Régularisation de problèmes inverses à l'aide de l'équation de diffusion, avec application à l'assimilation variationnelle de données océaniques PDF Download
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Book Description
En assimilation de données, les modèles de corrélation permettent de caractériser les structures d'erreurs pour les variables définies sur une grille numérique. L'équation de diffusion fournit un cadre flexible et efficace pour représenter des fonctions de corrélation pour des problèmes de grande dimension tels que ceux rencontrés en assimilation variationnelle pour l'atmosphère ou l'océan. Des produits d'opérateurs de diffusion implicite 1D sont ensuite utilisés pour construire des modèles de corrélation en dimension deux et trois pour des configurations globales d'un système d'assimilation variationnelle pour le modèle océanique NEMO. Leurs performances sont comparées au modèle de diffusion explicite existant, et des exemples de structures de corrélation où les échelles sont soit paramétrées, soit issues d'une méthode d'ensemble, sont montrés. Enfin, les performances de différentes techniques de normalisation sont comparées.
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En assimilation de données, les modèles de corrélation permettent de caractériser les structures d'erreurs pour les variables définies sur une grille numérique. L'équation de diffusion fournit un cadre flexible et efficace pour représenter des fonctions de corrélation pour des problèmes de grande dimension tels que ceux rencontrés en assimilation variationnelle pour l'atmosphère ou l'océan. Des produits d'opérateurs de diffusion implicite 1D sont ensuite utilisés pour construire des modèles de corrélation en dimension deux et trois pour des configurations globales d'un système d'assimilation variationnelle pour le modèle océanique NEMO. Leurs performances sont comparées au modèle de diffusion explicite existant, et des exemples de structures de corrélation où les échelles sont soit paramétrées, soit issues d'une méthode d'ensemble, sont montrés. Enfin, les performances de différentes techniques de normalisation sont comparées.
Author: Hans Emmanuel Ngodock Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 205
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Le travail mené dans cette thèse porte sur l'étude "à posteriori" de l'assimilation variationnelle de données. Il s'agit d'une démarche de faisabilité pour la mise au point des outils permettant de faire une analyse diagnostique (qualitative et quantitative) du processus d'assimilation variationnelle, notamment en ce qui concerne l'influence du bruit des observations sur le processus d'assimilation ainsi que sa propagation sur les champs reconstitués (nous sommes alors amenés à faire une étude de sensibilité), et l'influence de la configuration spatio-temporelle des observations sur le processus d'assimilation. L'application usuelle des équations adjointes pour l'analyse de sensibilité est revisée, car dans le contexte de l'assimilation variationnelle, nous avons montré par un exemple simple qu'il faut s'y prendre différemment. Nous proposons alors une méthode pour mener correctement cette analyse de sensibilité. Cette méthode est basée sur l'utilisation des équations adjointes au second ordre, obtenues en prenant l'adjoint du système d'optimalité. La sensibilité en est déduite par inversion du Hessien de la fonction coût via la minimisation d'une fonctionnelle quadratique. L'application est faite sur un modèle de circulation générale océanique de type quasi-géostrophique, et nous faisons aussi l'étude de l'existence et l'unicité de la solution de l'équation adjointe au second ordre du modèle considéré, pour justifier l'utilisation du Hessien et l'applicabilité de notre méthode. Nous étudions aussi l'influence de la configuration spatio-temporelle des observations sur le processus d'assimilation au travers du Hessien (à l'optimum) dont les éléments propres varient lorsqu'on fait varier la configuration. Enfin, nous étudions la prédicibilité du système d'optimalité
Author: Pierre P. Brasseur Publisher: Springer ISBN: 9783642789410 Category : Science Languages : en Pages : 0
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Data assimilation is considered a key component of numerical ocean model development and new data acquisition strategies. The basic concept of data assimilation is to combine real observations via estimation theory with dynamic models. Related methodologies exist in meteorology, geophysics and engineering. Of growing importance in physical oceanography, data assimilation can also be exploited in biological and chemical oceanography. Such techniques are now recognized as essential to understand the role of the ocean in a global change perspective. The book focuses on data processing algorithms for assimilation, current methods for the assimilation of biogeochemical data, strategy of model development, and the design of observational data for assimilation.
