Assimilation variationnelle de données dans un modèle couplé océan-biogéochimie PDF Download
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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: 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: Pascal Prunet
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Languages : en
Pages : 374
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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: Léo Berline
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Languages : fr
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Ce travail examine comment l'assimilation de données de SSH et de SST par un filtre de Kalman de rang réduit dans un modèle couplé physique-biogéochimie de l'Atlantique Nord peut améliorer la représentation des processus physiques des couches superficielles importants pour la biogéochimie. On montre tout d'abord que le schéma d'assimilation original est inadapté, car l'estimation d'état ne respecte pas les contraintes de stabilité hydrostatique, stabilité dynamique et de continuité temporelle. Deux nouveaux schémas imposant la stabilité hydrostatique, et un schéma de correction continue sont proposés, et évalués par des simulations annuelles en 1998. L'apport en nutriment dans la zone euphotique permet de quantifier la qualité du couplage. Les apports diffusifs sont améliorés, tandis que les apports advectifs sont surestimés. La production primaire annuelle est plus réaliste, mais son cycle annuel reste mal représenté. Les écarts aux observations dans les hautes latitudes et le centre du gyre subtropical sont liés aux défauts du modèle biogéochimique.
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: Maëlle Nodet
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Languages : fr
Pages : 213
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Dans ce travail nous nous sommes intéressés à des problèmes de modélisation et d'assimilation de données en océanographie, tant d'un point de vue théorique que numérique. L'étude de l'océan est cruciale pour de nombreuses raisons (changement climatique, météorologie, navigation commerciale et militaire, etc.). Dans une première partie nous étudions les équations primitives linéaires tridimensionnelles de l'océan, et nous donnons des résultats nouveaux de régularité en calculant explicitement le terme de pression. Dans une deuxième partie nous étudions l'assimilation variationnelle de données lagrangiennes dans un modèle d'océan. L'assimilation de données est l'ensemble des méthodes qui permettent de combiner de façon optimale, en vue d'effectuer des prévisions, deux sortes d'informations disponibles sur un système physique : les observations d'une part et les équations du modèle d'autre part. Nous utilisons une méthode variationnelle pour assimiler des données lagrangiennes, à savoir les positions de flotteurs dérivant dans l'océan. Nous commençons par établir de nouvelles estimations a priori pour les équations primitives afin d'étudier le problème théorique de contrôle optimal associé. Puis nous décrivons l'implémentation de la méthode variationnelle dans un modèle réaliste d'océan aux équations primitives. Enfin nous effectuons de nombreuses expériences numériques et notamment plusieurs études de sensibilité, qui montrent que l'assimilation de données lagrangiennes est techniquement réalisable et pertinente d'un point de vue océanographique.
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Languages : fr
Pages : 181
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Author: Florent Garnier
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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: Pierre-Antoine Bouttier
