Assimilation variationnelle d'observations multi-échelles : Application à la fusion de données hétérogènes pour l'étude de la dynamique micro et macrophysique des systèmes précipitants

Résumé : D’une part, les instruments permettant de mesurer les précipitations (pluviomètres, radars, etc.) effectuent des mesures de natures différentes et à différentes échelles. Leurs données sont difficilement comparables. D’autre part, les modèles décrivant l’évolution des précipitations sont eux complexes et difficiles à paramétrer et à valider. Dans cette thèse, nous utilisons l’assimilation de données afin de coupler des observations hétérogènes des précipitations et des modèles, pour étudier les précipitations et leur variabilité spatiotemporelle à différentes échelles (macrophysique, qui s’intéresse aux cellules de pluie, et microphysique, qui s’intéresse à la distribution en taille des gouttes – DSD – qui les composent). Tout d’abord, nous développons un algorithme permettant de restituer des cartes de précipitations à partir de mesures de l’atténuation causée par la pluie à des ondes provenant de satellites de télévision. Nos restitutions sont validées par rapport à des données radar et pluviomètres sur un cas d’étude dans le sud de la France. Ensuite, nous restituons, toujours par assimilation de données, des profils verticaux de DSD et de vents verticaux à partir de mesures de flux de gouttes au sol (par disdromètres) et de spectres Doppler en altitude (par radar). Nous utilisons ces restitutions sur 3 cas d’étude pour étudier les phénomènes physiques agissant sur les gouttes de pluie durant leur chute et pour évaluer la paramétrisation de ces phénomènes dans les modèles.
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Thèse
Climatologie. Université Paris-Saclay, 2016. Français. 〈NNT : 2016SACLV046〉
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Soumis le : lundi 13 février 2017 - 14:46:53
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Francois Mercier. Assimilation variationnelle d'observations multi-échelles : Application à la fusion de données hétérogènes pour l'étude de la dynamique micro et macrophysique des systèmes précipitants. Climatologie. Université Paris-Saclay, 2016. Français. 〈NNT : 2016SACLV046〉. 〈tel-01466267〉

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