La méthode des EOFs est utilisée depuis longtemps en météorologie et en océanographie physique pour décomposer la variabilité dans le temps et l’espace de séries de cartes.  Des cartes satellites de température et de concentration en chlorophylle-a sont par ailleurs fournies quotidiennement par l’océanographie opérationnelle depuis plus de 20 ans. L’analyse EOF a donc été appliquée sur ces données. L’application de la méthode des EOFs sur ces cartes et le regroupement des EOFs calculés a mis en évidence des modèles spatiaux de variabilité auxquels sont associés des séries temporelles d’amplitudes dont certaines ont été quantifiées. La construction de modèles linéaires multiples à l’aide de variables environnementales et la partition de variance ont permis d’expliquer la variabilité des séries d’amplitudes. Ces dernières ont par ailleurs été valorisées en les corrélant avec des variables liées aux niveaux trophiques supérieurs. Nos résultats montrent que les eaux du golfe se réchauffent, notamment le long des côtes françaises en hiver, et dans le Sud-Es  du golfe durant les mois de transition sous l’influence majeure de la NAO qui allonge la saison estivale. Parallèlement à cela, le gradient côtier annuel et hivernal de biomasse phytoplanctonique décroit sous l’influence des nutriments et de la structure de la colonne d’eau. Les séries d’indices expliquent certaines variables liées aux niveaux trophiques supérieurs. Néanmoins, les effets relais de variables intermédiaires ne sont pas pris en compte ce qui relativise les interprétations possibles.

EOF analysis has been used since longtime in meteorology and physical oceanography to decomposethe space-time variability of a map series. Besides that, satellite maps of sea surface temperature and chlorophyll-a are supplied every day for more than 20 years. EOF analysis has been applied on thosedata. The use of EOF analysis and the grouping of the computed EOF shows spatial modes of variability which are each linked to an amplitudes series that have been quantified. The construction of multiplelinear models with environmental variable and the variance partitioning have been able to explain the variability of the quantified amplitudes series. Then, those series have been valorized by correlating them to high trophic level variables. Our results show that sea surface temperature is rising in winter along the French coast, and in spring and autumn in the South-East part of the Bay under the influence of the NAO index. At the same time, the annual and winter coastal gradients of phytoplankton biomass is decreasing under the influence of nutrients and of the vertical structure of the water column. Index series that have been developed explain some high trophic level variables. However, bridging effect of intermediate variables aren’t considered which puts our interpretations into perspective.