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Un enjeu majeur des modèles océaniques est de représenter fidèlement les circulations méso- et subméso-échelles afin de simuler leur importante contribution dans la circulation générale et dans le budget énergétique de l'océan. La poursuite de cet objectif se traduit par une augmentation de la résolution spatiale et temporelle à la fois des modèles et des réseaux d'observation de l'océan. Cependant, à ces petites échelles, la dynamique de l'écoulement revêt un caractère fortement turbulent ou non-linéaire. Dans ce contexte, les méthodes actuelles d'assimilation de données (AD), variationnelles en particulier, sont généralement moins performantes que dans un contexte (quasi-) linéaire.L'objectif de cette thèse est d'explorer sous divers aspects le comportement des méthodes variationnelles d'AD dans un modèle d'océan non-linéaire. Pour ce faire, nous avons réalisé une série d'expériences dites "jumelles" en assimilant des données altimétriques simulées suivant les caractéristiques des satellites altimétriques Jason-1 et SARAL/AltiKA . À l'aide de ces expériences, nous analysons sous différents angles les problématiques posées par les non-linéarités à l'AD. Enfin, nous ouvrons plusieurs pistes d'amélioration de l'efficacité du système d'AD dans ce contexte.Ce travail est basé sur le logiciel de modélisation océanique NEMO, incluant la configuration de bassin océanique turbulent idéalisé SEABASS, à différentes résolutions spatiales. Dans la continuité de la plateforme de recherche en AD avec NEMO, NEMO-ASSIM, nous avons utilisé et contribué au développement de cet ensemble d'outil, comprenant, entre autre, opérateur d'observation, modèles linéaire tangent et adjoint de NEMO, permettant de mener à bien notre étude. Le système d'AD variationnelle utilisé est le logiciel NEMOVAR.Les résultats présentés tentent de lier les échelles caractéristiques des structures d'erreurs d'analyse et l'activité aux petites échelles. Pour ce faire, nous avons utilisé une large gamme de diagnostics, e.g. erreur quadratique moyenne spatiale et temporelle, caractéristiques des fonctions coûts, caractérisation de l'hypothèse linéaire tangente, PSD des champs d'erreurs d'analyse.Nos expériences montrent que le 4DVAR incrémental contrôle efficacement la trajectoire analysée au 1/4° pour de longues fenêtres d'AD (2 mois). Lorsque la résolution augmente, la convergence de l'algorithme apparaît plus lente voire inexistante sous certaines conditions. Cependant, l'algorithme permet encore de réduire convenablement l'erreur d'analyse. Enfin, l'algorithme 3DFGAT se révèle beaucoup moins performant, quelle que soit la résolution.De plus, nous montrons également l'importance de l'adéquation entre la circulation simulée et l'échantillonnage altimétrique, en terme d'échelles spatiales représentées, pour obtenir de meilleures performances. Enfin, nous avons exploré la stratégie de minimisation dite "progressive", permettant d'accélérer la convergence du 4DVAR à haute résolution.
Author: Arthur Vidard
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Languages : fr
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Ce travail concerne principalement les méthodes variationnelles quadri-dimensionnelles d'assimilation de données en océanographie en présence d'erreur modèle, cependendant ses conclusions pourront être appliquées aux problèmes météorologiques. L'objectif de ce travail est de fournir des méthodes utilisables dans le cadre d'application réalistes. Dans un premier temps les principales méthodes d'assimilation sont présentées brièvement et certains aspects techniques de ces algorithmes sont développés. La fin de cette partie consiste en la présentation du coupleur d'assimilation PALM illustrée par une application à une chaîne d'assimilation opérationnelle sur modèle réaliste d'océan. La deuxième partie est consacrée aux études préliminaires sur le contrôle de l'erreur modèle, appliquées à des modèles simplifiés. En plus de la méthode complète, trop coûteuse en temps de calcul, deux variantes sont testées: le Nudging Optimal et le contrôle de la part systématique de l'erreur modèle. L'amélioration qu'elles apportent par rapport au 4D-Var classique est mise en évidence. La méthode de contrôle de la part systématique de l'erreur modèle est ensuite appliquée a un modèle aux équations primitives dans le cadre d'une expérience réaliste afin de valider les bons résultats obtenus pour les configurations académiques.
