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Applications de l´altimétrie satellite à l´étude la circulation côtière en Mer Méditerranée par Jerôme Bouffard Postdoc à l´IMEDEA (TMOOS , équipe de.

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1 Applications de l´altimétrie satellite à l´étude la circulation côtière en Mer Méditerranée par Jerôme Bouffard Postdoc à l´IMEDEA (TMOOS , équipe de J. Tintoré) ; 2009 – Aujourd’hui Docteur de L´univ. Paul Sabatier, Toulouse (LEGOS-POC-CTOH, Y. Ménard); 2007 Ingénieur ESIM (Centrale Marseille) en Génie Marin – DEA du COM-univ Provence; 2004 Avec les contributions de A. Pascual, F. Birol, S. Vignudelli, L. Roblou, M. Le Henaff, M. Herrmann, P. Cipolini and P. Marsaleix

2 Moyens disponibles Campagnes de mesures (ADCP COLT Cruise, MOOGLY, SARIGOLE ….) « Cible les processus» mais périodes relativement courtes et/ou de sur une région limitée Les mouillages permanents - mesures marégraphiques – radars côtiers Séries temporelles potentiellement longues mais couverture spatiale limitée Les modèles de circulation Capables de résoudre l’essentiel des processus dynamiques hauturiers de grande échelle. Problème de réalisme en zone côtière où la dynamique est plus complexe et se caractérise par des échelles spatio-temporelles variabilités sont plus fines En zone côtière: fort besoin d’observations synoptiques à haute résolution spatiale et temporelle « L’homme doit s’élever au-dessus de la Terre jusqu’à la frange extérieure de l’atmosphère et même au-delà, car c’est ainsi qu’il comprendra le monde où il vit » (Socrate) En complément des réseau d’observation in-situ et des modèles les observations satellites (AVHRR - SST, Seawiff – couleur de l´eau… altimétrie spatiale - topographie de surface)

3 Problématiques soulevées :
Definitions and problematiques Qu´est ce que l´altimétrie satellite ? Technique permettant de mesurer la topographie de surface des océans Qu´entendons-nous par “altimétrie côtière”? Altimétrie proche de la bande côtière (<50 km) et/ou en zone de faible profondeur (<200 m) où les traitements classiques s´avèrent inadaptés Absence de données ou bruit > la signature de surface des processus étudiés Problématiques soulevées : Pourquoi l´altimétrie pose problème en zone côtière ? Comment y remédier ? La qualité et la disponibilité des données sont elles suffisantes pour observer et suivre la dynamique côtière en Mer Méditerranée ? Il y a t´il une synergie potentielle entre l´altimétrie côtière et d´autres types de capteurs ? Avec des modèles?

4 Plan Generalitiés Traitement et validation des données
Principe simplifié de l’altimétrie Zone d’étude Difficultés rencontrées en zone côtière Traitement et validation des données Données classiques multi-missions (AVISO) Stratégie dédiée aux zones côtières (Xtrack) Approche multi-capteurs Information issue de la “Sea Level Anomaly” (SLA) Information issue de la vitesse (GVA) Altimetrie côtière et modèles Validation du modèle SYMPHONIE Suivi des formations d’eau profonde Conclusions et perspectives

5 Plan Generalitiés Traitement et validation des données
Principe simplifié de l’altimétrie Zone d’étude Difficultés rencontrées en zone côtière Traitement et validation des données Données classiques multi-missions (AVISO) Stratégie dédiée aux zones côtières (Xtrack) Approche multi-capteurs Information issue de la “Sea Level Anomaly” (SLA) Information issue de la vitesse (GVA) Altimetrie côtière et modèles Validation du modèle SYMPHONIE Suivi des formations d’eau profonde Conclusions et perspectives

6 SLA= hcorrected- hcorrected
Principe simplifié de l´altimétrie satellite Orbite Corrections instrumentales Corrections environnementales Wet tropospheric Dry tropospheric Ionospheric H R Corrections géophysiques Tide: ht Wind and Pressure ha Corrections de biais d´état de mer Sea Level Anomalie SLA= hcorrected- hcorrected mer h = H - R Ellipsoïde de référence bottom L´altimétrie permet d´accéder à la composante du signal de surface (SLA) associée à la variabilité de la circulation océanique (signal et erreur=O(cm))

7 Plan Generalitiés Traitement et validation des données
Principe simplifié de l’altimétrie Zone d’étude Difficultés rencontrées en zone côtière Traitement et validation des données Données classiques multi-missions (AVISO) Stratégie dédiée aux zones côtières (Xtrack) Approche multi-capteurs Information issue de la “Sea Level Anomaly” (SLA) Information issue de la vitesse (GVA) Altimetrie côtière et modèles Validation du modèle SYMPHONIE Suivi des formations d’eau profonde Conclusions et perspectives

