DCSMM2018 - D5C5 : Percentile 10 de la concentration en oxygène dissous dans les unité géographique d'évaluation des sous-régions marines (2010-2016)

Name: DCSMM2018 - D5C5 : Percentile 10 de la concentration en oxygène dissous dans les unité géographique d'évaluation des sous-régions marines (2010-2016)
Creator: Institut français de recherche pour l'exploitation de la mer (IFREMER)
Keywords: d5-eutrophisation,dcsmm,directive-cadre-pour-la-planification-de-lespace-maritime-dcpem,directive-cadre-strategie-pour-le-milieu-marin-dcsmm,donnees-ouvertes,etat-du-milieu-biogeochimie,evaluation,habitats-et-biotopes,image-satellite,in-situ,indice,metropole,metropole-golfe-de-gascogne,metropole-manche-mer-du-nord,metropole-mediterranee-occidentale,metropole-mers-celtiques,milieu-chimique-colonne-deau,oxygene-dissous,seuil

Description

La concentration en oxygène dissous (mg.l-1) dans le fond la colonne d'eau constitue l'un des critères de définition de l'eutrophisation dans le cadre de la DCSMM (D5C5). L'indice retenu pour évaluer l'atteinte du bon état écologique pour ce critère est le Percentile 10 de la concentration en oxygène dissous, calculé par unité géographique d'évaluation et pour la période comprise dans le cycle DCSMM (2010-2016). Les unités géographiques d'évaluation dans lesquelles ce critère est évalué sont les masses d'eau DCE entre 0 et 1 Mille marin de la ligne de base, des mailles de 1/20° entre 1 Mm et 12 Mm et des mailles de 1/5° entre 12 Mm et la limite de la ZEE. Les données sont présentées sous forme de fichiers géoréférencés de type shp.
Le critère de bon état est que les concentrations ne sont pas à des niveaux indiquant des effets néfastes.
100% de la superficie évaluée des SRM MMN, MC et MO atteignent le BEE pour ce critère.
Pour la SRM GdG : 82,7 % de la superficie de la SRM a été évaluée et 0,5 % de la superficie totale (912 km²) n'atteint pas le BEE pour ce critère.

Producer

Institut français de recherche pour l'exploitation de la mer (IFREMER)

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December 9, 2024

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REPHY dataset (1987-2016)

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SRN dataset (1992-2016)

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DCSMM2018_D5_GDG

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