Author: STEPHANE.. LOUVEL
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Languages : fr
Pages : 189
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L'ASSIMILATION DE DONNEES EN OCEANOGRAPHIE A POUR OBJECTIF D'UTILISER L'ENSEMBLE DES INFORMATIONS DISPONIBLES SUR LE SYSTEME ETUDIE POUR CONTRAINDRE LES MODELES DE PREVISION A RESTER LE PLUS PROCHE POSSIBLE D'UN ECOULEMENT REALISTE. EN COMPLEMENT INDISPENSABLE AUX MESURES IN SITU, LES MESURES ALTIMETRIQUES EFFECTUEES DEPUIS LES SATELLITES SONT DES DONNEES STRATEGIQUES POUR ETUDIER LES OCEANS. ELLES SONT L'EXPRESSION EN SURFACE DE LA DYNAMIQUE SUR TOUTE LA COLONNE D'EAU. CETTE THESE PRESENTE LA PREMIERE MISE EN UVRE DE L'ALGORITHME VARIATIONNEL DUAL A CONTRAINTE FAIBLE. CETTE NOUVELLE APPROCHE EST LA FORMULATION DUALE DE L'ALGORITHME VARIATIONNEL QUADRIDIMENSIONNEL COURAMMENT UTILISE DANS LES MODELES DE PREVISION ATMOSPHERIQUE. BASEE SUR LES TECHNIQUES DU CONTROLE OPTIMAL, SA PARTICULARITE EST DE PRENDRE EN COMPTE L'ERREUR DE MODELE SANS COUT DE CALCUL SUPPLEMENTAIRE PAR RAPPORT AU CAS OU LE MODELE SERAIT SUPPOSE PARFAIT. APRES UN BREF RAPPEL DES DIFFERENTES TECHNIQUES D'ASSIMILATION, NOUS METTONS EN EVIDENCE LES PRINCIPALES CARACTERISTIQUES DE L'ALGORITHME DUAL DANS LE CADRE DES EQUATIONS DE REACTION-DIFFUSION. FORT DE CETTE PREMIERE EXPERIENCE, NOUS APPLIQUERONS CETTE METHODE D'ASSIMILATION AUX OBSERVATIONS ALTIMETRIQUES DANS UN MODELE DE CIRCULATION OCEANIQUE. NOTRE CHOIX S'EST PORTE SUR LE MODELE AUX EQUATIONS PRIMITIVES A MESO-ECHELLE MICOM (MIAMI ISOPYCNIC COORDINATE OCEAN MODEL) DANS SA VERSION ADIABATIQUE. LORS DE LA DESCRIPTION DU MODELE, NOUS DEFINISSONS ET PROUVONS LA VALIDITE DES MODELES LINEAIRE TANGENT ET ADJOINT ASSOCIES A MICOM ET NECESSAIRES EN ASSIMILATION VARIATIONNELLE. NOS EXPERIENCES REPRESENTENT TOUT D'ABORD UNE CIRCULATION IDEALISEE DU GULF STREAM AUX LATITUDES MOYENNES. L'ETUDE DETAILLEE DE L'ALGORITHME DUAL PERMET DE VERIFIER NUMERIQUEMENT L'EQUIVALENCE AVEC L'ALGORITHME VARIATIONNEL USUEL DANS LE CAS D'UN MODELE PARFAIT. CETTE COMPARAISON SERA AUSSI MENEE POUR JUGER L'EFFICACITE DE DIFFERENTS TYPES DE PRECONDITIONNEMENT. L'ETUDE EST COMPLETEE PAR UNE ANALYSE SUR LE CONTENU INFORMATIF DES OBSERVATIONS DE SURFACE REVELANT, DANS CETTE CONFIGURATION, LE CHOIX STRATEGIQUE D'UNE PERIODE D'ASSIMILATION DE DEUX MOIS. CES EXPERIENCES ACADEMIQUES PROUVENT LE BON FONCTIONNEMENT DE L'ALGORITHME DUAL POUR L'ASSIMILATION DE DONNEES ALTIMETRIQUES ET PERMETTENT D'ENVISAGER LA MISE EN PLACE D'UNE TELLE METHODE DANS UNE CONFIGURATION PLUS REALISTE. LA DERNIERE PARTIE DE CETTE THESE PROPOSE UNE MISE EN APPLICATION AVEC DES OBSERVATIONS REELLES DES SATELLITES TOPEX/POSEIDON ET ERS-1. LA REGION DES ACORES A ETE CHOISIE POUR L'IMPORTANCE DU JEU DE DONNEES COLLECTE DURANT LA CAMPAGNE DE MESURES SEMAPHORE EN 1993. DANS CETTE CONFIGURATION, LE DOMAINE DE 1000 KM DE COTE POSSEDE DES FRONTIERES LATERALES OUVERTES QUI SONT RESOLUES DANS LE MODELE PAR UN RAPPEL NEWTONIEN AMORTI SUR LES EPAISSEURS DES COUCHES. LES RESULTATS SONT COMPARES AUX MESURES DE FLOTTEURS ET VERIFIENT QUE L'ALGORITHME DUAL REPRODUIT FIDELEMENT LA CIRCULATION DU COURANT DES ACORES. LA QUALITE DES RESULTATS SERA AUSSI DEMONTREE PAR COMPARAISON AVEC L'ASSIMILATION VARIATIONNELLE PRIMALE ET L'INTERPOLATION OPTIMALE.