8 Au Nord: Le courant Liguro Provençal Catalan (LPC ou CN )
Zone d´étude La Mer Méditerranée (bassin occidental) Généralités Adapted from Millot et Taupier-Letage, 2004 LPC Eastern Corsica current Permanent trajectory Annual mesoscale currents Winter mesoscale currents Western Corsica current Surface circulation main characteristics Dynamiques complexes, large spectre de variabilité (Send et al., 1999). Variabilités inter-annuelles étudiées à l’aide : D’observations (Béthoux et al., 2002 ; Mertens and Schott, 1998) De simulations numériques grandes échelles ou régionales (Sommot, 2005  et Hermann et al., 2007). Dynamiques mésoéchelles et sub-mésoéchelle (Mortier, 1992; Millot, 1991) Au Nord: Le courant Liguro Provençal Catalan (LPC ou CN )

9 Zone d´étude La Mer Méditerranée (bassin occidental)
Le Courant Nord (LPC, CN) Variabilité saisonnière marquée (Gostan, 1967) : Été: Courant large (50 km), peu profond. vitesse de surface= 50 cm/s Hivers: Courant étroit (20 km), plus profond et près des côtes, accéleration Mistral Activité mesoéchelle intense: Tourbillons, meandres… (Millot, 1991) Deep water formation Tramontane Intrusions du LPC sur le plateau continental du GoL Formation d’eau profonde hivernale caractérisé par une forte variabilité inter-annuelle (Mertens and schott, 1998) Current (m/s) at 50 m (Dufau, 2005)

10 Pourquoi ? Ces structures dynamiques ont une signature de surface...
... qui devraient être capturée par l’altimétrie satellite Mais observer et suivre la dynamique côtière à l’aide de l’altimétrie est problématique Pourquoi ?

11 Plan Generalitiés Traitement et validation des données
Principe simplifié de l’altimétrie Zone d’étude Difficultés rencontrées en zone côtière Traitement et validation des données Données classiques multi-missions (AVISO) Stratégie dédiée aux zones côtières (Xtrack) Approche multi-capteurs Information issue de la “Sea Level Anomaly” (SLA) Information issue de la vitesse (GVA) Altimetrie côtière et modèles Validation du modèle SYMPHONIE Suivi des formations d’eau profonde Conclusions et perspectives

12 En quoi consistent ces développements ?
Difficultés rencontrées en zone côtière Augmentation du sous - échantillonnage spatial/temporel de la circulation côtière (1Hz=7km, repétition 10 à 35 jours, distance inter-trace >150 km) Proximité des terres Décrochage dans les Transitions terre  Mer Contamination du faisceau altimétrique et radiométrique Corrections géophysiques globales inappropriées (Bouffard et al., 2009) Echelles spatiales/temporelles fines aux abords des plateaux continentaux - Processus non-linaires Beaucoup d’efforts ont été fait (e.g. ALBICOCCA, ALTICORE, …) et d’autres sont en cours (e.g. PISTACH COASTALT, RECOSETTO, MARINA,…) pour améliorer la qualité et la disponibilité des données altimétriques côtières allant d’amélioration d’une correction spécifique à l’ensemble d’une chaine de traitement. En quoi consistent ces développements ?

13 Plan Generalitiés Traitement et validation des données
Principe simplifié de l’altimétrie Zone d’étude Difficultés rencontrées en zone côtière Traitement et validation des données Données classiques multi-missions (AVISO) Stratégie dédiée aux zones côtières (Xtrack) Approche multi-capteurs Information issue de la “Sea Level Anomaly” (SLA) Information issue de la vitesse (GVA) Altimetrie côtière et modèles Validation du modèle SYMPHONIE Suivi des formations d’eau profonde Conclusions et perspectives

14 Rms diff between SLA and TG
Traitement et validation des données Données classiques multi-mission Donnée grillées: Produit AVISO vs marégraphes From Pascual et al ERS TP GFO JASON Casablanca St Antoni Marseille Toulon Nice Monaco Ajaccio Données altimétriques (AVISO): Produits grillées combinant 2 or 4 altimètres Produits régionaux en Méditerranée (1/8º) Marégraphes: Filtrage des marées: Demerliac filter (Lefevre, CLS, 2003) Correction du baromètre inverse Données altimétriques sont interpolées sous les mesures marégraphiques Dotted line: unfiltered data. Continuous lines: 30-day low-pass filter J1E2TPG2 TG O.I. (Pascual et al, JMS, 2007) Rms diff between SLA and TG L’augmentation du nombre de satellite permet d’augmenter la consistance avec les mesures marégraphiques STATION J1E2 J1E2TPG2 Ajaccio 5.2% 3.9% Casablanca 6.4% 2.2% Monaco 10.5% 9.3% Nice 10.9% 9.7% Portomaso 1.7% 0.6% Toulon 7.1% 4.4% Units: (% var TG)

