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Sujet These LEGI-LJK NEMOVAR-JV

De
2 pages

Proposition
de
sujet
de
thèse
Assimilation
variationnelle
dans
un
modèle
numérique
d'océan
à
haute
résolution


Contexte
De
 nombreux
 systèmes
 numériques
 ont
été
développés
 ces
 dernières
 années
 pour
des
applications
 océanographiques.
 Ces
 systèmes
 sont
des
 outils
 précieux,
 qui
 ont
de
 multiples
applications.
 Ils
servent
 d’une
 part
 pour
la
prévision
 des
 circulations
 océaniques
 (à
 l’instar
 de
la
 météorologie),
 dans
 des
 centres
 opérationnels
 comme
 Mercator ‐Océan
 (
htt p://www.mercator ‐ocean.fr 
)
ou
Previmer
 (
 http: //www.previmer.org
 
)
en
 France
 à
des
fins
telles
que
la
prévision
climatique,
la
prévision
des
états
de
mer,
la
gestion
des
ressources
marines,
 le
routage
 des
 bateaux,
 la
gestion
 des
 risques
 de
 pollution,
 et c... 
En
 parallèle ,
ces
systèmes
 sont
utilisés
 de
 façon
 intensive
 dans
 de
 nombreuses
 équipes
 de
 recherche
 pour
améliorer
la
compréhension
de
la
dynamique
océanique.
 
Le
 cœur
 de
 ces
 systèmes
 est
 constitué
 d’un
 modèle
 numérique,
 qui
 résout
 de
 façon
approchée
 les
 équations
 de
 l'océan .
Toutefois
 ce
modèle
 doit
 être
 correctement
 «
réglé 
»
par
 rapport
 à
la
réalité
 (et
 notamment
 correctement
 initialisé),
 pour
pouvoir
 espérer
 simuler
et
 prévoir
 de
 façon
 satisfaisante
 le
comportement
 de
 l’océan.
 Ce
 réglage
 du
 modèle
 est
effectué
 à
 l’aide
de
 méthodes
 dites
 d’assimilation
 de
 données,
 qui
 visent
 à
 combiner
l’information
 contenue
 ...
Voir plus Voir moins


Proposition
de
sujet
de
thèse

Assimilation
variationnelle
dans
un
modèle
numérique
d'océan
à
haute
résolution



Contexte

De
 nombreux
 systèmes
 numériques
 ont
été
développés
 ces
 dernières
 années
 pour
des

applications
 océanographiques.
 Ces
 systèmes
 sont
des
 outils
 précieux,
 qui
 ont
de
 multiples

applications.
 Ils
servent
 d’une
 part
 pour
la
prévision
 des
 circulations
 océaniques
 (à
 l’instar
 de

la
 météorologie),
 dans
 des
 centres
 opérationnels
 comme
 Mercator ‐Océan
 (

htt p://www.mercator ‐ocean.fr 
)
ou
Previmer
 (
 http: //www.previmer.org
 
)
en
 France
 à
des

fins
telles
que
la
prévision
climatique,
la
prévision
des
états
de
mer,
la
gestion
des
ressources

marines,
 le
routage
 des
 bateaux,
 la
gestion
 des
 risques
 de
 pollution,
 et c... 
En
 parallèle ,
ces

systèmes
 sont
utilisés
 de
 façon
 intensive
 dans
 de
 nombreuses
 équipes
 de
 recherche
 pour

améliorer
la
compréhension
de
la
dynamique
océanique.
 

Le
 cœur
 de
 ces
 systèmes
 est
 constitué
 d’un
 modèle
 numérique,
 qui
 résout
 de
 façon

approchée
 les
 équations
 de
 l'océan .
Toutefois
 ce
modèle
 doit
 être
 correctement
 «
réglé 
»

par
 rapport
 à
la
réalité
 (et
 notamment
 correctement
 initialisé),
 pour
pouvoir
 espérer
 simuler

et
 prévoir
 de
 façon
 satisfaisante
 le
comportement
 de
 l’océan.
 Ce
 réglage
 du
 modèle
 est

effectué
 à
 l’aide
de
 méthodes
 dites
 d’assimilation
 de
 données,
 qui
 visent
 à
 combiner

l’information
 contenue
 dans
 le
modèle
 et
 l’information
 contenue
 dans
 les
 observations

disponibles.
 Ces
 deux
 sources
 d’information
 sont
évidemment
 imparfaites 
:
 le
modè le
est

une
 représentation
 simplifiée
 de
 la
 réalité,
 et
 ses
 équations
 sont
 résolues
 de
 façon

approchée 
;
les
 observations
 sont
quant
 à
elles
éparses
 en
 temps
 et
 en
 espace,
 et
 sont

