ASSIMILATION PAR FILTRAGE DE KALMAN DE DONNEES ALTIMETRIQUES DANS UN MODELE LINEAIRE DE L'OCEAN ATLANTIQUE TROPICAL (L. GOURDEAU) PDF Download
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Author: Lionel Gourdeau
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NOUS ALLONS DISPOSER, GRACE AUX LANCEMENTS DES NOUVEAUX SATELLITES D'OBSERVATION DE LA TERRE COMME ERS1 ET TOPEX/POSEIDON, D'UN NOMBRE IMPORTANT D'OBSERVATIONS QUI DOIT PERMETTRE DE SUIVRE L'EVOLUTION DES OCEANS. POUR UTILISER AU MIEUX CES DONNEES, IL EST INDISPENSABLE DE LES COUPLER A DES MODELES DYNAMIQUES A L'AIDE DE TECHNIQUES D'ASSIMILATION PERFORMANTES. CE TRAVAIL A CONSIDERE A DEVELOPPER, SUR L'ATLANTIQUE TROPICAL, UN FILTRE DE KALMAN POUR L'ASSIMILATION DES DONNEES ALTIMETRIQUES GEOSAT DANS UN MODELE DYNAMIQUE LINEAIRE. AINSI, POUR LA PREMIERE FOIS, UN FILTRE DE KALMAN COMPLET, FAISANT INTERVENIR UN VECTEUR D'ETAT DE DIMENSION IMPORTANTE (DE L'ORDRE DE 5000) EST MIS EN PLACE DE FACON A PERMETTRE SON UTILISATION DE MANIERE QUASI OPERATIONNELLE (1 MOIS D'ASSIMILATION=7 HEURES DE CRAY2). LE MODELE UTILISE, LE TRAITEMENT DES DONNEES ALTIMETRIQUES AINSI QUE LE CHOIX DU FILTRE SONT EXPLICITES DANS LA PREMIERE PARTIE DE LA THESE. DANS LA DEUXIEME PARTIE, SONT PRESENTES UNE VALIDATION DE L'ALGORITHME ET DIFFERENTS TESTS DE SENSIBILITE ET DE COMPORTEMENT DU FILTRE A L'ASSIMILATION TRACE PAR TRACE (CORRESPONDANT AU PASSAGE DU SATELLITE AU-DESSUS DU BASSIN) D'OBSERVATIONS SIMULEES. ENFIN, L'ASSIMILATION DES DONNEES ALTIMETRIQUES GEOSAT EST EFFECTUEE PENDANT DEUX SAISONS (ETE, HIVER), FOURNISSANT UN PREMIER RESULTAT OCEANOGRAPHIQUE QUI EST COMPARE A CEUX OBTENUS SOIT PAR ANALYSE OBJECTIVE DES DONNEES ALTIMETRIQUES SEULES, SOIT PAR DIFFERENTS MODELES
Author: Lionel Gourdeau
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NOUS ALLONS DISPOSER, GRACE AUX LANCEMENTS DES NOUVEAUX SATELLITES D'OBSERVATION DE LA TERRE COMME ERS1 ET TOPEX/POSEIDON, D'UN NOMBRE IMPORTANT D'OBSERVATIONS QUI DOIT PERMETTRE DE SUIVRE L'EVOLUTION DES OCEANS. POUR UTILISER AU MIEUX CES DONNEES, IL EST INDISPENSABLE DE LES COUPLER A DES MODELES DYNAMIQUES A L'AIDE DE TECHNIQUES D'ASSIMILATION PERFORMANTES. CE TRAVAIL A CONSIDERE A DEVELOPPER, SUR L'ATLANTIQUE TROPICAL, UN FILTRE DE KALMAN POUR L'ASSIMILATION DES DONNEES ALTIMETRIQUES GEOSAT DANS UN MODELE DYNAMIQUE LINEAIRE. AINSI, POUR LA PREMIERE FOIS, UN FILTRE DE KALMAN COMPLET, FAISANT INTERVENIR UN VECTEUR D'ETAT DE DIMENSION IMPORTANTE (DE L'ORDRE DE 5000) EST MIS EN PLACE DE FACON A PERMETTRE SON UTILISATION DE MANIERE QUASI OPERATIONNELLE (1 MOIS D'ASSIMILATION=7 HEURES DE CRAY2). LE MODELE UTILISE, LE TRAITEMENT DES DONNEES ALTIMETRIQUES AINSI QUE LE CHOIX DU FILTRE SONT EXPLICITES DANS LA PREMIERE PARTIE DE LA THESE. DANS LA DEUXIEME PARTIE, SONT PRESENTES UNE VALIDATION DE L'ALGORITHME ET DIFFERENTS TESTS DE SENSIBILITE ET DE COMPORTEMENT DU FILTRE A L'ASSIMILATION TRACE PAR TRACE (CORRESPONDANT AU PASSAGE DU SATELLITE AU-DESSUS DU BASSIN) D'OBSERVATIONS SIMULEES. ENFIN, L'ASSIMILATION DES DONNEES ALTIMETRIQUES GEOSAT EST EFFECTUEE PENDANT DEUX SAISONS (ETE, HIVER), FOURNISSANT UN PREMIER RESULTAT OCEANOGRAPHIQUE QUI EST COMPARE A CEUX OBTENUS SOIT PAR ANALYSE OBJECTIVE DES DONNEES ALTIMETRIQUES SEULES, SOIT PAR DIFFERENTS MODELES