15 Traitement et validation des données
Données classiques grillées multi-mission Études à l’échelle du bassin Variabilité de l’Energie cinétique (EKE) Lucione et al., 1998 (T/P; 2 années); Pujol et Larnicol, 2005 (ERS-2+T/P; 11 années) Variabilité de surface Larcinol et et al., 2002 EKE (cm2/s2) STD (cm) Jason-1+ERS-2+T/P+GFO Pascual et al., 2006 Ayoub et al., 1998 L’altimétrique classique adaptée pour l’étude de la dynamique hauturière (précision et résolution suffisante) de la meso échelle à l’interannualité Peu d’étude à l’échelle régionale et côtières

16 ..donc, quelles solutions?
Les études passées et les comparaisons avec les marégraphes tendent a montrer que les produits régionaux grillés sont de bonne qualité … mais ils semblent être inadaptés pour l’étude de structure de fine échelle (<30 km) de l’océan côtier (méthodes OI, lissage) En zone côtière, couverture spatiale pauvre et performances limitées des données classiques le long des traces (along-track) Données disponible (in %): Jason+ Envisat + GFO Xtrack AVISO Lack of data Bouffard et al., 2009 X-track 100 % 50 % 0 % ..donc, quelles solutions? Retraiter les données altimétriques brutes (GDR) le long des traces avec une stratégie dédiée aux zones côtières

17 Plan Generalitiés Traitement et validation des données
Principe simplifié de l’altimétrie Zone d’étude Difficultés rencontrées en zone côtière Traitement et validation des données Données classiques multi-missions (AVISO) Stratégie dédiée aux zones côtières (Xtrack) Approche multi-capteurs Information issue de la “Sea Level Anomaly” (SLA) Information issue de la vitesse (GVA) Altimetrie côtière et modèles Validation du modèle SYMPHONIE Suivi des formations d’eau profonde Conclusions et perspectives

18 Besoin de valider la méthodologie avec des données indépendantes
Traitement et validation des données Stratégie dédiée aux zones côtières Post-traitement: La stratégie Xtrack More details in: Bouffard , 2007 (PhD thesis), Bouffard et al, 2008a (TAO),2008b (GRL), 2009 (book chapter); Roblou et al., 2009 (book chapter); Vignudelli et al (GRL) Redéfinir les critères d’éditions + reconstruction des corrections défaillantes Utiliser des modèles barotopes hydrodynamiques et régionaux Utiliser plusieurs satellites et un échantillonnage along-track HF (10-20 Hz data) Besoin de valider la méthodologie avec des données indépendantes Localisation des marégraphes - Marée océanique retirée par analyse harmonique - Réponse barotrope aux forçages atmosphériques retirées à l’aide de TUGO-Med. Dans le voisinage du marégraphe au plus la consistance altimetry/TG est forte meilleure est la donnée altimétrique

19 Traitement et validation des données
Stratégie dédiée aux zones côtières Validation de la stratégie Xtrack Validation de la méthodologie: Stratégie d’édition + reconstruction - Plus de données au large et à la côte Séries temp.+ longues (+10%) –bruitée (-7%) Utilisation d’un modèle régional (T-UGO2D) Gain vs IB: 46% Gain vs Mog2D-G : 5% Multisatellite + échantillonage HF (10-20 Hz) Meilleur échantillonnage de la dynamique (CN..) + de données près des côtes Xtrack VS produit AVISO régional Distance à la côte : 33% plus près Séries temporelles : 24% plus logue Accord avec les mesures marégraphiques: amélioration de 22 % More details in: Bouffard et al., 2009 Validation avec des marégraphes côtiers Une stratégie simple dédiée aux zones côtières permet d’augmenter significativement le nombre et la qualité des données altimétriques

20 From Bouffard et al., 2008 b (GRL)
Traitement et validation des données Stratégie dédiée aux zones côtières Xtrack vs AVISO: multi-satellite sur la zone du Canal Corse From Bouffard et al., 2008 b (GRL) Corsica Channel R = 0,78 Δt = 7 jours Multi-satellite T.G. Data availability: Jason+ Envisat + GFO Xtrack AVISO R = 0,91 Δt = 4 jours R = 0,86 Δt = 4 jours Construction de séries temporelles multisatellites dans une zone où les produits classiques (AVISO) sont éliminés Utilisation de l’ensemble des traces altimétriques se trouvant dans un rayon de 50 km des marégraphes Bon accord + échantillonnage temporel satisfaisant L’altimétrie améliorée permet de capturer une SLA cohérente caractérisée par des signaux allant de la méso-échelle à l’interannuel dans une zone où les produits classiques ne sont pas adaptés