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NOUS ALLONS DISPOSER, GRACE AUX LANCEMENTS DES NOUVEAUX SATELLITES D'OBSERVATION DE LA TERRE COMME ERS1 ET TOPEX/POSEIDON, D'UN NOMBRE IMPORTANT D'OBSERVATIONS QUI DOIT PERMETTRE DE SUIVRE L'EVOLUTION DES OCEANS. POUR UTILISER AU MIEUX CES DONNEES, IL EST INDISPENSABLE DE LES COUPLER A DES MODELES DYNAMIQUES A L'AIDE DE TECHNIQUES D'ASSIMILATION PERFORMANTES. CE TRAVAIL A CONSIDERE A DEVELOPPER, SUR L'ATLANTIQUE TROPICAL, UN FILTRE DE KALMAN POUR L'ASSIMILATION DES DONNEES ALTIMETRIQUES GEOSAT DANS UN MODELE DYNAMIQUE LINEAIRE. AINSI, POUR LA PREMIERE FOIS, UN FILTRE DE KALMAN COMPLET, FAISANT INTERVENIR UN VECTEUR D'ETAT DE DIMENSION IMPORTANTE (DE L'ORDRE DE 5000) EST MIS EN PLACE DE FACON A PERMETTRE SON UTILISATION DE MANIERE QUASI OPERATIONNELLE (1 MOIS D'ASSIMILATION=7 HEURES DE CRAY2). LE MODELE UTILISE, LE TRAITEMENT DES DONNEES ALTIMETRIQUES AINSI QUE LE CHOIX DU FILTRE SONT EXPLICITES DANS LA PREMIERE PARTIE DE LA THESE. DANS LA DEUXIEME PARTIE, SONT PRESENTES UNE VALIDATION DE L'ALGORITHME ET DIFFERENTS TESTS DE SENSIBILITE ET DE COMPORTEMENT DU FILTRE A L'ASSIMILATION TRACE PAR TRACE (CORRESPONDANT AU PASSAGE DU SATELLITE AU-DESSUS DU BASSIN) D'OBSERVATIONS SIMULEES. ENFIN, L'ASSIMILATION DES DONNEES ALTIMETRIQUES GEOSAT EST EFFECTUEE PENDANT DEUX SAISONS (ETE, HIVER), FOURNISSANT UN PREMIER RESULTAT OCEANOGRAPHIQUE QUI EST COMPARE A CEUX OBTENUS SOIT PAR ANALYSE OBJECTIVE DES DONNEES ALTIMETRIQUES SEULES, SOIT PAR DIFFERENTS MODELES
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Dans ce travail nous nous sommes intéressés à des problèmes de modélisation et d'assimilation de données en océanographie, tant d'un point de vue théorique que numérique. L'étude de l'océan est cruciale pour de nombreuses raisons (changement climatique, météorologie, navigation commerciale et militaire, etc.). Dans une première partie nous étudions les équations primitives linéaires tridimensionnelles de l'océan, et nous donnons des résultats nouveaux de régularité en calculant explicitement le terme de pression. Dans une deuxième partie nous étudions l'assimilation variationnelle de données lagrangiennes dans un modèle d'océan. L'assimilation de données est l'ensemble des méthodes qui permettent de combiner de façon optimale, en vue d'effectuer des prévisions, deux sortes d'informations disponibles sur un système physique : les observations d'une part et les équations du modèle d'autre part. Nous utilisons une méthode variationnelle pour assimiler des données lagrangiennes, à savoir les positions de flotteurs dérivant dans l'océan. Nous commençons par établir de nouvelles estimations a priori pour les équations primitives afin d'étudier le problème théorique de contrôle optimal associé. Puis nous décrivons l'implémentation de la méthode variationnelle dans un modèle réaliste d'océan aux équations primitives. Enfin nous effectuons de nombreuses expériences numériques et notamment plusieurs études de sensibilité, qui montrent que l'assimilation de données lagrangiennes est techniquement réalisable et pertinente d'un point de vue océanographique.
