Universite Claude Bernard Lyon I S T I L Ecole Polytechnique Universitaire de Lyon

Claude Bernard Lyon

Description

Niveau: Supérieur

• rapport de stage

Universite Claude Bernard Lyon 1 I.S.T.I.L. , Ecole Polytechnique Universitaire de Lyon Rapport de stage Maıtre de stage : Mr Pierre Dreyfuss (Laboratoire J.A. Dieudonne - Nice) Tuteur universitaire : Mr Daniel Leroux (ISTIL EPU - Lyon) La methode BFN, une nouvelle methode d'assimilation de donnees pour le code NEMO Baptiste CHOUZET Nice, le 25 aout 2010

• forth nudging


• influence sur l'erreur rms de la methode d'assimilation


• methode bfn


• methodes d'assimilation de donnees


• nouvelle methode d'assimilation de donnees pour le code nemo


• methode bfn en calcul parallele


• sciences de nice

Sujets

• Dreyfuss
• École polytechnique
• Leroux

Informations

• Publié par: profil-nechor-2012
• Publié le: 01 août 2010
• Nombre de lectures: 59
• Langue: Français
• Poids de l'ouvrage: 2 Mo

Extrait

Universit´eClaudeBernardLyon1 I.S.T.I.L. , Ecole Polytechnique Universitaire de Lyon Rapport de stage Maıˆtredestage:MrPierreDreyfuss(LaboratoireJ.A.Dieudonn´e-Nice) Tuteur universitaire : Mr Daniel Leroux (ISTIL EPU - Lyon)

Lam ´ ethodeBFN,unenouvelleme ´ thode d’assimilation de donne´es pour le code NEMO

Nice,le25aoˆut2010

Baptiste CHOUZET

1 Remerciements

Parlepresent,jetiensa`vousremercierMrDreyfussdem’avoiraccept´ecomme ´ stagiairedansvotree´quipeauseindulaboratoireJ.A.Dieudonne´edel’universit´ede Nice.

Monstagea´et´etr`esformateuretlesactivite´sauxquellesj’aiprispart,du17mai au13aouˆt,m’ontpermisdeconsolidermesconnaissancesthe´oriques.Cetteexp´erience aurae´t´etre`senrichissante,dansundomainequim’´etaitinconnujusqu’`amaintenant.

Jesouhaite´egalementtransmettreparvotreinterme´diairemesremerciements`a touteslespersonnesquim’ontencadr´edurantcestroismois.Grˆace`aleurexpertise, etaussia`leurgentillesse,j’aide´couvertladiversite´des´echangesauseind’unlabora- toire.

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Tabledesmati`eres 1 Remerciements 2 Laboratoire 3 Introduction

IPre´sentationduprobl`eme 4M´ethd´´eraledediscre´tisationdansNEMO o e gen 4.1Pr´esentationdese´quations.......................... 4.2Pre´sentationdel’algorithmedere´solution................. 4.3D´efinitiondusyste`medecoordonn´ees................... 4.4D´efinitiondudomaine............................ 4.5De´finitiondesconditionslimites....................... 5Lesm´ethodesd’assimilationdedonne´es 6 La methode BFN : the Back and Forth Nudging algorithm ´ 6.1 Nudging direct . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2Nudgingr´etrograde.............................. 6.3 Back and Forth Nudging (BFN) algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . 7Re´sultatsnum´eriques 7.1Expe´riencedere´f´erencedanslaconfigurationGYRE........... 7.1.1Profildelasalinit´e.......................... 7.1.2 Profil de la Hauteur d’eau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.1.3Profildelatemp´erature....................... 7.2 Principe des experiences jumelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ´ 7.3Expe´rience1:Influencesurl’erreurRMSdelam´ethoded’assimilation dedonne´esBFN............................... 7.3.1Applicationdelam´ethodeBFNauseinducodeNEMO..... 7.3.2Re´sultatdelame´thodesurl’erreurRMS............. 7.4Expe´rience2:Comparaisondelare´solutionavecousansassimilationde donnees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ´ 7.4.1Re´sultatsnum´eriquesduNudgingDirect.............. 7.4.2Re´sultatsnum´eriquesduNudgingR´etrograde...........

