Vers une meilleure assimilation des observations satellitaires infrarouges par le couplage des modèles météorologique et chimique PDF Download
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Book Description
Le sondeur infrarouge hyperspectral IASI (Interféromètre Atmosphérique de Sondage Infrarouge) est l'instrument qui fournit le plus d'observations satellitaires au modèle de Prévision Numérique du Temps (PNT) ARPEGE (Action de Recherche Petite Échelle Grande Échelle) à Météo-France. Ce capteur a été développé conjointement entre le CNES (Centre National d'Études Spatiales) et EUMETSAT (European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites) et est embarqué à bord des satellites défilants Metop-A, B et C. L'assimilation de ces observations requiert l'utilisation d'un Modèle de Transfert Radiatif (MTR) qui s'appelle RTTOV à Météo-France. Ce dernier utilise une connaissance a priori de l'état thermodynamique et chimique de l'atmosphère le plus probable pour simuler les observations IASI. À Météo-France, les champs d'ébauche thermodynamiques proviennent d'une prévision à courte échéance fournie par ARPEGE. Les ébauches de la composition chimique de l'atmosphère sont issues d'un unique profil vertical de référence pour chaque espèce chimique fourni par RTTOV. Cette approximation a un impact important sur la qualité des simulations et l'utilisation des observations satellitaires infrarouges pour la PNT. Les Modèles de Chimie Transport (MCT) sont capables de fournir des prévisions de la composition chimique de l'atmosphère. À Météo-France, ce MCT s'appelle MOCAGE. Ce travail de thèse propose une méthode permettant une meilleure assimilation des observations satellitaires infrarouges par un couplage des modèles météorologique et chimique. La première partie du travail consiste à évaluer la sensibilité des observations infrarouges à la chimie atmosphérique. Pour cela nous avons participé à la campagne de mesure APOGEE (Atmospheric Profiles Of GreenhousE gasEs) qui nous a permis de mesurer des profils in situ de CO2, CH4 et O3. Ces données ont été utilisées à la fois pour valider la qualité de nos simulations et comme données de vérification pour évaluer les prévisions de composition chimique atmosphérique issus de MCT. Nous avons par la suite encadré deux stagiaires de Master 1 pour réaliser une climatologie évolutive de CO2 afin d'améliorer l'utilisation des observations satellitaires infrarouges. De ces études, il ressort que la qualité des simulations dépend de la précision de l'ébauche chimique utilisée et que le constituant chimique ayant l'impact le plus important sur les simulations est l'ozone. La suite du travail de thèse s'est donc articulée autour de l'ozone. Une première étape a consisté à préparer l'assimilation de canaux IASI sensibles à l'ozone. [...].
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Le sondeur infrarouge hyperspectral IASI (Interféromètre Atmosphérique de Sondage Infrarouge) est l'instrument qui fournit le plus d'observations satellitaires au modèle de Prévision Numérique du Temps (PNT) ARPEGE (Action de Recherche Petite Échelle Grande Échelle) à Météo-France. Ce capteur a été développé conjointement entre le CNES (Centre National d'Études Spatiales) et EUMETSAT (European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites) et est embarqué à bord des satellites défilants Metop-A, B et C. L'assimilation de ces observations requiert l'utilisation d'un Modèle de Transfert Radiatif (MTR) qui s'appelle RTTOV à Météo-France. Ce dernier utilise une connaissance a priori de l'état thermodynamique et chimique de l'atmosphère le plus probable pour simuler les observations IASI. À Météo-France, les champs d'ébauche thermodynamiques proviennent d'une prévision à courte échéance fournie par ARPEGE. Les ébauches de la composition chimique de l'atmosphère sont issues d'un unique profil vertical de référence pour chaque espèce chimique fourni par RTTOV. Cette approximation a un impact important sur la qualité des simulations et l'utilisation des observations satellitaires infrarouges pour la PNT. Les Modèles de Chimie Transport (MCT) sont capables de fournir des prévisions de la composition chimique de l'atmosphère. À Météo-France, ce