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Mercredi 11 janvier 2012, soutenance de thèse de Nicolas FREYCHET - 14h, Amphithéâtre CRAYA, site Bergès

Assimilation rétrospective de données par lissage de rang réduit : application et évaluation dans l’Atlantique tropical

Membres du jury

- Eric Blayo, président du jury
- Lionel Gourdeau, rapporteur
- Gérald Desroziers , rapporteur
- Joaquim Ballabrera-Poy , examinateur
- Emmanuel Cosme , directeur
- Pierre Brasseur , co-directeur

Résumé

Le filtre de Kalman est largement utilisé pour l’assimilation de données en océanographie opérationnelle, notamment dans le cadre d’applications temps-réel. Néanmoins, à l’heure où les utilisations de l’assimilation de données tendent à se diversifier, notamment avec les réanalyses, la formulation d’un filtre ne permet pas une utilisation optimale des observations. L’extension des méthodes 3D (filtres) à une formulation 4D (appelées lisseurs), permet de mieux tirer parti 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 méthodologiques 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 mérites 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 océaniques sensibles comme les anneaux du Brésil. Enfin, une version simplifiée du lisseur basée sur le concept d’interpolation optimale, plus facile à mettre en oeuvre en pratique (notamment avec des systèmes de modélisation de très grandes dimensions), a permis d’étudier les apports du lissage et ses limites dans une telle configuration. En conclusion, le lisseur conduit à des performances supérieures à l’interpolation optimale, en réduisant le niveau global d’erreur (de 10 à 15%). Par ailleurs, les expériences réalisées montrent que l’évolution temporelle des erreurs dans le cadre du lissage de rang réduit est nécessaire pour préserver la cohérence des erreurs d’estimation avec les erreurs réelles

- Mots-clés : lisseur de Kalman - filtre SEEK - assimilation de données - Atlantique tropical

Soutenance Thèse Nicolas Freychet - 53.2 ko