également
 entachées
 d’erreurs
 de
 mesure.
 Les
 techniques
 d’assimilation
 de
 don nées

tentent
 dans
 ce
contexte
 de
fabriquer
 une
 estimation
 optimale 
de
la
dynamique
 réelle.
Elles

sont
basées
 en
 général
 soit
 sur
la
théorie
 de
 l’estimation
 statistique
 linéaire
 (et
 notamment

du
filtrage
de
Kalman),
soit
sur
la
théorie
du
contrôle
optimal
( méthodes
variationnelles) .


Sujet
de
thèse

Ces
 méthodes
 d’assimilation
 de
 données
 sont
maintenant
 utilisées
 depuis
 15
 à
20
 ans
 dans

le
contexte
 de
 la
modélisation
 océanique,
 mais
 on
est
 encore
 loin
 de
 réussir
 à
utiliser
 les

méthodes
 les
 plus
 perfectionnées 
en
toutes
 circonstances.
 Ainsi ,
l'existence
 dans
 l'océan

d’une
 forte
 turbulence
 de
 méso‐échelle,
de
 caractère 
très
non‐linéaire ,
rend
 difficile
 la
mise

au
 point
 des
 techniques
 d’assimilation,
 et
 diminue
 leurs
 performances.
 Dans
 ce
contexte
 de

haute
 résolu tion,
 les
 méthodes
 variationnelles
 d’assimilation
 n’ont
 encore
 que
 très
peu 
été

mises
 en
 œuvre,
 surtout
 pour
 des
 modèles
 complexes.
 On
 se
 heurte
 à
 des
 difficultés

pratiques
 importantes,
 qui
 sont
 les
 conséquences
 directes
 des
 non‐linéarités
 citées

précédemment, 
et
 qui
 ont
des
 traductions
 en
 termes
 mathématiques
 et
 algorithmiques.

L’objectif
de
cette
 thèse
 est
 de
contribuer
 à
l’étude
 de
ces
 méthodes
 variationnelles
 pour
un

modèle
 océanique
 à
haute
 résolution,
 en
 tentant
 de
 proposer
 des
 stratégies
 de
 mise
 en

œuvre ,
et
de
dégager
leurs
limites
d’utilisation. 

Le
modèle
 numérique
 sera
 le
système
 NEMO
 (Nucleus
 for
 European
 Modelling
 of
 the
 Ocean,

http://www.nemo ‐ocean.eu 
 ),
 l’un
 des
 principaux
 modèles
 de
 circulation
 générale

oc éanique,
 développé
 essentiellement
 par
 des
 équipes
 de
 recherche
 françaises,
 et
 utilisé

dans
 de
 nombreuses
 laboratoires
 et
 centres
 opérationnels
 dans
 le
monde.
 Les
 outils

d’assimilation
 variationnelle
 dans
 ce
modèle
 sont
actuellement
 en
 cours
 de
développeme nt,
notamment
 au
 LJK
 à
Grenoble,
 et
 une
 première
 version
 sera
 disponible
 au
 moment
 du

démarrage
 de
cette
 thèse.
 Suivant
 le
profil
 et
 les
 intérêts
 scientifiques
 du
 (de
la)
candidat(e),

le
travail
 sera
 orienté
 dans
 des
 directions
 plus
 mathématiques,
 algorith miques,
 et/ou

océanographiques. 


Cadre
de
travail

Cette
 thèse
 sera
 réalisée
 en
 coordination
 entre
 l’équipe
 d'océanographie
 MEOM
 du
 LEGI

(Laboratoire
 des
 Ecoulements
 Géophysiques
 et
 Industriels,
 http://www ‐meom.hm g.inpg.fr 
)

et
 l’équipe
 MOISE
 du
 LJK
(Laboratoire
 Jean
 Kuntzmann,
 http://www ‐ljk.imag.fr/MOISE
).
Le

financement
 est
 assuré
 dans
 le
cadre
 du
 projet
 VODA
 (Variational
 Ocean
 Data
 Assimilation),

débuté
en
janvier
 2009
et
soutenu
par
l’ANR.
 


Contacts

Eric
Blayo
(LJK)
04
76
63
59
63

Eric.Blayo@imag.fr 

Jacques
Verron
(LEGI)

04
76
82
50
18


Jacques.Verron@hmg.inpg.fr 


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