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L'objectif de ce travail est d'estimer les apports d'une topographie dynamique moyenne (MDT) déduite des données gravimétriques GRACE, pour la reconstruction de la circulation océanique du Pacifique Tropical par assimilation de données. Les récentes avancées de notre connaissance du géoïde nous ont conduit à étudier l'impact de l'utilisation d'un signal altimétrique absolu. Un modèle (OPA) de l'Océan Pacifique Tropical, où des observations in-situ et quasi-synoptiques sont disponibles (réseau TAO), et un filtre de Kalman en rang réduit (SEEK) ont été mis au point et utilisés dans différentes configurations. La première suppose une situation pré-GRACE et utilise une MDT artificielle. La deuxième utilise une MDT observée déduite du géoïde GRACE. Conjointement à l'altimétrie, les profils de température TAO sont assimilés. Ce travail montre l'importance d'une bonne référence pour les résidus altimétriques. Le résultat le plus important concerne la capacité du système d'assimilation utilisant GRACE à mieux composer avec des données mixtes: satellites et in-situ. Ici, l'assimilation conjointe d'altimétrie et de données TAO est plus performante grâce à la meilleure compatibilité des données. En outre, une analyse physique, qui considère l'apport de l'assimilation à l'amélioration de la représentation de la dynamique du Pacifique Tropical, a été conduite. L'originalité de ce travail est de montrer comment l'assimilation contribue à améliorer notre compréhension des mécanismes physiques en action dans ce bassin. De manière intéressante et rétrospective, cette analyse révèle aussi une zone (8°N) où les données GRACE semblent avoir des faiblesses qu'il serait judicieux de corriger
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Nous allons disposer, grace aux lancements des nouveaux satellites d'observation de la terre comme ers1 et topex/poseidon, d'un nombre important d'observations qui doit permettre de suivre l'evolution des oceans. Pour utiliser au mieux ces donnees, il est indispensable de les coupler a des modeles dynamiques a l'aide de techniques d'assimilation performantes. Ce travail a considere a developper, sur l'atlantique tropical, un filtre de kalman pour l'assimilation des donnees altimetriques geosat dans un modele dynamique lineaire. Ainsi, pour la premiere fois, un filtre de kalman complet, faisant intervenir un vecteur d'etat de dimension importante (de l'ordre de 5000) est mis en place de facon a permettre son utilisation de maniere quasi operationnelle (1 mois d'assimilation=7 heures de cray2). Le modele utilise, le traitement des donnees altimetriques ainsi que le choix du filtre sont explicites dans la premiere partie de la these. Dans la deuxieme partie, sont presentes une validation de l'algorithme et differents tests de sensibilite et de comportement du filtre a l'assimilation trace par trace (correspondant au passage du satellite au-dessus du bassin) d'observations simulees. Enfin, l'assimilation des donnees altimetriques geosat est effectuee pendant deux saisons (ete, hiver), fournissant un premier resultat oceanographique qui est compare a ceux obtenus soit par analyse objective des donnees altimetriques seules, soit par differents modeles
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L'OBJECTIF PRINCIPAL DE CE TRAVAIL EST D'APPLIQUER UNE VERSION EVOLUTIVE ET DE RANG REDUIT DU FILTRE DE KALMAN POUR L'ASSIMILATION DE DONNEES DANS UN MODELE AUX EQUATIONS PRIMITIVES. LA CONFIGURATION PHYSIQUE DE CES EXPERIENCES A ETE CHOISIE POUR REPRESENTER LES PROCESSUS CARACTERISTIQUES DE LA DYNAMIQUE AUX LATITUDES MOYENNES, C'EST-A-DIRE, LA CIRCULATION INERTIELLE, FONDAMENTALEMENT INSTABLE, AVEC LE DEVELOPPEMENT DE TOURBILLONS DE MESO-ECHELLE. UN EXEMPLE DE CETTE CIRCULATION EST LE GULF STREAM DANS L'OCEAN ATLANTIQUE NORD. NOUS AVONS ABORDE L'ETUDE DES PERFORMANCES DE TROIS TECHNIQUES D'ASSIMILATION (LE NUDGING, LA METHODE ADJOINTE ET LE FILTRE DE KALMAN) POUR LA RECONSTRUCTION DE LA CIRCULATION OCEANIQUE A PARTIR D'OBSERVATIONS ALTIMETRIQUES ET DE MODELES A HAUTE RESOLUTION SPATIALE (RESOLVANT LES TOURBILLONS). DANS CE CONTEXTE, NOUS NOUS SOMMES INTERESSES AUX OBSERVATIONS DE L'ALTIMETRE SATELLITAIRE PARCE QU'ELLES REPRESENTENT, ACTUELLEMENT, LES SEULES MESURES GLOBALES ET QUASI-SYNOPTIQUES, DIRECTEMENT LIEES A LA DYNAMIQUE (DE LA SURFACE) OCEANIQUE AUX GRANDES ET MOYENNES ECHELLES.
Author: Isabelle Mirouze
Author: Isabelle Mirouze
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Author: Bruno Luong
Author: Hans Emmanuel Ngodock
Author: Pierre P. Brasseur
Author: Lionel Gourdeau
Author: Maëlle Nodet
Author: Frédéric Castruccio
Author: Lionel Gourdeau
Author: JOAQUIN.. BALLABRERA