MCT s'appelle MOCAGE. Ce travail de thèse propose une méthode permettant une meilleure assimilation des observations satellitaires infrarouges par un couplage des modèles météorologique et chimique. La première partie du travail consiste à évaluer la sensibilité des observations infrarouges à la chimie atmosphérique. Pour cela nous avons participé à la campagne de mesure APOGEE (Atmospheric Profiles Of GreenhousE gasEs) qui nous a permis de mesurer des profils in situ de CO2, CH4 et O3. Ces données ont été utilisées à la fois pour valider la qualité de nos simulations et comme données de vérification pour évaluer les prévisions de composition chimique atmosphérique issus de MCT. Nous avons par la suite encadré deux stagiaires de Master 1 pour réaliser une climatologie évolutive de CO2 afin d'améliorer l'utilisation des observations satellitaires infrarouges. De ces études, il ressort que la qualité des simulations dépend de la précision de l'ébauche chimique utilisée et que le constituant chimique ayant l'impact le plus important sur les simulations est l'ozone. La suite du travail de thèse s'est donc articulée autour de l'ozone. Une première étape a consisté à préparer l'assimilation de canaux IASI sensibles à l'ozone. [...].
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Dans les modèles de prévision numérique du temps, les observations satellitaires sont devenues indispensables pour la production d'une analyse atmosphérique optimale. Or, malgré les performances et la maturité des systèmes d'assimilation actuels, ces observations demeurent fortement sous-exploitées au-dessus des surfaces continentales pour différentes raisons. L'objectif de cette étude est d'améliorer la représentation de la surface (en température et émissivité) afin de mieux assimiler les observations de télédétection dans les modèles. Dans un premier temps, nous avons cherché à vérifier la validité des hypothèses de surface pour le calcul de l'émissivité micro-onde au dessus d'une surface enneigée (région de l'Antarctique). L'effet de plusieurs hypothèses de surface sur les émissivités micro-ondes a été étudié et la qualité des simulations de températures de brillance a été sensiblement améliorée par la prise en compte d'une hypothèse pertinente. Par la suite l'objectif était d'étendre l'assimilation des données infrarouges sensibles aux surfaces continentales qui étaient jusque là rejetées des systèmes d'assimilation. Les recherches récemment effectuées pour l'assimilation des données micro-ondes au-dessus des continents, ont montré qu'un tel objectif est atteignable si la surface est mieux caractérisée. J'ai consacré une bonne partie de ma thèse a évaluer le potentiel d'une estimation de l'émissivité et de la température de surface à partir des données du radiomètre SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager) embarqué sur MSG (METEOSAT SECONDE GENERATION). La forte sensibilité aux nuages et les biais assez marqués de la température de surface analysée dans ALADIN m'ont poussée à préférer l'utilisation de climatologies d'émissivités IR du Land-SAF (EUMET-SAT Land Surface Analysis - Satellite Application Facilities) plutôt que d'estimer directement ces valeurs à partir des observations. J'ai montré qu'en me basant sur cette climatologie, on pouvait restituer des températures de surface à partir du canal IR10.8 de même qualité que celles du Land-SAF et que l'utilisation de cette température de surface comme condition aux limites au modèle de transfert radiatif permet d'obtenir de bien meilleures simulations aux canaux SEVIRI. Enfin, des expériences d'assimilation, au sein de deux modèles à aire limitée, ont été conduites afin d'apprécier, pour la première fois, l'impact de l'assimilation des observations IR sensibles à la surface sur la qualité des analyses et des prévisions. L'impact prépondérant fut observé sur les analyses d'humidité avec une tendance à assécher l'atmosphère en période estivale et à l'humidifier en période hivernale. Ce changement d'humidité a été évalué avec succès près de la surface à l'aide de données GPS indépendantes. L'impact sur les prévisions et sur celles des précipitations en particulier, a été jugé positif principalement sur le sud de l'Europe.
