Assimilation de données in situ et satellitaires dans le modèle de biogéochimie marine PISCES PDF Download
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Author: Abdou Kane
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Book Description
Le phytoplancton (algues microscopiques en suspension) dans l'océan joue un rôle important dans la machine climatique puisqu'il régule les concentrations de CO2 dans l'atmosphère en utilisant le CO2 dissous dans les eaux de surface pour la photosynthèse, ce qui induit une dissolution de CO2 atmosphérique dans l'océan. Ce phénomène dit de « pompe biologique océanique » est un processus qui est représenté dans les modèles numériques de biogéochimie marine. Couplés avec un modèle de circulation de l'océan, un modèle de biogéochimie marine comme PISCES, utilisé à l'IPSL, permet de mieux comprendre et quantifier les flux air-mer de CO2 et d'étudier le rôle que jouera la biologie marine dans les changements climatiques au cours des prochaines décennies. Cependant, la diversité des espèces de phytoplancton, la complexité des processus physiologiques mis en jeu et le manque de mesures disponibles imposent l'utilisation de paramétrages grossiers et incertains dans les modèles globaux de biogéochimie marine comme PISCES, ce qui limite fortement la précision des simulations. L'assimilation de données qui consiste à combiner objectivement un modèle et des observations afin d'en tirer le meilleur compromis possible offre un cadre rigoureux pour palier à ces insuffisances.L'objectif de cette thèse est de développer une méthode d'assimilation de données biogéochimiques in situ et satellitaires pour améliorer le modèle PISCES. La méthode variationnelle qui consiste à ajuster de manière itérative les paramètres du modèle afin de minimiser une distance entre les sorties de modèle et les observations, a été adopté. Ceci a été fait en utilisant le logiciel YAO développé à LOCEAN par l'équipe MMSA pour le codage de l'adjoint.On a ainsi mis en oeuvre une assimilation simultanée de plusieurs stations de mesures océanographiques contrastées (en terme biogéochimique) pour estimer 45 paramètres physiologiques du modèle PISCES. L'utilisation de ces paramètres optimisés pour effectuer des simulations libres longues (de 50 à 500 ans) nous a permis de mettre en évidence une nette amélioration des concentrations de chlorophylle par rapport au modèle standard, aussi bien pour les profils verticaux qui se rapprochent de ceux mesurés aux stations JGOFS que pour les cartes globales de surface lorsqu'on les compare à celles fournies par le satellite SeaWiFS. Dans la dernière partie de cette thèse, on montre qu'il est possible d'assimiler les données satellitaires de surface plutôt que les observations in situ, trop rares et dispersées, mais que pour ce faire il faut compléter l'information satellitaire sur la concentration en chlorophylle par des données climatologiques sur d'autres traceurs biogéochimiques important tels que les nitrates et les silicates. La discussion sur l'apport de ces nouveaux types de données constitue la conclusion de cette thèse
Author: Abdou Kane
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Le phytoplancton (algues microscopiques en suspension) dans l'océan joue un rôle important dans la machine climatique puisqu'il régule les concentrations de CO2 dans l'atmosphère en utilisant le CO2 dissous dans les eaux de surface pour la photosynthèse, ce qui induit une dissolution de CO2 atmosphérique dans l'océan. Ce phénomène dit de « pompe biologique océanique » est un processus qui est représenté dans les modèles numériques de biogéochimie marine. Couplés avec un modèle de circulation de l'océan, un modèle de biogéochimie marine comme PISCES, utilisé à l'IPSL, permet de mieux comprendre et quantifier les flux air-mer de CO2 et d'étudier le rôle que jouera la biologie marine dans les changements climatiques au cours des prochaines décennies. Cependant, la diversité des espèces de phytoplancton, la complexité des processus physiologiques mis en jeu et le manque de mesures disponibles imposent l'utilisation de paramétrages grossiers et incertains dans les modèles globaux de biogéochimie marine comme PISCES, ce qui limite fortement la précision des simulations. L'assimilation de données qui consiste à combiner objectivement un modèle et des observations afin d'en tirer le meilleur compromis possible offre un cadre rigoureux pour palier à ces insuffisances.L'objectif de cette thèse est de développer une méthode d'assimilation de données biogéochimiques in situ et satellitaires pour améliorer