Author: Lionel Gourdeau
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Nous allons disposer, grace aux lancements des nouveaux satellites d'observation de la terre comme ers1 et topex/poseidon, d'un nombre important d'observations qui doit permettre de suivre l'evolution des oceans. Pour utiliser au mieux ces donnees, il est indispensable de les coupler a des modeles dynamiques a l'aide de techniques d'assimilation performantes. Ce travail a considere a developper, sur l'atlantique tropical, un filtre de kalman pour l'assimilation des donnees altimetriques geosat dans un modele dynamique lineaire. Ainsi, pour la premiere fois, un filtre de kalman complet, faisant intervenir un vecteur d'etat de dimension importante (de l'ordre de 5000) est mis en place de facon a permettre son utilisation de maniere quasi operationnelle (1 mois d'assimilation=7 heures de cray2). Le modele utilise, le traitement des donnees altimetriques ainsi que le choix du filtre sont explicites dans la premiere partie de la these. Dans la deuxieme partie, sont presentes une validation de l'algorithme et differents tests de sensibilite et de comportement du filtre a l'assimilation trace par trace (correspondant au passage du satellite au-dessus du bassin) d'observations simulees. Enfin, l'assimilation des donnees altimetriques geosat est effectuee pendant deux saisons (ete, hiver), fournissant un premier resultat oceanographique qui est compare a ceux obtenus soit par analyse objective des donnees altimetriques seules, soit par differents modeles
Author: Sylvain Carme
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Pages : 230
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Ce travail vise à exploiter les techniques de filtrage pour assimiler des observations altimétriques dans un modèle de circulation de l'Atlantique Nord. Le coût numérique d'une telle expérience impose de se fonder sur le Filtrage de Kalman Etendu : filtrage stochastique linéaire pouvant s'étendre à des modèles «pas trop» non-linéaires par linéarisation de la dynamique des erreurs. La grande dimension d'un modèle océanique impose également une réduction d'ordre : L'introduction d'une approximation singulière de rang faible des matrices de covariance d'erreur donne lieu à la formulation du SEEK (Singular Extended Evolutive Kalman filter). Son application à un modèle haute résolution de l'Atlantique Nord pose le double problème d'une réduction d'ordre nécessairement drastique et du caractère turbulent d'une telle circulation de latitude moyenne. Le SEEK revient à corriger l'erreur de filtrage parallèlement à une base de correction qui a la propriété d'approcher les modes instables dominants du modèle. Nous analysons ici comment de trop forte non-linéarités peuvent faire perdre cette propriété et nous cherchons une dynamique de la