Travail de thèse - CERFACS:

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
Guillaume Thirel CNRM/GMME/MOSAYC Thèse encadrée par Éric Martin
Advertisements

Assimilation de données océaniques pour la prévision saisonnière
Formulation d’un modèle de covariance d’erreur d’ébauche multivarié pour l’assimilation variationnelle océanique: introduction de contraintes physiques.
PREDICATE WP3 ORCALIM-ARPEGE modèle couplé L. Terray, E. Maisonnave, S. Valcke, A. Jouzeau.
S. Ricci, A.T. Weaver, E. Machu, P. Rogel CERFACS J. Vialard LODYC
Initialisation du modèle ORCA à laide danalyses MERCATOR : application des outils de lassimilation variationnelle. des outils de lassimilation variationnelle.
Assimilation de données en mode opérationnel
adaptée aux forçages atmosphériques pour la
Yohan RUPRICH-ROBERT, Christophe CASSOU et Soline BIELLI
I. Circulation Barocline II. Circulation à 1000 mètres R ÉSUMÉ: Il est proposé de reconstruire la circulation océanique moyenne et anomalies interannuelles.
Modélisation de l’hydrodynamique du plateau atlantique
Programme: PIM / MEDICIS
SMOS : une mission vitale > Tour d’horizon scientifique
Soutenance de thèse Lundi 12 décembre 2005
Contribution à l’étude du système des carbonates en Méditerranée
Généralités. Modélisation HYCOM en Manche – Gascogne (SHOM / Géosciences Ingénierie / ACTIMAR / Hoang Cslt / …)
HYCOM zone Manche Gascogne. Résultats en 2006
G.Herbert, N.Ayoub, P.Marsaleix, F.Lyard, C.Maraldi, J.Lamouroux
l’OCEANOGRAPHIE PHYSIQUE
Sylvain Mondon Météo-France
Chapitre VII :Commande par retour d’état
Application à la méthode des
Mélanie JUZA LEGI-MEOM, Grenoble
Modélisation du climat : les équations primitives maltraitées
Télédétection des Océans : quels défis pour le futur ?
L’océanographie opérationnelle et la prévision océanique
Diagnostique de la variabilité interne dans les simulations dun modèle régional piloté Par: Oumarou Nikiéma (Maîtrise) Directeur: Mr. René Laprise.
Prévisions météorologiques, projections climatiques : que peut- on prévoir et avec quelle fiabilité ? Suggestions pour le travail final.
Introduction aux interactions Océan-Atmosphère en Atlantique tropical
Introduction aux interactions Océan-Atmosphère en Atlantique tropical
Le projet ASCOBIO: Assimilation de données in-situ et de couleur de l’océan dans le modèle de biogéochimie marine PISCES Thèse de Abdou Kane Direction: Cyril.
Jean-Louis Dufresne, Jean-Yves Grandpeix LMD/IPSL; CNRS/UPMC Introduction à la.
Colloque National sur l’Assimilation de Données
Table ronde Variation décennale du climat
1 Séminaire LOVe du 29/03/07 Combinaison d'objets (fusion centralisée) T3.2 Combinaison de pistages (fusion décentralisée) T3.3.
SO-SSS Rapide Bilan, Quelques éléments de prospective,
Axe Transverse Niveau de la Mer. Contexte * * * * * * * * * * * * * * Processus étudiés au Legos aujourdhui Par 1 seule équipe Par plusieurs équipes.
Service d’observations PIRATA
Filtrage de Kalman et aperçu probabiliste
Système d'assimilation de données couplé océan-atmosphère
Correction du TP 4 : Mouvements océaniques et atmosphériques
Le Bulletin Climatique Global (BCG)
Quelle Stratégie Future de Modélisation de l’Océan et de l’Atmosphère à Méso-Echelle ? Hervé GIORDANI et Guy CANIAUX.
III.1) Analyses spectrales du Moment Angulaire Atmosphérique Motivation Générale Les analyses statistiques occupent une place centrale en climatologie.
Simulations 2D méridien-vertical sur l’Afrique de l’Ouest P
Méthodes d’assimilation: Le problème du point de vue de la mesure (P. Prunet, Noveltis) Assimilation de données en zones cotières (P. De Mey, LEGOS/POC)
18/06/07NOV-3554-SL Réunion ADOMOCA 21/11/2007 Contribution à l’assimilation chimique des observations METOP : IASI et GOME.
Modélisation du climat à l’IPSL: existant, objectifs et enjeux à 4 ans
Paramétrisation des flux d’eau douce, Rencontres MF-MO, Toulouse, 14/06/2010 Paramétrisation des flux d’eau douce continentales dans les modèles numériques.
Journées ADOMOCA novembre 2007 S. Massart Vers une nouvelle modélisation de la matrice des covariances d’erreur de prévision Sébastien Massart (1),
Atelier ADOMOCA-2 Les Lecques, oct Assimilation haute résolution IASI-Valentina Benjamin Pajot S. Massart, D. Cariolle, A. Piacentini CERFACS.
Assimilation à mésoéchelle des observations radar et GPS
CIRCULATION DANS LA ZEE DE NOUVELLE-CALEDONIE VARIABILITE ET IMPACTS
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.
Couche limite atmosphérique
II.3) Principes de bases d'un modèle de circulation générale de l'atmosphère Un Modèle de Circulation Générale de l'Atmosphère calcule l'évolution temporelle.
Étude de la variabilité interne du Modèle Régional Canadien de Climat à l'échelle saisonnière Adelina ALEXANDRU Ramon de ELIA René LAPRISE UQÀM Université.
GIP MERCATOR OCEAN Le modèle pour le prototype Atlantique Méditerranée (PAM) Modèle: OPA-8.1 Domaine: Atlantique.
1/20 Assimilation 4D-Var d’observations d’ozone d’AURA/MLS dans ARPEGE pour un apport dynamique dans la haute troposphère/basse stratosphère N. SEMANE.
Couche limite atmosphérique
Couche limite atmosphérique
Couche limite atmosphérique
Méthode des moindres carrés (1)
Circulation de grande échelle Circulation de petite échelle
G. Reffray, N. Ferry, B. Tranchant, B. Levier, …
Couche limite atmosphérique et micrométéorologie
Cours d’aujourd’hui Échelles météorologiques
Sciences Mécaniques Appliquées
Couche limite atmosphérique et micrométéorologie Hiv 2008 : 08/01 à 24/04 Semaine de relâche : 25/02-03/03.
Assimilation des profils d’ozone de SMR, MIPAS et GOMOS dans le système MOCAGE-PALM Sébastien Massart (1), D. Cariolle (1,2) (1) CERFACS 42 avenue Gaspard.
Transcription de la présentation:

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 - http://www.lodyc.jussieu.fr/ENACT/index.html) 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 - http://www.ecco-group.org) 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

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

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

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

Filtre de Kalman partitionné et ‘Smoother’ – JPL ECCO (http://ecco.jpl.nasa.gov /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)

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

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)… http://aquarius.gsfc.nasa.gov http://www.argo.ucsd.edu/ http://www.cesbio.ups-tlse.fr/us/indexsmos.html 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

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 ».

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)

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