le modèle PISCES. La méthode variationnelle qui consiste à ajuster de manière itérative les paramètres du modèle afin de minimiser une distance entre les sorties de modèle et les observations, a été adopté. Ceci a été fait en utilisant le logiciel YAO développé à LOCEAN par l'équipe MMSA pour le codage de l'adjoint.On a ainsi mis en oeuvre une assimilation simultanée de plusieurs stations de mesures océanographiques contrastées (en terme biogéochimique) pour estimer 45 paramètres physiologiques du modèle PISCES. L'utilisation de ces paramètres optimisés pour effectuer des simulations libres longues (de 50 à 500 ans) nous a permis de mettre en évidence une nette amélioration des concentrations de chlorophylle par rapport au modèle standard, aussi bien pour les profils verticaux qui se rapprochent de ceux mesurés aux stations JGOFS que pour les cartes globales de surface lorsqu'on les compare à celles fournies par le satellite SeaWiFS. Dans la dernière partie de cette thèse, on montre qu'il est possible d'assimiler les données satellitaires de surface plutôt que les observations in situ, trop rares et dispersées, mais que pour ce faire il faut compléter l'information satellitaire sur la concentration en chlorophylle par des données climatologiques sur d'autres traceurs biogéochimiques important tels que les nitrates et les silicates. La discussion sur l'apport de ces nouveaux types de données constitue la conclusion de cette thèse
Author: Sammy Metref
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Book Description
L'assimilation de données pour les géosciences est une discipline cherchant à améliorer notre connaissance d'un système physique en se basant sur l'information issue de modèles numériques simulant ce système et sur l'information issue des mesures observant ce système. Les méthodes d'assimilation de données traditionnellement utilisées (e.g. le 4DVar ou les filtres de Kalman d'ensemble) reposent sur des hypothèses de Gaussianité des probabilités en jeu et de linéarité des modèles. Avec la complexification des modèles et des réseaux d'observations, ces hypothèses sont de plus en plus injustifiées et donc pénalisantes. Cette complexification est particulièrement forte en océanographie couplée à la biogéochimie marine.Les objectifs de cette thèse sont de mieux comprendre l'apparition des non-Gaussianités dans un problème d'estimation, d'envisager une méthode d'assimilation de données adaptée aux problèmes fortement non-Gaussiens et, dans le cadre du couplage de la dynamique océanique et de la biogéochimie marine, d'explorer la pertinence de l'utilisation de méthodes non-Gaussiennes.Dans un premier temps, une étude méthodologique est conduite. Cette étude, appuyé par des illustrations avec le modèle de Lorenz à trois variables, permet de mettre en évidence les limitations des méthodes traditionnellement utilisées, face à des problèmes non-Gaussiens. Cette étude aboutit sur le développement d'un filtre d'assimilation de données d'ensemble entièrement non-Gaussien : le Multivariate Rank Histogram Filter (MRHF).Il est montré que le MRHF est performant dans des régimes fortement non-Gaussiens (notamment dans un régime bimodal) pour un nombre de membres relativement faible.Dans un second temps, une étude numérique est conduite. Cette étude est réalisée aux travers d'expériences jumelles basées sur un modèle vertical 1D, ModECOGeL, couplant la dynamique et la biogéochimie en mer Ligure. Nous simulons différents réseaux d'observations combinant des profils in situ et des données satellites. Plusieurs méthodes d'assimilation sont alors comparées à l'aide de diagnostics d'évaluation d'ensemble avancés.Nos expériences montrent l'impact du réseau d'observations et des variables de contrôle, sur le degré de non-Gaussianité d'un problème d'estimation. Le contrôle de la partie dynamique du modèle par des observations de la dynamique à différentes fréquences est un problème quasi-Gaussien, qu'un filtre aux moindres carrés, tel l'Ensemble Transform Kalman Filter, résout bien. En revanche pour ces mêmes observations, le contrôle de la biogéochimie s'avère être un problème non-Gaussien et nécessite l'utilisation d'un filtre non-Gaussien.Enfin, il est montré que l'assimilation de la couleur de l'eau, pour le contrôle mixte de la dynamique et de la biogéochimie, est améliorée par des méthodes adaptées aux non-Gaussianités, tel l'Ensemble Kalman Filter anamorphosé. De plus, l'augmentation de la fréquence d'observation de la couleur de l'eau rend incontournable l'utilisation de filtres fondamentalement non-Gaussiens comme le MRHF.