base de correction pour qu'elle converge vers les instabilités dominantes même dans un cadre fortement non-linéaire. Mais ces propriétés dynamiques du SEEK impliquant un coût numérique de mise en oeuvre encore important, nous envisageons aussi, dans un souci plus directement opérationnel, d'exploiter une version du filtre dont la base de correction reste fixe, en vertu de la possibilité de décrire statistiquement une trajectoire du modèle par un «petit» nombre d'EOFs
Author: Bernard Bourles
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Une methode d'analyse optimale a ete developpee afin d'assimiler des donnees de hauteur dynamique (topographie de la surface de l'ocean) dans un modele de l'ocean atlantique tropical a la physique simplifiee (lineaire a trois modes verticaux). La methode repose sur une minimisation globale des ecarts quadratiques entre les observations et leurs equivalents correspondants du modele, en accord avec les echelles caracteristiques des champs analyses. Des experiences effectuees avec les donnees simulees, issues d'un modele aux equations primitives, ont montre que les assimilations sont partout efficaces excepte dans les regions est-equatoriales. Ces regions sont fortement perturbees par des ondes de kelvin equatoriales generees par les assimilations quand les differences entre les observations et les resultats du modele sont importantes. Si les donnees de hauteur dynamique sont remplacees par leurs anomalies, les champs sont modifies de facon insignifiante dans la bande equatoriale, le rapport signal/bruit y etant relativement faible. Les structures des champs sont cependant bien corrigees hors de cette region. Une experience d'assimilations de donnees reelles (champs d'anomalies de hauteur dynamique obtenus a partir des mesures altimetriques du satellite geosat) a egalement ete effectuee, conduisant a des conclusions similaires
Author: BERNARD.. BOURLES
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UNE METHODE D'ANALYSE OPTIMALE A ETE DEVELOPPEE AFIN D'ASSIMILER DES DONNEES DE HAUTEUR DYNAMIQUE (TOPOGRAPHIE DE LA SURFACE DE L'OCEAN) DANS UN MODELE DE L'OCEAN ATLANTIQUE TROPICAL A LA PHYSIQUE SIMPLIFIEE (LINEAIRE A TROIS MODES VERTICAUX). LA METHODE REPOSE SUR UNE MINIMISATION GLOBALE DES ECARTS QUADRATIQUES ENTRE LES OBSERVATIONS ET LEURS EQUIVALENTS CORRESPONDANTS DU MODELE, EN ACCORD AVEC LES ECHELLES CARACTERISTIQUES DES CHAMPS ANALYSES. DES EXPERIENCES EFFECTUEES AVEC LES DONNEES SIMULEES, ISSUES D'UN MODELE AUX EQUATIONS PRIMITIVES, ONT MONTRE QUE LES ASSIMILATIONS SONT PARTOUT EFFICACES EXCEPTE DANS LES REGIONS EST-EQUATORIALES. CES REGIONS SONT FORTEMENT PERTURBEES PAR DES ONDES DE KELVIN EQUATORIALES GENEREES PAR LES ASSIMILATIONS QUAND LES DIFFERENCES ENTRE LES OBSERVATIONS ET LES RESULTATS DU MODELE SONT IMPORTANTES. SI LES DONNEES DE HAUTEUR DYNAMIQUE SONT REMPLACEES PAR LEURS ANOMALIES, LES CHAMPS SONT MODIFIES DE FACON INSIGNIFIANTE DANS LA BANDE EQUATORIALE, LE RAPPORT SIGNAL/BRUIT Y ETANT RELATIVEMENT FAIBLE. LES STRUCTURES DES CHAMPS SONT CEPENDANT BIEN CORRIGEES HORS DE CETTE REGION. UNE EXPERIENCE D'ASSIMILATIONS DE DONNEES REELLES (CHAMPS D'ANOMALIES DE HAUTEUR DYNAMIQUE OBTENUS A PARTIR DES MESURES ALTIMETRIQUES DU SATELLITE GEOSAT) A EGALEMENT ETE EFFECTUEE, CONDUISANT A DES CONCLUSIONS SIMILAIRES
