The indiSeaS project is co-funded by the Intergovernmental Oceanographic Commission (IOC), the European Network of Excellence Euroceans, “'Institut de recherche pour le développement (IRD)” and the European project on Marine Ecosystem Evolution in a Changing Environment (MEECE). It is a multi-institutes collaborative effort. Scientific experts on ecosystems all over world calculate indicators and provide background information. The IndiSeas project aims at "Evaluating the status of marine ecosystems in a changing world”, using a set of different types of indicators to reflect the effects of multiple drivers on the states and trends of marine exploited ecosystems. It focuses on the effects of fishing, use of ecology, biodiversity, as well as climate and socio-economic indicators on world's marine ecosystems health. The objectives are to review IndiSeas datasets, present preliminary results to regional experts, discuss methods to be developed in each of the six task groups, establish work and publication plans for the future. Expertise from over 70 scientists, 49 research institutes and 36 countries.

X : eXpendable; B : Bathy; T: Thermograph. Mesure de profil thermique en route avec émission en temps réel

Dart Seq data gathered on Blue Shark in the framework of the PSTBS-IO project supported by funding from FAO, CSIRO Oceans and Atmosphere, AZTI Tecnalia, Institut de recherche pour le développement (IRD), and Research Institute for Tuna Fisheries (RITF) and financial assistance of the European Union (GCP/INT/233/EC – Population structure of IOTC species in the Indian Ocean), and POPSIZE project supported by FEAMP (2014-2020 UE N°508/2014), and Institut français de recherche pour l'Exploitation de la mer (Ifremer).

This dataset contains libraries of 3 coral species: Acropora hyacinthus, Porites lobata and Poscillopora acuta. In three islands with contrasting thermal regimes, the three species were sampled and brought back to the laboratory to induce an experimental thermal stress. The different colonies were split into two conditions. One part was placed in tanks filled with seawater at a given control temperature, the other part in tanks where the water temperature was increased. The samples in this dataset correspond to part of the control condition samples from French Polynesia and New Caledonia.

La prévision saisonnière de sargasses repose sur le système décrit par Jouanno et al. (2023), actuellement opéré par le Laboratoire d’Étude en Géophysique et Océanographie Spatiale (LEGOS) et sa première version a été développée dans le cadre des projets ANR FORESEA et TOSCA SAREDA. Ce système repose sur un modèle mécaniste de population de sargasses, le NEMO-Sarg 1.0 (Jouanno et al. 2021,2023, 2025), qui intègre à la fois des modèles physiologiques et de transport des macro-algues. Le modèle prend en compte des quotas internes de nutriments variables (C, N, P). NEMO-Sarg est basé sur le modèle Nucleus for European Modeling of the Ocean (NEMO), permettant une parallélisation efficace et un interfaçage avec des modèles physico-biogéochimiques. La croissance des sargasses est modélisée comme une fonction des réserves internes de nutriments (quotas), des nutriments inorganiques dissous dans l'eau, du rayonnement et de la température de l'eau. Leur décroissance dépend de la sénescence et de l'état de mer. Jouanno et al. (2021, 2023, 2025) décrit le code et ses évolutions et illustre la capacité du modèle à représenter le cycle saisonnier des sargasses et le changement de régime autour de 2011. La version d'ensemble du modèle de sargasses avec une résolution horizontal à 1/4° a été implémentée et permet la production mensuelle de prévisions à 7 mois, initialisé avec l'estimation de la couverture surfacique des sargasses en quasi temps-réel du Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer MODIS (Berline & Descloitres, 2021). La prévision est le résultats d'ensembles de 25 membres pour prendre en compte l'incertitude de la prévisibilité du modèle couplé océan-atmosphère. Pour chaque membre, le vent de surface et le rayonnement solaire sont obtenus d'un membre extrait aléatoirement parmi les 51 membres de la cinquième génération du système de prévision saisonnière SEAS5 du European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF, Johnson et al., 2019). Les courants de surface, la température et la salinité sont obtenus d'ensembles de 25 prévisions océanographiques physiques régionales basées sur NEMOv4.0 (Nucleus for European Modelling of the Ocean, Madec & The NEMO System Team, 2023) contraint avec les champs météorologiques des membres du SEAS5. Une climatologie basée sur le modèle d'analyse et de prévision biogéochimique BIO4 de Mercator Ocean International est utilisée pour les nutriments car il n'y a pas de prévision saisonnière biogéochimique performante accessible à la communauté. La limite de 7 mois pour la prévision des sargasses est imposée par le longueur du forcast opérationnel de l'ECMWF. Les performances de la prévision pour la période 2010-2022 sont décrites dans Jouanno et al. (2023).