Travail de thèse - CERFACS:

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1 Travail de thèse - CERFACS:
Concours CNRS 2005 – Section 19 CR2 - Système terrestre: Enveloppes superficielles Travail de thèse - CERFACS: Assimilation variationnelle océanique : modélisation multivariée de la matrice de covariance d’erreur d’ébauche. (Projet ENACT - Post-Doctorat - JPL: Assimilation de données par la méthode du Filtre de Kalman et RTS Smoother. Prise en compte des erreurs liées aux forçages diabatiques dans la représentation de l’erreur du modèle. (Projet ECCO - Programme de recherche: Contrôle des structures thermo-halines de l’océan et correction des flux de chaleur et d’eau douce grâce à l’assimilation de données de température et salinité Ricci Sophie, Oral CNRS, 11 Mai 2005

2 Contexte de mes travaux de recherche
Analyse Océan “vrai” Observations Modèle océanique Condition Initiale Forçages atmosphériques + CI réaliste Forçages réalistes Physique du modèle océanique Qualité des observations Méthode d’assimilation … Contexte de mes travaux de recherche Objectifs de l’assimilation de données: Description de l’état océanique Condition initiale pour la prévision Meilleure compréhension de la circulation océanique a posteriori Ré-analyses Prévision océanique Prévision saisonnière Présent

3 Modélisation des erreurs dans le système d’assimilation
Température (°C) Salinité (psu) Définition: Optimisation de l’information provenant du modèle et des observations en sachant que chaque information est entachée d’une erreur Les observations (R): erreur instrumentale erreur de représentativité couverture spatio-temporelle inhomogène Le modèle numérique : erreur modèle (simplification des équations physiques, discrétisation, Troncature…) erreur sur les conditions initiales erreur sur les conditions aux limites Travail de thèse : Ricci et al., 2005 contrôle de la salinité lors de l’assimilation de données de T par l’introduction de covariances T-S dans

4 Formulation multivariée des covariances d’erreur de l’ébauche
Courants de surface Pacifique tropical Impact sur la structure vertical en sel Biais du courant de surface équatorial vers l’Est Correction du courant de surface

5 Filtre de Kalman partitionné et ‘Smoother’ – JPL ECCO
( /external) Analyse en temps réel tous les 10 jours (oct.2002) Assimilation de données de hauteur de mer (T/P, Jason-1), profiles de température (XBT, TAO, ARGO, etc.), moyenne temporelle de hauteur de mer (drifters, GRACE). L’utilisation du Smoother aboutit à une analyse continue en temps permettant l’étude des budgets “Filtered” Estimate Data increment Data “Smoothed” Estimates time Les hypothèses de simplification du KF: Approximation asymptotique temporelle pour P Réduction du vecteur d’état : identification d’un espace réduit qui permette de résoudre le processus de bruit pris en compte. (chgt ds le vent exprime par les modes dynamiques dominants verticaux // chgt ds le flux de chaleur exprime dans les couches de surface). Partition spatiale : partition globale 6º 6º pour le mode barotropique et partition régionale 5º 3º pour les modes barocliniques ( 5 modes). Approximation de P par une somme d’éléments indépendants plus petits évalués séparément. (Fukumori, 2002)

6 Modélisation des erreurs dans P :
Erreurs dans les forçages en vent (Fukumori et al., 1999) : L’espace réduit est constitué des amplitudes d’un nombre limité des modes dominants en terme de déplacement vertical et vitesse horizontale, liés déjà des erreurs en vent. La principale source d’erreur dans P est supposée due à des erreurs sur les vents. Représentation continue des variables d’état Estimation d’une correction sur les vents Erreurs dans les forçages diabatiques et paramètres du modèle : Nouvel espace réduit qui permet la prise en compte des erreurs sur Qnet et Kz: Espace réduit: T et S le long de la colonne d’eau en chaque point du maillage basse résolution Espace de contrôle : erreurs sur Qnet et Kz Extension de l’espace de contrôle Estimation de l’état de l’océan étant données de nouvelles sources d’erreur Estimation d’une correction de Q et Kz Combinaison avec la correction des vents de Fukumori

7 Programme de recherche : les objectifs
Contrôle des structures thermo-halines de l’océan et correction des flux de chaleur et d’eau douce grâce à l’assimilation de données de température et salinité Utilisation d’un nombre important de données de T et S: ARGO SMOS AQUARIUS (2006)… Assimilation des donnes de SST, SSS, et S au sein du système variationnel 3D-4D incrémental OPAVAR (CERFACS- Weaver et al., 2003) Objectifs: Apport d’information supplémentaire en température et en sel Correction de S dans la couche de mélange et les régions ou TS n est pas valide ( ) Estimation d’une correction des flux de chaleur et d’eau douce

8 Programme de recherche : modélisation de
Séparation en composantes équilibrées et non-équilibrées de l’incrément du vecteur d’état: (Derber et Bouttier, 1999) Balanced Unbalanced Formulation multivariée I Détermination des statistiques par l’étude de la variance des composantes et pour l’analyse ENACT du CERFACS en utilisant la climatologie de l’expérience comme « ébauche ».

9 Programme de recherche : Contrôle des flux Qnet et E-P
Mauvaise connaissance des forçages atmosphériques: Biais dans la représentation de l’état océanique Bilans de chaleur et de sel irréalistes. Solution : Estimation d’une correction sur : - la CI (Ricci et al, 2005) les forçages en vent (Fukumori et al. 1999, Vossepoel et al. 2004) les flux de chaleur et d’eau douce Représente les statistiques d’erreur sur les différents forçages, ces statistiques peuvent être supposées indépendantes ou dépendantes. Prise en compte de nouvelles sources d’erreur Meilleure estimation des forçages Ré-analyse continue dans le temps (Stammer et al. 2004)

10 CONCLUSIONS - Utilisation et développements des outils d’assimilation existants au CERFACS - Collaboration avec le LODYC, CEPMMT, MERCATOR, JPL, groupe ECCO… - Valorisation des programmes d’observation existants ou en phase de développements Identification de conditions initiales océaniques fiables océanographie opérationnelle (MERCATOR, CERFACS) prévision à court terme Réalisation de ré-analyses océaniques prévision océanique saisonnière (ENSEMBLES) prévision couplée Amélioration de la connaissance de l’état de l’océan et de ses échanges avec l’atmosphère - étude de la dynamique océanique (CLIVAR, GSOP) étude du climat