Author: Frederik Kurzrock Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 0
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La variabilité de l'énergie solaire impose de limiter sa fraction d'injection instantanée dans le réseau électrique. Une amélioration des prévisions de l'ensoleillement conduirait à élever la limite de ce seuil, spécialement dans les zones non-interconnectées comme La Réunion. Une plus haute précision de prévision est particulièrement difficile à atteindre dans le cas des îles tropicales à cause de la convection prononcée et des circulations thermiques complexes au niveau local. Les modèles de prévision numérique du temps à aire limitée permettent de prévoir les processus liés aux nuages et l'éclairement solaire à de hautes résolutions spatio-temporelles, de l'ordre de quelques kilomètres et minutes. Néanmoins, ces modèles parviennent rarement à prévoir précisément l'évolution de la couche nuageuse et ont donc tendance à surestimer l'éclairement solaire. L'affinement des conditions initiales nuageuses des modèles régionaux par l'assimilation d'observations de satellites météorologiques géostationnaires est un moyen efficace pour améliorer les prévisions à court terme. Toutefois, une grande variété d'approches pour l'assimilation des données satellitaires existe et, jusqu'à présent, la recherche s'est concentrée sur les moyennes latitudes. Cette thèse aborde l'assimilation d'observations de satellites géostationnaires avec des modèles à aire limitée dans le sud-ouest de l'Océan Indien. Dans un premier temps, l'état de l'art des approches existantes pour l'assimilation de luminances observées et de propriétés physiques des nuageuse avec les modèles régionaux est dressé. Puis, l'une des approches les plus prometteuses est identifiée et appliquée au sud-ouest de l'Océan Indien. Dans les expériences effectuées, la teneur en eau des nuages est obtenue à partir des produits de propriétés nuageuses SatCORPS de la NASA. Ces observations sont assimilées avec un filtre de Kalman d'ensemble et le modèle Weather Research and Forecasting. Un ensemble de 41 membres et un espacement horizontal des points de grille de 12 km est appliqué avec un intervalle de cyclage de 6 heures pour l'assimilation. Le Data Assimilation Research Testbed et son opérateur d'observations de teneur en eau des nuages sont utilisés pour l'assimilation d'observations dans les phases solide, surfondue, et liquide. L'impact de cette approche d'assimilation sur des prévisions de l'éclairement horizontal global est évalué pour l'été austral 2017/2018 en utilisant des observations de pyranomètres sur l'île de La Réunion. Un effet positif de la méthode appliquée sur les prévisions de l'éclairement est constaté surtout pour les 14 premières heures de prévision. Différents aspects de l'amélioration des prévisions, grâce à l'assimilation de données, sont analysés par le biais d'expériences témoins sans assimilation, d'expériences avec un domaine de grille imbriquée avec un espacement horizontal des points de grille de 4 km et d'une comparaison avec des modèles opérationnels. Les observations quadrillées utilisées étant disponibles à l'échelle mondiale, la méthode offre une approche applicable et évaluable pour d'autres régions du monde.
Author: Hervé Herbin Publisher: ISTE Group ISBN: 178405108X Category : Atmosphere Languages : fr Pages : 222
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Les problèmes environnementaux tels que ceux liés à l’atmosphère terrestre sur le changement climatique ou la qualité de l’air sont désormais au cœur des enjeux sociétaux. Dans ce contexte, la télédétection depuis l’espace représente un outil puissant et incontournable pour l’étude des composants atmosphériques et leur variabilité spatiale et temporelle. Cet ouvrage présente les caractéristiques de la télédétection atmosphérique infrarouge, domaine spectral largement utilisé pour la recherche et les exploitations opérationnelles. Les principales méthodes et instruments sont présentés et illustrés par des exemples d’applications sur les gaz, les aérosols et les nuages. Cette technique consistant à mesurer à distance le rayonnement électromagnétique, une large place est consacrée à la physique du rayonnement et ses interactions avec l’atmosphère.