Author: Florent Garnier
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Book Description
En dépit de progrès croissants durant la dernière décennie, la complexité des écosystèmes marins est encore imparfaitement simulée par les modèles.Les formulations des processus biogéochimiques sont en général établies de manière empirique et contraintes par une multitude de paramètres.Il est ainsi généralement admis que leurs incertitudes impactent fortement l'estimation de la production primaire, dont le rôle dans le cycle du carbone est primordial.Analyser les impacts de l'incertitude des modèles est donc nécessaire pour améliorer la représentation des caractéristiques biogéochimiques de l'océan.Dans le contexte d'assimilation de données de la couleur de l'océan, la définition des erreurs de prévision représente de plus un important verrou aux performances des systèmes.Ces points seront analysés dans cette thèse. L'objectif sera d'examiner, dans un contexte de modélisation/assimilation, la pertinence d'utiliser une approche probabiliste basée sur une simulation explicite des incertitudes biogéochimiques du modèle couplé au 1/4° NEMO/PISCES sur l'océan Atlantique Nord.A partir d'une simulation déterministe du modèle PISCES, nous proposerons une méthode pour générer des processus aléatoires, AR(1), permettant d'inclure des structures spatiales et temporelles de corrélations.A chaque pas de temps, ces perturbations aléatoires seront ensuite introduites dans le modèle par l'intermédiaire de paramétrisations stochastiques.Elles simuleront 2 différentes classes d'incertitudes: les incertitudes sur les paramètres biogéochimiques du modèle et les incertitudes dues aux échelles non résolues dans le cas d'équations non linéaires. L'utilisation de paramétrisations stochastiques permettra ainsi d'élaborer une version probabiliste du modèle PISCES, à partir de laquelle nous pourrons réaliser une simulation d'ensemble de 60 membres.La pertinence de cette simulation d'ensemble sera évaluée par comparaison avec les observations de la couleur de l'océan SeaWIFS. Nous montrerons en particulier que la simulation d'ensemble conserve les structures de grande échelle présentes dans la simulation déterministe.En utilisant les distributions de probabilité définies par les membres de l'ensemble, nous montrerons que l'ensemble capture l'information des observations avec une bonne estimation de leurs statistiques d'erreur (fiabilité statistique). L'intérêt de l'approche probabiliste sera ainsi d'abord évalué dans un contexte de modélisation biogéochimique.
Author: Pascal Prunet
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Pages : 374
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Book Description
UNE METHODE PERMETTANT DE TRANSFORMER L'INFORMATION DES MESURES DE SURFACE DE L'OCEAN EN ESTIMATIONS DE LA PRODUCTION DE MATIERE ORGANIQUE ET DES FLUX DE CARBONE EST PRESENTEE. UN MODELE A UNE DIMENSION VERTICALE COUPLANT LA PHYSIQUE ET LA BIOGEOCHIMIE DE L'OCEAN DE SURFACE EST CONTRAINT PAR DES MESURES DE CONTENU EN CHLOROPHYLLE, DE TEMPERATURE ET DE NITRATE DE SURFACE, PAR UNE TECHNIQUE D'ASSIMILATION VARIATIONNELLE. CETTE METHODE EST VALIDEE EN UTILISANT LES MESURES IN SITU DE LA STATION PAPA, DANS LE PACIFIQUE NORD. ON MONTRE QUE L'ASSIMILATION DE DONNEES DE CHLOROPHYLLE DE SURFACE UNIQUEMENT NE PERMET PAS UNE CONTRAINTE ROBUSTE DU MODELE BIOLOGIQUE. LORSQUE LES DONNEES DE CHLOROPHYLLE, DE NITRATE ET DE TEMPERATURE SONT ASSIMILEES SIMULTANEMENT, SEPT COMBINAISONS LINEAIRES DES PARAMETRES BIOLOGIQUES ET PHYSIQUES DU MODELE SONT AJUSTEES. LES MESURES DE TEMPERATURE SONT UTILISEES POUR CONTRAINDRE LA DIFFUSION VERTICALE SOUS LA COUCHE DE MELANGE OCEANIQUE, TANDIS QUE LE SIGNAL SAISONNIER DE NITRATE (2 MESURES PAR AN) PERMET DE FIXER L'EQUILIBRE ENTRE DIFFUSION VERTICALE ET TAUX DE CHUTE DES PARTICULES ORGANIQUES. LES