21 Traitement et validation des données
Stratégie dédiée aux zones côtières Xtrack vs AVISO: nombre de données côtières sur le GdL Sète TG Sète TG 44° North North 95 120 95 120 Gulf of Lion Gulf of Lion 43° Manque de données côtières TP TP 42° X-track-SLA AVISO-SLA 3° ° ° ° La stratégie Xtrack permet de générer plus de données sur le GdL (côte & large) 3° ° ° °

22 Les données Xtrack montrent une meilleure consistance statistique
22 Traitement et validation des données Stratégie dédiée aux zones côtières Xtrack vs AVISO: qualité des données côtières sur le GdL Sète TG Sète TG North North 15 % 40 % 15 % 40 % Gulf of Lion Gulf of Lion 43° LPC LPC Track 187 Correlation: 0.89 % of rms expliqué: 53 % Track 187 Correlation: 0.79 % of rms expliqué: 39 % Track 146 Correlation: 0.84 % of rms expliqué: 46 % Track 146 Correlation: 0.77 % of rms expliqué: 36 % 42° X-track-SLA AVISO-SLA Les données Xtrack montrent une meilleure consistance statistique 3° ° ° ° 3° ° ° °

23 Traitement et validation des données
Premières synthèses Nous avons démontrer au travers de ces expériences d’intercomparaison que: Une stratégie multi-satellite permet d’augmenter l’échantillonnage spatial et temporel de la dynamique côtière Il est possible d’améliorer significativement la qualité des données altimétriques en zone côtière Cependant, ces améliorations sont-elles suffisantes pour capturer des processus dynamiques le long des côtes de la Méditerranée ? L’altimétrie ne permet d’accéder qu’à la signature de surface liée à la variabilité de la circulation océanique Nécessité de compléter et croiser l’information de surface avec d’autres types de variables afin de comprendre la phénoménologie des processus observés Peut on combiner l’altimétrie côtière avec d’autre type de capteurs (spatiaux ou in-situ) ?

24 Plan Generalitiés Traitement et validation des données
Principe simplifié de l’altimétrie Zone d’étude Difficultés rencontrées en zone côtière Traitement et validation des données Données classiques multi-missions (AVISO) Stratégie dédiée aux zones côtières (Xtrack) Approche multi-capteurs Information issue de la “Sea Level Anomaly” (SLA) Information issue de la vitesse (GVA) Altimetrie côtière et modèles Validation du modèle SYMPHONIE Suivi des formations d’eau profonde Conclusions et perspectives

25 Bon accord avec l’altimétrie ?
Approche Multi-capteur Information issue de la SLA Altimetrie vs Glider 8 missions glider (Juillet07 - Août08) le long des traces altimétriques From Pascual et al ENVISAT**: Balearic Sea: T-773. Sustained glider observations (every 70 days): 6 missions up to now. JASON-1/2**: Balearic Sea: T-70 (August 2008). Cycles Jason-2: 4 & 5 Alboran Sea: T-172 (July 2008).Cycles Jason-2: 0 & 1 Balearic Sea Alboran Sea WAG EAG AO front Atl Water Med. ** Along track SLA (AVISO/CLS) + MDT (Rio et al.). Delayed time product (calval) / real-time (duacs, interim). Horizontal resolution: 7 km Glider data Variables: P, T, S, oxig., chl., turb. Vertical extension: m Horizontal resolution: 400 m Bon accord avec l’altimétrie ?

26 Approche Multi-capteur
Information issue de la SLA Mer Baléares: (J1 & J2) Gradients faibles (ration signal/bruit fort) Accord altimetrie-glider plus faible Sensibilité au niveau de référence ? MDT ? Alti ? Minorca Ib. Peninsula R(J2, GL) = 0.91 R(J1, GL) = 0.90 Rms (J2,GL) = 1.4 cm Rms (J1,GL) = 1.5 cm R(J2, GL) = 0.84 Rms (J2,GL) = 0.7 cm Altimetrie vs Glider From Pascual et al R(J2, GL) = 0.97 R(J1, GL) = 0.99 Rms (J2,GL) = 1.4 cm Rms (J1,GL) = 1.6 cm African Coast Spanish Coast Mer d’Alboran (J1 & J2) Forts gradients. Trés bonne corrélation (0.96). Travail en cours à l’IMEDEA: appliquer de nouveaux algoritmes de traitement dédiés zones côtière pour les données altimétriques et de glider