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L'objectif de cette thèse porte sur la définition d'un capteur géostationnaire infrarouge pour l'observation de la composition chimique de la basse troposphère et l'évaluation de la valeur ajoutée de cet instrument afin de caractériser la variabilité de la moyenne et basse troposphère des principaux polluants et d'améliorer l'observation et les prévisions de la qualité de l'air. Nous nous sommes intéressés à deux polluants importants: l'ozone troposphérique en raison de son impact sur la santé humaine, les écosystèmes et le climat, et le monoxyde de carbone (CO) qui est un traceur de pollution nous renseignant sur les sources d'émissions et les processus de transport. Dans un premier temps, une évaluation d'un schéma linéaire pour la chimie du CO a été effectuée sur une période d'un an et demi en comparaison avec un schéma chimique détaillé (RACMOBUS) et différents types d'observations troposphériques et stratosphériques (satellitaires, aéroportées). L'intérêt principal de ce schéma est son faible coût en temps de calcul qui permet une assimilation sur de longues périodes de jeux de données de CO. L'assimilation de données MOPITT (Measurements Of Pollution In The Troposphere) dans ce schéma a d'ailleurs permis d'évaluer la valeur ajoutée de données d'observations infrarouges à l'échelle globale. Ensuite, les caractéristiques optimales du capteur géostationnaire infrarouge ont été définies en réalisant des études d'inversion de spectres atmosphériques pour sonder l'ozone et le CO pour la qualité de l'air, le but étant d'avoir un capteur techniquement et économiquement faisable, capable de sonder la basse troposphère. Le contenu en information de cet instrument a été comparé, en période estivale, à l'information apportée par un autre instrument infrarouge géostationnaire similaire à MTG-IRS (Meteosat Third Generation - Infrared Sounder), optimisé pour la mesure de la vapeur d'eau et de la température mais capable d'avoir une information sur la composition chimique de l'atmosphère. Enfin dans une dernière partie, la valeur ajoutée de ces deux instruments dans le modèle de qualité de l'air MOCAGE, a été quantifiée en utilisant des expériences de simulation de système d'observations sur une période de deux mois d'été (juillet - août 2009). La capacité de ces deux instruments à corriger différentes sources d'erreurs (les forçages atmosphériques, les émissions, l'état initial et les trois paramètres réunis) qui affectent les prévisions et simulations de qualité de l'air, a été quantifiées. Au final, l'instrument que nous avons défini s'avère effectivement capable d'apporter une contrainte efficace sur les champs d'ozone et de CO dans la moyenne et basse troposphère.
Author: François Faijan Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 0
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Le sondeur hyperspectral infrarouge IASI, dont le premier modèle vole depuis 2006 sur le satellite défilant météorologique Metop-A, a déjà conduit a des retombées scientifiques très spectaculaires, en prévision météorologie et pour l'étude de la composition atmosphérique et du climat. Les mesures du sondeurs sont toutefois largement sous exploitées en grande partie du a la présence des nuages dans l'atmosphère. Ces derniers interagissent avec le rayonnement incident de façon hautement non-linéaire rendant le traitement de la mesure du sondeur bien plus complexe, voire parfois rédhibitoire pour accéder depuis l'espace aux propriétés des couches atmosphériques situées au-dessus du nuage, mais également en dessous dans le cas de semi-transparence. Cependant, au vue de la quantité d'informations potentielles qu'offre les sondeurs, la communauté scientifique s'intéresse de près a l'exploitation des radiances nuageuse, c'est dans ce cadre que s'inscrivent les travaux de recherche de cette thèse. Nous proposons d'étudier deux schémas nuageux radicalement différents : la clarification nuageuse et un schéma permettant de simuler la radiance nuageuse en utilisant les propriétés optique et microphysique des nuages. La première de ces méthodes, initiée par Smith et al. (1968), permet sous certaines conditions, de faire abstraction du nuage dans le pixel IASI. La méthode est basée sur l'algorithme du logiciel Scenes Heterogenes du CNES. Apres une première étape de validation, les performances de la méthode sont évaluées