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Reconstruction de la circulation océanique à partir d'observations satellitaires à très haute résolution
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Moro, Marina Durán |
| Copyright Year | 2017 |
| Abstract | Pendant la derniere decennie, il y a eu un increment de la resolution spatiale des observations satellitaires. Cela est notamment du aux avancees technologiques implementees sur les satellites. La quantite d'information observee est vaste, et il faut donc identifier des techniques efficaces pour la traiter et pour produire de cartes precises de la dynamique en surface. La mission future SWOT collectera de donnees d'elevation de surface (SSH) a tres haute resolution spatiale : une partie de la dynamique a petites longueurs d'onde, c'est-a-dire, de la sousmeso-echelle, sera representee dans ces observations. Les observations satellitaires servent a realiser la reconstruction spatiale en surface et aussi a la projeter vers l'interieur de l'ocean et vers des autres variables. La question posee est donc quelles methodes peuvent fournir ces estimes 3D et multivaries avec une bonne precision a des echelles proches de la sousmeso-echelle.Nous nous situons dans ce travail de these dans un cadre d'assimilation de donnees et d'images : l'objectif du travail etant la reconstruction de facon precise de la dynamique dans la couche de surface de l'ocean (~500 m) a partir d'observations satellitaires. Pour ce faire, nous implementons une methode qui utilise differentes observations en surface a deux etapes d'analyse separees. Elle consiste d'abord d'une premiere etape d'assimilation de donnees qui realise une correction lineaire de l'ecoulement. La deuxieme etape se base dans une methode d'assimilation d'images (Gaultier et al, 2012) dont l'objectif est de bien localiser les structures lagrangiennes obtenues par le calcul des exposants de Lyapunov. Dans le but de fournir des incertitudes associees aux estimes, nous disposons d'une distribution de probabilite d'ebauche qui sera corrige par notre methode : (i) la premiere etape effectue une analyse SEEK pour corriger cette distribution d'ebauche en utilisant une observation d’elevation de SSH; (ii) la deuxieme etape minimise une fonction cout en utilisant l'observation d'une image structure et nous obtenons ainsi une distribution de probabilite finale. Les estimes sont projetes dans la dimension verticale en utilisant des EOFs (Empirical Orthogonal Functions) 3D multivariees, de cette sorte nous avons des estimes de variables observees et des variables non-observees (Duran-Moro et al, 2017).La methode est testee en utilisant des donnees synthetiques produites par un modele numerique a haute resolution (~3 km) dans la Mer de Salomon (SOSMOD36). La methode fournit des resultats positifs : les estimes sont bien reconstruites sur la vertical et aussi concernant les variables non-observees. Dans ce cadre, nous realisons une evaluation de l'impact de diverses pseudo-observations altimetriques dans la performance de la methode. Ceci est realise par l'implementation des traces Jason et Envisat sur l'observation de SSH ainsi qu'a partir du simulateur SWOT developpe au JPL. Ce dernier est utilise pour generer des pseudo-observations SWOT ainsi que des erreurs et du bruit prevus pour cette mission. La correlation significative de ces erreurs a motive l'application de la technique dans Ruggiero et al, 2016 dans notre analyse. Des simulations a plus haute resolution spatiale (~1 km) recemment produites a partir du modele numerique NATL60 en Atlantique Nord sont aussi utilisees pour tester la methode. Cette etude permet d'evaluer la dependance des resultats avec la variabilite saisonniere de la dynamique aux moyennes latitudes. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://cna-2016.sciencesconf.org/file/288246 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
