Modelling and Data Assimilation for Land Surface in Numerical Weather Prediction
Apport de la modélisation et de l'assimilation de données pour la caractérisation des surfaces continentales en prévision numérique du temps
Résumé
Une description réaliste des processus physiques du sol, de la végétation, de la couche de neige et de la couche de mélange des lacs et des océans dans les modèles de prévision du temps contribue à l'amélioration des prévisions météorologiques aux échéances allant de l'échelle journalière à l'échelle saisonnière. De plus, les méthodes d'assimilation permettant l'initialisation des variables pronostiques des schémas de surface sont essentielles pour corriger les erreurs accumulées en surface, provenant des forçages et de la modélisation. Je présente dans ce mémoire une synthèse de mes travaux de recherches qui ont porté sur le développement et la validation de schémas de surface pour la prévision numérique du temps ainsi que sur le développement de techniques d'assimilation innovantes pour les surfaces continentales. L'ensemble de ces activités se sont appuyées sur la disponibilité de données d'observations (in-situ et par télédétection) informatives sur les processus modélisés. Je termine en proposant plusieurs pistes à explorer pour la modélisation et l'assimilation des processus de surface pour diverses applications environnementales.
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