27 Besoin de separer les différentes contributions dynamiques
Approche Multi-capteur Information issue de la SLA Altimetrie vs SST Hovmuller T/P track 222 Rms T/P track 222 From Bouffard et al LPC SLA Ligurian Sea Bon accord entre la SST et la SLA à l’échelle saisonnière: SST (SLA) maximum en été (automne) SST minimum en hivers Minimum (max) de RMS SLA (SST) dans le LPC Très surprenant , comment l’expliquer ? Est-ce relié à la dynamique intrinsèque au LPC De nombreuses échelles spatiales et temporelles interagissent, s’additionnent … - 15 cm/s + 15 cm/s summer Winter LPC SST - 4 °C +6 °C Besoin de separer les différentes contributions dynamiques

28 Approche multi-capteurs
Information issue de la SLA Altimetrie vs SST: SVD From Bouffard et al Ligurian Sea Mode 1: ~66 % SST Mode1: 60-70 % de la variance expl. Bon accord SST-SLA Signal annuel à grande longueur d’onde 365 days Spatial temporal Spectrum SLA Mode 1: ~70 % Large scale translation 365 days summer winter Pas significatif dynamiquement Signal stérique ?

29 Approche multi-capteurs
Information issue de la SLA Altimetrie vs SST: SVD From Bouffard et al Ligurian Sea Mode 2: 5 % SST 365 days LPC Mode 2 (1+n): <7% de la variance expliquée Fort gradiant dans la direction côte-large à la foi pour la SST et la SLA Forte variabilité annuelle Spatial temporal Spectrum Mode 2: 7 % SLA 365 days SLOPE inversion LPC Winter: acceleration LPC Summer: deceleration Significatif dynamiquement Variabilité du CN ?

30 Approche multi-capteurs
30 Approche multi-capteurs Information issue de la SLA SVD Altimetrie VS Modèle SYMPHONIE: Signal stérique VS Jason 1 mode 1 SYMPHONIE: Signal Stérique VS Jason 1 mode 2 Mode 1 ~ steric effect (~70% of the total signals) Mode 2 and > ~ Intrinsic LPC dynamics ? Opposite phase toward the steric effect Mode 1: Bon accord avec le signal stérique modélisé Mode 2: Déphasage temporel avec le signal stérique  explique le minimum de rms observé à l’interrieur du LPC Que représente le mode 2 (et les modes n+1) ? Besoin d’investiguer l’anomalie en vitesse

31 Plan Generalitiés Traitement et validation des données
Principe simplifié de l’altimétrie Zone d’étude Difficultés rencontrées en zone côtière Traitement et validation des données Données classiques multi-missions (AVISO) Stratégie dédiée aux zone côtièere (Xtrack) Approche multi-capteurs Information issue de la “Sea Level Anomaly” (SLA) Information issue de la vitesse (GVA) Altimetrie côtière et modèles Validation du modèle SYMPHONIE Suivi des formations d’eau profonde Conclusions et perspectives

32 Approche multi-capteurs
Information issue de la vitesse AGVA altimétrique : Méthode Ligurian Sea Methods Xtrack data Anomalie de vitesse géostrophique perpendiculaire au traces(AGVA): Calcul de la pente sur une fenêtre de 20 km en utilisant un filtrage optimal dédié aux zone côtières (Powell et Leben, JAOT 2004) Spatial temporal Spectrum Mode 1: 14 % Mode1: Un signal saisonnier est clairement observé dans le LPC Mode n+1: Variabilité de la mésoéchelle à l’inter-annual

33 Approche multi-capteurs
33 Approche multi-capteurs Information issue de la vitesse AGVA altimétrique : Variabilité en Mer Ligure Hovmuller T/P track 222 Ligurian Sea From Bouffard et al Mean velocity anomaly +20 cm/s LPC mean position 2001 2000 Variabilité saisonnière RMS: 5cm/s Hivers: accélération moyenne de 4 cm/s Eté: ralentissement de -6 cm/s Variabilité inter-annuelle Eté 1998 et 2001 (<-12cm/s) Hivers 1998->2000 (>5cm/s) Structures de petite échelle Besoin d’intercomparer avec d’autres capteurs (Lagrangien, radars ), exposant Lyapunov, focaliser sur certains événements, 2001 1999 1998 1997 43°N 1996 1995 1994 L’altimétrie côtière améliorer permet de suivre précisemment la variabilité saisonnière et interannuelle du LPC -20 cm/s -10 cm/s +10 cm/s COAST

34 Approche multi-capteurs
Information issue de la vitesse AGVA altimétrique : Variabilité sur le GdL Vent 10 -10 20 -20 LPC Track 146 Intrusion du LPC ? 43 ° 42.8 ° 42.6 ° CÔTE 42.2 ° 42.4 ° X-track-SLA Manque de données côtières 42.2 ° 42.4 ° 42.6 ° 42.8 ° 43 ° 0.4 0.3 0.1 0.2 CÔTE (m/s) -0.1 -0.2 -0.4 -0.3 AVISO-SLA Jan. Feb. Mar. Apr. May Jun. Jul. Aug. Sep. Oct. Nov. Dec. Xtrack et AVISO permettent de suivre la variabilité du LPC sur le GdL De temps en temps le courant s’approche (s’éloigne) de la côte (vent ?)

