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Fiche détaillée Thèses
Université d'Orléans (31/03/2008), Thierry Dudok de Wit (Dir.)
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Vers une surveillance en temps réel des régions magnétosphériques à partir des radars cohérents HF SuperDARN
Guillaume Lointier1

L'un des enjeux dans la compréhension des relations Soleil-Terre est l'étude de la dynamique des régions internes de la magnétosphère. Dans ce contexte, l'objectif de mon travail a été de poser les bases d'un modèle opérationnel de détection et de suivi des régions frontières de la magnétosphère à partir du réseau de radars SuperDARN, qui sonde l'ionosphère à haute latitude. L'élaboration d'un tel modèle requiert une réduction de données. Pour cela, une méthode de décomposition en valeurs singulières (SVD) a été appliquée sur la mesure brute (une fonction d'autocorrélation) afin de définir trois nouveaux paramètres statistiques. L'interprétation de ces trois nouveaux paramètres montre que cette approche, bien qu'empirique, offre une description bien plus complète des échos radar que les modèles physiques habituellement utilisés. L'utilisation de ces paramètres avec une méthode de décision Bayésienne permet d'améliorer la détection de la frontière des lignes de champ géomagnétiques ouvertes/fermées. L'introduction d'un formalisme Bayésien comporte plusieurs avantages : il permet de valider le résultat en estimant une erreur sur la localisation, et de plus, il facilite l'introduction de nouvelles connaissances provenant de différents instruments. Ceci est loin d'être négligeable pour compléter les observations des radars SuperDARN. Par ailleurs, les propriétés de ce nouveau modèle ont permis l'élaboration d'un nouvel algorithme de prétraitement et d'analyse des mesures brutes.
1 :  LPCE - Laboratoire de physique et chimie de l'environnement
météorologie de l'espace – couplage magnétosphère-ionosphère – analyse statistique multivariée – classification Bayésienne – radars cohérents HF.

Toward a real time monitoring of magnetospheric regions using the SuperDARN coherent HF radar network
One of the key issues in the study of the Sun-Earth connexion is the monitoring of the dynamics of the magnetospheric regions. In this context, the objective of my work is to lay the foundations for an operational model for monitoring the ionospheric projection of magnetospheric boundaries in near real-time. This model is based on the SuperDARN radar network, which was designed for the study of high latitude ionospheric convection. The elaboration of such a model requires a data reduction step. We use the Singular Value Decomposition (SVD) method to reduce the raw data (autocorrelation functions) to a set of three statistical parameters. The interpretation of these empirical parameters shows that they provide a more complete description of the radar echoes than the routinely employed physical parameters. By coupling these parameters to a Bayesian decision method, we show how the detection of the open/closed magnetic field line boundary can be improved. The Bayesian formalism offers several advantages: it provides confidence intervals for the location of the boundary and it can handle prior information, as well as constraints. In addition to that, a new strategy has been introduced for correcting outlier values that often plague the measurement of the autocorrelation function.
space weather – magnetosphere-ionosphere coupling – multivariate statistical analysis – Bayesian classification – HF coherent radars.