a travers la quantité d'information indépendante qu'offre la clarification par rapport a une chaine de traitement des radiances nuageuses mise en place au CMS. Les résultats sont favorables à la méthode testée permettant de traiter les couches atmosphériques situées sous le nuage, possédant donc une quantité plus importante. Cependant la clarification repose a la fois sur une hypothèse forte d'homogénéité atmosphérique et ne s'applique qu'à 15% des situations nuageuses. La seconde méthode est une simulation de la radiance nuageuse par des modèles de transfert radiatif rapides utilisant les propriétés optique et microphysique du nuage. Cette méthode présente l'avantage majeur d'utiliser les mêmes profils nuageux que ceux produits par les modèles de prévision numérique, laissant entrevoir l'assimilation de ces profils à partir de la mesure IASI. Cependant, l'utilisation de ces modèles de transfert radiatif rapide dans le cadre d'une assimilation de données n'en est encore qu'à ces prémices, très peu d'études ont été menées sur ce sujet. Nous proposons une étude en trois étapes permettant une utilisation en opérationnel de ces modèles de transfert radiatif. La première étape est une compréhension des modèles et de leur validité en réalisant quelques études de cas s'appuyant sur la campagne de mesures de Lindenberg. Ensuite, dans le cadre de la campagne ConcordIasi, une statistique est réalisée mettant en place des filtrage pour sélectionner uniquement les profils nuageux cohérent avec l'observation IASI. La dernière étape est une application en global, les statistiques révèlent une nette amélioration des écarts a l'ébauche grâce aux filtres, passant de 8K a 2K. Nous proposons tout au long de l'étude une discussion sur les modèles utilises (RTTOV et HISCRTM), leurs points forts et leurs défaillances. Enfin l'ultime étape, permet d'évaluer les performances des profils nuageux issus des modèles de prévision numérique.
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Les méthodes d'assimilation de données sont en constante évolution pour s'adapter aux problèmes à résoudre dans les multiples domaines d'application. En sciences de l'atmosphère, chaque nouvel algorithme a d'abord été implémenté sur des modèles de prévision numérique du temps avant d'être porté sur des modèles de chimie atmosphérique. Ce fut le cas des méthodes variationnelles 4D et des filtres de Kalman d'ensemble par exemple. La nouvelle génération d'algorithmes variationnels d'ensemble quadridimensionnels (EnVar 4D) ne fait pas exception. Elle a été développée pour tirer partie des deux approches variationnelle et ensembliste et commence à être appliquée au sein des centres opérationnels de prévision numérique du temps, mais n'a à ce jour pas été testée sur des modèles opérationnels de chimie atmosphérique.En effet, la complexité de ces modèles rend difficile la validation de nouvelles méthodes d'assimilation. Il est ainsi nécessaire d'avoir à disposition des modèles d'ordre réduit, qui doivent être en mesure de synthétiser les phénomènes physiques à l'{oe}uvre dans les modèles opérationnels tout en limitant certaines des difficultés liées à ces derniers. Un tel modèle, nommé L95-GRS, a donc été développé. Il associe la météorologie simpliste du modèle de Lorenz-95 à un module de chimie de l'ozone troposphérique avec 7 espèces chimiques. Bien que de faible dimension, il reproduit des phénomènes physiques et chimiques observables en situation réelle. Une méthode d'assimilation de donnée, le lisseur de Kalman d'ensemble itératif (IEnKS), a été appliquée sur ce modèle. Il s'agit d'une méthode EnVar 4D itérative qui résout le problème non-linéaire variationnel complet. Cette application a permis de valider les méthodes EnVar 4D dans un contexte de chimie atmosphérique non-linéaire, mais aussi de soulever les premières limites de telles méthodes.Fort de cette expérience, les résultats ont été étendus au cas d'un modèle réaliste de prévision de pollution atmosphérique. Les méthodes EnVar 4D, via l'IEnKS, ont montré leur potentiel pour tenir compte de la non-linéarité du modèle de chimie dans un contexte maîtrisé, avec des observations synthétiques. Cependant, le passage à des observations réelles d'ozone troposphérique mitige ces résultats et montre la difficulté que représente l'assimilation de données en chimie atmosphérique. En effet, une très forte erreur est associée à ces