Author: JOAQUIN.. BALLABRERA
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Pages : 195
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L'OBJECTIF PRINCIPAL DE CE TRAVAIL EST D'APPLIQUER UNE VERSION EVOLUTIVE ET DE RANG REDUIT DU FILTRE DE KALMAN POUR L'ASSIMILATION DE DONNEES DANS UN MODELE AUX EQUATIONS PRIMITIVES. LA CONFIGURATION PHYSIQUE DE CES EXPERIENCES A ETE CHOISIE POUR REPRESENTER LES PROCESSUS CARACTERISTIQUES DE LA DYNAMIQUE AUX LATITUDES MOYENNES, C'EST-A-DIRE, LA CIRCULATION INERTIELLE, FONDAMENTALEMENT INSTABLE, AVEC LE DEVELOPPEMENT DE TOURBILLONS DE MESO-ECHELLE. UN EXEMPLE DE CETTE CIRCULATION EST LE GULF STREAM DANS L'OCEAN ATLANTIQUE NORD. NOUS AVONS ABORDE L'ETUDE DES PERFORMANCES DE TROIS TECHNIQUES D'ASSIMILATION (LE NUDGING, LA METHODE ADJOINTE ET LE FILTRE DE KALMAN) POUR LA RECONSTRUCTION DE LA CIRCULATION OCEANIQUE A PARTIR D'OBSERVATIONS ALTIMETRIQUES ET DE MODELES A HAUTE RESOLUTION SPATIALE (RESOLVANT LES TOURBILLONS). DANS CE CONTEXTE, NOUS NOUS SOMMES INTERESSES AUX OBSERVATIONS DE L'ALTIMETRE SATELLITAIRE PARCE QU'ELLES REPRESENTENT, ACTUELLEMENT, LES SEULES MESURES GLOBALES ET QUASI-SYNOPTIQUES, DIRECTEMENT LIEES A LA DYNAMIQUE (DE LA SURFACE) OCEANIQUE AUX GRANDES ET MOYENNES ECHELLES.
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Pages : 232
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Author: ISABELLE.. BLANCHET BADRINATH
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Pages : 215
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LE FILTRE DE KALMAN EST UNE METHODE D'ASSIMILATION DE DONNEES DONT L'UTILISATION SE REPAND DANS LE DOMAINE DE L'OCEANOGRAPHIE. CETTE METHODE FOURNIT LE MEILLEUR ESTIMATEUR LINEAIRE NON BIAISE SI LES STATISTIQUES DU BRUIT DES OBSERVATION ET DU MODELE SONT CONNUES. EN REALITE, CETTE HYPOTHESE EST RAREMENT VERIFIEE, ET L'UTILISATION D'UN FILTRE ADAPTATIF PERMET D'ESTIMER CONJOINTEMENT L'ETAT DU MODELE ET LE BRUIT. NOUS AVONS COMPARE DIFFERENTS SCHEMAS ADAPTATIFS ISSUS DU CONTROL OPTIMAL ET NOUS LES AVONS TESTES A PARTIR D'EXPERIENCES JUMELEES EN ASSIMILANT DANS UN MODELE DE L'OCEAN PACIFIQUE TROPICAL DES DONNEES SIMULEES DE NIVEAU DE LA MER. NOUS AVONS MIS AU POINT UNE PROCEDURE ADAPTATIVE POUR LE MODELE EN COORDONNEES REDUITES, LA DIMENSION DU VECTEUR D'ETAT NE PERMETTANT PAS D'IMPLANTER LE FILTRE ADAPTATIF SUR L'ESPACE COMPLET. LE SCHEMA ADAPTATIF A ENSUITE ETE MODIFIE POUR S'AFFRANCHIR DES HYPOTHESES GENERALEMENT ADMISES SUR LE BRUIT, I.E. BRUIT BLANC ET DE MOYENNE NULLE. NOUS AVONS MONTRE COMMENT PRENDRE EN COMPTE DES ERREURS D'OBSERVATION OU DU MODELE AUTO-CORRELEES ET DES ERREURS MODELE BIAISEES. LE FILTRE A ALORS ETE APPLIQUE A DES DONNEES REELLES CE QUI A PERMIS MONTRER COMMENT LA PROCEDURE ADAPTATIVE POUVAIT AMELIORER LES PREVISIONS ISSUES DU FILTRAGE.
