Assimilation rétrospective de données par lissage de rang réduit : application et évaluation dans l'Atlantique Tropical

Résumé : Le filtre de Kalman est largement utilisé pour l'assimilation de données en océanographie opérationnelle, notamment dans le cadre de prévisions. Néanmoins, à l'heure où les applications de l'assimilation de données tendent à se diversifier, notamment avec les réanalyses, la formulation tridimensionnelle (3D) du filtre n'utilise pas de façon optimale les observations. L'extension de ces méthodes 3D (filtre) à une formulation 4D (appelés lisseurs), permet de mieux tirer partie des observations en les assimilant de façon rétrograde. Nous étudions dans cette thèse la mise en place et les effets d'un lisseur de rang réduit sur les réanalyses, dans le cadre d'une configuration réaliste de la circulation océanique en Atlantique tropical. Ce travail expose dans un premier temps les aspects sensibles mais nécessaires de l'implémentation du lisseur, avec notamment la paramétrisation des statistiques d'erreur et leur évolution temporelle. Les apports du lissage sur les réanalyses sont ensuite étudiés, en comparant la qualité de la solution lissée par rapport à la solution filtrée. Ces résultats permettent d'exposer les bienfaits d'une assimilation 4D. On observe notamment une diminution de l'erreur globale de environ 15% sur les variables assimilées, ainsi qu'une bonne capacité du lisseur à fournir une solution cohérente avec la dynamique de référence. Ce point est illustré par le rephasage de certaines structures sensibles comme les anneaux du Brésil. Enfin, un cas moins en accord avec la théorie mais plus facile à mettre en pratique (et plus souvent utilisé dans les centres opérationnels), l'interpolation optimale, a permis d'étudier les apports du lissage et ses limites dans une telle configuration. L'évolution temporelle des erreurs pour le lissage s'est ainsi révélée nécessaire pour garder un maximum de cohérence avec les erreurs réelles. Néanmoins, le lisseur montre tout de même des résultats encourageant avec l'interpolation optimale en abaissant le niveau global d'erreur (de 10 à 15%).
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Thèse
Sciences de la Terre. Université de Grenoble, 2012. Français. <NNT : 2012GRENU003>
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Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : vendredi 30 mars 2012 - 12:07:43
Dernière modification le : jeudi 22 juin 2017 - 14:08:05
Document(s) archivé(s) le : mercredi 14 décembre 2016 - 19:18:27

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Nicolas Freychet. Assimilation rétrospective de données par lissage de rang réduit : application et évaluation dans l'Atlantique Tropical. Sciences de la Terre. Université de Grenoble, 2012. Français. <NNT : 2012GRENU003>. <tel-00683971>

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