35 L’intrusion du LPC est observé à la foi par l’altimétrie et en SST
35 Approche multi-capteurs Information issue de la vitesse AGVA altimétrique : intrusion du LPC sur le GdL -5 1 03/10/06 42.2° 42.6° 43° 43.4° 13/10/06 18/10/06 08/10/06 SST (Celsius) Intrusion du LPC Track 146 Track 146 Track 146 Track 146 23/10/06 (d) Intersection entre l’écoulement chaud et la trace alti. 42.2 ° 42.4 ° 42.6 ° 42.8 ° 43 ° Track 146 AGVA (m/s) 28/10/06 0.4 Track 146 -0.4 08/10/06 L’intrusion du LPC est observé à la foi par l’altimétrie et en SST

36 Approche multi-capteurs
Information issue de la vitesse AGVA altimétriques vs courantomètre From Birol et al Série temporelle (brute)  Bon accord à l’échelle saisonnière Altimetry + MDT Rio In-situ Série temporelle filtré (coupure à 60 jours)  Mêmes échelles de variabilité In-situ data from the YOYO and FANS project (refer to Jordà, 2005) Courant LPC Série temporelle (brute) Série temporelle filtré (20 jours) Courant Cantabrique In-situ Altimetry  Bon accord à l’échelle saisonnière… …mais plus d’amplitude et de bruit dans l’altimétrie From Le Henaff et al In-situ data, courtesy: Puerto del Estado

37 Comment solutionner le problème du niveau de référence à 180m ?
Approche multi-capteurs Information issue de la vitesse AGVA altimétrique vs Glider Calcul de la vitesse glider (CTD) Hauteur dynamique (T,S) vitesse géostrophique / 180 mètre (filtrage Powell et Leben) interpolation spatiale & temporelle (au passage altimétrique) Mise en évidence d’un tourbillon anticyclonique IMEDEA Northern Current Balearic Current Envisat Mission glider quasi-simultanée avec le passage de Envisat (perpendiculaire au front) cm/s Comment solutionner le problème du niveau de référence à 180m ? Courant Baléares Tourbillon CN

38 Approche multi-capteurs
Information issue de la vitesse AGVA altimétrique vs Glider (combinaison CTD + GPS) cm/s Bon accord en général Moins d’amplitude dans les produits grillés Grande différence dans la zone côtière baléare Performances similaires sur la côte ibérique Moins de données côtières dans les produits grillées Altimétrie 20Hz + method3 Gider + ref 180 m Altimetrie grillée + method3 Vitesse altimétrique grillée Les données « along-track » HF sont plus performantes Très bon accord entre la vitesse altimétrique et celle issue du glider: Corrélation de 0,96, erreur de 4cm/s std (pour un signal de 18cm/s std)

39 Les anomalies de vitesses géostrophiques perpendiculaires aux traces permettent d’intercepter la plus grande part de l’anomalie de vitesse (fonction de la position relative entre la trace et le courant) Comment construire la direction du courant à partir de l’altimétrie along-track avec une bonne résolution ?

40 Approche multi-capteurs
Information issue de la vitesse AGVA au point de croisement altimétrique vs courantomètre From Bouffard et al., 2008 b (GRL) Meridional GVA: current meter vs alimetry LPC Ellipses and mean polarization of altimetric GVA: summer vs winter Méthode: Basée sur Morrow et al., (1994) et généralisé e à une configuration multi-satellite Résultats: Bon accord/ in situ: - Signal total: R=0.70 Signal saisonnier: R=0,80 Signal mésoéchelle: R=0.5 Courant EC cyclonique Eté: ralentissement Hivers : accélération Les points de croisement altimetrique ~ courantomètres virtuels

41 L’utilsation de l’alatimétrie côtière avec d’autres capteurs a permis:
D’intercalibrer et d’améliorer la qualité des différentes observations De mieux comprendre leur contenu physique D’augmenter l’échantillonnage spatial et temporel des processus étudiés Un important pas devrait être franchis en adoptant une approche intégrée combinant données multi-capteur et modèles côtiers dans le but de mieux comprendre la phénoménologie des processus observés. Mais dans quelle mesure les modèles régionaux actuels sont ils réalistes ? Sur quelles échelles spatiales et temporelles