II Aspects informatiques 8 Installation et compilation du code NEMO 9 Lancement d’un test : 10 Le debbuger, un outil d’analyse 11 Ferret, un logiciel de visualisation pour les fichiers netCdf

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7 7 7 8 11 11 12 13 14 14 14 15 16 16 16 17 18 19 20 20 22 23 23 24

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12Miseenplacedelam´ethodeBFNauseinducodeNEMO

IIILam´ethodeBFNencalculparall`ele

13M´ethodedeparall´elisation

14 Conclusion

IV

Annexes

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2 Laboratoire

Lelaboratoiredemath´ematiquesJ.A.Dieudonne´delaFacult´edesSciencesdeNice futcre´e´en1964souslede´canatdupremierdoyen,leProfesseurJeanAlexandreDieu- donn´e.Ilestissudel’EcoleNormalSup´erieureetobtintsondoctoraten1931

J.A.Dieudonne´futundesdeuxprincipauxre´dacteursdestextesdelas´erieBour- baki.Ilcommenc¸asacarri`eredemath´ematicienpardestravauxsurl’analysepolyno- miale.Iltravaillasurunegrandevari´et´ededomainesmathe´matiquesincluantlatopo- logiege´ne´rale,latopologiedesespacesvectoriels,lag´eometriealge´brique,lathe´oriedes invariants et les groupes classiques.

Actuellement,lelaboratoiresesitueaucoeurdelacit´edessciencesValrosede l’Universit´eNiceSophia-Antipolis.

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3 Introduction Graˆce,notamment,auxpuissantsmoyensdecalculsmaintenantdisponibles,lamod´elisation enge´ophysique,envuedelapre´visionaconnud’importantde´veloppementcesderni`eres d´ecennies.Lesfluidesge´ophysiques:l’air,l’eauatmosphe´rique,oc´eaniqueouterrestre sontr´egisparles´equationsdelame´caniquedesfluides:conservationdemasse,de l’energie,loidecomportement,toutefoiscertainessp´ecificit´eesdoiventˆetreprisesen compte. Pourcomprendrelane´cessite´desme´thodesd’assimilationdedonne´es,ilestim- portantdecomprendrelacomplexite´dudomained’´etude,quiseradansnotrecasla mode´lisationdel’oc´eanparlecodeNEMO. Unicit´ed’unesituation:toutepisodege´ophysiqueestunique,unemeˆmesituation ´ neseproduitpasounepeutˆetredupliqu´ee,cequisignifiequelessciencesdel’environ- nement ne sont passtricto sensuc,’est`adessciencepxesire´tnemselauuo`hynethpose`e estvlid´ere´p´etitiond’exp´eriences.Unmode`lege´ophysiquedevradoncˆetre a ee par un test´eetvalide´avecdesdonne´esassoci´eesa`dese´pisodestousdiffe´rents. Nonlin´earite´:Lesprocessusg´eophysiquessontfondamentalementnon-lin´eaires.Ceci induitdesinteractionsetdescascadesd’e´nergieentrelesdiffe´rentes´echellesentemps etenespace.Unedifficulte´majeureprovientdufaitquelesph`enom´enesinf´erieuresa` latroncature,dueauxdiscr´etisations,peuventcorrespondrea`detr`esimportantsflux d’´energiedontilfaudratenircomptedanslamode´lisation. Fermeture:Lesseules´equationsdeladynamiquedesfluidesnesontpassuffisantes pourfaireunepre´vision,ilfautenoutreuneconditioninitialeetdesconditionsaux limites.Danslaplupartdescas,lesfluidesg´eophysiquesn’ontpasdefrontie`resna- turelles,demˆemeaucuneconditioninitiale,detypesolutionstationnaire,nes’impose naturellement.

L’assimilationdedonn´eesestl’ensembledestechniquesquipermettentdecombiner, defac¸onoptimale(enunsensa`d´efinir),l’informationmathe´matiquecontenuedansles equations et l’information physique provenant des observations en vue de reconstituer ´ l’´etatdel’´ecoulement. Jacques Blum LaboratoireJ.A.Dieudonne´,Nice

Onpeutdonctoutdesuiteimaginerlesenjeuxdelapre´visionducomportement del’oc´eana`courtterme(suividenappedede´chets,peˆche,de´placementdesplateformes p´etroli´eres,etc.),`amoyenterme(pre´visionssaisonnie`resd’e´pisodestelquel’ouragan catherina, etc.) ou enco ` l terme (changement climatique). re a ong

L’objectifmeconcernanta´ete´d’installerlecodeNEMOsousuneconfiguration particuli`ere(GYRE),d’apporterlesmodificationsdecodene´cessaire`al’applicationde lam´ethode,puisdetesterlesdiff´erentesperformancesducodesoussaversionparall`ele.

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