TROIS TYPES DE DONNEES SONT UTILISEES POUR DETERMINER DE MANIERE ROBUSTE LES VALEURS DE PARAMETRES UTILES DANS TOUTE MODELISATION DU CYCLE OCEANIQUE DU CARBONE. LA METHODE FOURNIT EGALEMENT DES ESTIMATIONS ROBUSTES DES PRINCIPAUX FLUX DE CARBONE SIMULES: PRODUCTION DE MATIERE ORGANIQUE, FLUX EXPORTE VERS LES COUCHES PROFONDES, FLUX REGENERE DANS LA COUCHE DE SURFACE. POUR OBTENIR UNE SIMULATION CORRECTE DE LA PRESSION PARTIELLE DE DIOXYDE DE CARBONE (PCO#2) EN SURFACE, L'ASSIMILATION DE MESURES DE PCO#2 EST NECESSAIRE. CETTE ASSIMILATION PERMET DE MIEUX COMPRENDRE LES RELATIONS ENTRE LE CYCLE DE L'AZOTE ET LE CYCLE DU CARBONE DANS LE MODELE, ET D'OBTENIR UNE ESTIMATION DU FLUX D'ECHANGE DE DIOXYDE DE CARBONE ENTRE L'ATMOSPHERE ET L'OCEAN SUR LE SITE ETUDIE
Author: Eric Greiner
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Languages : fr
Pages : 212
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Book Description
L'ETUDE PORTE SUR LA RESOLUTION DE PROBLEMES DE MOINDRES CARRES NON LINEAIRES RENCONTRES DANS LE DOMAINE DES ECOULEMENTS OCEANIQUES A GRANDE ECHELLE. L'ORIGINALITE DE CE TRAVAIL RESIDE DANS L'APPROCHE QUI EST FAITE PAR LA METHODE DU CONTROLE OPTIMAL PLUTOT QUE PAR UNE TECHNIQUE STATISTIQUE. CETTE METHODE CONSISTE A MINIMISER UNE FONCTIONNELLE CORRESPONDANT AU PROBLEME DE MOINDRE CARRE ETUDIE, LE MINIMUM DE CETTE OPTIMISATION ETANT UNE SOLUTION DU PROBLEME. LORS DES APPLICATIONS NUMERIQUES, LE GRADIENT DE CETTE FONCTIONNELLE N'EST PAS CALCULE PAR DIFFERENCES FINIES MAIS A L'AIDE DU MODELE ADJOINT. LA PREMIERE ETUDE DE CETTE THESE CONCERNE L'ESTIMATION DES CONDITIONS INITIALES MANQUANTES DE MODELES OCEANIQUES TELS QUE CEUX DE SAINT-VENANT, STOKES ET BOUSSINESQ A L'AIDE DE DONNEES PARTIELLES SUR L'ETAT DU SYSTEME. CETTE ETUDE THEORIQUE FAITE ESSENTIELLEMENT EN LINEAIRE EST SUIVIE D'UNE APPLICATION REELLE, L'INITIALISATION D'UN MODELE SHALLOW WATER NON LINEAIRE AVEC DES DONNEES D'ALTIMETRIE DU SATELLITE GEOSAT. LA TROISIEME ETUDE TRAITE DE L'INITIALISATION D'UN MODELE NON LINEAIRE DE BOUSSINESQ QUASI STATIONNAIRE AVEC DES DONNEES DE TEMPERATURE ET DE SALINITE UNIQUEMENT. CETTE ETUDE THEORIQUE EST SUIVIE D'UNE EXPERIENCE NUMERIQUE D'INITIALISATION D'UN MODELE OPERATIONNEL DE SIMULATION OCEANIQUE TRIDIMENSIONNELLE A L'AIDE DE DONNEES IN SITU DE TEMPERATURE ET DE CLIMATOLOGIE DE TEMPERATURE ET DE SALINITE. LES RESULTATS THEORIQUES PARTIELS AINSI QUE LES EXPERIENCES NUMERIQUES MONTRENT QUE LA METHODE S'APPLIQUE DE MANIERE SATISFAISANTE ET QU'ELLE POURRA ETRE UTILISEE DE MANIERE OPERATIONNELLE AINSI QU'EN MODE RECHERCHE POUR AMELIORER NOTRE VISION DE L'OCEAN ET PARFAIRE SA DESCRIPTION
Author: Clément Fontana
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Languages : fr
Pages : 348
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Book Description
Cette étude porte sur l’assimilation de données de couleur de l’eau dans modèle couplé physique biogéochimique appliqué à un écosystème côtier (Golfe de Fos – Méditerranée Nord Occidentale). Le manuscrit est organisé en quatre chapitres retraçant la progression scientifique et chronologique suivie. Le premier chapitre décrit l’implémentation technique du filtre de Kalman utilisé pour l’assimilation de données de chlorophylle issues de mesures satellites. Des expériences jumelles sont utilisées pour montrer le potentiel de la méthode et l’amélioration significative obtenue dans la description de l’écosystème. Le chapitre suivant traite des résultats obtenus dans une expérience de données satellites réaliste. Le bénéfice en termes de description de la biogéochimie de surface y est souligné alors que les résultats sont plus mitigés dans la partie la plus profonde de la colonne d’eau. Cette expérience est alors répétée dans le troisième chapitre sur une période annuelle pour laquelle la dynamique saisonnière du système est analysée. Nous