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La variation est de type stationnaire latitudinale pour tous les facteurs étudiés, c'est à dire que cette
variation balance autour des paliers de valeurs constantes appelés les moyennes, ces valeurs des
moyennes des différents facteurs à savoir ;-la longueur totale est de 172,03 cm, le poids total est de
111,45 kg,
- la vitesse du courant est de 0,23 m/s, les teneurs en chlorophylle a est de 0,13mg.m-3,
-la profondeur est de 2529,28 m, la salinité de surface est de36, 80 ups,
-la Hauteur de la vague est de1, 11m,
-la température est de18, 53°C,
-les teneurs en oxygènes est de238, 27mmol.m-3 et les teneurs en nitrate est de 0,02mmol.m-3
- la distance à la côte avec 0,42 degré (Tableau 7).
Ces variations sont limité entre les valeurs maximales et les valeurs minimales (voir le Tableau
7), elles varient avec variance presque constante on allant de l’Ouest ver le l'Est, cela explique aussi
qu'il y une faible corrélation de ces variable par rapport à la latitude. En effet ces valeurs des différents
facteurs étudies augmentent faiblement au moment d'immigration. Appart le cas du facteur distance
de la côte, le graphe et en tendance à la hausse des distances de la côte sur le plan latitudinal, en effet
les bancs du thon rouge ils préfèrent les hautes mers au moment d'immigration au long des cotés
IV.2.1.2 Interpolation spatiale
En raison du coût élevé et des ressources limitées les jeux de données obtenus sont généralement
incomplets et présentent une répartition géographique différente, Leur prise en considération pour
une analyse géostatistique fiable et de même pour la réalisation de cartes fines, requiert de disposer
de ces données sur un maillage de 1km² via une méthode d’interpolation spatiale adaptée, afin de
générer des cartes continues. La meilleur méthode d'interpolation proposée dans ce travaille et la plus
utilisées dans de Domain marin d'après (Jaemyeong et al., 2019a), (Kusuma et al., 2018a) est celle
de la pondération à distance inverse(Mitas and Mitasova, 1999a) pour estimer de manière optimale.
En raison du coût élevé et des ressources limitées les jeux de données obtenus sont généralement
incomplets et présentent une répartition géographique différente, Leur prise en considération pour
une analyse géostatistique fiable et de même pour la réalisation de cartes fines, requiert de disposer
de ces données sur un maillage de 1km² via une méthode d’interpolation spatiale adaptée, afin de
générer des cartes continues.
La variation est de type stationnaire latitudinale pour tous les facteurs étudiés, c'est à dire que cette
variation balance autour des paliers de valeurs constantes appelés les moyennes, ces valeurs des
moyennes des différents facteurs à savoir ;-la longueur totale est de 172,03 cm, le poids total est de
111,45 kg,
- la vitesse du courant est de 0,23 m/s, les teneurs en chlorophylle a est de 0,13mg.m-3,
-la profondeur est de 2529,28 m, la salinité de surface est de36, 80 ups,
-la Hauteur de la vague est de1, 11m,
-la température est de18, 53°C,
-les teneurs en oxygènes est de238, 27mmol.m-3 et les teneurs en nitrate est de 0,02mmol.m-3
- la distance à la côte avec 0,42 degré (Tableau 7).
Ces variations sont limité entre les valeurs maximales et les valeurs minimales (voir le Tableau
7), elles varient avec variance presque constante on allant de l’Ouest ver le l'Est, cela explique aussi
qu'il y une faible corrélation de ces variable par rapport à la latitude. En effet ces valeurs des différents
facteurs étudies augmentent faiblement au moment d'immigration. Appart le cas du facteur distance
de la côte, le graphe et en tendance à la hausse des distances de la côte sur le plan latitudinal, en effet
les bancs du thon rouge ils préfèrent les hautes mers au moment d'immigration au long des cotés
IV.2.1.2 Interpolation spatiale
En raison du coût élevé et des ressources limitées les jeux de données obtenus sont généralement
incomplets et présentent une répartition géographique différente, Leur prise en considération pour
une analyse géostatistique fiable et de même pour la réalisation de cartes fines, requiert de disposer
de ces données sur un maillage de 1km² via une méthode d’interpolation spatiale adaptée, afin de
générer des cartes continues. La meilleur méthode d'interpolation proposée dans ce travaille et la plus
utilisées dans de Domain marin d'après (Jaemyeong et al., 2019a), (Kusuma et al., 2018a) est celle
de la pondération à distance inverse(Mitas and Mitasova, 1999a) pour estimer de manière optimale.
En raison du coût élevé et des ressources limitées les jeux de données obtenus sont généralement
incomplets et présentent une répartition géographique différente, Leur prise en considération pour
une analyse géostatistique fiable et de même pour la réalisation de cartes fines, requiert de disposer
de ces données sur un maillage de 1km² via une méthode d’interpolation spatiale adaptée, afin de
générer des cartes continues.