42 Plan Generalitiés Traitement et validation des données
Principe simplifié de l’altimétrie Zone d’étude Difficultés rencontrées en zone côtière Traitement et validation des données Données classiques multi-missions (AVISO) Stratégie dédiée aux zone côtièere (Xtrack) Approche multi-capteurs Information issue de la “Sea Level Anomaly” (SLA) Information issue de la vitesse (GVA) Altimetrie côtière et modèles Validation du modèle SYMPHONIE Suivi des formations d’eau profonde Conclusions et perspectives

43 Spatial along track Spectrum Comparaisons along-track
Altimétrie côtière et modèles Validation du modèle SYMPHONIE Comparaison des structures spatiales Med From Bouffard et al., 2008 a (TAO) Spatial along track Spectrum Track 146 Comparaisons along-track Février Mai Model Altimetry From Le Henaff et al. NEA Bon accord avec le modèle SYMPHONIE sur des échelles spatiales > 50 Petites échelles spatiales (<13 km) non reproduites par le modèle Dynamiques entre 13 km et 60 km reproduites seulement statistiquement Altimetry Model

44 Altimétrie côtière et modèles
Validation du modèle SYMPHONIE Comparaison des séries temporelles de SLA Correlation SYMPHONIE model elevations – altimetry SLA: Jason + GFO + LF steric signal Greatbatch, 1994 Correlation SYMPHONIE model elevations – altimetry SLA: TOPEX + GFO 0.5 1 Correlation SYMPHONIE model elevations – altimetry SLA: Jason + GFO + Envisat Bon accord sur les séries temporelles instantanées Quelques désaccords à la côte (problèmes de CL mis en relief)

45 Plan Generalitiés Traitement et validation des données
Principe simplifié de l’altimétrie Zone d’étude Difficultés rencontrées en zone côtière Traitement et validation des données Données classiques multi-missions (AVISO) Stratégie dédiée aux zones côtières (Xtrack) Approche multi-capteurs Information issue de la “Sea Level Anomaly” (SLA) Information issue de la vitesse (GVA) Altimetrie côtière et modèles Validation du modèle SYMPHONIE Suivi des formations d’eau profonde Conclusions et perspectives

46 Est-ce détectable en surface?
Altimétrie côtière et modèles Suivi des formations d’eau profonde (DWF) Méthodes DWF: se déroulent en hiver, duent a l’activation du gyre cyclonique et à l’effet stérique (densification de l’eau au centre de la gyre). Ainsi la SLA au centre de la gyre devrait être plus faible. Est-ce détectable en surface? Modèle oceanique : OPAMED16 (Béranger et al., 2005) 1/16° horizontal resolution, 43 vertical levels Period: Altimetrie: Xtrack data satellite: Topex Poseison + Jason1 Period: GoL area AB section La trace altimétrique 146 croise la zone de convection et mesure la SLA le long de la section the AB . Dans le modèle la variabilité inter-annuelle de la convection profonde peut être observé au travers de l’évolution temporelle de la MLD le long de la section AB Track146 Dans le modèle, correlation de -0.9 entre la SLA_AB_min et la variabilité de la DWF(en terme de V,MLD,D) Maximum mixed layer depth (MLD) over the March 1998 – December 2007 period La SLA_AB_min altimétrique peut donc être utilisée comme un indice de l’intensité de la DWF

47 From Herrmann al., 2009 (GRL, highlighted in Nature 2009)
Altimétrie côtière et modèles Suivi des formations d’eau profonde (DWF) Résultats From Herrmann al., 2009 (GRL, highlighted in Nature 2009) Evolution annuelle modélisée (rouge) et altimétrique (noir) de la SLA_AB_min hivernale + LINEAR REGRESSION MLD annuelle maximum (altimétrie) Volume de DWF annuel (altimétrie) Densité de la DWF annuelle (altimétrie) L’utilisation combinée d’un modèle et de l’altimétrie nous a permis de suivre précisemment, pour la première foi, l’intensité des DWF sur 13 ans (plus de détails dans Herrmann et al., GRL 2009 et Nature highligth)

48 Plan Generalitiés Traitement et validation des données
Principe simplifié de l’altimétrie Zone d’étude Difficultés rencontrées en zone côtière Traitement et validation des données Données classiques multi-missions (AVISO) Stratégie dédiée aux zone côtièere (Xtrack) Approche multi-capteurs Information issue de la “Sea Level Anomaly” (SLA) Information issue de la vitesse (GVA) Altimetrie côtière et modèles Validation du modèle SYMPHONIE Suivi des formations d’eau profonde Conclusions et perspectives