présentons alors une méthode pour le calcul des modes propres du système adaptée à une utilisation opérationnelle. Le gain obtenu dans la description de la chlorophylle de surface est substantiel dans les situations d’analyses et de prévisions. Finalement le quatrième chapitre vise à coupler l’assimilation de deux jeux de données différents, chlorophylle satellite et nutriment in situ, afin d’étudier le bénéfice apporté par l’assimilation de données de terrains. En conclusion, le dernier chapitre discute des principaux résultats de la thèse et ses perspectives en vue d’une océanographie opérationnelle
Author: Blaise Faugeras
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Languages : fr
Pages : 199
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Book Description
Ce travail concerne la mise en oeuvre d'une méthode numérique d'optimisation de type contrôle optimal appliquée à un problème d'assimilation de données en biogéochimie marine. Après avoir présenté le système d'équations aux dérivées partielles non-linéaires régissant l'évolution en temps et en espace des différentes variables physiques et biologiques, un premier travail, mathématique, a consisté à montrer l'existence, l'unicité et la positivité de la solution du modèle biologique. La seconde partie du travail est numérique. Le modèle est discrétisé par différences finies et les codes lineaire tangent et adjoint sont obtenus par différentiation automatique. Ces outils informatiques étant développés, on peut aborder le problème inverse d'assimilation variationnelle de données. Les variables de contrôle sont les paramètres intervenant dans les termes non-linéaires de réactions biologiques. On cherche un jeu de paramètres optimal minimisant une fonction coût. Celle-ci mesure l'écart au sens des moindres carrés entre les observations et les sorties correspondantes du modèle. Une étude de sensibilité préliminaire, utilisant le modèle tangent linéaire, ainsi que des expériences d'identification, utilisant le modèle adjoint, avec données simulées, sont menées. On utilise enfin la méthode pour assimiler des données réelles de la station Dyfamed en Méditerranée Nord-Occidentale
Author: Bruno David
Publisher: Elsevier
ISBN: 0081004850
Category : Science
Languages : en
Pages : 132
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Book Description
The Southern Ocean surrounding the Antarctic continent is vast, in particular, its history, its isolation, and climate, making it a unique "laboratory case" for experimental evolution, adaptation and ecology. Its evolutionary history of adaptation provide a wealth of information on the functioning of the biosphere and its potential. The Southern Ocean is the result of a history of nearly 40 million years marked by the opening of the Straits south of Australia and South America and intense cooling. The violence of its weather, its very low temperatures, the formation of huge ice-covered areas, as its isolation makes the Southern Ocean a world apart. This book discusses the consequences for the evolution, ecology and biodiversity of the region, including endemism, slowed metabolism, longevity, gigantism, and its larval stages; features which make this vast ocean a "natural laboratory" for exploring the ecological adaptive processes, scalable to work in extreme environmental conditions. Today, biodiversity of the Southern Ocean is facing global change, particularly in regional warming and acidification of water bodies. Unable to migrate further south, how will she cope, if any, to visitors from the North? - Designed for curious readers to discover the immense ocean surrounding the most isolated and most inhospitable continent on the planet. - Describes the Southern Ocean facing biodiversification due to global change - Authored by scientists with experience of expeditions to the Southern Ocean
