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Assimilation par Analogues de Données Altimétriques Nadir et SWOT dans la Mer Méditerranée Occidentale
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Radcenco, Manuel Lopez Pascual, Ananda Gómez-Navarro, Laura Bey, Abdeldjalil Aissa El Fablet, Ronan |
| Copyright Year | 2018 |
| Abstract | La disponibilité toujours croissante de données in situ, de télédétection et de simulation soutient le développement de solutions alternatives aux méthodes classiques d’interpolation des champs géophysiques de la surface de la mer à partir d’observations satellitaires partielles, qui sont, à l’heure actuelle, majoritairement fondées sur des modèles et n’exploitent pas ces nouveaux ensembles de données. À cet égard, nous avons récemment introduit l’Analog Data Assimilation (AnDA), qui exploite des opérateurs de prédiction par analogues basés sur des patches dans un cadre classique d’assimilation de données utilisant un filtre de Kalman. Dans ce travail, nous considérons l’application d’AnDA à l’interpolation spatio-temporelle des données SLA (Sea Level Anomalies) à partir de deux types de données altimétriques satellitaires, à savoir des données au long des traces altimétriques nadir [10] et des données de la future mission altimétrique SWOT [5]. L’analyse comparative rapportée soutient la pertinence d’AnDA pour une reconstruction améliorée des structures de méso-échelle pour des échelles horizontales allant de ∼20km à ∼100km, avec un gain de 42% (12%) en termes d’EQM (corrélation) pour la SLA, par rapport à l’Interpolation Optimale (OI) [1]. Les résultats suggèrent une amélioration potentielle supplémentaire à partir de l’assimilation conjointe des observations SWOT et des observations nadir au long de la trace. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://hal-imt-atlantique.archives-ouvertes.fr/hal-01867850/document |
| Alternate Webpage(s) | https://rfiap2018.ign.fr/sites/default/files/ARTICLES/CFPT2018/Oraux/CFPT2018_paper_lopez-radcenco.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