Author: TRAN-V.
Publisher: Omniscriptum
ISBN: 9786131536823
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Languages : fr
Pages : 180
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Cette thèse porte sur les méthodes d'assimilation de données, qui consistent à combiner des informations provenant d'un modèle dynamique avec des observations. Nous présentons des méthodes d'assimilation de données: l'interpolation statistique, les méthodes variationnelles et les méthodes séquentielles. Nous nous intéressons particulièrement au filtre de Kalman d'ensemble qui est de plus en plus utilisé dans les applications océanographiques. Nous démontrons que, quand le nombre d'éléments tend vers l'infini, dans le cas où la fonction du modèle dynamique est continue et localement lipschitzienne avec un accroissement au plus polynomial à l'infini, les éléments du filtre de Kalman d'ensemble convergent vers les éléments indépendants et identiquement distribués selon une loi qui diffère de la loi a posteriori du filtre bayésien optimal dans le cas général. Dans le cas du modèle linéaire gaussien, cette loi asymptotique n'est autre que la loi a posteriori du filtre de Kalman. Nous présentons aussi des résultats de simulations du filtre de Kalman d'ensemble et du filtre particulaire sur le modèle de Lorenz afin de comparer la performance des deux filtres.
Author: Frédéric Castruccio
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Languages : fr
Pages : 255
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L'objectif de ce travail est d'estimer les apports d'une topographie dynamique moyenne (MDT) déduite des données gravimétriques GRACE, pour la reconstruction de la circulation océanique du Pacifique Tropical par assimilation de données. Les récentes avancées de notre connaissance du géoïde nous ont conduit à étudier l'impact de l'utilisation d'un signal altimétrique absolu. Un modèle (OPA) de l'Océan Pacifique Tropical, où des observations in-situ et quasi-synoptiques sont disponibles (réseau TAO), et un filtre de Kalman en rang réduit (SEEK) ont été mis au point et utilisés dans différentes configurations. La première suppose une situation pré-GRACE et utilise une MDT artificielle. La deuxième utilise une MDT observée déduite du géoïde GRACE. Conjointement à l'altimétrie, les profils de température TAO sont assimilés. Ce travail montre l'importance d'une bonne référence pour les résidus altimétriques. Le résultat le plus important concerne la capacité du système d'assimilation utilisant GRACE à mieux composer avec des données mixtes: satellites et in-situ. Ici, l'assimilation conjointe d'altimétrie et de données TAO est plus performante grâce à la meilleure compatibilité des données. En outre, une analyse physique, qui considère l'apport de l'assimilation à l'amélioration de la représentation de la dynamique du Pacifique Tropical, a été conduite. L'originalité de ce travail est de montrer comment l'assimilation contribue à améliorer notre compréhension des mécanismes physiques en action dans ce bassin. De manière intéressante et rétrospective, cette analyse révèle aussi une zone (8°N) où les données GRACE semblent avoir des faiblesses qu'il serait judicieux de corriger
