrait améliorer encore plus la formation d'anneaux dans cette région en raison des interactions des flux avec les monts sous-marins.

En ce qui concerne le forçage atmosphérique, l'oscillation nord-atlantique (NAO) a été liée à la formation des WCR à travers le GS EKE dans le passé 16,35,65 . Alors que les WCR étaient inversement corrélés avec l'indice d'hiver de la NAO entre 1978 et 1999 16 , une telle relation avec la NAO n'a pas été trouvée entre 2000 et 2016. On ne sait pas à l'heure actuelle comment la variabilité interannuelle des vents induits par la NAO affecte le GS EKE pour fournir l'instabilité barocline qui serait nécessaire pour produire un grand nombre de WCR au cours des deux dernières décennies.

Un autre suspect évident pour les causes du changement de régime est la boucle de contrainte du vent sur l'Atlantique Nord subtropical qui génère les vagues de Rossby se propageant vers l'ouest pour générer le courant de frontière ouest 66,67,68,69. Récemment, il a été démontré que les décalages décennaux de l'extension de Kuroshio (KE) sont associés à un transport faible (fort) et à une configuration de méandres instable (stable) 70 . Ces phases opposées étaient liées à la boucle de contrainte due au vent à l'échelle du bassin forcée à des anomalies négatives (positives) de hauteur de la surface de la mer (SSH) se propageant vers l'ouest sous la forme d'ondes de Rossby pendant les phases négatives (positives) de l'oscillation du gyre du Pacifique Nord. De plus, Yang et al. 71 ont récemment montré que l'état fort et stable du KE est également associé à un fort gyre de recirculation sud. Des études futures sont nécessaires pour étudier la possibilité d'un affaiblissement du gyre de recirculation sud au cours des deux dernières décennies qui pourrait s'ajouter à l'état de plus en plus instable de la centrale électrique. De telles investigations devraient également concilier avec les récentes observations de déplacement vers l'ouest du point de déstabilisation de la GS 57 .

Un nombre aussi élevé de WCR dans les eaux du talus pourrait avoir eu un impact sur l'écosystème du GOM/GB et du MAB en les rendant encore plus chauds et plus salés au cours des deux premières décennies du XXIe siècle. Cela est clairement évident lors de récents événements spécifiques d'intrusion Ring, par exemple en janvier 2017 au sud de la Nouvelle-Angleterre lorsque des plies du Gulf Stream ont été capturées dans le détroit de Rhode Island en plus de jeunes bars de la mer Noire 40 . Cependant, il est également probable que la fréquence croissante des rencontres de noyaux chauds avec le plateau continental contribuera à un réchauffement accru du plateau continental. Ceci à son tour est susceptible d'augmenter la vitesse à laquelle le centroïde géographique des espèces marines se déplace vers le nord 72 .


Voir la vidéo: MISE EN PAGE sous QGIS