Contribution de P. Brasseur, D. Béal, J.-M. Brankart, G. Broquet, F. Castruccio, E. Cosme, M. Doron, C. Lauvernet, Y. Ourmières, J. Verron:


Extensions non gaussiennes du filtre SEEK pour l'assimilation de données dans les modèles couplés physico-biogéochimiques de l'océan



Malgré les progrès importants réalisés ces dernières années concernant la connaissance de la production primaire océanique (i.e. la transformation de matière inorganique en matière organique par le processus photosynthèse), l’accord entre les simulations numériques de la biogéochimie marine et les observations (spatiales ou in situ) reste souvent insuffisant. Afin d’améliorer l’estimation de l’état physico-biogéochimique de l’océan ainsi que de sa variabilité, les méthodes d’assimilation de données développées au départ pour estimer la circulation océanique doivent être étendues afin de prendre en compte les non-linéarités des modèles couplés physico-biogéochimiques et les statistiques d’erreur non-gaussiennes qui leur sont associées. Dans cet exposé, nous décrirons deux adaptations du filtre de Kalman réalisées dans cette perspective. La première permet d’intégrer explicitement des contraintes d’inégalités (comme des conditions d’équilibre hydrostatique ou des contraintes de positivité des concentrations de traceurs) dans la procédure de filtrage, sous une hypothèse de distributions gaussiennes tronquées. La seconde comporte une étape d’analyse non-linéaire qui procède par transformation anamorphique des variables d’état à partir de la statistique de prévision d’ensemble. Ces deux extensions ont été développées dans le cadre du SEEK qui est un filtre de Kalman de rang faible permettant une mise en œuvre à coût réduit dans des modèles numériques de grande taille. Des exemples illustreront l’application de ces méthodes aux modèles physico-biogéochimiques et les perspectives de mise en œuvre.

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