49 Conclusions et perspecives
Les données in-situ et de télédétection peuvent être utilisées pour évaluer les méthodes, techniques et algoritmes dévelloppés pour améliorer l’altimétrie en zone côtière Grace à des dévelloppements récents les données altimétriques améliorées permettent de suivre un large spectre de processus côtiers jusque là innaccessible par le biais de produits classiques (variabilités de courants côtiers, intrusion sur les plateaux…) Les comparaisons croisées avec d’autres capteurs nous a permis de mieux comprendre le contenu physique des données altimétriques L’utilisation combinée de différents capteurs permet d’observer certains processus dynamiques à l’échelle régionale et côtière mais les modèles restent des outils indispensables pour comprendre la phénoménologie des processus étudiés. Les modèles côtiers testés se sont avérés performent pour les échelles saisonnière et interannuelle mais doivent être amélioré ou contraints (assimilation, CL..) pour représenter la mésoéchelle et sub-mesoéchelle de manière plus réaliste. L’étude de la dynamique côtière nécessite une approche intégrée combinant modélisation et donnée multicapteur. Il est cependant fondamental d’intercalibrer et d’analyser la complémentarité potentielle entre les différents jeux de données ainsi qu’avec les modèles (en terme de contenu physique)

50 SINOCOP experiment: Balearic Sea 2009
“a multi-sensor approach” General objective: To study mesoscale and sub-mesoscale processes of a coastal front using a multi-sensor observational approach combined with numerical modelling. Observations: gliders, drifters, standard CTDs together with remote sensing images (altimetry, SST and ocean color). Specific objectives: 1) to investigate the limitations and potential improvements of altimetry in the coastal area 2) to develop methods for the combination of different sensors 3) to estimate vertical velocities and derived variables to study coastal dynamics

51 SINOCOP sampling www.imedea.uib-csic.es/tmoos/sinocop/
Red line is the Jason-1 70 track. Black and grey lines represent the glider missions. Blue dots are CTD casts. S1-S5 represent SVP drifters and M1-2 are minidrifters. Arrows correspond to absolute dynamic topography derived from altimetry and the color contour is SST (16/05/2009). Isobaths are 200 m, 500 m and 1000 m. BIG CHALLENGE: First time that IMEDEA: Performs a mission with a deep glider Performs a mission with two gliders Acquires, processes and distributes data in real time

52 Drifter trajectories during SINOCOP experiment
11/5/2009 – 10/6/2009 Drifter HIRLAM wind Real time gridded altimetry (ADT) Ekman current MFS

53 Merci pour votre attention
Contact: Quelques références associées… Bouffard, J.: Amélioration de l’altimétrie côtière appliquée à l’étude de la circulation dans la partie nord du bassin occidental méditerranéen (in French). PhD Thesis under the supervision of Y. Ménard and P. De Mey. (2007) Bouffard, J., Vignudelli, S, Herrmann, M., Lyard, F., Marsaleix, P., Ménard, Y., Cipollini, P.: Comparison of ocean dynamics with a regional circulation model and improved altimetry in the North-western Mediterranean. Terr. Atmos. Ocean. Sci. 19, (2008a) doi: /TAO (SA) Bouffard, J., Vignudelli, S., Cipollini, P., Menard, Y.: Exploiting the potential of an improved multimission altimetric data set over the coastal ocean. Geophys. Res. Lett., 35 (2008b) L10601, doi: /2008GL033488 Herrmann, M., J. Bouffard, and K. Beranger (2009), Monitoring open-ocean deep convection from space, Geophys. Res. Lett., doi: /2008GL and Nature (Research Highlights, Vol 457, 26 February 2009 ) Roblou ,L., Lamouroux, J., Bouffard, J., Le Henaff, M., Lombard, A., Marsaleix P. and De_Mey P. (2009): Post processing altimeter data toward coastal applications and integration into coastal models. Book Chapter, Springer book “Coastal Altimetry” , Editors: S. Vignudelli, A. Kostianoy, P. Cipollini and J. Benveniste (http://www.alticore.eu/book ). Bouffard J., L. Roblou, F. Birol, A. Pascual, L. Fenoglio-Marc, M. Cancet, R. Morrow and Y. Ménard(2009) : Introduction and assessment of improved coastal altimetry strategies: case study over the North Western Mediterranean Sea. Book Chapter, Springer book “Coastal Altimetry” , Editors: S. Vignudelli, A. Kostianoy, P. Cipollini and J. Benveniste Merci pour votre attention


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