Assimilation variationnelle de données altimétriques dans le modèle océanique NEMO : Exploration d el'affet des non-linéarités dans une configuration simplifiées à haute résolution

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 bilan 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 observations 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. C'est là l'objectif de cette thèse : explorer sous divers aspects le comportement des méthodes variationnelles d'AD dans un modèle d'océan fortement non-linéaire. 

Ce travail, qui comporte une forte dimension de calcul scientifique, s'inscrit dans le contexte de NEMO-ASSIM, la plateforme communautaire d'AD du modèle océanique NEMO, à laquelle il a contribué notamment dans le développement des modèles linéaire tangent et adjoint de NEMO. Une configuration de bassin océanique turbulent idéalisé (configuration SEABASS) a été développée et intégrée à NEMO-ASSIM. Elle a servi de base à une  série d'expériences dites "jumelles", assimilant des données altimétriques simulées, basées sur 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. 

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 échoue, sous certaines conditions. Cependant, correctement réglé, l'algorithme permet encore de réduire convenablement l'erreur d'analyse, et s'avère très nettement plus performant que l'algorithme 3DFGAT, couramment utilisé actuellement.

Dans le but d'améliorer les performances du système d'AD, nous montrons l'importance de l'adéquation, en terme d'échelles spatiales, entre la circulation simulée et l'échantillonnage des observations altimétriques, notamment issues de satellites tels que Jason-1 ou SARAL/AltiKA. Cet aspect est important notamment dans l'optique des futurs systèmes d'observation satellitaire à très haute résolution, comme le programme SWOT. Nous avons également exploré la stratégie de minimisation dite "progressive", permettant d'accélérer la convergence du 4DVAR à haute résolution. 

Enfin, la thèse se termine par une étude exploratoire de ce que pourraient être les difficultés, à la fois en termes de non linéarités et en termes de calcul scientifique, dans le cas d'une résolution extrême, de l'ordre du 1/100°.

Directeurs:

• Mr Jacques Verron (Directrice de Recherche - LGGE/CNRS )
• Mr Eric Blayo (Professeur - Université Joseph Fourier )

Raporteurs:

• Mme Fabienne Gaillard (Chercheuse - LPO-IFREMER )
• Mr Mark Asch (Professeur - Université de Picardie Jules Verne )

Examinateurs:

• Mr Anthony Weaver (Chercheur - CERFACS )
• Mr Arthur Vidard (Chargé de recherche - INRIA )
• Mme Claire Levy (Ingénieure - IPSL/CNRS )