Présentation

Les  "méthodes mathématiques et numériques " au sens large sont devenues des outils de recherche indispensables, qui offrent de multiples voies pour l'étude de l'atmosphère et de l'océan, dans tous leurs aspects physiques, chimiques, et biologiques. Elles interviennent à tous les niveaux (modélisation, assimilation de données, quantification des incertitudes, analyse de données), font appel à des notions mathématiques et à des moyens de calcul de plus en plus sophistiqués, et sont caractérisées par leur contenu méthodologique (comportant un fondement mathématique solide), numérique (avec recours au calcul sur ordinateur), et générique (non lié à une application ou un modèle spécifique). Ces méthodes ont permis ces dernières années des avancées scientifiques remarquables dans de nombreux domaines OA, et leur rôle va encore aller s'amplifiant dans les années à venir.

L'action MANU du programme LEFE vise à encourager les travaux sur de telles méthodologies, tout particulièrement sur les aspects prioritaires suivants :

  • Modélisation : améliorer les coeurs numériques des modèles, notamment en fonction de critères liés à la physique; développer les méthodes permettant de mieux prendre en compte les interactions d'échelles et les couplages multi-physiques; approches «alternatives» (modèles de complexité réduite, approches mixtes déterministes/statistiques...)
  • Assimilation de données : progresser sur des difficultés méthodologiques récurrentes (modélisation des covariances d'erreur, prise en compte des biais et des erreurs modèles...) ou en forte émergence (traitement des fortes non-linéarités et de la non-gaussianité, application à des modèles et des observations multi-échelles, prise en compte de nouveaux types de données comme les images...); développer de nouvelles applications, notamment la prévision climatique; caractériser l'optimalité du triptyque modèle/données/méthode d'assimilation.
  • Quantification des incertitudes : développer les méthodes (variationnelles et stochastiques) d'analyse de sensibilité afin d'identifier et de hiérarchiser les sources d'incertitudes; rationaliser les choix inhérents aux approches d'ensemble: prévision d'ensemble, assimilation d'ensemble, approches multi-modèles; progresser dans le ciblage des meilleures observations en vue d'un objectif particulier.
  • Méthodes d'analyse : améliorer la qualité de l'analyse des données, en collectant, développant, et diffusant des outils pertinents (statistiques avancées, analyse de systèmes dynamiques, traitement du signal et des images, visualisation...)

Etant donné la complexification des méthodes et la généralisation de leur utilisation, le développement d'outils communautaires (plateformes de modélisation, bibliothèques d'assimilation, outils d'analyse de données...) est primordial. Il faut de plus faire évoluer ces outils en fonction des profondes modifications d'architecture des nouveaux calculateurs.

Par ailleurs, un point primordial est la diffusion des méthodes et outils, et le partage d'expertise. L'action MANU souhaite y contribuer en animant activement la communauté OA sur ces sujets, en organisant la formation des chercheurs, et en encourageant les interactions avec les mathématiciens appliqués et les informaticiens.

Conseil scientifique MANU

  • Eric BLAYO (Président)
  • Marc BOCQUET
  • Mark ASCH
  • Pascale BRACONNOT
  • Emmanuel COSME
  • Fabio D'ANDREA
  • Gérald DESROZIERS
  • Etienne LEBLOIS
  • Patrick MARCHESIELLO
  • Olivier MARTI
  • Sophie RICCI
  • Didier RICARD