1 / 6

Sensibilité aux forçages atmosphériques et assimilation de données spatiales et in situ

Sensibilité aux forçages atmosphériques et assimilation de données spatiales et in situ dans un modèle à surface libre du Golfe de Gascogne et du Plateau Européen. Julien LAMOUROUX Thèse CIFRE NOVELTIS / LEGOS-POC (De Mey, P, Lyard, F, Ponchaut, F, Jeansou, E, Jan, G.).

riordan-nyhan
Download Presentation

Sensibilité aux forçages atmosphériques et assimilation de données spatiales et in situ

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Sensibilité aux forçages atmosphériques et assimilation de données spatiales et in situ dans un modèle à surface libre du Golfe de Gascogne et du Plateau Européen Julien LAMOUROUX Thèse CIFRE NOVELTIS / LEGOS-POC (De Mey, P, Lyard, F, Ponchaut, F, Jeansou, E, Jan, G.) Objectifs de l’étude Stratégie Quelques résultats - Perspectives

  2. I. Objectifs de l’étude • Caractériser le sous-espace d'erreur du modèle MOG2D (Lyard. F.) en réponse aux incertitudes sur les forçages atmosphériques • Contribuer à l’amélioration de la connaissance et de la simulation de la dynamique côtière et de talus (haute fréquence) • Collaboration industrielle : développer un schéma d'assimilation de données de niveau de la mer (altimétriques+marégraphiques+ autres données éventuellement) dans MOG2D, avec une méthode d'assimilation séquentielle à ordre réduit (ROOI)

  3. Echevin et al. , 2000 Auclair et al. , 2002 Ensemble a posteriori : SLA, Ub, Vb (multivarié) Ensemble a priori : champs atmosphériques perturbés (Patm, U10, V10) (multivarié) Basés sur champs ARPEGE Période : 16 au 30 novembre 1999 STATS : EOF(X-Xref) = EOFs d’erreurs d’ébauche Stratégie de l’étude • Caractériser les erreurs de prévision du modèle par méthode d’ensemble

  4. Modélisation de Bf en utilisant les EOFs d’erreurs d’ébauche V : EOFs (vecteurs propres) des erreurs de bg Bf = V ∆ VT ∆ : valeurs propres (diag) Troncature du problème aux modes dominants Problème d’ordre réduit Génération d'une base d'EOFs d'erreurs d’ébauche Stratégie de l’étude • Utiliser ces statistiques d'ensemble dans l'assimilation sous forme d'EOFs 3D Problème : spécification de Bf, matrice de covariance des erreurs d’ébauche (erreurs du modèle)

  5. Dist.stat.(SLA-SLABI) II. Quelques résultats - Perspectives EOFs(Patm) n°1 et 2 EOFs océaniques SLA n°1 et 2

  6. Perspectives (ou en cours …) • Interfaçage modèle/code d’assimilation SEQUOIA • (P. De Mey, 2004) • Expériences à Observation Unique • Expériences jumelles • Tests d’assimilation de données réelles • Etude de précurseurs aux phénomènes de sur-cotes dans l’estuaire de la • Gironde (corrélation EOFs atmosphériques / EOFs océaniques)

More Related