modèles, provenant de sources d'incertitudes variées. Deux démarches doivent alors être entreprises pour pallier ce problème.Tout d'abord, la méthode d'assimilation doit être en mesure de tenir compte efficacement de l'erreur modèle. Cependant, la majorité des méthodes sont développées en supposant au contraire un modèle parfait. Pour se passer de cette hypothèse, une nouvelle méthode a donc été développée. Nommée IEnKF-Q, elle étend l'IEnKS au cas avec erreur modèle. Elle a été validée sur un modèle jouet, démontrant sa supériorité par rapport à des méthodes d'assimilation adaptées naïvement pour tenir compte de l'erreur modèle.Toutefois, une telle méthode nécessite de connaître la nature et l'amplitude exacte de l'erreur modèle qu'elle doit prendre en compte. Aussi, la deuxième démarche consiste à recourir à des outils statistiques pour quantifier cette erreur modèle. Les algorithmes d'espérance-maximisation, de emph{randomize-then-optimize} naïf et sans biais, un échantillonnage préférentiel fondé sur l'approximation de Laplace, ainsi qu'un échantillonnage avec une méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov, y compris transdimensionnelle, ont ainsi été évalués, étendus et comparés pour estimer l'incertitude liée à la reconstruction du terme source des accidents des centrales nucléaires de Tchernobyl et Fukushima-Daiichi.Cette thèse a donc enrichi le domaine de l'assimilation de données EnVar 4D par ses apports méthodologiques et en ouvrant la voie à l'application de ces méthodes sur les modèles de chimie atmosphérique.
Author: Herimino Paoly Randriamanantena Publisher: ISBN: Category : Languages : en Pages : 320
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LES OBSERVATIONS SATELLITAIRES FOURNISSENT AUX MODELES METEOROLOGIQUES DES PARAMETRES FACILES A MANIPULER, DISPONIBLES A DIFFERENTES RESOLUTIONS SPATIO-TEMPORELLES. LES PROPRIETES RADIATIVES SPECTRALES DU COUVERT VEGETAL OBSERVEES PAR SATELLITE SONT PRISES COMME CRITERES POUR REMETTRE A JOUR LA RECONNAISSANCE DES DIFFERENTES FORMES DE VEGETATION A LA SURFACE DU GLOBE. UNE AMELIORATION DES PARAMETRISATIONS DES PROCESSUS DE SURFACE, FAISANT INTERVENIR LA VEGETATION, ET INTRODUISANT DES PARAMETRES SATELLITAIRES, APPARAIT FAISABLE ET NECESSAIRE
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Les données satellitaires représentent aujourd'hui la vaste majorité des observations assimilées dans les modèles de prévision numérique du temps. Leur exploitation reste cependant sous-optimale, seulement 10% du volume total est assimilé en opérationnel. Environ 80% des données infrarouges étant affectées par les nuages, il est primordial de développer l'assimilation des observations satellitaires dans les zones nuageuses. L'exploitation du sondeur hyperspectral infrarouge IASI a déjà permis une amélioration des prévisions météorologiques grâce à sa précision et son contenu en information jamais inégalés. Son utilisation dans les zones nuageuses reste cependant très complexe à cause de la forte non-linéarité des processus nuageux dans l'infrarouge. Cette thèse propose donc une méthode permettant d'exploiter au mieux les observations nuageuses du sondeur IASI. Un modèle de transfert radiatif avancé utilisant les propriétés microphysiques du nuage a été évalué. Cette méthode présente l'avantage majeur d'utiliser les profils de condensats nuageux produits par les modèles de prévision. Grâce à ce nouveau schéma, les profils de contenus en eau nuageuse ont pu être inversés avec succès à partir des observations IASI et d'un schéma d'assimilation variationnelle uni-dimensionnel (1D-Var). L'impact de ces observations en termes d'analyse et d'évolution des variables nuageuses dans le modèle de prévision a aussi été évalué. Cette étude est une première évaluation du choix des variables de contrôle utilisées lors des inversions. Un modèle simplifié uni-colonne du modèle de prévision AROME a permis de faire évoluer les profils analysés par le 1D-Var sur une période de trois heures. Des résultats prometteurs ont montré la bonne conservation de l'incrément d'analyse pendant plus d'une heure et demie de prévision. La formation des systèmes fortement précipitants étant fortement liée aux contenus en eau nuageuse, ces résultats encourageants laissent entrevoir des retombées majeures pour la prévision des évènements de pluie intense et les applications de prévision numérique à très courte échéance.
