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Analyse spatio-temporelle de l’évolution de la surface de la mer Méditerranée


Mahdi Haddad
Mokhtar Guerfi
Nesrine Zekkour
Touati Benkouider

Abstract

Cet article résume les résultats de l'étude de la variabilité spatio-temporelle du niveau moyen de la mer Méditerranée ainsi que sa  représentation par les modes fondamentaux permettant une réduction des données. L’analyse de la série temporelle d’anomalies moyennes de hauteur de la mer (ou sea level anomalies-SLA), issues des mesures recueillies par les différentes missions d’altimétrie satellitaire sur la période de janvier 1993 à décembre 2015, montre une différenciation évidente Est-Ouest. Le bassin oriental a  augmenté de façon très nette. Par contre, au niveau de l'Italie (mer Ionienne), le niveau a baissé. Afin de décrire les modes fondamentaux de variabilité, une décomposition du set des données en fonctions orthogonales empiriques (EOF) a été effectuée. Les fonctions calculées, tronquées à 20, permettent une réduction de l'espace des données tout en expliquant prés de 80% de la variance des données analysées. Les cartes reconstruites à partir des EOFs estimés sont en concordance avec les données sources.


 


English title: Spatio-temporal analysis of the evolution of the Mediterranean Sea surface


This paper focuses on the analysis of the spatio-temporal variability of Mediterranean sea level and its representation by fundamental modes allowing a reduction of the data. The analysis of the temporal series of sea level anomalies (SLA), derived from the measurements from various satellite altimetry missions over the period from January 1993 to December 2015 shows a differentiation obvious East-West. The Eastern basin has increased sharply. On the other hand, the sea level has decreased at the level of Italy (Ionian Sea). In order to describe the fundamental modes of Mediterranean sea level variability, a decomposition of the set of data into Empirical Orthogonal Functions (EOF) was performed. The computed functions, truncated at 20, allow a  reduction of the space of the data while explaining nearly 80% of the variance of the analyzed data. The maps reconstructed from the estimated EOFs are in agreement with the original data.


Journal Identifiers


eISSN: 2352-9717
print ISSN: 1111-4924