| Summary: | Le changement climatique est incontestable et affecte les océans. L'observation à long terme d'indicateurs comme le plancton peut permettre l'étude de ces changements. Le suivi du plancton dans les eaux côtières d'Europe représente une source de données importante actuellement sous-exploitée et sur laquelle cette étude est basée. Des outils analytiques ont d'abord été conçus pour résoudre des divergences taxonomiques entre les données et pour réaliser l'analyse temporelle. L'étude du plancton à L4 de 1998 à 2007 révèle de profonds changements dans la composition phytoplanctonique des blooms de printemps et d'automne, et des variations à long terme dans l'abondance des taxa dominants du zooplancton. Le phytoplancton gouverne la succession saisonnière des larves méroplanctoniques. Les changements de température de surface et de vent contrôlent les variations temporelles des communautés planctoniques. Les variations spatio-temporelles du zooplancton ont été comparées à 4 sites de 1998 à 2007 : Ston (Mer du Nord), L4 (Manche), MC (Mer Tyrrhénienne ), et C1 (Mer Adriatique). La structure des communautés est globalement stable, la saisonnalité étant la principale source de variabilité à long terme. La chlorophylle a et le vent expliquent les variations de la communauté zooplanctonique à Ston et L4 alors que c'est la température à MC et C1. Cette étude confirme l'extrême adaptabilité des communautés zooplanctoniques à un environnement variable. Elle souligne l'importance de facteurs tels que taxonomie et échelle temporelle pour l'analyse de séries, et la nécessité de maintenir les séries à long terme pour le suivi de futurs changements dans le contexte du changement climatique. === Climate change is unequivocal and dramatic changes are under way in the world's oceans. Long-term observations of indicators such as plankton can provide a better understanding of these changes. Considerable efforts have been made to monitor plankton in European coastal waters and have produced a large amount of datasets yet to be fully exploited. Analytic tools were first developed to solve taxonomic discrepancies in datasets and for temporal analyses. Time series analysis of plankton at L4 from 1988 to 2007 reveals profound changes in the composition of the spring and autumn phytoplankton blooms, and long-term variations in abundance of the dominant zooplankton taxa. Phytoplankton is driving the seasonal succession of meroplanktonic larvae. Changes in sea surface temperature and wind conditions control temporal patterns of plankton communities. Spatio-temporal patterns of zooplankton are compared at 4 sites: Ston (northern North Sea), L4 (wes tern English Channel), MC (Tyrrhenian Sea), and C1 (Adriatic Sea) from 1998 to 2007. The communities structure is on average stable and seasonal variations are the main source of long-term variability. Chlorophyll a and wind are responsible for the community patterns observed at Ston and L4 whereas temperature is the main driver at MC and C1. This study supports evidences of the extreme flexibility of zooplankton communities in adjusting to a variable environment. We highlighted the importance of factors such as taxonomy and temporal scale on time series analysis, and the necessity of maintaining long-term series to monitor future changes in the context of climate change.
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