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NOUS NOUS INTERESSONS AUX METHODES PERMETTANT D'ASSIMILER LES DONNEES DE TELEDETECTION. IL Y A PRINCIPALEMENT DEUX TYPES DE TECHNIQUES: LES METHODES SEQUENTIELLES, ISSUES DU FILTRAGE DE KALMAN ET LES METHODES VARIATIONNELLES, BASEES SUR LES EQUATIONS ADJOINTES DU CONTROLE OPTIMAL. LES METHODES ADJOINTES SONT RECENTES ET NOUS ESSAYONS DE PRESENTER LEUR INTERET POUR LA TELEDETECTION A L'AIDE DE DEUX APPLICATIONS. UNE PREMIERE ETUDE EST MENEE SUR UN MODELE: IL EST POSSIBLE DE MINIMISER UNE FONCTION DE COUT MESURANT LA DISTANCE ENTRE LA TRAJECTOIRE DU MODELE ET DES OBSERVATIONS REPARTIES A LA FOIS DANS LE TEMPS ET L'ESPACE. LA DEUXIEME APPLICATION EST REALISEE SUR DES OBSERVATIONS EFFECTUEES PAR LE DIFFUSIOMETRE-VENT EMBARQUE A BORD DU SATELLITE SEASAT. SON OBJET EST LA CARTOGRAPHIE DES CHAMPS DE VENT A LA SURFACE DES OCEANS. SUR UNE PERIODE DE DOUZE HEURES, NOUS ASSIMILONS DES OBSERVATIONS DANS UN MODELE NUMERIQUE NON LINEAIRE, DISCRETISANT L'EQUATION DE LA VORTICITE SUR UN DOMAINE RECTANGULAIRE COUVRANT A PEU PRES TOUT L'OCEAN ATLANTIQUE NORD. UNE COMPARAISON ENTRE LES CHAMPS DE VENT, OBTENU PAR L'ASSIMILATION VARIATIONNELLE, ET CEUX PRODUITS PAR UNE ASSIMILATION SEQUENTIELLE, MET EN EVIDENCE LA PROPRIETE DE RETRO-PROPAGATION QUE POSSEDENT LES EQUATIONS ADJOINTES. IL EN RESULTE DES ANALYSES SENSIBLEMENT MEILLEURES, SURTOUT EN DEBUT DE PERIODE D'ASSIMILATION, ET UNE GRANDE COHERENCE DYNAMIQUE ENTRE LES CHAMPS ANALYSES ET LE MODELE NUMERIQUE
Author: Olivier Coopmann
Author: Olivier Coopmann
Author: Stéphanie Guedj
Author: Frederik Kurzrock
Author: Hervé Herbin
Author: Marine Claeyman
Author: François Faijan
Author: Jean-Matthieu Haussaire
Author: Herimino Paoly Randriamanantena
Author: Pauline Martinet
Author: FRANCOIS.. VANDENBERGHE